Практическое сравнение vibe‑кодинга и традиционной инженерии: где выигрывает скорость, где важна борьба с рисками и как сохранить поддерживаемость в долгосрочной перспективе.
«Vibe-кодинг» — это стиль разработки, где вы двигаетесь быстро, сильно опираясь на сгенерированный ИИ код и свою интуицию о том, что «выглядит правильно». Вы описываете желаемый результат, принимаете предложенное решение, пробуете, корректируете промпты и повторяете. Петля обратной связи в основном: запусти, посмотри, что происходит, поправь. Это меньше про планирование заранее и больше про быструю итерацию, пока продукт не станет «правильным».
Традиционная инженерия делает противоположное: она стремится уменьшить сюрпризы, добавляя структуру до и во время реализации. Это обычно включает уточнение требований, набросок дизайна, разбивку работы на тикеты, написание тестов, код‑ревью и документирование решений. Петля всё ещё итеративна, но её направляют общие стандарты и проверки, которые ловят ошибки рано.
Эта статья сравнивает два подхода по трём практическим измерениям:
Это не моральный спор о единственно «правильном» способе. Vibe-кодинг может быть умным выбором для прототипов, внутренних инструментов или раннего обнаружения продукта. Традиционная инженерия необходима, когда простои, инциденты безопасности или несоответствия правилам имеют реальные последствия.
Это также не хайп‑пост про ИИ. ИИ может ускорять оба стиля: vibe‑кодинг использует ИИ как основной драйвер, а традиционная инженерия — как помощника в структуре. Цель — прояснить компромиссы, чтобы вы могли выбирать сознательно — исходя из размера команды, сроков и стоимости ошибок.
Две команды могут построить одну и ту же фичу, но идти к main радикально разными путями. Разница не только в инструментах — а в том, где происходит «думание»: заранее в артефактах и ревью или постоянно через быстрые итерации.
Типичный цикл vibe-кодинга начинается с конкретной цели («добавить страницу биллинга со Stripe checkout») и идёт прямо к промптам, генерации кода и мгновенному ручному тестированию.
Основные артефакты обычно:
Обратная связь быстрая и локальная: запусти, кликни, подправь промпт, повтори. Момент «merge» часто наступает, когда фича выглядит правильно и явно ничего не ломает.
Этот рабочий процесс хорош для соло‑разработчиков и маленьких команд, которые делают прототипы, внутренние инструменты или greenfield‑продукты, где требования ещё формируются.
Если вы делаете это в специализированной среде для vibe‑кодинга, например в Koder.ai, цикл можно держать плотным, добавив немного безопасности: режим планирования для указания намерений, снимки (snapshots) для отката и возможность экспортировать исходники, когда будете готовы «закрепить» прототип в более традиционном пайплайне.
Традиционный workflow вкладывает больше усилий до попадания кода в репозиторий.
Типичные артефакты включают:
Петли обратной связи поэтапные: ранняя обратная связь от продукта/дизайна, техническая обратная связь в ревью, а затем уверенность от тестов и pre‑merge проверок. «Merge» — это контрольная точка: ожидается, что код понятен, тестируем и безопасен для поддержки.
Такой подход подходит большим командам, долговечным кодовым базам и организациям с требованиями надёжности, безопасности или соответствия — там, где «работает у меня» недостаточно.
Большинство команд смешивают подходы: используют ИИ, чтобы ускорить реализацию, но привязывают работу к понятным требованиям, ревью и автоматизированным проверкам, которые делают merge «скучным» — в хорошем смысле.
В скорости vibe-кодинг выглядит неотразимо — поначалу. Он оптимизирован под импульс: меньше решений заранее, больше «отправить что‑то работающее» и быстрые итерации с поддержкой ИИ.
Vibe-кодинг хорош, когда работа в основном об «сборке» частей, а не о проектировании системы.
В этих зонах самый быстрый путь — «заставить работать, потом уточнить». Именно для этого создан vibe‑кодинг.
Традиционная инженерия стартует медленнее, потому что вкладывает решения, которые уменьшают будущую работу: чёткие границы, переиспользуемые компоненты и предсказуемое поведение.
Часто она становится быстрее позже, потому что вы получаете:
Скрытая стоимость vibe‑кодинга — это налог на переделку: время, потраченное позже на распутывание компромиссов, разумных в моменте — дублирующая логика, непонятные имена, неоднородные паттерны, отсутствующие краевые случаи и «временные» решения, ставшие постоянными.
Налоги на переделку проявляются как:
Если первая версия заняла 2 дня, а в следующем месяце добавилось 10 дней на чистку, ваш «быстрый» путь может в итоге оказаться медленнее.
Вместо размышлений отслеживайте простые метрики:
Vibe-кодинг часто выигрывает по cycle time в начале. Традиционная инженерия чаще побеждает по lead time, когда продукт требует стабильной, надёжной доставки.
Риск — это не только баги. Это шанс, что то, что вы выпустите, причинит реальный вред: потерю денег, времени, доверия или падение систем. Ключевое различие между vibe-кодингом и традиционной инженерией — насколько явным этот риск становится в процессе разработки.
Корректность: фича работает в вашем демо‑сценарии, но падает на реальных данных, в краевых случаях или в других окружениях.
Надёжность: таймауты, падения под нагрузкой, проблемы при деплоях и откатах.
Безопасность: утечки секретов, небезопасные права, уязвимости инъекций, ненадёжная аутентификация.
Соответствие и приватность: логирование персональных данных по ошибке, отсутствие согласий, нарушение требований хранения данных.
Vibe-кодинг склонен к оптимизму: вы двигаетесь вперёд, руководствуясь тем, что «кажется правильным» в моменте. Такая скорость часто опирается на неявные допущения — про входы, поведение пользователей, инфраструктуру или форму данных. ИИ может усилить это, заполняя пробелы правдоподобным кодом, который выглядит корректно, но не протестирован.
Проблема не в том, что код всегда неправилен; а в том, что вы не знаете, насколько он может быть неверным, пока он не попадает в продакшн. Типичные паттерны ошибок:
Традиционная инженерия снижает риск, вынуждая к ясности до релиза. Практики, такие как код‑ревью, моделирование угроз и тестирование, не про церемонии — они создают контрольные точки, где допущения подвергаются сомнению.
Результат — не нулевой риск, а более низкий и предсказуемый риск со временем.
Процедуры тоже могут создавать проблемы: задержки, которые подталкивают команду к поспешной доставке в стрессовом режиме, или over‑design, который загоняет вас в ненужную сложность. Если команда строит «на всякий случай», вы можете получить более медленное обучение, крупные миграции и фичи, которые так и не приносят ценности.
Практическая цель — соотнести ограждения со ставками: чем выше последствия ошибки, тем больше структуры нужно заранее.
Поддерживаемость — это насколько легко кодовую базу понять, изменить и доверять ей со временем. Это не абстрактный идеал «чистого кода», а практическое сочетание читаемости, модульности, тестов, документации и чёткой ответственности. Когда поддерживаемость высокая — мелкие изменения остаются мелкими. Когда она низкая — каждая правка превращается в мини‑проект.
Сначала vibe-кодинг часто кажется дешевле: вы быстро двигаетесь, фичи появляются, приложение «работает». Скрытая стоимость проявляется позже, когда та же скорость создаёт нарастающее трение — каждое изменение требует догадки, больше регрессионных фиксов и времени на восстановление намерений автора.
Поддерживаемость — это продуктовый расход, а не эстетическое предпочтение. Она влияет на:
Выводы ИИ могут незаметно снижать поддерживаемость, когда код создаётся порциями без единой рамки. Частые дрейфы: непоследовательные имена, смешанные архитектурные стили, дублированная логика и «магия», не объяснённая нигде. Даже если каждый сниппет разумен, система в целом может превратиться в лоскутное одеяло, где никто не уверен, какой стандарт применять.
Практики традиционной инженерии удерживают кривую более пологой: общие соглашения, модульные границы, тесты как живые спецификации, лёгкая документация ключевых решений и понятная ответственность (кто за что отвечает). Это не ритуалы — это механизмы, которые делают будущие изменения предсказуемыми.
Если вы хотите скорость vibe-кодинга без долгов по поддержке — рассматривайте поддерживаемость как фичу, которую нужно доставлять непрерывно, а не как задачу на «потом».
Дебаг — это место, где разница между vibe-кодингом и традиционной инженерией становится очевидной. Когда вы быстро выпускаете, легко спутать «баг ушёл» с «систему поняли».
Vibe-кодинг часто использует цикл prompt‑and‑try: опишите симптом ИИ, примените предложенный патч, прогоните happy‑path и двиньтесь дальше. Это работает для изолированных проблем, но хрупко, когда баги вызваны таймингом, состоянием или интеграциями.
Традиционная инженерия тяготеет к reproduce‑and‑fix: получить надёжное воспроизведение, изолировать причину и исправить так, чтобы предотвратить класс подобных ошибок. Медленнее сначала, но даёт доверенные и объяснимые фиксы.
Без базовой наблюдаемости prompt‑and‑try деградирует в угадывание. Риск «работает у меня» растёт, потому что локальный запуск не совпадает с прод‑данными, трафиком, правами или конкуренцией.
Полезная наблюдаемость обычно означает:
С этими сигналами вы тратите меньше времени на обсуждения и больше — на исправление.
На практике инструменты могут укреплять хорошие привычки. Например, при деплое и хостинге на платформе типа Koder.ai сочетание быстрой генерации со снимками/откатами уменьшает фактор паники при отладке — особенно когда эксперимент идёт не так и нужно быстро вернуть предыдущую версию.
Когда что‑то ломается, попробуйте последовательность:
Быстрые команды не те, у кого нет багов, — а те, кто может быстро доказать, что произошло, и предотвратить повторения.
Главная разница между vibe‑кодингом и традиционной инженерией — это «спек». В vibe‑кодинге спецификация часто неявная: она живёт в голове, чате или в том, как код сейчас себя ведёт. В традиционной инженерии спек явная: написанные требования, критерии приёмки и дизайн, который другие могут просмотреть до серьёзной реализации.
Неявная спецификация быстра и гибка. Она идеальна, когда вы ещё исследуете проблему, требования нестабильны или стоимость ошибки мала.
Явная спецификация замедляет сначала, но уменьшает цикл переделок. Она оправдана, когда несколько человек будут работать над фичей, когда краевые случаи важны или когда ошибка имеет реальные последствия (деньги, доверие, соответствие).
Не нужно 10‑страничного документа, чтобы избежать путаницы. Два лёгких варианта работают хорошо:
/docs/notes.Цель простая: чтобы будущее‑я (и ревьюеры) понимали ожидаемое поведение без обратного инжиниринга кода.
Полные требования и критерии приёмки оправданы, когда:
Используйте этот небольшой, но достаточный базис:
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
Этот уровень структуры сохраняет скорость vibe‑подхода, но даёт производственной работе чёткую цель и общую дефиницию «готово».
Тестирование — это то место, где vibe‑кодинг и традиционная инженерия наиболее резко расходятся — не потому, что кто‑то заботится больше, а потому что тесты определяют, превратится ли скорость в надёжность или в переделки.
Распространённый паттерн в vibe: сгенерировать код, пройтись по счастливому пути вручную, запустить в прод и чинить по обратной связи от пользователей. Это приемлемо для одноразового прототипа, но хрупко, если на это опираются реальные данные, платежи или другие команды.
Традиционная инженерия опирается на повторяемые автоматизированные тесты. Цель не в совершенстве, а в том, чтобы вопрос «сломали ли мы что‑то?» был дешевым при каждом изменении.
Вам не нужно сотни тестов, чтобы получить ценность. Высокоэффективные слои обычно такие:
ИИ работает лучше, когда тесты задают цель. Два практических варианта:
Гоняться за процентом покрытия — пустая трата. Привязывайте усилия к влиянию:
Хорошие тесты не замедляют доставку — они сохраняют сегодняшнюю скорость от завтрашних пожаров.
Код‑ревью — это то место, где «работает у меня» превращается в «работает для команды». Vibe‑кодинг часто оптимизирует под импульс, поэтому ревью бывает от отсутствия до быстрой самопроверки перед пушем. Традиционная инженерия считает ревью шагом по умолчанию, с peer‑review и запретом на merge без одобрения.
На высоком уровне команды обычно в одной из моделей:
Даже сильные тесты могут упускать корректные, но дорогие в будущем решения:
Скорость можно сохранить, не пропуская шаг безопасности:
Если ИИ написал часть кода, ревьюеры должны явно проверить:
Хорошая культура ревью — это не бюрократия, а механизм масштаба доверия.
Быстрые итерации быстро доставляют ценность, но также быстро доставляют и ошибки — особенно в безопасности, которые не проявляются в демо.
Чаще всего проблемы — не экзотические атаки, а базовая гигиена:
Vibe‑кодинг увеличивает эти риски, потому что код собирается из сниппетов и предложений, и легко принять «выглядит правильно» без проверки модели угроз.
Сниппеты, сгенерированные ИИ, часто тянут библиотеки «потому что работают», а не потому что подходят. Это может привести к:
Даже чистый код не спасёт, если граф зависимостей — самое слабое звено.
Относитесь к проверкам безопасности как к проверке орфографии: автоматически и всегда.
Централизуйте это в CI, чтобы «быстрый путь» был одновременно и безопасным.
Если вы работаете под SOC 2, ISO 27001, HIPAA или похожими правилами, вам нужно больше, чем хорошие намерения:
Vibe‑кодинг всё ещё возможен — но только когда ограждения — это политика, а не память разработчика.
Выбор между vibe‑кодингом и традиционной инженерией — не про идеологию, а про соответствие подхода ставкам. Практическое правило: чем больше пользователей, денег или чувствительных данных, тем сильнее вам нужна предсказуемость вместо чистой скорости.
Vibe‑кодинг хорош, когда цель — быстрое обучение, а не долговечное решение.
Подходит для: прототипов, внутренних инструментов с малой аудиторией, демо для стейкхолдеров, одноразовых скриптов и исследовательских spike'ов («можно ли вообще сделать X?»). Если вы терпите шероховатости и переписывания — скорость реальное преимущество.
Традиционная инженерия оправдывает себя, когда ошибка имеет реальные последствия.
Используйте её для: платежных и биллинговых потоков, медицинских или юридических систем, аутентификации и авторизации, инфраструктуры деплоя и всего, что работает с регламентированными или чувствительными данными. Также она лучше для долгоживущих продуктов с несколькими разработчиками, где важны онбординг, согласованные паттерны и предсказуемые изменения.
Популярный выигрышный приём: vibe, чтобы исследовать; инженерию — чтобы доставить.
Начните с vibe‑кодинга, чтобы сформировать фичу, подтвердить использование и уточнить требования. Когда ценность подтверждена, считайте прототип временным: перепишите или упрочните его с чёткими интерфейсами, тестами, логированием и стандартами ревью, прежде чем делать его «реальным».
| Фактор | Подходит vibe‑кодинг | Подходит традиционная инженерия |
|---|---|---|
| Ставки (цена ошибки) | Низкие | Высокие |
| Количество пользователей | Немного / внутренние | Много / внешние |
| Чувствительность данных | Публичные / некритичные | Чувствительные / регламентированные |
| Частота изменений | Быстрые эксперименты | Плановые итерации |
Если не уверены — предположите, что проект вырастет, и хотя бы добавьте тесты и базовые ограждения перед релизом.
Хороший гибрид прост: используйте vibe‑кодинг для быстрого исследования, затем применяйте дисциплину традиционной инженерии прежде, чем что‑то станет «реальным». Трюк в том, чтобы задать несколько непреложных правил, чтобы скорость не превратилась в счёт за поддержку.
Сохраните быстрый цикл, но ограничьте выходы:
Если вы строите на платформе типа Koder.ai (генерирует веб/сервер/мобильные приложения через чат), эти правила особенно актуальны — быстрая генерация может опередить вашу способность заметить архитектурный дрейф. Режим планирования перед генерацией и разбиение изменений на небольшие ревью‑пригодные шаги помогают сохранить скорость и избежать заплаточного кода.
Если ИИ помогал генерировать код, «закрытие» задачи должно означать:
Когда нужно переходить от прототипа к «реальному», приоритет — чистая трасса передачи. Например, Koder.ai поддерживает экспорт исходников и деплой с кастомными доменами, что облегчает быстрый старт и последующую трансформацию в более строгие инженерные контролы без переписывания с нуля.
Отслеживайте несколько сигналов еженедельно:
Если эти показатели растут, а скорость доставки остаётся прежней, вы платите проценты по долговым обязательствам спешки.
Запустите на одной низко‑рисковой фиче или внутреннем инструменте. Задайте ограждения (линтеры, тесты, PR‑ревью, CI). Запустите, измерьте указанные метрики и ужесточайте правила только там, где данные показывают боль. Итеративно двигайтесь, пока команда не научится двигаться быстро, не оставляя за собой хаоса.
Vibe-кодинг — это быстрый итеративный подход, где сильно опираются на сгенерированный ИИ код и интуицию, используя цикл prompt → generate → try → adjust.
Традиционная инженерия более структурирована: уточняются требования, делается набросок дизайна, реализуют с тестами, проходят код-ревью и сливают изменения с проверками, которые уменьшают неожиданные проблемы.
Vibe-кодинг обычно выигрывает на раннем этапе, когда нужно быстро собрать известные части:
Скорость достигается за счёт минимального планирования и быстрого получения обратной связи от работающего приложения.
Традиционная инженерия часто выигрывает с течением времени, потому что уменьшает «налог на переделку» (rework tax): очистка, регрессии, дублирующая логика и неожиданные побочные эффекты.
Вы платите больше в начале за ясность и согласованность, но со временем поставки становятся более предсказуемыми, особенно при росте команды и кода.
«Налог на переделку» — это скрытая временная стоимость, которую вы платите позже за сделанные ранее компромиссы.
Признаки:
Если вы постоянно распутываете вчерашний код, ваша ранняя скорость превращается в долг.
Частые категории риска:
Vibe-кодинг увеличивает скрытый риск, потому что ИИ может подставлять правдоподобный код с непроверенными допущениями.
Измеряйте скорость простыми показателями:
Если cycle time хорош, но lead time растёт из‑за фиксов и переделок, вы платите за скорость нестабильностью.
Минимальная телеметрия перед релизом vibe-кодированных фич:
Эти сигналы позволяют двигаться быстро и понимать, что и почему сломалось.
Высокоэффективная стратегия тестирования для работы с ИИ/快速‑генерацией:
Правило: для важного поведения — минимум счастливый путь + один кейс ошибки.
Держите ревью лёгким и постоянным:
Ревью ловит дрейф дизайна и эксплуатационные проблемы, которые тесты часто не замечают.
Используйте гибридный подход: vibe, чтобы исследовать — инженерить, чтобы доставлять.
Vibe-кодинг подходит для:
Традиционная инженерия нужна для:
Если сомневаетесь, добавьте гарард‑рейлы (тесты, CI, сканирование секретов, базовая логирование) перед релизом в прод.