«Я просто говорю что-то, запускаю что-то, копирую-вставляю что-то — и это, в общем, работает».
— Андрей Карпатый, Chief Vibe Officer
Что за вайб такой?
В последние месяцы слово «вайб» прочно обосновалось в ИТ-чатиках, презентациях и даже в roadmap некоторых стартапов. Кто-то фыркает: «очередная модная хрень», кто-то пишет стратегии — «как внедрить вайб в продуктовую команду». Но за мемасиками скрывается вполне реальный сдвиг: появилось поколение пользователей, которые не пишут код, а руководят им, используя LLM как исполнительного ассистента.
Да, это не silver bullet и не «кодинг без мозга», как порой подаётся. Но то, что сейчас делает GPT o3 от OpenAI, Claude 3.7 от Anthropic и Gemini 2.5 Pro от Google — уже не игрушки. Они в состоянии спроектировать API, поднять Flask, собрать микросервис с логированием и выкатить docker-compose. Прямо в чате. Да, с ошибками. Да, без душевного тепла. Но — быстро.
Стало возможным то, что ещё недавно считалось ересью: разработка веб-приложений, автоматизация задач, генерация SQL-запросов и даже пайплайнов ETL — силами тех, кто раньше максимум Excel открывал. Встречайте: вайб-кодинг для не-разработчиков.
I. Что такое вайб-кодинг? TL;DR
Это не low-code и не no-code, не RAD и не парное программирование. Это диалог с ИИ, который генерирует код по текстовому описанию. Твоя роль:
описать задачу человеческим языком (желательно — чётко, структурно и без воды);
уточнить, что он сгенерировал (и исправить его за него);
запустить код (если что — откатиться);
повторить, пока не заработает.
Welcome to vibe-driven development™.
II. Зачем это нужно?
Потому что время — деньги, а разработчики — дорогое удовольствие.
Нужно собрать скрипт для парсинга XML → JSON → PostgreSQL? Пять минут диалога с GPT.
Прототип лендинга? Сразу с Tailwind, анимациями и веб-формами — за вечер.
Генерация SQL-запросов к базе, которую ты видел только один раз? Done.
Системная интеграция с CRM, загрузка в Power BI, вебхуки — да пожалуйста.
Это уже не просто эксперимент. Это реально рабочий инструмент. При правильном подходе.
III. Кому подойдёт?
Маркетологам и аналитикам, которые устали ждать, когда «айтишники освободятся».
Предпринимателям, у которых идеи быстрее, чем бюджет на команду.
Сеньорам, которые умеют проверить, что им выдал ИИ, и не боятся отрефакторить.
IV. Что умеют топовые LLM весны 2025?
Модель | Контекст | Сильные стороны | Стоимость |
|---|---|---|---|
o3 (OpenAI) | 128k | Быстрая, дешевая, мультимодальная | $5/$15 за 1M токенов |
Claude 3.7 Sonnet | 200k | Глубокая генерация, терминал, агент Claude Code | $3/$15 за 1M |
Gemini 2.5 Pro | 1M → 2M | Анализ больших проектов, мультимедиа, GCP-интеграция | $0.15–3.50 за 1M |
Выбор зависит от задачи. Нужен огромный контекст или работа с PDF/видео? Берите Gemini. Важна «человечность» и экономия на вводе — Claude. Универсальная мощь и скорость — o3.
V. Промпт-инжиниринг как навык XXI века
ИИ сам не разберётся, что ты хотел. Хороший промпт — это половина результата. Примерно как в отношениях: если хочешь, чтобы тебя поняли, формулируй чётко. Желательно — без поэзии.
Хорошо:
Сгенерируй Python-скрипт, который загружает CSV с FTP, нормализует даты, и заливает в PostgreSQL. Использовать pandas и psycopg2. Выводи прогресс и логируй ошибки в файл.
Плохо:
Напиши что-то, чтобы как бы загрузить файл и чтоб оно работало.
Трюки:
Устанавливай роль: «Ты — senior-разработчик. Мы пишем ETL на Python.»
Добавляй контекст: «Вот схема БД, вот формат файла.»
Проси пошаговое решение: «Сначала предложи архитектуру, потом по частям.»
Проверяй: «Сначала перескажи, что ты понял.»
Нужно не просто просить, а вести диалог. Вайб-кодинг — это не разовая генерация, это процесс.
VI. Отладка и итерации: путь от «почти работает» до продакшна
Любой, кто запускал код от GPT, знает: идеально — не будет. Но можно добиться очень хорошего результата. Главное — итеративность.
Типовой цикл вайб-разработки:
Формулируем задачу — и просим план.
Генерим каркас — и просим структуру проекта, зависимости, README.
Детализируем — модуль за модулем, лучше от тестов.
Запускаем — и возвращаем ошибку модели («Traceback: …»).
Итерации — по циклу, пока всё не заработает.
Рефакторим — делаем красиво. Просим комментировать, сокращать, типизировать.
Если чувствуешь, что код превращается в лапшу — остановись. Перегенерируй модуль с нуля, поменяй подход. Иногда проще начать заново, чем чинить.
VII. Почему "Accept All" — не стратегия
Карпатый ввёл термин "Accept All Mentality": когда ты просто жмёшь «Да» на всё, что предлагает LLM, надеясь, что как-нибудь заработает. Это может работать при генерации описания товара. Но не при построении ETL для финтеха или авторизации для SaaS.
Проблема в том, что модель не думает. Она предсказывает. И если ты не проверяешь её результат — ошибки накапливаются. Вплоть до SQL-инъекций, утечек, крашей в проде. А ты потом такой:
«Ну это всё GPT написал».
Сюрприз: в суде это не оправдание.
Продолжение: новая роль разработчика, контроль качества, безопасность, и — да — этика. Потому что если твой ИИ пишет плохой код, это не баг. Это твоё отражение.
VIII. Разработчик 2025: кто ты без клавиатуры?
По мере того как LLM перестают быть игрушкой и начинают генерировать код, достойный продакшна, меняется не только инструмент, но и сама роль разработчика. Он уже не столько автор строк, сколько куратор, интегратор и критик. Задачи смещаются в сторону проектирования, постановки задач, ревью и тестирования — проще говоря, в сторону архитектуры и управления качеством.
ИИ-вайб-кодинг предполагает, что:
Архитектура и проектирование остаются за человеком. LLM не знает вашего бизнеса, не чувствует ограничений, не оптимизирует за счёт trade-off'ов. Хорошая архитектура — не следствие промпта, а результат опыта и осознанного выбора.
Верификация и тестирование — критически важны. Даже GPT o3 выдаёт блестящий, но потенциально небезопасный код. Разработчик превращается в QA-инженера с архитектурным уклоном.
Контроль за безопасностью — полностью на вас. LLM могут вставить захардкоженные токены, забыть про валидацию, использовать уязвимые библиотеки. Напоминание: ChatGPT не читает OWASP.
Документирование и передача знаний — теперь часто тоже задача ИИ. Но запросы на генерацию
README, описания API и инструкций тоже требует внимания: LLM могут врать уверенно.
Как справедливо пишет Martin Fowler, разработчики больше не пишут весь код, но они должны понимать каждый его фрагмент. Иначе это уже не разработка, а черная магия. А магию никто не поддерживает в проде.
IX. Отладка, безопасность и регрессия: цена доверия ИИ
Мы хотим, чтобы LLM сэкономили время. Но что, если они украли его у нас из будущего?
Каждая строка, принятая без ревью, — это потенциальная бомба. В коротких проектах это допустимо. В долгоживущих системах — нет. Вот риски:
Галлюцинации: LLM могут уверенно ссылаться на несуществующие классы, придумывать API, использовать устаревшие библиотеки.
Проблемы с масштабом: ИИ-ассистенты хорошо пишут isolated-фрагменты. Но когда речь идёт о системе с 20 микросервисами и 300 зависимостями — они теряются.
Ненадёжная воспроизводимость: то, что сработало сегодня, не обязательно сработает завтра после апдейта модели. Архивируйте хорошие промпты, фиксируйте версии зависимостей.
Безопасность: OWASP публикует топ-10 уязвимостей LLM. Это не шутка. LLM может предложить вредоносный npm-пакет или открыть весь
/etcв логах.
Решение? Введение LLM-ревью: в паре с тобой работает второй AI, который анализирует, тестирует и аудирует код первого. Claude 3.7 и GPT o3 уже умеют так. Но финальное решение — за тобой.
X. Вайб-интеграция: как делать это правильно
Нужно перестать воспринимать LLM как end-to-end разработчика. Это — движок. Вот как использовать его правильно:
Старт проекта: генерим скелет (Dockerfile, tsconfig, routes).
Проработка API: сначала JSON-схемы, потом реализация.
Контроль через тесты: TDD с LLM — идеальный дуэт. Сперва — спецификация в виде тестов. Потом — реализация. Потом — CI.
Документация и onboarding: просим сгенерировать примеры использования, инструкции и даже code walkthrough — это спасёт будущих коллег.
XI. Главная метрика: не скорость, а ценность
Карпатый и Бек не зря говорят про быструю обратную связь. Но фидбек от ИИ — не всегда полезен. Цель вайб-кодинга не в том, чтобы было быстро, а в том, чтобы быстрее дойти до ценного результата.
Хороший вайб-кодинг — это не когда ты сгенерировал 10к строк. А когда ты за день нашёл правильную архитектуру, реализовал API, обернул в тесты и создал ценность. Сравним две стратегии:
Подход | Время старта | Поддержка | Техдолг | Качество |
|---|---|---|---|---|
Слепой вайб | 5 минут | катастрофа | высокий | от "авось" до "ой" |
Вайб с инженерной дисциплиной | 30 минут | хорошая | низкий | production-ready |
XII. Заключение: не вайб против инженерии, а вайб через инженерию
ИИ — не зло и не спасение. Это новый класс инструментов, мощный и удобный. Но как любой инструмент, он требует опыта и здравого смысла. Вайб — не альтернатива инженерии, а её дополнение. Это способ быстрее дойти до хорошего кода, если ты знаешь, что делаешь.
Поэтому:
Используй LLM как ассистента, а не как архитектора.
Проверяй код, думай о безопасности и поддержке.
Учи промпт-инжиниринг так же, как учил Git или SQL.
И помни: тот, кто не читает код, рано или поздно будет читать логи.
Так что не отключай голову. Управляй вайбом, пока вайб не начал управлять тобой.
«ИИ — это не будущее. Это настоящее с багами.»
Источники и ссылки
Edwards, Benj. Will the future of software development run on vibes? – Ars Technica (перевод на Википедии). 25 февраля 2025ru.wikipedia.org
Chowdhury, H., Mann, J. Silicon Valley's next act: bringing 'vibe coding' to the world. – Business Insider. 8 февраля 2025ru.wikipedia.org
OpenAI. Introducing OpenAI o3 and o4-mini. – OpenAI Blog. 16 апреля 2025openai.com
Lam, Lina. OpenAI o3 Released: Benchmarks and Comparison to o1. – Helicone Blog. 31 января 2025helicone.ai
GPT-4o (March 2025) – Performance & Price Analysis. – Artificial Analysis. 30 марта 2025artificialanalysis.ai
Anthropic. Claude 3.7 Sonnet and Claude Code – Announcement. 24 февраля 2025anthropic.com
Anthropic Documentation. Claude 3.7 Sonnet – Model comparison table. Обновлено 19 февраля 2025docs.anthropic.com
H3llo.cloud (Habr). Вайб-кодинг: практика, о которой почему-то не говорят. 15 апреля 2025habr.com
Google DeepMind. Gemini 2.5: Our most intelligent AI model. – Google Blog. 26 марта 2025blog.google
Cheung, R. Gemini 2.5 tops AI leaderboard. – The Rundown AI. 26 марта 2025therundown.ai
Okemwa, K. Anthropic CEO: AI will write 90% of code in 6 months. – Windows Central. 12 марта 2025windowscentral.com
LinkedIn / Mike Krieger. AI-generated code and the future of software roles. 10 марта 2025
