Вайб-кодинг: как ИИ пишет код вместо разработчика и заменит ли его

С февраля 2025 года термин «вайб-кодинг» не сходит с технических форумов и новостных лент. Это подход к разработке, когда вы описываете задачу на обычном языке, а нейросеть генерирует готовый код. Читать каждую строчку необязательно — принимаете результат, указываете на ошибки и итерируете заново.

кто такой вайб-кодер — Раньше правая панель была документацией. Теперь — собеседником. Именно смена роли второго экрана отличает вайб-кодинг от обычной разработки: внимание разработчика переходит с синтаксиса на формулировку намерения. Источник: нейросеть

Можно простыми словами, что такое этот вайб-кодинг?

Вайб-кодинг — программирование через разговор с . Работает так:

Пишете запрос на человеческом языке («сделай бота, который…»).
Нейросеть генерирует код.
Вы запускаете — и если что-то не так, описываете проблему снова.

Цикл повторяете до результата.

Разработчику не нужно удерживать в голове синтаксис языка и писать рутинный код вручную — нейросеть берет это на себя. Задача человека: четко объяснить, что нужно, и оценить результат.

Это очередной мем, или кто-то придумал термин?

Нет, это не мем, а скорее подход к работе. Термин ввел Андрей Карпатий — один из основателей OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla. В феврале 2025 года он в своем микроблоге написал, что «полностью отдается вайбу, принимает весь сгенерированный код без чтения и не думает о том, что код вообще существует».

Однако Карпатий оговаривался, что речь о throwaway weekend projects — одноразовых экспериментах выходного дня. Но формулировка vibe coding разлетелась — и многие стали применять тот же подход к серьезным проектам. Это и создало большую часть проблем, о которых говорят сегодня.

ИИ-помощник: как выбрать личного ассистента для задач, работы и учебы

6 минут1 418

Подождите, так он даже не читал код, который принимал?

Именно. Карпатий описывал разработку через голосовые команды с инструментом SuperWhisper — принимать все предложения ИИ без ревью и передавать сообщения об ошибках обратно в чат без разбора.

Но это не безрассудство, а сознательный выбор скорости над контролем там, где ошибка не критична.

Для быстрого прототипа такой подход работает. А например, для банковского — нет.

Тогда как это выглядит на практике?

Допустим, нужен Telegram-бот на Python, который по ссылке на GitHub возвращает название репозитория, автора и количество звезд. Пишете именно это в Cursor или аналогичный инструмент. ИИ генерирует код.

Запускаете — видите ошибку. Копируете текст обратно в чат. Получаете исправленное. Повторяете, пока не заработает безупречно.

Инструменты вроде Cursor и Windsurf при этом видят весь проект целиком: понимают структуру файлов и редактируют несколько файлов одновременно с учетом контекста. Это принципиально отличает их от обычного чата с нейросетью.

как писать код с нейросетью — Цикл «запрос → код → ошибка → снова» выглядит автоматическим — до этого момента. Предупреждение в редакторе — точка, где нейросеть останавливается и ждет человеческого решения, а не следующей команды. Источник: нейросеть

Реально ускоряет работу, или это маркетинг?

Ускоряет, но неравномерно. В среднем растет скорость:

на 26% — выполнения задач;
на 51% — рутинных операций (шаблонного кода, API-интеграций, );
до 81% — генерации boilerplate-кода.

Чем сложнее задача, тем меньше выигрыш. Сложные алгоритмы ускоряются лишь на 18%, а работа с безопасностью — на 12%, потому что время на ревью нивелирует скорость генерации.

Исследование показало: 62% вайб-кодеров называют главным мотивом именно скорость, а не желание избавиться от знаний.

И насколько безопасен код, который пишет ИИ?

Это ключевая проблема. В 2025 году исследователи из Carnegie Mellon, Columbia и Johns Hopkins протестировали код ИИ-агентов. Функционально корректными оказались 61% решений, но безопасными из них — лишь 10,5%. Около 90% рабочего кода содержат уязвимости.

Veracode проанализировала 1600+ образцов кода от моделей GPT-4, GPT-3.5 и Codex (все от OpenAI). 45% содержали серьезные уязвимости — , ошибки авторизации, проблемы с валидацией данных.

«Лаборатория Касперского» фиксирует: за два года ситуация принципиально не изменилась.

Как работодатели используют искусственный интеллект в отборе кандидатов и почему это бесит

5 минут254

Видимо, разработчики больше не нужны. Все коды будут писать нейросети, да?

Нет. Меняется роль — не профессия. Технический директор MD Audit (ГК Softline) Юрий Тюрин формулирует: «ИИ не заменит классическое программирование — особенно там, где важны архитектурные решения, оптимизация, безопасность и интеграция с инфраструктурой. Скорее вайб-кодинг станет повседневным “вторым пилотом” программиста».

А создатель платформы VibeCodeFixers.com Сватантра Сохни считает, что большинство вайб-кодеров — это менеджеры по продукту или владельцы бизнеса, которые создают прототипы. Когда новые функции ломают старые, они обращаются за помощью — и рынок на это отреагировал.

Карпатий в обзоре 2025 года зафиксировал: ИИ пересек порог, за которым серьезные программы можно строить на естественном языке — впервые за историю отрасли. Но это означает не конец разработчиков, а новый тип специалиста: из автора каждой строчки — в архитектора, который ставит задачи, ревьюирует результат и несет ответственность.

Сгенерированный код часто оказывается «сырым»: несогласованный дизайн, плохая оптимизация, функции, которые работают, но выглядят плохо. На биржах фриланса уже встречаются профили «специалистов по очистке вайб-кода» — опытные программисты разгребают последствия.

Что это значит для меня, если только начинаю программировать?

Порог входа снизился: создать рабочее приложение теперь можно без глубокого изучения синтаксиса.

Но базовое понимание того, как работает код, по-прежнему нужно — без него невозможно объяснить ИИ, что именно нужно, и отличить хороший результат от опасного.

Вайб-кодинг — инструмент усиления знаний, а не замена им. Архитектурное мышление, понимание безопасности и умение четко ставить задачи ценятся сегодня выше, чем умение писать код вручную.

Новая роль разработчика — архитектор, а не исполнитель. Прокачать системное мышление и освоить работу с ИИ-инструментами помогут онлайн-курсы: с Халвой их можно оплатить в рассрочку* максимум на 24 месяца без переплат.

Инвестируйте в знания!

Обучение с Халвой — удобно: оплачивайте курсы в рассрочку*. Профессия сейчас, а деньги — потом.

Оформить карту

Какие инструменты для вайб-кодинга самые популярные?

Рынок уже сформировался. Наиболее распространенные инструменты:

Cursor и Windsurf — редакторы кода со встроенным ИИ, понимают контекст всего проекта, редактируют несколько файлов одновременно.
Devin — автономный агент, которому дают задачи как живому сотруднику через рабочий чат.
Claude Code — работает в терминале, без графического интерфейса.
Replit — облачная платформа, позволяет кодить прямо в браузере, включая смартфон.

В России доступны «Алиса AI» от Яндекса и GigaChat от Сбера, хотя это не узкоспециализированные приложения. Юрий Тюрин отмечает: российские команды применяют вайб-кодинг для рутины — генерации шаблонного кода, SQL-запросов, юнит-тестов и документации.

Вся информация о ценах, партнерах и тарифах актуальна на момент публикации статьи.

Действующие магазины-партнеры Халвы