Почему vibe‑кодинг особенно силён для AI‑first и прототипов

Что такое vibe‑кодинг и чем он отличается от обычной разработки

Vibe‑кодинг — это подход, где вы получаете работающий результат через диалог с ИИ: формулируете цель, даёте контекст, просите предложить реализацию, проверяете, уточняете — и так итеративно, пока не получите нужное поведение. Фокус не на «написать идеально с первого раза», а на «быстро получить рабочий контур и довести его до приемлемого качества».

В чём отличие от классического цикла «план → дизайн → реализация»

В обычной разработке много ценности создаётся заранее: спецификация, архитектура, согласования, оценка рисков, затем — последовательная реализация и тестирование.

В vibe‑кодинге последовательность чаще обратная:

• сначала появляется прототип поведения (скрипт, эндпоинт, простой интерфейс),
• затем уточняются требования на основе того, что уже можно «потрогать»,
• и только после этого вы укрепляете решение: тесты, обработка ошибок, безопасность, поддерживаемость.

Это не отменяет дисциплины — просто переносит часть «понимания задачи» из документов в быстрые итерации с работающим кодом.

Что НЕ является vibe‑кодингом

Важно не спутать подход с хаотичной генерацией:

• Без структуры: «сгенерируй мне всё приложение» без постановки целей, ограничений и критериев готовности.
• Без проверки: слепо копировать код, не запускать, не читать, не тестировать.
• Без ответственности: перекладывать решения на ИИ и не отвечать за последствия (качество, безопасность, доступы, данные).

Когда vibe‑кодинг особенно полезен

Подход сильнее всего там, где много неопределённости и вариантов:

• вы ещё не знаете, какие UX‑сценарии важнее;
• есть несколько возможных интеграций или источников данных;
• нужно быстро понять, «взлетит ли» идея, прежде чем вкладываться в тяжёлую архитектуру.

Если коротко: vibe‑кодинг — это управляемая скорость. Вы ускоряете путь к рабочему демо, но сохраняете контроль через контекст, границы и проверку.

Почему AI‑first продукты выигрывают от vibe‑кодинга

AI‑first продукт — это не «приложение с моделью внутри», а система, где ценность создаётся цепочкой: входные данные → запрос к модели → обработка ответа → интерфейс и контроль ошибок. И почти все элементы этой цепочки меняются после первых реальных тестов.

ИИ‑функции быстро эволюционируют — решает скорость итераций

На старте вы редко знаете, какие подсказки, ограничения и форматы ответа действительно помогают пользователю. Пользователи приносят неожиданные кейсы: «слишком многословно», «не попал в тон», «не понял контекст», «галлюцинирует на редких данных». Vibe‑кодинг хорош тем, что позволяет за один‑два цикла быстро менять промпты, правила валидации, форматы выдачи и логику fallback — без преждевременно «идеальной» архитектуры.

Быстро строим цепочку: промпт → модель → пост‑обработка → UI

Ключевое преимущество — скорость сборки сквозного прототипа. Вместо того чтобы неделями обсуждать слои, вы за вечер собираете рабочую вертикаль:

• промпт с примерами и форматом ответа (например, JSON)
• вызов модели с нужными параметрами
• пост‑обработка: извлечение полей, фильтрация, нормализация, детект уверенности
• UI, который показывает результат и объясняет пользователю «что можно/нельзя»

Такой «тонкий» end‑to‑end путь сразу выявляет узкие места: где нужна проверка фактов, где модель путает сущности, где интерфейс провоцирует неправильные запросы.

Эксперименты с UX для ИИ: подсказки, ограничения, примеры

В AI‑first UX важны не только кнопки, но и рамки поведения модели: готовые примеры, предупреждения, режимы («кратко/подробно»), запретные темы, уточняющие вопросы. Vibe‑кодинг делает эти эксперименты дешёвыми: вы быстро меняете текст подсказок, добавляете «умные» дефолты, проверяете, как это влияет на качество и доверие.

Сначала ценность, потом оптимизация

На раннем этапе важнее ответить на вопрос: «помогает ли модель пользователю?» — ещё до ускорения, тонкой настройки и оптимизации стоимости. Быстрый прототип позволяет валидировать пользу, собрать примеры удачных/неудачных ответов и только затем вкладываться в стабильность и масштабирование.

Внутренние инструменты: максимум эффекта при минимуме усилий

Внутренние продукты живут по другим правилам: их пользователи — коллеги, которым важнее «чтобы работало и экономило время», чем идеальная полировка интерфейса. Поэтому vibe‑кодинг здесь особенно уместен: вы быстро собираете полезную вещь, проверяете, что она снимает боль, и уже потом решаете, стоит ли доводить её до «продуктового» уровня.

Практически это проще всего реализовать на платформах, где весь цикл — чат → сборка UI/бэкенда → деплой — укладывается в один контур. Например, TakProsto.AI как vibe‑кодинг платформа для российского рынка помогает быстро поднимать внутренние веб‑инструменты (React + Go + PostgreSQL), а при необходимости — экспортировать исходники и продолжить развитие в привычном пайплайне.

Где vibe‑кодинг даёт максимальную отдачу

Самые частые кейсы — админки, дашборды, формы и отчёты. ИИ хорошо помогает собрать каркас: экраны, таблицы, фильтры, простую навигацию, роли «просмотр/редактирование». На практике это снижает трение в задачах, которые раньше растягивались на недели из‑за мелочей: правки полей, форматов, сортировок, экспортов.

Автоматизация рутины без большого проекта

Внутренние команды тонут в повторяемых действиях: выгрузки, сверки, уведомления, обработка заявок, перенос данных между системами. Vibe‑кодинг позволяет быстро сделать «узкий» сценарий end‑to‑end: кнопка «Сверить», отчёт «Что не сошлось», уведомление в мессенджер, лог ошибок.

Важно сразу договориться о минимальном наборе проверок: валидация входных данных, понятные сообщения об ошибках, журнал действий (кто и что запустил), ограничение прав.

Быстрые интеграции с тем, что уже есть

Часто ценность внутреннего инструмента — в склейке существующих систем: CRM, трекеров, таблиц, почты. ИИ ускоряет сборку коннекторов и преобразований данных, но доступы и границы нужно держать в руках:

• используйте сервисные аккаунты и минимальные права;
• храните секреты в переменных окружения/хранилище, а не в коде;
• сначала делайте «read‑only» режим и сухой прогон.

Результат — небольшой инструмент, который даёт измеримую экономию времени уже через 1–2 итерации и не требует долгого «большого запуска».

Ранние прототипы: быстрее к доказательству ценности

Ранний прототип нужен не для «красоты интерфейса», а для проверки ценности: есть ли пользователь, узнаваемая задача и измеримый результат. Vibe‑кодинг хорошо подходит именно здесь — он позволяет быстро собрать рабочую версию, где можно руками пройти ключевой сценарий и понять, «цепляет» ли решение.

Начните с гипотезы, а не с фич

Сформулируйте тестируемую гипотезу в одном абзаце: кто пользователь, какую работу он пытается сделать, что считается успехом (например, «сократить время обработки заявки с 20 минут до 5»). Затем прототипируйте только то, что нужно, чтобы проверить этот успех. Всё остальное — позже.

Собирайте вертикальный срез

Вместо большого проекта сделайте «вертикальный срез»: один конец‑в‑конец поток, который выглядит как продукт, даже если внутри много заглушек.

Например: входные данные → обработка (включая вызов модели/правила) → результат → простая кнопка «сохранить/отправить». Такой срез быстрее выявляет реальные узкие места: качество ответов, формат данных, задержки, понятность результата.

Прототип как артефакт для продаж и обратной связи

Рабочий прототип — это аргумент в разговоре с ранними пользователями, инвесторами или внутренними заказчиками. Его легче обсуждать, чем презентацию: можно показать сценарий, зафиксировать возражения, собрать реальные примеры данных и уточнить требования.

Как не застрять в прототипе

Заранее определите границы качества: где допустимы ошибки, какие данные можно использовать, какие интеграции запрещены, и какой «порог готовности» нужен для следующего шага.

Полезное правило: прототип должен быть либо выброшен, либо переписан/упакован в продукт по понятному плану — не превращайте его в вечную основу без тестов, логирования и контроля доступа.

Типовой workflow: от идеи до демо за один-два цикла

Vibe‑кодинг работает, когда вы сознательно ведёте ИИ по узкому коридору: понятная цель, небольшой тестовый набор данных и быстрые проверки на каждом шаге. Тогда демо можно собрать за 1–2 итерации, не превращая прототип в «вечную разработку».

Цикл 1: собрать скелет и доказать, что поток работает

Шаг 1: сформулировать цель и критерий «готово» (1–2 предложения). Например: «Оператор загружает CSV, получает отчёт с 3 метриками и ссылкой на выгрузку. Готово, если отчёт совпадает с ручным подсчётом на тестовом файле». Это сразу задаёт границы и уменьшает фантазии модели.

Шаг 2: набросать пользовательский сценарий и данные для теста. Один основной сценарий + 2–3 угловых случая (пустые значения, дубликаты, неверный формат). Подготовьте маленький, но показательный датасет — он станет вашим «якорем правды».

Шаг 3: попросить ИИ сгенерировать каркас решения и структуру модулей. Хороший запрос включает: интерфейсы, какие функции/модули нужны, формат входов/выходов, где хранить конфиг, как логировать ошибки. На этом этапе важнее получить читаемую архитектуру, чем идеальный код.

Цикл 2: довести до демо и понять, что улучшать

Шаг 4: собрать MVP‑поток, прогнать тестовые кейсы, зафиксировать выводы. Соберите «сквозняк»: ввод → обработка → результат. Прогоните подготовленные кейсы, запишите, где ломается и что неочевидно пользователю.

Шаг 5: короткий цикл улучшений по результатам обратной связи. Попросите 1–2 пользователей пройти сценарий, соберите конкретные замечания («не понимаю, что загрузил», «хочу фильтр»), и сделайте точечные правки. После второго круга у вас обычно уже есть демо, которое можно показывать и обсуждать по фактам.

Как ставить задачи ИИ: промпты, контекст и границы

Vibe‑кодинг быстрее всего работает, когда ИИ понимает не только «что сделать», но и «для кого», «зачем» и «чего нельзя». Хороший промпт — это не магическая фраза, а компактное ТЗ, которое экономит десятки уточняющих кругов.

1) Дайте контекст и границы

Начните с рамки: кто пользователь, какой у него сценарий, что считается успехом.

• Контекст: кто пользователь, какой вход, какой выход, ограничения (время, бюджет, политика безопасности, совместимость).
• Границы: что ИИ не должен делать (например, «не менять схему БД», «не трогать прод», «не добавлять новые зависимости»).

2) Просите варианты и компромиссы, а не «сделай всё»

Вместо запроса «напиши целиком» полезнее: «предложи 2–3 подхода и сравни». Так вы заранее увидите компромиссы по скорости, качеству и рискам.

• Просите варианты решения и компромиссы.
• Уточняйте, где нужна «быстро и просто», а где — «правильно и безопасно».

3) Форматируйте запрос как мини‑спецификацию

Чем структурнее запрос, тем меньше сюрпризов в результате.

• Требования: что должно быть реализовано.
• Примеры данных: 2–3 входных примера и ожидаемый результат.
• Нефункциональные требования: производительность, читаемость, логирование, обработка ошибок.

4) Сначала — допущения и открытые вопросы

Попросите ИИ явно перечислить допущения и «дыры» в информации, прежде чем он начнёт писать код.

• Уточнить допущения.
• Дать список открытых вопросов.

5) Фиксируйте решения после каждой итерации

После ответа просите короткую фиксацию: что выбрали, что отложили, что проверить. Это превращает хаотичную переписку в управляемый процесс.

Роль: ты помощник по разработке.
Контекст: пользователи — …; вход — …; выход — …
Ограничения: … (без доступа к прод, без миграций БД)
Сделай:
1) предложи 3 варианта, сравни плюсы/минусы
2) перечисли допущения и вопросы
3) выбери рекомендуемый вариант и дай план шагов

Качество и безопасность: что обязательно контролировать

Vibe‑кодинг ускоряет разработку, но скорость легко превращается в «быстро и хрупко», если не встроить простые, повторяемые проверки. Хорошая новость: для внутренних инструментов и прототипов не нужен идеальный процесс — нужен минимальный набор страховок.

Минимальные тесты: держим в фокусе главное

Не пытайтесь покрыть всё. Достаточно автоматизировать ключевые пользовательские сценарии (happy path) и несколько крайних случаев, которые ломают бизнес‑логику: пустые значения, неверные форматы, отсутствие прав, таймауты внешних API.

Практичное правило: если тест не ловит реальную боль (потерю данных, неверный расчёт, утечку доступа) — его можно отложить.

Ревью человеком: смысл, безопасность, зависимости

Даже при сильной роли ИИ финальная ответственность остаётся на команде. Ревью кода человеком должно отвечать на пять вопросов:

• Логика верна и соответствует задаче, а не «похожа на правду»?
• Нет ли скрытых путей обхода авторизации или неконтролируемых входных данных?
• Код читаем и поддерживаем: имена, структура, отсутствие магии.
• Зависимости оправданы: не добавили ли лишнюю библиотеку ради одной функции.
• Ошибки обрабатываются предсказуемо, без молчаливых падений.

«Доверяй, но проверяй»: типичные ошибки ИИ

ИИ часто уверенно «угадывает» детали: несуществующие поля в API, некорректные SQL‑запросы, неверные названия параметров, устаревшие способы аутентификации. Ещё одна частая проблема — правдоподобные, но неправильные проверки прав доступа (особенно в edge‑кейсах).

Доступы: принцип наименьших привилегий

Для прототипа соблазнительно выдать токен с полными правами — и забыть. Лучше сразу ограничить права по принципу наименьших привилегий: отдельные сервисные аккаунты, минимальные роли, короткоживущие ключи, разделение окружений (dev/stage/prod).

Журналирование и наблюдаемость

Если что-то пошло не так, важнее быстро понять «что именно» и «почему», чем искать виноватого. Добавьте структурированные логи, понятные сообщения об ошибках, корреляционные ID для запросов и базовые метрики (ошибки, время ответа, частота вызовов). Это особенно критично, когда прототип внезапно становится продакшеном.

Данные и интеграции: как не сжечь доступы и не сломать систему

Vibe‑кодинг часто упирается не в «сгенерировать экран», а в то, что рядом живут реальные данные, ключи и боевые API. Ошибка здесь стоит дороже скорости, поэтому правила лучше задать заранее — и держать их простыми.

Что можно давать модели, а что нельзя

В промпты и файлы контекста безопаснее отдавать структуру, а не содержимое: схемы таблиц, примеры JSON с выдуманными значениями, описание бизнес‑правил.

Нельзя (или только через строгую обезличку и с разрешениями): персональные данные, коммерческие секреты, дампы баз, приватные переписки, ключи/токены, внутренние URL с доступом.

Если нужны «реалистичные» примеры — генерируйте синтетические наборы и фиксируйте их в репозитории как тестовые.

Ключи и токены: хранение, ротация, доступы

Золотое правило: секреты не попадают ни в промпт, ни в репозиторий, ни в логи.

• Храните ключи в переменных окружения или секрет‑хранилище (например, в CI/CD).
• Разделяйте ключи по окружениям: прототип/стейджинг/прод.
• Давайте минимальные права (read‑only, отдельный scope) и включайте ротацию.
• Добавьте сканер секретов в репозиторий, чтобы случайно не закоммитить токен.

Безопасные интеграции: клиенты, лимиты, ошибки

Интеграции лучше оформлять как тонкий API‑клиент, где централизованы:

• лимиты и backoff (чтобы не «положить» внешний сервис),
• обработка ошибок и понятные сообщения пользователю,
• логирование без чувствительных полей.

Песочница для прототипов и полезные шаблоны

Прототипируйте в отдельном окружении с тестовыми данными и отдельными ключами. Это снижает риск «случайного продакшена» до минимума.

Базовые заготовки, которые окупаются сразу: валидаторы входных данных, ретраи с экспоненциальной паузой, таймауты, circuit breaker. Даже в быстрых прототипах эти элементы сохраняют темп и предотвращают тихие поломки. Подробнее про контроль качества — в разделе /blog/kachestvo-i-bezopasnost-vibe-coding.

Командная работа: как масштабировать vibe‑кодинг без хаоса

Vibe‑кодинг хорошо работает в одиночку, но в команде легко превратить скорость в путаницу: «кто это сделал», «почему так», «где настройки» и «кто потом будет поддерживать». Чтобы масштабироваться, важны простые роли, короткие ревью и минимально достаточная документация.

Если вы используете платформенный подход (когда сборка, деплой, снапшоты и откаты — часть процесса), это дополнительно снижает хаос: меньше «локальных магических настроек» и проще воспроизводимость. В TakProsto.AI, например, для этого есть снапшоты и rollback, планирование (planning mode), а также хостинг и кастомные домены — полезно, когда прототип внезапно начинают активно использовать.

Роли: скорость без потери ответственности

Разделите ответственность на две понятные функции:

• Владелец продукта (PM/функциональный заказчик): формулирует цель, критерии успеха, ограничения (данные, пользователи, сроки), решает «это то, что нужно?».
• Исполнитель (разработчик/аналитик с ИИ): собирает прототип, выбирает подход, пишет промпты, фиксирует решения.
• Проверяющий (tech lead/инженер по безопасности/опытный разработчик): смотрит на качество, риски, интеграции и готовность передать дальше.

Один человек может совмещать роли на маленьких задачах, но роль «проверяющего» лучше не пропускать.

Короткое ревью: чек‑лист вместо долгих обсуждений

Вместо часовых созвонов используйте 10–15 минут и чек‑лист:

1. Что делает прототип и какие сценарии покрывает.
2. Где хранятся конфиги/секреты (и что точно не закоммичено).
3. Есть ли логирование/ошибки хотя бы на базовом уровне.
4. Какие зависимости и версии используются.
5. Что ломается, если сервис недоступен.

Документация «минимально достаточная»

Достаточно одного файла (например, /README):

• 3–5 основных сценариев «как пользоваться».
• Настройки: переменные окружения, ключи, тестовые аккаунты.
• Ограничения: что не поддерживается, известные риски.

Передача прототипа в поддержку/разработку

Заранее подготовьте: краткое описание, ссылку на демо, шаги запуска, список интеграций, владельца, и «что делать при ошибке X». Это превращает прототип из личного эксперимента в командный артефакт.

Единый стиль: соглашения, которые экономят часы

Зафиксируйте минимум: структура папок, нейминг, формат конфигов, где лежат промпты и примеры входных данных. Даже простые правила снижают трение и помогают нескольким людям параллельно делать vibe‑кодинг без хаоса.

Метрики: как понять, что подход действительно работает

Vibe‑кодинг ощущается быстрым уже в первый день — но чтобы не обмануться «вау‑эффектом», нужны простые метрики, которые показывают пользу для бизнеса и команды. Хорошая новость: для внутренних инструментов и прототипов достаточно 5–6 показателей.

Скорость: время до первого результата и до итерации

Снимайте два времени: TTV (time‑to‑value) — сколько часов/дней до первого работающего сценария (не «красивого UI», а реального кейса), и time‑to‑iteration — сколько занимает следующий цикл после фидбэка.

Практика: фиксируйте старт задачи и момент, когда пользователь смог выполнить целевое действие. Для прототипов часто важнее второе: если итерация занимает 1–2 часа вместо 1–2 дней, подход работает.

Стоимость: человеко‑часы + цена ИИ + инфраструктура

Считайте стоимость не только «разработчик × часы», но и:

• LLM‑затраты: стоимость запросов (prompt + контекст + ответы), отдельно по окружениям (dev/demo).
• Инфраструктуру: хостинг, базы, очереди, мониторинг, а также «скрытое» — время на поддержку.

Полезная метрика: стоимость одного успешного сценария (например, обработка заявки, сводка отчёта, синхронизация данных).

Польза: доля решённых задач и частота использования

Для внутренних инструментов ключевой сигнал — доля задач, реально закрытых инструментом, а не «поигрались и забыли». Измеряйте:

• % обращений/операций, прошедших через инструмент
• WAU/MAU (активные пользователи в неделю/месяц)
• повторяемость: сколько пользователей возвращаются во 2–3 неделю

Если польза растёт, можно инвестировать в качество и масштабирование.

Качество: ошибки в ключевых сценариях и стабильность интеграций

Не пытайтесь сразу измерять «идеальное качество». Выберите 3–5 ключевых сценариев и отслеживайте:

• число ошибок на сценарий (за неделю)
• долю успешных прогонов интеграций (API, вебхуки, ETL)
• время восстановления после сбоя

Важно разделять «косметику» и ошибки, влияющие на данные/доступы.

Обратная связь: скорость превращения в следующий шаг

Самая прикладная метрика для vibe‑кодинга — время от фидбэка до улучшения. Организуйте короткий канал (форма, чат, кнопка “Сообщить проблему”) и ведите счёт:

• сколько фидбэка пришло
• сколько превращено в изменения
• среднее время до релиза улучшения

Если фидбэк стабильно конвертируется в итерации, подход приносит измеримую ценность, а не просто ускоряет написание кода.

Частые ошибки и анти‑паттерны vibe‑кодинга

Vibe‑кодинг хорошо работает, когда вы осознанно управляете неопределённостью. Ошибки чаще всего возникают не из‑за «плохого ИИ», а из‑за размытых ожиданий и отсутствия простых правил игры.

1) Слишком широкий запрос к ИИ → слишком общий результат

Анти‑паттерн: «Сделай мне CRM / телеграм‑бота / панель аналитики». ИИ ответит шаблонно: много кода, мало привязки к вашим данным и процессам.

Как исправить: сужайте задачу до одного пользовательского сценария и одного экрана/эндпоинта. Добавляйте конкретику: входные данные, пример записи, что считается ошибкой, что выводим.

2) Нет определения «готово» → бесконечные улучшения

Анти‑паттерн: полировать интерфейс и архитектуру до проверки ценности. В результате демо «почти готово» неделями.

Как исправить: заранее зафиксируйте критерии готовности на итерацию: например, «импорт 100 строк CSV, поиск, экспорт результата» — и стоп. Всё остальное в бэклог.

3) Игнорирование ограничений данных и безопасности

Анти‑паттерн: давать модели доступ к прод‑ключам, просить «подключись к базе» без правок ролей, логирования и ограничений.

Как исправить: работайте через тестовые данные, временные токены, минимум прав (least privilege). Любые секреты — только через переменные окружения и секрет‑хранилища.

4) Слепое копирование кода без понимания логики

Анти‑паттерн: вставили фрагмент — «вроде работает» — и пошли дальше. Потом невозможно отладить, обновить зависимости или закрыть уязвимость.

Как исправить: просите ИИ объяснить ключевые решения, добавить комментарии, написать минимальные тесты и сценарий ручной проверки.

5) Попытка сразу сделать «идеально» вместо проверки ценности

Анти‑паттерн: сначала микросервисы, идеальная типизация, «на будущее».

Как исправить: сначала подтверждение ценности: один поток, один источник данных, один отчёт. Архитектуру усложняйте только после того, как метрика использования/экономии времени подтверждена.

Небольшое правило: каждая итерация vibe‑кодинга должна заканчиваться демонстрируемым результатом и списком рисков, которые вы сознательно оставили «на потом».

Когда vibe‑кодинг не подходит и как комбинировать подходы

Vibe‑кодинг хорош там, где важнее скорость обучения, чем идеальная форма решения. Но есть зоны, где цена ошибки слишком высока — и импровизация превращается в риск.

Где лучше не полагаться на vibe‑кодинг

Критичные системы: финансы, безопасность, доступы, персональные данные, биллинг, авторизация. Если баг может привести к потерям денег, утечке или остановке сервиса, нужен строгий процесс: требования, ревью, тестирование, аудит.

Сложная архитектура и долгий жизненный цикл. Когда продукт будет жить годами, имеет много интеграций и команд, важны единые стандарты, документация и предсказуемые изменения. Vibe‑кодинг без рамок быстро накапливает «случайные» решения, которые сложно поддерживать.

Команда без опытного владельца качества. Если нет человека, который держит планку инженерных практик (архитектура, тесты, безопасность, релизы), риск техдолга и нестабильности резко растёт.

Как комбинировать: исследование + продакшен

Рабочая схема — разделить этапы:

1. Vibe‑кодинг для исследования: быстрые прототипы, проверка гипотез, UX, подбор моделей/промптов, черновые интеграции.

2. Классическая разработка для продакшена: когда ценность доказана, фиксируйте контракт API, схему данных, SLO и переходите к дисциплине — тестам, ревью, наблюдаемости.

План перехода: что переписать, что оставить

Оставляйте то, что:

• изолировано (внутренний инструмент, отдельный сервис),
• легко покрывается тестами,
• не трогает критичные данные.

Переписывайте или «уплотняйте» то, что стоит на пути к пользователям: авторизация, платежи, права доступа, обработка ошибок, миграции данных.

Минимальный «мостик» между подходами — закрепить тестами ключевые сценарии и границы: что система обязана делать всегда, а где допустимы изменения. Это позволяет сохранить скорость vibe‑кодинга, не теряя контроль.