Программирование по вайбу: как AI-ассистенты меняют индустрию разработки
Что такое vibe coding и как он работает
Еще в январе 2024 года в университете «Зерокодер» мы запустили курс «Программирование на Python с AI», сфокусировав студентов не на синтаксисе и алгоритмах, а на использовании мощностей ИИ для быстрого написания кода. Тогда устоявшегося названия для такого типа программирования не было, поэтому я назвал это «зерокодинг на python». Звучит странно, но это максимально точно описывает то, что происходит: пользователь собирает программу из готовых блоков, которые написала ему нейросеть.
Сам термин vibe-coding появился совсем недавно. В феврале 2025 года известный специалист в области AI Андрей Карпати (экс-директор AI в Tesla, сооснователь OpenAI) фактически ввел понятие vibe coding, описав свой опыт: «Это не совсем программирование — я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю что-то, и все в основном работает». Иными словами, разработчик задает направление и корректирует, а львиную долю кода пишет нейросеть. Карпати отмечает, что такой метод позволяет получать рабочие прототипы даже людям без глубоких знаний языков программирования.
Как это происходит на практике
Обычно процесс итеративный: вы описываете задачу или функцию обычными словами, AI-ассистент (например, Cursor или GitHub Copilot) генерирует фрагмент кода, вы проверяете результат и даете новые указания. Такой цикл повторяется до тех пор, пока вы не доведете программу до желаемого вида. Например, можно сказать: «Создай веб-страницу, которая показывает погоду в городе, введенном пользователем», и модель сразу напишет HTML/JS для этой страницы. Затем вы можете попросить улучшить дизайн или обработать ошибки ввода — AI внесет правки в код. По мере необходимости разработчик вмешивается: тестирует, отлаживает, уточняет запросы. В итоге значительная часть рутины автоматизируется нейросетью, а человек сосредоточен на идеях и контроле качества.
Важно понимать, что вайб-кодинг — это симбиоз человека и машины. AI способен генерировать сотни строк кода за секунды, но он не всесилен. Разработчик остается в роли редактора и архитектора: направляет модель, проверяет логику, интегрирует разные части системы. Современные инструменты позволяют делать это довольно удобно. К примеру, AI-редакторы могут отображать разницу между старым и новым кодом перед применением изменений, чтобы программист утвердил правку. Также ассистент может объяснить фрагмент кода или помочь с отладкой: достаточно вставить сообщение об ошибке в чат, и модель подскажет, в чем проблема и как ее исправить.
Новый инструментарий
Ярким представителем поколения инструментов для вайб-кодинга является Cursor — AI-помощник в виде полноценного кодового редактора. Разработанный стартапом Anysphere Inc. (выпускники MIT), Cursor интегрируется в среду разработки на базе VS Code и «понимает» контекст вашего проекта.
Важная особенность Cursor: акцент на контроль и прозрачность для пользователя. Разработчик сам выбирает, какие файлы «показывать» модели, а инструмент перед применением изменений выводит их на экран для подтверждения. Это снижает риск, что AI невзначай перепишет лишнее. В интерфейсе Cursor есть наглядные подсказки, например автоматическое составление комментария-коммита с описанием изменений, что помогает отслеживать историю правок. Разработчик из компании OpenAI отмечает, что автодополнение Cursor порой «буквально читает мысли»: около 25% времени редактор заранее предлагает именно то, что он хотел написать. Ben Bernard сказал, что с Cursor пишет код вдвое быстрее по сравнению с использованием GitHub Copilot.
Кроме Cursor, рынок AI-помощников для кодинга насыщается и другими решениями. Самый известный — GitHub Copilot от Microsoft, запущенный еще в 2021 году как плагин к IDE (Integrated Development Environment, единая онлайн-среда разработки). Copilot был пионером массового автодополнения кода на основе модели OpenAI Codex и сейчас активно используется в компаниях по всему миру. По данным GitHub, на конец 2023 года у Copilot было 1,3 млн платных пользователей — стремительный рост на 30% за квартал. Инструмент внедрен в рабочих процессах более 50 000 организаций, среди которых Accenture (планирует подключить 50 000 разработчиков), Goldman Sachs, Etsy, Dell и др.
Конкуренцию пытаются составить аналоги от технологических гигантов: например, AWS предлагает CodeWhisperer, а Google — кодового ассистента в составе Cloud Codey. Популярная онлайн-IDE Replit интегрировала своего помощника Ghostwriter и сразу удвоила базу пользователей в 2022 году, а общее число разработчиков на платформе превысило 30 млн человек к 2024 году. Даже создатели традиционных IDE подключились к тренду: в конце 2023-го JetBrains выпустила собственного AI-ассистента, встроив его в свои инструменты.
Cursor выделяется среди конкурентов как независимый стартап, который привлек огромное внимание инвесторов. В 2023 году Anysphere получила $8 млн «посевных» от фонда OpenAI, затем в 2024-м привлекла $60 млн по оценке в $400 млн, а к концу года — еще $100 млн при оценке уже $2,6 млрд. Лишь за четыре месяца оценка компании выросла в шесть с половиной раз, что беспрецедентно даже для Кремниевой долины. Такой ажиотаж объясняется взрывным ростом аудитории: по данным TechCrunch, выручка Cursor за весну — осень 2024 года выросла с $4 млн в годовом исчислении до $4 млн в месяц, то есть примерно до $48 млн годовых. Это значит, что множество разработчиков готовы платить за инструмент, который повышает их эффективность. Лидер рынка, Copilot, тоже не дремлет — Microsoft недавно начала предлагать ограниченную бесплатную версию Copilot, чтобы удержать аудиторию.
Производительность и экономический эффект
Первые исследования и примеры в индустрии показывают значительный рост продуктивности разработчиков при использовании AI-ассистентов, а при длительном использовании эффекты накапливаются: по словам CEO GitHub Томаса Домке, внедрение Copilot привело к тому, что до 40% кода в популярных языках (Python, Java) стало генерироваться AI-системой. В современном корпоративном коде почти каждая вторая строчка — плод сотрудничества человека с ИИ.
Помимо ускорения самого кодинга, AI-инструменты дают и другие выигрыши. Разработчики отмечают сокращение когнитивной нагрузки и усталости при рутинной работе. Например, 73% говорят, что с Copilot им легче «входить в поток» и не отвлекаться, а 87% — что AI бережет их ментальную энергию на повторяющихся участках работы. В Accenture, где Copilot подключили 12 000 инженеров, 95% разработчиков стали получать больше удовольствия от своей работы. Показателен кейс Duolingo: внедрив связку инструментов GitHub (включая Copilot), они добились ускорения процесса разработки на 25% и заметного роста количества выпускаемых обновлений.
С экономической точки зрения, вайб-кодинг повышает ROI (Return on Investment, возврат на инвестиции) разработки. Стоимость AI-ассистента относительно невысока (платный тариф Cursor стоит для бизнеса стоит около $40 в месяц на человека) и меркнет на фоне зарплаты квалифицированного инженера. Есть и макроэкономические оценки: аналитики GitHub предположили, что широкое внедрение AI в разработке может повысить мировой ВВП на $1,5 трлн за счет роста продуктивности инженеров. В целом, бизнес начинает воспринимать AI-ассистентов не как забавный эксперимент, а как реальный инструмент оптимизации.
Голоса из индустрии
Разработчики ценят прежде всего экономию времени на рутине. Типичные комментарии: «AI берет на себя бюрократию кодинга, а я могу сконцентрироваться на архитектуре и ключевых решениях». Ненавистное многим написание однотипных методов, конфигурирование файлов, создание unit-тестов — все это теперь можно частично делегировать помощнику. Более того, AI-подсказки сокращают необходимость гуглить и читать документацию: нужные сниппеты часто появляются сразу в IDE.
Впрочем, не все настроены оптимистично. Опытные инженеры указывают, что AI часто генерирует код без полного понимания контекста, и молодым разработчикам важно не превращаться в простых операторов, слепо принимающих подсказки. «Вайб-кодинг — это хаос или новая эпоха?» — под таким заголовком обсуждалась тема на VC.ru. Критики сравнивают неумелое использование AI с копированием непроверенных ответов со Stack Overflow: быстро, но чревато багами и техдолгом. Некоторые менеджеры первоначально запрещали своим командам пользоваться Copilot 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).
В российском IT-сообществе многие энтузиасты уже обмениваются кейсами вайб-кодинга: на «Хабре» публикуют отчеты «сделал сервис за выходные с помощью нейросети», делятся списками лучших практик и трюков. Крупные отечественные компании тоже смотрят в эту сторону: например, «Сбер» и «Яндекс» инвестируют в собственные языковые модели, способные ассистировать программистам, а российские интеграторы тестируют Copilot на пилотных проектах.
Есть у AI-программирования и 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 AI с экспертизой человека. Нейросети могут ускорить вашу работу, но за вами остается последняя проверка на здравый смысл. Компаниям же следует внедрять ассистентов вместе с новыми процессами контроля: от автоматического сканирования AI-кода на уязвимости до обучения персонала юридическим тонкостям. Тогда использование AI-программирования может быть относительно безопасным и этичным.
Как вайб-кодинг изменит рынок разработки
Вайб-кодинг — не просто модное словечко, а отражение реального сдвига в том, как создается софт. В последнем наборе стартапов акселератора Y Combinator 25% компаний имеют кодовую базу, на 95% сгенерированную ИИ.
Какие же перемены ждут индустрию разработки в ближайшие годы?
- Расширение круга создателей софта. Если раньше разработка серьезного приложения требовала команды квалифицированных инженеров, то с AI-ассистентом порог вхождения значительно снижается. Недаром появилось понятие Citizen Developer — неформального разработчика из числа конечных пользователей. Вайб-кодинг может воплотить мечту, «каждый может быть программистом». Для России, где наблюдается дефицит айтишников, это особенно актуально: бизнесы смогут закрывать часть задач силами энтузиастов из других отделов, вооруженных AI-инструментами.
- Трансформация ролей разработчиков. Появление AI в кодинге меняет саму работу программиста. Рутинный «кодер» постепенно уступит место архитектору и постановщику задач для AI. Требования к соискателям будут включать умение формулировать промпт для различных моделей, навык быстрого разбирательства в сгенерированном коде, знание инструментов AI-дебага. Кроме того, возникнут новые специальные роли, например AI Code Quality Engineer (эксперт по качеству AI-кода) или Prompt Designer в командах.
- Изменение IT-образования. Содержание учебных программ для программистов тоже адаптируется. Будущих разработчиков будут учить тому, как эффективно сотрудничать с ИИ, а не конкурировать с ним.
- Рынок труда и зарплаты. В краткосрочной перспективе спрос на разработчиков не падает — скорее, каждый становится продуктивнее, и компании это устраивает. Но долгосрочно могут произойти сдвиги. Предприятия, активно внедрившие AI-помощников, возможно, сократят наем джуниоров для типовых задач. При этом вырастет спрос на тех, кто понимает внутренности моделей, умеет их настраивать под нужды компании (fine-tuning, автодополнение на основе внутренней базы знаний).
Когда-то появление Stack Overflow произвело революцию в том, как программисты находят решения. Сперва преподаватели боялись, что студенты разучатся думать самостоятельно, копируя ответы с форума. Но практика показала, что грамотное использование интернет-знаний резко ускорило прогресс разработки — просто сместился акцент с запоминания к умению искать и адаптировать. Вайб-кодинг — следующий шаг этой эволюции. Теперь разработчик должен уметь не только искать, но и правильно спрашивать, фильтровать и исправлять ответы уже не человека, а машины.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора