Узнайте, как vibe coding переводит разработку из жёстких спецификаций в диалог с ИИ: что меняется в ролях, рабочих процессах и проверках качества, а также практические способы сохранить контроль.
"Vibe coding" — простая идея: вместо того чтобы писать каждую строчку кода самостоятельно, вы создаёте софт через непрерывный диалог с ИИ, который предлагает код, объясняет компромиссы и итеративно дорабатывает вместе с вами.
Вы задаёте направление («сделай эту страницу быстрее», «добавь вход в систему», «совпади с этим API-форматом»), а ИИ отвечает конкретными изменениями, которые можно запустить, посмотреть и исправить.
Традиционные процессы часто выглядят так: написать подробную спецификацию → разбить на задачи → реализовать → протестировать → доработать. Это работает, но предполагает, что вы можете заранее предсказать правильный дизайн и что написание кода — основной узкий горлышко.
Vibe coding меняет акцент на: опиши цель → получи черновую реализацию → реагируй на увиденное → уточняй малыми шагами. «Спецификация» — это не огромный документ, а развивающийся диалог, связанный с работающим результатом.
Три фактора двигают этот сдвиг:
Vibe coding отлично подходит для исследований, прототипирования, интеграции распространённых паттернов или полировки фич через короткие итерации. Он вводит в заблуждение, если воспринимать вывод ИИ как «по умолчанию правильный», особенно в вопросах безопасности, производительности и тонких бизнес-правил.
Полезное мышление: ИИ — быстрый соавтор, но не авторитет. Ответственность за ясность, ограничения и то, что считается «готовым», остаётся за человеком.
Традиционные спецификации стремятся выдавить неоднозначность из задачи до того, как кто-то начнёт писать код. Они пытаются фиксировать решения заранее: точные поля, состояния и крайние случаи. Это бывает полезно — но предполагает, что вы уже точно знаете, чего хотите.
Vibe coding переворачивает порядок. Вместо того чтобы считать неопределённость провалом, вы используете её как материал для исследования. Вы начинаете с намерения, и диалог выявляет недостающие части: ограничения, компромиссы и «ах да, мы об этом не подумали» моменты.
Спецификация говорит: «Вот система.» Разговор спрашивает: «Что должна делать система, когда это случается?» Такой подход «вопрос-наперед» помогает обнаружить требования, которые никогда бы не попали в документ — например, насколько строгая валидация, как формулировать сообщения об ошибках или что делать, если почта уже занята.
Когда ИИ может за несколько минут набросать реализацию, цель первого прохода меняется. Вы не стремитесь к окончательному чертежу, вы стремитесь к тому, чтобы получить тестируемый кусок: тонкий срез, который можно кликнуть, запустить или симулировать. Обратная связь от прототипа становится настоящими требованиями.
Прогресс больше не «мы закончили спецификацию». Это «мы запустили, увидели поведение и скорректировались». Разговор генерирует код, код даёт доказательства, а доказательства направляют следующий промпт.
Вместо написания полного PRD вы можете попросить:
Это превращает расплывчатое желание в конкретные шаги — без притворства, что вы заранее знали все детали. Результат — меньше бумажной работы и больше обучения на практике, при том что люди принимают решения на каждой итерации.
Vibe coding не заменяет роль «разработчика» так сильно, как заставляет работу ощущаться как набор разных шляп, которые вы надеваете — иногда в течение одного часа. Явное именование этих ролей помогает командам оставаться целеустремлёнными и не допускать, чтобы ИИ тихо стал принимающим решения.
Director определяет, что вы строите и что значит «хорошо». Это не только фичи — это границы и предпочтения:
Когда вы действуете как Director, вы не просите ИИ дать единственный ответ. Вы просите опции, соответствующие вашим ограничениям, и выбираете из них.
Editor превращает вывод ИИ в согласованный продукт. Здесь человеческое суждение наиболее важно: согласованность, краевые случаи, нейминг, ясность и соответствие намерению.
Полезная установка: относитесь к предложениям ИИ как к черновику от быстрого младшего коллеги. Вам нужно проверять допущения, спрашивать «что мы забыли?» и убеждаться, что это вписывается в остальную систему.
Роль Implementer — там, где ИИ блистает: генерация боилерплейта, проводка эндпоинтов, написание тестов, трансляция между языками или быстрый прогон нескольких подходов.
Лучшая ценность ИИ — скорость и широта: он предлагает паттерны, заполняет пробелы и выполняет рутинную работу, пока вы держите руль.
Даже если ИИ написал 80% строк, люди отвечают за результаты: корректность, безопасность, приватность и влияние на пользователей. Зафиксируйте это в рабочем процессе — кто утверждает изменения, кто ревьюит, кто деплоит.
Чтобы поддерживать здоровое взаимодействие:
Цель — диалог, где ИИ порождает возможности, а вы даёте направление, стандарты и финальное суждение.
Vibe coding сдвигает базовую единицу работы с «закончить фичу» на «доказать следующий маленький шаг». Вместо одного большого запроса, пытающегося предсказать все краевые случаи, вы итеративно действуете в плотных циклах: спросить, сгенерировать, протестировать, скорректировать.
Полезное правило — переходить от больших запросов к маленьким, проверяемым инкрементам. Просите одну функцию, один эндпоинт или одно состояние UI — не весь модуль. Потом запускайте, читаете и решаете, что менять.
Это держит вас ближе к реальности: упавшие тесты, реальные ошибки компиляции и конкретные UX-проблемы дают лучшее руководство, чем домыслы.
Микро-итерации работают лучше при устойчивом ритме:
Если пропустить шаг планирования, ИИ может сгенерировать правдоподобный код, который уйдёт от вашего намерения.
Перед тем как писать код, попросите ИИ пересказать требования и допущения своими словами. Это выявляет пробелы заранее: «Считать ли пустые строки отсутствием значения?» «Синхронно это или асинхронно?» «Какой формат ошибок?» Вы можете скорректировать курс в одном сообщении, а не обнаруживать рассогласование позже.
Поскольку решения принимаются в диалоге, храните лёгкий changelog: что изменили, почему и что отложили. Это может быть короткий раздел в описании PR или простой файл заметок. Выигрыш — в ясности, особенно когда вы возвращаетесь к фиче через неделю или передаёте её коллеге.
Если вы используете vibe-coding платформу вроде Koder.ai, функции вроде planning mode, snapshots и rollback делают микро-итерации безопаснее: можно быстро исследовать, чекпоинтить рабочие состояния и откатывать эксперименты без потери темпа.
Vibe coding работает лучше, когда запросы звучат не как «напиши функцию», а как «помоги принять хорошее продуктовое решение». Скрытое умение — не в хитром формулировании, а в ясности того, что значит успех.
Опишите ситуацию, в которой код будет жить: цели, пользователи, ограничения и что не входит в задачу. Это не даст модели заполнять пробелы допущениями, которые вы не выбирали.
Например:
Прежде чем браться за реализацию, запросите несколько подходов с плюсами/минусами. Вы не просто генерируете код — вы выбираете компромиссы (скорость vs поддерживаемость, точность vs сложность, согласованность vs новизна).
Полезный шаблон запроса:
"Дай 3 подхода. Для каждого: как работает, преимущества, риски, что нужно проверить. Затем порекомендуй один, исходя из моих ограничений."
ИИ может создать убедительный happy-path. Противодействуйте этому, попросив самоаудит по чек-листу: краевые случаи, состояния ошибок, доступность и производительность. Это превращает промптинг в лёгкий продуктовый QA.
Попросите сначала минимальные примеры, затем расширяйте. Начинайте с тонкого среза, который можно запустить и понять, а затем итеративно: MVP → валидация → полировка. Это держит вас в управлении и снижает стоимость ошибок на ранних этапах.
Когда ИИ предлагает код, это больше похоже на «принять или отклонить» вариант, чем на «написать». Именно поэтому контроль качества важен: предложенный код может быть правдоподобным, быстрым и при этом тонко неправильным.
Сгенерированный код следует рассматривать как первый проход от коллеги, который работал быстро и, возможно, ничего не запускал. Предполагается, что его нужно редактировать, верифицировать и привести к вашим конвенциям перед тем, как он попадёт в репозиторий.
Прогоняйте обычный чек-лист ревью, даже если изменение маленькое:
Если код плохо читается, ему сложно доверять и ещё сложнее поддерживать.
Перед мерджем попросите простое объяснение: что делает код, ключевые допущения и краевые случаи, которые он может пропустить. Если объяснение расплывчатое или уклончивое, притормозьте и упростите.
Попросите ИИ предложить тесты, доказывающие поведение, а не только намерение:
Даже лёгкие тесты заставляют прояснить поведение. Если вы не можете это протестировать, вы им не владеете.
Принимайте предложенный код только если вы можете (1) объяснить его, (2) запустить его и (3) проверить его тестами или воспроизводимыми проверками. Скорость — отлична, пока не поставлена в прок, рискуя выпустить неопределённость.
Vibe coding хорош для исследования, прототипирования и итераций по понятным паттернам. Он рушится, когда ИИ «помогает», заполняя пробелы, о которых вы даже не думали.
Предложения ИИ часто содержат неназванные предположения: какую БД вы используете, как устроена аутентификация, что значит «активный пользователь», или какая обработка ошибок приемлема. Эти допущения могут выглядеть правдоподобно в диффе — но быть неверными для вашего продукта.
Практический признак: если код вводит новые концепты, которых вы не упоминали (кэш, очередь, конкретная библиотека), рассматривайте это как гипотезу, а не как решение.
Модели могут выдумывать API, флаги или методы, которые не существуют — особенно для быстро меняющихся фреймворков. Манера изложения убедительна и может обмануть команду, заставив выпустить фикцию.
Как быстро это поймать:
ИИ может оптимизировать код под прохождение тестов, пропуская реальные нужды: доступность, задержки, краевые случаи или бизнес-правила. Прохождение тестов может лишь показать, что вы тестировали не то.
Если вы начинаете писать всё больше тестов, чтобы оправдать сомнительный подход, сделайте шаг назад и снова сформулируйте пользовательский результат простыми словами.
Прекратите промптить и обратитесь к официальной документации или эксперту, когда:
Vibe coding — быстрый разговор, но некоторые решения требуют ссылочного ответа, а не беглой догадки.
Vibe coding переносит много мышления в окно чата. Это удобно — но также облегчает вставку того, что вы обычно не стали бы публиковать.
Простое правило: относитесь к каждому промпту так, будто он может быть залогирован, просмотрен или случайно утечь. Даже если инструмент обещает приватность, действуйте так, будто всё может стать публичным.
Некоторая информация — твёрдое «нет» в промптах, скриншотах или логах:
Если не уверены — считайте данные чувствительными и удаляйте их.
Вы всё ещё можете получить помощь, не раскрывая реальные данные. Заменяйте чувствительные значения на консистентные плейсхолдеры, чтобы модель могла понять структуру.
Используйте паттерны вроде:
API_KEY=REDACTED\n- user_email=<EMAIL>\n- customer_id=<UUID>\n- s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>При обмене логами удаляйте заголовки, query-строки и payloads. При обмене кодом удаляйте креденшалы и конфиги окружения и оставляйте только минимальный фрагмент, необходимый для воспроизведения проблемы.
Предложения ИИ могут включать код, похожий на публичные примеры. Относитесь к любому неавторскому коду как к потенциально заимствованному. Практические правила:
Сделайте её короткой, чтобы люди её соблюдали:
На одной странице достаточно. Цель — сохранить скорость vibe coding, не превратив её в источник рисков.
Vibe coding работает лучше, когда человек остаётся «в кресле пилота», а ИИ — быстрый разговорчивый ассистент. Разница редко в модели — чаще в привычках коммуникации, которые предотвращают дрейф, скрытые допущения и незаметный рост объёма работы.
Рассматривайте каждый чат или сессию как мини-проект. Начинайте с ясного объекта и границы. Если цель меняется — начните новую нитку, чтобы контекст не размывался.
Например: «Добавить клиентскую валидацию в форму регистрации — без изменений на бэке.» Это даёт чёткое условие успеха и линию остановки.
После значимого шага — выбор подхода, обновление компонента, смена зависимости — запишите двух-четырёхстрочное резюме. Это закрепляет намерение и мешает разговору блуждать.
Краткое резюме отвечает на:
Перед мерджем (или перед переключением задачи) запросите структурированное резюме. Это механизм контроля: ИИ вынужден выявить скрытые допущения и даёт вам чек-лист для проверки.
Просите:
Если предложение ИИ повлияло на код, держите «почему» рядом с «что». Храните ключевые промпты и ответы рядом с PR или тикетом, чтобы ревьюеры поняли намерение и могли воспроизвести рассуждение позже.
Лёгкий шаблон для описания в PR:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Эти паттерны не замедляют вас — они уменьшают переработки, делая диалог отслеживаемым, ревьюемым и явно принадлежащим человеку.
Vibe coding смещает обучение от «сначала изучай, потом строй» к «построй, затем изучи, что произошло». Это может быть силой или ловушкой в зависимости от ожиданий команды.
Для младших разработчиков главное преимущество — скорость обратной связи. Вместо ожидания цикла ревью они могут тут же просить примеры, альтернативы и простые объяснения. Хорошая практика: сгенерировать небольшой сниппет, спросить, почему он работает, затем переписать в своих словах и в своём коде. Риск — пропустить последний шаг и считать подсказки магией. Команды могут заставлять учиться, требуя короткое «что я изменил и почему» в PR.
Старшие инженеры выигрывают на боилерплейте и поиске опций. ИИ быстро scaffold-ит тесты, проводит связующий код и предлагает дизайны для сравнения. Это освобождает время для архитектуры, краевых случаев и коучинга.
Наставничество становится более редакторским: ревью того, какие вопросы задавали джуниоры, какие допущения закладывались в промпты и какие компромиссы были выбраны — а не только ревью финального кода.
Если люди перестают внимательно читать диффы, думая «модель, наверное, всё правильно сделала», падает качество ревью и общая понимаемость. Со временем дебагинг замедляется, потому что меньше людей мыслят с нуля.
Здоровая норма: ИИ ускоряет обучение, но не заменяет понимание. Если человек не может объяснить изменение — оно не мержится, несмотря на аккуратный вывод.
Vibe coding может казаться продуктивным, даже если тихо создаёт риски: неясные намерения, поверхностные тесты или изменения, которые «выглядят нормально». Измерять успех — значит выбирать сигналы, которые поощряют корректность и ясность, а не только скорость.
Перед тем как просить ИИ решение, запишите, что значит «готово» простыми словами. Это фиксирует разговор на результатах, а не на деталях реализации.
Примеры критериев:
Если вы не можете описать успех без упоминания классов, фреймворков или функций — вы, вероятно, ещё не готовы делегировать подсказки коду.
Когда код предлагается, а не пишется вручную, автоматические проверки — ваша первая линия правды. Хороший vibe-coding workflow постепенно увеличивает долю изменений, проходящих проверки с первой или второй микро-итерации.
Типичные проверки:
Если этих инструментов нет, метрики будут сводиться к «впечатлениям» — и это не продержится долго.
Полезные индикаторы:
Если PR растут, их сложнее ревьюить или они становятся «mystery meat», процесс ускользает.
Определите категории, которые всегда требуют явного человеческого одобрения: аутентификация, платежи, удаление данных, права доступа, ключевая бизнес-логика. ИИ может предлагать — человек подтверждает намерение и риск.
«Хорошо» означает, что команда продаёт быстрее и спокойнее — потому что качество измеряется постоянно, а не принимается на веру.
Vibe coding срабатывает, когда вы относитесь к нему как к лёгкому производственному процессу, а не как к чату, который «как-то» превратится в софт. Цель — держать разговор конкретным: малый объём, ясные критерии «готово» и быстрая верификация.
Выберите проект на 1–2 дня: маленький CLI-инструмент, простой внутренний виджет дашборда или скрипт для очистки CSV.
Напишите definition of done с наблюдаемыми исходами (выводы, ошибки и ограничения по производительности). Пример: «Парсит 10k строк за < 2 секунд, отклоняет некорректные строки, выдаёт summary JSON и включает 5 тестов.»
Повторяемая структура уменьшает дрейф и облегчает ревью.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Если нужна более подробная инструкция по структуре промптов, держите справочную страницу для команды (например, /blog/prompting-for-code).
Используйте его после каждой итерации:
Попросите следующий минимальный шаг (одна функция, один эндпоинт, один рефактор). После каждого шага запускайте тесты, просматривайте дифф и только затем просите следующую итерацию. Если изменение разрастается — приостановитесь и переформулируйте ограничения перед продолжением.
Если цель — стандартизировать этот процесс в команде, полезны инструменты с встроенными защитами: Koder.ai, например, сочетает чат-ориентированное строительство с планированием и практичными возможностями доставки, такими как экспорт исходников и деплой — чтобы «диалог» оставался связан с исполняемым софтом, а не скоплением сниппетов.
"Vibe coding" — это построение софта через итеративный диалог с ИИ: вы описываете намерение и ограничения, ИИ черново генерирует код и объясняет компромиссы, а вы запускаете/инспектируете/тестируете результат и просите следующий небольшой шаг.
Практическое определение: промпты → код → проверка → доработка, повторяемые в коротких циклах.
Спецификация пытается устранить неоднозначности заранее; vibe coding использует неоднозначность, чтобы обнаруживать требования через увиденный рабочий результат.
Используйте vibe coding для быстрого исследования (UI-потоки, интеграции, типовые паттерны). Используйте подробные спецификации, когда цена ошибки высока (платежи, права доступа, соответствие требованиям) или когда нескольким командам нужен стабильный контракт.
Начните с:
Попросите ИИ перед тем, как писать код; исправьте рассогласования сразу.
Делайте каждую итерацию маленькой и проверяемой:
Избегайте «сделать весь фич-функционал» запросов, пока тонкий срез не доказал работоспособность.
Три «шляпы»:
Даже если ИИ написал большую часть строк, люди остаются ответственными за корректность и риски.
Попросите:
Если вы не можете объяснить путь выполнения кода целиком после одной–двух итераций, упростите подход или приостановитесь и сверяйтесь с документацией.
Быстрое правило приёмки:
Практически: требуйте хотя бы одной автоматической проверки (unit/integration тест, typecheck или lint) для каждого значимого изменения и сверяйте незнакомые API с официальной документацией.
Частые сбои:
Любые неожиданные дополнения (новые зависимости, кэш, очередь) рассматривайте как гипотезу и требуйте обоснования плюс верификацию.
Не отправляйте в чат:
Используйте плейсхолдеры вроде API_KEY=REDACTED и делитесь минимальным воспроизводимым сниппетом/логом с удалёнными заголовками и полезной нагрузкой.
Отслеживайте метрики, которые награждают корректность и ясность, а не только скорость:
Добавьте явное человеческое подтверждение для областей с высоким риском (аутентификация, платежи, права доступа, удаление данных) даже если ИИ написал код.