Вайб-кодинг с LLM для не-разработчиков
Вайб-кодинг (от англ. vibe coding) – новый способ программирования, где вместо ручного написания кода вы описываете задачу AI-модели, а она генерирует код самаru.wikipedia.org. Как метко заметил Андрей Карпати, один из пионеров этого подхода, «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»ru.wikipedia.org. В 2025 году вайб-кодинг из эксперимента энтузиастов превратился в реальный инструмент: появились мощные облачные LLM, способные писать сложный код, и уже до 90% кода может создаваться с участием ИИ. Ниже – обновленный гайд, как начать вайб-кодить, какие модели использовать и на что они способны, а также какие возможности открываются перед бизнесом.
Техническая база: что знать на старте
Начать вайб-кодинг можно без глубокого опыта в разработке, но базовые технические знания сильно помогут. Во-первых, полезно понимание основ программирования: переменные, циклы, условные операторы, базовые структуры данных. Не нужно быть экспертом, но понимать, что вы хотите получить от кода – обязательно. Во-вторых, стоит знать основы веб-технологий (если цель – чат-бот или лендинг), либо скриптов автоматизации. Например, если вы хотите автоматизировать работу с данными, знания о форматах (CSV, JSON), запросах к API и основах Python или JavaScript ускорят процесс. В-третьих, желательно уметь читать код и сообщения об ошибках. LLM может сгенерировать код, но если он упадет с ошибкой, вам пригодится умение понять сообщение об ошибке и пересказать его модели. Не волнуйтесь – LLM поможет и с отладкой, однако чем понятнее вы формулируете проблему, тем лучше результат.
Полезно также иметь представление о средах разработки и инструментах: как запустить код (например, командной строкой или в IDE), как развернуть простое веб-приложение, как работать с базами данных на базовом уровне. Эти знания не обязательны, но позволят вам быстрее внедрять сгенерированный код в жизнь. Помните, вайб-кодинг – это коллаборация с ИИ: вы направляете, проверяете и корректируете, даже если сам код во многом пишет модель.
Выбор стека инструментов под задачу
Вайб-кодинг применим для разных задач – от написания скриптов для автоматизации рутинных задач до создания прототипов веб-приложений. Важно правильно выбрать технологический стек и инструменты под вашу конкретную задачу, чтобы модели давали наилучший результат:
Автоматизация и скрипты: Для парсинга данных, ETL-пайплайнов, скрейпинга веб-страниц или автоматизации офисных задач чаще всего лучше всего подходит Python. У LLM огромная обучающая выборка кода на Python, и он относительно прост – генерируемый код обычно работает с минимальными правками. Go тоже стал любимцем LLM: благодаря строгой структурированности, модели генерируют на Go очень качественный, почти всегда компилирующийся с первого раза кодhabr.comhabr.com. Если ваша цель – быстрый скрипт или микросервис, Python или Go – хороший выбор. Например, аналитик может попросить модель на Python собрать данные из API и сформировать отчет, или предприниматель – набросать сервер на Go для простой веб-службы.
Чат-боты и NLP-приложения: Если вы хотите сделать чат-бота или обработку естественного языка, можно задействовать готовые API (например, использовать оболочку вокруг той же LLM). Для самого интерфейса чат-бота или телеграм-бота подойдут Python (фреймворк aiogram) или JavaScript/TypeScript (например, Node.js + Telegraf). LLM уверенно пишет на обоих этих языках. Помните, что у чат-ботов часто важна интеграция с внешними API (для поиска, баз данных и пр.), поэтому сразу соберите список необходимых интеграций – модель может сгенерировать код запросов к API, вам останется только прописать ключи и проверить.
Веб-лендинги и простые сайты: Для одностраничного лендинга или прототипа интерфейса отлично подходит JavaScript/TypeScript (фреймворки вроде React) или даже просто HTML/CSS с легким JS. LLM-модели могут сгенерировать шаблон сайта, стили и даже немного интерактивности. Однако учтите: если проект требует сложного фронтенда, объем HTML/JS-кода может быть большим – убедитесь, что модель (и ее контекстное окно) справятся. Новейшие модели имеют огромный контекст (сотни тысяч токенов), что позволяет им держать в памяти большие файлы, но лучше всё же генерировать фронтенд частями (об этом далее). Не забудьте про бэкенд: для лендинга с формой обратной связи модель может написать простой сервер на Node.js или Python (Flask/FastAPI).
Парсеры и обработка данных: Здесь практически безальтернативно Python с его богатыми библиотеками (BeautifulSoup для HTML, pandas для таблиц и т.д.). LLM-модель может сама предложить, какие библиотеки использовать. Например, маркетологу, которому нужно собрать цены с десятков сайтов, модель не только напишет код парсера, но и посоветует, как обходить капчи или задержки между запросами. Главное – четко сформулировать правила парсинга (какие поля данных нужны, в каком формате).
Микросервисы и интеграции: Если задача – связать между собой несколько сервисов (например, настроить обмен данными между CRM и emailing-сервисом, или между сайтом и бухгалтерией), сначала решите, нужен ли вам код вообще. Возможно, есть готовые low-code платформы или интеграторы (Zapier, Make и пр.). Но вайб-кодинг позволяет создавать кастомные интеграции, когда готовые решения ограничены. Опять же, выбор стека: Python с его библиотеками для API-клиентов, или JavaScript (Node) для взаимодействия с вебхуками. Модели GPT o3 и Claude 3.7, как показывают кейсы, способны генерировать целые связки микросервисов: один автор описывает, как модель Claude Sonnet 3.7 сама подобрала оптимальные базы данных для разных сервисов (Postgres, ClickHouse и т.д.), сгенерировала API-шаблоны (gRPC, REST), SDK для взаимодействия сервисов и даже настроила observability (логирование, метрики Prometheus, дашборды Grafana)habr.comhabr.com. Такой комплексный подход раньше требовал опытного архитектора, теперь же достаточно детально описать задачу LLM – и она предложит архитектуру и сгенерирует код по компонентам.
Важно: выбирайте язык, который хорошо знаком моделям и подходит по задаче. Качество кода от LLM сильно зависит от языка программированияhabr.com. Например, попытки генерировать сложные проекты на Scala пока проваливаются – код не компилируется, модель путается и лишь усугубляет ошибки при следующей попытке исправленияhabr.com. Причина в том, что Scala очень многогранна (много стилей, сложная функциональщина) и обучающих примеров меньше. А вот с Go или Python все наоборот: кодовая база однородна, стилей мало, open-source проектов в обучении уйма – поэтому модели выдают сразу работающий кодhabr.comhabr.com. Java-проекты тоже по силам новым моделям, но учтите размер: типичный энтерпрайз-Java содержит множество связанных классов и глубокую вложенность пакетов. Без огромного окна контекста (>64k токенов) модель не сможет удержать в памяти всю необходимую информациюhabr.com. Сейчас уже есть модели с контекстом 200k+ токенов, способные «уместить» большой проект, но если ваша модель этого не поддерживает – лучше разбивать задачу на части (например, генерировать отдельные сервисы или модули по очереди).
Декомпозиция задач и итеративная разработка с LLM
Декомпозиция – ключевой навык вайб-кодера. Даже самые умные модели лучше работают пошагово, когда вы разбиваете большую задачу на части. Начните с описания задачи верхнеуровнево: какой продукт или скрипт вы хотите, какие функции он должен выполнять, какие входные и выходные данные. Хорошей практикой стало сначала попросить модель сформировать план или архитектуру. Например, вы хотите веб-приложение для каталога товаров: сперва спросите у LLM, какие компоненты понадобятся (клиентская часть, сервер, база данных, API endpoints и т.д.). Современные модели могут на основе вашего описания сами предложить архитектурный план. В примере на Хабре автор сперва использовал GPT-4.5 (предшественник GPT o3) для продуктового исследования и требований, затем получил от модели план архитектуры. Такой план можно отревьюить (модель может и ошибиться или предложить лишнее) – поправьте, уточните и утвердите структуру проекта.
Далее, работайте итеративно:
Черновая генерация – попросите модель создать болванки ключевых модулей. Например, «создай каркас проекта: задай структуры каталогов, базовые файлы, подключи необходимые зависимости». Хорошие LLM (например, Claude 3.7) могут сразу предложить заготовки нескольких микросервисов, описание API, даже шаблоны Docker/Kubernetes для деплояhabr.comhabr.com. Сначала пусть модель напишет самый простой вариант каждой части (без деталей) – это позволит убедиться, что общая связность верна.
Поэтапная детализация – далее углубляйтесь в каждый модуль. Рекомендуется итерация «тесты – код»: попросите сгенерировать тесты (юнит-тесты или интеграционные) для функциональности, а потом по этим тестам – код. Такой подход не только направляет модель (тесты как спецификация), но и сразу дает вам способ проверить код. LLM умеют писать тесты: например, сгенерировать end-to-end сценарий и затем реализовать под него кодhabr.com. Если модель может использовать инструменты (например, запустить код или тесты), смело просите ее отладить свой код – облачные среды вроде ChatGPT с инструментами или Claude Code позволяют AI самому проверить работу кода и исправить ошибки.
Валидация и отладка – запускайте сгенерированный код и смотрите на результаты. Не пугайтесь ошибок – это нормально. Сообщения об ошибках скармливайте обратно модели: современные движки справляются с отладкой. Они могут предложить исправление, объяснить причину ошибки. Иногда полезно спросить: «Почему произошла ошибка X? Как ее исправить? Покажи исправленный код». Такой цикл можно повторять, пока код не заработает. Совет: сохраняйте важные промежуточные результаты (например, удачные функции или конфигурации) – иногда модель в новой итерации может «забыть» ранее верное решение, особенно если не все поместилось в контекст.
Рефакторинг и оптимизация – получив работающий прототип, имеет смысл попросить LLM улучшить код: сделать его более читаемым, добавить комментарии, оптимизировать медленные участки. Модели вроде GPT o3 могут провести аудит кода на уязвимости или неэффективные места. Обязательно попросите модель сгенерировать документацию: хотя бы README с инструкциями запуска и описанием структуры проекта. Это поможет вам самим разобраться и в будущем передать проект разработчикам, если понадобится.
Работая итеративно, чётко формулируйте запрос на каждом шаге. Вместо одного огромного промпта «сделай мне большой сложный проект» вы даете цепочку понятных заданий: «предложи план», «создай структуру», «напиши тесты для функции X», «реализуй функцию X», «исправь ошибку Y» и т.д. Такой метод близок к классическому инкрементальному подходу в разработке – только в роли разработчика здесь AI, а вы – тимлид и product-менеджер в одном лице.
Топ-3 LLM-модели для вайб-кодинга в 2025: GPT-o3, Claude 3.7 и Gemini 2.5 Pro
На апрель 2025 года лидерами в кодогенерации стали три модели: GPT-o3 от OpenAI, Claude Sonnet 3.7 от Anthropic и Gemini 2.5 Pro (Experimental) от Google DeepMind. Эти движки возглавляют рейтинги по программированию и reasoning-задачам openai.comtherundown.ai. Ниже – их сравнение по ключевым характеристикам:
Модель (разработчик) |
Контекстное окно |
Точность кодогенерации |
Reasoning (рассуждение) |
Latency (задержка) |
Стоимость использования |
Особенности |
---|---|---|---|---|---|---|
GPT-o3 (OpenAI) – релиз апрель 2025 |
~128k токеновartificialanalysis.ai (оценочно до 130k) |
Состояние искусства на конкурсных задачах (Codeforces и др.)openai.com; превосходит предыдущий GPT-4 в решении сложных задач |
Отличное многократное рассуждение; умеет планировать решения и использовать инструменты (поиск, код исполнение)openai.com |
Высокая скорость (~188 ток/с) и низкая задержка ~0,5 с до первого токенаartificialanalysis.aiartificialanalysis.ai |
~$5 за 1M входящих токенов, $15 за 1M исходящих токеновartificialanalysis.ai (дороже большинства моделей) |
Интеграция с инструментами: может самостоятельно вызывать код, веб-поиск и пр. для решения задачи. Очень строго следует инструкциям, минимально «галлюцинирует» в коде |
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic) – релиз февраль 2025 |
200k токеновdocs.anthropic.com; макс. вывод 64k токенов |
Лидер на практических задачах кодинга: в тестах Cursor и Cognition превзошёл все другие модели в проектировании изменений и full-stack задачахanthropic.comanthropic.com; стабильно генерирует рабочий продакшен-код по отзывам (Canva отмечает минимум ошибок)anthropic.com |
Уникальный extended thinking режим: может «думать» шаг за шагом, прежде чем отвечать, что резко улучшает решения по сложным задачам (математика, алгоритмы)anthropic.comanthropic.com. В обычном режиме – уровень Claude 3.5, в расширенном – новый уровень глубины |
В стандартном режиме отвечает быстро (десятки токенов/с, задержка <1с)teamai.com. В режиме долгого размышления – медленнее (выдача ~26 ток/с, задержка ~2 с)teamai.com, т.к. тратит время на внутренний анализ. |
$3 за 1M входящих и $15 за 1M исходящих токенов (цены Anthropic)docs.anthropic.com – относительно недорого для топ-модели; «думательные» токены при extended режиме тарифицируются как выводanthropic.com. |
Может работать как в режиме чата, так и через новый CLI-инструмент Claude Code (AI-агент в терминале)anthropic.com. Отлично справляется с большими кодовыми базами, хорошо пишет фронтенд. Имеет опцию “thinking budget” – можно ограничить число «мыслящих» токенов, балансируя скорость и качествоanthropic.comanthropic.com. |
Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) – релиз март 2025 (Experimental) |
1 млн. токенов (фактически 1M контекста уже доступно, планируется расширение до 2M)therundown.ai – рекорд среди моделей, позволяет держать целый проект в памяти |
Лидер многих бенчмарков: занял 1-е место на LMArena (Chatbot Arena) в марте 2025blog.googleblog.google, показал SOTA-результаты по кодингу, математике и науке. Например, 63,8% на тесте SWE-Bench Verified (агентные задачи кодирования) и 68,6% на мультиязычном бенчмарке Aider Polyglottherundown.ai. Эти цифры чуть опережают конкурентов на момент выпуска. |
ThinkING model: Gemini 2.5 – первый поколение “мышления” у Google. Модель создаёт и анализирует собственные промежуточные «размышления» (chain-of-thought) перед ответомblog.google. Отличается сильным контекстным пониманием и логикой решений. В сложных задачах планирует ответ, разбивая его на шаги (пользователь может этого не видеть напрямую, но качество на высоте). Multi-modal: нативно принимает не только текст, но и изображения, аудио, видео и даже код-репозиторииblog.googleblog.google. |
Производительность высокая, но точные метрики не раскрыты. Отзывы разработчиков говорят об очень быстром выводе в обычных задачах (на уровне ChatGPT). При огромном контексте обработка может занять больше времени, но Google активно оптимизирует. В тестах DeepMind модель решила сложную задачу (генерация видеоигры по одной строке описания) практически мгновенноblog.googleblog.google. Вероятно, latency первой токен <1 с, а скорость генерации сравнима со 100+ токенами/с. |
Пока в экспериментальном доступе для ограниченного круга (пользователи Gemini Advanced, Google AI Studio)blog.google. Цены официально не объявлены (ожидаются в ближайшие неделиblog.google). На время тестирования модель была доступна бесплатно ограниченному числу пользователейinstagram.com. Ожидается коммерческий запуск с тарифами, вероятно сопоставимыми с конкурентами премиум-класса. |
Нативная интеграция с сервисами Google: уже работает в Google AI Studio, планируется в GCP Vertex AIblog.google. Имеется режим “Deep Research” – генерация детализированных аналитических отчетов, где Gemini 2.5 превзошёл аналогичные решения конкурентов: по отзывам, пользователи предпочли отчеты от Gemini в 2 раза чаще, чем от других AI-ассистентовblog.googleblog.google. Благодаря огромному контексту модель может анализировать большие датасеты или читать целые codebase. Отлично подходит для задач, где нужно объединить разные типы данных (текст, изображения, код). |
Примечание: Все три модели – проприетарные (закрытые), с усиленным обучением на инструкциях. Они близки по функциональности, но могут вести себя по-разному. GPT o3 славится строгим следованием инструкциям и богатым инструментарием (что удобно для сложных сценариев: можно попросить его провести веб-исследование или исполнить код на Python прямо из чата). Claude 3.7 ценят за более «гибкое» общение – он часто выдаёт развернутые пояснения и предположения, а режим extended thinking позволяет добиваться результата там, где другим моделям не хватает глубины. Gemini 2.5 – новейший игрок, впечатляющий своими размерами контекста и мультимодальностью: например, предприниматель может показать ей скриншот дизайна и попросить сгенерировать код интерфейса по этому образцу.
В целом, по качеству генерации кода все три в топе: разница в процентах успешных решений минимальна, и каждая где-то лидирует. Например, в марте 2025 Google заявлял, что Gemini 2.5 Pro вышел на первое место, набрав на ~40 пунктов больше в рейтинге LMArena, чем предыдущий лидерtherundown.aitherundown.ai. Однако уже в апреле появились обновления GPT-4.1 и Claude, так что гонка продолжаетсяbeta.lmarena.ai. Важнее смотреть на контекстные возможности и цену под вашу задачу: если вам нужно залить в модель сотни страниц документации или большой код, без ограничений – у Gemini преимущество (миллион токенов контекста). Если бюджет ограничен, Claude 3.7 выгоднее по стоимости (особенно на вводе токенов)docs.anthropic.com. Если нужна интеграция с внешними инструментами и минимальная задержка – GPT o3 может быть предпочтительным.
Лучшие практики промпт-инжиниринга
Даже лучшая модель может дать плохой ответ, если неправильно поставить задачу. Вот несколько практик prompt engineering, актуальных для вайб-кодинга:
Контекст и роли. Всегда начинайте с установки контекста: кто вы и что вам нужно. Например: «Ты – помощник-программист. Мы создаем веб-сервис для бронирования столиков в ресторанах.» Это задает модели рамку. Далее уточните, какую часть задачи решаем сейчас: «Мне нужен бэкенд-сервис на Python (FastAPI) с двумя эндпоинтами: получить список ресторанов и забронировать столик.» Если модель поддерживает системные сообщения, используйте их для общей информации о проекте, а пользовательское сообщение – для конкретной инструкции.
Будьте максимально конкретны. Плохой запрос: «Сделай мне сайт для продажи товаров.» Хороший запрос: «Сгенерируй исходный код одностраничного веб-сайта для онлайн-магазина сувениров. Требования: современный дизайн, адаптивная верстка, на странице каталог товаров с изображениями, ценой и кнопкой купить. Без бэкенда, только статический HTML/CSS/JS.» Чем подробнее опишите функционал, тем меньше доработок потом. Особенно важно указать технологии (язык, фреймворк), ограничения (например, «код должен работать на Python 3.10» или «используй только стандартные библиотеки») и формат результата (нужен ли вам весь файл целиком, или функция, или фрагмент).
Просите пошагово. Как говорилось выше, не просите сразу всё. Вместо одного гигантского промпта разбейте общую задачу на запросы: план -> структура -> отдельные компоненты. Также не стесняйтесь буквально писать «Давай решать по шагам». Модели нового поколения умеют выполнять многоходовые рассуждения и даже могут сами предлагать логическую разбивку задачиanthropic.com. Вы можете запросить: «Прежде чем писать код, продумай решение пошагово и перечисли, какие шаги ты выполнишь.» Это запускает у модели chain-of-thought (внутреннее рассуждение). Например, GPT o3 может сначала перечислить шаги: 1) создать проект, 2) описать модели данных, 3) написать API эндпоинты, 4) протестировать и т.д. – а потом уже приступить к шагу 1. С моделью Gemini 2.5 можно идти еще дальше: используя ее «thinking» возможности, прямо попросить: «Приведи ход своих мыслей (коротко), а затем дай окончательное решение.» – она может сначала вывести список предположений (в режиме видимого размышления эта фича доступна, как у Claude 3.7 Sonnetanthropic.com), а затем финальный код.
Держите диалог. LLM – это чат, и важно продолжать диалог. Если ответ не удался, уточняйте запрос, давайте обратную связь. Можно прямо сказать: «Код не работает, вот ошибка... Исправь.» Или: «Решение неполное: ты забыл про валидацию полей формы. Добавь, пожалуйста.» Модели 2025 года умеют учитывать предыдущий контекст (в огромных объемах) и довольно неплохо исправляют собственные ошибки. Не бойтесь указывать на конкретные проблемы: «В сгенерированном коде возможно SQL-инъекция, поправь это используя параметризированные запросы.» – хороший промпт для доработки безопасности.
Используйте примеры. Если у вас есть образец кода или формат, покажите его. Пример: «Вот пример ответа от другого API, в таком же формате нужно сделать и наш.» Или: «Пример функции, как она должна выглядеть...» – затем вставляете. Модели особенно Claude ценят примеры – они лучше понимают стиль и требования. Только будьте осторожны с объемом примеров: если очень большой файл, убедитесь, что он поместится в контекст. Иногда лучше сократить пример, оставив ключевые части.
Проверяйте и перефразируйте требования. Хороший прием – попросить модель повторить своими словами задачу перед тем, как она начнет решать. Например: «Ты понял задачу? Если да, переформулируй требования кратко.» Модель перескажет – и вы сразу увидите, не упустила ли она что-то или не исказила. Это экономит время: лучше скорректировать до написания кода, чем получить тонны не того кода.
Ограничивайте объем. Если модель генерирует слишком большой кусок, она может «забыться» или упустить контекст. Поэтому, просите по частям: «Напиши функцию X...», «Теперь напиши для неё тест...», «А теперь – документацию к этой функции.» Так вы получаете модульность и контроль. Кроме того, большие ответы могут стоить дороже – помните о лимитах токенов и денег.
И главное – экспериментируйте. Промпт-инжиниринг – творческий процесс. Иногда одна фраза, сказанная по-другому, решает все. Например, добавить «пиши как опытный Senior-разработчик, подробно комментируя код» – и модель выдаст не только код, но и комментарии к каждой секции. Или сказать: «сначала просто опиши решение, не давая код» – получить от неё план, и потом «окей, код теперь». Учитесь у ответов модели: они часто содержат подсказки, как можно было бы лучше задать вопрос.
90% кода – скоро от ИИ? Миф или реальность
Звучит как смелое заявление, но его делают сами лидеры индустрии. В марте 2025 года Дарио Амодей, CEO Anthropic (создатели Claude), заявил: «Мы в 3–6 месяцах от мира, где AI пишет 90% кода. А через 12 месяцев AI будет писать по сути весь код»windowscentral.com. Проще говоря, по мнению экспертов, мы стоим на пороге времени, когда большая часть программирования будет выполняться нейросетями, а роль человека трансформируется из «писателя кода» в «постановщика задач и проверяющего».
Почему они так считают? Во-первых, LLM резко выросли в уме и надежности. Еще пару лет назад кодогенерация работала только для простых задач, а сейчас AI-модели выигрывают в конкурсах кодинга и решают задачи уровня интервью в FAANG. Например, OpenAI o3 (аналог GPT o3) в начале 2025 решила ~25% сложнейших математических задач, которые ни одна модель до этого не могла решить (раньше потолок был ~2%). Прогресс экспоненциальный – каждые несколько месяцев выходят улучшения. Модели не только улучшают качество кода, но и учатся рассуждать, понимать абстрактные требования. Это означает, что все более сложные задачи можно доверить им.
Во-вторых, экономический драйвер: компаниям банально выгодно ускорить разработку. Если один квалифицированный инженер с помощником-LLM способен сделать работу за десятерых, это революция в продуктивности. Прогноз Амодея разделяют и другие – тот же Билл Гейтс говорил, что ИИ со временем возьмет на себя большинство рутины программированияwindowscentral.com. В Кремниевой долине появился даже сленг: не coding, а code review-инженеры – мол, роль девелоперов сместится к ревью AI-кодаwindowscentral.com. Instagram-основатель Майк Кригер, ныне директор по продукту в Anthropic, отметил, что разработчики скоро в основном будут двойную проверку AI-сгенерированного кода, а не писать его с нуляwindowscentral.com. Это не означает, что люди останутся без работы – просто сама работа меняется.
Фактически, уже сейчас есть примеры, когда стартапы пишут львиную долю кода силами ИИ. Y Combinator сообщал, что в зимнем наборе 2025 года четверть стартапов имели кодовую базу, на 95% сгенерированную AIru.wikipedia.org. Конечно, это ранние прототипы, но тенденция ясна. Инженеры все чаще становятся AI-менеджерами – направляют несколько LLM (как кто-то выразился: запускаю несколько AI, откидываюсь в кресле и смотрю, как они работаютhabr.com). Важный момент: эта стратегия работает для новой разработки или относительно автономных модулей. Поддержка и развитие существующих больших систем по-прежнему требует человеческого участия – AI не имеет полного понимания контекста, бизнес-логики, негласных требований, которые знают живые команды. Поэтому мнение, что «кодинг мертв», преувеличеноwindowscentral.comwindowscentral.com. Скорее, рутина умрет. Никто не будет тратить время на типовой CRUD или писание очередной платежной интеграции вручную – это сделает AI. Зато спрос на тех, кто умеет правильно ставить задачу ИИ и затем доводить решение до блеска, вырастет многократно.
Эксперты также указывают, что на пути к 90% AI-кода есть препятствия: это и качество (ИИ может допускать скрытые баги, которые трудно поймать тестами), и ответственность (кто виноват, если AI нагенерировал критический баг?), и безопасность кода. Уже сейчас появляются инструменты, интегрирующиеся в вайб-кодинг-процесс: статические анализаторы, «второй AI» для проверки кода первого AI, и т.д. Вероятно, ближайшие годы в крупных компаниях утвердится практика: AI генерирует – человек и AI-туллинг проверяют. Таким образом, 90% символов кода действительно выйдут из-под пера машины, но контроль качества останется за людьми (по крайней мере, в критичных частях продукта).
Новые возможности: автоматизация, low-code и бизнес-инновации
Вайб-кодинг открывает огромные возможности и для инженеров, и для не-инженеров. По сути, это следующий шаг развития концепции low-code/no-code платформ. Если раньше предприниматели и аналитики пытались использовать конструкторы приложений, визуальное программирование, то теперь у них есть универсальный «конструктор» – универсальная модель, которая может написать почти что угодно по описанию. Это снижает порог входа в ИТ-разработку: технически подкованный аналитик, не зная глубоко ни одного языка, все равно может собрать работающий сервис, описав логику AI. Классический пример – маркетолог хочет интерактивный дашборд по продажам. Раньше либо ждать разработчиков, либо осваивать Python+Dash самому. Сейчас он может в диалоге с моделью шаг за шагом создать такой дашборд: модель напишет скрипт для сбора данных из CRM, другой скрипт – для визуализации в виде веб-страницы, подскажет, как развернуть это на облачном сервисе. Время от идеи до прототипа сокращается с недель до часов.
Для бизнеса вайб-кодинг означает ускорение всех процессов автоматизации. Задачи, которые были «не рентабельны» для разработки (слишком мелкие, чтобы отвлекать инженеров), теперь можно решить простым диалогом с ИИ. Например, генерировать PDF-отчеты по данным – раньше нужно было писать скрипт, теперь просто просишь AI написать его. Или настроить сложный сценарий в CRM – можно с помощью AI-ассистента прямо в интерфейсе CRM написать нужные скрипты. Многие продукты начинают встраивать LLM внутрь: GitHub Copilot уже пишет код за вас, а в 2025 появилось множество AI-IDE (типа Cursor AI, Replit Ghostwriter, Visual Studio Copilot и др.), где вы на естественном языке командуете среде: «создай новый модуль, подключи такую-то библиотеку, реализуй функцию X» – и она все делает. Это и есть вайб-кодинг в чистом виде, лишь упакованный под разработческую аудиторию.
Отдельно стоит упомянуть генерацию микросервисов и ботов. С появлением больших контекстов стало реально генерировать связанные приложения. Claude 3.7 и Gemini 2.5 могут «держать в голове» описание десятка сервисов одновременно. Вы можете описать систему из множества компонентов – и модель предложит, как их реализовать вместе. Это приводит к появлению, образно говоря, ИИ-системных архитекторов. Уже сейчас стартапы экспериментируют: берут ChatGPT/Claude, дают им техническое задание в несколько страниц – и получают сразу весь проект на выходе (бэкенд, фронтенд, базы, документацию). Конечно, это требует затем полировки, но экономит массу времени на первоначальной раскладке. Кроме того, AI способен генерировать интеграции: например, связать два SaaS-продукта, для которых нет готового коннектора, через их API, написав промежуточный скрипт. Раньше для каждой такой связки приходилось нанимать девелопера или искать дорогие iPaaS-решения, сейчас достаточно одной хорошей LLM-модели и навыка общения с ней.
В сфере данных и аналитики вайб-кодинг позволяет быстрее делать отчеты и дашборды. Можно дать модели доступ к данным (или выгрузку) и попросить: «Сделай мне красивый отчет с графиками по продажам за месяц, сравни с предыдущим, выдели топ-5 товаров». Модель не только напишет код для анализа, но и может сама сформировать описание инсайтов. Это сочетание генерации кода и генерации текста-аналитики ведет к появлению полуавтоматических аналитических отчетов. Аналитик, используя AI, меньше погружается в SQL и Python, а больше в смыслы данных – AI сделает грязную работу, а человек проверит и сделает выводы.
Еще одно направление – персональные AI-авторамы (агенты). Представьте, предприниматель хочет себе «джуна на минималках», который будет выполнять мелкие задачки: собрать список лидов из Интернета, сконвертировать файлы, проставить теги в базе и т.п. Вместо найма человека он может настроить AI-агента. С помощью vibe programming такие агенты действительно собираются практически из готовых блоков. Например, берется модель (GPT o3 или Claude) + несколько инструментов (доступ к браузеру, к файловой системе, к почте) – и через языковые инструкции ей объясняют, что делать. Уже существуют фреймворки типа LangChain, AutoGPT, BabyAGI (они тоже эволюционировали к 2025 году), которые облегчают сборку таких агентов. Бизнес получает автоматизированные процессы без кодинга в классическом понимании – описали процедуру AI, протестировали пару раз – дальше он сам работает. Конечно, полностью без присмотра такие агенты пока не обходятся, но мы видим стремительное движение к этому.
Наконец, вайб-кодинг – это просто весело и креативно. Он снижает фрустрацию от рутинных багов, превращая разработку в более творческий процесс экспериментов. Многие отмечают, что создавая проект с AI, испытываешь своеобразное ощущение «магии» – когда из абстрактных идей на глазах рождается что-то работающее. Появление этой технологии уже сравнивают с появлением высокоуровневых языков программирования: порог входа снизился, и это вызовет волну новых разработчиков из самых разных сфер. Аналитики, маркетологи, дизайнеры – все могут стать немножко программистами, когда у них под рукой такой помощник.
В заключение: вайб-кодинг на базе облачных LLM в 2025 году – это мощный инструмент, который при правильном обращении позволяет творить чудеса малой кровью. Освойте общение с моделями GPT o3, Claude 3.7, Gemini 2.5 – каждая из них по-своему вам поможет. Комбинируйте их сильные стороны: где-то спросить совет у Claude (он порой более многословен и рассуждает), потом код генерировать GPT (строго и четко), а сложный датасет скормить Gemini. Помните, что ИИ – не панацея, и ваша экспертиза все равно нужна, но теперь она нужна на более высоком уровне абстракций. Как шутят в сообществе разработчиков, «работа программиста изменилась: больше мы не пишем код – мы его высиживаем вместе с AI, как дракона из яйца». Пусть этот дракон служит вам верой и правдой в ваших проектах!
Источники и ссылки:
Edwards, Benj. Will the future of software development run on vibes? – Ars Technica (перевод на Википедии). 25 февраля 2025ru.wikipedia.orgru.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.comopenai.com
Lam, Lina. OpenAI o3 Released: Benchmarks and Comparison to o1. – Helicone Blog. 31 января 2025helicone.aihelicone.ai
GPT-4o (March 2025) – Performance & Price Analysis. – Artificial Analysis. 30 марта 2025artificialanalysis.aiartificialanalysis.ai
Anthropic. Claude 3.7 Sonnet and Claude Code – Announcement. 24 февраля 2025anthropic.comanthropic.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.comhabr.com
Google DeepMind. Gemini 2.5: Our most intelligent AI model. – Google Blog. 26 марта 2025blog.googleblog.google
Cheung, R. Gemini 2.5 tops AI leaderboard. – The Rundown AI. 26 марта 2025therundown.aitherundown.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