Полтора года назад о вайбкодинге сначала заговорили ИИ‑энтузиасты, а потом все вокруг. К сегодняшнему дню многие успели что‑то попробовать и разочароваться: оказалось, совсем без знания кода «убийцу Telegram» собрать не получится (по крайней мере, в этом году) и невероятное ускорение разработки с ИИ не отменяет того, что вникать в код и разбираться с постоянно вылезающими ошибками все равно придется.
Да, если не пытаться сразу сгенерировать что‑то слишком сложное, а, например, начать с автоматизации давно висящих задач и быстрых экспериментов, вайбкодинг сильно упрощает жизнь и людям без технического бэкграунда, даже воспринимается как чудо прогресса. Достаточно телефона: уже есть приложения, в которые можно буквально наговаривать идеи на ходу — и они будут писать код.
Но все же, чтобы не упереться быстро в потолок и не просто жать «принять» без понимания, что именно выдал ИИ, стоит потратить пару недель на освоение базовой логики кода: что такое переменные, условия, функции и как читать ошибки.
{{quote1}}
В отличие от обычных генеративных нейросетей, у вайбкодинг-инструментов вроде Cursor или Claude Code есть доступ к вашему компьютеру и внешним сервисам. Они могут работать с файлами, запускать команды, собирать проект и в целом взаимодействовать с «внешним миром» — и все это через интерфейс чат-бота, продолжает Кирилл. Чтобы выполнить задачу, не нужно даже знать специализированные ИТ-термины: достаточно описать задачу простым языком и уметь более-менее критически оценить выдачу, а модель сделает остальное.
Границы использования вайбкодинга зависят исключительно от фантазии пользователя (например, можно сгенерировать интерактивную викторину* для вечеринок или игру в стиле GeoGuessr, чтобы «перемещаться» в любую точку мира и времени).
В общем, хотя нейросети до сих подвержены галлюцинациям и все еще требуется время, чтобы разобраться с минимальными основами, порог входа в разработку однозначно снижается. И этот способ программирования начнут — если уже не начали — применять практически во всех сферах.
{{quote2}}
При этом одной из главных сложностей при обилии потенциальных сценариев применения вайбкодинга остается не только техническая часть (она, конечно, сильно упрощается, но не исчезает полностью), но и выбор этих самых сценариев. Найти тот самый «вайб», или идею, которую получится реализовать, и правильно ее сформулировать — отдельный челлендж.
{{slider-gallery}}
В старшей школе я выигрывал олимпиады по математике и физике и готовился поступать на мехмат МГУ. Но у меня всегда была беда с орфографией: точные науки, задачи и головоломки — мое, а вот стиль, грамотность и пунктуация заметно проседают.
До появления нейросетей тексты я просил смотреть супругу (у нее идеальная грамотность), а с появлением ChatGPT стал прогонять их через него. Но каждое сообщение перед отправкой через нейросеть не проверишь: я пишу по сотне в день. Самым простым решением стало навайбкодить ИИ-ассистента, который подключается к моему аккаунту, читает исходящие и исправляет орфографические ошибки в реальном времени, не меняя смысл.
В первый же день после запуска ко мне в кабинет зашла жена и спросила: «А кто за тебя пишет мне в Telegram? У тебя сегодня ни одной ошибки». Разработка заняла около десяти минут и уложилась в один промпт в Cursor. Доступы к Telegram-аккаунту и языковой модели были настроены заранее в другом проекте.
{{slider-gallery}}
Полтора года назад я проанализировал свои показатели активности и понял, что мне нужно системно добавить спорт в расписание. Выбрал кардио: стараюсь каждое утро бегать или хотя бы быстро ходить по 30–60 минут. Проблема оказалась банальной: один и тот же маршрут быстро надоедает. Тогда я придумал совмещать полезное с полезным и начал слушать во время тренировки лекции и выступления, которые пропустил накануне. Но большинство из них лежат на сторонних сайтах, и слушать их в формате подкаста неудобно: например, запись нельзя ускорить.
Решение я собрал за один вечер, сгенерировав Telegram-бота. Я отправляю ему ссылку на любой сайт, он скачивает видео и автоматически загружает его на мой приватный YouTube-канал. Дальше я просто слушаю все через привычный интерфейс с ускорением, офлайн-доступом и нормальным управлением. В результате записи из разных источников оказываются в единой библиотеке и всегда под рукой.
{{slider-gallery}}
Недавно я проводил вебинар для начинающих предпринимателей и наткнулся на одном иностранном сайте на большой список удачных идей для стартапов: концепций там было больше сотни. Я пошел в Cursor и попросил использовать материалы этого ресурса — своеобразный лид-магнит.
ИИ сам собрал все описания, перевел их на русский через языковую модель, адаптировал под наш рынок, указав возможную целевую аудиторию, модель монетизации и потенциальные сложности, и сверстал аккуратный, читабельный PDF. При этом у каждой идеи сохранилась ссылка на оригинальный источник.
В итоге задача уложилась в один запрос, и примерно через 15 минут у меня был готовый файл, который можно раздавать сразу после вебинара.
{{slider-gallery}}
Теперь могу самостоятельно делать то, за что раньше платил деньги по подписке. Например, у меня в курсе по нейросетям был бот, который индексировал всю нашу базу знаний, включая записи вебинаров, статьи и прочее, и отвечал на вопросы учеников в духе: «А что там по вайбкодингу посмотреть? Какой VPN посоветуешь?» Есть очень много готовых подобных сервисов, которые стоят по несколько тысяч рублей в месяц, а я его накодил сам и трачу на него максимум $2 за тот же период.
{{slider-gallery}}
Однажды у меня появилась идея запустить офлайн-сообщество зерокодеров: хотелось, чтобы люди в разных городах и странах могли встречаться, вместе пить кофе, обсуждать нейросети и находить единомышленников. Прямо в эфире одного из наших вебинаров я собрал рабочий прототип сервиса, который смог бы решить эту задачу. Он состоял из Telegram-бота, который:
В том же эфире я сделал публичную карту сообществ, добавил простую систему модерации и научил бота отслеживать спам и автоматически банить нарушителей. Через час у нас уже работала живая инфраструктура, еще пара часов ушла на доработку логики и шлифовку. Если бы мы заказывали такую систему у студии разработки, то счет за ее услуги легко мог бы стартовать с 500 тыс. руб.
{{slider-gallery}}
Применять вайбкодинг можно для генерации любых ботов, а также для написания скриптов для Google-таблиц и ассистентов, которые экономят по несколько часов работы. Например, раньше ведением моего календаря занимался личный ассистент: я ей присылал билеты, переписки, просил назначить нужные встречи. Она шла, планировала, где-то умудрялась накосячить в процессе. Ну и в целом что это за странная работа — переписывать информацию из PDF и диалогов в календарь?
В итоге делегировал эти задачи ИИ, который теперь сохраняет все контакты и напоминает мне о делах в том формате, в котором я хочу. Стоит это практически ничего: плачу только 500 руб. в месяц за сервер.
{{slider-gallery}}
Вайбкодинг — новый панк-рок в мире диджитал: теперь каждый может быстро завести себе личное приложение или карманного бота. Я тоже начинал с этого. Поскольку у меня есть HR-медиа, первым делом сколотил именно простой, но эффективный Telegram-бот для парсинга вакансий. Потом были пробы в софт и ПО и утилита, которая очищает мусор на ноутбуке (что-то в духе CCleaner).
Сейчас в ход пошли приложения, два из которых уже стабильно работают: минималистичный блокнот, стилизованный под печатную машинку, и радио с теплым инструментальным хип-хопом. Первое выглядит так. Изначально блокнот задумывался как онлайн-проект, где редактор реализован именно на сайте — простой html, код для которого ИИ генерирует легче. Потом появились скрипты и само приложение.
Секретов по созданию нет: я просто как можно точнее сформулировал задачу, а дальше терпеливо прошел каждый шаг и исправил ошибки в каждой итерации. Сам по себе промпт в духе «напиши мне код для онлайн-блокнота» ничего не дал бы, разумеется.
{{slider-gallery}}
Конечно, вайбкодить можно и коммерческие продукты. Если ты предприниматель или продакт/проджект-менеджер, то можешь увидеть спрос на некоторые вещи. И если раньше тебе нужно было найти разработчика, чтобы его удовлетворить, то теперь, если это какая-то несложная идея, MVP можно сделать за пару вечеров.
Так я накодил бота, который берет картинку на входе и режет на эмодзи, чтобы можно было ее вставить в текст поста. Потратил на это буквально несколько часов, закинул в свой канал, убедился, что людям интересно, сделал за пару вечеров нормальную версию и теперь продаю ее. Сейчас она приносит мне около 60–70 тыс. руб. в месяц. То же самое можно делать и для клиентов.
{{quote3}}
«Еще один момент — смещение фокуса. Когда от идеи до результата всего несколько запросов и минимум усилий, это затягивает. Я вижу, как ребята, например, в маркетинге уходят в, по сути, игру с вайбкодом от по-настоящему сложных вещей: смыслов, позиционирования, креатива. Ведь в каком-то смысле быстренько собрать дашборд с красивыми графиками куда приятнее, чем третий день мучить стратегию бренда, — добавляет Александр. — Но ведь стратегия — это и есть ключевое. А дашборд, как и все остальное, что способен навайбкодить неспециалист, — это временный тактический инструмент».
Следующая проблема связана с утечкой данных и уязвимостями кода. В процессе любительского программирования это не редкость, и тогда потенциально сэкономленное на ручной работе время приходится тратить на более неприятные вещи.
{{quote4}}
Впрочем, пугаться обилия терминов и рисков не стоит. «Вайбкодинг сейчас проходит ровно тот же путь, что и Excel в начале нулевых, — полагает Александр. — Помните, как когда-то люди панически боялись сводных таблиц и считали их уделом исключительно бухгалтеров? Сейчас это популярный навык, которым овладеет даже стажер, если немного разберется. Написание простых скриптов под свои микрозадачи постепенно становится таким же базовым требованием».
К тому же многие уже соприкасались с вайбкодингом, сами того не осознавая, добавляет эксперт: «Когда вы отправляли запрос в ChatGPT “напиши скрипт, который скачает все картинки по ссылкам из таблицы” или “сделай парсер, чтобы собрать контакты с сайтов”, вы в этот момент работали с API, OAuth, веб-сервером и деплоем. Просто не знали, что все эти страшные слова — про вас».
{{quote5}}
* Принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России.
Когда говорят о вайбкодинге, обсуждение часто сводится к тому, что он заменит программистов. Однако, на мой взгляд, его главный потенциал заключается не в автоматизации работы разработчиков, а в расширении возможностей людей, которые код писать не умеют.
Руками маркетолога, который еще вчера не написал ни строчки кода, можно сделать парсер, каждое утро собирающий цены конкурентов в таблицу. Скрипт, который берет выгрузку из CRM, считает когортный анализ и рисует дашборд. Генератор UTM-меток или лендинг для теста гипотезы. Все это раньше требовало либо разработчика, либо дорогого ноукод-сервиса. Либо вообще не делалось: задача попадала в бэклог, получала низкий приоритет и тихо умирала.
«Код работает — значит, я все сделал правильно» — пожалуй, главная ловушка вайбкодинга для неайтишника. Результат-то в моменте ему понятен, а вот процессы — нет, а значит, и грядущие ошибки и сбои. К тому же быстрый дофамин заставляет думать, что все идеально, и это не особенно мотивирует человека самому разбираться в коде.
Парадоксально, но обратный сценарий тоже многих демотивирует учиться: когда после нескольких итераций не получается навайбкодить что-то стоящее, пользователь нередко делает вывод, что вайбкодинг — чушь, а не что ему нужно самому погрузиться в техническую часть и минимально подправить сгенерированное, чтобы все заработало.
Как это выглядит на практике? Проект с GitHub скачивается на компьютер, и сервер из него запускается с открытым портом — все, ваш рабочий ноутбук виден интернету. Если API-токен вставлен прямо в код, проект попадает в публичный репозиторий, а ключ утекает. Запустили скрипт на бесплатный VPS без HTTPS? Логины с паролями будут передаваться в сеть буквально открытым текстом.
В итоге главное преимущество вайбкодинга сегодня для простых пользователей — это даже не экономия времени, а психологический комфорт, уверенность и ощущение контроля на фоне криков, кого и когда заменит ИИ. Заменяют ведь не всех специалистов вообще, а тех, кто напрочь отказывается осваивать новое.
