Вайб-кодер в чистой форме — человек, который вообще не имеет отношения к разработке — физически не способен оценить код. Для него работает = работает. А я утверждаю: код, сгенерированный нейронкой, всё равно будет более плоским, более ущербным и менее оптимальным, чем код живого разработчика. Проблема в том, как это доказать человеку, который код читать не умеет. Поэтому зайдём через аналогию, которую может проверить КАЖДЫЙ — через тексты.

Привет, Хабр!

Я фрилансер! Последние годы зарабатываю только на бирже: ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, с недавних пор — embedded. В начале года я писал, что разработка с LLM неизбежно станет нормой, и собирал в комментариях привычный скепсис. Так вот — она стала, по крайней мере на том же фрилансе.

К середине 2026 биржа, на которой я вырос с 40 до 270 тысяч в месяц, расслоилась на глазах. Я проиграл заказ человеку, который дал цену в пять раз ниже моей. Я видел ТЗ, где прямым текстом написано: «нужно, чтобы вы вайб-кодили мобильное приложение за 7 тысяч рублей». И я честно покажу свои цифры по доходу — включая те, которые показывать не очень приятно.

Меня удалили из рабочего чата после того, как заказчики поверили нейросети больше, чем живому специалисту, с которым работали полгода и у которого всё это время всё работало.

Быть может, звучит это как обида фрилансера, которого кинули. Ну и да, меня кинули — не доплатили, опять (про «опять» далее). Статья про штуку, которую я для себя назвал делегированием мышления — когда человек отдаёт нейросети не выполнение задачи, а само рассуждение. Еще про то, почему люди, которые не способны проверить выводы модели, неизбежно доверяют этому механизму. Но этот механизм на неполном контексте — очень опасная штука!

Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных.

И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

С 2024 года, когда LLM стали (плюс/минус) пригодны для генерации кода и решения рабочих задач, я начал тащить их в свои проекты. Сначала кусками: помочь с функцией, разобрать ошибку, прикинуть архитектуру, или вообще не соглашаться на проект. Очень быстро понял: если не будет в этом процессе норм и правил - будет только бардак и проекты я буду закрывать медленнее, чем если бы писал код руками. Модель уходит в дебри, забывает решения, ломает то что работало, переписывает по сто раз одно и то же, циклы ошибок. Поэтому, я начал формулировать тезисы. Сначала в голове, потом записывать

Привет, Хабр.

У меня бывают неожиданные заказы, из неожиданных сфер на фрилансе. Недавно писал про то как прилетел большой проект по классификатору фоток. А теперь пришел запрос на реверс! Не могу вдаваться в подробности проекта - много конфиденциального - но я расскажу про конкретный разбор одного .dll файла. Открыл Ghidra, кликнул на функцию, включил декомпилятор - и передо мной встала стена.

Не метафорическая стена. Прям реально стена!

И вот пока я эту функцию ковырял, переименовывал переменные, ходил по ссылкам, открывал соседние функции, смотрел строки, в какой-то момент меня щёлкнуло.

Это же сканворд.

LLM сделали меня сильно эффективнее, расширили диапазон моих услуг, но вместе с этим почти убили ту часть разработки, ради которой я вообще когда‑то в нее пришел.

А потом мне привезли шкаф. И он неожиданно все расставил по местам.

Я крайне редко на фрилансе получал заказы связанные с DS/ML, специалистов для таких задач обычно ищут не там. Причины разные: они требуют долгой интеграции, заказчик сам не понимает задачу, DS более конфиденциален, DS часто возникают внутри продукта, да и в последнее время этот сегмент на фрилансе съедается при помощи LLM: AI integration, RAG боты например.

Но, внезапно, мне в личку постучались с таким проектом.

Наконец таки статья о том как я облажался. Точнее — как облажалась команда, но ответственность все равно моя. Это разбор конкретной ошибки, которая стоила реальных денег.

Собрал систему на Python + LLM, которая парсит Telegram-чаты, находит людей с конкретными болями и генерирует персонализированные сообщения для аутрича

AI-driven — это не «без человека». Инженер необходим. Просто LLM становится основным инструментом. Смена парадигмы инструментов - не сингулярность.
Не будет волшебных палочек. Не будет AGI, который всё сделает за вас (ну в ближайшей реальности). Но будет инструмент, который уже сейчас необходим для освоения - потому что это основной инструмент уже наступившего будущего.

Привет Хабр! Понимаю, что постов на эту тему появляется всё больше, вижу как их количество растёт. Все они подходят к проблеме с разных сторон — я хочу показать свою.

Я фриланс-разработчик, 2 года опыта. В основном делаю телеграм-ботов и TG mini apps, иногда бывают заказы на лендинги, смарт-контракты и пентесты. Работаю на одной площадке — Кворк. Есть аккаунт на Fiverr, но там никто ни разу не писал, кроме мошенников...

Последние полгода я делаю проекты только при помощи LLM. Я почти не читаю код и не пишу его совсем — только логи иногда добавляю. Готов к летящим помидорам. Хочу рассказать о том, что я только вырос: в доходе, эффективности, доверии заказчиков. За эти полгода мой доход вырос почти в три раза, я нашёл двух стажёров, и дело идёт в гору — появились крупные заказы.

Но меня немного обескураживает, когда люди называют процесс разработки при помощи LLM «вайбкодингом». Я не могу назвать это ни вайбом, ни кодингом. Сейчас объясню почему.

Привет, Хабр! Мне 29, и у меня нет образования, кроме школы. Расскажу, как я ушел из найма финансовым аналитиком в логистической компании и стал фрилансером-разработчиком в России. Это история про поиск свободы, ошибки, возвращения и окончательный выбор пути.