Тендеры и лиды
Информация
За последние годы в IT появилось новое слово, которое моментально разделило профессиональное сообщество на два лагеря. Одни уверенно говорили: «Теперь программисты больше будут не нужны!». Другие отмахивались: «Еще одна игрушка, которую быстро забудут!». Речь идет о вайб-кодинге – практике, когда код пишется не через привычные строчки в IDE, а через диалог с искусственным интеллектом.
Сценарий выглядит так: разработчик описывает задачу обычными словами, а модель отвечает готовым фрагментом кода.
Дальше идет цикл доработок: уточнения, правки, проверка на реальных данных. На первый взгляд это похоже на магию, но на деле – это новый инструмент, который постепенно перестает быть экспериментом и превращается в часть инженерной культуры.
Главный аргумент в пользу вайб-кодинга – скорость. Представим типичную ситуацию: команде нужно срочно выгрузить данные из API или написать парсер для логов. Обычно это требует времени на чтение документации, эксперименты с библиотеками, отладку. Теперь достаточно задать вопрос AI-ассистенту и через несколько секунд получить рабочий скрипт.
Для бизнеса это означает сокращение цикла проверки идей. Там, где раньше гипотеза откладывалась на потом из-за нехватки ресурсов, сейчас можно собрать прототип за пару часов и сразу понять, есть ли у нее потенциал.
Но вместе с этим есть и обратная сторона. Код, созданный по принципу «здесь и сейчас», далеко не всегда подходит для долгосрочных проектов. Чаще всего такой код пишется без учета архитектуры, содержит скрытые уязвимости или оказывается неудобным для поддержки. Чем больше таких решений попадает в систему, тем выше вероятность, что в какой-то момент придется все переписывать. На короткой дистанции это ускорение, но на длинной – высок риск накопления технического долга.
Безопасность в контексте вайб-кодинга – одна из самых чувствительных тем. Языковые модели не всегда проверяют фактическое существование зависимостей: они могут придумывать названия библиотек, которые выглядят правдоподобно, но которых на самом деле нет в официальных репозиториях.
Исследования подтверждают это: при генерации сотен тысяч примеров кода на Python и JavaScript около 20% рекомендуемых пакетов оказались несуществующими. В одном из кейсов ChatGPT предложил установить зависимость huggingface-cli, хотя такой библиотеки не существует (правильная версия – huggingface_hub[cli]). Чтобы проверить, насколько опасна подобная ошибка, исследователь зарегистрировал фантомный пакет в PyPI. За несколько месяцев он собрал более 30 000 загрузок, а ссылка на него даже появилась в документации одного из открытых проектов. Этот эксперимент наглядно показал, как галлюцинации модели могут быстро превращаться в точку атаки.
Этим активно пользуются злоумышленники. Они заранее регистрируют такие фантазийные пакеты и размещают в них вредоносный код. Если разработчик без проверки устанавливает предложенную зависимость, в проекте оказывается потенциально опасный компонент. Подобная атака получила название slopsquatting (от англ. буквально «грязная подмена»).
Для корпоративных проектов это особенно важно. И речь здесь идет не о личном pet-проекте, а о системах, которые работают с данными клиентов и интегрируются в инфраструктуру компании. Одна случайная зависимость может привести к утечке информации или нарушению работы сервисов.
Есть и юридический риск. Часть кода может оказаться сгенерированной на основе открытых примеров с ограничительными лицензиями. Для крупного бизнеса это отдельная головная боль. Одно дело сгенерировать быстрый скрипт для личного проекта, другое – создать модуль для корпоративной системы, где вопросы интеллектуальной собственности критичны.
Поэтому слепое доверие AI здесь опасно. Нужен строгий процесс ревью, проверка каждой зависимости и осознанный подход к интеграции. Вайб-кодинг может ускорить работу, но ответственность за результат всё равно несёт команда.
Рынок развивается стремительно. Если еще два-три года назад все обсуждали только GitHub Copilot, то сегодня разработчики могут выбирать из целой линейки ассистентов под разные задачи. Copilot остается самым узнаваемым игроком: он встроен прямо в IDE и предлагает готовые фрагменты кода по описанию задачи. Amazon CodeWhisperer делает ставку на глубокую интеграцию с сервисами AWS и удобен тем, кто работает в облачной экосистеме Amazon. ChatGPT в кодовом режиме выделяется универсальностью – он помогает не только писать код, но и объяснять чужие решения, составлять документацию и даже проектировать тесты. Tabnine делает акцент на подсказках и быстром автодополнении, а Replit Ghostwriter ориентирован скорее на быстрые прототипы и учебные проекты, где важна скорость запуска идей.
Но экосистема уже выходит за рамки простых подсказчиков. На смену инструментам автодополнения приходят решения, которые берут на себя более сложные инженерные функции. Так, IDE Cursor внедрила Bugbot – ассистента, способного автоматически проверять pull-requests на ошибки и уязвимости. AWS экспериментирует с агентной IDE Kiro, где генерация кода строится на формальных спецификациях: модель не просто предлагает варианты, а работает в рамках заранее заданных правил, что снижает вероятность хаотичных решений.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Эта эволюция показывает общее направление движения рынка. Инструменты начинают переходить из разряда вспомогательных дополнений в сторону полноценных инженерных платформ. То, что еще недавно было экспериментом, постепенно становится частью стандартного рабочего процесса, а роль AI-ассистентов всё больше смещается от помощи в написании строк кода к участию в формировании архитектурных решений.
Сам по себе вайб-кодинг не решает проблему качества, поэтому вокруг него быстро растет инфраструктура контроля. Появляются ассистенты, которые «смотрят шире» автодополнений: проверяют безопасность, соответствие стилю и архитектурным контрактам, помогают формализовать требования до написания кода. Это не просто удобные аддоны, а движение к зрелым инженерным платформам: от «сначала сгенерируем, а потом разберемся» к процессу, где генерация изначально ограничена спецификацией и проверками. Если раньше AI в IDE был про ускорение набора строк, то теперь – про снижение операционных рисков и предсказуемость поставки.
Эта эволюция повторяет путь предыдущих инструментов: от «дикого Запада» к зрелой инженерии. Как когда-то IDE и системы контроля версий превратились из экспериментов в стандарт, так и AI-ассистенты становятся частью обязательного пайплайна.
Чтобы вайб-кодинг был не хаотичной генерацией кода, а управляемым процессом, инженеры используют разные подходы. Каждый из них решает свою задачу и постепенно формирует практику, которую можно назвать новой инженерной дисциплиной.
В производственных проектах fine-tuning начинается не с кода, а с формулировки цели. Команда договаривается, что именно нужно зашить в поведение модели: формат ответов, терминологию, стиль оформления кода или структуру документации. Под эту цель собирают обучающий корпус: пары «запрос – эталонный ответ», реальные фрагменты кода, принятые шаблоны и исключения, которые важно обрабатывать одинаково. Затем запускают обучение и сравнивают результат с контрольным набором задач, чтобы понять, действительно ли поведение стало стабильнее. На финише добавляют автоматические проверки качества – от линтеров и форматтеров до тестов безопасности и сканеров уязвимостей, чтобы в пайплайне сразу ловить отклонения.
Опыт показывает, fine-tuning – трудоемкая и дорогая история, и в большинстве случаев эффективнее комбинировать RAG с продуманными промптами. Дообучение оправдано там, где нужен максимально предсказуемый и строгий результат: например, в генерации кода под корпоративные шаблоны, в правовой документации или интерфейсах, где цена ошибки высока.
Наш опыт показывает, успех работы с AI зависит не столько от выбора инструмента, сколько от того, как он встроен в процессы команды. Сам по себе сгенерированный код не является решением – он лишь заготовка, которую нужно проверить и довести до рабочего состояния.
Именно поэтому ключевую роль играет ревью. Причем проверка должна быть не формальной, а вдумчивой и многослойной. Недостаточно убедиться, что программа запускается и выполняет задачу. Важно понять, как именно она устроена: соответствует ли решение архитектурным принципам проекта, учитывает ли все граничные сценарии, не открывает ли оно новые уязвимости. Такой подход делает ревью не барьером на пути к продакшну, а образовательным этапом, где команда не просто ищет ошибки, а совместно повышает уровень экспертизы.
При этом сами модели тоже могут стать частью процесса. Их можно подключить к статическому анализу, стилевым проверкам, поиску потенциальных ошибок или несоответствий. Это ускоряет техническую рутину, снимает нагрузку с разработчиков и позволяет сосредоточиться на более глубоких аспектах анализа. Но окончательное слово всегда остаётся за человеком. Именно он несет ответственность перед заказчиком и пользователями за то, что решение безопасно, масштабируемо и соответствует требованиям бизнеса.
Сегодня вайб-кодинг перестал быть редкостью. Стартапы строят вокруг него продукты, международные корпорации фиксируют рост доли кода, написанного с помощью AI-ассистентов. Российский рынок труда тоже реагирует: в вакансиях появляется новое требование – умение работать с AI-кодом, а уровень зарплат показывает, что это уже не экзотика, а новая реальность.
Главная ценность здесь не в том, что AI заменяет программистов. Его сила в другом: он помогает быстрее проверять гипотезы, автоматизировать рутину, работать с незнакомыми технологиями. Освобождая время разработчиков, он позволяет сосредоточиться на архитектуре, интеграциях, сложных решениях.
Поэтому вайб-кодинг все больше напоминает путь, который когда-то прошли IDE и системы контроля версий. Сначала это выглядело как эксперимент, потом стало стандартом. Сейчас AI-ассистенты повторяют этот путь – и превращаются в новый уровень инженерной дисциплины.
