17 июл. 2025 г.·8 мин
Vibe-кодинг: как инженеры становятся кураторами и редакторами
Vibe-кодинг переводит инженеров от набора каждой строки к управлению, отбору и правке вывода ИИ. Узнайте рабочие процессы, необходимые навыки и меры защиты.
Vibe-кодинг переводит инженеров от набора каждой строки к управлению, отбору и правке вывода ИИ. Узнайте рабочие процессы, необходимые навыки и меры защиты.
«Vibe-кодинг» — это сокращённый термин для конкретного рабочего процесса: вы описываете желаемое на естественном языке, ассистент на базе ИИ делает черновой вариант кода, а вы направляете результат, пока он не совпадёт с вашим намерением. ИИ быстро делает первый проход; вы — задаёте направление, выбираете и проверяете.
Ключевая мысль не в магическом приросте производительности — а в смещении того, на что тратится ваше время. Вместо того чтобы большую часть усилий тратить на набор шаблонного кода, подключение эндпоинтов или воспроизведение известных паттернов по памяти, вы тратите больше усилий на формирование решения: уточнение требований, выбор компромиссов и обеспечение корректности для продукта.
В vibe-кодинге инженер действует скорее как:
Это смена роли тонкая, но важная. ИИ может быстро генерировать, но он также может ошибаться, неправильно понимать ограничения или производить код, который «выглядит правильно», но не выдерживает продакшен. Ускорение возникает в черновой генерации, не в снятии ответственности.
Vibe-кодинг лучше работает, когда вы относитесь к выводу ИИ как к стартовой точке, а не к ответу на все вопросы. Вы по-прежнему отвечаете за:
Этот рабочий процесс особенно полезен для продуктовых команд, стартапов и независимых разработчиков, которым нужно быстро итератировать — отправлять небольшие части, учиться на фидбэке и постоянно улучшать — без иллюзии, что генерация кода отменяет инженерное суждение.
Самое большое изменение в vibe-кодинге — не то, что инженеры «перестали кодить». Центр тяжести смещается с набора строк в сторону формирования результата.
Традиционно инженер делал большую часть первого черновика самостоятельно: проектировал подход, реализовывал построчно, запускал, исправлял, потом рефакторил до читабельного и поддерживаемого состояния. Клавиатура была узким местом — и видимым сигналом прогресса было «появилось больше кода, чем раньше».
С программированием при поддержке ИИ первый черновик становится дешёвым. Ваша работа смещается к:
Это ускорение ускоряется из‑за доступности инструментов: улучшившиеся модели, быстрый фидбек и интерфейсы, делающие итерацию похожей на разговор, а не на цикл компиляция‑запуск.
Даже если ИИ напишет 80% символов, инженер остаётся ответственным за результат. Вы отвечаете за корректность, безопасность, производительность и надёжность — особенно за ту «скучную» часть, которую инструменты часто пропускают: обработку ошибок, граничные состояния, валидацию данных и понятные интерфейсы.
Vibe-кодинг вознаграждает инженеров, которые умеют принимать сильные решения: «Это ли правильное решение для нашей системы?» и «Доверил бы я этому в продакшене?» Такое суждение — а не скорость печати — становится отличием.
Программирование с поддержкой ИИ отлично работает, когда «форма» кода известна и главное — скорость. Он слабее, когда реальная работа — понять, что должно делать ПО в запутанных реальных условиях.
Когда задачу можно описать чисто, ИИ часто даёт рабочие первые наброски — и делает это быстрее, чем с чистого листа.
В этих областях vibe-кодинг может казаться «магическим», потому что работа во многом — сборка знакомых паттернов.
ИИ норовит споткнуться, когда требования неявные, доменно‑специфичны или полны исключений.
Модель может говорить уверенно и одновременно придумывать ограничения, неправильно интерпретировать структуру данных или выбрать библиотеку, конфликтующую с вашим стеком.
ИИ сокращает время набора (получение кода на экране). Но он может увеличить время редактора — ревью, уточнение требований, прогон тестов, отладка и доводка поведения.
Выигрыш в продуктивности реальный, если команда принимает компромисс: меньше печати, больше суждения. Работа инженера смещается с «напиши это» к «докажи, что это работает, безопасно и соответствует тому, что нам нужно».
Относитесь к промпту как к легковесной спецификации. Если вам нужен продакшен‑код, не просите «быструю реализацию». Просите изменение с чёткой целью, границами и способом проверки успеха.
Опишите, что функция должна делать, чего не должна делать, и как вы поймёте, что она готова. Включите ограничения: лимиты производительности, поддерживаемые окружения, требования «не ломать» (совместимость, существующие маршруты, стабильность схемы).
Полезная схема:
Node 20, Postgres, без новых зависимостей, формат ошибок такой‑то.requestId.Большие промпты порождают большие ошибки. Вместо этого работайте в мелких шагах:
Это держит вас в контроле и делает ревью более простым.
ИИ пишет лучше, когда «видит» ваш мир. Делитесь существующими API, правилами стиля и ожидаемой структурой файлов. По возможности давайте примеры:
Просите самопроверку в конце каждой итерации:
Промпт становится контрактом — а ваше ревью — проверкой соответствия контракту.
Код, сгенерированный ИИ, лучше рассматривать как предложение: быстрый первый черновик, требующий редакции. Ваша задача смещается с «написать каждую строку» к «решить, что оставлять», «доказать, что работает» и «сделать так, чтобы он вписался в кодовую базу». Быстрые команды не принимают вывод целиком — они кураторят его.
Читайте вывод ИИ так же, как PR товарища: вписывается ли он в архитектуру, нейминг и стиль обработки ошибок? Если что‑то кажется неясным — считайте это ошибкой до доказательств обратного.
Используйте диффы и небольшие коммиты, чтобы изменения были понятны. Вместо вставки 300‑строчного рефакторинга делайте серию сфокусированных коммитов: сначала переименование + реструктурирование, затем изменение поведения, затем доводка пограничных случаев. Так легче обнаруживать регрессии и откатывать изменения.
Когда вы видите рискованные места, оставьте в коде комментарии и вопросы для ИИ. Примеры: «Что если этот API вернёт null?» «Ограничен ли этот цикл по ретраям?» «Можно ли избежать аллокаций в горячей ветке?» Это держит итерацию привязанной к коду, а не к абстрактному чату.
Короткий чеклист предотвращает поверхностные «вроде ок»‑ревью:
Если вы тратите несколько раундов промптов, заплатая баги в запутанной функции, остановитесь и перепишите участок вручную. Чистая ручная реализация часто быстрее и даёт код, которым легко поддерживать через месяц.
ИИ может привести к состоянию «запускается» быстро. Профессиональная смена — требовать «проверено». Обращайтесь с сгенерированным кодом как с черновиком до тех пор, пока он не пройдет те же критерии, что вы применяете к коду от коллег.
Хороший workflow даёт артефакты, которым можно доверять: тесты, понятная обработка ошибок и повторяемый чеклист. Если вы не можете объяснить, почему уверены в корректности — это не готово, это удача.
Когда требования ясны, пишите тесты в начале. Это даёт ИИ цель и уменьшает блуждания в реализации.
Если требования неясны, сгенерируйте код, а затем напишите тесты, пока контекст ещё свеж. Важно время: не позволяйте «временной» нетестированной реализации стать постоянной.
ИИ обычно покрывает happy path, но пропускает странные края. Практичные паттерны:
Ставьте assert’ы и валидацию там, где система встречается с внешним миром: API‑запросы, парсинг файлов и особенно записи в базу. Плохие данные, попавшие однажды, становятся дорогими навсегда.
Простой чеклист поддержит стабильное качество:
Так скорость остаётся устойчивой.
Vibe-кодинг может казаться быстрым, потому что быстро порождает правдоподобный код. Главный риск — «правдоподобно» не равно «корректно», «безопасно» или «разрешено». Относитесь к выводу ИИ как к ненадёжному черновику, которому нужно заслужить место в репо.
ИИ часто ошибается тихо: офф‑бай‑ван, пропуск пограничных случаев, неправильная обработка ошибок или проблемы конкурентности, которые проявятся только под нагрузкой. Он может также строить неверные предположения об архитектуре — ожидать синхронности, считать, что таблица уже есть, или выдумать вспомогательную функцию, которая «подходит» по стилю.
Частая ошибка — галлюцинированные API: код компилируется в воображении модели, а не в вашем репозитории. Следите за почти‑правильными именами методов, устаревшими библиотеками и паттернами, которые были в моде пару лет назад.
Код, сгенерированный ИИ, может внедрять небезопасные настройки по умолчанию (слабая криптография, пропущенные проверки авторизации, небезопасная десериализация, чрезмерно либеральный CORS). Не принимайте изменения, связанные с безопасностью, без целенаправленного ревью и автоматических сканирований.
Приватность проще: не вставляйте секреты, токены или данные клиентов в промпты, если ваша организация этого не разрешает. Если нужна помощь, санитизируйте вход или используйте утверждённые внутренние инструменты.
Знайте политику организации по происхождению кода и лицензиям — особенно для фрагментов, похожих на публичные примеры. Когда изменение высоко‑импактно (аутентификация, платежи, инфраструктура, миграции данных), установите правило эскалации: требуйте второго ревью, прогоняйте полный тест‑сьют и рассмотрите лёгкую модель угроз перед мержем.
Vibe-кодинг лучше работает как командный процесс, а не индивидуальный трюк. Цель — сделать вывод ИИ предсказуемым, проверяемым и лёгким для улучшения, чтобы кодовая база не превратилась в «кучу загадочного кода».
Используйте одинаковый workflow для большинства задач:
бриф → черновик от ИИ → правка человеком → тесты
Ключ — бриф. Он должен определять входы/выходы, ограничения и критерии приёмки простым языком (и ссылаться на релевантные файлы). Затем ИИ даёт первый проход. Человек делает код готовым к продакшену: нейминг, структура, пограничные случаи, обработка ошибок и соответствие паттернам. Наконец, тесты и проверки подтверждают корректность.
Разбивайте работу на мелкие, ревью‑дружелюбные куски. Меньше PR‑ы упрощают обнаружение неверных предположений, тонких регрессий и несоответствий стиля. Если ИИ предлагает большой рефакторинг, разделите его: сначала добавьте тесты, затем поменяйте поведение, затем почистите.
Чтобы снизить «уверенное бред» просите объяснения вместе с черновиком:
Это даёт ревьюерам конкретные вещи для оценки (производительность, сложность, поддерживаемость) до того, как спорить о деталях реализации.
Отмечайте изменения, где был ИИ, в описании PR. Не как бейдж, а как контекст: что было сгенерировано, что отредактировано и что вы проверили. Это повышает качество ревью и формирует коллективное понимание, когда ИИ‑подсказки надёжны.
Создайте переиспользуемые шаблоны промптов для повторяющихся задач (новый эндпойнт, миграция данных, команда CLI, добавление тестов). Шаблоны превращают индивидуальные навыки промптинга в командный актив и делают результаты более однообразными.
ИИ может быстро генерировать много кода. Отличие делают не скорость набора, а умение направлять, оценивать и интегрировать сгенерированное.
Vibe-кодинг выгоден инженерам, которые моделируют всю систему: поток данных, границы и режимы отказа. Если вы можете описать, как запросы проходят через сервисы, где хранится состояние, что происходит при таймаутах и что считается «плохим входом», вы направите ИИ к коду, который впишется в реальность, а не только в happy path.
Умение быстро читать становится суперсилой. Вывод ИИ может выглядеть правдоподобно, но пропускать намерение: неверные пограничные случаи, неправильное использование библиотек, протекающие абстракции или несоответствующие типы. Задача — быстро и спокойно заметить расхождение между требованием и тем, что делает код.
Когда сгенерированный код падает, вам нужно локализовать проблему: логи, метрики и трассировки, которые отвечают на вопросы. ИИ может предложить исправления, но дисциплина воспроизведения, инспекции состояния и верификации — за вами.
Чёткие требования, лаконичные промпты и хорошие PR‑описания сокращают переделки. Документируйте предположения, перечисляйте критерии приёмки и объясняйте «почему» в ревью. Это делает вывод ИИ проще для проверки и ускоряет согласование команды.
Согласованность, простота и поддерживаемость не появляются случайно. Кураторы заставляют следовать соглашениям, убирают ненужную сложность и выбирают «скучное» решение, которое выживет при изменениях. Это суждение — важнее, чем набор символов.
ИИ может быстро черновать код, но он не гарантирует согласованность, безопасность или поддерживаемость. Быстрые команды делают из модели генератор, а из инструментов — страховку, поддерживающую соответствие продакшен‑стандартам.
Начните с инструментов, которые без споров применяют соглашения:
null/undefined, небезопасных API и мёртвого кода, который модель могла бы ввести.ИИ охотно импортирует пакеты или копирует устаревшие паттерны.
Используйте инструменты PR, чтобы фокусировать внимание на рисках:
Снижайте вариативность, давая модели путь, которому можно следовать:
То, где вы запускаете vibe-кодинг, влияет на то, что можно стандартизировать. Например, платформы вроде Koder.ai оборачивают чат‑воркфлоу в инженерные контролы: режим планирования (чтобы сначала смотреть план, а не сразу генерировать код), экспорт исходников (чтобы не быть в локере), снимки/откат (чтобы эксперименты было легко отменить). Если команда генерирует React‑фронтенды, Go‑сервисы с PostgreSQL или Flutter‑мобилки, встроенные соглашения стека упрощают единообразие в черновиках.
Цель не в количестве инструментов, а в надёжном пайплайне, где вывод ИИ сразу форматируется, проверяется, сканируется и ревьюится как любое другое изменение.
Внедрять vibe‑кодинг лучше как эксперимент, который можно наблюдать, а не как директиву «сверху». Относитесь к нему как к внедрению новой системы сборки: выберите ограниченную область, определите ожидания и измерьте, улучшает ли это результаты.
Начните там, где ошибки дешёвы, а фидбек быстрый. Подходят внутренние тулзы, небольшой сервис с ясными входами/выходами или изолированный UI‑компонент.
Полезное правило: если вы можете быстро откатить изменение и валидировать поведение автоматическими проверками — это хороший кандидат для пилота.
Команды работают быстрее, когда явно прописано, что разрешено. Первая версия правил должна быть короткой и практичной:
Если у вас уже есть инженерные стандарты, добавьте к ним дополнение, а не переписывайте всё (например: «Код, сгенерированный ИИ, должен соответствовать тем же правилам ревью и тестов»).
Выберите несколько метрик и отслеживайте их в пилоте:
Цель — понять, где ИИ помогает, а где добавляет скрытые издержки.
После каждого спринта (или еженедельно) собирайте примеры:
Переводите это в переиспользуемые шаблоны промптов, чеклисты для ревью и «чего не делать».
Задокументируйте выводы в общем месте (например, /engineering/playbook). Включите:
Когда пилот стабильно показывает положительную динамику, расширяйте область без снижения планки качества.
Если вы используете хостинговое окружение для vibe‑кодинга (например, Koder.ai), стандартизация обычно проще, потому что воркфлоу уже структурирован вокруг повторяемых шагов (план, генерация, ревью, деплой), с возможностями деплоя/хостинга и пользовательских доменов, когда вы хотите перейти от прототипа к продакшену.
Vibe‑кодинг не убирает инженеров из цикла — он меняет суть «быть в цикле». Высокая отдача работы смещается с набора каждой строки к решению, что нужно строить, ограничению способов построения и верификации, что результат безопасен, корректен и поддерживаем.
Когда ИИ может быстро генерировать реализации, ваше преимущество — в суждении: выбор подхода, обнаружение тонких пограничных случаев и решение, когда не принимать подсказку. Вы становитесь куратором намерения и редактором вывода — направляете модель чёткими ограничениями, а потом формируете черновик в продакшен‑готовый код.
Да, можно релизить быстрее. Но скорость имеет смысл только при стабильном качестве. Ограждения — это работа: тесты, проверки безопасности, дисциплина ревью и чёткое определение готовности. Относитесь к ИИ как к быстрому джуниору: полезному, неутомимому и иногда уверенно ошибающемуся.
Надёжные vibe‑кодеры не полагаются на ощущения — они ревьюят систематично. Отработайте лёгкий чеклист: корректность (включая странные входы), читабельность, обработка ошибок, базовые требования к производительности, логирование/наблюдаемость, риск зависимостей и ожидания по безопасности/приватности.
Создайте два переиспользуемых актива:
С этими активами работа становится не про скорость печати, а про направление, верификацию и вкус — те части инженерии, которые дают долгосрочную выгоду.
“Vibe-кодинг” — это рабочий процесс, в котором вы описываете намерение на естественном языке, ИИ готовит реализацию, а вы ведёте её через ревью, правки и верификацию до соответствия реальным требованиям.
Ускорение заключается в основном в первичной генерации черновика, а не в снятии ответственности — вы по-прежнему отвечаете за то, что идёт в продакшен.
Роль смещается с фактического написания строк кода к курированию и редактированию сгенерированных черновиков:
Наибольшая выгода, когда задача имеет известную форму и чёткие требования. Типичные примеры:
Чаще всего он даёт сбои, когда требования неявные или сложные:
Относитесь к выводу ИИ как к правдоподобному черновику, а не к истине.
Включите три вещи прямо в начало:
Это превращает промпт в лёгкую спецификацию, которую можно проверить.
Используйте короткий цикл итераций:
Малые итерации снижают риск больших сложных ошибок.
Рассматривайте вывод ИИ как pull request от коллеги:
Предпочитайте маленькие коммиты и понятные диффы, чтобы проще было откатывать регрессии.
Не останавливайтесь на «запускается». Требуйте доказательств:
Типичные риски:
Используйте сканирование зависимостей и секретов в CI, и требуйте эскалации для критичных изменений (аутентификация, платежи, миграции данных).