От инженера до оператора промптов: 5 главных ошибок вайбкодинга
ВведениеЕщё пару лет назад мы могли часами зависать на StackOverflow ради одного рабочего сниппета. Сегодня всё иначе: написал комментарий, нажал Tab в Copilot или Cmd+K в Cursor — и кусок логики готов.Для этого подхода уже прижился термин — вайбкодинг (vibecoding). Это состояние, когда ты больше не печатаешь рутину руками, а ловишь флоу. Ты теперь не столько писатель кода, сколько режиссер и редактор: раздаешь промпты, рулишь архитектурой, а всю механическую работу выполняет ИИ. Делается это быстро, кайфово и без напряга.
Кто сегодня разрабатывает с ИИ?
Два года назад, чтобы написать веб-приложение, нужно было знать язык программирования, фреймворк, базу данных, уметь деплоить и дебажить. Сегодня достаточно уметь сформулировать задачу.ИИ радикально снизил порог входа в разработку. Это не гипотеза – это статистика:63% пользователей, практикующих вайбкодинг, идентифицируют себя как не-разработчики (Second Talent, 2026)Gartner прогнозирует, что к 2026 году «citizen developers» превысят число профессиональных разработчиков 4:1 (VentureBeat/Gartner)
Вайбкодинг — это плохо?
Слово «вайбкодинг» в ИТ-среде вызывает неоднозначную реакцию: разработчики морщатся, бизнес интересуется, а все остальные делают вид, что давно разобрались.Всем привет, я Назар из команды продукта SimpleOne SDLC. Давайте честно — ни лагеря хейтеров, ни лагеря евангелистов не дают полного ответа на вопрос из заголовка. Поэтому разберёмся: почему разработчики так болезненно реагируют, а бизнес всё равно идёт в эту сторону, и что со всем этим делать.Отдельную благодарность за помощь в написании статьи выражаю Панфиловой Яне.Сначала — что такое вайбкодинг
«Большой скачок» в мире AI: история повторяется
В 1958 году Мао приказал каждой деревне в Китае выплавлять сталь. Крестьяне бросали кухонную утварь в самодельные домны и рапортовали о феноменальных показателях. Сталь оказалась непригодной. Урожай сгнил. Тридцать миллионов человек погибли от голода.В 2026 году каждая вторая компания проводит масштабную AI-трансформацию сверху вниз.Тот же вайб.
Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем.
ИИ в разработке: почему ваш код стал хуже, хотя команда стала писать быстрее
Привет! Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. За последние два года наша команда внедрила использование ИИ практически на всех этапах разработки — от прототипирования до код-ревью. В этой статье расскажу, почему внедрение ИИ может незаметно превратить вашу кодовую базу в неподдерживаемое legacy (неподдерживаемый код), как измерять реальную эффективность вместо иллюзии скорости и какие правила помогут получать пользу без деградации качества.Что ИИ делает с вашим кодом
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
Реддит и Хабр
Зелёный CI — не признак качества. Как ИИ ломает инженерное мышление
Вот бы писать код быстрее - тогда я бы наконец сделал нормальный рефактор, идеальную архитектуру, всё “как надо”
[Bus Factor] Почему ваша незаменимость — это архитектурная уязвимость (SPOF), а не повод для гордости
Понедельник, 09:30. Вы открываете Slack, Telegram и Jira. Там уже горит. В личке пять непрочитанных:
