Это уже не разработка, а дирижирование ИИ: пример с Нью-Йорком
Инженер из DeepMind собрал гигантскую интерактивную карту Нью-Йорка в стиле старого доброго SimCity 2000 — и при этом не написал ни строчки кода руками. Вообще. Всё сделали coding-агенты и генеративные модели. Это уже не «no-code», это какой-то next-level vibe-coding.
На первый взгляд — просто красивая изометрическая пиксельная карта. Но если копнуть глубже, становится понятно, что за этим стоит довольно изящная архитектура. В качестве основы использовались реальные 3D-данные города: CityGML и 3D-tiles из API Google Maps. Эти данные рендерятся через изометрическую камеру, формируя точный каркас мегаполиса — улицы, здания, кварталы, всё на своих местах.
Дальше начинается магия генеративного ИИ. Получившиеся «сырые» рендеры прогоняются через Nano Banana Pro и дообученную Qwen Image-Edit, которая на основе нескольких десятков примеров превращает сухую геометрию в аккуратный пиксель-арт. Причём не просто картинки ради картинок — система сохраняет координаты, метаданные зданий и аккуратно укладывает генерации в нужные места, слой за слоем собирая целостную карту города.
В итоге получается интерактивный Нью-Йорк, который можно рассматривать, масштабировать и «тыкать», как в старых градостроительных симуляторах. Но самое интересное тут даже не визуал, а сам подход: человек не пишет код, не рисует ассеты, не моделирует здания — он собирает процесс, а дальше всё делает связка агентов и моделей.
Вот это и есть вайбкодинг с большой буквы. Когда ты не программируешь в привычном смысле, а дирижируешь системой, которая сама пишет, рисует и собирает сложные цифровые миры. И, честно говоря, выглядит это как довольно прозрачный намёк на то, каким будет создание цифровых продуктов уже в ближайшие годы.
#AI #GenerativeAI #VibeCoding
