За последние два года программирование заметно изменилось. Ещё недавно разработчики тратили большую часть времени на рутину: писали шаблонный код, вспоминали синтаксис, искали опечатки, переписывали однотипные функции и читали документацию ради мелких деталей. Сейчас значительную часть этой работы берут на себя ИИ-помощники.
В результате программисты стали печатать меньше кода вручную и больше думать над архитектурой и логикой. Появился новый подход — вайбкодинг.
С приходом ИИ-инструментов моя работа как продакта сильно изменилась. Я стал способен закрывать задачи, для которых раньше требовалась целая команда.
Недавно я помог запустить продукт, над которым почти два года работали несколько команд разработки. За три дня мы сделали лендинг на отдельном домене, связали его с основной платформой, полностью обновили визуальный стиль, настроили email-рассылки и пересобрали пакеты для продажи. Всё это без дизайнера и без отдельной команды разработчиков.
Главное изменение в том, что теперь человек может в одиночку запускать сложные и качественные цифровые продукты в очень сжатые сроки. Скорость и уровень контроля над процессом стали несопоставимы с тем, что было раньше.
— Владислав Терзи, соавтор курса «Вайбкодинг: задизайни и продай сайт за 3 часа | Lovable» на Stepik
Что такое вайбкодинг простыми словами
Вайбкодинг — это когда вы не пишете код строка за строкой, а создаёте его в диалоге с ИИ-инструментом (помощником или агентом). Вы формулируете задачу, уточняете требования, проверяете результат, а ИИ помогает с реализацией. При этом ответственность за логику приложения, архитектуру и конечное решение остаётся на вас.
Для этого не нужно быть сеньором, но и наугад писать нельзя. Вайбкодинг — практический навык, который требует знания основ программирования.
Чем вайбкодинг отличается от других подходов
- Вайбкодинг — это не классическое программирование.
- Раньше нужно было постоянно держать в голове синтаксис и особенности стандартных библиотек. В вайбкодинге важнее понимать, что вы хотите получить и как проверить, всё ли работает правильно.
- Это не no-code-платформы.
- В подходе no-code код полностью скрыт, человек работает с визуальными блоками (как в «Тильде»). При вайбкодинге код остаётся открытым: вы его читаете, правите, улучшаете. Это даёт больше гибкости и контроля.
- Это выстроенный рабочий процесс.
- Спросить у нейросети, как написать цикл, — значит использовать ИИ как справочник. Вайбкодинг же — это когда вы формулируете задачу, уточняете требования, проверяете результат, тестируете гипотезы и правите код. Ответственность остаётся на человеке.
Как разработчики используют ИИ на практике
Нейросети помогают в повседневных задачах: быстро разобраться в чужом или давно не поддерживаемом коде, сгенерировать черновик решения под конкретную задачу, найти и объяснить ошибку в коде, улучшить его читаемость. С помощью ИИ-агентов можно за вечер собрать рабочий прототип и сразу проверить бизнес-идею на практике.
Я пользуюсь разными инструментами в зависимости от задачи и допустимого уровня вовлечённости.
Cursor подходит, когда нужно создать приложение с нуля или доработать существующее, и при этом важно сохранить полный контроль над кодом, даже если это займёт больше времени.
Если результат нужен быстро и я не готов глубоко погружаться в код, выбираю Lovable.
А для отдельных вопросов или уточнений использую Claude (Opus или Sonnet) в обычном чат-режиме.
— Стас Гасиловский, соавтор курса «Vibe-coding: программирование с ИИ без глубоких знаний кода» на Stepik
Инструменты вайбкодинга
● Cursor
Cursor — редактор кода, в котором ИИ работает с вашей кодовой базой. Можно задавать вопросы по проекту, переписывать фрагменты, уточнять логику. Окончательное решение за разработчиком, поэтому результат важно проверять и тестировать.
Работать с ИИ в Cursor можно в нескольких форматах: обычный чат с вопросами о коде, планирование изменений, отладка (debugging) и режим агента, в котором ИИ работает с инструментами пользователя — браузерами, папками, документами.
Есть несколько языковых моделей на выбор — Opus, Sonnet, GPT, Gemini, Grok Code.
● Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex
Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex — ИИ-агенты, которые генерируют полноценный код. Ваша главная задача — чётко описать, что вы хотите получить. ИИ предлагает решение и код, а вы его проверяете, уточняете и доводите до рабочего состояния.
Спецификация проекта
Инструменты сами по себе не гарантируют успех. Важно уметь ставить задачи и проверять результат. Чтобы работать эффективнее, профессионалы ведут спецификацию проекта — текстовое описание того, где что лежит, как его запустить, протестировать и развернуть.
Это не монолитный документ, а набор связанных файлов:
- README с описанием проекта и инструкциями по запуску
- папка docs с документацией
- ADR-файлы с архитектурными решениями
Такая структура помогает ИИ быстро находить нужный контекст для конкретной задачи.
Пример из жизни: создание телеграм-бота
Допустим, вы хотите создать телеграм-бота, но опыта в разработке у вас нет. Вы пишете в ChatGPT или Claude:
«Хочу сделать бота для Telegram, который присылает сводку новостей по утрам. Не знаю программирования, поэтому опиши весь процесс последовательно, шаг за шагом».
Нейросеть подробно распишет, что делать, с самого начала:
- установить Python;
- скачать Visual Studio Code;
- подключить нужные библиотеки (aiogram, requests);
- получить токен бота через @BotFather;
- написать базовый код.
Вы следуете инструкциям, пробуете, задаёте уточняющие вопросы — и через пару часов у вас работающий бот. Это и есть вайбкодинг.
Почему без основ программирования не обойтись
ИИ — мощный инструмент, но не идеальный. Нейросети часто предлагают устаревшие решения, пишут неэффективный код, не всегда учитывают специфику ваших задач, допускают критические ошибки в безопасности.
Недавний пример — инцидент с дейтингом Tea, который в середине 2025 года позиционировался как пространство для безопасных знакомств. На фоне ошибок в реализации и проблем с безопасностью, в том числе из-за уязвимостей и неправильных настроек, в публичный доступ утекли десятки тысяч верификационных селфи, фото удостоверений и миллионы личных сообщений.
Поэтому рискованно полагаться на один искусственный интеллект. Нужно оценивать качество решений, которые предлагает агент, замечать ошибки, адаптировать код под свои задачи и выяснять, почему что-то не работает.
Вайбкодинг усиливает специалиста, но не заменяет мышление.
Как учиться вайбкодингу
Самообучение с помощью промптов из интернета даёт фрагментарные знания. Вы не учитесь понимать, когда полагаться на ИИ, а когда писать самому, не получаете обратную связь и не можете исправить ошибки сразу — на ранних этапах.
У новичков в работе с ИИ в кодинге часто не хватает нескольких базовых навыков, прежде всего умения задавать контекст и формулировать чёткие инструкции для агентов.
Также многие недооценивают важность тестов: без них сложно понять, действительно ли решение работает корректно.
И, наконец, важен навык сопровождения процесса: следить за действиями агента, понимать, что он делает, и вовремя вмешиваться, если решение начинает уходить в сторону.
— Стас Гасиловский, соавтор курса «Vibe-coding: программирование с ИИ без глубоких знаний кода» на Stepik
Для эффективной работы с ИИ нужно:
- понимать основы программирования: переменные, циклы, функции, структуры данных;
- уметь формулировать задачи: чем точнее запрос, тем лучше результат;
- практиковаться: делать проекты, а не просто изучать теорию.
Выстроить системное понимание от простого к сложному помогут курсы по вайбкодингу. На Stepik есть программы с практическими задачами, автопроверкой и реальными кейсами из разработки. Там можно научиться проверять и улучшать сгенерированный код — как это делают профессионалы.
Что в итоге
Вайбкодинг — это навык, который снижает порог входа в программирование. Он далеко не отменяет профессию разработчика, но ускоряет обучение и работу. К настоящему моменту вайбкодинг уже фактически стал частью нормальной инженерной практики.
По-моему, сейчас не иметь навыков работы с ИИ — это то же самое, что не уметь гуглить. Вы автоматически оказываетесь позади тех, у кого эти навыки есть, и проигрываете в скорости.
— Стас Гасиловский, соавтор курса «Vibe-coding: программирование с ИИ без глубоких знаний кода» на Stepik
Если вы думаете, стоит ли учиться программированию в 2026 году, то однозначно стоит. Но учиться по-новому: понимать логику, архитектуру и уметь работать с ИИ как инструментом.
Начните с основ, пробуйте создавать небольшие проекты, экспериментируйте с ИИ-помощниками — и скоро вы увидите, насколько программирование стало доступнее и интереснее.
