Представьте: вы говорите с нейросетью на естественном языке, и она не просто генерирует какой-то код, а создает полноценное приложение, готовое к production. Звучит как фантастика? Но вот что интересно — разработчики уже давно пользуются «вайб-кодингом», когда просто болтают с ChatGPT и получают что-то рабочее. Проблема в том, что это обычно превращается в хаос: код хрупкий, документации нет, а технический долг растет как снежный ком.
И вот появляется Codev — открытая платформа, которая предлагает совершенно другой подход. Главная идея: что если саму беседу с AI, все эти разговоры и уточнения, сделать частью исходного кода?
Что такое Codev и почему это вообще важно
В основе лежит фреймворк SP(IDE)R — это методология, которая превращает болтовню с нейросетью в структурированные, версионируемые и проверяемые активы. То есть все, что вы обсуждали, становится частью вашего репозитория. Круто, да?
По словам со-основателя Валида Кадоса, главная идея перевернуть привычный рабочий процесс с ног на голову. «Спецификации и документы — это и есть настоящий код системы», — говорит он. Почти как если бы естественный язык компилировался прямо в TypeScript.
Это решает одну из главных проблем: документация обычно пишется потом, если пишется вообще. Здесь же все наоборот — документация это и есть сам код.
Как работает SP(IDE)R — за кулисами волшебства
Процесс разбит на четкие этапы. Сначала идет Specify — человек и несколько AI агентов вместе берут высокоуровневый запрос и превращают его в конкретные критерии приема. Потом Plan — нейросеть предлагает поэтапный план, который опять же все проверяют.
Дальше для каждого этапа начинается IDE-цикл:
- Implement — AI пишет код
- Defend — защита от багов через тесты
- Evaluate — проверка соответствия спецификации
И наконец Review — команда документирует уроки, чтобы улучшить процесс в следующий раз.
Вот что действительно отличает Codev — это использование нескольких агентов с явной проверкой на каждом шаге. И здесь каждый агент по-своему хорош. Кадос отмечает, что Gemini просто гений в ловле проблем безопасности — поймал критическую уязвимость XSS и даже баг, который мог бы выдать API ключ клиенту (это стоит тысячи долларов). А GPT-5, оказывается, отлично упрощает дизайн. Человек при этом дает финальный вердикт на каждом этапе — вот это спасает от того хаоса автоматизации, который часто портит код.
Даже установка — это AI
Забудьте про сложные инсталляторы. Здесь вы просто просите своего AI агента применить Codev с GitHub. Создатели буквально «ели свою собственную еду» — построили Codev с помощью Codev. Это не просто крутая маркетинговая фишка, а важный момент: естественный язык теперь исполняемый, агент — это интерпретатор. Он сам решает, как лучше интегрировать фреймворк, не вслепую просто что-то применяет.
Числа, которые впечатляют
Создатели запустили интересный эксперимент: дали Claude Opus 4.1 одну и ту же задачу — написать todo-приложение для веб-браузера. Сначала попробовали классический вайб-кодинг. Результат выглядел привлекательно, но когда три независимых AI агента провели анализ, выяснилось: реализовано 0% функциональности, нет тестов, нет базы данных, нет API. Жалко.
Потом запустили ту же модель с тем же промптом, но с SP(IDE)R. На этот раз получилось: 32 файла исходного кода, 100% функциональности, пять наборов тестов, SQLite база данных, полноценное RESTful API. И все это без того, чтобы человек писал хоть одну строчку кода вручную.
Кадос считает (и это субъективная оценка), что производительность возрастает в три раза. Один из LLM агентов даже заметил, что результат выглядит как работа хорошо организованной инженерной команды. Именно это и было целью.
Но есть нюанс: меняется сама роль разработчика
Вот что действительно интересно — вы перестаете быть тем, кто пишет код. Вы становитесь архитектором системы и ревьюером. На первые этапы (спецификация и планирование) может уйти от 45 минут до двух часов сосредоточенной работы.
Совсем не то, что в других платформах, где один промпт и через пару минут якобы готовое, масштабируемое приложение. Смешно, правда?
По мнению Кадоса, весь его вклад — это фоновое знание, которое он применяет к спецификациям и планам. И это здорово — фреймворк усиливает сильных, а не заменяет их. Сеньорных и более опытных инженеров, которые знают подводные камни.
А вот это вот тревожит: что же будет с джуниорами? Как они будут учиться архитектурному мышлению, если AI будет за них решать?
Будущее: человек и машина в тандеме
Смена парадигмы налицо: основной творческий акт теперь не в написании кода, а в создании точных, машиночитаемых спецификаций. Для крупных команд это огромный плюс — код становится проверяемым, поддерживаемым, надежным. Вся беседа с AI хранится в системе версионирования и проверяется CI — временные чаты становятся серьезными инженерными активами.
Codev предлагает видение, где AI — не хаотичный помощник, а дисциплинированный партнер в структурированном, ведомом человеком процессе.
Кадос честно признает: это создает вызовы для индустрии. Сеньоры, которые отвергают AI, будут отставать от тех, кто его обнимает. И это правда грустно для джуниоров — велик риск, что им не дадут шанса набраться опыта. И это как раз то, что нужно, когда руководишь AI.
Мир разработки меняется прямо сейчас, и вы можете быть в курсе всех новых инструментов и методологий, которые переворачивают индустрию.🔔 Чтобы узнать больше о том, как AI трансформирует разработку, и следить за новостями мира искусственного интеллекта, подпишитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!