Виб-кодинг сдвигает фокус инженера: меньше ручной реализации, больше курирования, редактирования и проверки. Разберём навыки, процессы и риски.
Виб-кодинг — это стиль разработки, где вы начинаете не с набора строк, а с намерения: что должно получиться, какие ограничения важны (производительность, безопасность разработки, читаемость), какие входы/выходы ожидаются. Дальше вы итеративно работаете с генеративным ИИ: уточняете контекст, просите варианты, проверяете, правите и доводите результат до уровня, который можно выпускать.
Важно понимать: виб-кодинг — это не «всё делает модель», а смена центра тяжести. Рутинные части программирования (шаблонный код, обвязка, черновики тестов и документации) ускоряются, а роль инженера всё больше становится ролью человека, который держит целостность продукта.
Раньше ценность инженера часто измеряли скоростью реализации: кто быстрее имплементит фичу, тот молодец. В виб-кодинге скорость набора кода частично берёт на себя модель, а узким горлышком становится другое:
Именно поэтому инженер всё чаще выступает как куратор: он управляет направлением и качеством, а не только производит исходники.
Виб-кодинг не означает «написал промпт — отправил в прод». Модель может ошибаться, додумывать детали, предлагать небезопасные паттерны или решения, которые не вписываются в ваши инженерные процессы. Ответственность всё равно остаётся на инженере — просто меняется распределение усилий: меньше ручной рутины, больше контроля и редакторской работы.
Дальше — практики, которые помогают работать с ИИ профессионально: от prompt-инжиниринга и редактирования кода до чек-листов верификации, архитектурных решений и изменений в процессах команды (ревью, стандарты, ответственность).
Отдельно по ходу статьи я буду упоминать, как эти подходы ложатся на «vibe-coding» платформы вроде TakProsto.AI — российскую среду, где приложения (web/server/mobile) собираются через чат и набор итераций, а инженер как раз выступает куратором результата.
Ещё недавно основная ценность инженера часто измерялась скоростью и аккуратностью реализации: быстро разложить задачу на функции, написать код, собрать, починить, задеплоить. В виб-кодинге центр тяжести смещается: первичная реализация всё чаще делается генеративным ИИ, а инженер становится куратором результата — тем, кто направляет, отбирает, редактирует и несёт ответственность.
Инженер‑исполнитель (implementer) фокусируется на том, как сделать: выбирает структуру кода, пишет реализацию, постепенно уточняет требования по ходу дела.
Инженер‑куратор (curator/редактор) фокусируется на том, что именно должно получиться и почему: фиксирует намерение, задаёт контекст (ограничения, стиль, архитектурные правила), получает несколько вариантов, сравнивает их и приводит выбранный вариант к стандартам команды.
Ключевой сдвиг: теперь важнее не скорость набора, а управление контекстом. Чем точнее вы описали границы и критерии (безопасность, производительность, поддерживаемость, совместимость), тем меньше «случайного» кода вы получите и тем меньше времени уйдёт на исправления.
На практике это выглядит как короткая, повторяемая петля:
Постановка намерения: что меняем, какие входы/выходы, какие инварианты нельзя нарушать.
Генерация: просим ИИ предложить реализацию или несколько подходов.
Отбор: сравниваем варианты по рискам и компромиссам (простота vs гибкость, скорость разработки vs долг).
Правки: редактируем под договорённости команды (структура, именование, обработка ошибок, логирование).
Проверка: тесты, ревью, прогон сценариев, здравый смысл.
Этот цикл особенно хорошо ложится на инструменты, где можно быстро гонять итерации «запрос → вариант → уточнение → дифф». Например, в TakProsto.AI удобно комбинировать чат, планирование (planning mode) и последующие правки, а затем откатиться снапшотом, если эксперимент оказался неудачным.
Лучше всего кураторская роль проявляется в задачах, где много шаблона и интеграционных деталей:
Виб-кодинг не отменяет инженерное мышление — он повышает ставку на редактуру, критерии качества и ответственность за итоговый код.
В виб-кодинге качество результата почти всегда упирается не в «умность» модели, а в ясность вашего намерения. Хорошая постановка задачи для ИИ — это когда из запроса понятно, зачем нужен код, в каких рамках он должен жить и как вы поймёте, что всё получилось.
Вместо «сгенерируй сервис авторизации» лучше задать:
Так вы переводите задачу из разряда «написать что-то» в разряд «сделать конкретную инженерную поставку».
Контекст — это не длинная простыня, а несколько точных якорей:
Если у вас есть внутренние правила, удобно держать их как короткий чек-лист и ссылаться на него (например, /engineering/standards).
Практический нюанс для команд в РФ: иногда контекст включает и требования по контуру данных. Например, TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные/opensource модели, не отправляя данные за пределы страны — это тоже можно фиксировать как ограничение («данные не покидают РФ», «используем только российскую инфраструктуру»), чтобы не возникало случайных нарушений политики безопасности.
Один промпт редко даёт идеальный код. Рабочая техника — итерации с управляемыми уточнениями:
В виб-кодинге ценность инженера смещается: важнее не «сгенерировать побольше», а отобрать лучшее. ИИ легко выдаёт несколько рабочих вариантов — но именно вы отвечаете за то, какой из них попадёт в продукт и почему.
Когда есть 2–3 реализации одной функции, появляется пространство для инженерного выбора: где будет меньше скрытой сложности, что проще поддерживать, что безопаснее. Без отбора команда быстро получает «зоопарк» решений: разные стили, случайные зависимости, непредсказуемые побочные эффекты.
Полезный внутренний сдвиг — думать не «код готов?», а «какое решение лучше по нашим критериям?». ИИ — это фабрика вариантов, инженер — редактор и арбитр.
Обычно достаточно четырёх фильтров:
Важно: компромиссы неизбежны. Например, самый быстрый вариант может ухудшить читаемость, а самый «чистый» — добавить лишние абстракции.
Вместо запроса «сделай X» просите несколько вариантов с явными плюсами/минусами:
Предложи 3 реализации (A/B/C) для задачи: <описание>.
Контекст: <язык/фреймворк>, ограничения: <архитектура/зависимости/время>.
Для каждого варианта:
- краткий план и ключевые решения
- плюсы/минусы по критериям: читаемость, архитектура, поддержка, безопасность
- какие риски и как их снизить
- когда этот вариант уместен
Так вы получаете не просто код, а материал для инженерного выбора.
Выбранный вариант стоит закрепить короткой заметкой прямо в репозитории (например, docs/adr/ или decisions/). Формат может быть на полстраницы:
Это резко снижает количество споров «почему так», ускоряет ревью и помогает новым людям понимать логику системы.
Когда часть кода генерирует ИИ, ваша ценность смещается в сторону редактора: вы отвечаете не за «написал строки», а за то, чтобы результат был читаемым, поддерживаемым и соответствовал правилам команды.
Начинайте с правок по смыслу: делает ли код то, что вы намеревались, и не меняет ли поведение в неожиданных местах. Затем приводите структуру: разбейте «простыню» на функции/модули, дайте понятные имена, уберите дублирование.
Только после этого — стиль: форматирование, соглашения по именованию, логирование, обработка ошибок, комментарии. Последний слой — зависимости: ИИ часто предлагает лишние библиотеки или тянет «тяжёлые» пакеты ради мелочи. Проверьте лицензии, размер, безопасность, совместимость версий и то, как зависимость вписывается в стек.
Если вы работаете в платформенном подходе (когда часть инфраструктуры уже «задана»), это становится ещё важнее. Например, в TakProsto.AI базовые технологии предсказуемы (web на React, backend на Go + PostgreSQL, mobile на Flutter), поэтому кураторская задача — не «изобрести стек», а обеспечить единые правила: обработку ошибок, схемы данных, формат логов, контракты API.
Редактирование проще, когда дифф управляемый:
Если в коде есть нетривиальные места, просите ИИ (и себя) объяснить их простыми словами: почему выбран такой алгоритм, какие есть альтернативы, какие предположения сделаны. Полезная практика — прямо в обсуждении PR фиксировать: «что считаем истинным» и «что проверили».
Обязательно проходите по краевым случаям: nullable-значения, таймауты и ошибки сети, ограничения форматов (длина, кодировки, валюта/даты), локализация (языки, часовые пояса). Именно здесь генерированный код чаще всего ломается — и именно здесь редакторская роль инженера заметнее всего.
Виб-кодинг ускоряет написание кода, но не отменяет простую истину: ответственность за результат остаётся у инженера. Верификация — это не «добавить пару тестов», а системно подтвердить, что изменение корректно, безопасно и поддерживаемо.
Проверяйте не только «работает у меня», а несколько измерений качества:
ИИ полезен как генератор «карты проверок», если дать ему контекст. Просите конкретно:
Пример запроса: «Составь тест-план для изменения X: перечисли критические сценарии, граничные случаи, негативные тесты, а затем предложи минимальный набор автотестов (unit + интеграционные) с приоритетами P0–P2». Дальше вы выбираете, что действительно нужно, и переводите в тесты команды.
Есть зоны, где автогенерации недостаточно: алгоритмы и сложная логика, безопасность, финансы и расчёты, обработка персональных данных, миграции и целостность данных. Здесь требуются ручная проверка предпосылок, угроз, точности формул и эффектов на данные.
Сделайте подтверждение привычным ритуалом: прогон линтеров, тестов, статанализа, затем ручное ревью (и саморевью перед тем, как просить коллег). ИИ может помочь найти «подозрительные места», но финальное решение — за вами: вы куратор качества, а не оператор генератора.
Виб-кодинг ускоряет работу, но скорость легко превращается в «быстрое накопление долга», если относиться к выводу модели как к готовому решению. Важно воспринимать ИИ как черновик: полезный, но требующий проверки так же строго, как код от нового участника команды.
Первый класс проблем — галлюцинации: модель уверенно предлагает несуществующие функции, неверные сигнатуры или «выдуманные» причины поведения. Рядом стоит риск устаревших API: ИИ может опираться на старые версии библиотек, игнорируя актуальные изменения. Часто всплывают и скрытые зависимости — «невинный» пример тянет за собой пакет, который конфликтует с вашим окружением, лицензией или политиками безопасности.
Отдельно стоят уязвимости: небезопасная обработка ввода, слабые настройки авторизации, небезопасные регулярные выражения, утечки секретов через логи. Такие дефекты могут выглядеть как рабочий код и проходить поверхностную проверку.
Есть и риск «переобучения на примерах»: когда разработчик копипастит фрагменты из ответов, которые на самом деле являются пересказом непроверенных источников. Это ведёт к повторению чужих ошибок и усложняет поддержку.
Практика №1 — требовать ссылки на первоисточник: «дай ссылку на документацию/спеку/релиз-ноты, на которые ты опираешься». Если ссылок нет, решение считается гипотезой и требует дополнительной проверки.
Практика №2 — минимизировать внешние зависимости. Если модель предлагает подключить новую библиотеку, спросите: «можем сделать то же самое стандартными средствами или уже имеющимся стеком?»
Практика №3 — полезная привычка перед реализацией: попросить модель составить список предположений (assumptions list). Например: версия фреймворка, формат входных данных, ограничения по производительности, модель угроз. Этот список становится чек-листом для верификации и предотвращает «магические» решения, которые ломаются в продакшене.
В продуктовых командах полезно дополнить это четвёртой практикой: трассируемость изменений. Если вы делаете фичи через платформу, где есть снапшоты/rollback, используйте их не как «страховку на удачу», а как часть дисциплины: зафиксировали состояние, внесли изменение, проверили, при необходимости откатили. В TakProsto.AI это поддерживается на уровне платформы и хорошо сочетается с кураторским подходом.
Генеративный ИИ отлично разгоняет скорость там, где архитектурный выбор уже сделан, а дальше нужна аккуратная «обвязка»: типовые CRUD-операции, маппинг DTO, преобразования данных, адаптеры к внешним API, повторяющиеся шаблоны сервисов и репозиториев. В таких задачах виб-кодинг снимает рутину и оставляет инженеру время на решения более высокого уровня.
Но на этапе, где архитектура ещё «живая» и неоднозначная, ИИ часто замедляет. Он склонен уверенно предлагать реализацию, которая выглядит правдоподобно, но нарушает границы модулей, смешивает доменную модель с инфраструктурой, тянет лишние зависимости и делает слишком умную магию вместо простого контракта.
ИИ особенно полезен, когда вы можете однозначно описать входы/выходы и ограничения:
Архитектурные решения остаются зоной ответственности человека, потому что они завязаны на контекст продукта и риски:
Лучше всего работает формат «правила + запреты + примеры». Не просите «сделай красиво» — задайте рамки:
Практика, которая резко повышает качество виб-кодинга: сначала зафиксировать интерфейсы и ограничения (контракт API, сигнатуры сервисов, события, схемы данных), и только затем просить реализацию. Так ИИ становится быстрым исполнителем в заранее выбранной архитектуре, а инженер — куратором, который держит целостность системы и не допускает незаметного расползания границ.
Когда часть решения пишет генеративный ИИ, «результат» — это не только работающий код, но и понятное объяснение: что именно сделано, почему так, где границы, какие допущения. Документация перестаёт быть задачей «на потом», потому что без неё команда не сможет уверенно поддерживать и развивать сгенерированные фрагменты.
В виб-кодинге инженер отвечает за то, чтобы следующий человек (или вы через месяц) мог быстро восстановить контекст: какую проблему решали, какие варианты рассматривали, какие риски приняли сознательно.
Полезное правило: если решение нельзя коротко объяснить и проверить по шагам — оно ещё не готово к мёрджу.
ИИ особенно хорош как «черновик-писатель», но куратор обязан довести текст до точности.
Что можно поручить ИИ, а затем обязательно отредактировать:
Хорошая документация — та, которую можно исполнить.
Если у вас есть внутренние разделы или страницы, связывайте доки с ними, чтобы читатель не терялся: например, условия и ограничения — на /pricing, а материалы для обучения команды — в /blog.
Если вы публикуете кейсы и разборы внедрения виб-кодинга, уместно учитывать и практическую сторону: многие платформы (включая TakProsto.AI) поддерживают экспорт исходников, деплой/хостинг, кастомные домены, снапшоты и rollback. Это влияет на то, что именно стоит документировать: не только архитектуру, но и шаги поставки (как собрать, как выкатить, как откатить).
Виб-кодинг смещает фокус командных процессов: теперь важно не «как написано», а «почему так устроено» и «что может пойти не так». Если раньше ревью часто превращалось в охоту на стиль и опечатки, то с ИИ эти мелочи легко исправляются автоматически — а вот ошибки в логике, границах ответственности, безопасности и производительности остаются.
Хорошее ревью в эпоху генерации — это проверка намерения и рисков:
Синтаксис, форматирование и типовые рефакторинги стоит отдать линтерам/форматтерам и автофиксам в CI — так ревьюеры не тратят внимание на шум.
Команде нужен простой, но явный регламент:
Это не про бюрократию, а про трассируемость: чтобы команда понимала, где нужен более пристальный контроль.
Тимлид становится владельцем «производственного контура» виб-кодинга: вводит шаблоны задач, примеры хорошего контекста, единый формат acceptance criteria и чек-листы ревью. Полезно хранить их рядом с командными стандартами (например, в /handbook или /engineering).
Чтобы понять, помогает ли ИИ, смотрите на измеримые вещи: время цикла (от открытия задачи до деплоя), количество дефектов после релиза, долю переработок/возвратов из ревью и процент PR, где правки были «косметическими» vs «архитектурными/логическими». Эти метрики быстро показывают, где процесс надо подкрутить, а где — масштабировать.
Переход к виб-кодингу лучше воспринимать как изменение роли, а не как «включили инструмент и полетели». Цель — чтобы ИИ ускорял рутину, а ответственность за результат, качество и риски оставалась у инженера и команды.
Полезно явно договориться, какие компетенции становятся ключевыми:
Начните с одного типа задач, где риск невысок: например, генерация тестов, миграции, небольшие утилиты, рефакторинг технического долга. Договоритесь о правилах пилота: какие задачи можно делать с ИИ, какие — только вручную, как фиксировать результат.
После 1–2 недель проведите короткую ретроспективу: что ускорилось, где качество просело, какие проверки нужно добавить. Обновите чек-листы и повторите цикл.
Если вы хотите ускорить пилот за счёт готового контура (хостинг, деплой, снапшоты, откаты, экспорт исходников), удобнее тестировать процесс на платформе, которая это уже предоставляет. В TakProsto.AI, например, есть тарифы free/pro/business/enterprise — можно начать с бесплатного уровня для проверки подхода, а затем расширять практику на команду.
Неделя 1: личная практика промптов (5–10 минут в день). Соберите библиотеку удачных шаблонов: «сгенерируй варианты», «проверь крайние случаи», «предложи тесты», «объясни компромиссы».
Неделя 2: внедрите чек-лист для PR с ИИ: требования к тестам, ссылкам на требования, объяснение изменений и рисков.
Неделя 3: договоритесь о стандартном формате контекста (описание задачи, ограничения, примеры входов/выходов) и храните его рядом с задачами.
Неделя 4: измерьте эффект (время, дефекты, качество ревью), уточните правила и закрепите «что считается готово».
Финальный вывод простой: инженер ценен не скоростью набора строк, а тем, что берёт ответственность за результат — смысл, качество, безопасность и предсказуемость изменений.
Если смотреть на это прагматично, виб-кодинг — это не замена инженера, а усиление его роли: ИИ ускоряет черновики и обвязку, а инженер становится тем самым куратором, который превращает «похоже на решение» в надёжную поставку.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.