Вайб-кодинг стал словом 2025 года по версии Collins Dictionary. 80% российских разработчиков уже попробовали этот подход, а четверть стартапов в Y Combinator имеют кодовую базу, на 95% сгенерированную ИИ. Но за красивыми цифрами скрывается неудобная правда: вайб-кодинг — это не волшебная палочка для тех, кто не умеет программировать, а мощный инструмент, эффективность которого напрямую зависит от знаний пользователя.

Что такое вайб-кодинг и почему о нём все говорят

В феврале 2025 года Андрей Карпатый, бывший директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI, опубликовал твит, который изменил индустрию:

"Существует новый способ писать код, который я называю «вайб-программированием», когда вы полностью погружаетесь в поток и забываете, что код вообще существует. Я прошу сделать самые примитивные вещи вроде «уменьши размер боковой панели в два раза», потому что мне лень искать это место в коде."

Суть проста: описываешь задачу словами — ИИ пишет код. "Программирование атмосферой, а не переменными", как написал Collins Dictionary. Низкий порог входа и скорость создания MVP сделали подход популярным. Cursor, Windsurf (который OpenAI купила за $3 млрд), Claude Code, GitHub Copilot — инструменты доступны каждому.

Но давайте посмотрим, что происходит, когда этими инструментами пользуются люди с разным уровнем подготовки.

Две стороны медали: примеры из практики

Пример 1: SQL-инъекция в форме авторизации

Представим типичную ситуацию. Новичок просит ИИ: "Сделай форму входа с проверкой логина и пароля из базы данных".

Что генерирует ИИ:

def login(username, password):
    query = f"SELECT * FROM users WHERE username='{username}' AND password='{password}'"
    result = db.execute(query)
    if result:
        return "Успешный вход!"

Реакция новичка: "Отлично, работает! ИИ за 5 секунд написал то, на что у меня ушло бы полчаса!"

Реакция профессионала: "Стоп, это же классическая SQL-инъекция! Любой может войти с username admin' OR '1'='1' --. Согласно исследованию NYU Tandon School, в 40% случаев Copilot генерирует код с уязвимостями."

Правильное решение:

def login(username, password):
    # Используем параметризованные запросы
    query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s"
    # И конечно, пароль должен быть хеширован!
    result = db.execute(query, (username, hash_password(password)))

Пример 2: XSS в выводе пользовательских данных

ИИ генерирует:

// Промпт: "Выведи комментарии пользователей на страницу"
function displayComment(comment) {
    document.getElementById('comments').innerHTML += 
        '<div class="comment">' + comment.text + '</div>';
}

Новичок: "Круто, комментарии отображаются!"

Профессионал: "А если в comment.text будет <img src=x onerror="alert('XSS')">? Исследование Veracode показывает, что 45% созданного ИИ кода содержит классические уязвимости из OWASP Top 10."

Безопасное решение:

function displayComment(comment) {
    const div = document.createElement('div');
    div.className = 'comment';
    div.textContent = comment.text; // textContent автоматически экранирует HTML
    document.getElementById('comments').appendChild(div);
}

Пример 3: Работа с устаревшими API

Реальный кейс из статьи "Вайб-кодинг глазами старого разработчика" на Хабре. Автор использовал ИИ для работы с Bitrix24 API:

// ИИ генерирует
async function getTasks() {
    const response = await fetch('/api/task.item.list'); // Устаревший метод!
    const tasks = await response.json();
    return tasks; // А где обработка пагинации?
}

Новичок: "Работает медленно, но работает же!"

Профессионал: "Во-первых, используется устаревший метод API task.item.list вместо tasks.task.list. Во-вторых, API Bitrix24 выдаёт списки порционно по 50 ответов за раз. В-третьих, где обработка ошибок?"

Правильный подход:

async function getTasks(start = 0) {
    try {
        const allTasks = [];
        let hasMore = true;
        
        while (hasMore) {
            const response = await fetch(`/api/tasks.task.list?start=${start}`);
            if (!response.ok) throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
            
            const data = await response.json();
            allTasks.push(...data.result.tasks);
            
            hasMore = data.result.tasks.length === 50;
            start += 50;
        }
        return allTasks;
    } catch (error) {
        console.error('Ошибка при получении задач:', error);
        throw error;
    }
}

Проблемы безопасности: цифры не врут

Исследования рисуют тревожную картину:

• 40% кода, сгенерированного GitHub Copilot, содержит уязвимости (NYU Tandon School, 2025)

• 45% ИИ-кода содержит уязвимости из OWASP Top 10 (Veracode, 2025)

• 20% приложений, созданных вайб-кодингом, содержат серьёзные уязвимости (Wiz, 2025)

Реальные последствия:

• Fortnite (300+ млн пользователей) — SQL-инъекция через вайб-код привела к компрометации аккаунтов

• Приложение Tea — две крупные утечки данных из-за некачественного ИИ-кода

• CVE-2025-55284 — уязвимость в Claude Code позволяла извлекать данные с компьютера разработчика

Симптомы "уставшей модели"

После 20-30 итераций правок модель начинает вести себя странно. Из статьи "Вайб-кодинг глазами старого разработчика":

def process_data(data):
    # Обработка данных
    result = clean_data(data)
    
    # Модель упорно добавляет новый код сюда
    api_response = fetch_external_api()  # ???
    
    return result

def fetch_external_api():
    # А должна была добавить сюда
    pass

Признаки переполнения контекста:

1. ИИ вставляет код не в те места

2. Повторяет одни и те же ошибки

3. Чередует 2-3 нерабочих решения

4. "Забывает" предыдущие исправления

Как выразился один разработчик: "Бесячих эмодзи огоньков было больше, чем правильных решений. Ободряющий тон после моих сообщений об ошибках тоже бесил, потому что ошибки-то не мои — зачем меня ободрять?"

Архитектурная слепота

Вайб-кодинг генерирует всё в одном файле:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <style>
        /* 500 строк CSS */
    </style>
</head>
<body>
    <div id="app"></div>
    <script>
        /* 1000 строк JavaScript */
        /* Вся бизнес-логика */
        /* Все обработчики */
    </script>
</body>
</html>

Новичок: "Удобно, всё в одном файле!"

Профессионал из комментария на Хабре: "Код пишут в первую очередь для других программистов. В нынешнем виде в нём очень сложно разбираться. Для поддержки такого проекта потребовался бы рефакторинг. Нужна декомпозиция как минимум по трём файлам: CSS со стилями, JS с логикой и HTML со структурой."

Тестирование: невидимая граница между хаосом и порядком

Иллюзия работоспособности

Типичный подход новичка:

def calculate_discount(price, discount_percent):
    return price * (1 - discount_percent / 100)

# "Проверил на калькуляторе - 100 * 0.9 = 90. Работает!"

Профессионал пишет тесты:

def calculate_discount(price, discount_percent):
    """Расчёт цены со скидкой с валидацией"""
    if not isinstance(price, (int, float)) or price < 0:
        raise ValueError("Цена должна быть положительным числом")
    if not 0 <= discount_percent <= 100:
        raise ValueError("Скидка должна быть от 0 до 100%")
    return round(price * (1 - discount_percent / 100), 2)

def test_calculate_discount():
    # Обычные случаи
    assert calculate_discount(100, 10) == 90.00
    assert calculate_discount(99.99, 15) == 84.99
    
    # Граничные случаи
    assert calculate_discount(100, 0) == 100
    assert calculate_discount(100, 100) == 0
    
    # Обработка ошибок
    with pytest.raises(ValueError):
        calculate_discount(-100, 10)  # отрицательная цена
    with pytest.raises(ValueError):
        calculate_discount(100, 150)  # скидка больше 100%

Регрессия при итерациях

Из опыта пользователя с Хабра: "Нейросеть может при исправлении ошибок наделать новых. Например, есть ошибка, указываю на неё, нейросеть её исправляет, но делает ещё две на ровном месте."

Версия 1: ИИ генерирует функцию

def process_payment(amount, card_number):
    if amount <= 0:
        return {"error": "Invalid amount"}
    # обработка платежа
    return {"success": True}

Версия 2: Просим добавить валидацию карты

def process_payment(amount, card_number):
    if len(card_number) != 16:  # ИИ добавил валидацию
        return {"error": "Invalid card"}
    # Упс! ИИ потерял проверку amount <= 0
    # обработка платежа
    return {"success": True}

Эволюция разработчика в эпоху ИИ

Уровень 1: Новичок (опасная зона)

• Копирует всё подряд

• Не понимает сгенерированный код

• Игнорирует предупреждения

• Результат: технический долг, уязвимости, "карточные домики"

Уровень 2: Продвинутый пользователь

• Проверяет сгенерированный код

• Понимает базовые концепции

• Использует для изучения новых библиотек

• Результат: ускорение разработки на 30-40%

Уровень 3: Профессионал

• Использует для рутинных задач

• Генерирует тесты, а не только код

• Исправляет архитектурные решения

• Результат: фокус на бизнес-логике, x2-x3 продуктивность

Правильный подход к вайб-кодингу

Когда использовать:

✅ Прототипирование и MVP
✅ Генерация boilerplate кода
✅ Написание тестов
✅ Изучение новых библиотек
✅ Рефакторинг с тестовым покрытием

Когда НЕ использовать:

❌ Критичная бизнес-логика без code review
❌ Работа с персональными данными
❌ Сложные алгоритмы без понимания
❌ Production код без тестов
❌ Системы с высокими требованиями к безопасности

Чек-лист профессионала:

• [ ] Понимаю ли я, что делает код?

• [ ] Есть ли тесты?

• [ ] Проверил ли на уязвимости (SQL-инъекции, XSS)?

• [ ] Соответствует ли архитектуре проекта?

• [ ] Обработаны ли граничные случаи?

• [ ] Будет ли код понятен другим разработчикам?

Взгляд в будущее

Y Combinator сообщает, что 25% стартапов в зимнем наборе 2025 года имеют кодовую базу на 95% сгенерированную ИИ. Это не случайность, а тренд. Но что это значит для индустрии?

Мнение экспертов:

Технический директор Arcsinus Артём Потёмин: "Вайб-кодинг — актуальный инструмент, который может сэкономить программисту много времени, но не избавляет от необходимости иметь профессиональные навыки."

Из исследования ICT.Moscow: "Программирование включает в себя логику, архитектуру и оптимизацию, и с этим ИИ не справится без участия человека. Это инструмент, а не замена разработчику."

Заключение

Вайб-кодинг — это не волшебная таблетка и не угроза профессии. Это инструмент, который усиливает сильных и ослабляет слабых. В руках новичка без знаний — это генератор технического долга и уязвимостей. В руках профессионала — ускоритель продуктивности в 2-3 раза.

Исследователь из NYU выразился точно: "То, что является лучшей практикой на момент написания, может постепенно превратиться в плохую практику по мере развития ландшафта кибербезопасности." Но это верно для любого инструмента в нашей индустрии.

Главный вывод: вайб-кодинг не заменяет знания, он их усиливает. Как калькулятор не отменил необходимость знать математику, так и ИИ-ассистенты не отменят необходимость понимать, как работает код.

"Вайб-кодинг без знаний — это как вождение с закрытыми глазами по навигатору. Да, голос говорит куда поворачивать, но вы не видите ни ям, ни пешеходов, ни того, что мост впереди ещё не достроен."

P.S. Эта статья написана человеком, который использует вайб-кодинг каждый день. Но перед публикацией я проверил каждый пример кода, каждую цитату и каждую статистику. Потому что ответственность за результат всегда лежит на разработчике, а не на инструменте.

Источники:

• NYU Tandon School: Empirical Cybersecurity Evaluation of GitHub Copilot's Code

• Veracode: State of Software Security Report 2025

• ICT.Moscow: Исследование использования вайб-кодинга в России

• Y Combinator: AI-Generated Code in Startups

• Habr: Вайб-кодинг глазами старого разработчика

• OWASP: Cross-Site Scripting Prevention Cheat Sheet

• Forbes: Long-term Reliability Issues with AI-Generated Code