Вайб кодинг — не оправдание для некачественной работы

Двигайтесь быстрее и ломайте еще больше вещей.

Этот твист старой мантры Кремниевой долины эхом разносится по инженерным кругам в последнее время, когда в разговоры вступает «вайб кодинг». Да, разработка с помощью искусственного интеллекта меняет то, как мы создаем программное обеспечение, но это не повод отказываться от строгости, проверки или мастерства. Вайб кодинг — это не оправдание для некачественной работы.

Давайте признаем хорошее: программирование с помощью ИИ может стать переломным моментом. Он снижает барьеры для начинающих программистов и непрограммистов, позволяя им создавать работающее программное обеспечение, просто описывая то, что им нужно. Это разблокирует творческий потенциал — все больше людей смогут решать свои собственные проблемы с помощью пользовательского программного обеспечения, что является частью тенденции, которую некоторые называют «выделением личного программного обеспечения» (использование небольших инструментов, созданных с помощью ИИ, вместо универсальных приложений). Даже опытные инженеры могут получить выгоду.

Однако, как скажет вам любой опытный инженер, скорость ничего не значит, если на дороге отваливаются колеса. И вот тут-то и начинаются проблемы — в разрыве между вайбом и реальностью создания поддерживаемого, надежного программного обеспечения.

Суровая правда: качество не появляется автоматически

Несмотря на всю шумиху, вайб кодинг заслужил немало скепсиса со стороны разработчиков-ветеранов. Суть критики: если ИИ может быстро создавать код, это еще не значит, что он хорош. Более того, принимать на веру результаты, созданные ИИ, может быть очень опасно. В шутливом утверждении, что «два инженера теперь могут создать технологический долг пятидесяти», есть доля правды. Непроверенный код, сгенерированный ИИ, может значительно увеличить технический долг — те скрытые проблемы, которые делают программное обеспечение хрупким и дорогостоящим в обслуживании.

Многие ранние проекты с вайб кодингом внешне выглядят хорошо («работает? поставляй!»), но скрывают за собой минное поле проблем: отсутствие обработки ошибок, низкая производительность, сомнительные методы обеспечения безопасности и логически хрупкий код. Можно сказать, что такие проекты построены на песке. Я использовал термин «карточный домик кода» — это код, который «выглядит законченным, но рушится под давлением реального мира». Если вы когда-нибудь видели первую большую функцию junior разработчика, которая почти работает, но рушится при одном неожиданном вводе данных, вы поймете, о чем идет речь. ИИ может быстро создавать много кода, но объем ≠ качество.

«ИИ — это все равно что иметь в своей команде очень усердного джуниор разработчика», — эта мысль хорошо проиллюстрирована в этой иллюстрации Форреста Брейзила.

Опасности не являются чисто гипотетическими. Подумайте о сопровождении: кто будет поддерживать модуль, написанный ИИ, если он непонятен или слишком сложен? Если даже сам разработчик не до конца понимает решение ИИ, будущие модификации превращаются в кошмар. Безопасность — еще одна серьезная проблема: ИИ может генерировать код, который вроде бы работает, но имеет возможности SQL-инъекций или небезопасную обработку ошибок. Без тщательной проверки они могут проскользнуть в продакшен. Существует также риск чрезмерной подгонки под запрос: ИИ будет делать именно то, что вы просите, а это может быть не совсем то, что вам действительно нужно. Человеческие программисты часто корректируют дизайн в процессе реализации, обнаруживая по пути ошибочные предположения. ИИ не поймает эти заблуждения, если человек не заметит и не исправит их.

Это не значит, что ИИ не может написать хороший код — иногда он это делает, — скорее, чтобы отличить хорошее от плохого, необходимы контекст, тщательная проверка и опыт. В 2025 году мы, по сути, используем очень работоспособного, но неопытного помощника. Вы не позволили бы первокурснику-новичку без присмотра разработать архитектуру всей вашей системы; точно так же вы не должны слепо доверять коду ИИ без присмотра. Шумиха вокруг «магии ИИ» должна соответствовать реальности принципов программной инженерии.

Как же найти баланс? Ключ не в том, чтобы полностью отбросить вайб кодинг — он может быть невероятно полезен, — а в том, чтобы дисциплинированно интегрировать его. Инженеры должны относиться к помощи ИИ как к инструменту с известными ограничениями, а не как к мистическому джинну. На практике это означает, что человек должен быть в курсе происходящего и поддерживать стандарты качества. Давайте посмотрим, как это выглядит.

ИИ — ваш стажер, а не ваша замена (держать людей в цикле разработки)

Чтобы эффективно использовать вайб кодинг, измените свое мышление: относитесь к ИИ как к сверхскоростному, но junior разработчику в вашей команде. Другими словами, вы — старший инженер или руководитель группы — все равно несете ответственность за результат. ИИ может набросать первый черновик кода, но вы должны просмотреть его критическим взглядом, доработать и убедиться, что он соответствует вашей планке качества.

Опытные разработчики, успешно использующие ИИ, следуют этой схеме интуитивно. Когда помощник ИИ предлагает код, они не просто нажимают «принять» и идут дальше. Вместо этого они:

• Читают и понимают то, что написал ИИ, как если бы это написал junior разработчик в их команде.
• Рефакторят код на чистые, модульные части, если результат работы ИИ монолитен или запутан (что часто бывает). Старшие инженеры разбивают сгусток ИИ кода на «меньшие, сфокусированные модули» для ясности.
• Добавляют обработку недостающих краевых случаев. ИИ часто не замечает краевых случаев или условий ошибки, поэтому человеку необходимо их устранить (проверка нуля, валидация ввода и т.д.).
• Усиливают типы и интерфейсы. Если ИИ использовал свободные типы или негерметичную абстракцию, человек может исправить это, превратив неявные предположения в явные контракты.
• Задают вопрос об архитектуре. Выбрал ли ИИ неэффективный подход? Может быть, он просто брутфорсит то, для чего следовало бы использовать более оптимальный алгоритм, или вводит глобальное состояние там, где было бы достаточно чистой функции. Человек должен критически оценить эти решения.
• Пишут тесты (или, по крайней мере, вручную проверяют поведение кода). Относитесь к коду ИИ так же, как к PR от коллеги: он не попадет в работу, пока не будет протестирован. Если ИИ написал модульные тесты (некоторые инструменты это делают), дважды проверьте, не являются ли эти тесты поверхностными.

Таким образом вы привносите инженерную мудрость в код, созданный ИИ. Такая комбинация может быть очень эффективной — ИИ быстро создает много кода, а ваш контроль обеспечивает его надежность. На самом деле исследования и анекдоты говорят о том, что senior разработчики получают больше пользы от инструментов кодирования ИИ, чем junior. Причина очевидна: у старших разработчиков есть знания, чтобы правильно направлять ИИ и исправлять его ошибки. У младших может возникнуть соблазн относиться к ИИ как к непогрешимому авторитету, а он таковым не является.

Отсюда вытекает важнейшее правило: никогда не принимайте код, написанный ИИ, в свою кодовую базу без проверки. Относитесь к нему как к коду нового сотрудника: проверяйте каждую строчку, убедитесь, что вы все поняли. Если вам что-то не понятно, не думайте, что ИИ знает лучше — часто это не так. Либо уточните подсказку, чтобы ИИ пояснил, либо перепишите эту часть самостоятельно. Рассматривайте код ИИ как черновик, который должен пройти проверку кода (даже если эту проверку проводите только вы). В команде это означает, что если разработчик использовал ИИ для генерации фрагмента кода, он должен быть готов объяснить и защитить его в code review с коллегами. «Это работает, поверьте мне» не пройдет — команде нужна уверенность в том, что код понятен и поддерживается людьми.

Еще одна лучшая практика: оставляйте людей за рулем при проектировании. Используйте ИИ для реализации, а не для определения фундаментальных архитектур. Например, вы можете использовать вайб кодинг для быстрого создания CRUD REST API на основе существующей схемы — это хорошо поставленная работа. Но не стоит просить ИИ «спроектировать масштабируемую микросервисную архитектуру для нашего продукта», а затем слепо следовать ей. Проектирование на высоком уровне и принятие критически важных решений должны оставаться в ведении человека, а ИИ должен быть помощником в решении самых утомительных задач. По сути, пусть ИИ выполняет тяжелую работу, а не занимается мозговой деятельностью.

Коммуникация и документация также имеют решающее значение. Если вы просите ИИ сгенерировать нетривиальный алгоритм или использовать незнакомую библиотеку, найдите время, чтобы задокументировать, почему было выбрано именно это решение (так же, как если бы вы сами написали его после исследования). Будущие сопровождающие — или вы сами — не должны гадать о намерениях, стоящих за кодом, созданным ИИ. Некоторые команды даже регистрируют промпты, использованные для создания важного кода, эффективно документируя «разговор», который привел к созданию кода. Это может помочь при последующей отладке: вы сможете увидеть предположения, которые были даны ИИ.

В общем, человеческий контроль — это не «приятное дополнение», а обязательное условие. В тот момент, когда вы исключаете человека из цикла, вы просто оставляете на волю случая качество вашего программного обеспечения. Пока ИИ не сможет заменить целостное понимание старшего инженера (а мы еще не достигли этого), вайб кодинг должен быть партнерским: ИИ ускоряет, человек проверяет.

Правила высококачественного вайб кодинга (практическое руководство)

Давайте выкристаллизуем обсуждение в несколько действенных правил и лучших практик для команд, внедряющих разработку с помощью ИИ. Считайте, что это новое руководство «двигайся быстро, но не ломай все подряд» — набор защитных перил для поддержания высокого качества, когда вы генерируете код.

Правило 1: всегда проверяйте код, созданный ИИ, — без исключений. К каждому блоку кода, который создает ИИ, следует относиться так же, как если бы его написал junior инженер. Делайте обзор кода либо самостоятельно, либо с коллегой. Это касается кода Copilot, ChatGPT, Cursor или любого другого ИИ-агента. Если у вас нет времени на его проверку, то у вас нет времени на его использование. Слепое слияние ИИ-кода чревато проблемами.

Правило 2: установите стандарты кодирования и следуйте им — инструменты ИИ будут имитировать тот код, на котором они обучались, что является неоднозначным фактором. Определите руководства по стилю, архитектурные паттерны и лучшие практики вашей команды и убедитесь, что любой код, генерируемый ИИ, рефакторится в соответствии с ними. Например, если ваше правило гласит: «Все функции нуждаются в JSDoc-комментариях и модульных тестах», то вывод ИИ должен получить эти комментарии и тесты до того, как он будет завершен. Если ваш проект использует специфическую архитектуру (например, многоуровневую архитектуру с классами сервисов/хранилищ), не позволяйте ИИ запихивать в код пользовательского интерфейса специальные вызовы баз данных — исправьте их в соответствии с вашими слоями. Рассмотрите возможность создания линтинга или статического анализа специально для выявления распространенных ошибок ИИ (например, отметки об использовании устаревших API или слишком сложных функций). Это автоматизирует контроль качества для вклада ИИ.

Правило 3: используйте ИИ для ускорения, а не для автопилотирования — на практике это означает, что вайб кодинг используется для ускорения хорошо понятных задач, а не для того, чтобы думать за вас. Отличное применение: генерирование шаблонов, создание оснастки для компонентов, перевод одного языка на другой, составление простого алгоритма из псевдокода. Рискованное применение: поручение ИИ разработать ваш модуль с нуля с минимальным руководством или сгенерировать код в области, которую вы совсем не понимаете (вы не узнаете, если он будет неправильным). Если вы собираетесь оставить код, не оставайтесь в режиме вайба — переключитесь в режим инженера и доработайте его.

Правило 4: тестируйте, тестируйте, тестируйте — ИИ не гарантирует корректность волшебным образом. Пишите тесты для всех критических путей кода, написанного ИИ. Если код написал ИИ, он даже может помочь вам написать некоторые тесты — но не полагайтесь только на тесты, созданные ИИ, так как они могут упустить крайние случаи (или могут быть ложно пройдены из-за той же ошибочной логики). Проводите и ручное тестирование, особенно для функций, обращенных к пользователю: пощелкайте по пользовательскому интерфейсу, попробуйте странные вводы, посмотрите, как код себя ведет. Многие приложения с вайб кодингом отлично работают на «счастливом пути», но разваливаются при неожиданном вводе — вы должны поймать это раньше, чем это сделают ваши пользователи.

Правило 5: итерация и доработка — не принимайте первое, что дает вам ИИ, если оно вас не устраивает. Вайб кодинг — это итеративный диалог. Если первоначальный результат неуклюж или запутан, вы можете предложить ИИ улучшить его («упростить этот код», «разбить его на более мелкие функции» и т.д.). Или вы можете взять черновик и самостоятельно отрефакторить его. Часто хорошим подходом является цикличное использование ИИ: подскажите реализацию, выявите недостатки, затем либо подскажите исправления, либо подправьте вручную, и повторите.

Правило 6: знайте, когда сказать «нет» — иногда вайб кодинг просто не является подходящим инструментом. Частью ответственного использования этого инструмента является распознавание сценариев, в которых требуется ручное программирование или более глубокая работа над дизайном. Например, если вы имеете дело с критически важным модулем безопасности, вам, вероятно, следует тщательно разработать его самостоятельно и, возможно, использовать ИИ только для помощи в небольших частях (если это вообще возможно). Или если ИИ постоянно выдает запутанное решение простой задачи, остановитесь и напишите его сами — в итоге вы сэкономите время. Важно не слишком полагаться на ИИ в решении всех проблем. Не позволяйте «ИИ сделал это» стать оправданием для непонимания собственного кода. Если после нескольких попыток ИИ не выдает то, что вам нужно, верните контроль и напишите код по старинке — тогда вы хотя бы будете полностью понимать ситуацию.

Правило 7: документируйте и делитесь знаниями — убедитесь, что любой код, полученный от ИИ, документируется так же тщательно, как и написанный вручную (если не больше). Если были неочевидные решения или если вы подозреваете, что другие могут быть сбиты с толку тем, что создал ИИ, добавьте комментарии. При обсуждении в команде открыто говорите о том, что было сгенерировано ИИ, а что нет. Это поможет рецензентам уделить дополнительное внимание этим разделам.

Следуя этим правилам, команды могут пользоваться преимуществами вайб кодинга с точки зрения продуктивности и одновременно снижать худшие риски. Думайте о нем как о дополнении к человеческим разработчикам, а не о замене их. Цель заключается в совместном творчестве с ИИ: пусть он выполняет повторяющуюся работу на высокой скорости, а люди занимаются творческой и критической работой.

Когда вайб кодинг работает (а когда нет)

Также важно понимать, где вайб кодинг работает хорошо, а где нет. Не каждый проект или задача одинаково подходят для рабочего процесса, управляемого искусственным интеллектом. Вот разбивка, взятая из отраслевых дискуссий и раннего опыта:

Отличные сценарии использования:

• Быстрое создание прототипов — это, пожалуй, самое лучшее место для вайб кодинга. Если у вас есть идея для небольшого приложения или функции, использование ИИ-ассистента для создания быстрого прототипа или пробного варианта может быть невероятно эффективным. В таких случаях вы не возражаете, если код будет немного халтурным; вы просто хотите подтвердить идею. Многие инженеры добились успеха в проектах выходного дня, используя только искусственный интеллект для программирования — забавный способ быстро протестировать концепцию. Еще один хороший вариант использования — одноразовые скрипты или внутренние инструменты: например, скрипт для разбора лог-файла, небольшой инструмент для автоматизации личных задач или внутренняя панель инструментов для вашей команды. Как правило, они не требуют больших усилий; если скрипт сломается, это не конец света. Здесь вайб кодинг может сэкономить время, потому что вам не нужно совершенство производственного уровня, достаточно того, что просто работает.
• Вайб кодинг также хорошо подходит для обучения и изучения. Если вы работаете с новым языком или API, попросите ИИ сгенерировать примеры, чтобы ускорить процесс обучения. (Конечно, перепроверяйте результаты работы ИИ по официальной документации!) . В исследовательском режиме, даже если код ИИ не идеален, он дает вам материал, с которым можно возиться и учиться. Это как ассистент преподавателя, который может показать вам примеры, которые вы затем доработаете.
• Кроме того, ИИ может отлично справляться со структурированными задачами, требующими большого количества шаблонов. Нужно создать 10 одинаковых классов данных? Или реализовать заурядный CRUD-слой? ИИ отлично справляется с подобными механическими повторениями, избавляя вас от утомительной работы. Если шаблон понятен, ИИ будет следовать ему и сэкономит ваши нажатия (просто проверьте, правильно ли он следует шаблону).

Не самые лучшие примеры использования:

• С другой стороны, программное обеспечение корпоративного уровня и сложные системы — это то, где вайб кодинг часто дает сбой. Все, что требует глубокого понимания бизнес-логики, интенсивного параллелизма, строгой безопасности или соответствия нормативным требованиям, — это не то, что можно полностью доверить генерации ИИ. ИИ не знает ваших бизнес-ограничений или требований к производительности, если вы не пропишете их в явном виде (и даже тогда он может не понять их правильно). Например, финтех-приложение, обрабатывающее платежи, или система управления аэрокосмической отраслью должны соответствовать стандартам, которые нынешний ИИ просто не в состоянии гарантировать. В этих областях ИИ может помочь частично, но человеческий опыт и тщательный контроль качества имеют первостепенное значение для конечного продукта.
• Вайб кодинг также испытывает трудности с долгосрочной поддержкой. Если вы создаете кодовую базу, которая будет жить годами и над которой будут работать многие разработчики, то начинать ее с солянки из кода, сгенерированного ИИ, может оказаться плохим фундаментом. Без четкого руководства архитектура может быть непоследовательной. Зачастую лучше потратить дополнительное время на создание чистого фреймворка (с помощью ИИ или без него), чем дорабатывать весь продукт с помощью последовательных подсказок ИИ. Многие начинающие разработчики отмечают, что первоначальное время, сэкономленное за счет вайб кодинга, может быть потеряно впоследствии при очистке и рефакторинге кода, когда проект необходимо масштабировать или адаптировать.
• Еще один сценарий, которого следует опасаться, — это критические алгоритмы или оптимизации. ИИ, конечно, может создать алгоритм сортировки или запрос к базе данных, но если вам нужна высокая степень оптимизации (например, пользовательская процедура управления памятью или алгоритм, который должен выполняться за сублинейное время), вы окажетесь на территории, где человеческая изобретательность и глубокое понимание все еще выше. ИИ может дать вам что-то, что будет работать на небольших данных, но упадет при масштабировании, и он не обязательно предупредит вас об этом. Человеческий инженер, понимающий в производительности, будет разрабатывать и тестировать с учетом этих соображений с самого начала.
• Наконец, любая ситуация, в которой объяснимость и ясность являются главными приоритетами, может быть не идеальной для вайб кодинга. Иногда вам нужен код, который другие люди (или аудиторы) смогут легко прочитать и осмыслить. Если ИИ предложит запутанный подход, это может помешать ясности. Пока ИИ не сможет надежно создавать простой и четко структурированный код (что не всегда стимулирует его к этому — иногда он бывает слишком многословным или странно абстрактным), необходимо человеческое вмешательство, чтобы сохранить ясность.

В общем, вайб кодинг — это мощный ускоритель, но не серебряная пуля.

Используйте его там, где скорость важнее полировки, и там, где у вас есть свобода действий для итераций и исправлений. Не используйте его в качестве одноразового решения для критически важного программного обеспечения — это все равно что нанимать гонщика для управления школьным автобусом; не тот инструмент для работы. Возможно, когда-нибудь ИИ будет настолько развит, что вайб кодинг действительно станет стандартом для всей разработки, но сегодня этот день не настал. Сегодня он лучше всего работает в качестве помощника при решении правильных задач и при правильном надзоре.

Вывод: подходите к вайб кодингу ответственно — принимайте вайб, но уважайте ремесло

Вайб кодинг и разработка программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта в целом представляют собой захватывающий скачок вперед в развитии наших инструментов. Он уже здесь и останется, и дальше будет становиться только сложнее. Перспективные инженерные команды не должны игнорировать его — те, кто эффективно использует ИИ, скорее всего, опередят тех, кто этого не делает, точно так же, как команды, принявшие более ранние волны автоматизации и более совершенные фреймворки, опередили тех, кто писал все с нуля. Смысл этой статьи не в том, чтобы отвергать вайб кодинг, а в том, чтобы подходить к нему с открытыми глазами и с соблюдением инженерной дисциплины.

Главный вывод заключается в том, что скорость ничего не значит без качества. Более быстрая доставка багов и не поддерживаемого кода — это ложная победа, вы просто мчитесь к обрыву. Лучшие инженеры балансируют между этими двумя факторами: используют искусственный интеллект, чтобы двигаться быстрее, не ломая вещи (по крайней мере, не ломая их больше, чем мы уже делаем!). Речь идет о том, чтобы найти ту точку опоры, где ИИ выполняет тяжелую работу, а человек следит за тем, чтобы все стояло как надо.

Для технических руководителей и менеджеров по проектированию призыв к действию очевиден: задайте тон, что ИИ — это инструмент, который нужно использовать ответственно. Поощряйте эксперименты с вайб кодингом, но при этом установите ожидания (возможно, с помощью некоторых из описанных нами правил), которые защитят вашу кодовую базу. Сделайте проверку кода обязательной для вкладов, созданных ИИ, создайте среду, в которой приветствуется вопрос «Эй, а это имеет смысл?», и инвестируйте в повышение квалификации вашей команды для эффективной работы с ИИ. Это может даже означать обучение разработчиков тому, как писать хорошие подсказки или как критически оценивать предложения ИИ. Это новый набор навыков, схожий с переходом на языки высокого уровня или распределенный контроль версий в прошлом — те, кто быстрее адаптируется, получат преимущества.

Мы также не должны забывать о том, что действительно важно в программной инженерии: решение проблем пользователей, создание надежных систем и постоянное обучение. Вайб кодинг — это средство достижения цели, а не сама цель. Если он поможет нам обслуживать пользователей лучше и быстрее, это замечательно. Но если оно побуждает нас пропустить те меры предосторожности, на которые в конечном итоге рассчитывают пользователи (например, качество и безопасность), то мы должны обуздать его. Основы — ясное мышление, понимание требований, проектирование с учетом изменений, тщательное тестирование — остаются такими же важными, как и раньше, если не более важными.

В конце концов, возможно, слоган должен быть таким: «Двигайтесь быстро, но не ломайте вещи — или, если сломаете, убедитесь, что знаете, как их исправить». Используйте вайб, чтобы кодить со скоростью света, но подкрепляйте его прочным фундаментом инженерного мастерства. ИИ может сосуществовать с мастерством; более того, в руках мастера он может стать мощным резцом. Но рука мастера все равно нужна, чтобы направить это зубило и создать что-то действительно долговечное и хорошо сделанное.

Так что дерзайте, разработчики, только делайте это осторожно. Примите будущее, но не отказывайтесь от принципов, которые привели нас сюда. Вайб кодинг — это не оправдание некачественной работы; скорее, это возможность расширить возможности, которых мы можем достичь, объединив человеческие суждения с машинной генеративной мощью. Команды, которые поймут это, не только будут двигаться быстро — они будут создавать вещи, которые стоит сохранить.

Счастливого кодинга, и пусть вайб будет хорошим, а качество — еще лучше.

Источник