Vibe coding в data engineering — я попробовал. Вот честно что получилось Год назад я скептически относился к идее "просто опиши задачу AI и получи код". Казалось — это для фронтендеров которые делают красивые кнопки. Не для инженеров данных где цена ошибки в пайплайне — это битые данные в DWH и доверие бизнеса. Попробовал. Изменил мнение.

Что такое vibe coding в DE на практике: Ты описываешь задачу словами — Claude или Gemini пишет DAG для Airflow, генерирует SQL под ClickHouse, набрасывает скрипт трансформации. Ты проверяешь логику, правишь детали, запускаешь. Не "AI делает всё за тебя". А "AI берёт на себя рутину, ты контролируешь архитектуру".

Где реально помогает: → Написать boilerplate для нового DAG — раньше 30 минут, теперь 3 → Сгенерировать SQL с десятком джойнов по описанию — и сразу получить объяснение логики → Отладить непонятную ошибку в пайплайне — описываешь симптом, получаешь гипотезы

Где не работает: → Архитектурные решения — какую схему хранения выбрать, как партиционировать таблицу под нагрузку. Здесь нужна голова, не AI → Специфика твоей инфры — AI не знает твои данные, объёмы, нюансы

Вывод: Vibe coding не заменяет инженера. Он убирает то что тебя тормозит — рутинный код, поиск синтаксиса, первый черновик. Senior становится не тот кто пишет быстрее. А тот кто принимает правильные решения быстрее. Пробовали vibe coding в своей работе? Что думаете — инструмент или хайп?

#vibecoding #dataengineering #airflow #LLM #AI #автоматизация #данные