Гайд по вайб-кодингу для новичков: что это и как научиться

Максим

Пащенко

Автор статьи

Представьте, что писать код теперь можно так же просто, как сформулировать задачу словами. Именно так работает вайб-кодинг — метод, в котором ИИ превращает ваши идеи в работающий продукт.

В статье разберемся, что такое вайб-кодинг, где применим, какие инструменты использовать, как учиться и главное — как минимизировать риски ошибок в коде во время обучения.

Хотя, не все так просто. Давайте разбираться

Что такое вайб-кодинг

Вайб-кодинг — это метод генерации кода с помощью искусственного интеллекта. Пользователь формулирует задачу текстом или голосом: что нужно сделать, какие есть данные и какого результата он ждет. А нейросети предлагают варианты решения — от небольших фрагментов кода до готовых функций и модулей.

Дальше пользователь запускает предложенный код и проверяет, дает ли он нужный результат. Если что-то не так, пользователь уточняет запрос, просит правки и снова тестирует. И так по кругу, пока код не будет полностью устраивать пользователя.

Термин популяризовал Андрей Карпатый, эксперт в ML, бывший директор по ИИ в Tesla и соучредитель в OpenAI. В начале 2025 года он выпустил пост в X (Twitter), который собрал более 5 млн просмотров и тысячу комментариев. Хотя сам по себе кодинг в паре с ИИ существует с 2021 года, с момента появления первых инструментов вроде GitHub Copilot.

Пост Карпатого в X

Как объяснил сам Андрей Карпатый: «Вайб-кодинг — это не совсем программирование. Я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю что-то, и это в основном работает».

Ключевая идея вайб-кодинга — это изменение подхода от «писать каждый символ» до «формулировать намерение и проверять результат».

Преимущества и недостатки вайб-кодинга

У вайб-кодинга есть очевидные плюсы и ограничения. Их нужно учесть при решении, подходит ли такой метод конкретному проекту.

Плюсы вайб-кодинга

Ускорение разработки. С помощью ИИ можно гораздо быстрее собрать минимально жизнеспособный продукт (MVP) для тестирования идеи. Так, стартап может получить прототип веб-приложения за выходные. А вместо того, чтобы тратить время на шаблонный код, команда может сосредоточиться на бизнес-логике и ключевых функциях продукта.

Доступность. Вайб-кодинг снижает порог входа для людей без навыков программирования. Продуктовые менеджеры, дизайнеры и начинающие разработчики могут создать прототип и протестировать гипотезу без глубокого погружения во всю логику разработки.

Вайб-кодинг выручает

Гибкость. Современные LLM знают десятки языков программирования. Можно легко переключаться между ними и генерировать код на Python, JavaScript, SQL и других языках одним и тем же инструментом. Кроме того, ИИ сумеет не только написать код, но и просто объяснить алгоритмы.

Минусы вайб-кодинга

Ограниченная кастомизация. ИИ хорошо справляется с типовыми задачами и может быстро написать разные полезные вещи: скрипт для выгрузки данных из таблицы, простое расширение для браузера или чат-бот. Но если задача специфичная, то результат часто нужно подправить руками — оптимизировать по скорости или добавить защиту, например. Проще говоря: ИИ дает основу, а человек превращает ее в надежный продукт.

Плохая читабельность и техдолг. Допустим, ИИ написал скрипт для выгрузки лидов. Скрипт работает, но зависит от подключенной сторонней библиотеки и использует сложную цепочку функций. Через месяц CRM обновилась — скрипт сломался и команда тратит день на восстановление.

Это и есть технический долг: быстрый результат сейчас, но проблемы и затраты в будущем. Поэтому всегда полезен человек, который проверит и упростит сгенерированный ИИ код изначально.

Надо тестировать

Где можно использовать вайб-кодинг

Вайб-кодинг пригодится для создания прототипов сайтов, лендингов, MVP, встроенных утилит или скриптов. Еще его удобно использовать в личных проектах или для обучения сотрудников.

Для крупного продукта, где много сервисов, интеграций и требований к надежности, полагаться только на ИИ рискованно — слишком высок шанс багов и уязвимостей. Вы получите рабочие куски, но нужен специалист, который соберет их воедино и подгонит архитектуру.

Инструменты и платформы для вайб-кодинга

Есть множество решений для вайб-кодинга — от облачных сервисов до локальных установок LLM на сервере. В списке — просто пример инструментов, их намного больше.

Рассмотрим основные категории.

Большие языковые модели (LLM)

ChatGPT. Нейросеть, которая умеет писать функции на разных языках, объяснять логику и генерировать примеры использования.

Claude от Anthropic показывает впечатляющие результаты в программировании. Есть примеры, когда пользователи создают мобильные игры и приложения «с одной попытки» даже в прошлой модели ИИ — Claude 3.7 Sonnet. Claude 4 вышла в конце мая 2025 и она еще лучше справляется с написанием кода.

С одной попытки Claude создал копию приложения Tinder с выдуманными данными, а с пяти — игру «Змейка» для Apple Watch, где змейка движется со скоростью сердцебиения пользователя. По этой ссылке сам код игры и промпты для Claude от автора

Есть много других коммерческих и open-source моделей. Например, бесплатный DeepSeek или Gemini от Google, которые тоже активно применяют для вайб-кодинга. В России развивают собственные аналоги вроде GigaCode или Yandex Code Assistant, правда, последний сервис еще находится на стадии предварительного тестирования.

Редакторы кода с ИИ

Практика вайб-кодинга сделала популярными различные платформы для разработки (IDE) и сервисы-редакторы кода:

• Cursor. ИИ-редактор кода, который вносит изменения в функции и файлы при помощи текстовых подсказок. Подходит для локальной работы с проектом на своем компьютере.
• GitHub Copilot. Платформа для разработки приложений и их тестирования в едином интерфейсе. ИИ подсказывает и дописывает фрагменты кода, есть инструменты для автоматизации задач и возможность распределить их между разными сотрудниками.
• V0 (Vercel). Платформа для создания веб-приложений с помощью ИИ. Преобразует текстовое описание в готовые блоки интерфейса, поддерживает загрузку изображений для дизайна, а перед публикацией – проверяет приложение на безопасность. Если находит ошибки, не публикует, пока не будут исправлены.

Промпт-инжиниринг — ключ к эффективному вайб-кодингу

Промпт-инжиниринг — это процесс создания эффективных и точных запросов (промптов) для языковых моделей. От качества этих запросов во многом зависит, насколько результат ИИ будет полезен.

Основные принципы составления промптов — это четкая цель, заданная роль модели и достаточный контекст. Подробно с постановкой задач ИИ уже разобрались в статье «Как правильно составлять промпты для нейросетей и быстро решать любые бизнес-задачи». Поэтому здесь ограничимся коротким примером.

Правильный промпт во многом похож на простую инструкцию программисту.

Такой промпт задает роль модели, специфицирует задачу и формат результата.

Как научиться вайб-кодингу: 5 советов

Освоение вайб-кодинга похоже на изучение любого нового инструмента: нужна практика, изучение примеров и здравый подход. Вот несколько советов:

1. Не усложняйте задачу изначально. Начните с простого. Задавайте ИИ короткие конкретные задачи. Например, создайте одну небольшую функцию и посмотрите результат. Такой подход поможет быстрее разобраться, как лучше и эффективнее формулировать запрос. Когда простые задачи заработают, постепенно увеличивайте объем и сложность работы.
2. Сформулируйте простой PRD (Product Requirement Document). Напишите краткое техническое задание своими словами. Определите цель разработки, входные данные и ожидаемый вывод. Четкое ТЗ поможет направить ИИ-генерацию в нужное русло. Чем понятнее описание, тем быстрее ИИ выдаст рабочий код.
3. Сохраняйте промежуточный код. Каждый раз, когда ИИ генерирует приличный кусок кода, сохраняйте его – копированием в отдельный файл, например. Так вы не потеряете важные наработки, если следующий запрос поломает процесс. Кроме того, сохраненные фрагменты можно подставлять в новые промпты, чтобы дать ИИ больше контекста.
4. Показывайте рабочие примеры. Если ИИ сбился с пути, дайте ему пример правильного кода и попросите улучшить или доработать его. Это сэкономит время, потому что ИИ будет исправлять или расширять уже существующий код вместо создания с нуля.
5. Если застряли – начните новый чат. Со временем в чате может накопиться слишком много информации и ИИ начнет «забывать» начало диалога и первоначальные цели. Тогда нужно начинать новый чат. Просто перенесите туда сохраненные фрагменты кода и уточненное описание задачи.

Эти приемы не гарантируют идеальных результатов, но помогут быстрее набрать опыт.

Итоги

Выводы простые. ИИ — это ассистент, а не замена разработчика: сгенерированный код всегда нужно контролировать и дополнять. В итоге, успех в вайб-кодинге приходит через сочетание проб и ошибок, вдумчивого ревью и непрерывного обучения — тогда этот инструмент действительно даст мощный эффект.

Главный вывод

А если устали рыться в интернете ради одного рабочего приема, приходите в Awake Journal в Telegram — digital-сообщество digital-профи. Тут всегда проверенные фишки.