Я инженер-программист, и сейчас каждую строчку моего кода пишет ИИ: размышления о Vibe Coding

У меня больше шести лет опыта в коммерческой разработке, но вот уже больше года я не написал вручную ни единой строчки кода. Буквально весь код в моих текущих проектах сгенерирован ИИ. Однако когда я только начинал этот эксперимент больше года назад, чистый восторг продлился от силы дня три.

Чистый кайф от Vibe Coding

Помню, как в июне прошлого года (в 2025-м) я из любопытства впервые открыл Cursor. На первый взгляд — привычный VS Code, только сбоку прикручена панель для общения с нейросетью.

До этого момента всё моё представление об AI-кодинге сводилось к продвинутому автодополнению в духе Copilot. Но стоило мне вбить первый запрос и нажать Enter, как началось настоящее волшебство. Модель ушла в глубокий мыслительный процесс, а затем прямо на глазах принялась строчить десятки, сотни строк кода. Она легко переключалась между файлами, правила их на лету и сама выполняла команды в терминале.

Я просто описывал нужную фичу обычным человеческим языком — и ИИ тут же воплощал её в жизнь. Мне больше не нужно было набивать код символ за символом. Это уже не просто умные подсказки в редакторе, это фундаментальный сдвиг: нейросеть взяла на себя львиную долю инженерной рутины на совершенно ином уровне.

В тот миг я почувствовал себя героем сказки про волшебную кисть: нарисовал — и оно ожило. Будто распахнулась дверь в совершенно иной мир.

Тогда я записал свои первые мысли по горячим следам:

Vibe Coding — настоящее спасение для людей с СДВГ. Классическая разработка будто специально создана, чтобы пытать СДВГ-шный мозг, а тут всё перевернулось в один миг. Пропало отвращение к тестам, ненависть к верстке на CSS, опечатки в переменных и бесконечный унылый поиск дурацких багов.

Благодаря ИИ петля обратной связи сжалась до предела: ты мгновенно видишь результат и испытываешь бешеный прилив эндорфинов. И чем более монотонная и нудная задача перед тобой стоит, тем безупречнее с ней справляется нейросеть.

Твоя роль сводится к общему направлению и архитектуре — ты превращаешься в полноценного лидера проекта.

Мне никогда не доставляло удовольствия само механическое набивание кода по клавишам, зато я обожаю сам процесс создания вещей. Путь от ассемблера к языкам высокого уровня всегда был про удобство и скорость.

Возможность творить как чистый создатель, а не как цифровой чернорабочий, укладывающий кирпичики кода — это огромное счастье для программиста.

Границы Vibe Coding

У такого подхода есть официальное название — Vibe Coding («вайб-кодинг»). Этот термин в феврале 2025 года предложил сооснователь OpenAI Андрей Карпатый (Andrej Karpathy). Суть проста: ты полностью отдаёшься потоку («вайбу»). Описываешь своими словами, что хочешь получить, без оглядки принимаешь весь сгенерированный код, не вчитываешься в каждую строчку, а при ошибках просто скармливаешь их обратно модели — пока почти не забудешь, как вообще выглядит сам код.

Но стоило мне поделиться первыми восторженными мыслями, как эйфория испарилась. Буквально за три дня я упёрся в жесткие границы Vibe Coding.

В тот момент я как раз пилил прототип мобильного приложения. Чистый вайб-кодинг отдавал всё на откуп модели по размытым промптам — без каких-либо классических инженерных практик. Довольно быстро модель пошла вразнос: управлять ей становилось всё сложнее, а архитектура превратилась в такую кашу, что поддерживать проект стало практически невозможно.

Пришлось всё снести и начать заново — но уже с позиции профессионального инженера, встроив ИИ в выверенный рабочий процесс.

И вот тогда всё встало на свои места. Драйв и лёгкость Vibe Coding никуда не делись, но теперь их балансировали строгий код-ревью, понятная документация и маленькие, постепенные итерации вместо попыток выкатить кучу фич за один присест. Архитектура и реализация вернулись под полный контроль, вернулось приятное ощущение абсолютной точности: куда указал, туда и попал. Работа с нейросетью стала напоминать общение тимлида с толковым стажёром: тебе не нужно самому реализовывать каждую мелочь, но архитектурное видение и глобальный контекст ты обязан держать в своих руках.

Вскоре я перешёл на Claude Code. Контроль стал ещё тоньше и мощнее, производительность подскочила в разы — возникло чувство, будто работаешь с суперсилой.

Что ждёт разработчиков в будущем?

«Может ли случиться так, что из-за молниеносной скорости прототипирования на Vibe Coding у людей пропадет всякое желание глубоко изучать фундаментальные основы программирования?»

Уверен: не просто может, а именно так и произойдёт!

Классический путь от изучения синтаксиса до создания боевых продуктов всегда напоминал лестницу: шаг за шагом, от простого к сложному. Сначала базовые курсы, затем позиция джуна, куча набитых шишек на реальных проектах — и так, со временем, вырастает самостоятельный крепкий инженер. На каждой ступеньке была понятная отдача, и при среднестатистических способностях войти в профессию было вполне реально, карьерный трек был прозрачен.

Vibe Coding сбил порог входа практически до нуля. Любой желающий может за вечер собрать рабочий демо-образец. Но программная инженерия — наука сугубо прикладная. Разрыв между прототипом «на коленке» и надежным коммерческим продуктом огромен: это разница между 0→1 и 1→100.

При традиционном подходе тот, кто проходил путь от 0 до 1, по дороге неизбежно осваивал базовые навыки, нужные для масштабирования от 1 до 100. Vibe Coding новичкам такого фундамента не даёт. В итоге на этапе перехода от 1 к 10 люди сталкиваются с глухой стеной сложности, и у большинства опускаются руки.

Именно потому, что старт дался слишком легко, последующие препятствия уже невозможно преодолеть на одном только поверхностном интересе и средних способностях. А те редкие уникумы, которые всё же смогут перемахнуть через эту пропасть, обладают настолько мощным упорством, обучаемостью и хваткой, что они в любом случае вошли бы в топ-1% программистов — даже в до-ИИ эпоху.

С каждым качественным скачком в AI-кодинге индустрия всё меньше нуждается в младших разработчиках. Преемственность рушится, а у новичков попросту не остаётся площадки, где можно набить руку и вырасти в профессионала.

Спустя год после того, как я набросал этот черновик, статистика рынка труда наглядно подтвердила эти опасения:

• Лаборатория цифровой экономики Стэнфорда (Stanford Digital Economy Lab), проанализировав зарплатные ведомости американского провайдера ADP, выяснила: к июню 2026 года в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, занятость среди молодёжи 22–25 лет оказалась на 19% ниже тренда для их сверстников в других сферах (годом ранее разрыв составлял 15%). При этом у опытных специалистов подобной просадки нет. И главное: этот провал обусловлен не увольнениями, а тем, что компании банально перестали нанимать новичков (Stanford Digital Economy Lab, 2026-08).
• Согласно отчету венчурного фонда SignalFire за июнь 2026 года, наем выпускников и джуниор-специалистов в 12 IT-гигантах (включая Google, Meta, Apple и Microsoft) рухнул примерно на 65% по сравнению с 2019 годом. А в стартапах ранних стадий падение и вовсе составило 76% (SignalFire State of Talent Report 2026).
• По данным Indeed Hiring Lab, в первом квартале 2026 года на позиции для начинающих пришлось всего 4,5% от всех IT-вакансий в США — это рекордно низкий показатель среди вообще всех отраслей (Indeed Hiring Lab, 2026-07).

Мой взгляд на будущее этой индустрии довольно пессимистичен. Разработка поляризуется: на одном полюсе окажется узкая элита инженерных титанов, на другом — масса любителей, собирающих наколеночные демо-игрушки для души.

И следом за программированием этот сценарий ждёт и другие сферы. Любой базовый интеллектуальный труд в обозримом будущем перейдёт к искусственному интеллекту.

Даже чистая математика — цитадель абсолютно оригинального человеческого мышления — за этот год дрогнула перед алгоритмами:

• В январе 2026 года студент Кембриджа Кевин Баррето (Kevin Barreto) и математик-любитель Лиам Прайс (Liam Price) с помощью GPT-5.2 Pro решили проблему Эрдёша под номером 728, к которой ранее не существовало доказательств в научной литературе. Это считается первой задачей Эрдёша, решённой преимущественно искусственным интеллектом.
• В мае 2026 года модель OpenAI опровергла гипотезу единичных расстояний, выдвинутую Эрдёшем ещё в 1946 году — открытый вопрос, над которым бились 80 лет. Лауреат Филдсовской премии Тим Гауэрс (Tim Gowers) отметил: «До этого ни одно доказательство, сгенерированное ИИ, даже близко не подбиралось к такому уровню». А спустя пару недель математики-люди смогли существенно развить и улучшить полученный машиной результат.
• В том же месяце автономный агент от Google DeepMind самостоятельно решил 9 из 353 открытых математических проблем, потратив всего несколько сотен долларов вычислительных мощностей на каждую.
• Математик Нога Алон (Noga Alon) на этом фоне и вовсе оставил работу над проблемами Эрдёша: «Когда их начинает щелкать ИИ, в этом просто пропадает смысл».

О чём будет этот цикл статей

Сегодня всё больше людей без опыта в разработке приходят в AI-кодинг. Они часто не понимают, с какой стороны подступиться, или бросают всё после пары крошечных экспериментов. Без понимания софтверной инженерии быстро наступает ступор: человек не понимает, что именно происходит под капотом, как декомпозировать задачу, как подступиться к сложной проблеме и как правильно ставить задачи модели, чтобы добиться нужного результата.

Я замечаю и другую беду: многим банально не хватает логического мышления, умения грамотно формулировать вопросы и критически оценивать код, выданный нейросетью.

Я в разработке больше шести лет. С помощью ИИ я спроектировал и запустил несколько технически сложных проектов, которыми сегодня активно пользуются люди. Как я уже сказал в начале, в моих текущих проектах весь код до единой строчки написан нейросетью. ИИ действительно способен тянуть серьезные проекты — но только если вы четко понимаете, что делаете, и умеете направлять инструмент. Нейросеть — это лишь инструмент; решает тот, кто держит его в руках.

В эпоху ИИ классический путь обучения программированию уходит в прошлое. Поэтому я решил запустить цикл статей: «Полное руководство по Vibe Coding с нуля».

В этот гайд войдет несколько ключевых разделов:

1. Интеграция AI-кодинга в современные инженерные практики. Сначала разбираемся, что такое софтверная инженерия на самом деле, а затем с нуля строим задуманный проект. Цель — получить не одноразовый прототип, а надежный продукт, который легко развивать и поддерживать на дистанции без головной боли.
2. Прокачка логики и мышления: как формулировать промпты без двусмысленности, каких типичных ошибок избегать и как писать документацию, которую ИИ поймет с первого раза.
3. Тестирование и оптимизация пайплайна: как проверять код и архитектуру, сохраняя высокую надежность при постоянном наращивании функционала. Как ускорить разработку без потери качества и выстроить сквозную автоматизацию.
4. Идеальный технологический стек для работы с ИИ: какие языки и фреймворки выбрать, чтобы выжать максимум из возможностей современных моделей.

Послесловие

Вообще-то костяк этого текста я набросал ещё год назад, в октябре 2025 года. Сейчас я просто пересобрал его, добавив свежую статистику по найму и недавние прорывы ИИ в математике. Тогда я был настолько ошарашен скоростью прогресса нейросетей, что боялся браться за обстоятельные лонгриды — казалось, любая мысль устареет уже через пару дней, поэтому я ограничивался короткими постами в соцсетях. Спустя год я перечитал старый черновик и понял, что описанные в нем выводы ничуть не потеряли актуальности. Так что я привел его в порядок и решил опубликовать. Буду стараться писать длинные тексты чаще: живой человеческий взгляд в ближайшие годы станет редкой и ценной штукой.