Вайб-кодинг с LLM для не-разработчиков

Хорошо, я уберу все ссылки на источники и актуализирую информацию о модели OpenAI o3, используя данные из официального анонса.

Введение: Что скрывается за модным “вайбом”?

Привет! В последнее время в ИТ-кругах, от Хабра до Кремниевой долины, все чаще мелькает термин “вайб-разработка” или “vibe coding”. И, будем честны, у многих опытных разработчиков при виде таких слов инстинктивно дергается глаз. Сразу возникают ассоциации с чем-то эфемерным, маркетинговым, далеким от суровой инженерной реальности — очередной попыткой продать “серебряную пулю” под соусом модных словечек. Этот скепсис во многом оправдан, ведь под “вайбом” смешались разные идеи: от интуитивного подхода и глубокого погружения в продукт до конкретных продуктовых названий вроде “Битрикс24 Вайб”.

Однако самый громкий и обсуждаемый вариант “вайб-кодинга”, популяризированный такими фигурами, как Андрей Карпатый, — это стиль разработки, где основная часть написания, рефакторинга и даже отладки кода делегируется большим языковым моделям (LLM), таким как новейшая o3 от OpenAI, Claude или Gemini. Разработчик (или даже не-разработчик) управляет процессом через высокоуровневые команды на естественном языке. Как метко заметил Карпатый, «это не совсем программирование — я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю что-то, и это в основном работает».

В 2025 году это уже не просто эксперимент энтузиастов. Мощные облачные LLM научились генерировать сложный, рабочий код, и прогнозы о том, что до 90% кода скоро будет писаться с участием ИИ, звучат все увереннее.

Эта статья — попытка разобраться в феномене “вайб-кодинга” с ИИ-ассистентами. Мы рассмотрим, как это работает на практике, какие инструменты использовать, какие возможности открываются, но также взвесим все “за” и “против” с точки зрения инженерной дисциплины, отделим реальные перспективы от хайпа и поймем, как нам, разработчикам и не только, жить и работать в эту новую эпоху.

І. Распутываем клубок: Что такое “вайб-кодинг” с ИИ на самом деле?

Итак, сфокусируемся на ИИ-центричной версии “вайб-кодинга”. Ключевая идея — использование естественного языка (промптов) для постановки задач ИИ. Вы описываете желаемую функциональность или проблему, а LLM генерирует код. Роль человека смещается от написания каждой строки к:

• Высокоуровневому управлению: Определение архитектуры, требований.

• Формулированию промптов: Точное описание задачи для ИИ.

• Оценке и верификации: Ревью, тестирование и запуск сгенерированного кода.

Характерной чертой этого подхода, отмеченной Карпатым, является так называемая “ментальность Accept All” — склонность массово принимать предложения ИИ, иногда без детального изучения, полагаясь на то, что ИИ исправит ошибки на следующей итерации. Это разительно отличается от традиционной инженерной осторожности, где упор делается на предотвращение ошибок через TDD, тщательное кодирование и ревью. Здесь риск сознательно принимается в угоду скорости.

Важно отличать ИИ-вайб-кодинг от смежных концепций:

• Парное программирование: ИИ — не человек; он не разделяет ответственность и не обеспечивает такое же взаимное обучение.

• RAD/Прототипирование: Вайб-кодинг ускоряет прототипы, но акцент идет на сам процесс генерации кода, а не только на сбор фидбэка.

• Low-code/No-code: Эти платформы скрывают код за визуальными абстракциями, тогда как вайб-кодинг все еще оперирует кодом, просто генерирует его иначе.

Идея “Английский — новый язык программирования” звучит броско, но это сильное упрощение. Естественный язык неточен, и успешный “промптинг” требует не только ясности мысли, но и понимания того, как ИИ интерпретирует запросы, и способности верифицировать результат. Без основ логики и архитектуры это превращается в гадание.

II. Практикум по вайб-кодингу: Начинаем творить с LLM

Хотя глубокий опыт не обязателен для старта, базовые знания сильно помогут сделать коллаборацию с ИИ эффективной.

Необходимый минимум:

1. Основы программирования: Понимание переменных, циклов, условий, структур данных поможет четко формулировать, что вы хотите получить.

2. Основы технологий: Если цель — веб (сайт, бот), знание HTML/CSS/JS и API будет плюсом. Для автоматизации — понимание форматов данных (CSV, JSON), скриптов.

3. Умение читать код и ошибки: LLM не идеален. Способность понять сообщение об ошибке и пересказать его модели — ключевой навык для отладки.

4. Базовые инструменты: Как запустить скрипт, использовать командную строку или простую IDE, работать с Git — ускорит процесс.

Выбор стека инструментов под задачу:

Правильный выбор языка и фреймворка критичен, так как качество генерации LLM сильно зависит от обучающей выборки.

• Автоматизация, скрипты, парсинг данных: Python — король. Огромная база кода, богатые библиотеки (BeautifulSoup, pandas), относительная простота. LLM отлично его генерирует и может сам посоветовать библиотеки. Go — тоже фаворит LLM благодаря строгости; модели часто генерируют компилирующийся с первого раза код. Отлично подходит для быстрых скриптов и микросервисов.

• Чат-боты и NLP: Python (aiogram) или JavaScript/TypeScript (Node.js + Telegraf) для интерфейса бота. Часто нужна интеграция с внешними API, LLM поможет сгенерировать код запросов. Можно использовать и “обертки” вокруг самих LLM.

• Веб-лендинги, простые сайты: JavaScript/TypeScript (React, Vue, etc.) или даже чистый HTML/CSS/JS для фронтенда. LLM сгенерирует шаблон, стили, интерактивность. Для бэкенда (например, формы обратной связи) — Node.js или Python (Flask/FastAPI). Учтите объем кода для фронтенда: лучше генерировать частями, если у модели небольшой контекст.

• Микросервисы и интеграции: Python или Node.js для кастомных интеграций между сервисами (CRM, email, бухгалтерия), когда low-code платформы (Zapier, Make) не подходят. Новейшие модели (Claude 3.7, o3) способны проектировать и генерировать целые связки микросервисов, включая выбор баз данных (Postgres, ClickHouse), API (gRPC, REST), SDK и даже настройку observability (логи, метрики, дашборды).

• Языки, с которыми LLM сложнее: Scala из-за многогранности и меньшей обучающей выборки. Java для больших энтерпрайз-проектов требует LLM с очень большим контекстным окном (>64k, а лучше 200k+ токенов), чтобы удержать все зависимости.

Топ LLM для вайб-кодинга (Апрель 2025):

Лидерами в кодогенерации и логических задачах сейчас являются:

1. o3 (OpenAI):

   • Контекст: 128k токенов.

   • Сильные стороны: Флагманская модель OpenAI, пришедшая на смену GPT-4 Turbo. Демонстрирует интеллект на уровне GPT-4 Turbo в кодинге, математике и рассуждениях, но при этом значительно быстрее (в 2 раза), дешевле ($5/M входных, $15/M выходных токенов – вдвое дешевле предшественника) и имеет в 5 раз выше лимиты использования. Устанавливает новые стандарты в многоязычных, аудио- и визуальных возможностях. Отлично следует инструкциям, интегрируется с инструментами через API.

   • Доступность: API, ChatGPT (с ограничениями на бесплатном тарифе). (В пару к ней выпущена o4-mini – быстрая и очень дешевая модель уровня GPT-3.5)

2. Claude 3.7 Sonnet (Anthropic):

   • Контекст: 200k токенов.

   • Сильные стороны: Лидер на практических задачах кодинга, режим “extended thinking” для глубокого анализа, хорошее качество генерации продакшен-кода, отлично справляется с большими базами кода и фронтендом, агент Claude Code для терминала. Более “гибкое” общение.

   • Стоимость: ~$3/1M входных, $15/1M выходных токенов (очень выгодно на вводе).

3. Gemini 2.5 Pro Experimental (Google):

   • Контекст: 1M токенов (планируется 2M).

   • Сильные стороны: Рекордный контекст для анализа целых проектов, лидер бенчмарков, сильное контекстное понимание, мультимодальность (текст, изображения, аудио, видео, код-репозитории), режим “Deep Research” для отчетов, интеграция с Google Cloud.

   • Стоимость: 0,15$-0,60$ вход, 0,60-3,50$ выход

Выбор: Зависит от задачи. Нужен огромный контекст или работа с разными типами данных (видео, аудио)? Gemini. Важна максимальная экономия на вводе данных или “человечность” диалога? Claude. Нужен флагманский интеллект уровня GPT-4 Turbo, но со значительным приростом скорости, лучшими лимитами и сниженной ценой, а также передовыми мультимодальными возможностями? o3. Гонка производительности продолжается, следите за обновлениями.

III. Вайб-кодинг на практике: Итеративный процесс и промпт-инжиниринг

Даже лучшие LLM требуют правильного подхода.

Декомпозиция и итерации:

Ключ к успеху — разбивать большие задачи на мелкие и двигаться пошагово.

1. План/Архитектура: Начните с верхнеуровневого описания. Попросите LLM предложить план или архитектуру компонентов (клиент, сервер, БД, API и т.д.). Изучите, поправьте и утвердите структуру.

2. Черновая генерация: Попросите создать каркас проекта: структуру папок, базовые файлы, зависимости. Пусть модель напишет простейшие версии модулей для проверки общей связности.

3. Поэтапная детализация: Углубляйтесь в каждый модуль. Хороший подход: сначала генерировать тесты (юнит, интеграционные), а потом код под эти тесты. Тесты служат спецификацией и способом проверки. Если LLM поддерживает инструменты, просите его самого запустить тесты и отладить код.

4. Валидация и отладка: Запускайте код, смотрите на ошибки. Скармливайте сообщения об ошибках обратно модели (“Вот ошибка X, исправь код”). Сохраняйте удачные промежуточные версии.

5. Рефакторинг и документация: Когда код работает, попросите LLM улучшить его: читаемость, комментарии, оптимизация, аудит безопасности. Обязательно сгенерируйте README с инструкциями.

Лучшие практики промпт-инжиниринга:

• Задайте контекст и роль: “Ты — опытный Python-разработчик. Мы делаем бэкенд для…”

• Будьте конкретны: Укажите язык, фреймворк, библиотеки, формат вывода, ограничения. “Сделай сайт” — плохо. “Сгенерируй статический HTML/CSS/JS лендинг для магазина сувениров с…” — хорошо.

• Просите по шагам: Вместо одного гигантского промпта — цепочка: план -> структура -> модуль -> тесты -> функция. Просите “продумать решение пошагово” (запускает Chain-of-Thought).

• Ведите диалог: Уточняйте, давайте обратную связь (“Код не работает…”, “Ты забыл валидацию…”). Модели 2025 года хорошо исправляют себя в контексте диалога. Указывайте на конкретные проблемы (“Исправь SQL-инъекцию, используя параметризацию”).

• Используйте примеры: Покажите образцы кода, формата данных или желаемого стиля. (Следите за объемом контекста).

• Проверяйте понимание: Попросите модель перефразировать задачу своими словами перед решением.

• Ограничивайте объем ответа: Просите генерировать по частям (функция, потом тест, потом документация).

• Экспериментируйте: Добавьте “пиши как Senior-разработчик”, “подробно комментируй”, “сначала опиши решение без кода”.

IV. Песня сирен: Почему ИИ-вайб-кодинг так привлекателен?

Несмотря на скепсис, у этого подхода есть сильные стороны:

• Скорость: Главный козырь. Генерация кода, прототипов, целых приложений в разы быстрее. Упоминаются ускорения в 10 раз и создание iOS-приложения за час без знания Swift.

• Снижение порога входа: Потенциальная “демократизация” разработки, позволяющая не-программистам реализовывать идеи. Однако опытным разработчикам ИИ помогает больше, а новички рискуют создать некачественный или небезопасный код, так что “демократизация” может быть иллюзорной.

• Фокус на главном: Делегирование рутины (boilerplate) позволяет сосредоточиться на архитектуре, сложных задачах.

• Гибкость экспериментов: Легко пробовать разные подходы, библиотеки, языки, меняя промпт.

• Обучающий потенциал: Новички могут просить объяснить код, но есть риск усвоить неверные паттерны из-за “галлюцинаций” ИИ.

V. Удар о рифы: Опасности и критика ИИ-вайб-кодинга

Привлекательность не должна заслонять серьезные риски:

• Ненадежность и “галлюцинации”: LLM выдумывают факты, дают устаревшую информацию, генерируют код с неочевидными ошибками, теряют контекст, их обновления делают результаты невоспроизводимыми.

• Кошмары отладки: Отладка непонятного, сгенерированного ИИ кода может быть сложнее написания с нуля. ИИ может зацикливаться на неверных решениях.

• Качество кода и поддерживаемость: ИИ может генерировать избыточный, неэффективный, запутанный код (“спагетти-функции”). “Карго-культ программирование” (использование без понимания) делает поддержку пыткой. Вспоминаем Фаулера: “Хорошие программисты пишут код, понятный человеку” — ИИ часто спотыкается на этом.

• Риски безопасности: OWASP Top 10 для LLM включает генерацию небезопасного кода (хардкод учетных данных, уязвимости), отравление данных, уязвимости цепочки поставок (вредоносные пакеты). Ментальность “Accept All” и пренебрежение ревью прямо противоречат безопасной разработке. Риски системны.

• Проблемы масштабирования: Подход “генерируем, пока не заработает” плохо работает для больших систем без должного тестирования и проектирования.

• Рынок труда и деквалификация: Риск утраты глубокого понимания технологий и превращения в “инженеров промптов”. Возможен рост разрыва между опытными (которых ИИ усиливает) и начинающими.

• Игнорирование уроков прошлого: Неконтролируемый “вайб” рискует повторить проблемы сложности и ненадежности, которые привели к появлению структурного программирования и TDD. Это шаг назад от управляемой сложности.

• Конфликт с инженерными принципами: Идеи читаемости (Фаулер), обратной связи через тесты (Бек), “хорошего вкуса” и простоты (Торвальдс, Буч) часто нарушаются при слепом доверии ИИ.

Скорость любой ценой? Увлечение скоростью может привести к накоплению огромного техдолга. Плохой дизайн и непонятный код замедляют дальнейшее развитие, и первоначальный выигрыш съедается затратами на сопровождение.

VI. Вайб, интуиция и инженерная дисциплина

Слово “вайб” неизбежно отсылает к интуиции. Но является ли “вайб-кодинг” просто модной переупаковкой старой доброй разработки “по наитию”? Интуиция в программировании бывает разной:

• Опытная интуиция: Способность эксперта быстро распознавать паттерны и проблемы на основе лет практики и глубокого знания систем. Это не магия, а накопленная экспертиза.

• Логическая интуиция: Способность предсказывать поведение кода на основе общих принципов.

• “Иррациональная” интуиция: Слепое предчувствие без оснований, опасное в разработке.

Ключ к развитию профессиональной интуиции — обратная связь: тесты, ревью, мониторинг. Без этого “чутье” ненадежно. Слепое доверие ИИ-“черному ящику” ближе к иррациональной интуиции, чем к интуиции эксперта.

Упоминаемый иногда “Passion-Driven Decision Making” касается скорее выбора что делать (видение продукта), а не отказа от инженерной дисциплины в том, как это делать.

VII. Будущее уже здесь? 90% кода от ИИ — миф или реальность?

Заявления лидеров индустрии, таких как CEO Anthropic Дарио Амодей (“Мы в 3-6 месяцах от мира, где AI пишет 90% кода”) или Билла Гейтса, звучат смело. Почему они так считают?

1. Экспоненциальный рост LLM: Модели резко поумнели, выигрывают в соревнованиях по кодингу, решают сложнейшие задачи. Прогресс идет невероятно быстро.

2. Экономический драйвер: Ускорение разработки выгодно бизнесу. Если инженер с LLM может заменить нескольких, это революция продуктивности.

Появляется сленг “code review-инженеры”, так как роль смещается от написания к проверке ИИ-кода. Уже есть стартапы (например, в Y Combinator), где 95% кода прототипов сгенерировано ИИ. Инженеры становятся “ИИ-менеджерами”, управляющими несколькими LLM.

Но есть нюансы:

• Новая разработка vs. Поддержка: Эта стратегия лучше работает для новых проектов или модулей. Поддержка существующих систем требует человеческого понимания контекста и неявных требований.

• Рутина умрет, но не кодинг: Типовые задачи (CRUD, интеграции) автоматизируются, но спрос на тех, кто умеет ставить задачи ИИ и доводить результат, вырастет.

• Препятствия: Качество (скрытые баги), ответственность, безопасность остаются вызовами. Появляются инструменты для проверки ИИ-кода. Вероятно, утвердится практика “ИИ генерирует -> человек + ИИ-инструменты проверяют”.

Так что 90% символов кода могут быть от ИИ, но контроль качества и принятие решений останутся за людьми.

VIII. Новые горизонты: Что открывает вайб-кодинг

Эта технология — больше, чем просто инструмент для разработчиков. Это следующий шаг эволюции low-code/no-code, универсальный “конструктор”, управляемый языком.

• Демократизация создания: Технически подкованные не-разработчики (аналитики, маркетологи, дизайнеры) могут собирать рабочие сервисы, описывая логику ИИ. Пример: маркетолог создает интерактивный дашборд за часы, а не недели.

• Ускорение бизнес-автоматизации: Мелкие задачи, ранее нерентабельные для разработки (генерация отчетов, скрипты для CRM), решаются диалогом с ИИ. LLM встраиваются в инструменты (GitHub Copilot, AI-IDE вроде Cursor).

• Генерация сложных систем: Модели с большим контекстом (Claude, Gemini) могут проектировать и генерировать связанные микросервисы и интеграции, выступая как “ИИ-архитекторы”. Создание кастомных коннекторов между SaaS становится проще.

• Аналитика на стероидах: Быстрая генерация кода для анализа данных, построения дашбордов и даже формулировки инсайтов. Аналитик фокусируется на смысле, ИИ — на рутине.

• Персональные ИИ-агенты: Создание автоматизированных “помощников” для рутинных задач (сбор лидов, обработка файлов) с помощью фреймворков (LangChain, AutoGPT) и языковых инструкций.

• Креативность и фан: Снижение фрустрации от багов, превращение разработки в более творческий эксперимент. Ощущение “магии” при создании из идей.

IX. Заключение: Кодим с ясной головой в эпоху ИИ

Мы начали со скепсиса по поводу “вайб-разработки” и увидели, что за этим чаще всего стоит мощная, но несовершенная технология ИИ-ассистентов. Привлекательность скорости и простоты очевидна, но и риски — надежность, качество, безопасность, деградация навыков — реальны и серьезны.

Итоговый вывод прагматичен: ИИ — это невероятно мощный инструмент, “второй пилот”, но не “автопилот” и не волшебная палочка. Его эффективное применение требует не слепого доверия “вайбу”, а глубоких знаний, критического мышления и строгого соблюдения инженерных принципов. Нужен опытный командир корабля.

Оправданный скепсис разработчиков — это здоровая реакция, основанная на опыте и уроках истории ПО. Одного “вайба” недостаточно для создания серьезных, надежных систем.

Что делать? Критически осваивать. Экспериментируйте с ИИ-инструментами, изучайте их, ищите способы повысить продуктивность. Но не позволяйте удобству затмить инженерную строгость. Наша цель — не просто быстро сгенерировать код, а создавать ценность через надежные, поддерживаемые, хорошо спроектированные продукты.

В эпоху ИИ такие качества, как критическое мышление, умение декомпозировать задачи, проектировать системы, обеспечивать качество через тестирование и эффективно коммуницировать, становятся не менее, а даже более ценными. ИИ может писать код, но определять требования, понимать бизнес-контекст и принимать стратегические решения — пока задача человека.

Давайте использовать новые мощные инструменты с умом, не отключая наш инженерный мозг, и “высиживать наших ИИ-драконов” так, чтобы они служили нам верой и правдой.

Sources and related content