Термин «вайб-кодинг» (vibe coding) обозначает новый подход к разработке ПО, когда генеративный ИИ создает код по заданию на естественном языке, а разработчик выступает скорее куратором процесса, а не «писателем» каждой строчки кода. Вместо пошагового набора операторов разработчик формулирует задачу, уточняет требования в диалоге с моделью и получает готовые модули. По сути, это парное программирование с ИИ‑ассистентом. Разработчик, использующей «вайб-кодинг», выступает скорее как архитектор. Он формулирует требования, уточняет детали и управляет направлением разработки. Подобный интерактивный подход набирает популярность в Кремниевой долине. Сооснователь OpenAI Андрей Карпати описал это как «не совсем программирование — я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую‑вставляю что-то, и это в основном работает». Американский венчурный фонд Y Combinator сообщил, что 25% стартапов из зимней набора 2025 года имеют кодовую базу на 95% сгенерированную ИИ. Однако генерируемый код часто требует проверок и доработок человека, а в вопросах надежности и безопасности ИИ‑решения пока далеки от идеала.
В противоположность этому традиционная инженерная школа разработки ориентирована на строгую архитектуру, контроль версий, детальное тестирование и глубокое понимание кода. В «классическом» подходе программист знает синтаксис, методы, библиотеки и следит за качеством каждой строки. Качество продуктов обеспечивается кропотливой разработкой и код‑ревью. Вайб‑кодинг же сокращает рутинные задачи, но подчеркивает важность именно инженерного мышления. Как предупреждают российские эксперты, «ИИ не заменит инженерное мышление. Он экономит время, закрывает рутину, помогает, но не думает за вас». ИИ способен генерировать фрагменты кода и даже проектировать схемы, но без человеческого контроля может возникнуть иллюзия работы. Поэтому разработчики, использующие ИИ‑ассистентов (Copilot, ChatGPT, Cursor и другие), должны выполнять роль архитектора и верификатора. Проверять контекст, отлавливать баги и поддерживать стандарты качества. Иначе велика вероятность накопления технических ошибок и уязвимостей.
На практике границы применимости подходов уже определяются задачами. Простые прототипы и задачи с четкими, однотипными требованиями может быстро решать даже «новичок», направляя ИИ. Так, глава облачной IDE Replit отметил, что «75% клиентов Replit никогда не пишут ни одной строчки кода» – ИИ генерирует практически весь прототип приложения. Аналогично разработчики используют GitHub Copilot. К примеру, по оценкам, к началу 2025 года Copilot использовали свыше 15 миллионов человек, что в 4 раза больше, чем годом ранее. И в среднем он генерирует почти половину кода программиста, ускоряя задачи на 50–55%. Подобные инструменты позволяют опытному инженеру в разы быстрее собирать приложения и прототипы. Эти тенденции отмечают и крупные компании. Руководители OpenAI прогнозируют, что через пару лет ИИ сможет выполнять работу джуниор‑инженеров.
Однако большинство экспертов сходится, что для масштабных и критичных проектов классические принципы остаются необходимыми. Без тщательной архитектуры и понимания структуры сложные системы не устоят. Как уже писал Forbes, даже если вайб‑кодинг ускоряет разработку, долгосрочная надежность от этого страдает. Без адекватного код‑ревью и отладки ИИ‑код сложнее сопровождать и безопасно использовать. В корпоративной среде решения на основе ИИ рассматриваются скорее как мощный инструмент, а не замена специалиста. По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Финансового университета при Правительстве РФ, «вайб-кодинг» является хорошим подходом для опытных разработчиков, которые не только написали не мало строк кода в ручную, но и занимались код-ревью ПО, а также имеют глубокое понимая взаимодействия различных модулей и библиотек разрабатываемого приложения. Иными словами, сочетание алгоритмов и профессионального опыта дает лучшие результаты. Люди задают стратегию и общую логику, а ИИ берет на себя выполнение рутинных задач.
Уже сегодня индустрия смещает акценты в требуемых навыках. Аналитики McKinsey отмечают, что ИИ меняет весь жизненный цикл разработки ПО. От разработчика требуется умение оценивать и ревьюить код, созданный ИИ. Также понимать, как давать обратную связь модели, уметь комбинировать разные ИИ-инструменты и глубоко погружаться в бизнес-контекст. В этой связи не менее важным навыком является коммуникация, т.е умение взаимодействовать с продукт‑менеджерами, заказчиками и коллегами. Параллельно трансформируются и роли команды по разработки. В результате пересечение функций разработчика и продакт-менеджерам может появится новая гибридная роль в команде.
Российские компании тоже активно экспериментируют и развивают свои инструменты для «вайб-кодинг». Среди российских ИТ-лидеров заметен интерес к своим аналогам ChatGPT и интеграции ИИ в разработку. Например, Яндекс развивает собственную нейросеть YandexGPT, Сбер – GigaChat, чтобы не отставать от мировых трендов. На отраслевых мероприятиях и хакатонах уже обсуждают, как ИИ‑ассистенты меняют подходы. Но при этом эксперты подчеркивают: никакая технология не отменит фундаментальных принципов инженерии. Как отмечено, «ИИ хорошо работает там, где у команды есть понимание задач, архитектуры и ответственности.
Подытоживая, можно сказать, что вектор развития отрасли лежит не в конфронтации вайб-кодинг и инженерной школы, а в их синергии. Инженерная школа по-прежнему задает фундамент: надежность, масштабируемость и безопасность. Вайб‑кодинг же врывается как новый точка сборки – ускоритель прототипирования и генератор решений. Отрасль движется к гибридной модели, где ИИ‑ассистенты интегрируются в классические процессы, тем самым усиливая разработчиков.