Сравниваем вайб-кодинг и классическую инженерию: где выигрывают по скорости, где растут риски и техдолг, и как сохранить поддерживаемость продукта.
В этой статье сравниваем два подхода к созданию софта, которые часто противопоставляют друг другу, хотя на практике они нередко смешиваются.
Под «вайб-кодингом» будем понимать итеративную сборку продукта с сильной опорой на ИИ: вы быстро формулируете намерение (что должно работать), получаете черновую реализацию, сразу проверяете её руками и такими же быстрыми правками доводите до «похоже на нужное». Фокус — на темпе изменений и коротком цикле «идея → работающий кусок». Документация, формализация требований и заранее продуманная архитектура часто вторичны.
Если смотреть на это как на процесс, то вайб-кодинг — это не «генерация кода ради генерации», а практическая оптимизация времени на старт и перебор вариантов. Например, в TakProsto.AI такой стиль поддержан прямо в продукте: вы описываете задачу в чате, платформа собирает веб/серверное/мобильное приложение и помогает быстро пройти цикл «сформулировал → проверил → уточнил», не раздувая входной порог классического пайплайна.
«Традиционная инженерия» — это процесс, в котором результат предсказуемо достигается через дисциплину: постановка задач и критериев готовности, дизайн (хотя бы на уровне решений и ограничений), контроль изменений, ревью, тестирование, управляемые релизы, наблюдаемость и ответственность за сопровождение. Фокус — на качестве, стабильности и долгосрочной цене владения.
Дальше будем смотреть на три оси:
Сравнивать вайб-кодинг и традиционную разработку «по ощущениям» бесполезно: один и тот же результат может быть быстрым в демо и дорогим в релизе. Нужны метрики, которые отделяют скорость получения первого эффекта от скорости выхода в стабильную эксплуатацию.
Время до первого результата — сколько проходит от идеи до работающего прототипа/фичи, которую можно показать. Полезно мерить в часах или днях.
Время до стабильного релиза — сколько проходит до версии, которую не страшно выкатывать пользователям: с проверками, мониторингом, обратным откатом. Здесь удобны продуктовые и инженерные метрики вроде lead time (от задачи до продакшена) и cycle time (от начала работы до готовности).
Практичный приём: фиксируйте обе цифры для каждой задачи — тогда станет видно, где «быстро» превращается в «долго доводили».
Риск лучше считать не абстрактно, а через события:
Чем выше скорость изменений, тем важнее следить за этими показателями в динамике, а не разово.
Поддерживаемость — это про то, насколько «дорого» будет вернуться к коду позже.
Короткий набор понятных измерений: время на типовую правку (например, добавить поле, изменить правило), время онбординга нового человека до первой самостоятельной задачи, и коэффициент переработки (сколько раз одну и ту же часть переделывали из‑за неудачного решения).
Качество удобно видеть через дефекты, ушедшие в продакшен (defect escape rate), деградации производительности и несоответствие требованиям.
Предсказуемость — это разброс сроков: если «обычно 2–3 дня, но иногда две недели», процесс нестабилен. Фиксируйте план/факт и причины отклонений — они быстро покажут, где нужен процесс, а где достаточно дисциплины в проверках.
Вайб-кодинг — это стиль разработки, где значительная часть работы делегируется генеративной модели: вы описываете намерение и ограничения, а затем быстро итеративно уточняете результат. Он отлично подходит там, где важны скорость и широта перебора вариантов, но требует дисциплины контроля.
Главный плюс — быстрые прототипы. За час можно собрать «скелет» приложения, набросать структуру модулей, черновые API-эндпоинты и базовые сценарии. Это особенно полезно для проверки идеи, демонстрации заказчику или оценки трудоёмкости.
Вторая сильная сторона — ускорение рутины. Модель хорошо генерирует заготовки: типовые CRUD-операции, миграции, обвязку конфигов, шаблоны тестов, README, комментарии, примеры запросов. В результате инженер тратит меньше времени на повторяющиеся куски и больше — на решения и проверку.
Третье — генерация документации и вариантов. Можно быстро получить несколько подходов (например, разные структуры данных или варианты обработчиков ошибок) и выбрать подходящий.
У вайб-кодинга часто возникают неявные допущения: модель «додумывает» требования, выбирает библиотеки или форматы без обсуждения. Отсюда — «магические» решения без объяснений, которые потом сложно отлаживать и сопровождать.
Ещё один риск — больше скрытых дефектов. Код может выглядеть правдоподобно, компилироваться и даже проходить поверхностную проверку, но ломаться на крайних случаях: конкурентный доступ, пустые значения, кодировки, таймзоны, лимиты, деградации производительности.
Качество сильно зависит от входных данных и контроля результата. Если промпт расплывчатый, контекст неполный, а критерии готовности не зафиксированы — вы получите быстрый, но нестабильный результат.
Чаще всего процесс выглядит так: сформулировать задачу → сгенерировать → быстро проверить → поправить → снова проверить. Ключевое слово здесь — «проверить».
Человек нужен для постановки требований и приоритетов, проверки крайних случаев, интеграций с реальными системами, а также для безопасности (аутентификация, права доступа, работа с секретами). Модель ускоряет, но ответственность за корректность и риски остаётся на команде.
Традиционная инженерия — это не «бюрократия ради бюрократии», а способ делать изменения управляемыми. Её цель — предсказуемость: чтобы код менялся без сюрпризов, система оставалась стабильной, а команда могла расти без потери качества.
Управляемые изменения. Перед тем как писать код, команда договаривается, что именно строим и как это впишется в текущую систему. Это снижает риск «переделок по кругу» и помогает заранее увидеть конфликты с архитектурой, безопасностью или производительностью.
Меньше сюрпризов в продакшене. Регулярные ревью и автоматические проверки ловят ошибки раньше, чем они попадут пользователям. Это особенно важно там, где сбой стоит денег, репутации или данных.
Легче масштабировать команду. Документация решений, единые стандарты, повторяемые пайплайны и понятные зоны ответственности позволяют новичкам быстрее вливаться, а команде — работать параллельно, не мешая друг другу.
Выше стартовые затраты времени. Нужно согласовать дизайн, подготовить тесты, настроить пайплайны, пройти ревью. Если цель — «показать через час», процесс действительно замедляет.
Сложнее быстро продемонстрировать результат. Когда ценность гипотезы ещё не подтверждена, инвестиции в аккуратность могут оказаться преждевременными.
Продукт/аналитика формулирует цель и критерии успеха; инженер проектирует и реализует; QA отвечает за стратегию проверок и качество; SRE/эксплуатация — за надёжность, мониторинг и инциденты. В сумме это снижает риски, но добавляет координации.
Для коротких одноразовых задач, внутренних скриптов или прототипов без поддержки полный набор практик может быть «слишком дорогим». В таких случаях разумнее облегчённый процесс — но с осознанным принятием риска.
Скорость разработки — это не «сколько строк за час», а время от идеи до стабильного результата. Вайб-кодинг часто выигрывает на старте, но может проиграть на дистанции из‑за скрытых затрат: отладки, регрессий, расхождения требований и «плавающих» багов.
На этапе идея → демо вайб-кодинг почти всегда быстрее: быстро собрать экран, флоу, мок интеграции, сгенерировать шаблоны, проверить гипотезу с пользователем.
На демо → MVP всё зависит от того, насколько чётко зафиксированы сценарии и данные. Если вы держитесь в рамках простого продукта (один сервис, понятные CRUD‑операции, минимум интеграций), вайб-кодинг сохраняет преимущество.
На MVP → прод чаще начинает выигрывать традиционная инженерия: появляются требования к наблюдаемости, отказоустойчивости, безопасности, ролям, миграциям данных, обратной совместимости.
На этапе прод → поддержка скорость — это уже скорость изменений без поломок. Здесь процесс (тесты, ревью, CI/CD, договорённости по архитектуре) обычно даёт более предсказуемый темп.
Он силён в исследованиях и «первом приближении»: прототипы, генерация бойлерплейта, варианты UI, черновики API-контрактов, быстрые spike‑эксперименты, чтобы понять «работает ли вообще».
Инженерный подход обгоняет, когда есть сложные интеграции, масштабирование, регуляторика/аудит, деньги и риски: платежи, персональные данные, права доступа, многокомандная разработка. Там цена ошибки настолько высока, что «быстро сейчас» превращается в «долго потом».
Самые частые пожиратели скорости: неполные требования, непредсказуемые баги, отсутствие воспроизводимости, регрессии после «маленькой правки», ручные проверки, разъехавшиеся зависимости и сложная отладка чужого автосгенерированного кода.
| Цель | Что делать | Почему это экономит время |
|---|---|---|
| Быстрое демо | Ограничить скоуп, фиксировать сценарии (3–5 ключевых), хранить промпты и контекст | Меньше «расползания» результата |
| Быстрый MVP | Сразу договориться об API/данных, добавить минимальные проверки и логирование | Дешевле ловить ошибки до продакшена |
| Быстрый прод | Чек‑лист релиза: миграции, роли, метрики, алерты; ревью критичных мест | Меньше откатов и ночных фиксов |
| Быстрая поддержка | Автотесты на основные потоки + CI, запрет «тихих» изменений без тестов | Снижает регрессии и стоимость изменений |
Скорость разработки почти всегда покупается за счёт риска — вопрос лишь в том, где он прячется и как быстро проявляется. У вайб-кодинга риск чаще «тихий» (обнаруживается позже), у традиционной инженерии — «явный» (виден как задержки и согласования).
Практически в любом продукте риски укладываются в несколько понятных корзин: безопасность (уязвимости и доступы), данные (потери, утечки, некорректные миграции), юридические требования (комплаенс, лицензии, персональные данные), репутация (публичные инциденты), финансовые потери (простои, неверные списания, штрафы).
Главная причина — неполное понимание контекста. Модель может предложить решение, которое выглядит правдоподобно, но не учитывает реальные ограничения: особенности домена, договорённости в команде, скрытые зависимости.
Второй источник — копирование уязвимых паттернов: небезопасная работа с вводом, слабая авторизация, неправильная обработка ошибок, «магические» настройки. Всё это может быть незаметно в моменте, если нет проверок.
Третье — отсутствие обязательных контрольных точек: тестов, ревью, статических проверок. Тогда ошибки попадают в релиз просто потому, что никто не заставил их поймать.
Здесь риски чаще организационные: бюрократия, «перепроектирование» и затягивание выхода на рынок. Слишком тяжёлый процесс может привести к тому, что продукт опоздает, а требования успеют измениться.
Работают простые «гейты»: прогон тестов перед слиянием, обязательное ревью, короткие чек-листы (безопасность, данные, откат, наблюдаемость). Важно не усложнять процесс, а делать его неизбежным.
Если затронуты платежи, персональные данные или критичные операции (доступы, удаление данных, расчёты), вайб-кодинг без усиленных проверок недопустим. Здесь скорость должна проходить через строгие барьеры качества — иначе цена ошибки окажется несоразмерной.
Быстрые итерации дают заметный выигрыш на первых релизах, когда важно проверить гипотезу и «попасть в задачу». Но после нескольких циклов меняется цель: продукт начинают развивать, чинить баги, подключать новых людей. И тут поддерживаемость часто оказывается важнее дополнительной недели скорости — потому что каждое следующее изменение начинает стоить дороже.
При «быстрых правках» техдолг накапливается незаметно: решение работает сейчас, но не укладывается в общую архитектуру, не фиксирует допущения и не проверяется автоматически. Типичные причины:
Обычно они читаются по фразам команды: «страшно трогать», «лучше не лезть», «непонятно, где это менять». На уровне кода это проявляется как дублирование, сложные взаимозависимости, отсутствие тестов, разъезжающийся стиль и неожиданные побочные эффекты.
Не обязательно вводить тяжёлый процесс. Часто достаточно базовой «страховки»:
Документируйте кратко: входы/выходы ключевых модулей, нестандартные допущения, способы отката, места риска. Цель не «описать всё», а сделать так, чтобы следующий человек мог безопасно внести изменение за час, а не за два дня.
Вайб-кодинг даёт быстрые итерации, но скорость становится устойчивой только тогда, когда качество «пристёгнуто ремнём безопасности». Минимальный набор тестов, короткое ревью и простая CI/CD-цепочка позволяют выпускать чаще — и ломать реже.
Начните с того, что чаще всего спасает от неприятных сюрпризов:
Автотесты обязательны там, где цена ошибки высокая: платежи, права доступа, миграции данных, публичные API. А вот для мелких правок UI, текста, одноразовых админ-скриптов часто достаточно ручной проверки по чек-листу, чтобы не превращать скорость в бюрократию.
Ревью ускоряется не «жёсткостью», а предсказуемостью:
Минимум, который окупается почти всегда: линтер/форматтер → быстрые тесты → сборка → деплой в стейджинг → ручной smoke → прод.
ИИ удобно поручать генерацию тест-кейсов, фикстур, моков, шаблонов проверок. Но смысл теста и корректность сценария должны подтверждаться человеком: ИИ легко «пишет тест, который всегда зелёный», но не ловит реальную ошибку.
Вайб-кодинг даёт скорость, но только если вы управляете входными данными для модели так же внимательно, как управляли бы задачей для человека. Здесь важны три вещи: хороший промпт, правильный контекст и дисциплина проверки.
Сильный промпт — это не «сделай красиво», а короткая спецификация:
Модель ошибается реже, если вы явно укажете, где правда. Дайте ей:
Полезный приём — держать короткий файл с правилами для вайб-кодинга (например, /docs/ai-guidelines.md) и вставлять его ключевые пункты в промпт.
Если вы делаете прототипы и параллельно боитесь потерять контроль над изменениями, полезны механики вроде «снимков» и быстрого отката: они позволяют смелее экспериментировать и возвращаться к стабильному состоянию. В TakProsto.AI это реализовано на уровне платформы (snapshots и rollback), что хорошо сочетается с высокочастотными итерациями.
Просите изменения небольшими порциями: «сначала добавь тест, потом минимальный фикс, потом рефакторинг». После каждого шага прогоняйте чек-лист: сборка, тесты, пограничные случаи, обратная совместимость, логирование/ошибки, безопасность.
Чтобы вайб-итерации не превращались в хаос, фиксируйте решения в 5–10 строк: что решили, почему, какие альтернативы отклонены, какие последствия. Это можно вести как ADR в /docs/adr/ и привязывать к PR.
Чаще всего ломает не модель, а постановка:
Контроль — это не тормоз, а способ сохранить скорость на следующем спринте.
Выбор подхода — не про «круче/хуже», а про контекст. Ошибка здесь обычно одна: использовать вайб-кодинг там, где цена сбоя высока, или тащить тяжёлый процесс туда, где нужен быстрый ответ «вообще работает ли идея».
Оцените задачу по критериям:
Если критичность низкая и срок жизни короткий — выигрывает вайб-кодинг. Если критичность и сложность высокие — нужна инженерия.
Практичный вариант — гибрид:
Вайб-кодинг для прототипа: набросать сценарии, UI, черновые интеграции, проверить гипотезу.
Инженерное “затягивание гаек” перед продом: зафиксировать требования, привести архитектуру в порядок, добавить тесты, наблюдаемость, провести code review.
Так вы сохраняете скорость ранних итераций, но снижаете риск перед реальными пользователями.
Полезно задать «триггеры», после которых качество становится обязательным:
После порога вводите архитектурное ревью, минимальный набор автотестов, мониторинг и CI/CD.
Важно заранее договориться: кто принимает риск (обычно продакт/владелец системы) и кто отвечает за качество (техлид/команда). Вайб-кодинг без явного владельца риска быстро превращается в неконтролируемый техдолг.
Вайб-кодинг даёт ускорение, пока вы держите под контролем контекст, качество и ответственность за изменения. Ниже — практичный план внедрения, который помогает команде выиграть в скорости, не расплачиваясь хаосом и техдолгом.
Начните с небольшой, но «боевой» фичи, которую можно довести до прода за 1–2 итерации. Сразу договоритесь, какие метрики вы снимаете:
Важно фиксировать базовую линию по аналогичным задачам в традиционной разработке — иначе сравнение будет на ощущениях.
Скорость растёт, когда меньше решений принимается заново каждый раз. Введите минимум стандартов: структура модулей, соглашения по именованию, шаблон PR (что изменено, как проверить, риски), «минимальный набор тестов» для типовых изменений. Это не бюрократия, а рельсы, по которым быстрее ехать.
Перед выкладкой должны срабатывать автоматические и человеческие проверки: статанализ/линт, тесты, code review, проверка секретов, базовая наблюдаемость (логи/метрики/алерты для новой функциональности). Если гейты красные — релиз не едет, даже если «почти работает».
Соберите внутреннюю «книгу рецептов»: удачные промпты, примеры постановки задач, паттерны исправления типовых ошибок, требования к контексту (архитектура, ограничения, стиль). Проведите короткое обучение: как формулировать запросы, как проверять результат, как документировать решения.
Если вы хотите «пощупать» гибридный подход на практике, удобно начинать с платформ, где быстро делается первый результат, но остаётся инженерный контроль: например, в TakProsto.AI можно собрать приложение в чате, затем экспортировать исходники и довести их до прод-качества привычными инструментами (тесты, ревью, CI/CD). Для команд также полезны функции развертывания и хостинга, кастомные домены и режим планирования, чтобы скорость итераций не съедала управляемость.
Если хотите продолжить тему — загляните в /blog. Если нужен практический инструмент/процесс под вашу команду, проверьте варианты на /pricing.
«Вайб-кодинг» — быстрый итеративный подход: вы формулируете намерение, получаете черновик (часто с помощью ИИ), тут же проверяете и правите короткими циклами.
«Традиционная инженерия» — дисциплина управляемых изменений: требования и критерии готовности, дизайн решений, ревью, тесты, CI/CD, управляемые релизы и ответственность за сопровождение.
На практике чаще всего эффективен гибрид: быстрое прототипирование, затем «затягивание гаек» перед продом.
Фиксируйте две шкалы времени для каждой задачи:
Практика: записывайте обе цифры и причину расхождения (дотестировали, переделали из‑за требований, поймали регрессию и т.д.). Так видно, где «быстро» превращается в «долго доводили».
Считайте риск через наблюдаемые события и их стоимость:
Важно смотреть : ускорение темпа изменений часто ухудшает показатели не сразу.
Чаще всего «вылезают»:
Минимальная защита — тесты на критичные сценарии + ревью мест, где есть данные/доступы/деньги.
Включайте «стоп‑кран», если затронуто хотя бы одно:
В этих случаях быстрый кодинг без усиленных гейтов (ревью, автотесты, наблюдаемость, план отката) становится слишком дорогим по риску.
Для поддержки через 3–12 месяцев полезны простые измерения:
Сигналы проблемы: «страшно трогать», много копипаста, неожиданная связность модулей, отсутствие тестов на основные потоки.
Минимальный набор, который окупается почти всегда:
Цель не «идеальный процесс», а чтобы следующий инженер мог безопасно внести изменение быстро.
Рабочий базовый контур:
Старайтесь делать PR маленькими (условно 200–400 строк) и добавляйте шаблон: что изменилось, как проверить, риски, откат.
Структура промпта как мини‑спецификации:
Практичная схема:
Если нужен план внедрения под вашу команду, логично начать с пилота на одной фиче и сравнить метрики с базовой линией; дополнительные материалы можно собрать в /blog и варианты процесса посмотреть на /pricing.
Полезно держать «источники правды» в репозитории (например, /docs/architecture.md и /docs/ai-guidelines.md) и ссылаться на них в запросе.
