Вайбкодинг: 5 приёмов, чтобы не утонуть в собственном коде

Карпатый в феврале придумал термин, 25% стартапов YC W25 уже пишут 95% кода нейросетями. Но Veracode проверил 100+ LLM — 45% сгенерированного кода содержит уязвимости. Из 18 опрошенных CTO 16 словили продакшн-инциденты от AI-кода.

Вот что помогает получать результат, а не хаос:

1. PRD до первого промпта LLM интерпретирует буквально. Размытое ТЗ = размытый результат. 30 минут на структурированный документ экономят дни на итерациях.

2. Cursor Rules Без правил проекта ИИ каждый раз выбирает рандомный стек и стиль. Зафиксируйте один раз — код станет предсказуемым.

3. Модули с первого коммита AI-код содержит в 2.4 раза больше абстракций, чем нужно. Всё в одном файле = потом не распутаете. Сразу раскладывайте по слоям.

4. Git-коммиты как чекпоинты Replit-агент удалил продакшн-базу, проигнорировав code freeze. Коммит после каждой фичи — страховка от таких сюрпризов.

5. Понимание того, что генерируется 40% джунов деплоят код, который не понимают. 63% разработчиков хотя бы раз дебажили AI-код дольше, чем писали бы сами. Базовые знания = контроль. Быстро прокачать основы под вайбкодинг можно тут.

Сам Карпатый, кстати, свой последний проект Nanochat написал руками — «from scratch».