«Плюс вайб, минус разработка: изучаем вайбкодинг — новый способ экономить на IT-расходах»
Разобраться • 4 апреля 2025
«Плюс вайб, минус разработка: изучаем вайбкодинг — новый способ экономить на IT-расходах»
«Плюс вайб, минус разработка: изучаем вайбкодинг — новый способ экономить на IT-расходах»
Текст: Варвара Краснова
Иллюстрация: Пётр Галицкий
«Разработчик — это теперь скорее такой тимлид ИИ-агентов. Код можно самому не писать, надо только хорошо ставить задачи и оценивать результат работы. Для этого все еще желательно уметь кодить, но, возможно, со временем и это требование отпадет. У разработчиков будущее наступает в 2025-м», — пишет в своем Telegram-канале Константин Горский, основатель рекрутингового агентства hirehire и экс-дизайн-руководитель в «Яндексе» и Intercom.
«Разработчик — это теперь скорее такой тимлид ИИ-агентов. Код можно самому не писать, надо только хорошо ставить задачи и оценивать результат работы. Для этого все еще желательно уметь кодить, но, возможно, со временем и это требование отпадет. У разработчиков будущее наступает в 2025-м», — пишет в своем Telegram-канале Константин Горский, основатель рекрутингового агентства hirehire и экс-дизайн-руководитель в «Яндексе» и Intercom.
Так он комментирует тренд на вайбкодинг — метод разработки, при котором программист описывает чат-боту, какой продукт хочет видеть, и тот выдает код. Последние пару месяцев этот способ бурно обсуждают, энтузиасты создают гайды, как и ИИ-исследователи — например, свой курс для вайбкодеров анонсировал сооснователь Coursera.
Тренд запустил сооснователь OpenAI и бывший ИИ-директор Tesla Андрей Карпатый: он поделился информацией о том, как создает рабочий софт, «почти не касаясь клавиатуры»: «Это уже не совсем кодинг — я просто что-то вижу, что-то говорю, что-то запускаю, и оно в основном работает».
«Инк.» расспросил фаундеров и разработчиков об этом концепте и о том, сколько времени и денег можно сэкономить, программируя таким способом — и собрал гайд для предпринимателей, маркетологов, продакт- и проджект-менеджеров с базовым пониманием разработки.
Что особенного в вайбкодинге
Кто-то называет вайбкодинг свежим подходом, кто-то считает его уже привычной ИИ-автоматизацией. Одни полагают, что вайбкодинг сделает разработку человечнее и интереснее, другие говорят об атрофировании скиллов и буме мусорного кода.
Сходятся эксперты в том, что при вайбкодинге кодит машина, а человек становится куратором, дирижером. То есть от остального программирования с ИИ-инструментами вайбкодинг отличается сменой ролей: в первом случае код формулирует сам разработчик, используя ИИ лишь как ассистента, во втором человек ставит задачу — а пишет уже ИИ.
Вторая особенность в том, что через ИИ-модели вайбкодеры могут создать какой угодно код, буквально под настроение (отсюда и «вайб» в названии), не завися от заранее заданных шаблонов — как, к примеру, в ноукод-сервисах вроде конструкторов сайтов. При этом для ноукодинга совсем не нужно разбираться в программировании, а вайбкодерам основы все-таки необходимы.
Андрей Почтов
СТО провайдера e-commerce & data решений АЭРО
«Это скорее эволюция лоукода: разработчик по-прежнему должен контролировать код. Но вместо того, чтобы писать его руками, он управляет процессом на более высоком уровне абстракции — задает направление, следит за логикой решения. Это творческий поток, а не механическая рутина».
Третье новшество — в том, что задачи ставятся на естественном языке, текстом или голосом. Так что войти в программирование теперь проще. Более того, совсем простую задачу реально сформулировать вообще без ИТ-навыков — но вот оценить и скорректировать результат не получится.
Андрей Почтов
СТО провайдера e-commerce & data решений АЭРО
«Другими словами, вайбкодинг — это пока еще программирование, но в облегченной форме, за счет общения с ИИ простыми человеческими словами».
К этому все шло как минимум последние три года, подмечает директор Центра технологических конкурсов и олимпиад НИТУ МИСИС Даниил Ефимов.
Даниил Ефимов
директор Центра технологических конкурсов и олимпиад НИТУ МИСИС
«Формулировка Андрея Карпатого стала отличным саммари для всего прогресса ИИ в программировании».
Как и для чего вайбкодить разработчикам-любителям
В западных странах уже давно распространился подход citizen development, то есть «гражданская разработка», говорит Кирилл Пшинник, сооснователь и СЕО онлайн-университета Zerocoder. Суть проста: сотрудники вне ИТ-отделов используют зерокод- и ИИ-инструменты, чтобы не обращаться каждый раз к айтишникам. Вместо того, чтобы составлять бриф, ждать неделю, а потом уточнять детали, человек сам закрывает мелкий вопрос буквально за десять минут.
Вайбкодинг отлично вписывается в эту модель, считает Кирилл.
Кирилл Пшинник
сооснователь и CEO онлайн-университета Zerocoder
«Допустим, у маркетолога есть Excel-файл с данными клиентов, и ему нужно срочно сегментировать базу по демографическим признакам для точечной рассылки. Если он хоть немного разбирается в программировании, может запросить нейросеть: „Сделай код на Python, который разделит клиентов из файла по полу и возрасту. Используй API от OpenAI для определения пола. Напиши соответствующие промпты. Пример файла“. Сервис мгновенно сгенерирует готовое решение — и можно спокойно работать дальше, не теряя времени и не нагружая коллег».
Этот вариант не подходит людям с нулевым пониманием разработки, предупреждает Антон Сипачев, CTO направления генеративного ИИ в компании Just AI:
Антон Сипачев
CTO направления генеративного ИИ в компании Just AI
«Вайбкодинг опасен для тех, кто думает, что технические знания необязательны в новой реальности, что все можно свалить на ИИ. На мой взгляд, такой кодинг не просто неэффективен, он потенциально опасен — потому что создает ложное ощущение простоты. Например, ИИ не предупредит вас о дырах в безопасности, просто потому что вы не спросите о них — а не спросите, потому что не знаете».
Чтобы повайбкодить, не обязательно глубокое знание синтаксиса, особенностей языков или шаблонов программирования. Но важно:
- Понимать основы: что такое переменные, циклы, условия, функции и структуры данных. Без базы будет трудно корректно ставить задачи нейросети и проверять ее работу.
Идеальный вариант — если знаете какой-то язык программирования на уровне «английского со словарем», уточняет Владимир Казаков, менеджер по продукту бизнес-юнита «Обучение» «МТС Линк». То есть умеете читать и понимать, можете запустить получившийся код, собрать и скомпилировать данные.
- Уметь четко и конкретно формулировать свои запросы. «Чем яснее и проще вы описываете, что именно нужно сделать, тем лучше результат. Например, вместо абстрактного „сделай таск-приложение“ лучше скомандовать „создай веб-приложение для ведения списка задач с добавлением, удалением и отметкой выполненных“. Сложные задачи стоит разбивать на короткие и простые шаги», — советует Кирилл Пшинник.
Если обладаете такими навыками, вайбкодинг точно будет полезен. В первую очередь метод пригодится для фаундеров, менеджеров проектов, продуктологов и маркетологов: чтобы проверять идеи, решать несложные прикладные задачи, создавать прототипы, MVP и пет-проекты.
Антон Куликов
старший продакт-менеджер платформы ИИ-перевода Smartcat
«Вайбкодинг идеален для быстрых тестов — скажем, если нужно создать лендинг, но выйти при этом за пределы возможностей ноукодинг-конструкторов (в которых типовые задачи все еще быстрее решаются) — то есть если нужно сделать что-то уникальное и одноразовое, не подразумевающее серьезного масштабирования».
Например, Антон за четыре уикенда смог создать «полноценное PWA-приложение для ведения списка покупок, которым можно делиться с друзьями и семьей» — обладая, как он сам рассказал, базовыми знаниями HTML и поверхностным пониманием JavaScript. По его подсчетам, студиям или фрилансерам пришлось бы заплатить несколько сотен тысяч рублей — а с вайбкодингом все затраты свелись к подписке на GitHub Copilot и личному времени. Это не единственный его опыт: на онлайн-квиз с элементами обучения ушло 12-15 часов, на интерактивную иллюстрацию к посту в Telegram-канале — два часа.
Когда вайбкодите, сначала давайте модели контекст о бизнес-задачах, о связанных ИТ-решениях — и спрашивайте, как эффективнее реализовать задуманные функции, какие ресурсы потребуются для поддержки, советует Кирилл Пшинник.
Кирилл Пшинник
сооснователь и CEO онлайн-университета Zerocoder
«Да, это чуть удлинит процесс, но нейросеть не чувствует долгосрочных последствий своих решений, так что важно проговорить с ней весь путь: быстрая генерация без проектирования ведет к накоплению технического долга. Это значит, что в перспективе такой код начинает дорого обходиться — он ломается, не вписывается в остальной ИТ-ландшафт компании».
Еще обязательно сохраняйте версии кода на каждом важном этапе и проверяйте его.
Антон Куликов
старший продакт-менеджер платформы ИИ-перевода Smartcat
«Это вроде бы очевидно, но многие неайтишники игнорируют эти этапы — в итоге после многократных правок в вайб-режиме получают нагромождение ошибок в коде, приходится переписывать полностью»
Какими сервисами пользоваться
Пока нет единого сервиса для вайбкодинга, который бы генерировал, проверял, интегрировал код — так что обычно используют сразу несколько инструментов:
- Чат-боты с ИИ
Для вайбкодинга собеседники «Инк.» рекомендуют Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, ChatGPT GPT-4o и O3-mini-high от OpenAI, Gemini 2.5 Pro от Google, а также DeepSeek-V3. В России западные сервисы напрямую недоступны, китайские работают без ограничений.
Код способны сгенерировать и отечественные Yandex GPT 5 и GigaChat 2.0 от «Сбера» — но вайбкодеры чаще пользуются зарубежными.
- Среды разработки с поддержкой ИИ
Если интерфейс чат-бота простоват для вашей задачи, можно работать в интегрированных средах разработки (IDE): популярны Visual Studio Code, Cursor, Replit. Такие сервисы помогают исправлять ошибки, контролировать версии, дополнять код — и к ним можно подключить ИИ-ассистентов вроде GitHub Copilot, Tabnine, JetBrains AI Assistant.
Зарубежные сервисы, как правило, невозможно оплатить российскими картами, а бесплатные версии сильно ограничены. Есть альтернативы: например, Giga IDE от «Сбера» с ассистентом GigaCode, помощники SourceCraft Code Assistant от «Яндекса» и Kodify от МТС — но пока неясно, насколько они подходят для вайбкодинга.
- Сервисы для проверки кода
Хотя в средах разработки обычно включен автокорректор — да и тот же чат-бот можно попросить вычитать написанное, лучше подстраховаться через специальные ревью-сервисы, в идеале с ИИ: например, Lintrule и Review Me.
Точечно используют и другие сервисы: например, Lovable подойдет для вайбкодинга приложений, v0.dev — для генерации интерфейсов. Если нужно подключить нейросеть к базе данных или внешнему сервису, пригодится протокол MCP (Model Context Protocol). Если хочется управлять голосом, можно поставить расширения для транскрипции голоса в текст вроде SuperWhisper, Wispr Flow и VSCode Speech.
Алексей Хахунов
сооснователь и CEO ИИ-сервиса для работы с документами Dbrain
«В любом случае, не советую вайбкодить сервисы с оплатами, персональными данными и другой чувствительной информацией. Если вы не контролируете код, с большой вероятностью хороший разработчик вскроет ваш сервис за день-два»
Чего пока не хватает, но скоро появится
Чтобы удобно и качественно вайбкодить, пользователям зачастую не хватает объема контекста нейросетей.
Владимир Казаков
менеджер по продукту бизнес-юнита «Обучение» «МТС Линк»
«Когда проект разрастается, в нем появляются папки, файлы — кода становится много. А поскольку у большинства моделей страдает „внимание“, я все еще вынужден просить бота писать компоненты поочередно, при этом он не задумывается о совместимости с остальным. Представьте, что сделали страницу товара с полем для его оценки, а теперь делаете страницу заказа и хотите добавить поле для оценки обслуживания. Если прямо не пояснить, что уже есть компонент оценки, ИИ напишет новый, отличающийся и визуально, и по логике».
Это скоро изменится. В конце марта Google расширил окно Gemini 2.5 Pro до миллиона токенов — это примерно 100 тыс. строк кода, подсказывает Кирилл Пшинник: «Обещают скоро нарастить и до двух миллионов токенов, тогда нейросеть сможет за раз анализировать даже очень большие проекты». Для сравнения, GPT-4o и DeepSeek-V3 пока учитывают контекст примерно в восемь раз меньше, Yandex GPT 5 — в тридцать.
Вторая проблема сервисов для вайбкодинга — ненадежность.
Даниил Ефимов
директор Центра технологических конкурсов и олимпиад НИТУ МИСИС
«Сейчас код нередко генерируется с ошибками, могут „забываться“ к реализации определенные части функций. Приходится напоминать, что нужно еще это дописать, то проверить — в большинстве своем существующие LLM чаще кодят на уровне стажера, а иногда и джуна. И дело даже не в работоспособности кода, а в его оптимальности и безопасности».
Не хватает и настроек стиля кода и архитектуры, считает Андрей Почтов.
Андрей Почтов
СТО провайдера e-commerce & data решений АЭРО
«Модели не всегда следуют лучшим практикам. Конечно, конкретные пожелания можно указать в промпте, но хотелось бы большего удобства».
Так что следующие шаги в вайбкодинге — развитие и объединение уже существующих инструментов: со временем нейросети возьмут на себя не только написание кода, но и тестирование, развертывание, мониторинг и поддержку проектов. Под каждую узкую задачу появятся специализированные ИИ-агенты, и они смогут легко подстраиваться под кодовую базу и стиль компании, добавляет Андрей.
После ИИ должен научиться сам предлагать и реализовывать оптимальное программное решение под конкретную бизнес-задачу, полагает Иван Дудин, директор по продукту email-сервиса Unisender.
Иван Дудин
директор по продукту email-сервиса Unisender
«Не нужно будет думать над описанием кода или продукта — лишь сформулировать проблему. Если напишете „нам нужен удобный и безопасный проезд машин на парковку“, система в ответ должна выдать: „Вот код программы, к которой нужно подключить управление шлагбаумом и камеру около шлагбаума. В программу загружается список номеров машин, которым разрешен въезд. Программа распознает номер, сверяет его со списком и, если находит совпадение, поднимает шлагбаум перед проезжающей машиной“».
Дмитрий Свалов
технический директор компании-разработчика BSS
«Другой большой шаг — глубокое вовлечение нейросетей в командную работу. В вашей команде появится новый коллега — нейросеть, которая сама ищет проблемные места, формулирует себе задачи и под них генерирует софтовое решение».
Дальше, как предполагает Даниил Ефимов, вероятно, пересекуются хайп вокруг нейроинтерфейсов и интерес к вайбкодингу.
Даниил Ефимов
директор Центра технологических конкурсов и олимпиад НИТУ МИСИС
«Здесь могут быть абсолютно разные сценарии, вплоть до создания софта одной мыслью, через мозговые чипы».
В любом случае, как резюмирует Антон Куликов, в ближайшие годы программирование с помощью ИИ, включая вайбкодинг, не станет панацеей и не избавит от необходимости учиться разработке. А необходимость делать что-то осознанно вообще никогда не отменит.