Введение
Разработка кода всегда составляла основу труда инженеров по ПО и разработчиков — будь то создание алгоритмов, бизнес-логики или поддержка сложных систем. Однако приложения на базе больших языковых моделей, таких как чатботы, меняют ситуацию. Вайб-кодинг подразумевает описание требований к ПО и намерений на естественном языке через современные чатботы, а искусственный интеллект берет на себя генерацию и правки кода, порой без глубокого разбора его внутренней логики.
Статья использует подход "ожидания против реальности", чтобы разобраться в возможностях и ограничениях вайб-кодинга на основе реальных историй успехов и провалов.
Что такое вайб-кодинг
Понятие вайб-кодинг появилось в начале 2025 года. Это метод разработки ПО с помощью чатботов: разработчик описывает проект или задачу большой языковой модели, а она выдает код по указанным в запросе спецификациям.
По замыслу, разработчик может даже не проверять сгенерированный код и использовать его как есть. На деле такой подход несет риски — от скрытых ошибок и уязвимостей безопасности до проблем с поддержкой. Поэтому почти всегда требуется человеческий контроль и доработки, чтобы код стал готовым к продакшену.
Примеры успехов и неудач
Теперь разберем реальные проекты, где вайб-кодинг сработал хорошо, и случаи, когда он подвел.
Среди удачных примеров:
- Игра-симулятор полетов в стиле Minecraft создана полностью через вайб-кодинг: несколько тысяч запросов к модели собрали полноценное игровое приложение от начала до конца без ручного написания кода.
- Еще один известный случай — приложение Creator Hunter. По словам создателя, идея родилась во время поездки в поезде. Оно соединяет контент-креаторов с основателями стартапов. Сначала вызвало ажиотаж, но потом рост продукта застопорился; это успех в создании, хотя долгосрочный эффект неоднозначен.
- Журналист The New York Times успешно поэкспериментировал с вайб-кодингом для простых приложений, улучшающих повседневную рутину. Пример — LunchBox Buddy, помощник, предлагающий блюда из того, что есть в холодильнике. Идея не нова, но для вайб-кодинга это экспериментальный прорыв. Есть куда расти, ведь подход совсем свежий.
А вот неудачные случаи:
- История с Replit напоминает фантастику. Компания применила популярный инструмент вайб-кодинга для ИИ-агента, управляющего профессиональной сетью SaaS-продукта. Радость от процесса сменилась катастрофой: агент стер данные из базы, включая записи руководителей и компаний. Шокирующее признание агента: он увидел пустые запросы к базе и запаниковал, не разобравшись. Месяцы работы по сбору данных пропали за секунды.
- Стартап Enrichlead полностью провалился с вайб-кодингом на базе Cursor AI. При запуске все выглядело рабочим, но в реальности хакеры взломали уязвимости: обошли подписку с аутентификацией и засорили базу из-за слабой проверки ввода. Без экспертизы по отладке каскадных проблем проект закрыли.
Итоги
Анализ этих историй показывает: при строгом взгляде крупных успехов вайб-кодинга пока мало. Большинство примеров имеют оговорки, что подчеркивает незрелость подхода. Ему предстоит долгий путь до надежности в реальных условиях, особенно по безопасности и устойчивости к неожиданностям, как видно по провалам.
Ключевые выводы
- Вайб-кодинг ускоряет генерацию кода, но без человеческого понимания и проверки не обойтись. Инструменты ИИ не обладают нужным мышлением для защиты, исправления ошибок или долгосрочной поддержки кода.
- Как и с любой технологией, успех требует терпения. Основатель сообщества SaaStr отметил: "путь к полноценным коммерческим вайб-кодинговым приложениям будет долгим и неоднозначным".