Vibe‑кодинг: когда сложнее всего — выбрать, что строить

Перекос узкого места — и что это меняет

Впервые увидев, как ИИ генерирует работающий экран, API‑вызов или автоматизацию за считанные минуты, это кажется чит‑кодом. То, что раньше занимало дни тикетов, ожиданий и согласований, вдруг появляется: «Вот фича».

А затем наступает другой тип тишины.

Это правильная фича? Стоит ли ей вообще существовать? Что значит «работает» для ваших пользователей, данных, политик и бизнеса?

Суть сдвига: от набора к принятию решений

Vibe‑кодинг не устраняет усилия — он их перемещает. Когда производство кода становится быстрым и дешёвым, ограничение уже не в способности команды реализовать идею. Ограничение — в вашей способности принять хорошие решения:

• Какую проблему мы решаем и для кого?
• Чем мы готовы пожертвовать (точность, время, безопасность, объем)?
• Что должно быть выполнено, чтобы считать задачу «готовой»?

Если на эти вопросы нет ясных ответов, скорость создаёт шум: больше прототипов, больше недоделанных фич, больше «почти правильных» результатов.

Для кого и зачем эта статья

Это практическое руководство для тех, кто должен превратить быстрый результат в реальные бизнес‑итоги — продакт‑менеджеров, основателей, дизайнеров, лидов команд и нетехнических стейкхолдеров, которые теперь «строят», формулируя запросы.

Вы научитесь переходить от расплывчатых вайбов к ясным требованиям, приоритизировать, когда всё кажется легко доставимым, решить, что перевести из прототипа в продукт, и настроить циклы обратной связи, чтобы кодинг с поддержкой ИИ приносил измеримую ценность — а не просто больше кода.

Что на практике означает “vibe‑кодинг”

«Vibe‑кодинг» — разговорное название подхода, когда вы руководите ИИ, а не пишете каждую строчку вручную. Вы описываете желаемое простым языком, ИИ предлагает код, и вы итеративно дорабатываете — как парное программирование, только ваш «партнёр» умеет быстро черновать, рефакторить по запросу и объяснять варианты.

На платформах типа Koder.ai этот чат‑в‑билд рабочий процесс — сам продукт: вы описываете приложение, система генерирует рабочую реализацию веб/сервер/мобайл, и вы итеративно ведёте диалог — без необходимости собирать пять разных инструментов, чтобы получить прототип.

Как это выглядит в работе

Большинство циклов vibe‑кодинга идут по одному ритму:

1. Промпт: вы формулируете цель, ограничения и контекст («Добавить форму оформления заказа с валидацией, сохранить текущий дизайн, использовать Stripe»).
2. Генерация: ИИ выдаёт код, тесты или план.
3. Ревью: вы читаете это как ревью кода — проверяя корректность, граничные случаи, безопасность и соответствие продукту.
4. Итерация: уточняете промпт («Не хранить данные карт; обрабатывать неудачные платежи; добавить имена событий аналитики»).

Чем это не является

Это не магия и не «построить всё мгновенно». ИИ может уверенно ошибаться, неправильно понимать домен или вносить тонкие баги. Решения, тестирование и ответственность остаются за людьми. Vibe‑кодинг меняет способ производства кода, но не снимает необходимость убедиться, что он безопасен, сопровождаем и соответствует бизнесу.

Типичные рабочие процессы

• Чат‑в‑код: описание фич в чате, затем вставка или применение предложенных изменений.
• Генерация в IDE: подсказки в строке, рефакторы, генерация тестов и правки «сделай функцию чище».
• Агентные задачи: дать цель («добавь экспорт в CSV») и позволить инструменту сделать многозадачные изменения по файлам, затем просмотреть единый дифф.

Новое ограничение: ясность намерения

Когда генерация кода становится дешёвой, дефицитом становится чёткое решение: что должно существовать, что значит «готово», что исключено и какие риски приемлемы. Чем яснее ваше намерение, тем лучше результат — и тем меньше дорогостоящих сюрпризов позже.

Почему меньше кода требует лучших решений

Несколько лет назад основным ограничением был ресурс разработчика: синтаксис, шаблоны, связывание сервисов и просто «заставить работать». Эти трения заставляли команды отбирать фичи тщательно. Если фича занимала три недели, её ценность обсуждалась жёстко.

С кодингом с поддержкой ИИ многие из этих трений исчезают. Можно сгенерировать варианты UI, попробовать разные модели данных или запустить proof‑of‑concept за часы. В результате ограничение сдвигается от производства к направлению: вкус, компромиссы и понимание ценности.

Дешёвый эксперимент — больше решений

Когда опции дорогие в реализации, вы естественно их ограничиваете. Когда опции дешёвые, вы создаёте их больше — сознательно или нет. Каждое «быстрое экспериментирование» добавляет выборы:

• Какая версия соответствует цели?
• Что сохранить, удалить или слить?
• Какие граничные случаи допустимы сейчас?

Таким образом, хотя объём кода растёт, объём решений растёт ещё быстрее.

Долг решений: новая форма потерь

«Долг решений» накапливается, когда вы избегаете жёстких выборов: неясные критерии успеха, смутная ответственность или неразрешённые компромиссы (скорость vs качество, гибкость vs простота). Код может быть легко сгенерирован, но продукт становится сложнее в управлении.

Признаки: несколько недоделанных реализаций, пересекающиеся фичи и частые переделки, потому что «не срослось».

Нечёткие цели всё ещё вызывают циклы итераций

Если цель размыта («улучшить онбординг»), ИИ может помочь что‑то построить, но не скажет, улучшилось ли это активация, уменьшилось ли число обращений в поддержку или сократилось ли время до ценности. Без чёткой цели команды будут перебирать итерации, которые выглядят продуктивными — пока вы не заметите, что выпустили движение, а не прогресс.

Новое узкое место: решение о том, что должно существовать

Когда код дешёв в производстве, дефицитом становится ясность. «Сделай фичу» перестаёт быть просьбой реализовать — это просьба применить суждение: что нужно построить, для кого и с каким стандартом.

Ключевые решения, которые нельзя делегировать

Перед тем как промптить ИИ (или коллегу), примите небольшой набор продуктовых решений, которые зададут форму работы:

• Проблема: какую боль решаем и что спровоцировало запрос?
• Пользователь: для кого это (основной пользователь) и кто затрагивается косвенно?
• Результат: что должно быть истинно после релиза (изменение поведения, сэкономленное время, меньше ошибок)?
• Ограничения: время, бюджет, юридические/комплаенс, платформы, интеграции, доступность.
• Метрики успеха: по каким признакам поймём, что получилось (адаптация, конверсия, удержание, обращения, задержки).

Без этого вы получите «решение» — но не поймёте, правильное ли оно.

Отделяйте «что» от «как»

Полезное правило: решайте «что» в человеческих терминах; позвольте ИИ предложить «как».

• Решения «что»: пользовательский путь, права доступа, необходимые данные, критерии приёмки, состояния ошибок.
• Решения «как»: фреймворки, структура кода, детали реализации, рефакторы.

Если смешивать слишком рано («Сделай на React с библиотекой X»), вы рискуете случайно зафиксировать неправильное поведение продукта.

Скрытые решения, которые кусают позже

Vibe‑кодинг часто вводит дефолты, которые вы сознательно не выбирали. Выявите их явно:

• Дефолты: начальные настройки, состояния пустых экранов, предзаполненные поля.
• Граничные случаи: дубликаты, повторные попытки, частичные сбои, оффлайн‑поведение.
• Обращение с данными: что хранится, как долго, требования к экспорту/удалению.
• Права: кто может просматривать/редактировать/удалять, журналы аудита, админские обходы.

Быстрый pre‑prompt чеклист

Перед тем как написать промпт, ответьте:

1. Кто пользователь и какую работу он пытается сделать?
2. Какой минимально приемлемый результат?
3. Что не должно произойти (риски, комплаенс, безопасность)?
4. Какие входы/выходы существуют (данные, системы, роли)?
5. Какие 3 теста приёмки доказывают работоспособность?

Эти решения превращают «сгенерируй код» в «доставь результат».

От расплывчатых вайбов к ясным требованиям

ИИ может быстро превратить туманную идею в рабочий код — но он не догадывается, что означает «хорошо» для вашего бизнеса. Промпты типа «сделай лучше» проваливаются, потому что не задают целевой результат: лучше для кого, в каком сценарии, как измерять и с какими компромиссами.

Начните с результата, а не реализации

Прежде чем просить изменения, выпишите наблюдаемый результат, который хотите получить. «Пользователи проходят чек‑аут быстрее» — это действиево. «Улучшить чек‑аут» — не действиево. Чёткий результат даёт модели (и команде) направление для решений: что сохранить, что убрать и что измерить.

Используйте лёгкие артефакты (не бюрократию)

Не нужен 30‑страничный специфик. Возьмите один из этих простых форматов и уместите на одной странице:

• Одностраничный PRD: проблема, цель, что не входит, метрика успеха, ограничения, открытые вопросы.
• User story: «Как ___, я хочу ___, чтобы ___».
• Критерии приёмки: конкретные условия, которые должны быть истинны для «готово».

Если вы используете чат‑первый билдер вроде Koder.ai, эти артефакты хорошо ложатся в промпты — особенно при постоянном шаблоне «контекст → цель → ограничения → критерии приёмки → что не в зоне». Такая структура часто отличает красивую демку от того, что реально можно выпустить.

Примеры: чёткие vs расплывчатые требования

• Расплывчато: «Сделать онбординг плавнее.»

• Чётко: «Снизить отток в онбординге с 45% до 30% путём удаления шага «размер компании»; пользователи могут пропустить и всё равно попасть в дашборд.»

• Расплывчато: «Добавить лучший поиск.»

• Чётко: «Поиск возвращает результаты за \u003c300ms для 95% запросов и поддерживает точное совпадение + толерантность к опечаткам по названиям продуктов.»

• Расплывчато: «Улучшить безопасность.»

• Чётко: «Требовать MFA для админов; логировать все изменения прав; хранить журналы аудита 365 дней.»

Явно пропишите ограничения

Скорость увеличивает риск незаметного нарушения границ. Укажите ограничения в промпте и спецификации:

• Время/бюджет: «Должно быть выпущено за 2 дня; не использовать платные сервисы.»
• Технические лимиты: «Только PostgreSQL; не вводить Kafka.»
• Комплаенс: «Никаких персональных данных в логах; удаление по GDPR в течение 30 дней.»

Чёткие требования превращают vibe‑кодинг из «генерировать штуки» в «построить нужное».

Приоритизация, когда всё кажется дешёвым

Кодинг с поддержкой ИИ делает усилие ощутимо меньшим. Это даёт импульс — но также облегчает быстро выпустить неправильное.

Лёгкий метод оценки

Матрица влияние/усилие работает, но для ясности лучше RICE:

• Reach (охват): сколько людей воспользуется в заданный период?
• Impact (влияние): насколько это сдвинет ключевую метрику (мал/средн/великий)?
• Confidence (уверенность): насколько вы уверены в оценках охвата и влияния?
• Effort (усилие): время от идеи до готовности (не «первая демка»).

Даже если ИИ сокращает время написания кода, усилие включает продуктовую работу, QA, доки, поддержку и будущую поддержку. Вот где «дешево построить» перестаёт быть дешёвым.

Скорость скрывает альтернативную стоимость

Когда всё кажется выполнимым, реальная цена — это то, что вы не построили: баг, который не починили; онбординг, который не улучшили; запрос клиента, на который не ответили.

Практическое правило: держите короткий список «Сейчас / Далее / Позже» и ограничьте Сейчас 1–2 ставками одновременно. Новая идея должна заменить что‑то, а не просто накладываться сверху.

Ограничьте WIP и определите «готово» заранее

Установите определение готовности, которое включает: метрику успеха, базовые QA‑проверки, событие аналитики и внутреннюю заметку с обоснованием решения. Если задача не может быстро соответствовать этому определению — это прототип, а не фича.

Как сказать «нет» (и что урезать в первую очередь)

При приоритизации урезайте в таком порядке:

1. Граничные случаи (оставьте основной поток)
2. Приятные дополнения (оставьте основное обещание)
3. Кастомизация (выпустите одно жёсткое мнение по‑умолчанию)
4. Полировка (только после подтверждения ценности)

Vibe‑кодинг лучше работает, когда каждое «да» — это обязательство по результатам, а не по объёму вывода.

Прототип vs продукт: что переводить в «реальное»

ИИ делает прототипы быстрыми — и это одновременно подарок и ловушка. Когда команда может за день создать три варианта фичи, прототипы начинают конкурировать за внимание. Люди запоминают самую круто выглядящую демку, а не то, что решает проблему. Вскоре вы обслуживаете «временные» штуки, которые тихо становятся зависимостями.

Почему прототипов больше и почему они путают

Прототипы легко создавать, но сложно интерпретировать. Они стирают границы:

• Это концепт или обязательство?
• Безопасно ли это, комплаенс‑ready и поддерживаемо?
• Измеряется ли это реальными данными или просто показывает возможность?

Без явных меток команды спорят о деталях реализации того, что было предназначено лишь ответить на вопрос.

Лестница прототипов

Рассматривайте прототипы как ступени с разными целями и ожиданиями:

1. Эскиз: прояснить идею и пользовательский путь.
2. Кликабельный макет: проверить понимание и желательность.
3. Функциональный: протестировать реализуемость и граничные случаи с реальными потоками данных.
4. Продакшн: строить для надёжности, безопасности, мониторинга и поддержки.

Каждая ступень должна иметь явный вопрос, на который она отвечает.

Решайте на основе сигналов валидации

Прототип «вырастает» в продукт на основе доказательств, а не эмоций. Ищите сигналы:

• Интервью с пользователями, подтверждающие проблему и рабочий процесс.
• Небольшие пилоты с определённой аудиторией и критериями успеха.
• Паттерны удержания/использования (повторное использование, время до ценности, завершение задачи).

Правило, предотвращающее случайные продукты

Не масштабируйте прототип — больше пользователей, больше данных, больше интеграций — без документированного решения о коммите. Это решение должно назвать владельца, метрику успеха и то, что вы готовы остановить, чтобы финансировать этот приоритет.

Если вы быстро итеративно тестируете, сделайте «обратимость» первоочередным требованием. Например, Koder.ai поддерживает снепшоты и откат, что позволяет агрессивно экспериментировать и при этом возвращаться в известное стабильное состояние, когда прототип идёт не так.

Качество и риск: скорость не отменяет ответственность

Vibe‑кодинг может заставить почувствовать, что «просто выпустили», потому что код появился быстро. Но профиль риска не уменьшается — он сдвигается. Когда вывод дешёв, плохие решения и слабые защиты быстрее размножаются.

Что обычно идёт не так

Типичные ошибки — не экзотика, а обычные промахи в большем объёме:

• Провалы в безопасности: ненадёжные проверки аутентификации, риски инъекций, открытые эндпойнты, чрезмерно разрешительный CORS.
• Сломанные потоки: пропущенные граничные случаи, запутанные состояния UX, частичная обработка ошибок.
• Неясность владения данными: где хранятся данные, кто имеет доступ, правила хранения и аудитируемость.

Сгенерированный ИИ‑код всё ещё требует тщательной проверки

Код, сгенерированный ИИ, стоит рассматривать как код нового очень быстрого коллеги: полезный, но не автоматически корректный. Ревью — обязательно, особенно там, где авторизация, платежи, права и данные клиентов.

Ограждения, которые сохраняют скорость безопасной

Несколько лёгких практик сохраняют скорость и уменьшают сюрпризы:

• Код‑ревью как ворота (даже для «маленьких» изменений).
• Автотесты для критических путей: логин, покупка, базовые CRUD‑операции и права доступа.
• Моделирование угроз для новых фич: «что может пойти не так и как мы это заметим?»
• Логирование и мониторинг: структурированные логи, трекинг ошибок и алерты по ключевым процессам.

Простой «запрещённый» список

Установите эти жёсткие правила рано и прогоняйте их часто:

• Никаких секретов в промптах (API‑ключи, токены, данные клиентов).
• Никаких непроверенных зависимостей, добавленных «потому что ИИ предложил».
• Никаких библиотек с неясными или отсутствующими лицензиями.
• Никакого слияния фич с отсутствующими тестами по критическим путям.

Скорость — преимущество только тогда, когда можно доверять тому, что вы выпускаете, и быстро обнаруживать проблемы, если они появляются.

Циклы обратной связи: как превращать вывод в результат

Быстрое построение важно только если каждая итерация учит чему‑то полезному. Цель — не «больше кода», а превращение выпущенного (или замоканного) в доказательства, которые направят следующее решение.

Петля, которую нужно запускать каждый раз

Простая петля удерживает vibe‑кодинг в реальности:

промпт → билд → тест → наблюдение → решение

• Промпт: опишите проблему пользователя, ожидаемое поведение и что вы хотите узнать.
• Билд: сгенерируйте минимальную версию, отвечающую на этот вопрос.
• Тест: попробуйте с реальным использованием, а не «на моей машине всё работает».
• Наблюдение: зафиксируйте, что люди реально делают и говорят.
• Решение: остановиться, продолжать или сменить направление — на основе доказательств.

Собирайте обратную связь быстро (без бюрократии)

Не нужна исследовательская лаборатория, чтобы получить сигнал быстро:

• Встроенные опросы: один вопрос после ключевого действия («Это помогло вам закончить быстрее? Да/Нет»).
• Заметки с сессий: попросите 3–5 пользователей попробовать; выпишите точные цитаты и где они замешкались.
• Лёгкая аналитика: отслеживайте несколько событий, привязанных к результату (start → complete, время до завершения, отказы).
• Сканирование каналов поддержки: помечайте сообщения про фичу; считайте повторяющиеся упоминания.

Контрольные точки и тайм‑боксы

После каждой итерации устраивайте чекпоинт:

• Go: доказательства показывают пользу и безопасность — улучшать.
• Change: есть ценность, но подход неверен — пересмотреть гипотезу.
• Stop: низкая ценность или высокий риск — убрать в архив.

Чтобы избежать бесконечной итерации, тайм‑боксируйте эксперименты (например, «два дня или 20 сессий»). По окончании тайм‑бокса нужно принять решение — даже если это «приостановить до тех пор, пока не сможем измерить X».

Роли в команде: кто решает, кто ревьюит, кто отвечает за результат

Когда ИИ может в любой момент сгенерировать код, «кто может это реализовать» перестаёт быть главным ограничением. Команды, успешно работающие с vibe‑кодингом, не убирают роли — они перераспределяют акценты на решения, ревью и ответственность.

Решающий: один ответственный (и это хорошо)

Для каждой инициативы нужен ясный решающий: PM, основатель или лидер домена. Этот человек отвечает на вопросы:

• Какую проблему решаем, для кого и почему сейчас?
• Что значит «готово» (метрика успеха + критерии приёмки)?
• Что мы явно не делаем?

Без имени ответственного ИИ‑вывод может превратиться в кучу недоделанных фич, которые никто не просил и которые нельзя уверенно выпустить.

Девелоперы: роль от печатания к ревью, архитектуре и наставничеству

Разработчики по‑прежнему создают код — но большая часть их ценности смещается в:

• Ревью кода, сгенерированного ИИ, на корректность, безопасность, производительность и сопровождаемость.
• Архитектурные решения: границы, модели данных, интеграционные паттерны и как всё это вписывается в систему.
• Коучинг других по промптам, ограничениям и переводу продуктовых намерений в выполнимые задачи.

Думайте о инженерах как об редакторах и системных мыслителях, а не только как о производителях строк кода.

Нетехнические участники: писатели спецификаций и оценщики

Дизайнеры, саппорт, оперейшнс и сейлз могут напрямую вносить вклад — если они фокусируются на ясности, а не на деталях реализации.

Полезные вещи, которые они могут взять на себя:

• Одностраничная спецификация: user story, ограничения, граничные случаи, примеры и что измерять.
• Скрипт тестирования: «кликни сюда, введи это, ожидай то».
• Реалистичная проверка: решает ли прототип реально проблему клиента?

Цель — не «лучше промптить», а определить, что значит успех, чтобы команда могла судить о результатах.

Ритуалы сотрудничества, которые сохраняют порядок

Несколько лёгких ритуалов делают роли явными:

• Review промптов (10 минут): делитесь промптом + ограничениями перед генерацией большого куска кода.
• Демо по пятницам: показывайте, что изменилось, что дальше и что отменено.
• Лог решений: короткий живой журнал, кто что решил и почему (прикрепляйте в трекер или в шаблон /blog/decision-log).

Владение результатом (не только релизом)

Назначайте «владельца результата» для каждой фичи — часто это и есть решающий — кто отслеживает адаптацию, нагрузку поддержки и движение метрики. Vibe‑кодинг делает производство дешевле; он должен делать обучение быстрее, а не размывать ответственность.

Практический workflow для vibe‑кодинга без хаоса

Скорость полезна только если направлена в правильную цель. Лёгкий рабочий процесс сохраняет продуктивность ИИ‑помощи, не превращая репозиторий в склад экспериментов.

Простой сквозной процесс

Начиная с идеи к измеримому результату:

1. Бэктлог: фиксируйте запросы однословно + «почему» (кому польза, какую проблему решает).
2. Спецификация: превращайте выбранный пункт в небольшое тестируемое описание (входы, выходы, граничные случаи и что значит «готово»).
3. Генерация: используйте ИИ для чернового кода, тестов и доков из спецификации — не из расплывчатого чата.
4. Ревью: люди проверяют поведение, риски безопасности/приватности и соответствие стандартам.
5. Мёрж: выпускайте за флагом, когда возможно.
6. Измерение: подтверждайте результат (активация, сэкономленное время, уровень ошибок, обращения в поддержку).

Если вы оцениваете, как это впишется в команду, держите план простым: можете ли вы проходить от «идеи» до «измеренного изменения» регулярно? (/pricing)

Полезные артефакты для поддержания качества

Пара простых «дефолтов» предотвращают большинство проблем:

• Шаблоны промптов: «контекст → цель → ограничения → критерии приёмки → что не входит».
• Стандарты кодирования: нейминг, логирование, обработка ошибок и правила зависимостей.
• Критерии приёмки: сценарии на простом языке + автоматические проверки (unit/integration).

Документируйте решения, а не только код

Ведение документации как записи решений:

• Какие допущения сделаны (и что их опровергнет).
• Какие альтернативы отклонены (и почему).
• Известные риски и дальнейшие шаги.

Практический совет для управляемых сред: явно укажите возможность выхода. Инструменты вроде Koder.ai поддерживают экспорт исходного кода, что помогает рассматривать ускорение ИИ как рычаг, а не как блокировку, если прототип становится долгоживущим продуктом.

Если нужна помощь в настройке этого workflow или распределении зон ревью, назначьте единого владельца и при необходимости привлеките внешнего советника. (/contact)

Пример: как превратить «постройте фичу» в ясное решение

PM присылает: «Можно добавить фичу ‘Smart Follow‑Up’, напоминающую пользователям писать письма лидам, с которыми они не связались?» С помощью ИИ команда за два дня рождает три версии:

• модальное окно с отложенными напоминаниями
• вкладка «Follow‑Ups» наподобие почтового ящика
• функция автоматического черновика письма

Затем всё застопорилось. Сейлз хочет больше автоматизации («пиши за них»), саппорт боится ошибок пользователей, дизайн считает, что UI перегружен. Никто не мог договориться, какая версия «лучшая», потому что изначальный запрос не содержал критериев успеха.

Где команда застряла

У них были:

• Конфликт целей: сэкономить время vs избежать ошибок vs сохранить простоту продукта
• Неясный пользователь: SDRs? основатели? агентства?
• Нет метрики: меньше пропущенных follow‑up, больший процент ответов или снижение оттока?

В итоге команда продолжала строить варианты вместо принятия решения.

Решение: превратить вайб в решение

Они переписали запрос в измеримый результат:

Цель: «Снизить долю лидов без follow‑up за 7 дней с 32% до 20% для SDR‑команд.»

Узкий объём (v1): напоминания только для лидов со статусом ‘Hot’.

Критерии приёмки:

• пользователь может установить дату follow‑up в карточке лида
• напоминание появляется в приложении (не по e‑mail) раз в день
• пользователь может отложить (snooze) или отметить как выполненное в один клик
• событие трекинга: followup_reminder_completed

Теперь команда может выбрать самый простой билд, который доказывает гипотезу.

Полезный чеклист

• Кто основной пользователь?
• Какой результат меняется, и на сколько?
• Что входит в v1 (и что явно исключено)?
• Что сделает это «нет»? (риск, комплаенс, нагрузка поддержки)
• Какие критерии приёмки и одна метрика для наблюдения?