Я інженер-програміст, і тепер кожен рядок мого коду пише ШІ: роздуми про Vibe Coding

12 жовтня 2026 р. #ШІ#Vibe Coding#Програмування#Програмна інженерія#Роздуми

Маючи за плечима понад шість років досвіду в розробці ПЗ, я вже більше року не написав жодного рядка коду власноруч. У моїх поточних проєктах абсолютно все пише штучний інтелект. Але коли я вперше спробував кодити разом із ШІ понад рік тому, кайф тривав заледве три дні.

У чому кайф Vibe Coding

Пригадую червень минулого (2025-го) року, коли я вперше на хвилі загального хайпу запустив Cursor. На перший погляд — звичайнісінький VS Code, тільки з інтегрованою бічною панеллю для спілкування з ШІ.

До того моменту мої уявлення про написання коду з ШІ зводилися хіба що до прокачаного автодоповнення на зразок Copilot. Але щойно я ввів першу інструкцію і відправив її нейромережі — почалася справжня магія. Модель на мить замислилася, а потім просто на моїх очах за лічені секунди видала десятки, якщо не сотні рядків коду. Ба більше: вона спритно перемикалася між файлами, оновлювала їх і навіть запускала потрібні команди просто в терміналі.

Мені достатньо було описати фічу звичайною людською мовою — і ШІ одразу створював робочий функціонал. Не треба було ретельно виписувати кожен рядок. Це вже не мало нічого спільного зі звичним автокомплітом: штучний інтелект вийшов на якісно вищий рівень і повністю перебрав на себе значну частину інженерної рутини.

У ту мить я відчув себе володарем чарівного пензля — це було чисте захоплення людини, перед якою щойно навстіж відчинилися двері в абсолютно новий світ.

Тоді я занотував такі думки:

Vibe Coding ніби створений для людей із РДУГ (ADHD). Класична розробка геть не в’яжеться з таким складом розуму, а тут — наче рукою зняло: більше ніякого небажання писати тести, відрази до CSS, постійних одруків у назвах змінних чи марудної біганини за нудними багами.

Коли поряд ШІ, зворотний зв’язок стає блискавичним, а відчуття результату переповнює. І що більш марудна та монотонна задача, то краще модель із нею порається.

Залишається лише тримати загальний напрямок, проєктувати архітектуру й по суті виступати технічним лідером власного проєкту.

Я не маю жодного бажання вручну вибивати кожен символ на клавіатурі, але щиро кайфую від самого процесу творення. Еволюція від асемблера до високорівневих мов завжди вела до того, щоб програмування ставало зручнішим, а розробник — продуктивнішим.

Тепер можна творити з позиції справжнього автора, а не чорнороба на будівництві. Для програміста це насправді колосальне щастя.

Де закінчується ейфорія: межі Vibe Coding

У такого підходу з’явилася власна назва — Vibe Coding. Цей термін у лютому 2025 року запустив співзасновник OpenAI Андрей Карпати (Andrej Karpathy). Його суть — писати суто «на відчуттях» (on the vibe): ти розповідаєш моделі своїми словами, чого хочеш, беззастережно приймаєш усе, що вона видає, не вчитуєшся в код рядок за рядком, а коли вискакує помилка — просто згодовуєш її назад у чат. Аж поки зовсім не перелічиш забути, як узагалі виглядає сам код.

Але ейфорія, якою я ділився вище, тривала заледве три дні. Дуже швидко я вперся в жорсткі межі цього підходу.

Я якраз пиляв прототип застосунку. Чистий Vibe Coding дав моделі повну свободу дій: вона імпровізувала на основі розмитих описів без жодної інженерної дисципліни. Як наслідок, ШІ швидко пішов у рознос, а архітектура перетворилася на таку спагеті-кашу, що підтримувати цей хаос стало просто неможливо.

Довелося все знести під нуль і почати заново — але вже з позиції досвідченого інженера, розгорнувши нормальний, структурований робочий процес розробки за підтримки ШІ.

Цього разу стан був геть іншим. Зберігши весь драйв Vibe Coding, я додав суворий код-рев’ю, чітку документацію та дрібні ітеративні кроки замість спроб наліпити купу всього за один присід. Архітектура та кодова база нарешті стали передбачуваними й слухняними — система реагувала на найменший помах руки. Робота з ШІ перетворилася на взаємодію тімліда з тямущим стажером: рутинну реалізацію деталей можна спокійно делегувати, але архітектурний контроль і стратегічне бачення системи мають завжди залишатися за тобою.

Невдовзі я перейшов на Claude Code. Контроль став ще тоншим і потужнішим — відчуття було таке, ніби виросли крила, а швидкість розробки зросла в рази.

Майбутнє інженерів-програмістів

«Чи може Vibe Coding зіграти злий жарт — мовляв, усе збирається настільки швидко, що пропадає будь-яке бажання заглиблюватися в фундаментальні основи програмування?»

Я переконаний: саме це зараз і відбувається!

Класичний шлях від вивчення коду до створення реальних продуктів завжди нагадував сходи: крок за кроком. Початківець стартував із базових курсів, ставав джуніором, набивав ґулі на реальних інженерних викликах і поступово виростав у самостійного спеціаліста. Кожен крок давав зрозумілий зворотний зв’язок, поріг входу для людини із середніми здібностями був цілком реалістичним, а кар’єрна траєкторія — прозорою.

Vibe Coding обвалив поріг входу до нуля: тепер будь-хто може зібрати демо чи прототип. Але програмна інженерія — це глибоко прикладна дисципліна. Створити демо й створити надійний комерційний продукт — це як різниця між «від 0 до 1» та «від 1 до 100».

За класичного підходу той, хто доходив від 0 до 1, попутно здобував базовий фундамент, необхідний для ривка від 1 до 100. Натомість Vibe Coding не дає новачкам цієї бази. Вони стикаються з прірвою складності вже на етапі від 1 до 10, що відбиває в більшості будь-яке бажання рухатися далі.

Коли початок дається надто легко, наступні серйозні виклики стають нездоланними для пересічного рівня зацікавленості чи наполегливості. А ті одиниці, які здатні подолати цей розрив, володіють видатними навичками навчання, самодисципліни та вирішення проблем — це, без перебільшення, верхній 1% серед розробників.

Інакше кажучи, ці люди стали б топовими інженерами й у до-ШІ епоху.

Зі стрімким зростанням можливостей ШІ ринок просто перестає потребувати джуніорів. Кар’єрний ліфт ламається, з’являється прірва в професійній підготовці, і новачки втрачають можливість прокачувати навички на реальних завданнях.

Через рік після того, як я написав першу чернетку цієї статті, статистика найму підтвердила ці побоювання цифрами:

Лабораторія цифрової економіки Стенфорда (Stanford Digital Economy Lab), проаналізувавши дані американського сервісу нарахування зарплат ADP, з’ясувала: станом на червень 2026 року в професіях, найбільш вразливих до впливу ШІ, рівень зайнятості молоді віком 22–25 років виявився на 19% нижчим за очікуваний тренд для їхніх однолітків в інших галузях (роком раніше цей розрив становив 15%). Серед досвідчених фахівців подібного спаду не спостерігається. Що показово: цей розрив виник переважно через те, що компанії перестали наймати новачків, а не через хвилі звільнень. (Stanford Digital Economy Lab, 2026-08)
Звіт венчурного фонду SignalFire за червень 2026 року свідчить: найм випускників та фахівців початкового рівня в 12 технологічних гігантах (зокрема Google, Meta, Apple та Microsoft) скоротився приблизно на 65% порівняно з 2019 роком, а в стартапах на ранніх стадіях — на всі 76%. (SignalFire State of Talent Report 2026)
За даними платформи Indeed, у першому кварталі 2026 року вакансії рівня junior складали лише 4,5% від усіх пропозицій у сфері розробки ПЗ в США — найнижчий показник серед усіх галузей економіки. (Indeed Hiring Lab, 2026-07)

Я дивлюся на майбутнє індустрії доволі песимістично. Світ розробки стрімко поляризується: на одному полюсі — битва титанів та елітних інженерів, на іншому — аматорські пет-проєкти на рівні іграшкових демок, зібраних чисто заради фану.

І подібна доля чекає не лише на програмування. Усі види рутинної або неглибокої розумової праці у світі майбутнього неминуче забере собі ШІ.

Навіть математику — твердиню, де все тримається на глибинному оригінальному мисленні — за цей рік упевнено похитнув ШІ:

У січні 2026 року студент Кембриджа Кевін Баррето (Kevin Barreto) та математик-аматор Ліам Прайс (Liam Price) за допомогою GPT-5.2 Pro розв’язали проблему Ердеша № 728, для якої раніше взагалі не існувало доведення в літературі. Це вважається першою проблемою Ердеша, розв’язаною здебільшого штучним інтелектом.
У травні 2026 року модель від OpenAI спростувала гіпотезу одиничних відстаней, сформульовану Палом Ердешем ще в 1946 році — загадку, над якою вчені ламали голови 80 років. Лауреат Філдсівської премії Тім Ґоверс (Tim Gowers) зазначив: «До цього жодне доведення, згенероване ШІ, навіть близько не підбиралося до такого рівня». За кілька тижнів по тому математики-люди зуміли ще суттєвіше розвинути результат моделі.
Того ж місяця ШІ-агент від Google DeepMind автономно розв’язав 9 із 353 відкритих математичних проблем, витративши на кожну задачу лише кілька сотень доларів.
Математик Ноґа Алон (Noga Alon) через це взагалі облишив роботу над проблемами Ердеша: «Відколи за їх розв’язання взявся ШІ, у цьому просто зник сенс».

Про що буде цей цикл публікацій

Сьогодні дедалі більше людей без бекграунду в програмуванні відкривають для себе AI Coding. Хтось розгублений і не розуміє, з якого боку підійти, хтось пробує клепати простенькі проєкти. Але дуже швидко стає очевидно: брак знань із програмної інженерії призводить до глухого кута. Люди не знають, що вони взагалі роблять, як декомпозувати складні завдання, як вирішувати заплутані проблеми й як правильно скеровувати ШІ, щоб отримати задуманий результат.

Я також помітив, що корінь проблем у багатьох випадках криється у відсутності логічного мислення: люди не вміють ставити точні запитання, мислити критично й валідувати те, що видає нейромережа.

Я працюю в розробці понад шість років і за допомогою ШІ спроєктував та створив кілька складних продуктів, якими зараз активно користуються люди. Як я вже казав на початку, у моїх поточних проєктах абсолютно кожен рядок коду написаний ШІ. Моделі справді здатні підіймати серйозні системи — але тільки якщо розробник чітко розуміє, що він робить, і знає, як вести ШІ до мети. ШІ — це лише інструмент. Вирішальним фактором залишається людина.

В епоху штучного інтелекту класичні підходи до навчання програмуванню відходять у минуле. Тому, відповідаючи на цей тектонічний зсув, я запускаю серію матеріалів під назвою «Повний гайд із Vibe Coding для початківців».

Цей посібник складатиметься з кількох ключових блоків:

Поєднання AI Coding із найкращими практиками сучасної програмної інженерії. Спершу розберемося, чим насправді є інженерія ПЗ, а потім з нуля створимо власний задуманий продукт. Мета — вийти далеко за межі сирого демо, збудувати архітектуру, яку легко підтримувати роками, і зробити процес розробки гладким, мов по маслу.
Прокачування мислення та логіки: як ефективно формулювати промпти під час розробки, яких типових пасток варто уникати і як грамотно писати документацію до проєкту.
Тестування коду й оптимізація всього робочого процесу: як зберігати надійність архітектури, паралельно нарощуючи функціонал та якість коду. Як розігнати швидкість розробки без втрати стабільності та побудувати надійні автоматизовані процеси.
Оптимальний стек технологій для розробки з ШІ: які мови та фреймворки вибрати, щоб максимально розкрити сильні сторони сучасних моделей.

Післяслово

Насправді кістяк цього тексту я написав ще рік тому — у жовтні 2025-го. Зараз я переглянув його, освіжив, додав свіжу статистику з ринку праці та розповів про цьогорічні прориви ШІ в математиці. Тоді я був настільки приголомшений темпами розвитку штучного інтелекту, що постійно боявся: будь-який лонгрід застаріє вже за кілька днів. Через це я строчив купу коротких постів і майже не писав ґрунтовних статей. Але минув рік, я перечитав чернетку й зрозумів, що описані думки не втратили актуальності, а скоріше навпаки. Тож вирішив довести її до ладу й опублікувати. Надалі треба писати більше: щирий текст, у якому відчувається жива людина, незабаром стане найбільшим дефіцитом.