Слово 2025 года в технологическом мире — «вайб-кодинг». Разбираемся, что собой представляют сервисы, которые создаются только при помощи генерации кода
Содержание:
- Как устроен вайб-кодинг
- Вайб-кодинг для корпораций: примеры
- Вайб-кодинг для себя: примеры
- Советы тем, кто собирается использовать вайб-кодинг
Материал подготовлен экспертами компании «Технократия».
Как это работает?
Вайб-кодинг — это современный подход к разработке, при котором искусственный интеллект (ИИ) непосредственно участвует в создании программного кода на основании описания задачи на человеческом языке. По сути, разработчик больше фокусируется на описании бизнес-идеи, архитектуры и конечной цели, а рутинные технические вопросы делегирует ИИ, позволяя быстрее переходить от концепции к рабочему продукту.
Такой инструмент остается неоднозначным явлением: с одной стороны, он трансформирует само представление о программировании и открывает новые возможности, с другой — требует осмысленного подхода и знаний для эффективной реализации. На практике этот подход показывает себя по-разному — есть кейсы быстрого успеха и ситуации, когда он не оправдывает ожиданий.
Обычно, когда говорят о вайб-кодинге, подразумевают редакторы кода, которые часто похожи на форки («ответвления») классических IDE вроде Visual Studio Code. Сюда подходят сервисы вроде Cursor, Windsurf, Codex и т.п. Основное отличие от классических редакторов кода — наличие окна для ввода промпт-запроса и выбор модели, которая будет генерировать код на основе запроса.
Как и у любой прорывной технологии, помимо сторонников, есть скептики. У вайб-кодинга это либо луддиты, которые ругают сгенерированные приложения за низкое качество кода и подход к кибербезопасности, либо люди, которые уже считают вайб-кодинг пережитком прошлого. Про последних в своей колонке писал главный редактор издания Venture Bear Мэтт Маршалл — в своем тексте он рассказывал, что на смену вайб-кодингу приходит «роевое агентное программирование» — подход, в котором участники команды разработки заменяются ИИ-агентами: агент-разработчик, агент-тестировщик, агент-критик, агент-безопасник и т.п.
Однако обе категории скептиков сходятся в одном — все говорят про вайб-кодинг, но мало кто знает про успешные кейсы его внедрения в процесс разработки.
Где применяют вайб-кодинг
На практике феномен вайб-кодинга делится на два основных сегмента использования.
1. Решение реальной «боли» в бизнес-процессе
В первом сегменте находятся специалисты, команды и небольшие бизнесы, которые используют вайб-кодинг для автоматизации и решения конкретных рабочих задач. Как правило, это инициируется существующей проблемой внутри компании или сферы деятельности: устаревшими процессами или отсутствием нужных инструментов под конкретную задачу. Так рождаются, например, приложения, подобные HR-ботам для анкетирования, корпоративным системам бронирования, инструментам мониторинга или автоматизированным генераторам форм и документов. Такие проекты всегда решают прикладную задачу и зачастую становятся внутренними продуктами, которые упрощают или оптимизируют работу для себя или команды.
2. Вайб-кодинг «ради фана»
Второй сегмент объединяет энтузиастов, студентов, начинающих специалистов и креаторов, которым интересен сам процесс создания новых решений с помощью ИИ. В этом случае вайб-кодинг превращается в площадку для экспериментов: приложения для общения с любимыми персонажами, игры, банальные чат-боты, автоматические генераторы изображений или мобильные приложения под себя. Здесь задачей становится не столько решение проблемы, сколько креатив, тестирование новых технологий и желание удивить себя и окружающих быстрыми результатами без вложений и сложной подготовки.
Эти два направления — прикладная и более творческая работа с вайб-кодингом — задают общий тон развития подхода. Посмотрим, как все это работает на реальных кейсах и действительно ли это работает.
Вайб-кодинг для бизнеса
Конструктор анкет для HR
В компании столкнулись с тем, что оформление командировок и виз постоянно съедало время HR-специалистов. Каждый раз приходилось вручную собирать и заполнять анкеты, искать нужные поля, прикладывать справки и сканы. Типовые инструменты вроде «Google Форм» не решали задачу: слишком много нюансов, которые менялись от страны и типа визы, и почти все приходилось дорабатывать руками.
Чтобы не тратить месяцы на согласования и полноценную разработку, продакт-менеджер решил проверить гипотезу быстрым прототипом. Он сам собрал рабочую версию сервиса-конструктора при помощи уже устаревшей на текущий момент GPT-4o: менеджер выбирает страну подачи, страну назначения, тип визы и гражданство — система автоматически формирует нужную анкету.
Уже на следующий день после разработки прототип протестировали на реальном процессе. HR-специалист прошел весь сценарий, сформировал пакет данных и сразу дал обратную связь. Интерфейс оказался понятным, а набор вопросов существенно сократился, потому что система сама убирала лишнее, если данные уже были загружены заранее.
Эксперимент показал, что решение заметно снижает трудозатраты на подготовку документов и устраняет рутинные ручные действия. Самое главное — команда быстро убедилась, что идея жизнеспособна и полезна бизнесу. Теперь продукт можно масштабировать и интегрировать в корпоративный контур, уже опираясь на проверенный рабочий подход.
Разработка прошивок для ЧПУ
В одном из кейсов инженер с многолетним опытом работы решил заняться своим хобби — модификацией прошивки для станка с числовым программным управлением (ЧПУ). Он обнаружил, что среда разработки для этого крайне неэффективна: тестирование приходится проводить прямо на станке, загрузка прошивки выполняется посредством громоздких команд по Telnet, а юнит-тестов практически нет, что делает внесение изменений рискованным и неудобным.
Чтобы решить проблему, он в свободное время создал утилиту на языке Python, которая автоматизировала загрузку прошивки на станок. Код составил порядка 2,6 тыс. строк, при этом предусматривал командный интерфейс и документацию. Работу инженер выполнил всего за несколько часов, одновременно занимаясь другими задачами. В результате инструмент избавил создателя от множества ручных действий и снизил порог входа для доработки прошивки.
Результатом стало то, что сам инструмент был воспринят коллегами как необходимый — они сразу заявили: «понятно, что это нужно». Он позволил ускорить цикл разработки и сделать работу с прошивкой более безопасной и доступной. Проект получил статус открытого программного обеспечения (ПО), что расширяет потенциал его использования и дальнейшего развития.
Прототипирование продуктов в финтехе
Генеральный директор шведской финтехкомпании Klarna Себастьян Семятковски в сентябре 2025 года рассказал, что активно использует ИИ-инструменты для быстрого создания прототипов новых функций. Раньше, когда появлялась идея, приходилось описывать ее разработчикам, ждать оценки, планирования и реализации. Сейчас он может самостоятельно собрать рабочий прототип за считаные минуты и протестировать его на реальных сценариях.
Подход позволяет ему не загружать команду сырыми концепциями: вместо «у меня есть мысль» он сразу показывает что-то работающее и спрашивает, можно ли это развить в продукт. Это делает процесс экспериментов проще, ускоряет появление новых функций и снижает риски ненужной разработки.
Руководитель подчеркивает, что такие методы меняют саму роль топ-менеджера: даже те, кто никогда не писал код, могут напрямую влиять на продукт через «быстрое прототипирование с помощью ИИ». И это уже становится новым стандартом — в технологических компаниях все чаще ожидают, что сотрудники умеют работать с подобными инструментами и самостоятельно проверять свои идеи в действии.
Вайб-кодинг для развлечения
Аналог игры Pokemon Go с породами собак
Dog-e-dex — мобильное приложение, созданное дизайнером продукта Синтией Чен из компании Block без опыта в программировании. Задача состояла в том, чтобы создать приложение, которое дает возможность пользователям сделать или загрузить фотографию собаки, определить ее породу с помощью распознавания изображений и добавить результат в персональную коллекцию. Проект задумывался как интерактивная, геймифицированная энциклопедия собак — «Pokedex для питомцев».
Синтия начала работу в Replit, используя Claude AI как основную модель для разработки. Она описывала свои цели естественным языком — например, «добавь возможность загрузки фотографий», «подключи API распознавания изображений», «создай экран коллекции пользователей». Claude на основе этих инструкций предлагал архитектуру, генерировал код и помогал с интеграцией внешних сервисов. Полученные результаты она переносила в Xcode, чтобы собрать нативную версию для iOS.
На ранних этапах приложение работало нестабильно: алгоритм определял породы неправильно или возвращал случайные результаты. Тогда пришлось поменять подход — разбивать задачи на более мелкие шаги и уточнять формулировки подсказок. Такой итеративный процесс дал более стабильные результаты.
Особенно сложной оказалась работа над пользовательским интерфейсом. Claude требовал максимально точных описаний визуальных элементов — цвета, отступы, размеры и расположение объектов нужно было формулировать буквально по пикселям.
Через два месяца Dog-e-dex превратилось в стабильное, эстетичное и функциональное приложение, позволяющее определять породы собак и собирать их в цифровую коллекцию.
Приложение для перевода меню
Автор кейса — популярный в техсообществе блогер Vas3k. В своем блоге он поделился личным опытом экспериментирования с новым стилем разработки. Он решил в свободный вечер сделать приложение, которое позволяет сфотографировать меню в ресторане, распознать текст, перевести его и дополнить картинками блюд. С помощью ИИ-инструмента за несколько часов получилось собрать рабочий прототип, пусть и очень сырой.
Однако уже на следующем шаге вскрылись ограничения такого подхода: код получился хаотичным, без продуманной архитектуры, а по мере продолжения диалога с моделью качество генерируемых фрагментов ухудшалось. Любая доработка превращалась в ручную отладку и переписывание важных частей системы — фактически в обычную разработку, только начатую на плохом фундаменте.
Из эксперимента автор сделал трезвый вывод. Вайб-кодинг идеально подходит для быстрых идей, творческих прототипов и личных проектов, когда важны скорость и азарт создания. Но если продукт должен жить, развиваться и поддерживаться командой, требуется инженерная дисциплина и серьезная архитектура. Быстрый старт без них почти неизбежно приводит к большим издержкам на следующем этапе, когда прототип пытаются превратить в полноценный продукт.
Помощник трейдера
В этой истории разработчик решил создать персональный инструмент для трейдинга: приложение-журнал, где он мог бы фиксировать сделки по контрактам S&P, отмечать их на графике, добавлять комментарии и анализировать собственные решения. Он поставил себе цель — проверить идею быстро и без долгих подготовительных циклов. Для этого использовал генеративного ассистента: сначала сформулировал задачу и попросил ИИ составить четкий план шагов, необходимых для реализации.
Далее он шаг за шагом превращал продукт в рабочий прототип: настроил подключение к брокерскому аккаунту, получил доступ к торговым данным, построил визуальный интерфейс с графиками и отметками сделок, добавил управление секретными ключами и удобный формат отображения. Практически весь процесс заключался не в ручном написании кода, а в корректировке и уточнении промптов — например, когда нужно было по-другому расположить заметки на графике или улучшить навигацию по записям.
За несколько неполных дней ему удалось собрать прототип, который действительно работает: он отображает реальные данные, позволяет анализировать результаты трейдинга и оставлять комментарии по сделкам. Пока продукт далек от совершенства, но ключевая цель уже достигнута — идея подтверждена, и теперь можно двигаться дальше, не тратя время впустую на проектирование того, что не востребовано. Автор делает вывод: важнее быстро запускать и тестировать живую версию, чем бесконечно шлифовать концепцию в голове.
О чем нужно помнить при внедрении вайб-кодинга
Вайб-кодинг действительно позволяет быстро проверять гипотезы, снимать рутину и ускорять появление первых прототипов. Но когда речь заходит о корпоративных продуктах, у этого подхода есть ряд принципиальных ограничений, которые нельзя игнорировать.
Первое и главное: ИИ отлично справляется с быстрым стартом, но не отвечает за последствия. Практически все кейсы, описанные выше, показывают одну и ту же закономерность: чем дальше команда пытается развивать прототип, созданный в «быстрых вибрациях», тем сложнее становится поддерживать архитектуру и качество кода. Части решений оказываются сгенерированы в разное время, в разном стиле и под разный контекст диалога с моделью. Это может быть терпимо для внутреннего инструмента, собранного для HR или инженеров, но становится критической проблемой на уровне корпоративных систем, где важны устойчивость, безопасность и прогнозируемая стоимость сопровождения.
Второе — риски безопасности. Скептики, критикующие вайб-кодинг за слабую кибербезопасность, не так уж далеки от истины. Сгенерированный код часто пропускает базовые механизмы валидации данных, не учитывает негативные сценарии и почти никогда не соблюдает корпоративные стандарты безопасной разработки. При попытке интегрировать такие решения в продакшен компания рискует получить архитектуру, которую проще переписать с нуля, чем привести в порядок.
Третий момент — быстрое прототипирование и корпоративная инженерия — это два разных мира. В личных или экспериментальных проектах можно позволить себе перебор вариантов, ручную отладку и постепенное «допластовывание» функциональности. В корпорациях это превращается в дорогую и непредсказуемую работу: любое изменение требует проверки безопасности, соответствия регуляторике, отказоустойчивости и интеграций. Прототип, который работает «на вайбе», редко учитывает эти требования, что создает технический долг уже на нулевом этапе.
Четвертый — зависимость от промптов и отсутствия общей инженерной дисциплины. Все авторы кейсов отмечают, что качество работы модели сильно падает без четкой структуры запросов, разбивки задач и постоянного контроля со стороны человека. Это легко масштабировать на уровне одного энтузиаста, но практически невозможно — на уровне большой продуктовой команды. Без формальных процессов, правил и стандартов вайб-кодинг превращается в хаотичную генерацию решений, несовместимых друг с другом.
И наконец, еще один важный риск — иллюзия доступности. Возможность «собрать прототип за вечер» создает соблазн воспринимать разработку как нечто магически простое. Но корпоративные системы — это интеграции, безопасность, данные, SLA, регуляторика, контроль качества и прозрачная архитектура. ИИ помогает ускориться, но не отменяет сложность. При неправильном применении вайб-кодинг не сокращает путь — он делает его еще более запутанным.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.