В 2025 году любой человек может создать приложение за десять минут, не написав ни строчки кода. Достаточно открыть ChatGPT или Claude, описать обычными словами желаемый результат — систему бронирования, игру, калькулятор ипотеки — и получить готовую программу. Не нужно знать Python, JavaScript, C++. Не нужно вообще ничего понимать в программировании.
Это называется вайб-кодингом. Вы транслируете общую идею — «вайб» того, что хотите получить — а искусственный интеллект материализует ваше видение в работающий код. Барьер входа в разработку программного обеспечения исчез. Программирование перестало быть привилегией технической элиты.
Звучит как великая демократизация. Миллионы людей получили доступ к инструменту, который раньше требовал лет обучения. Творческие идеи больше не упираются в технические ограничения. Школьник может создать стартап. Владелец кофейни — разработать систему лояльности. Учитель — образовательную платформу.
Но за этой романтической картиной скрывается фундаментальная проблема: люди создают программы на языке, которого не понимают, с помощью инструмента, логику которого не контролируют, получая результат, качество которого не могут оценить.
В традиционной разработке существовали естественные фильтры. Чтобы написать приложение, нужно было научиться программировать. Это требовало времени, усилий, понимания принципов. Человек, освоивший программирование, автоматически впитывал базовые концепции: обработка ошибок, безопасность, оптимизация, архитектура. Эти знания защищали от катастрофических ошибок.
Вайб-кодинг уничтожил фильтры. Теперь создать приложение можно за час. Но знания не появляются автоматически. Понимание принципов — тоже. В результате мы получаем эпоху массового производства программ людьми, не понимающими, что находится под капотом их творений.
Черный ящик с характером
Ключевая проблема вайб-кодинга в том, что искусственный интеллект — не нейтральный переводчик ваших идей в код. У каждой языковой модели есть свой стиль программирования, свои привычки, свои слабости. Точно как у программиста-человека.
Одни разработчики создают лаконичный, элегантный код — каждая строка на своем месте, логика прозрачна, любой коллега мгновенно поймет структуру. Другие штампуют хаос: переменные с бессмысленными именами вроде «temp» или «xxx», бесконечные вложенные циклы, запутанная логика. Программа работает, но разобраться в ней практически невозможно.
Языковые модели унаследовали это разнообразие стилей. Они обучены на коде, написанном людьми — хорошем и плохом, профессиональном и любительском. Модель не различает качественный код от некачественного. Для нее это просто паттерны в обучающих данных.
Более того: каждая модель пишет код по-своему. GPT-4o предпочитает прагматичные решения без архитектурных изысков. Claude Sonnet 4 мыслит масштабно, но может усложнить там, где достаточно простоты. OpenCoder-8B набрасывает черновики, годные для демонстрации концепции, но не для реального использования.
Вайб-кодер работает вслепую. Он не знает, какой стиль использует его модель. Он не может оценить качество сгенерированного кода. Он видит, что программа запускается — и считает задачу выполненной. Но «работает» не означает «работает хорошо».
Три критические проблемы
Компания Sonar, специализирующаяся на анализе качества и безопасности кода, провела в октябре 2025 года исследование «Личности программирования ведущих языковых моделей». Результаты заслуживают внимания.
Исследователи протестировали шесть популярных моделей: GPT-5 в минимальном режиме, Claude Sonnet 4, Claude 3.7 Sonnet, GPT-4o, Llama 3.2 90B и открытую OpenCoder-8B. Все они демонстрируют впечатляющие способности: генерируют синтаксически корректный код, решают сложные алгоритмические задачи, понимают контекст.
Но абсолютно все модели страдают тремя фундаментальными проблемами.
Первая: неспособность писать безопасный код. Модели регулярно оставляют классические уязвимости — SQL-инъекции, XSS-атаки, небезопасную работу с паролями. Не потому что не знают о проблеме, а потому что в обучающих данных полно небезопасного кода, и модель воспроизводит эти паттерны.
Вторая: игнорирование инженерной дисциплины. Искусственный интеллект не проверяет пограничные случаи, не обрабатывает исключения, не валидирует входные данные. Он создает код, который работает в идеальных условиях и рушится при первой нестандартной ситуации.
Третья: генерация технического долга. Модели пишут код, который сложно поддерживать, расширять, отлаживать. Через полгода разобраться в такой системе будет мучением даже для профессионала.
Это не гипотетические риски. Это задокументированные, воспроизводимые слабости всех современных моделей генерации кода.
Почему «работающий код» может быть опасным
Типичный сценарий выглядит так. Человек без технического образования решает создать веб-приложение для своего бизнеса. Он описывает искусственному интеллекту желаемый функционал. Модель генерирует код. Приложение запускается. Все выглядит нормально.
Через месяц начинаются жалобы: система тормозит, страницы грузятся по двадцать секунд. Искусственный интеллект сгенерировал неоптимальные алгоритмы, делающие по сто запросов к базе данных там, где достаточно одного.
Через два месяца кто-то случайно вводит в поле возраста число 999. Система падает. Оказывается, искусственный интеллект не предусмотрел валидацию входных данных. Любой ввод принимается как есть, что вызывает каскад ошибок.
Через три месяца происходит утечка данных. Хакеру понадобилось два часа, чтобы найти SQL-инъекцию в коде. Искусственный интеллект не использовал параметризованные запросы, оставив классическую уязвимость.
Создатель приложения в шоке. Ведь все работало! Код выполнялся!
Проблема в том, что «работает» — понятие многоуровневое. Код может выполнять базовую функцию, но быть медленным, уязвимым, нерасширяемым. Профессиональный разработчик видит эти изъяны сразу. Вайб-кодер не увидит никогда, пока не случится катастрофа.
Четыре правила успешного вайб-кодинга
Означает ли все вышесказанное, что вайб-кодинг бесполезен или опасен? Нет. Но использовать его нужно осознанно, понимая ограничения и риски.
Первое правило: будьте максимально конкретны в запросах. Вместо расплывчатого «создай приложение для учета финансов» формулируйте детально: «создай веб-приложение для учета финансов с обязательной проверкой всех полей ввода, обработкой ошибок для каждой критической операции, использованием параметризованных SQL-запросов для защиты от инъекций, комментариями к сложным участкам и понятными названиями переменных».
Это не гарантирует идеального результата. Искусственный интеллект может проигнорировать часть указаний или интерпретировать их по-своему. Но шансы получить адекватный код возрастают кратно.
Второе правило: используйте автоматические инструменты проверки кода. Существуют сервисы вроде той же Sonar, которые анализируют сгенерированный код на уязвимости, ошибки и соответствие стандартам качества. Они не заменяют профессионального разработчика, но выявляют критические проблемы автоматически. Для серьезных проектов такая проверка обязательна — и значительно дешевле, чем последствия взлома или потери данных.
Третье правило: используйте вайб-кодинг для прототипов и экспериментов, а не для критически важных систем. Хотите проверить идею, создать демонстрационную версию, быстро набросать концепцию — отлично. Но если речь о системе, обрабатывающей платежи, медицинские данные или любую другую чувствительную информацию — без профессиональной разработки не обойтись.
Четвертое правило: следите за обновлениями модели, которую используете. Если произошел апдейт, протестируйте код заново. Стиль генерации мог измениться, и старые решения могут вести себя иначе.
Инструмент, а не волшебство
Создатели искусственного интеллекта осознали проблему и вкладывают миллионы в ее решение. Цель — научить модели автоматически генерировать безопасный, надежный, профессиональный код. Возможно, через пару лет эта задача будет решена, и вайб-кодинг действительно станет полноценной заменой традиционной разработке для большинства задач.
Но пока мы находимся в переходном периоде. Технология достаточно хороша, чтобы создавать иллюзию простоты, но недостаточно надежна для бездумного использования. Вайб-кодинг — мощный инструмент, открывающий программирование для миллионов. Он ускоряет разработку, снижает барьер входа, делает возможным то, что раньше требовало команды специалистов.
Но инструмент остается инструментом. Молоток не заменяет навыки плотника. Камера не делает каждого фотографом. Вайб-кодинг не превращает любого человека в разработчика — он лишь дает доступ к созданию программ тем, кто готов понять базовые принципы и ограничения.
Простота вайб-кодинга обманчива. Под капотом каждого приложения, созданного за десять минут, скрывается сложная реальность: стили программирования, уязвимости, архитектурные решения. Знание особенностей вашей языковой модели, понимание ее слабостей, использование инструментов проверки превращают вайб-кодинг из рискованного эксперимента в рабочую технологию. Но можно этого и не учитывать. Если вас не интересует результат.
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь развивается метавселенная DEXART и происходит погружение в мир ИИ
