Даже опытные и закоренелые разработчики подсели на вайбкодинг
Забавно, что ещё пару лет назад опытный корпоративный разработчик, пишущий на C#, Java или C++ не думал, что будет объяснять нейросети, какой код ему нужен и какой итог он хочет видеть. От себя скажу, мало кто ожидал, что нейросети станут частью повседневной разработки. Причём экспериментируют с ними не только новички, но и специалисты, хорошо понимающие, как устроены сложные корпоративные системы. Но зачем?
Для начала стоит разделить два подхода, которые сегодня часто называют одним, уже надоевшим словом, вайбкодинг:
Когда человек формулирует запрос, получает работающую программу и практически не пытается разобраться, что находится внутри. Пока всё работает, вопросов нет. Если появляются ошибки - отправляет их обратно нейросети и надеется на исправление. Узнали кого-то среди своих знакомых? :)
Осознанное использование ИИ опытным разработчиком, который понимает архитектуру, ограничения и требования к качеству. Строго говоря, это уже не вайбкодинг в первоначальном понимании, а AI-assisted development. И вот такой подход все чаще начинает встречаться в зрелых ИТ-компаниях сегодня.
Например, заказчик приходит с идеей, но сам пока толком не понимает, чего хочет. Раньше на прототип могли уйти дни, а то и недели. Теперь с помощью ИИ можно довольно быстро собрать интерфейс, накидать базовую логику, прогнать несколько сценариев и показать заказчику хоть что-то работающее. Заодно сгенерировать тесты, поискать ошибки и попробовать их исправить. И всё это без необходимости сразу разворачивать полноценную разработку. По-моему, отличный способ проверить идею до того, как в неё закопают бюджет. Сколько у вас на это уйдет? Один вечер и банка чего-нибудь хмельного?
Но если нейросеть собрала работающий прототип, ещё не значит, что это можно выкатывать в прод. Особенно если речь о корпоративных системах, тем более уровня Enterprise, где за красивой кнопкой могут скрываться десятки интеграций и требований к безопасности. ИИ вполне способен написать код, который отлично работает на демо, а потом превращает сопровождение в отдельный вид экстремального спорта.
Поэтому после проверки гипотезы всё равно придётся подключать инженерную голову: разбираться с архитектурой, тестировать, проверять безопасность, а иногда и переписывать всё с нуля. Поэтому быстро проверить гипотезу, найти слабые места, показать результат заказчику - отличный сценарий. А вот доверять нейросети ответственность за конечный продукт я бы пока не спешил.
