Вайб-кодинг с LLM для не-разработчиков

Хорошо, я уберу все ссылки на источники и актуализирую информацию о модели OpenAI o3, используя данные из официального анонса.

Введение: Что скрывается за модным “вайбом”?

Привет! В последнее время в ИТ-кругах, от Хабра до Кремниевой долины, все чаще мелькает термин “вайб-разработка” или “vibe coding”. И, будем честны, у многих опытных разработчиков при виде таких слов инстинктивно дергается глаз. Сразу возникают ассоциации ^[1] с чем-то эфемерным, маркетинговым, далеким от суровой инженерной реальности — очередной попыткой продать “серебряную пулю” под соусом модных словечек. Этот скепсис во многом оправдан, ведь под “вайбом” смешались разные идеи: от интуитивного подхода и глубокого погружения в продукт до конкретных продуктовых названий вроде “Битрикс24 Вайб”.

Однако самый громкий и обсуждаемый вариант “вайб-кодинга”, популяризированный такими фигурами, как Андрей Карпатый, — это стиль разработки, где основная часть написания, рефакторинга и даже отладки кода делегируется большим языковым моделям (LLM), таким как новейшая o3 от OpenAI, Claude или Gemini. Разработчик (или даже не-разработчик) управляет процессом через высокоуровневые команды на естественном языке. Как метко заметил Карпатый, «это не совсем программирование — я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю что-то, и это в основном работает».

В 2025 году это уже не просто эксперимент энтузиастов. Мощные облачные LLM научились генерировать сложный, рабочий код, и прогнозы о том, что до 90% кода скоро будет писаться с участием ИИ, звучат все увереннее.

Эта статья — попытка разобраться в феномене “вайб-кодинга” с ИИ-ассистентами. Мы рассмотрим, как это работает на практике, какие инструменты использовать, какие возможности открываются, но также взвесим все “за” и “против” с точки зрения ^[2] инженерной дисциплины, отделим реальные перспективы от хайпа и поймем, как нам, разработчикам и не только, жить и работать в эту новую эпоху.

І. Распутываем клубок: Что такое “вайб-кодинг” с ИИ на самом деле?

Итак, сфокусируемся на ИИ-центричной версии “вайб-кодинга”. Ключевая идея — использование естественного языка (промптов) для постановки задач ИИ. Вы описываете желаемую функциональность или проблему, а LLM генерирует код. Роль человека смещается от написания каждой строки к:

• Высокоуровневому управлению: Определение архитектуры, требований.

• Формулированию промптов: Точное описание задачи для ИИ.

• Оценке и верификации: Ревью, тестирование и запуск сгенерированного кода.

Характерной чертой этого подхода, отмеченной Карпатым, является так называемая “ментальность Accept All” — склонность массово принимать предложения ИИ, иногда без детального изучения, полагаясь на то, что ИИ исправит ошибки ^[3] на следующей итерации. Это разительно отличается от традиционной инженерной осторожности, где упор делается на предотвращение ошибок через TDD, тщательное кодирование и ревью. Здесь риск сознательно принимается в угоду скорости.

Важно отличать ИИ-вайб-кодинг от смежных концепций:

• Парное программирование: ИИ — не человек; он не разделяет ответственность и не обеспечивает такое же взаимное обучение ^[4].

• RAD/Прототипирование: Вайб-кодинг ускоряет прототипы, но акцент идет на сам процесс генерации кода, а не только на сбор фидбэка.

• Low-code/No-code: Эти платформы скрывают код за визуальными абстракциями, тогда как вайб-кодинг все еще оперирует кодом, просто генерирует его иначе.

Идея “Английский — новый язык программирования” звучит броско, но это сильное упрощение. Естественный язык неточен, и успешный “промптинг” требует не только ясности мысли, но и понимания того, как ИИ интерпретирует запросы, и способности верифицировать результат. Без основ логики и архитектуры это превращается в гадание.

II. Практикум по вайб-кодингу: Начинаем творить с LLM

Хотя глубокий опыт ^[5] не обязателен для старта, базовые знания сильно помогут сделать коллаборацию с ИИ эффективной.

Необходимый минимум:

1. Основы программирования: Понимание переменных, циклов, условий, структур данных поможет четко формулировать, что вы хотите получить.

2. Основы технологий: Если цель — веб (сайт, бот), знание HTML/CSS/JS и API будет плюсом. Для автоматизации — понимание форматов данных (CSV, JSON), скриптов.

3. Умение читать код и ошибки: LLM не идеален. Способность понять сообщение об ошибке и пересказать его модели — ключевой навык для отладки.

4. Базовые инструменты: Как запустить скрипт, использовать командную строку или простую IDE, работать с Git — ускорит процесс.

Выбор стека инструментов под задачу:

Правильный выбор языка и фреймворка критичен, так как качество генерации LLM сильно зависит от обучающей выборки.

• Автоматизация, скрипты, парсинг данных: Python — король. Огромная база кода, богатые библиотеки (BeautifulSoup, pandas), относительная простота. LLM отлично его генерирует и может сам посоветовать библиотеки. Go — тоже фаворит LLM благодаря строгости; модели часто генерируют компилирующийся с первого раза код. Отлично подходит для быстрых скриптов и микросервисов.

• Чат-боты и NLP: Python (aiogram) или JavaScript/TypeScript (Node.js + Telegraf) для интерфейса бота. Часто нужна интеграция с внешними API, LLM поможет сгенерировать код запросов. Можно использовать и “обертки” вокруг самих LLM.

• Веб-лендинги, простые сайты: JavaScript/TypeScript (React, Vue, etc.) или даже чистый HTML/CSS/JS для фронтенда. LLM сгенерирует шаблон, стили, интерактивность. Для бэкенда (например, формы обратной связи) — Node.js или Python (Flask/FastAPI). Учтите объем кода для фронтенда: лучше генерировать частями, если у модели небольшой контекст.

• Микросервисы и интеграции: Python или Node.js для кастомных интеграций между сервисами (CRM, email, бухгалтерия), когда low-code платформы (Zapier, Make) не подходят. Новейшие модели (Claude 3.7, o3) способны проектировать и генерировать целые связки микросервисов, включая выбор баз данных (Postgres, ClickHouse), API (gRPC, REST), SDK и даже настройку observability (логи, метрики, дашборды).

• Языки, с которыми LLM сложнее: Scala из-за многогранности и меньшей обучающей выборки. Java для больших энтерпрайз-проектов требует LLM с очень большим контекстным окном (>64k, а лучше 200k+ токенов), чтобы удержать все зависимости.

Топ LLM для вайб-кодинга (Апрель 2025):

Лидерами в кодогенерации и логических задачах сейчас являются:

1. o3 (OpenAI):

   • Контекст: 128k токенов.

   • Сильные стороны: Флагманская модель OpenAI, пришедшая на смену GPT-4 Turbo. Демонстрирует интеллект ^[6] на уровне GPT-4 Turbo в кодинге, математике ^[7] и рассуждениях, но при этом значительно быстрее (в 2 раза), дешевле ($5/M входных, $15/M выходных токенов – вдвое дешевле предшественника) и имеет в 5 раз выше лимиты использования. Устанавливает новые стандарты в многоязычных, аудио- и визуальных возможностях. Отлично следует инструкциям, интегрируется с инструментами через API.

   • Доступность: API, ChatGPT (с ограничениями на бесплатном тарифе). (В пару к ней выпущена o4-mini – быстрая и очень дешевая модель уровня GPT-3.5)

2. Claude 3.7 Sonnet (Anthropic):

   • Контекст: 200k токенов.

   • Сильные стороны: Лидер на практических задачах кодинга, режим “extended thinking” для глубокого анализа, хорошее качество генерации продакшен-кода, отлично справляется с большими базами кода и фронтендом, агент Claude Code для терминала. Более “гибкое” общение.

   • Стоимость: ~$3/1M входных, $15/1M выходных токенов (очень выгодно на вводе).

3. Gemini 2.5 Pro Experimental (Google):

   • Контекст: 1M токенов (планируется 2M).

   • Сильные стороны: Рекордный контекст для анализа целых проектов, лидер бенчмарков, сильное контекстное понимание, мультимодальность (текст, изображения, аудио, видео, код-репозитории), режим “Deep Research” для отчетов, интеграция с Google Cloud.

   • Стоимость: 0,15$-0,60$ вход, 0,60-3,50$ выход

Выбор: Зависит от задачи. Нужен огромный контекст или работа с разными типами данных (видео, аудио)? Gemini. Важна максимальная экономия на вводе данных или “человечность” диалога? Claude. Нужен флагманский интеллект уровня GPT-4 Turbo, но со значительным приростом скорости, лучшими лимитами и сниженной ценой, а также передовыми мультимодальными возможностями? o3. Гонка производительности продолжается, следите за обновлениями.

III. Вайб-кодинг на практике: Итеративный процесс и промпт-инжиниринг

Даже лучшие LLM требуют правильного подхода.

Декомпозиция и итерации:

Ключ к успеху — разбивать большие задачи на мелкие и двигаться пошагово.

1. План/Архитектура: Начните с верхнеуровневого описания. Попросите LLM предложить план или архитектуру компонентов (клиент, сервер, БД, API и т.д.). Изучите, поправьте и утвердите структуру.

2. Черновая генерация: Попросите создать каркас проекта: структуру папок, базовые файлы, зависимости. Пусть модель напишет простейшие версии модулей для проверки общей связности.

3. Поэтапная детализация: Углубляйтесь в каждый модуль. Хороший подход: сначала генерировать тесты (юнит, интеграционные), а потом код под эти тесты. Тесты служат спецификацией и способом проверки. Если LLM поддерживает инструменты, просите его самого запустить тесты и отладить код.

4. Валидация и отладка: Запускайте код, смотрите на ошибки. Скармливайте сообщения об ошибках обратно модели (“Вот ошибка X, исправь код”). Сохраняйте удачные промежуточные версии.

5. Рефакторинг и документация: Когда код работает, попросите LLM улучшить его: читаемость, комментарии, оптимизация, аудит безопасности. Обязательно сгенерируйте README с инструкциями.

Лучшие практики промпт-инжиниринга:

• Задайте контекст и роль: “Ты — опытный Python-разработчик. Мы делаем бэкенд для…”

• Будьте конкретны: Укажите язык, фреймворк, библиотеки, формат вывода, ограничения. “Сделай сайт” — плохо. “Сгенерируй статический HTML/CSS/JS лендинг для магазина сувениров с…” — хорошо.

• Просите по шагам: Вместо одного гигантского промпта — цепочка: план -> структура -> модуль -> тесты -> функция. Просите “продумать решение пошагово” (запускает Chain-of-Thought).

• Ведите диалог: Уточняйте, давайте обратную связь (“Код не работает…”, “Ты забыл валидацию…”). Модели 2025 года хорошо исправляют себя в контексте диалога. Указывайте на конкретные проблемы (“Исправь SQL-инъекцию, используя параметризацию”).

• Используйте примеры: Покажите образцы кода, формата данных или желаемого стиля. (Следите за объемом контекста).

• Проверяйте понимание: Попросите модель перефразировать задачу своими словами перед решением.

• Ограничивайте объем ответа: Просите генерировать по частям (функция, потом тест, потом документация).

• Экспериментируйте: Добавьте “пиши как Senior-разработчик”, “подробно комментируй”, “сначала опиши решение без кода”.

IV. Песня сирен: Почему ИИ-вайб-кодинг так привлекателен?

Несмотря на скепсис, у этого подхода есть сильные стороны:

• Скорость: Главный козырь. Генерация кода, прототипов, целых приложений в разы быстрее. Упоминаются ускорения в 10 раз и создание iOS-приложения за час без знания Swift.

• Снижение порога входа: Потенциальная “демократизация” разработки, позволяющая не-программистам реализовывать идеи. Однако опытным разработчикам ИИ помогает больше, а новички рискуют создать некачественный или небезопасный код, так что “демократизация” может быть иллюзорной.

• Фокус на главном: Делегирование рутины (boilerplate) позволяет сосредоточиться на архитектуре, сложных задачах.

• Гибкость экспериментов: Легко пробовать разные подходы, библиотеки, языки, меняя промпт.

• Обучающий потенциал: Новички могут просить объяснить код, но есть риск усвоить неверные паттерны из-за “галлюцинаций” ИИ.

V. Удар о рифы: Опасности и критика ИИ-вайб-кодинга

Привлекательность не должна заслонять серьезные риски:

• Ненадежность и “галлюцинации”: LLM выдумывают факты, дают устаревшую информацию, генерируют код с неочевидными ошибками, теряют контекст, их обновления делают результаты невоспроизводимыми.

• Кошмары отладки: Отладка непонятного, сгенерированного ИИ кода может быть сложнее написания с нуля. ИИ может зацикливаться на неверных решениях.

• Качество кода и поддерживаемость: ИИ может генерировать избыточный, неэффективный, запутанный код (“спагетти-функции”). “Карго-культ программирование” (использование без понимания) делает поддержку пыткой. Вспоминаем Фаулера: “Хорошие программисты пишут код, понятный человеку” — ИИ часто спотыкается на этом.

• Риски безопасности: OWASP Top 10 для LLM включает генерацию небезопасного кода (хардкод учетных данных, уязвимости), отравление данных, уязвимости цепочки поставок (вредоносные пакеты). Ментальность “Accept All” и пренебрежение ревью прямо противоречат безопасной разработке. Риски системны.

• Проблемы масштабирования: Подход “генерируем, пока не заработает” плохо работает для больших систем без должного тестирования и проектирования.

• Рынок труда и деквалификация: Риск утраты глубокого понимания технологий и превращения в “инженеров промптов”. Возможен рост разрыва между опытными (которых ИИ усиливает) и начинающими.

• Игнорирование уроков прошлого: Неконтролируемый “вайб” рискует повторить проблемы сложности и ненадежности, которые привели к появлению структурного программирования и TDD. Это шаг назад от управляемой сложности.

• Конфликт ^[8] с инженерными принципами: Идеи читаемости (Фаулер), обратной связи через тесты (Бек), “хорошего вкуса” и простоты (Торвальдс, Буч) часто нарушаются при слепом доверии ИИ.

Скорость любой ценой? Увлечение скоростью может привести к накоплению огромного техдолга. Плохой дизайн и непонятный код замедляют дальнейшее развитие, и первоначальный выигрыш съедается затратами на сопровождение.

VI. Вайб, интуиция ^[9] и инженерная дисциплина

Слово “вайб” неизбежно отсылает к интуиции. Но является ли “вайб-кодинг” просто модной переупаковкой старой доброй разработки “по наитию”? Интуиция в программировании бывает разной:

• Опытная интуиция: Способность эксперта быстро распознавать паттерны и проблемы на основе лет практики и глубокого знания систем. Это не магия, а накопленная экспертиза.

• Логическая интуиция: Способность предсказывать поведение ^[10] кода на основе общих принципов.

• “Иррациональная” интуиция: Слепое предчувствие без оснований, опасное в разработке.

Ключ к развитию профессиональной интуиции — обратная связь: тесты, ревью, мониторинг. Без этого “чутье” ненадежно. Слепое доверие ИИ-“черному ящику” ближе к иррациональной интуиции, чем к интуиции эксперта.

Упоминаемый иногда “Passion-Driven Decision Making” касается скорее выбора что делать (видение продукта), а не отказа от инженерной дисциплины в том, как это делать.

VII. Будущее уже здесь? 90% кода от ИИ — миф или реальность?

Заявления лидеров индустрии, таких как CEO Anthropic Дарио Амодей (“Мы в 3-6 месяцах от мира, где AI пишет 90% кода”) или Билла Гейтса, звучат смело. Почему они так считают?

1. Экспоненциальный рост LLM: Модели резко поумнели, выигрывают в соревнованиях по кодингу, решают сложнейшие задачи. Прогресс идет невероятно быстро.

2. Экономический драйвер: Ускорение разработки выгодно бизнесу. Если инженер с LLM может заменить нескольких, это революция продуктивности.

Появляется сленг “code review-инженеры”, так как роль смещается от написания к проверке ИИ-кода. Уже есть стартапы (например, в Y Combinator), где 95% кода прототипов сгенерировано ИИ. Инженеры становятся “ИИ-менеджерами”, управляющими несколькими LLM.

Но есть нюансы:

• Новая разработка vs. Поддержка: Эта стратегия лучше работает для новых проектов или модулей. Поддержка существующих систем требует человеческого понимания контекста и неявных требований.

• Рутина умрет, но не кодинг: Типовые задачи (CRUD, интеграции) автоматизируются, но спрос на тех, кто умеет ставить задачи ИИ и доводить результат, вырастет.

• Препятствия: Качество (скрытые баги), ответственность, безопасность остаются вызовами. Появляются инструменты для проверки ИИ-кода. Вероятно, утвердится практика “ИИ генерирует -> человек + ИИ-инструменты проверяют”.

Так что 90% символов кода могут быть от ИИ, но контроль качества и принятие решений останутся за людьми.

VIII. Новые горизонты: Что открывает вайб-кодинг

Эта технология — больше, чем просто инструмент для разработчиков. Это следующий шаг эволюции low-code/no-code, универсальный “конструктор”, управляемый языком.

• Демократизация создания: Технически подкованные не-разработчики (аналитики, маркетологи, дизайнеры) могут собирать рабочие сервисы, описывая логику ^[11] ИИ. Пример: маркетолог создает интерактивный дашборд за часы, а не недели.

• Ускорение бизнес-автоматизации: Мелкие задачи, ранее нерентабельные для разработки (генерация отчетов, скрипты для CRM), решаются диалогом с ИИ. LLM встраиваются в инструменты (GitHub Copilot, AI-IDE вроде Cursor).

• Генерация сложных систем: Модели с большим контекстом (Claude, Gemini) могут проектировать и генерировать связанные микросервисы и интеграции, выступая как “ИИ-архитекторы”. Создание кастомных коннекторов между SaaS становится проще.

• Аналитика на стероидах: Быстрая генерация кода для анализа данных, построения дашбордов и даже формулировки инсайтов. Аналитик фокусируется на смысле, ИИ — на рутине.

• Персональные ИИ-агенты: Создание автоматизированных “помощников” для рутинных задач (сбор лидов, обработка файлов) с помощью фреймворков (LangChain, AutoGPT) и языковых инструкций.

• Креативность и фан: Снижение фрустрации от багов, превращение разработки в более творческий эксперимент. Ощущение “магии” при создании из идей.

IX. Заключение: Кодим с ясной головой в эпоху ИИ

Мы начали со скепсиса по поводу “вайб-разработки” и увидели, что за этим чаще всего стоит мощная, но несовершенная технология ИИ-ассистентов. Привлекательность скорости и простоты очевидна, но и риски — надежность, качество, безопасность, деградация навыков — реальны и серьезны.

Итоговый вывод прагматичен: ИИ — это невероятно мощный инструмент, “второй пилот”, но не “автопилот” и не волшебная палочка. Его эффективное применение требует не слепого доверия “вайбу”, а глубоких знаний, критического мышления ^[12] и строгого соблюдения инженерных принципов. Нужен опытный командир корабля.

Оправданный скепсис разработчиков — это здоровая реакция ^[13], основанная на опыте и уроках истории ПО. Одного “вайба” недостаточно для создания серьезных, надежных систем.

Что делать? Критически осваивать. Экспериментируйте с ИИ-инструментами, изучайте их, ищите способы повысить продуктивность. Но не позволяйте удобству затмить инженерную строгость. Наша цель — не просто быстро сгенерировать код, а создавать ценность через надежные, поддерживаемые, хорошо спроектированные продукты.

В эпоху ИИ такие качества, как критическое мышление, умение декомпозировать задачи, проектировать системы, обеспечивать качество через тестирование и эффективно коммуницировать, становятся не менее, а даже более ценными. ИИ может писать код, но определять требования, понимать бизнес-контекст и принимать стратегические решения — пока задача человека.

Давайте использовать новые мощные инструменты с умом, не отключая наш инженерный мозг ^[14], и “высиживать наших ИИ-драконов” так, чтобы они служили нам верой и правдой.

Sources and related content