Vibe‑coding сочетает промпты ИИ с быстрой итерацией, чтобы быстрее выпускать фичи. Узнайте, что это такое, где работает, какие риски и как командам безопасно его применять.
«Vibe-coding» — неформальное название способа разработки, при котором вы описываете желаемое простым языком, а инструмент для генерации кода на базе ИИ создаёт большую часть реализации, а вы направляете процесс. Вместо того чтобы начинать с детального дизайна и писать каждую строку вручную, вы итеративно: просите фичу, запускаете её, реагируете на результат и уточняете промпт, пока приложение не начнёт вести себя так, как вы задумали.
Это не означает «никакого кодинга». Вы всё ещё принимаете решения, отлаживаете, тестируете и формируете продукт. Разница в том, куда уходит ваше усилие: больше времени на намерение (что должно происходить) и верификацию (произошло ли это безопасно и корректно), и меньше — на написание шаблонного кода или поиск паттернов.
Разработчики и основатели стали использовать «vibe-coding» с долей иронии, чтобы описать новую реальность: от идеи до рабочего прототипа можно дойти за часы — иногда за минуты — благодаря сотрудничеству с LLM. Такая скорость создаёт ощущение «кодинга на ощупь», когда вы подгоняете вывод до соответствия видению продукта.
Это популярно, потому что отражает реальный культурный сдвиг:
В этой заметке мы разберём vibe-coding без хайпа: что в нём нового, где он действительно быстрее и где он может создать проблемы для команд в дальнейшем. Мы пройдём пошаговый рабочий процесс, который можно скопировать, рассмотрим обычно используемые инструменты и ограждения, которые не дадут скорости превратиться в грязный код, проблемы безопасности или неожиданные расходы. Также обсудим привычки для промптинга, нормы ревью и базовые вопросы приватности и права, которые команды должны учесть с первого дня.
Традиционная работа над ПО часто начинается со спецификации: требования, крайние случаи, критерии приёмки, затем тикеты и код, который должен соответствовать плану. Vibe‑coding переворачивает эту последовательность для многих задач. Вы начинаете с исследования решения — часто в диалоге с ИИ — а затем ужесточаете требования после того, как видите что‑то работающее.
В spec‑first подходе «форма» проекта решается рано: архитектура, модели данных, контракты API и чёткое определение «готово». Vibe‑coding обычно стартует с исполняемого драфта: грубый UI, рабочий endpoint, скрипт, который доказывает идею. Спецификация всё ещё важна, но её часто пишут после первой реализации, опираясь на то, чему научились.
Вместо пустого файла вы начинаете с промпта.
AI‑чат‑инструменты помогают вам:
Встроенные подсказки в IDE усиливают это: пока вы печатаете, инструмент угадывает следующую функцию, тест или рефакторинг. Разработка превращается в непрерывный цикл «описать → сгенерировать → подправить», а не в «спроектировать → реализовать → проверить».
Vibe‑coding не полностью новый — он заимствует знакомые рабочие практики:
Отличие в масштабе: ИИ делает возможной быструю разговорную итерацию на больших кусках кода, а не только на отдельных строках или маленьких экспериментах.
Он кажется быстрым, потому что заменяет длинные «думай сначала, потом пиши» периоды плотными непрерывными циклами. Вместо того чтобы тратить час на планирование идеального подхода, вы можете попробовать что‑то за минуты, посмотреть результат и скорректировать направление.
Основное ускорение — в петле. Вы описываете желаемое, получаете рабочий код, запускаете его и затем уточняете запрос, опираясь на реальное поведение. Этот быстрый момент «сработало ли?» меняет всё: вы уже не догадываетесь в голове — вы реагируете на живой прототип.
Это также сокращает время между идеей и конкретным артефактом, которым можно поделиться. Даже грубый результат упрощает принятие решения, что оставить, что убрать и что считать «готовым».
Многие задачи не требуют идеальной архитектуры, чтобы быть полезными: одноразовый скрипт, генератор отчётов, простой дашборд, внутренняя админка. Vibe‑coding позволяет быстро достигнуть «достаточно хорошо для теста», что часто является главным узким местом.
Потому что вы можете просить конкретное поведение («импортировать этот CSV, почистить эти колонки, вывести график»), вы тратите меньше времени на шаблонную обвязку и больше — на проверку, решает ли инструмент задачу.
Vibe‑coding уменьшает моменты «пустой страницы». Наличие хоть чего‑то работающего создаёт импульс: редактировать проще, чем придумывать. Вы можете быстро исследовать альтернативы, сравнивать подходы и продолжать движение, даже когда не уверены в финальном дизайне.
Vibe‑coding — это не один продукт, а стек. Большинство команд комбинируют несколько категорий инструментов в зависимости от того, насколько они хотят быть «в потоке» и сколько контроля и прослеживаемости им нужно.
Чат‑ассистенты — быстрый партнёр: вы описываете, вставляете контекст и итеративно отправляете запросы на идеи, фиксы или объяснения. Хороши для моментов «не знаю, с чего начать», преобразования требований в план или запроса альтернатив.
IDE‑copilot‑ы работают прямо в редакторе, предлагая код по мере набора и помогая с мелкими шагами. Идеальны для поддержания импульса: меньше переключений контекста, быстрее шаблонный код и быстрые рефакторы.
Инструменты поиска кода и Q&A ориентированы на извлечение: найти нужный файл, показать связанные функции или объяснить чужой код. Они важны, когда кодовая база большая, и риск «сфабрикованной» связки велик.
Новая категория — end‑to‑end платформы «чат→приложение», которые помогают генерировать и итеративно развивать целые приложения (UI, бэкенд, БД) из одного диалога. Например, Koder.ai построен вокруг стиля vibe‑coding: вы описываете продукт, итеративно редактируете в чате и генерируете рабочие веб/сервер/мобильные приложения с такими опциями, как планирование, снапшоты, откат и экспорт исходников.
Облачные модели обычно кажутся умнее и быстрее при старте, но они поднимают вопросы приватности (особенно для проприетарного кода) и влекут постоянные затраты на использование.
Локальные модели уменьшают утечку данных и иногда снижают долгосрочные расходы, но могут быть медленнее, требовать настройки и чаще нуждаться в более тщательном промптинге, чтобы дать сравнимые результаты.
Используйте интегрированные IDE‑инструменты, когда правите существующий код, делаете мелкие изменения или полагаетесь на автодополнение.
Используйте отдельный чат, когда нужно планирование, многопроходное рассуждение, сравнение подходов или генерация артефактов вроде планов тестирования или чек‑листов миграции. Многие команды делают и то, и другое: чат для направления, IDE для исполнения. Если вы строите приложение с нуля, платформа «чат→приложение» (как Koder.ai) может сократить накладные расходы на настройку и проводку, которые обычно замедляют «нольовой день».
Vibe‑coding работает лучше, когда вы относитесь к модели как к быстрому парному программисту — не как к автомату для готовых фич. Цель — выпустить тонкий рабочий срез, затем расширять его безопасно.
Выберите один пользовательский путь, который можно завершить за часы, а не недели — например: «войти → посмотреть дашборд → выйти». Определите что значит «готово» (экраны, API‑вызовы и пара проверок приёмки). Это не даст проекту превратиться в стопку недоделанных компонентов.
Прежде чем просить код, вставьте минимальный контекст, который нужен модели:
Хороший промпт звучит так: «Вот наш routes.ts и middleware авторизации. Добавь GET /me endpoint, использующий существующую сессионную куку, и включи тесты.»
Если вы используете платформу, которая генерирует несколько слоёв (фронтенд, бэкенд, БД), будьте одинаково точны по границам: «только React UI», «Go + PostgreSQL бэкенд», «Flutter клиент», «сохранить существующую схему» и т.д. Такие ограничения именно удерживают вывод в нужных рамках в инструментах типа Koder.ai.
Просите одно изменение за раз: один endpoint, одно состояние UI, один рефактор. После каждого изменения:
Когда срез работает, попросите модель помочь с очисткой: уточнить тексты ошибок, добавить недостающие тесты, обновить документацию и предложить дальнейшие шаги. Рабочий процесс остаётся быстрым, потому что кодовая база сохраняет целостность.
Он хорош, когда нужно быстро что‑то показать на экране — особенно пока вы ещё понимаете, что такое «правильно». Если цель — обучение, исследование или валидация идеи перед пользователями, ускорение может стоить больше, чем идеальная архитектура на первый день.
UI‑прототипы и продуктовые эксперименты — естественная область. Когда главный вопрос «понятен ли пользователям этот поток?», итерации за часы вместо недель очень ценны. Vibe‑coding также силён для простых внутренних инструментов, где интерфейс и модель данных тривиальны.
CRUD‑приложения — ещё одно «сладкое место»: админки, лёгкие инвентарные системы, простые порталы клиентов или бэк‑офис формы. Такие приложения повторяют знакомые паттерны (роутинг, формы, валидация, пагинация), где ИИ может быстро создать прочную основу.
Автоматизации тоже подходят: скрипты, которые вытягивают данные, трансформируют и отправляют их; плановые отчёты; «glue code» между API. Результат легко проверить (задание выполнилось, файл выглядит нормально, сообщение в Slack пришло), поэтому риск управляем.
Vibe‑coding особенно эффективен, когда требования ещё формируются. На ранних стадиях командам не нужны идеальные решения — им нужны варианты. Использование ИИ для генерации нескольких вариантов (разные макеты UI, альтернативные модели данных, несколько подходов к одному рабочему процессу) помогает стейкхолдерам реагировать на конкретные примеры.
Это также полезно для exploratory‑работ: быстрых proof‑of‑concept, начальных data‑пайплайнов или spike‑задач «можно ли это вообще сделать?». Цель — снизить неопределённость, а не выдать финальную систему.
Не используйте vibe‑coding как основной подход для систем, критичных к безопасности (медицинские устройства, автомобильная и авиация), где небольшие ошибки могут причинить вред. Будьте осторожны в жёстких комплаенс‑окружениях, где требуются прослеживаемость изменений и документация. Также аккуратно подходите к сложной конкурентности и высоконагруженным распределённым системам: сгенерированный код может выглядеть правдоподобно, но скрывать тонкие состояния гонки и проблемы с надёжностью.
В таких случаях vibe‑coding всё ещё полезен для документации, мелких утилит или scaffold‑ов тестов, но базовая логика должна разрабатываться более осознанно.
Vibe‑coding может ощущаться как суперсила: описал — и код появился. Загвоздка в том, что скорость меняет место, где прячется риск. Вместо ошибок, которые видны во время набора, они часто проявляются позже — в тестах, в проде или когда другой член команды должен поддерживать сгенерированное.
Код от LLM может уверенно ссылаться на несуществующие API, использовать устаревшие функции библиотек или предполагать неправильные формы данных. Даже если он запускается, в нём могут быть тонкие проблемы: off‑by‑one, пропущенные крайние случаи, некорректная обработка ошибок или проблемы с производительностью. Поскольку вывод обычно хорошо отформатирован и правдоподобен, команды могут слишком доверять ему и пропускать тщательное чтение, которое они обычно выполняют.
Когда код создаётся быстро, безопасность может быть случайно пропущена так же быстро. Частые ошибки: риски инъекций (SQL, команд, шаблонов), захардкоженные секреты или логирование чувствительных данных, подключение небезопасных зависимостей потому что «в примере работало». Другой риск — копипаст сгенерированного кода в несколько сервисов, что умножает уязвимости и усложняет патчинг.
Vibe‑coding склонен оптимизировать «получить рабочее сейчас», что может привести к грязной архитектуре: дублирующаяся логика, несогласованные паттерны и неясные границы модулей. Со временем команды теряют ясность, кто владеет поведением — особенно если многие люди генерируют похожие компоненты. В результате растут затраты на поддержку, замедляется адаптация новых сотрудников и повышается хрупкость релизов, даже если ранние прототипы быстро вышли в свет.
Планирование этих рисков не значит отвергать vibe‑coding — это значит относиться к нему как к мощному инструменту для черновой работы, который всё ещё требует верификации, проверок безопасности и архитектурного замысла.
Vibe‑coding может давать впечатление чистого импульса — до тех пор, пока небольшое изменение не сломает то, от чего вы даже не догадывались, что оно зависит. Приём — сохранять творческую скорость, одновременно устанавливая «рельсы», по которым допускается выпуск.
Когда ИИ генерирует или правит код, ваша лучшая защита — это чёткое, исполняемое определение «работает». Используйте тесты как этот контракт:
Полезная привычка: попросите модель сначала написать или обновить тесты, затем реализуйте изменения до прохождения тестов. Это превращает «впечатления» в верифицируемое поведение.
Люди не должны тратить внимание на форматирование, очевидные ошибки или простые находки. Добавьте автоматические заслоны:
Здесь ИИ помогает дважды: он быстро пишет код и может оперативно исправлять линт/тип‑провалы.
ИИ хорош в создании больших diff‑ов — а большие diff‑ы трудно понять. Предпочитайте малые рефакторы вместо больших переписок и направляйте работу через pull request‑ы, которые чётко объясняют цель, риски и как тестировать.
Если что‑то идёт не так, маленькие PR‑ы упрощают откат, изоляцию проблемы и продолжение поставки без драм. Если ваш рабочий процесс поддерживает снапшоты/откат (например, Koder.ai имеет снапшоты с возможностью отката), используйте их как дополнительную страховку, но не заменяйте ими ревью и тесты.
Хороший vibe‑coding — это не про «крутые» промпты. Это про подачу модели тех же сигналов, которые дал бы сильный товарищ по команде: ограничения, контекст и чёткое определение «готово».
Начинайте с ограничений, затем намерение и критерии приёмки. Ограничения не позволят модели выдумать фреймворки, переписать всё или уйти от вашего кодового стека.
Надёжный паттерн:
Добавьте одну важную строку: «Задавайте уточняющие вопросы, если что‑то неоднозначно.» Это часто экономит времени больше, чем любая другая хитрость, потому что предотвращает многошаговую переделку.
Модели быстрее понимают из конкретных примеров. Если у вас есть существующий паттерн — обработчик API, стиль теста, соглашение по неймингу — вставьте небольшой репрезентативный фрагмент и скажите: «Совпадай со стилем этого примера.»
Примеры также полезны для поведения:
Полные файлы сложно ревьюить и легко неверно применить. Вместо этого запрашивайте:
Это помогает держать контроль, делает код‑ревью чище и помогает заметить случайное расширение объёма изменений.
Команды высокой эффективности стандартизируют промпты так же, как шаблоны PR. Создайте несколько «go‑to» промптов для частых задач:
Храните их в репозитории (например, /docs/ai-prompts.md) и эволюционируйте вместе с кодовой базой и соглашениями. Результат — более последовательный вывод и меньше сюрпризов, независимо от того, кто делает vibe‑coding.
Vibe‑coding может ускорить написание кода, но не отменяет потребность в суждении. Основная норма проста: считайте вывод ИИ ненадёжным, пока человек его не проверил. Такое отношение мешает путать «запускается» с «корректно, безопасно и сопровождаемо».
Код, сгенерированный ИИ, стоит ревьюить так, будто его прислал новый подрядчик: проверьте допущения, крайние случаи и соответствие правилам продукта.
Практический чек‑лист для ревью:
Команды работают быстрее, когда перестают обсуждать стандарты в каждом PR. Зафиксируйте правила о том,
Включите эти правила в шаблон PR и онбординг, а не оставляйте их в виде племенной практики.
Быстрый код без контекста дорого обходится потом. Требуйте лёгкой документации:
Хорошие нормы превращают vibe‑coding в повторяемый командный процесс — скорость с ответственностью.
Vibe‑coding идёт быстро, и легко забыть, что «попросить ИИ помочь» иногда равносильно передаче данных третьей стороне или введению кода с неясным происхождением. Несколько простых привычек предотвращают большинство страшилок.
Если инструмент отправляет промпты в хост‑модель, предполагайте, что всё, что вы вводите, может сохраняться, анализироваться для предотвращения злоупотреблений или использоваться для улучшения сервиса — в зависимости от условий поставщика.
Если нужен ИИ‑помощник для чувствительного кода, выбирайте редактирование с редактированием (redaction), локальные модели или корпоративные планы с чёткими гарантиями по обработке данных. При оценке платформ (включая Koder.ai) спрашивайте конкретно про обработку данных, сроки хранения и где можно размещать рабочие нагрузки, чтобы соблюдать трансграничные и приватностные требования.
ИИ может выдавать небезопасные паттерны (слабая криптография, небезопасная десериализация, пропущенные проверки доступа) с высокой уверенностью. Сохраняйте стандартные проверки безопасности:
Правило для команд: всё, что пишет ИИ, должно проходить те же CI‑гейты и чек‑лист ревью, что и код, написанный человеком.
Сгенерированный код может напоминать примеры из обучающей выборки. Это не означает автоматически нарушение, но поднимает вопросы лицензий и атрибуции.
Также остерегайтесь «копипаст‑промптов», которые содержат лицензированные фрагменты. Если вы не стали бы вставлять это в публичный форум, не вставляйте это в модель.
Когда работа идёт быстро, важна ответственность.
Минимум: указывайте использованный инструмент, намерение («сгенерирован первый драфт X») и что вы проверили (какие тесты и проверки безопасности прогнаны). Это упрощает комплаенс и реагирование на инциденты без превращения vibe‑coding в бюрократию.
Он перераспределяет усилия с посимвольного набора кода в пользу направления, проверки и интеграции. Команды, которые хорошо его принимают, часто замечают смещение «центра тяжести» от индивидуальной скорости реализации к общему суждению: что строить, чему доверять и как держать изменения в безопасности.
Разработчики больше времени тратят на продуктовое мышление: формулирование требований, быстрое исследование альтернатив и перевод расплывчатых идей в тестируемое поведение. Одновременно растёт роль ревью: кто‑то должен подтвердить, что изменения, сгенерированные ИИ, соответствуют системе, следуют соглашениям и не вносят скрытых ошибок.
Тестирование также становится частью ежедневного ритма. Когда код можно создать быстро, узким местом становится уверенность. Ожидайте больше внимания к написанию хороших тестов, улучшению фикстур и сужению обратной связи в CI.
Самые ценные навыки при vibe‑coding удивительно классические:
Командам также полезны люди, которые переводят продуктовые пожелания в инженерные ограничения — превращают «сделай проще» в конкретные критерии приёмки и измеримые результаты.
Начните с пилотного проекта: небольшой внутренний инструмент, ограничённая фича или низко‑рисковый рефактор. Задайте несколько метрик заранее — cycle time, время ревью, частота дефектов и как часто откаты происходят.
Затем напишите лёгкий плейбук (1–2 страницы) с указанием: какие инструменты разрешены, что обязательно тестировать, на что ревьюерам обращать внимание и какие данные нельзя вставлять в ассистента. Со временем превращайте повторяющийся опыт в командные нормы и чек‑листы.
Если хотите выйти за рамки «ассистент в редакторе» и попробовать генерацию приложений, выберите один ограниченный workflow и протестируйте платформу «чат→приложение», например Koder.ai, рядом с существующим стеком. Оценивайте её как любой delivery pipeline: качество кода, удобство diff/ревью, безопасность deploy/rollback и реально ли уменьшается цикл времени без роста дефектов.
Сделано правильно, vibe‑coding не заменяет инженерную дисциплину — он делает дисциплину мультипликатором.
Vibe-coding — это рабочий поток, в котором вы описываете желаемое поведение простым языком, позволяете ИИ сгенерировать первый набросок кода, а затем итеративно запускаете, проверяете и дорабатываете результат.
Вы по‑прежнему отвечаете за решения, отладку, тестирование и безопасный релиз — «vibe» означает быстрый цикл описать → сгенерировать → запустить → подправить.
В подходе со спецификацией сначала пытаются заранее определить архитектуру, крайние случаи и критерии приёмки до написания кода. Vibe-coding часто начинается с исполняемого черновика (грубый UI, endpoint или скрипт), а спецификация уточняется после появления и тестирования рабочего прототипа.
Многие команды комбинируют оба подхода: быстрые наброски сначала, затем формализация требований после валидации направления.
Он кажется быстрым, потому что сводит планирование и реализацию к коротким циклaм с мгновенной обратной связью. Быстрый рабочий прототип уменьшает барьер «пустой страницы» и помогает быстрее решить, что оставить, а что отбросить.
Кроме того, он ускоряет типовые паттерны (CRUD-экраны, проводку, шаблонный код), так что вы больше времени тратите на верификацию поведения, а не на написание обвязки.
Практический стек обычно включает:
Большинство команд используют чат для направления и IDE для исполнения.
Начните с тонкого среза, который можно завершить end‑to‑end (один пользовательский поток), затем итеративно в мелких тестируемых шагах.
Надёжная петля:
Давайте модели ограничения и конкретный контекст, чтобы она не строила догадки. Укажите:
Две высокоэффективные привычки:
Типичные риски:
Снижение рисков — это в основном организационная работа: мелкие diffs, строгие ревью и тесты как контракт.
Относитесь к выводу ИИ как к небезопасному, пока человек не проверил его на тех же условиях, что и любой другой код:
Полезный паттерн: «сначала тесты» — попросите модель сначала написать или обновить тесты, затем реализуйте изменения, пока тесты не пройдут.
Будьте осторожны с критическими системами безопасности (медицина, автомобильная и авиаотрасли), с окружениями строгой комплаенс‑требовательности и с комплексными конкурентными/распределёнными системами — там мелкие ошибки могут иметь серьёзные последствия.
Vibe‑coding обычно хорошо подходит для:
Если подсказки отправляются в облачный сервис, рассматривайте их как внешнюю передачу данных:
Юридически: не вставляйте лицензированный код, который вы не стали бы публиковать, и согласуйте политику команды по атрибуции/лицензированию. В PR‑ах оставляйте лёгкий аудит‑трейл (инструмент, цель, какие проверки выполнены), чтобы сохранялась ответственность.
