Вайб-кодинг: Будущее программирования

Автором термина является Андрей Карпатый, бывший исследователь OpenAI, который описал этот подход как взаимодействие с ИИ через голосовые команды или текстовые запросы.

В России этот тренд набирает обороты: по данным издания «Коммерсант», количество вакансий для вайб-программистов с начала 2025 года выросло на 27%. Зарплаты таких специалистов в Москве и Санкт-Петербурге достигают 140 тыс. рублей, что сопоставимо с доходами PHP-разработчиков среднего уровня.

Как работает вайб-кодинг?

Процесс вайб-кодинга включает несколько этапов :

1. Формулировка задачи: разработчик описывает на естественном языке, что должен делать код.
2. Генерация кода: ИИ (например, GitHub Copilot или Claude) создает код на основе запроса.
3. Итерация и проверка: программист проверяет код и уточняет запрос, если нужны правки.
4. Тестирование и внедрение: готовый код интегрируется в проект.

Инструменты вайб-кодинга

Среди популярных инструментов, которые используют вайб-кодеры:

1. GitHub Copilot: более 15 млн пользователей.
2. Cursor AI: интегрируется с VS Code и предлагает умные подсказки.
3. Replit: позволяет создавать приложения без написания кода.
4. Claude Code: специализируется на сложных запросах.
5. Tabnine: предлагает автодополнение кода на основе ML.

🚀 Эти инструменты не только генерируют код, но и обучаются на стиле программиста, предлагая персонализированные решения.

Плюсы и минусы вайб-кодинга

Преимущества:

• Скорость разработки: сокращение времени на рутинные задачи.
• Доступность: даже новички могут создавать сложные продукты.
• Фокус на творчестве: опытные разработчики могут сосредоточиться на архитектуре и инновациях.

Риски:

• Потеря навыков: чрезмерное использование ИИ приводит к деградации профессиональных умений.
• Безопасность: код может содержать уязвимости, а его обслуживание обходится дороже.
• Зависимость от технологий: без ИИ такие программисты становятся неконкурентоспособными.

Будущее вайб-кодинга

Вайб-кодинг — это не просто тренд, а полноценный сдвиг в индустрии. По данным Stanford AI Index 2025, ИИ-модели показывают рост производительности на 71,7% в задачах, связанных с разработкой ПО. Однако эксперты предупреждают:

«Создание продакшен-кода с помощью вайб-кодинга рискованно. Большая часть работы программистов — эволюция существующих систем, где качество и понимание кода критически важны».

Компании уже сталкиваются с последствиями: код становится «тяжелым», требует мощного железа и сложнее в обслуживании. Кроме того, возникают этические вопросы — например, ИИ-ассистенты иногда отказываются генерировать код, заявляя: «Я не могу сделать это за вас, вы должны разработать логику самостоятельно».

Заключение

Вайб-кодинг — это двойной феномен. С одной стороны, он демократизирует разработку, позволяя даже новичкам создавать продукты. С другой — порождает культуру «лени», где программисты рискуют потерять свои навыки. Как заметил Кирилл Семион (гендиректор НЦК ИСУ), обильное использование ИИ может привести к дополнительным расходам из-за увеличения сложности кода.

Этот тренд требует баланса: ИИ должен быть помощником, а не заменой мышления. Иначе культ вайб-кодинга может превратиться в культ невежества.

Важные определения

Вайб-кодинг (Vibe Coding) — методология разработки программного обеспечения, при которой первичным способом создания кода является его генерация с помощью ИИ на основе задач, сформулированных разработчиком на естественном языке. Ключевая идея — не писать код вручную, а направлять и корректировать работу нейросети.

ИИ-ассистент (AI Assistant) — инструмент на основе машинного обучения, предназначенный для помощи разработчику. В контексте вайб-кодинга это системы вроде GitHub Copilot или Claude Code, которые генерируют, дополняют и анализируют код по текстовому запросу.

Естественный язык (Natural Language) — язык, на котором общаются люди (например, русский или английский), в противоположность формальным языкам программирования. Суть вайб-кодинга — перевод задач с естественного языка на язык машинный.

Итерация (Iteration) — циклический процесс повторения этапов уточнения запроса и генерации кода до тех пор, пока результат не станет удовлетворительным. Это ключевой этап взаимодействия между программистом и ИИ.

«Тяжелый» код («Heavy» Code) — сгенерированный ИИ код, который может быть избыточным, неоптимальным с точки зрения производительности, сложным для чтения и поддержки человеком. Зачастую такой код требует больше вычислительных ресурсов для выполнения.

Особое мнение

В то время как рынок активно обсуждает рост вакансий и зарплат вайб-кодеров, существует иная точка зрения на это явление. Некоторые эксперты считают, что термин «вайб-кодинг» и выделение его в отдельную профессию — это лишь временный маркетинговый ход, который маскирует более глубокие и фундаментальные изменения в индустрии.

Согласно этой точке зрения, умение формулировать задачи для ИИ не создает новую специальность, а просто становится новым обязательным навыком для всех разработчиков без исключения, подобно тому, как когда-то им стало умение пользоваться поиском в интернете или системой контроля версий Git.

Таким образом, настоящим будущим программирования видится не разделение на «вайб-кодеров» и «традиционных кодеров», а появление «инженеров-промптов» (Prompt Engineers) или «архитекторов ИИ» — высококвалифицированных специалистов, которые не просто пассивно используют генерацию кода, а:

• Глубоко понимают архитектуру и принципы работы программных систем.
• Способны разбивать сложные задачи на идеально сформулированные, последовательные запросы к ИИ.
• Проводят тщательный аудит и рефакторинг сгенерированного кода, обеспечивая его безопасность, эффективность и сопровождаемость.
• Обучают и кастомизируют ИИ-ассистенты под конкретные нужды проекта и стиль команды.

В этой парадигме базовые навыки ручного написания кода не теряют актуальности, а становятся еще важнее, так как только они позволяют критически оценивать и дорабатывать результат работы нейросети. Угроза заключается не в появлении нового инструмента, а в соблазне использовать его без глубокого понимания основ, что и ведет к появлению «тяжелого» кода и дополнительным издержкам.