Мы не так поняли Vibe Coding. Что делать с этой проблемой?
В феврале 2025 в X вышел пост, запустивший один из самых дорогих хайпов по ИИ, стоимость которого сегодня я оцениваю в миллиарды долларов на прожжённые токены и надежды людей. Это пост про волшебную таблетку с названием «Vibe Coding». Хайп обещал уравнять всех до «любой может всё», но по факту залез в кошелёк каждого и создал самое сильное FOMO года.
Давайте просто откроем сегодняшнюю ленту новостей: — Cursor выпускает Habits Report: только 1% разработчиков действительно используют ИИ, чтобы коммитить код в 46 раз быстрее. — Вышел новый ИИ-агент, «убийца» очередной профессии и какая-то компания провела массовые сокращения из-за ИИ.
Кажется, что теперь каждому жизненно необходимо хастлить с ИИ, управлять армией нейронок, заменить всех и красиво об этом рассказать. Или быть заменённым, если не делать «как шарящие и успешные».
Но так ли это? Я попробовал разобраться в теме, потратил 3 месяца, сжёг 50 млн токенов на свои проекты и дошёл до важной мысли: Мир не понял vibe-coding и от этого создал себе еще больше проблем.
Осознать этот тезис поможет оригинальный твит Карпатого (со-основателя Open AI), который растащили до неузнаваемости:
There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.
Vibes у Карпатого реально связаны с проверкой гипотез. Vibe coding помогает сделать быстрый прототип, чтобы протестировать идею. Если после тестов она не провалилась с треском и показатели были не в разы хуже целевых, идею дотачивают до качественного решения.
Проверять гипотезы — это не аутсорсить операционку отделов (раньше аутсорсили в Индию и обжигались на качестве, теперь модно аутсорсить в токены) и не заменять ключевые компетенции (делать быстрее и больше, а с каким качеством?).
Но многие не поняли суть, и теперь в моей ленте каждый день я читаю посты как: — Разработчик завайбкодил обновление своей match-3 игры и ждёт ливня денег, как у Playrix или Royal Match. Не дождётся. — Продакт за день собрал курс и лендинг для продаж. Продать так он сможет только тот же курс по вайбкодингу. — Блогер публикует кейс автогенерации контента. Но под видео на его акке — падающий тренд просмотров.
Что их объединяет: 1. Вера, что волшебная ИИ-таблетка дала им возможность «любой может всё». 2. Произведённый slop, который стоит денег на токены, доверия читателей и пользователей. 3. Никто не описывает систему, по которой вайбкодил. Скорее всего, потому что её нет. А для реальной пользы от Cursor, Code, Cowork, Codex, N8N, AI Studio и других агентских сервисов мало просто описать, какое решение хочется получить.
Последний пункт и отличает тех, кто реально стал эффективнее с ИИ. Этот небольшой % профи системно работает с тремя вопросами:
— Как передать контекст задачи? Какие данные, файлы и вводные должны попасть в ИИ до запроса, чтобы агент сделал решение под тебя, а не среднее от среднего.
— Как подобрать целевые промпты и скилы для ИИ? Работать с адаптивной структурой и фреймворками, проверять и изменять начинку скила, а не скачивать его по ссылке от блогера или на основе звезд на GitHub, на которые влияет PR.
— Как бы оценил результат эксперт в этой области? Через свой чек-лист критериев, сборку бенчей и эталонов в нише, процесс по калибровке результата ИИ-генераций.
В следующих постах напишу свой опыт по каждому из пунктов и расскажу, что узнал о них после 5 крупных проектов с ИИ (3 провалились, 2 выжили), 50 млн токенов и трех месяцев изучения материалов по теме от экспертов в LLM.
💜 - если тема откликается и вы тоже устали читать про волшебные ИИ-таблетки в соцсетях, новостях и на работе.
💬 - поделитесь в комментах смогли ли вы навайбкодить с ИИ что-то классное и эффективное, почему получилось/не получилось. Или как вы относитесь к теме поста.
