Цитата

Слышали страшилку, что искусственный интеллект (AI) вот-вот заменит всех программистов? Идея проста: машины будут сами писать код, как роботы собирают других роботов. Но программирование — это не конвейер. Здесь важны экспертиза, талант и даже креатив.

С появлением GitHub Copilot, ChatGPT и Cursor рабочие места не исчезли, но изменился вайб. AI в кодинге стал частью повседневной разработки. Он помогает с автодополнением, навигацией по документации, генерацией кода и оптимизацией архитектуры.

Кодить стало проще. Базовых знаний уже достаточно, чтобы собирать программы из готовых блоков, чинить баги и быстро запускать решения. Этот новый, легкий и продуктивный подход называют «вайб-кодингом». Сегодня мы расскажем, как он работает, какие направления в нем есть, как создается идеальная атмосфера для разработки и почему искусственный интеллект пока что не заменит программистов.

Что такое вайб-кодинг и зачем тут AI?

Вайб-кодинг — это работа программиста, в которой ключевую роль играют настроение, фокус и творческий поток. Технические знания и опыт отходят на второй план, хотя и сохраняют свою значимость.

Если проще, вайб-кодинг — это умение объяснить задачу автоматизированным инструментам и проконтролировать ее выполнение. Программист тут уже не рабочий на конвейере, а инженер, который настраивает оборудование, следит за процессом и оценивает качество готового продукта.

Преимущество, которое дает искусственный интеллект программистам, — это возможность объяснять задачу простыми словами, а не цифрами и алгоритмами. Например, специалист может ввести запрос (промпт): «Сделай анимированный список, который постепенно проявляется на экране при скролле» — так же, как заказчик объяснил бы задачу непосредственному исполнителю. Если запрос полный, логичный и четко структурированный, AI превратит его в безупречный код, которому нужны будут минимальные правила для интеграции.

Появление GPT для программистов и других моделей искусственного интеллекта создало новую нишу для фулстек-разработчиков, дизайн-инженеров и фрилансеров. С ним они тратят намного меньше времени — им не нужно помнить синтаксис, искать примеры или лезть в документацию. Они могут создавать конкурентоспособный продукт сами, без агентств и раздутых проектных команд.

Кодинг с AI содержит больше творчества, чем техники. Программист в нем задает тон, а искусственный интеллект подхватывает идею и максимально раскрывает ее потенциал. О том, как это работает и как войти в эту сферу, рассказываем в следующих разделах.

AI как помощник

С этого начинают большинство девелоперов. Они вводят в свой стек один из трех популярных инструментов и получают солидный буст продуктивности. Вот какие преимущества предоставляет искусственный интеллект программистам:

  • GitHub Copilot — продолжает код в реальном времени. Вы начинаете строчку, он угадывает ваши намерения и предлагает завершение. Через пару часов вы обнаруживаете, что нажимаете Tab чаще, чем другие кнопки.
  • Cursor — интегрирует искусственный интеллект в редактор. Написали код и видите, что он далек от идеала? Выделите этот фрагмент — программа предложит пояснение, исправление очевидных ошибок или рефакторинг.
  • ChatGPT — выступает независимым консультантом. Обычно ему задают вопросы по архитектуре, синтаксису, сложным багам и ошибкам.

В таком случае кодинг с AI похож на работу с персональным помощником. Пока вы занимаетесь основными процессами, он выполняет все те незавидные задачи, которые считаются темной стороной работы девелопера — читает документацию, вспоминает редкие конструкции, анализирует чужой код и разбирает технические задания.

Вайб-кодинг в этом сценарии дает колоссальное преимущество — снижение когнитивной нагрузки. Разработчику не нужно отвлекаться на постоянный поиск или держать все в голове. AI экономит десятки микрорешений за день. Это помогает сосредоточиться на более крупных задачах — архитектуре, логике, UX.

Пример. Фронтенд-разработчица добавляет на сайт типовую форму подписки. Вместо того чтобы искать нужный хук React, она написала в комментарии: «// подписка по email с валидацией и отправкой». Copilot тут же предлагает корректный код. Экономия времени — 15 минут. А с учетом того, что разработчица не отвлекалась на рутину и сохранила стабильный темп, — все 30–40 минут.

AI как соавтор

Для большинства девелоперов такое простое применение AI в кодинге — лишь первый шаг к трансформации рабочих процессов. Чем больше специалист погружается в вайб-кодинг, тем меньше он работает вручную и тем больше принимает на себя роль эксперта-консультанта.

Постепенно разработчик принимает следующий алгоритм работы:

  1. Изучение технического задания. Тут важно понимать суть, направление и общую идею. И еще важнее — уметь объяснять их простыми словами так, как вы объясняли бы своему другу, далекому от IT.
  2. Формулирование задачи. На первом этапе кодинга с AI нужно передать идею искусственному интеллекту. Следует показать, как должен выглядеть результат, какие инструменты доступны и в каком общем направлении можно двигаться. Результатом будет четкое описание архитектуры продукта.
  3. Исполнение. Copilot и GPT для программистов дают лучшие результаты при блочном или модульном подходе. Вначале пишутся большие фрагменты кода, которые покрывают основные функции. Потом они стыкуются друг с другом и крепятся к каркасу архитектуры.
  4. Редактирование. Вайб-кодинг не идеален, и мы подробнее расскажем об этом чуть позже. Большинство фрагментов кода содержат ошибки, которые вылезают на поверхность при интеграции. Их можно исправить вручную или же с помощью искусственного интеллекта, правильно объяснив ему проблему.
  5. Уточнение. На этапе MVP большинству продуктов нужны правки из-за проблем с логикой или изменения технического задания заказчиком. AI вносит их намного быстрее — в отличие от человека, он может читать десятки тысяч строк за секунды.
Пример. Фулстек-разработчик работает над SaaS-сервисом. Он дает задание GPT для программистов: «Нужна функция на Python, которая принимает CSV, валидирует и возвращает JSON с ошибками». Весь процесс — от 5 до 30 секунд. Быстро пробежавшись глазами по строкам, разработчик дает уточнение: «Добавь проверку даты и логирование в файл». И третья итерация: «Добавь вывод отчета в интерфейс». На все про все — пара минут.

По словам одного участника Y Combinator, 95% первых версий его продуктов были полностью сгенерированы искусственным интеллектом. Он сэкономил более 70% времени, повысив свою продуктивность почти вдвое. Конечно, этот сценарий близок к идеалу, но все же он вполне реален. Особенно если учитывать особую атмосферу, которая превращает скучную работу в творческий вайб-кодинг.

Влияние на атмосферу разработки

Кодинг с AI — это непрерывный поток, в котором одна задача цепляется за другую. Работа сливается в цепочку процессов, которую не хочется бросать на половине пути. Благодаря этому вы быстрее осваиваетесь в новом проекте, глубже вникаете в логику и не отвлекаетесь на мелкие проблемы. Это особенно хорошо ощущается в фулстек-программировании или на фрилансе, где получить подсказки от коллег практически нереально.

Ощущение потока может поддерживать и музыка. Спокойная, ритмичная, с минимальным количеством вокала или вообще без него. Эмбиент, транс, психоделика, босса нова, современный джаз — по вашим предпочтениям. Кстати, еще одно преимущество, которое дает искусственный интеллект программистам — генерирует музыку для кодинга. На YouTube есть немало примеров. Треки похожи друг на друга, но все же имеют достаточно отличий, чтобы не надоедать на протяжении нескольких часов.

Пример. Бэкенд-разработчик рассказал, что раньше тратил полчаса на настройку новых эндпоинтов. Музыка + GPT для программистов помогли ему поставить процесс на поток и уменьшить затраты времени до 5 минут. AI генерирует схему, тесты, даже моки. А классная музыка помогает держать ритм и не отставать от искусственного интеллекта.

И еще один важный момент. Вайб-кодинг — это когда у вас все получается, и вы намного реже сталкиваетесь с ошибками. Вас чаще хвалят, ваши проекты быстрее выходят в продакшен. Растут мотивация и удовольствие от работы. Ускоряется продвижение по карьерной лестнице. А это означает, что кодинг с AI точно того стоит.

Хотя полностью забывать о навыках программиста не стоит. И вот почему.

Риски и ограничения

AI в кодинге применяется достаточно давно, и мы уже можем выделить основные проблемы, которые часто встречаются на практике:

  • Машинные галлюцинации. Иногда искусственный интеллект выдает внешне правдоподобный, но нерабочий или далекий от оптимального код. Вам нужна квалификация, чтобы проанализировать его и принять правильное решение.
  • Потеря навыков. Полностью перейдя на вайб-кодинг, вы можете забыть свои навыки. И тогда ваш статус эксперта-консультанта будет под вопросом. Поэтому топовые специалисты все равно пишут до 20–30% кода вручную, просто для сохранения квалификации.
  • Зависимость. Уже встречаются сценарии, когда Copilot управляет программистами, а не наоборот. В результате, искажается само видение проекта, и продукт удовлетворяет требования искусственного интеллекта, а не заказчика и будущих пользователей.

Поэтому GPT для программистов нужно рассматривать как инструмент, а не «волшебную кнопку». Если хотите сохранить статус эксперта, продолжайте совершенствовать свои знания. Все, как раньше, но намного быстрее, интереснее и продуктивнее.

Выводы

Вайб-кодинг — это программирование 2.0. Вместо черной рутинной работы теперь консультации и контроль качества. Вместо скучных процессов — творчество. Вместо соло-разработки — диалог с виртуальным профессионалом.

Но важно понимать, что будущее за теми, кто умеет работать в паре с AI. Не слепо следовать подсказкам, а направлять, редактировать, задавать стиль. Именно это делает вайб-кодинг мощным инструментом. Он объединяет атмосферу и технологии. И это работает.

FAQ

Заменит ли AI программистов?

Нет. Искусственный интеллект еще больше подчеркивает роль живой экспертизы. Современный программист стает руководителем, который видит задачу в контексте и принимает решения.

Можно ли полностью доверять GPT при кодинге?

Тоже нет. Он ошибается и иногда неправильно понимает задачи. Его код обязательно нужно проверять, тестировать и исправлять. Ответственным за продакшен может быть только человек.

Чем AI помогает в вайб-кодинге?

Он экономит силы, берет на себя рутину, помогает войти в поток. Вы больше думаете о смысле кода, а не о его форме. Это и есть вайб.

Читайте также