В этой статье постараемся разобраться, что такое вайб-кодинг на самом деле, в чем его плюсы и минусы, и почему вокруг него сейчас столько разговоров.
Что такое вайб-кодинг
Вайб-кодинг — это подход к разработке, при котором ты формулируешь задачу простыми словами, на естественном языке (например, задаешь промт: «Сделай кнопку, которая при клике отправляет форму»), а нейросеть — вроде ChatGPT или Copilot — превращает это в рабочий код.
Основателем и популяризатором идеи вайб-кодинга считается бывший руководитель AI-направления в Tesla Сергей Карпатый. Хотя будет корректнее сказать, что идея не нова, но он одним из первых описал ее суть и нормализовал вайб-кодинг как самостоятельный подход к работе.
Почему вайб-кодинг стал популярен среди разработчиков
...и почему все больше людей разделяют его философию
С 2023 по 2025 год IT-рынок заполнили нейросетевые инструменты: GitHub Copilot, Cursor, Devin, Claude, GPT-4.5, Grok и многие другие. И они популярны в IT-среде. Например, по данным GitHub, их продуктом (GitHub Copilot) пользуется 1.3 миллиона пользователей. Позже компания провела исследование и оказалось, что 97% программистов хотя бы раз просили ИИ написать за них код.
Но почему так сложилось?
Первое — низкие требования к знаниям программирования (практически их отсутствие). По факту вайб-кодить может любой человек, даже очень далекий от программирования. Ведь здесь важнее умение ясно и понятно формулировать задачу, так как разработчик взаимодействует с ИИ как с ассистентом: «Нарисуй форму входа с валидацией», «Сделай парсер CSV в Python», «Добавь анимацию прокрутки».
Второе — быстрая «обкатка» идей. Да, конечно, код, написанный ИИ, нельзя пускать сразу в прод. Он сырой. Но чисто потестить идею — сойдет. Поэтому, например, вайб-кодинг хорошо подходит для прототипирования, создания MVP, экспериментов, личных проектов, обучения.
В общем, с вайб-кодингом у разработчиков появилось то, чего давно не хватало: пространства для творчества, свободного времени для экспериментов, а главное — быстрой реализации идей. Более того, для многих айтишников вайб-кодинг стал способом вернуть интерес к профессии, вспомнить, зачем они вообще пришли в IT, и — что немаловажно — снизить риск выгорания (или минимизировать его проявления).
Недостатки вайб-кодинга
1. Снижение когнитивных процессов
Есть исследование (правда, пока что проведенное на школьниках и студентах), которое показывает, что регулярное использование ИИ-инструментов существенно снижает когнитивные способности человека: приучает его к мгновенным ответам и формирует клиповое мышление, что приводит к неспособности фокусироваться на сложных задачах (например, требующих поэтапного решения).
2. Рост технического долга и распространение низкокачественного «машинно-генерируемого» кода из-за поверхностного понимания ИИ
Исследование Uplevel, опубликованное осенью 2024, подтверждает: внедрение AI-помощников не повысило общую продуктивность, но зато код стал содержать больше критических ошибок.
Например, автор одной статьи описал ситуацию, когда после выпуска новой фичи оказалось, что пользователи получили доступ к админскому функционалу, потому что AI-сгенерированный код не включил проверку авторизации — так как никто не проводил ревью. В итоге команде пришлось исправлять логические ошибки, приводить в порядок имена переменных и дописывать тесты.
3. Снижение командной согласованности
Как отмечают некоторые разрабы на реддите, если полагаться на AI без глубокого понимания стека, «ты сам себе проблемы создаешь» — в масштабных проектах знание деталей неизбежно, а у машинного ассистента слишком мало «контекста». При этом ответственность за итог лежит на человеке. В итоге, что мы имеем? Увеличенные сроки исправлений, снижение доверия менеджмента, а главное — конфликты в команде. Складывается не очень продуктивная атмосфера.
Мнения IT-специалистов
В айти-комьюнити отношение к вайб-кодингу сильно разнится:
Некоторые программисты настроены скептично. Так, один участник reddit назвал вайб-кодинг «ловушкой» и, по сути, прямым путем к деградации.
Другие же, наоборот, ловят кайф от работы с нейросетевыми агентами и считают, что теперь их возможности, как разработчиков, безграничны. Но с небольшой оговоркой — AI-инструментами нужно уметь пользоваться. В частности — задавать правильный контекст и уметь в промт-инжиниринг (чему тоже надо учиться).
При этом некоторые видят в вайб-кодинге просто расширение привычных практик. Например, один автор на Хабре поделился: «Оказывается, то, как я последние два года клепаю свои приложения — с минимумом ручного кода и максимумом автоматизации с нейронками, — теперь имеет модное название».
В целом разработчики скорее смотрят на вайб-кодинг прагматично: они признают, что нейросетевые агенты ускоряют и упрощают рутинную работу (например, с прототипированием), но бессмысленны без фундаментальных знаний при создании сложных технических продуктов.
Мнения работодателей, руководителей команд и эйчаров
Среди работодателей пока что нет единого мнения, как относиться к вайб-кодингу и насколько подобный подход можно массово применять на практике — в корпоративном сегменте. Многие подчеркивают, что вайб-кодинг хорошо работает на этапе прототипирования и для создания личных пет-проектов, но для сложных продуктов необходимы более строгие процессы.
Например, руководитель AI-направления в банке считает, что нейросетевые агенты «значительно ускоряют разработку, но требуют навыков программирования, тестирования и код-ревью» – без них «можно добавить очень много серьезных багов, включая проблемы с безопасностью или производительностью».
Аналогично автор издания ITWeek (CTO компании AutonomyAI) отмечает, что хотя вайб-кодинг «доставляет удовольствие до поры до времени» и эффективен для демо, при переносе в продакшн он создает «дорогостоящий технический долг». По его словам, код, написанный нейросетевыми агентами, нуждается в куда более тщательной доработке.
Работодатели подчеркивают, что использование вайб-кодинга требует дополнительных мер – например, организации строгого ревью, написания тестов и укрепления архитектуры – иначе проект может пострадать на релизе.
В общем, одни видят в нем инструмент повышения мотивации и снижения выгорания, другие — потенциальную опасность.
Пока все говорят о вайб-кодинге, классическое машинное обучение остается основой реальных бизнес-решений — от рекомендаций Netflix до алгоритмов банков. Курс «Базовые модели ML» от «Библиотеки программиста» поможет разобраться в ансамблях, рекомендательных системах и архитектурах нейросетей.
Что включает базовый курс по ML:
- Ансамблевые методы — Random Forest, бустинг и бэггинг
- Рекомендательные системы — как работают алгоритмы Netflix и Amazon
- Архитектуры нейросетей — фундамент для понимания современного ИИ
Кому подойдет:
- Начинающим в IT — выбираете направление развития
- Математикам — хотите применить теорию на практике
- Разработчикам — планируете войти в область ML
Комментарии