Представьте, что программирование больше не похоже на рутинное написание кода строчка за строчкой. Вы просто объясняете задачу простыми словами, уточняете детали — и у вас в руках уже готовое решение. Такой способ работы с кодом еще недавно звучал как фантастика, а сегодня становится реальностью благодаря развитию больших языковых моделей.
На стыке общения на естественном языке и генерации программного кода появился новый подход — вайб-кодинг. О нем и пойдет речь в статье.
Что такое вайб-кодинг
Вайб-кодинг — это новый подход к программированию, в котором разработчик взаимодействует с искусственным интеллектом в формате живого диалога. Вместо пошагового написания кода специалист формулирует задачу естественным языком, уточняет требования и дорабатывает детали в процессе общения с моделью. ИИ превращает идеи в работающий код, помогает экспериментировать и быстро тестировать гипотезы.
Сам термин впервые предложил в начале 2025 года Андрей Карпати — исследователь в сфере искусственного интеллекта и один из сооснователей OpenAI. Его идея связана с развитием больших языковых моделей (LLM), которые умеют не только генерировать корректный код, но и понимать контекст, предлагать архитектурные решения и объяснять технические детали простыми словами. Такой симбиоз превращает программирование в интерактивный творческий процесс, где разработчик и ИИ действуют как партнеры.
Принципы и правила вайб-кодинга
Vibe Coding можно рассматривать как переход от «ремесленного» программирования к проектированию на более высоком уровне. Если в классическом подходе разработчик думает о синтаксисе, структуре и мелких деталях кода, то в вайб-кодинге он выступает скорее как архитектор: формулирует требования, уточняет детали и управляет направлением разработки.
Главный инструмент здесь — диалог с ИИ. Разработчик описывает задачу, получает решение, уточняет нюансы и направляет процесс до тех пор, пока не получится работающий результат. Это не одноразовый запрос, а цепочка итераций — обмена вопросами и ответами.
Программисту не обязательно помнить синтаксис или названия библиотек: достаточно четко описать задачу. Например, вместо ручного описания парсера для CSV-файла разработчик описывает задачу словами: «Считать таблицу, выделить столбец с датами, привести их к единому формату и построить график». ИИ сам подберет подходящие инструменты и сгенерирует готовый код на Python, JavaScript или другом языке.
Чтобы работа была эффективной, стоит придерживаться нескольких ключевых правил.
Формулируйте подробные и понятные запросы
ИИ лучше работает, когда задача поставлена конкретно и с контекстом:
Вместо: «Сделай сайт» → «Создай страницу на React с формой авторизации и валидацией полей».
Вместо: «Напиши функцию» → «Реализуй функцию для авторизации пользователя в мобильном приложении на React Native с проверкой токена».
Чем точнее формулировка и чем больше контекста (платформа, язык, область применения) — тем выше качество результата.
Двигайтесь итерациями
Не стоит пытаться получить идеальный код за один запрос. Гораздо продуктивнее идти шагами:
сгенерировать базовую структуру;
добавить ключевую логику;
наладить стили, оптимизацию и тесты.
Такой ритм позволяет контролировать процесс и быстрее ловить ошибки.
Используйте откаты и контроль версий
В средах вроде Cursor или Windsurf есть функции «отката». Они помогают, если ИИ внес лишние правки, сломал приложение или начал переписывать файлы без причины. Если не зафиксировать изменения, они могут накопиться и усложнить отладку.
Используйте Git и GitHub как надежную историю проекта. Это не только страховка, но и инструмент командной работы, где видно эволюцию кода.
Тестируйте на каждом этапе
Проверка не должна откладываться «на потом». Ошибку дешевле поймать сразу:
прогоняйте юнит-тесты после каждой итерации;
делайте быстрые ручные проверки (smoke-тесты);
просите ИИ писать тесты к функциям — это экономит время и помогает выявить слабые места.
Просите AI-помощника объяснять код
Вайб-кодинг полезен не только для скорости, но и для повышения квалификации разработчиков. Можно попросить модель:
объяснить файл простыми словами;
добавить комментарии к функциям;
составить обзор архитектуры приложения.
В больших проектах используйте инструменты вроде Repomix для объединения кода — и загружайте его в модели с большим контекстом (например, Gemini). Это поможет получить обзор архитектуры и ключевых модулей.
AI — это партнер по мозговому штурму и генерации идей, но не замена разработчику. Ответственность за архитектуру, качество кода и итоговые решения остается за человеком.
Инструменты и сервисы для вайб-кодинга
Современные IDE с интеграцией в AI перестали быть просто редакторами кода. Они все больше напоминают полноценных напарников, которые берут на себя рутину, помогают проектировать архитектуру и ускоряют процесс разработки. Ниже — обзор лучших программ для вайб-кодинга.
Cursor
Поддерживает модели OpenAI, Anthropic, Google и другие.
Может анализировать проект целиком, создавать новые файлы, исправлять баги и настраивать окружение с нуля.
Интерфейс почти полностью повторяет VS Code, поэтому порог входа минимален.
Отличается глубокой интеграцией с диалоговым взаимодействием — удобно вести «разговор» с кодом.
Стоимость: от $20 в месяц, есть бесплатный тариф.
GitHub Copilot
Работает в VS Code, IDE от JetBrains, а также через веб и терминал.
Поддерживает разные модели (GPT, Claude, Gemini и другие).
Умеет дополнять код, генерировать функции, предлагать решения из библиотек.
Полезен как для мелких правок, так и для полноценной разработки.
Хорошо интегрирован с GitHub — можно автоматически писать тесты и коммиты.
Стоимость: от $4 в месяц, есть бесплатный тариф.
Replit (Ghostwriter)
Позволяет описывать задачу словами, после чего система генерирует и запускает код.
Поддерживает автодополнение, рефакторинг, отладку и деплой.
Дает возможность сосредоточиться на логике, а не на инфраструктуре.
Подходит для быстрой разработки прототипов и обучения.
Стоимость: $20 в месяц, есть бесплатный план.
Claude Code
Подходит опытным разработчикам, которые ценят минимализм.
Умеет запускать тесты, исправлять ошибки, работать с репозиториями.
Может анализировать изображения интерфейсов и искать баги.
Работает с длинным контекстом и сложными проектами.
Стоимость: от $17 в месяц.
Windsurf
Строится на концепции AI-агентов, которые берут на себя целые задачи, в отличие от Cursor.
Позволяет синхронизировать действия разработчика и ИИ, а также вести проект как последовательность шагов при помощи функции Cascade и AI Flows.
Отличается минималистичным интерфейсом и легкостью в освоении.
Стоимость: от $15 в месяц, есть бесплатный тариф.
Mistral
Можно разворачивать локально или через API.
Подходит для компаний, которым важно контролировать данные и архитектуру решений.
Удобен энтузиастам, которые хотят строить своих ассистентов на базе LLM.
Нет привязки к конкретной IDE.
Стоимость: от $15 в месяц, есть бесплатный тариф.
Промпты для вайб-коддинга
Правильно составленный запрос напрямую влияет на то, какой код сгенерирует ИИ. Чем конкретнее описание, тем меньше доработок потребуется. Ниже — примеры типичных задач с удачными и неудачными промптами.
Пример 1: Одностраничный сайт компании
Задача: Создать лендинг с описанием компании и контактной формой.
❌ Неудачный промпт:
«Сделай лендинг для компании ХХ».
→ Слишком общий запрос, не описана структура и технологии.
✅ Удачный промпт:
«Сгенерируй одностраничный сайт для IT-компании ХХ. Структура:
раздел “О компании”;
список услуг (три карточки);
форма обратной связи (имя, email, сообщение).
Используй HTML и TailwindCSS, сделай адаптивную верстку для мобильных устройств».
Пример 2: Чат-бот для поддержки пользователей
Задача: Написать простого бота, который отвечает на вопросы и помогает новичкам.
❌ Неудачный промпт:
«Напиши код чат-бота для пользовательской поддержки».
→ Нет указания языка, библиотеки, функций.
✅ Удачный промпт:
«Сделай чат-бота на Python с использованием aiogram. Функции:
приветствие нового пользователя;
ответы на пять часто задаваемых вопросов (заранее заданные фразы),
обработка команды help;
Добавь комментарии к коду и пример запуска».
Пример 3: Интернет-магазин с каталогом
Задача: Сделать сайт с каталогом товаров и корзиной.
❌ Неудачный промпт:
«Сделай интернет-магазин для компании ХХ».
→ Нет деталей: непонятно, какие страницы, технологии и данные.
✅ Удачный промпт:
«Сгенерируй интернет-магазин на React. Страницы:
главная;
каталог товаров (карточка с фото, названием, ценой и кнопкой “Добавить в корзину”);
корзина с подсчетом итоговой суммы.
Используй простые данные в формате JSON для примера. Дизайн минималистичный, адаптивный под мобильные устройства».
Преимущества и ограничения
Преимущества
Ускорение разработки. Вайб-кодинг значительно сокращает время создания проектов. Если раньше на прототипирование уходили дни или недели, то теперь базовый сайт-визитку, чат-бот или мобильное приложение можно собрать за несколько часов. ИИ берет на себя рутину, позволяя быстрее переходить от идеи к работающему решению.
Доступность для новичков. Подход делает программирование более открытым: даже человек без знаний синтаксиса Python или JavaScript может описать задачу словами и получить работающий код. Для начинающих это еще и обучающий инструмент — можно изучать структуру кода, видеть практические примеры и постепенно осваивать новые технологии.
Снижение рутины. Автоматизацию можно доверить ИИ: генерацию шаблонных функций, исправление синтаксических ошибок, создание тестов и даже рефакторинг. Это освобождает время разработчика для архитектуры, оптимизации и работы с бизнес-логикой.
Освоение новых технологий. AI-помощники упрощают интеграцию сторонних решений — от облачного хранилища до сервисов аналитики или брокеров сообщений. Даже без опыта в конкретной области разработчик получает корректный пример кода и может сразу экспериментировать.
Ограничения
Качество кода. Генерации могут содержать ошибки, избыточные конструкции или небезопасные решения. Использование такого кода без проверки повышает риск уязвимостей. Тестирование, код-ревью и аудит остаются обязательными.
Риски в критически важных системах. В медицине, госуслугах или финтехе малейшая ошибка может привести к серьезным последствиям. В таких проектах AI стоит использовать только как вспомогательный инструмент, а не как основной способ разработки.
Технические ограничения моделей. LLM пока не всегда справляются с большими проектами и сложной бизнес-логикой. Возможны неполные ответы или некорректный код. Поэтому без человека, который проверит и доработает результат, надежного решения не получится.
Конфиденциальность данных. При работе с облачными сервисами есть риск утечки кода или чувствительной информации. Для корпоративных проектов это критичный фактор, требующий настройки приватных моделей или локального развертывания.
Вайб-кодинг — мощный инструмент, который меняет роль разработчика и ускоряет работу, но он не заменяет инженерное мышление. Наиболее эффективен этот подход в прототипировании, обучении и решении типовых задач. Для критически важных проектов требуется традиционный контроль качества и глубокая экспертиза.
Поэтому топовых разработчиков искусственный интеллект заменить не сможет. Если вы хотите стать востребованным специалистом, приходите на онлайн-курсы по программированию от ProductStar. Выбирайте, что вам больше подходит — Python, Java, No-Code и Low-Code, веб-разработка или SQL — и начните осваивать перспективную профессию.
Не уверены, с чего начать? Закажите бесплатный звонок на сайте ProductStar — специалисты помогут подобрать курс, который максимально соответствует вашим целям и задачам.
Примеры использования вайб-кодинга на практике
Вайб-кодинг уже не ограничивается теорией — у него есть реальные кейсы применения в разных областях разработки.
Игровая индустрия
ИИ все чаще используется для быстрого прототипирования игр. Разработчик может описать механику или внешний вид персонажей словами или голосом, а инструменты вроде Cursor или Claude создают vibe code, выполняют отладку и собирают прототип.
Результат — первые версии игровых механик можно получить за часы, тогда как раньше на это уходили недели. Это особенно важно для студий, которым нужно быстро проверять идеи перед вложением ресурсов в полноценное производство.
Инди-разработка
Частные разработчики активно используют вайб-кодинг для создания небольших, но прибыльных проектов. Например, независимый автор под ником Levesio сделал симулятор полетов со встроенной рекламой. Благодаря ИИ он собрал рабочий прототип всего за десять дней, а проект принес более $38 тыс. выручки.
Этот случай показывает: даже маленькая команда или одиночка может вывести продукт на рынок и окупить затраты, используя AI для ускорения разработки.
Корпоративные решения
Крупные компании применяют вайб-кодинг для снижения издержек и ускорения разработки. Например, платформу Supabase, которая стала популярным инструментом для работы с SQL-базами данных. В 2025 году компания привлекла инвестиции в размере $200 млн, в том числе благодаря интеграции с AI-инструментами.
Разработчики используют Supabase как готовый бэкенд, а бизнес-логику и фронтенд генерируют с помощью ИИ. Такой подход снижает порог входа и ускоряет выпуск приложений.
Будущее вайб-кодинга
Уже сейчас видно, что в ближайшие годы роль программиста изменится: акцент сместится с «ручного» написания кода на проектирование архитектуры, анализ бизнес-логики и контроль качества решений.
Прогнозы и тенденции
По оценкам аналитиков, к 2027 году до 25% всего кода будет генерироваться ИИ, а в нишевых и прикладных задачах эта доля может достигать 80–90%.
Появится новый тип специалистов — AI-инженеры. Их работа будет включать не только формулировку промптов, но и проверку корректности решений, настройку генерации, интеграцию кода в проекты и
обеспечение его безопасности.
Разработчики будут все больше выступать в роли архитекторов идей, а ИИ станет исполнителем рутинных операций.
Возможности
Быстрый запуск продуктов. Даже люди без технического образования смогут превращать идеи в прототипы приложений. Это увеличит поток стартапов и ускорит проверку бизнес-гипотез.
Смещение фокуса на креативность. Разработчики смогут тратить меньше времени на шаблонные задачи и больше — на поиск нестандартных решений, эксперименты и стратегическое развитие.
Рост инвестиций. Интерес к платформам для вайб-кодинга вроде Cursor, Windsurf, Codeium или Replit показывает, что рынок готов активно вкладываться в инструменты нового поколения.
Вызовы
Новые требования к специалистам. Компании будут ценить способность мыслить системно, проводить код-ревью и принимать архитектурные решения, а не просто «писать функции».
Риски безопасности. Генерации ИИ могут содержать уязвимости или неочевидные ошибки. Поэтому аудит, тестирование и верификация станут особенно важными этапами разработки.
Ограничения в критических областях. В авиации, медицине, финансовой инфраструктуре и других сферах с высокой ценой ошибки классическая инженерная экспертиза останется незаменимой.
Будущее вайб-кодинга — это симбиоз человека и ИИ. Программист как архитектор, а AI — как исполнитель рутинных операций. Такой подход позволит сохранить контроль и одновременно раскрыть новые горизонты для творчества и инноваций.
