Тендеры и лиды
Информация
Новая реальность веб-разработчиков: заказчики приходят с проектами, собранными в нейросетях, и их запрос — поддержка или масштабирование такого продукта. Увы, очень часто дело заканчивается миграцией на другой стек, то есть перевод проекта на другие базы данных или иной язык программирования. Это сложно, дорого и не всегда эффективно — в итоге продукт, который быстро и дешево запустили с помощью «нейронок», быстро теряет свои плюсы и разочаровывает владельцев. В этой статье обсуждаем корень проблемы: необдуманное применение ИИ для коммерческих проектов. А еще приводим мнения экспертов о том, где все-таки уместны нейросети, пишущие программный код, и как правильно определиться с методом для конкретных проектов.
Сначала о терминах. Метод программирования, где от разработчика не требуется писать программный код, а лишь описывать нужные «фичи» и сценарии и отправлять их в нейросеть, в профессиональной среде окрестили «вайбкодинг», от английского «vibe» — «атмосфера, настроение». Чтобы использовать этот метод, действительно хватает аккаунта в популярной нейросети (ChatGPT, Cursor, Claude, Gemini 3, DeepSeek, Grok) и общего понимания, как работают программы. Но результат сильно зависит от квалификации разработчика, ведь неопытный программист не увидит в коде ошибки, уязвимости или слишком громоздкая архитектура.
Интерес бизнеса к вайбкодингу растет по понятным причинам. Квалифицированных разработчиков не хватает, стоимость найма такого специалиста в компанию, как и цены на аутсорс, продолжают расти. Поэтому идея быстро и без лишних затрат создать цифровой сервис, для продажи или для использования внутри компании, очень привлекательна. И, кстати, не так уж и плоха: в ряде случаев нейросети действительно справляются с задачей.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13706 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Сильная сторона метода — короткий цикл от идеи до работающего результата. Ситуации, где скорость действительно решает:
Проверка гипотез. Вайб-кодинг помогает собрать тестовую версию функционала за пару дней. протестировать её на реальных пользователях и уже после этого собирать ТЗ для разработчиков.
A/B-тесты лендингов. Сравнить варианты с разными офферами, пустить трафик, получить данные для решения.
MVP для инвесторов. Работающий прототип убеждает лучше презентации на десять слайдов.
Внутренние скрипты. Парсер отчетов из 1С, бот для уведомлений в Telegram. Если такой сервис упадет на час, финансовых потерь не будет, ведь сотрудники могут временно вернуться к привычной ручной обработке задач.
Общий знаменатель — невысокая цена ошибки и короткий жизненный цикл продукта. Если сайт, бот или приложение понадобятся для теста или для разовых некритичных задач, их разработку можно доверить нейросети.
Несмотря на все плюсы нейросетей, которые становятся быстрее, умнее и универсальнее каждый месяц, компании-разработчики не теряют клиентов. Дело не в недоверии к технологии, а в объективных ограничениях подхода. Классическая разработка — это управляемая система: сбор требований, проектирование архитектуры, многоэтапное тестирование, документирование кода. А ещё ответственность за результат, которая лежит на конкретных разработчиках. Такую предсказуемость и контроль нейросеть обеспечить неспособна.
Поговорим чуть подробнее о проблемах и рисках «вайбового» кода, которые проявляются, как только проект перерастает эксперимент и становится частью бизнес-процессов.
Нейросеть закрывает каждый промпт как изолированную задачу, не думая на перспективу: она не учитывает, что будет происходить с проектом при высокой нагрузке или подключении новых модулей.
По умолчанию ИИ генерирует монолитный код без разделения на компоненты. После нескольких итераций доработок такой код становится непоследовательным: сначала его трудно поддерживать, потом трудно разобрать, затем невозможно менять без риска сломать смежный функционал.
Для бизнеса это означает конкретные потери. Выигрыш в пару дней на старте оборачивается простоем в месяцы на этапе интеграции с корпоративными системами. Передать проект другой команде тоже проблематично: нет документации, нет понятной структуры, код не соответствует стандартам. Фактически компания получает «черный ящик», который работает, пока его не трогают.
Эксперты Uplab разрабатывают цифровые сервисы для бизнеса уже более 10 лет, и мы всегда держим в голове, что проект в будущем может расти и развиваться. Поэтому тщательно анализируем бизнес клиента и закладываем разумный «запас прочности». Например, в нашем проекте для ИТ-дистрибьютора «OCS» задачей было создать современную, масштабируемую цифровую платформу. И мы справились с ней, заложив возможности для дальнейших интеграций. Если бы код писала нейросеть, то каждая такая интеграция потребовала бы полного рефакторинга, или переписывания программы.
Сгенерированный код может содержать уязвимости, которые не обнаружить без ручного аудита. Если компания обрабатывает персональные данные или проводит платежи, это неприемлемый уровень риска. Почему так происходит и как уязвимости проникают в базу знаний ИИ, мы подробно расследовали в одной из статей на нашем сайте.
Увы, проблема не только техническая. Крупный бизнес и госструктуры предъявляют к подрядчикам жесткие требования по защите информации: сертификация, аудит зависимостей, контроль доступа к исходному коду. Ни один из этих процессов не встроен в вайбкодинг. В классической разработке, напротив, безопасность вшита в каждый этап: код проходит ревью, статический анализ и проверку на уязвимости. Мы в Uplab работаем с такими компаниями, как Kaspersky, X5 Group, Купер. Поэтому наши процессы разработки выстроены с учетом современных стандартов цифровой безопасности.
Вайбкодинг привязан к экосистеме конкретной нейросети. Поставщик может повысить стоимость API, изменить политику использования данных, ввести лимиты на запросы. Перенести проект на другую платформу зачастую нельзя без потери контекста и наработок. Бизнес оказывается заложником чужих решений, а перенос проекта в независимую среду требует по сути повторной разработки.
Классическая разработка строится на открытых стандартах: Git, Docker, публичные фреймворки. Среда не зависит от коммерческих условий одного поставщика. Проект остается собственностью заказчика, а не арендованным продуктом.
Выбирать «одно из двух» не обязательно. В Uplab мы применяем гибридный подход, который берет от каждого метода сильную сторону.
Архитектуру, выбор стека и логику интеграций определяет архитектор. Нейросеть в этих решениях не участвует. На этапе реализации разработчики применяют ИИ-инструмент Claude Code для генерации шаблонного кода, юнит-тестов и технической документации. Каждый сгенерированный фрагмент проходит code review, статический анализ и нагрузочное тестирование. Результат — ускорение рутинных операций без потери контроля.
Отдельный плюс: вся работа документируется. Проект можно передать другой команде без потери знаний. Код написан по стандартам, покрыт тестами и не зависит от конкретного инструмента генерации.
Противопоставлять вайбкодинг и классическую разработку бессмысленно. Это два инструмента с разной зоной применения. Задача — не выбрать сторону в споре, а понять, какой подход закрывает конкретную потребность.
Если одни критерии указывают на левую колонку, а другие на правую, гибридная модель закроет обе потребности.
