Британский словарь английского языка Collins назвал термин «vibe coding» (вайбкодинг) словом 2025 года. Лингвисты Collins отмечают, что данное понятие отразило культурный сдвиг в обществе в сторону использования искусственного интеллекта в различных сферах повседневной жизни.
Разбираемся, что такое «vibe coding», какие плюсы и минусы есть у этого тренда, а также какими инструментами пользуются вайб-кодеры.
Vibe coding
Vibe coding («вайб-кодинг», англ. vibe — «атмосфера», «настроение» и coding — «программирование») — новый подход к программированию: пользователь на обычном языке объясняет нейросети, какие задачи должна решать будущая программа или как она должна выглядеть, а искусственный интеллект самостоятельно генерирует код. Теперь даже человек без навыков программирования может создать работающее приложение.
Вайб-кодинг в феврале 2025 года ввел в оборот словацко-канадский ученый Андрей Карпатый — бывший директор по ИИ в Tesla и инженер-основатель OpenAI. Он рассказал, что для разработки прототипов и проектов выходного дня активно использует нейросети и всё реже перепроверяет результат генерации языковой модели. "Запросы вроде „уменьши отступы на боковой панели вдвое“ стали нормой просто потому, что мне лень искать нужное место в коде".
При этом, для того чтобы общаться с нейросетью сейчас не нужно даже касаться клавиатуры — для запроса можно воспользоваться удобным голосовым вводом. Например, с помощью вайб-кодинга Карпатый разработал MenuGen — это веб-приложение, которое генерирует картинки блюд по фотографии меню. В приложении есть механизм аутентификации пользователей и форма оплаты подписки, — всё это сделала нейросеть.
Инструменты вайб-кодинга
Сейчас существует большое количество инструментов для вайб-кодинга: от классических IDE до полноценных ИИ-агентов, и с каждым месяцем появляются новые редакторы и помощники. Ниже приведены лучшие редакторы кода и IDE.
GitHub Copilot — ИИ-ассистент для разработчиков от компании GitHub, которая развивает одноимённый хостинг IT-проектов.
Под капотом у Copilot работает связка моделей: 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 встраивается в популярные редакторы кода вроде VS Code и IDE от JetBrains, а также доступен в веб-интерфейсе и через консоль, например в терминале Windows.
Copilot умеет дописывать строки кода, генерировать функции и крупные фрагменты программы по запросу, а ещё подсказывает подходящие библиотеки и предлагает готовые шаблоны.
Cursor — ответвление Visual Studio Code, куда встроили различные ИИ-модели. По сути, это полноценная среда разработки для вайб-кодинга: можно выбрать модели от OpenAI, Google, DeepSeek, Anthropic и других.
Встроенный ИИ ведёт себя не как обычный «генератор кода», а как условный тиммейт: видит весь проект, редактирует существующие файлы, создаёт новые. Достаточно описать, какое приложение нужно, — Cursor подготовит окружение, накидает структуру, разобьёт код на модули и поможет отловить ошибки. Интерфейс почти не отличается от VS Code, так что привыкать к нему недолго.
Windsurf — ещё один «родственник» VS Code и основной соперник Cursor. Он также генерирует код и управляет проектами, но делает ставку на максимально простой и лёгкий интерфейс. Редактор рассчитан на тех, кто не живёт в больших IDE каждый день.
Весной 2025 года OpenAI купила Windsurf за 3 млрд долларов, так что можно ожидать эксклюзивные фичи, которых не появится у конкурентов.
Replit — облачная среда разработки с ИИ-агентами. Особенно удобна для тех, кто пишет веб-сервисы и мобильные приложения: готовое приложение можно сразу задеплоить на инфраструктуру Replit.
Главная особенность — всё работает прямо в браузере. Можно править код даже с телефона. Обратная сторона — браузерный редактор обычно ощутимо медленнее нативных IDE.
Devin позиционируется как автономный ИИ-разработчик, которого можно подключить к рабочему процессу почти как отдельного сотрудника. Бота добавляют в командный чат, выдают задачи из трекера — дальше Devin изучает репозиторий, задаёт вопросы по требованиям и начинает работу.
По завершении он пушит изменения в репозиторий и формирует отчёт. Такой формат особенно полезен для рутины: миграции на другой язык, обновление зависимостей и т.д.
Claude Code — инструмент для работы через терминал. В основе лежит модель Claude 4 Opus: она создаёт новые проекты, вносит правки в существующие и синхронизирует изменения с удалённым репозиторием.
Так как всё управление идёт из командной строки, продукт в первую очередь ориентирован на опытных разработчиков. Новичкам, как правило, проще начать с графических редакторов.
Cline — открытый ИИ-агент-программист в формате плагина. К нему можно подключить почти любую модель, указав свой API-ключ от ИИ-провайдера.
GigaStudio — агент от команды «Сбера». Сейчас он умеет генерировать проекты на React, Next.js и TypeScript; в планах поддержка Vite.js, Python, Go и Flutter. Плюс есть связка с GigaIDE — собственной IDE от «Сбера».
JetBrains AI — набор встроенных ИИ-ассистентов для IDE JetBrains. В него входят:
- Junie — «джун-агент», которому можно доверить простые участки кода и разбор несложных ошибок;
- AI Assistant — чат внутри IDE, который помогает с вопросами по разработке.
Оба инструмента интегрированы в продукты JetBrains: PyCharm, Android Studio, IntelliJ IDEA и другие среды.
Плюсы и минусы вайб-кодинга
Возрастание роли ИИ в программировании, как и в других сферах, вызывает полярные мнения.
К плюсам вайб-кодинга можно отнести:
- Избавление от рутины — нейросети отлично справляются с исправлением ошибок, оптимизацией определённых фрагментов кода и документированием проектов.
- Ускорение разработки — ИИ генерирует черновой код, упрощает отладку и помогает быстро выпускать прототипы.
- Более низкий порог входа — раньше для разработки даже простенького сайта надо было изучать основы JavaScript, HTML, CSS и много практиковаться. Сейчас с кодом может помочь ИИ-агент.
Минусы вайб-кодинга
- Нейросети часто совершают ошибки — они могут галлюцинировать: выдумывать факты, перевирать информацию. Использование ответов ИИ без проверки — быстро, но чревато багами и техдолгом.
- Проблемы с безопасностью — в некоторых компаниях использование ИИ-помощников запрещено или ограничено из опасений за качество и лицензии. Например, компании вроде Samsung вводили внутренние ограничения после утечки служебного кода через чат с ИИ (случаи, когда сотрудники случайно отправляли конфиденциальные фрагменты кода внешнему сервису).
- Риск потери навыков — при полном доверии ассистентам падает умение писать и читать код вручную.
- Нейросети не всесильны — не стоит доверять разработку крупных, сложных систем ИИ.
Заключение
Нейросети стремительно развиваются, и принципиальное их игнорирование, скорее всего, не даст никаких преимуществ. Как и не даст преимуществ поручение всей работы ИИ-помощникам. Как и во всем другом, при использовании нейросетей важно руководствоваться принципом золотой середины.
Важно понимать, что вайб-кодинг — это симбиоз человека и машины. ИИ способен генерировать сотни строк кода за секунды, но он не всесилен. Разработчик остается в роли редактора и архитектора: он направляет модель, проверяет логику, интегрирует разные части системы.
У AI-программирования по-прежнему есть свои риски и слабые места. ИИ пока не может гарантировать качество и нести ответственность за ошибки в коде. Лучшие практики требуют тщательного code review, тестирования и сочетания ИИ с экспертизой человека. Нейросети могут ускорить вашу работу, но за вами остается последняя проверка на здравый смысл.
По прогнозам некоторых экспертов, к 2027 году ИИ будет генерировать до 25% кода, а в некоторых сценариях — до 90%. Стоит ли рьяно сопротивляться этому, боясь потерять имеющиеся навыки, или начать осваивать нейросети уже сейчас, чтобы приобретать новые? Решать только вам.