Основная статья: Как искусственный интеллект помогает разрабатывать программное обеспечение
2025: Вайб-кодинг: ИТ-читерство или реальный прорыв в программировании
Вайб-кодинг — это новый подход к созданию программного обеспечения, при котором разработчики формулируют свои задачи на русском, английском или ином естественном языке, а искусственный интеллект генерирует код. В таком формате фокус специалиста смещается на роль проверяющего: он не пишет алгоритм, но тестирует полученные результаты методом проб и ошибок. Подход ускоряет прототипирование — создание первых рабочих версий программ для быстрой проверки идеи на практике — и позволяет создавать собственные приложения даже новичкам, что уже кардинально трансформирует сферу стартапов. В чем состоит суть вайб-кодинга, как он влияет на индустрию, каковы возможные риски, связанные с информационной безопасностью, 6 мая 2025 года рассказали в НИТУ МИСИС.
Как сообщалось, вайб-кодинг — это когда разработчик работает на уровне намерений, а не реализации, часто принимая сгенерированный ИИ код без детального анализа. При этом новизна технологии проявляется в двух аспектах. Во-первых, она основательно меняет рабочий процесс разработки: естественный язык становится полноценным интерфейсом для написания кода. Во-вторых, технология упрощает вход в программирование, позволяя даже новичкам создавать приложения без глубоких технических знаний.ИТ-конференция True Tech Day 3.0 с участием российских и зарубежных экспертов пройдет 6 июня 
Сам по себе вайб-кодинг возник не на пустом месте. Хотя термин получил популярность благодаря бывшему директору по искусственному интеллекту в компании Tesla и соучредителю OpenAI Андрею Карпати, сама идея программирования через диалог с искусственным интеллектом формировалась и развивалась на протяжении последних трёх лет. В 2025 году у индустрии, появилось чёткое название для явления, которое уже давно набирало силу. И, пожалуй, именно благодаря такой точной формулировке стало проще осознать, почему этот подход оказался столь близким и удобным для разработчиков по всему миру.
Кроме вайб-кодинга существует ноу-кодинг — это два принципиально разных подхода к созданию программных продуктов, которые часто сравнивают, но редко разграничивают. Суть в том, что оба метода дополняют друг друга, обслуживая разные сегменты пользователей, а не конкурируют между собой. Разработчики взаимодействуют с ИИ-ассистентами, которые генерируют код, но при этом должны обладать пониманием программирования для эффективной верификации результатов. Ноу-кодинг (также известный как low-coding) полезен для начинающих программистов или команд с ограниченным ресурсом на разработку. Ноу-кодинг основан на визуальном моделировании с использованием уже существующих библиотек алгоритмов, которые будут выполняться каким-то готовым приложением. То есть, пользователь не всегда взаимодействует с кодом напрямую или сводит это к минимуму. Хотя уже понятно, что вайб-кодинг может стать стимулом для роста ноу-кодинг рынка и ускорить популяризацию этого формата.
Современная экосистема сервисов для вайб-кодинга включает в себя несколько ключевых категорий:
- большие языковые модели (LLM),
- редакторы кода с интеграцией LLM,
- голосовые интерфейсы,
- платформы для быстрой генерации простых проектов и сайтов,
- инструменты автоматической проверки и тестирования кода.
Самое быстрое погружение в вайбкодинг возможно с помощью разных «однокнопочных» сервисов, где можно буквально с одного запроса реализовать простое приложение прямо в браузере — среди таких можно попробовать Google Firebase Studio, bolt.new или same.new. Также можно попробовать классические режимы чата с LLM, то есть как обычно просто написать LLM «помоги создать мне приложение, которое будет уметь…». Для таких целей среди российских LLM можно попробовать Yandex GPT 5 и GigaChat 2.0 от Сбера. Зарубежные аналоги — DeepSeek, ChatGPT-4o (OpenAI), Claude 3.7 Sonnet (Anthropic). Но они подходят, если пользователь уже разобрался «куда копировать код», чтобы он работал. А если не разобрался, то они же и помогут это сделать. И если пользователю хочется максимально ускорить процесс вайбкодинга, то можно использовать нейросети прямо в редакторе кода. Для этого активно используются Cursor, GitHub Copilot, Tabnine, а в России — SourceCraft Code Assistant от Yandex Cloud и GigaCode от GitVerse (включая IDE GigaIDE). А для ускоренной генерации лендингов с помощью ИИ применяются платформы вроде Framer AI и Tilda AI.
Несмотря на быстрый рост и разнообразие решений, индустрия вайб-кодинга сталкивается с рядом технологических ограничений:
- Современные LLM не всегда сохраняют контекст проекта на протяжении всей сессии, что приводит к переписыванию или поломке ранее сгенерированного кода.
- Нередко модели «забывают» о частях задачи, и разработчику приходится вручную уточнять и дополнять командами.
- LLM не гарантируют защиту от уязвимостей, особенно в сложных проектах, где требуется глубокий опыт программирования.
- Автоматизация взаимодействия с Git и аналогами пока ограничена, что снижает удобство работы в команде.
- Хотя технология уже позволяет автоматизировать тестирование, интерфейсы и сервисы для вайб-кодинга пока не сделали этот процесс полностью удобным и автоматическим. Нужно дорабатывать запросы к нейросети и объяснять ИИ, что нужно протестировать.
Одним из наиболее востребованных применений вайб-кодинга стало прототипирование. Многие стартапы прибегают к этому методу для быстрой сборки минимально жизнеспособных продуктов (MVP), которые позволяют протестировать гипотезу на ранней стадии. Классические методы проверки концептов, такие как «Волшебник из страны Оз» и «Фальшивая дверь», позволяют тестировать идеи с минимальными ресурсами. В первом случае функционал продукта имитируется вручную: например, пользователь взаимодействует с интерфейсом, не зная, что «за кулисами» операции выполняет человек, а не алгоритм. Во втором — создается фиктивный элемент (кнопка, страница), который не несёт никакой функции, но собирает данные о спросе пользователей. С появлением нейросетей к этим методам добавился третий — генерация прототипов с помощью ИИ. Нейросети автоматически создают рабочие версии продукта на основе описания, сокращая время разработки с недель до часов.
Доступным стало использование кода в кустарных проектах и софте для личного пользования. Например, если пользователю давно хотелось сделать приложение для учёта продуктов в холодильнике — вайб-кодинг позволяет реализовать такую идею буквально за один-два вечера. Вайб-кодинг позволил быстрее прототипировать идеи и проверять концепты. Например, когда нужно доработать визуальную часть готового решения, чтобы показать заказчику, как будет выглядеть итоговый продукт, достаточно оперативно внести правки с помощью ИИ. А ещё с нейросетями можно создавать личные проекты: то, что раньше разрабатывалось за неделю, теперь тратится пару вечеров — достаточно просто описать задачу, а ИИ генерирует код.
Однако метод вызывает серьёзные опасения относительно утечки информации, поддержки ПО после его запуска и потенциальной потери разработчиками фундаментальных навыков программирования. Будущее, вероятно, будет включать гибридный подход, который сбалансирует преимущества как традиционных методов, так и вайб-кодинга.
Отдельно эксперты отмечают образовательный потенциал данного метода. Сегодняшняя система обучения только начинает осмысливать, как интегрировать LLM в учебный процесс. Если в гуманитарных дисциплинах — филологии, лингвистике — уже идут активные обсуждения по поводу академической добросовестности, то в области программирования вайб-кодинг позволяет изучать логику кода, подходы к решению задач и архитектуру приложений.
Кроме того, вайб-кодинг позволяет автоматизировать задачи, выходящие за рамки классического программирования. Например, с его помощью можно быстро составить SQL-запрос — специальную команду для работы с базой данных, которая позволяет извлекать нужную информацию, — написать формулу для Excel или решить уникальную задачу, связанную с конкретным рабочим контекстом.
И, наконец, наиболее стремительно развивающееся направление — корпоративный вайб-кодинг. Уже компании рассматривают интеграцию LLM как способ оптимизации процессов, ускорения разработки и повышения эффективности команд. Самый оптимистичный экономический эффект по прогнозам будет достигнут именно в B2B-сегменте — когда инструменты вайб-кодинга начнут использоваться внутри организаций на постоянной основе.
Если заглянуть в будущее, можно представить, как в какой-то момент современные технологии вайб-кодинга пересекутся с нейроинтерфейсами. Такой симбиоз способен создать принципиально новые сценарии: от проектирования архитектуры программ исключительно с помощью мысли до интеллектуального тестирования, основанного на ментальном моделировании пользовательских сценариев. Одним из перспективных направлений уже становятся так называемые AI-агенты — интеллектуальные системы, способные брать на себя комплексную автоматизацию всего цикла разработки.
Советы для входа в вайб-кодинг:
- Освоить основы промпт-инжиниринга. Умение правильно формулировать запрос к ИИ — ключ к получению нужного результата. Например, вместо абстрактного «создай сайт для отображения погоды» лучше написать «создай адаптивное одностраничное приложение с использованием React, которое отображает данные о погоде из внешнего API».
- Учет ограничения контекста. Большие языковые модели имеют ограниченное «контекстное окно» — они могут забывать, что было написано ранее, особенно при работе над сложным проектом. Один из лайфхаков — использовать отдельные чаты для разных модулей или этапов разработки.
- Освоение базовой отладки. Даже самые продвинутые LLM могут ошибаться — например, предлагать устаревшие команды установки библиотек или неверные названия модулей. Иногда быстрее самостоятельно найти и устранить ошибку, чем долго пытаться исправить её с помощью ИИ.
- Выбирать подходящий стек технологий. Теоретически, вайб-кодить можно на любом языке — хоть на C++. Но если уровень подготовки невысок, лучше отдать предпочтение более простым и распространённым технологиям, таким как JavaScript, где легко найти документацию и примеры.
- Разбираться в том, что создаётся. Вайб-кодинг — прекрасный способ увидеть, как реализовываются идеи в коде. Необходимо следовать за тем, какой код генерирует ИИ, и пытаться понять, как он устроен. Это поможет не только улучшать результат, но и постепенно развивать собственные навыки программирования.
Главная возможность вайб-кодинга — практически полное отсутствие порога вхождения. С его помощью можно создать простое работающее приложение, даже не обладая серьёзными знаниями в программировании. Однако эффективность работы напрямую зависит от того, как пользователь взаимодействует с нейросетью и какие инструменты выбирает. Например, недавно был кейс, когда блогер в твиттере создал веб-сервис с монетизацией с помощью вайбкодинга и у него появились реальные клиенты, но т. к. он был без бэкграунда создания каких-либо продуктов, то очень скоро его сервис взломали и его пришлось закрыть. Но известно, что вся эта концепция точно не хайп и она найдёт свое применение на рынке, будет появляться все больше новых сервисов, классных историй успехов и провалов.
