Что такое вайбкодинг простыми словами, как к этому пришли и почему ИИ перевернул игру

Слово года по версии одного авторитетного британского словаря, будущее для индустрии или то, что ее окончательно погубит со всех сторон. Все это — вайбкодинг, который разделил мир IT на два противоборствующих лагеря.

Я же сегодня ничью сторону занимать не стану, а хочу, наоборот, разобраться, как появился вайбкодинг, откуда такой бурный рост развития и к чему действительно это приведет.

 «Я полностью принял вайбкодинг, где забываю, что код вообще существует. Я просто вижу то, что хочу, говорю ИИ, и оно появляется». — Андрей Карпатый ^[1], сооснователь OpenAI.

❯ Создание любого IT-продукта это сложно. Так было раньше

Конечно, не мне и не тут объяснять, как оно было раньше (и сейчас тоже во многом, справедливости ради), но для контраста это сделать нужно.

Вот сидим мы такие на работе, и нам падает задача: сделай кнопку, которая будет, предположим, менять цвет, когда на нее наводится курсор. И что мы делаем? Правильно, открываем ряд программ и приступаем.

Если сильно упростить, то процесс выглядит вот так: человек придумывает, что хочет получить, затем пишет код, запускает его, получает ошибки ^[3], ищет причины, исправляет их, снова запускает, и так по кругу. Жутко, монотонно и по-своему увлекательно, а со стороны так вообще магия какая-то. Фактически тот, кто пишет код, выступает в общем-то переводчиком между человеческой идеей и машиной. И эта схема не менялась десятилетиями.

Менялось только всё остальное вокруг: от языков до инструментов, но сам принцип оставался прежним: человек должен был говорить с компьютером на языке, который компьютер понимает. Ну а потом пришли нейросети, и мы стали говорить с компьютером на нашем языке.

❯ Все началось как автодополнение кода. Удобно и пугающе просто

Вообще, до того самого твита Карпатого оставалось 18 с лишним лет. Первые ассистенты появились еще тогда, когда слово «нейросети» не вошло в лексикон даже самых прожженных гиков.

Номинально, первая «помощь» программистам появилась в 1999 году, и называлась она IntelliSense — технология интеллектуального автодополнения и подсказок кода, созданная компанией Microsoft для среды разработки Visual Studio. Эта штука подсказывала доступные методы, помогала дописывать названия и показывала параметры функций прямо во время работы. То есть программист уже не обязан был помнить каждую мелочь языка или библиотеки. Но это все еще не полноценный искусственный интеллект ^[5] в том понимании, как мы видим его сегодня. Это было просто умное контекстное меню, если упростить.

А потом… Нет, не пришел ChatGPT. Следующий шаг произошел тогда, когда разработчики начали использовать машинное обучение ^[7] для предсказания именно того кода, который человек хочет написать. В 2013 году два энтузиаста Дрор Вайс и Эран Яхав основывают компанию Codota, которая специализируется на анализе структуры и логики кода. Уже через год появляется одноименный плагин, направленный в основном на разработчиков под Java и экосистему JetBrains. Суть его была в том, что он умел анализировать гигантские по тем меркам объемы открытых репозиториев (например, GitHub) и предлагал кодеру наиболее вероятные варианты строк и готовые примеры использования библиотек прямо в редакторе. Звучит как будущее, но все еще не то, к чему мы все пришли.

В 2019 году Codota выкупает стартап студента из Канады 22 лет от роду под названием Tabnine, идея которого заключается в том, чтобы дописывать готовый код с помощью первых генеративных моделей ИИ. Позже от названия Codota откажутся в пользу Tabnine, и под таким названием приложение и увидит свет. Главное отличие от версии 2014 года в том, что система не просто предлагала готовые примеры продолжения кода, а пыталась предсказать его самостоятельно.

Ну а финальное событие, после которого индустрия совершила поворот, случилось уже в июне 2021 года, когда GitHub представила техническую версию Copilot.

Собственно, тут-то и случился поворот к тому, что сильно позже назовут «вайбкодинг» — ведь система анализировала окружающий код и пыталась понять, что разработчик вообще хочет сделать. Под капотом использовался специально адаптированный для генерации кода Codex от OpenAI. В 2023 году софт становится общедоступным.

❯ Индустрия появилась раньше всем известного термина

Собственно, начиная с 2023 года индустрия стала лавинообразно наполняться ИИ, в том числе и для написания кода. Что важно — нейросети не просто не просто помогать с отдельными строками, а создавать целые проекты по человеческому описанию.

Например, во всё том же 2023 году появился инструмент с открытым исходным кодом под названием gpt-engineer, который позже превратится во всем известный Lovable, который одним из первых позволил обычным людям без навыков программирования создавать полноценные веб-приложения и сайты, просто описывая требования на естественном языке.

Сам термин родился 3 февраля 2025 года, его автором чисто случайно стал известный ученый в области машинного обучения, сооснователь OpenAI и бывший глава ИИ-направления в Tesla Андрей Карпатый.

«Появился новый вид программирования, который я называю “вайб-кодингом”. Это когда вы полностью доверяетесь вайбу (настроению), принимаете экспоненциальный рост технологий и вообще забываете о том, что код существует»

Андрей позже признается, что придумал термин спонтанно, и такое массовое распространение для него самого стало сюрпризом.

Что подразумевается под вайбкодингом сейчас: вы создаете сайты, программы или мобильные приложения, вообще не зная языков программирования и не написав ни одной строчки кода вручную, общаетесь с компьютером как с живым, очень умным программистом-стажером. Вы объясняете ему задачу обычными словами (голосом или текстом), а он сам под капотом собирает для вас готовый продукт.

И это если честно даже на бумаге и даже для человека со стороны звучит как фантастика.

❯ А точно это революция и с какой стороны на вайбкодинг смотреть

Главное, что сделал вайбкодинг для мира — стер границы и убрал порог вхождения. Раньше между идеей и готовым продуктом стоял огромный слой технических знаний. Сегодня этот слой частично берет на себя ИИ.

То, чем это полезно на практике в разных сферах, заслуживает отдельной статьи, но пару примеров коротко я приведу. Самый важный — упрощение прототипирования. Раньше, чтобы собрать прототип чего угодно (сайта, приложения, да даже компьютерной игры), нужно было либо самому (при условии, что вы этого не умеете, а задача стоит) учиться писать код и приводить его в действие, либо собирать для этого отдельную команду. В нынешнее время собрать прототип можно за вечер, общаясь простым человеческим языком.

По большому счету, вайбкодинг сейчас имеет все шансы превратить программирование из «технического ремесла для избранных» в базовую грамотность, такую же естественную, как умение писать текст или пользоваться поисковиком. И да, я знаю, насколько громко это звучит.

Однако есть у этого и обратная сторона. И о ней говорил в том числе уже третий раз упомянутый Андрей Карпатый: подход хорош исключительно на уровне домашних проектов. А всё потому, что между созданием работающего софта и хорошего софта — гигантская пропасть.

И заполнить эту пропасть может только человек со знаниями без которого просто ну никак. Не получится.

Главная проблема вайбкодинга как индустрии — не плохой код, а иллюзия понимания. Ни один продукт созданный таким методом никогда не станет массовым без глубокой доработки руками настоящего человека, потому что он думает не так как ИИ. Но многие кто попробовал, думают что смогут обойтись, да.

Убрать стену между человеком и кодом — легко. Сделать так, чтобы за этой стеной не оказалось хаоса, ошибок и дыр в безопасности, — уже значительно сложнее.

А так, фактически да, это революция. Типичная для нашего времени. Раньше чтобы собрать сайт надо было глубоко знать HTML, сегодня же есть конструктор, раньше монтаж видео был профессиональной задачей, а теперь подросток может собрать ролик на телефоне. Раньше для написания кода требовались годы изучения матчасти, а сегодня попробовать и увидеть результат может каждый.

❯ Заметки на полях. С чего начать простому юзеру

Вообще, с четкого понимания, а чего мы хотим и надо ли нам оно вообще. И если на эти вопросы нашлись ответы — вот несколько инструментов, чтобы, так сказать, прочувствовать вайбкодинг самому:

Lovable — облачный конструктор сайтов и веб-приложений (app builder) через диалог. Позволит попробовать себя в ремесле создания полноценных сайтов и интерактивных веб-приложений прямо в браузере.

Replit Agent — автономный ИИ-агент внутри облачной среды Replit. С его помощью сможете создать MVP (минимально жизнеспособный продукт) с нуля по текстовому заданию.

v0 от Vercel — удобный и узконаправленный генератор интерфейсов и frontend-кода. С ним интересно поиграться в сфере дизайна — создавать красивые кнопок, формы, страниц и визуальных элементов интерфейса.

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды  ^[18]Timeweb.Cloud ^[19] — в нашем Telegram‑канале ^[18] ↩