Vibe Coding: принципы и применение в программировании

Вайб-кодинг (от англ. vibe coding) — это совершенно новый взгляд на программирование, который колоссально меняет традиционные представления о процессе разработки. Вместо привычного набора кода построчно разработчик формулирует свои мысли на человеческом языке, а специальная система на базе искусственного интеллекта преобразует эти идеи в рабочие фрагменты программ.

Концепция вайб-кодинга, как и сам термин, впервые стала известна в начале 2025 года благодаря исследователю в сфере искусственного интеллекта и сооснователю OpenAI Андрею Карпати. Принцип чем-то напоминает процесс управления оркестром: человек, выполняющий роль дирижера, задает основную мелодию, а нейросеть берет на себя всю техническую часть по написанию исходного кода программы, ее отладку и поиск ошибок. Такой подход снижает объем рутинной работы и делает упор на креативность и замысел программиста, позволяя сосредоточиться на творческом процессе и минимизируя рутинную работу.

Сегодня мы более подробно рассмотрим процесс вайб-кодинга, поговорим о технологиях и инструментах для его использования и сделаем выводы о перспективах и будущем данного подхода.

Инструменты и технологии для вайб-кодинга

Для того чтобы начать использовать вайб-кодинг, существует множество программ и инструментов. Ниже перечислены основные и самые популярные сервисы и платформы, которые активно используются в процессе вайб-кодинга.

GitHub Copilot — это инструмент от компании GitHub, создателя одноименного хостинга IT-проектов.

В основе работы GitHub Copilot лежит искусственный интеллект, а именно используются несколько моделей, среди которых: GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, o1, o3, o3-mini, o4-mini, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flash и Gemini 2.5 Pro.

Инструмент интегрируется в различные редакторы кода, такие как VS Code или JetBrains IDE. Copilot также можно использовать в веб-интерфейсе и в консольном режиме (например, через терминал Windows).

Среди функций сервиса можно отметить автодополнение строк кода, генерацию функций или целых блоков разрабатываемой программы с использованием запросов пользователя, а также предоставление доступа к библиотекам и готовым шаблонам.

GitHub Copilot является платным сервисом и доступен по подписке. Однако существует бесплатный пробный период с ограниченным функционалом, который позволяет ознакомиться с сервисом до его покупки. GitHub Copilot предлагает 4 платных тарифа, которые отличаются количеством разрешенных запросов и наличием дополнительных функций. 

Cursor — специализированная IDE (integrated development environment — интегрированная среда разработки), созданная с целью быстрого и эффективного написания исходного кода программ.

«Под капотом» используется модель GPT-4. С помощью Cursor можно генерировать программный код на одном из множества поддерживаемых языков программирования (Python, JavaScript/TypeScript, Swift, C, Rust и другие), находить и исправлять ошибки в программном коде, а также получать разъяснения любых фрагментов разрабатываемой программы.

Среди дополнительных функций можно выделить интеллектуальное автодополнение, автоматическое создание документации (например, файлов README), а также возможности Multi-Edits и Smart Rewrites для быстрого рефакторинга кода.

Claude Code (Anthropic) — инструмент для программирования, основанный на модели Claude Sonnet 3.7, который может создавать различные программы, запускать тесты и исправлять ошибки. Сервис разработан американской технологической компанией Anthropic и впервые был публично анонсирован в марте 2023 года.

Claude Code специально создавался с упором на работу с программным кодом и задачами, связанными с программированием. Инструмент помогает разработчикам в написании и отладке готового кода, а также решает различные задачи, связанные с программированием на разных языках.

Среди особенностей сервиса можно выделить анализ изображений, скриншотов, UI-элементов с целью предоставить рекомендации или исправить ошибки. В основу Claude Code заложено использование текстовых команд на естественном языке. Как и остальные языковые модели, Claude Code использует машинное обучение и искусственный интеллект для понимания контекста и генерации ответов, что делает ее полезным инструментом для разработчиков.

Windsurf — интегрированная среда разработки (IDE), созданная стартапом Codeium, которая позиционируется как первая «агентная» IDE. В своей работе Windsurf использует специальные автономные агенты, способные выполнять различные сложные задачи.

Сервис обладает обширным функционалом, включающий в себя автодополнения кода, функцию Cascade (глубокое понимание кода и контекста в режиме реального времени, включая анализ зависимостей и структуры проекта) и функцию AI Flows (синхронизация с действиями разработчика, минимизируя необходимость повторного объяснения задач).

Replit Ghostwriter — сервис с поддержкой искусственного интеллекта, созданный для автоматического создания программ без непосредственного написания кода — достаточно ввести текстовый запрос, описав в нем, какую программу необходимо сгенерировать. Ускоряет и упрощает процесс написания исходного кода.

Среди функционала можно отметить функции автодополнения, генерации, трансформации и объяснения кода.

Во все перечисленные инструменты встроены различные языковые модели, такие как GPT и Claude, которые специально обучены на огромных массивах данных включая исходные коды программ, документацию, блоги пользователей. Также каждый сервис обладает своими особенностями. Например Cursor, поддерживает голосовой ввод, позволяя разработчикам использовать голос для генерации идей, вместо ввода текстового запроса (промта).

vds

Преимущества и ограничения вайб-кодинга

Преимущества

• Скорость разработки

Вайб-кодинг существенно ускоряет разработку программ благодаря тому, что все рутинные действия, связанные с поиском ошибок и отладкой кода, берет на себя искусственный интеллект. В качестве примера можно привести создание простейшей игры или веб-сайта, которые могут быть разработаны за несколько часов вместо дней.

• Помощь новичкам

Начинающие программисты и пользователи, не обладающие глубокой технической базой, могут реализовывать свои идеи и проекты, просто описывая их словами. Такие инструменты, как Copilot могут быть полезны при изучении конкретного языка программирования, обучая пользователя основам и синтаксису языка.

• Автоматизация рутинных задач

Польза искусственного интеллекта заключается в решении рутинных задач — исправлении ошибок, тестировании и отладке кода, что освобождает время для творческих или бизнес-задач.

• Использование сторонних технологий

Пользователи могут изучать новые технологии и экспериментировать с ними даже при отсутствии опыта. Например, если пользователь разрабатывает микросервисное приложение, и ему необходима СУБД или брокер сообщений, искусственный интеллект поможет правильно интегрировать сторонний сервис с функционалом разрабатываемой программы.

Недостатки

Несмотря на явные преимущества, вайб-кодинг также обладает некоторыми недостатками, которые могут свести к нулю все его преимущества, особенно при использовании в коммерческой разработке.

• Качестве сгенерированного кода

Сгенерированный код может содержать ошибки или уязвимости. Эти ситуации особенно опасны, если разработчик использует готовый код без его предварительной проверки и тестирования.

• Ограниченное использование

В production-окружениях, особенно в критически важных системах (например, в государственных и медицинских системах), использование вайб-кодинга может быть сопряжено с рисками из-за возможных проблем связанных как с некорректно сгенерированным синтаксисом, так и с неправильно продуманной логикой. В результате готовый код, сгенерированный нейросетью, может неправильно работать и оказывать негативное влияние на различные компоненты системы.

• Зависимость от ИИ

Чем чаще разработчики прибегают к использованию искусственного интеллекта, тем с большей вероятностью они утратят свои навыки по написанию кода вручную.

• Ограничения на уровне ИИ

Искусственный интеллект не всегда может корректно обрабатывать поступающие запросы. Например, при слишком большом запросе, система может и вовсе не генерировать необходимый код. Также если в запросе присутствует сложная логика выполнения, ИИ может начать некорректно ее выполнять и генерировать неправильный код.

Примеры использования вайб-кодинга на практике

На текущий момент вайб-кодинг уже активно используется в различных сферах, начиная от применения в стартапах и заканчивая разработкой игр и коммерческих продуктов. В качестве примеров можно привести следующие:

• Создание прототипов игр

Один из наглядных примеров использования вайб-кодинга заключается в разработке прототипов игр. Один из разработчиков Microsoft Питер Ян разработал простую трехмерную (3D) игру-шутер, используя такие сервисы, как Cursor и Claude 3.7 Sonnet. В своей работе программист использовал эти сервисы для преобразования своей речи в текст.

Разработка велась следующим образом: программист устно проговаривал ИИ, что именно он хотел бы видеть в игре, а искусственный интеллект делал всю остальную работу сам — написал код, отладил и запустил его. На выходе появился работающий прототип будущей игры.

Еще одно успешное применение обнаружил инди-разработчик под ником Levesio. Он создал симулятор полетов и начал продавать в созданной игре рекламу. За 10 дней автор смог заработать более $38 000.

• Привлечение инвестиций

Несмотря на то, что использование практик вайб-кодинга в процессе разработки крупных программных продуктов может быть сопряжено с рисками, существуют примеры успешного применения данного подхода. В качестве примера можно привести разработку СУБД Supabase, созданной компанией Supabase, Inc в 2020 году. В 2025 году компания привлекла $200 млн инвестиций благодаря своей популярности среди пользователей вайб-кодинга.

Supabase упрощает настройку SQL-баз данных для приложений, что идеально сочетается с инструментами вайб-кодинга. Разработчики используют Supabase как бэкенд-сервис, генерируя код для фронтенда и логики с помощью искусственного интеллекта, благодаря чему ускоряется процесс создания приложений.

• Разработка приложений

Использовать вайб-кодинг можно не только для личных проектов и творчества. Крупные компании также применяют процессы вайб-кодинга в своей работе.

В 2023 году корпорация Apple запустила эксперимент, суть которого заключался в допуске пользователей, не имеющих технического бэкграунда, к созданию приложений путем их диктовки голосовому помощнику Siri. С момента появления инструментов для вайб-кодинга данный подход стал реальностью. Пользователи без навыков программирования могут описывать желаемые функции будущего приложения, а искусственный интеллект (например, GitHub Copilot или прочие инструменты) генерирует готовый код.

• Создание курсов

Курс Vibe Coding 101, запущенный Американским ИИ-экспертом Эндрю Ыном, учит студентов создавать приложения, используя функциональные возможности искусственного интеллекта. За 7 уроков общей длительностью 94 минуты пользователи осваивают основы использования ИИ-инструментов для написания кода будущих программ.

Все эти примеры показывают, что вайб-кодинг отлично подходит для экспериментов, обучения и быстрого запуска идей. Однако не стоит забывать, что для использования сгенерированного кода в production-средах требуется тщательная проверка.

Будущее вайб-кодинга и профессии разработчика

Несмотря на то, что вайб-кодинг меняет парадигму разработки, на текущий момент его все же нельзя назвать полноценным инструментом для замены традиционного программирования. Стоит рассматривать эту технологию как новый инструмент в арсенале разработчика.

К 2027 году, по прогнозам экспертов, ИИ будет генерировать до 25% кода, а в некоторых сценариях — до 90%. Это не приведет к полному исчезновению профессии программиста, однако существенно изменит его роль в компании: вместо написания кода он сосредоточится на стратегии, дизайне и контроле качества.

Среди положительных перспектив вайб-кодинга можно выделить следующие:

• Упрощение процесса разработки 
  Любой пользователь, у которого есть потенциальная идея, сможет легко ее реализовать, создав приложение. Это может привести к увеличению количества стартапов и инноваций.

• Существенное изменение задач
  Разработчики будут заниматься не написанием кода программ, а архитектурой, бизнес-логикой и креативными задачами.

• Рост объема инвестиций
  Такие стартапы, как Codeium и Cursor, уже привлекают миллионы долларов, что ускорит развитие инструментов вайб-кодинга.

Однако не стоит забывать и про потенциальные вызовы:

• Риск потери навыков
  Массовое использование вайб-кодинга приведет к тому, что разработчики, особенно молодые специалисты уровня junior, не будут изучать базовые принципы программирования, синтаксис языка, сторонние библиотеки.

• Повышение требований к новым кандидатам
  При найме новых сотрудников компании будут обозначать новые навыки работы. В частности, добавится требование по проведению код-ревью, что может усложнить старт карьеры для новичков.

• Увеличение рисков связанных с безопасность
  Использование вайб-кодинга может привести к росту количества различных уязвимостей. Необходимо тщательно проводить тестирование всего сгенерированного кода.

Надежные VDS/VPS для ваших проектов

Заключение

Несмотря на то, что у вайб-кодинга большие перспективы, не стоит ждать его массового внедрения в абсолютно во все сферы жизни. В частности, его будет достаточно трудно использовать в критически важных системах, где традиционное программирование останется незаменимым. Также разработчикам придется адаптироваться к новым требованиям, осваивая навыки по работе с промт-инжинирингом и развивая критическое мышление. Вайб-кодинг переосмысляет процесс разработки и расширяет границы творчества, однако он требует ответственного подхода, как и при использовании других нейронных сетей.