Vibe coding: как узкое место смещается к решению, что строить

Почему «написать код» перестаёт быть самым дорогим шагом

Раньше основной ограничитель часто был в скорости реализации: фича могла быть понятной и полезной, но её «не успевали сделать» — не хватало рук, времени, внимания к деталям.

С ИИ часть этой стоимости резко падает. Прототип можно получить за вечер, интеграцию — за день, мелкие улучшения — за часы. Это не означает, что разработка стала бесплатной: остаются тестирование, безопасность, совместимость, поддержка. Но сам акт набора и связывания кода всё чаще перестаёт быть местом, где всё тормозит.

Главная мысль статьи

Узкое место смещается из «как быстро написать» в «что вообще должно существовать». Когда код генерируется быстро, начинает болеть другое:

• что именно мы решаем для пользователя;
• какая ценность важнее прямо сейчас;
• какие ограничения нельзя нарушать (сроки, данные, бренд, риски);
• как понять, что фича сработала, а не просто появилась.

Иными словами, дефицитом становится смысл и решение, а не синтаксис.

Кому это важно

• Фаундерам — чтобы не превратить скорость в хаос и не размазывать фокус.
• Продактам — потому что требования, приоритеты и критерии успеха становятся главным активом.
• Тимлидам и инженерам — чтобы управлять качеством, долгом и границами ответственности ИИ.
• Дизайнерам — потому что UX, тексты, сценарии и понятность интерфейса теперь определяют, «работает ли продукт», сильнее, чем объём кода.

Как выглядело узкое место до ИИ

До появления генеративных инструментов большинство команд жили в привычной цепочке: требования → дизайн → разработка → тесты → релиз. На схемах это выглядело линейно и управляемо, но в реальности «пробка» почти всегда образовывалась ближе к середине — там, где начиналась фактическая реализация.

Старый процесс: где терялось время

Формально всё начиналось с согласования требований: что делаем, для кого, какие сценарии закрываем. Затем дизайнеры переводили это в макеты и состояния, после чего задача уходила в разработку. Именно на этом этапе выяснялось, что часть требований противоречива, некоторые состояния не описаны, а «простая кнопка» тянет за собой новые экраны, роли, права и десяток пограничных случаев.

Типичные «заторы» до ИИ

Чаще всего команды застревали не на идее, а на доведении её до работающего, интегрированного результата:

• реализация занимала больше времени из‑за инфраструктуры, окружений, сборок, миграций и деплоев;
• интеграции с легаси, платежами, аналитикой, CRM и правами доступа давали непредсказуемые задержки;
• баги и регрессии вылезали в неожиданных местах, а тестирование превращалось в отдельный проект;
• документация и рефакторинг откладывались «на потом», увеличивая стоимость каждой следующей фичи.

Что ускоряет ИИ — и почему раньше это было ручным

До ИИ много часов уходило на черновики кода, типовые шаблоны (формы, CRUD, валидации), рутинные правки, переписывание частей системы и устранение повторяющихся ошибок. Всё это требовало внимания опытных людей, и именно поэтому скорость выпуска часто упиралась в «сколько разработчиков может переварить поток задач».

При этом даже тогда оставалось сложным то, что не сводится к написанию строк: неопределённость требований, компромиссы между сроком/качеством/риском и ответственность за итоговый продукт.

Почему узкое место теперь в решении, что строить

Vibe coding резко удешевляет и ускоряет путь от идеи до работающего прототипа. Парадокс в том, что это не делает разработку «проще» — это переносит основную сложность туда, где цена ошибки выше: в постановку задачи и выбор того, что вообще должно появиться в продукте.

Скорость кода повышает стоимость ошибки

Когда реализация занимала недели, у команды было естественное «трение»: пока согласовывали, проектировали и писали, успевали несколько раз уточнить, действительно ли это нужно. Теперь же ошибка в формулировке намерения быстро материализуется в код, интерфейсы, новые состояния, данные и ожидания пользователей.

Сделать «не то» стало возможно за день — но последствия остаются надолго:

• вы добавляете ветки поведения, которые нужно тестировать и поддерживать;
• обучаете пользователей новым паттернам, от которых потом сложно отказаться;
• создаёте техдолг и продуктовый долг (лишние экраны, настройки, роли, тексты).

Эффект «легко сделать» и рост фич без ценности

Vibe coding провоцирует ловушку: если что-то легко сгенерировать, кажется, что стоит это «просто добавить». В итоге бэклог раздувается не потому, что выросло понимание клиента, а потому, что выросла пропускная способность. Количество фич начинает подменять ценность.

Ключевой сдвиг фокуса: вместо «как реализовать» команда должна чаще отвечать на вопросы «какая пользовательская проблема решается?» и «почему этот вариант должен существовать, а не другой?».

Пример: два решения одной проблемы — разная ценность

Проблема: пользователи часто бросают оформление заказа на шаге доставки.

Решение A (легко сделать): добавить ещё один виджет с подсказками и FAQ прямо на форме. Код быстро готов, фича видимая, но причина ухода может быть не в непонимании.

Решение B (ценнее): сократить шаг доставки до одного экрана, предзаполнить адреса, добавить понятные сроки и стоимость до ввода данных. Это требует больше продуктового мышления (что убрать, что показать, какие данные нужны), но снижает когнитивную нагрузку и реально повышает конверсию.

При vibe coding разница между A и B обычно не в том, «успеем ли мы написать код», а в том, понимаем ли мы, какое изменение должно появиться в опыте пользователя — и почему именно оно.

Формулировка намерения: проблема, ценность, ограничения

Когда ИИ может собрать прототип за вечер, самое важное — не «что попросить сгенерировать», а какое намерение вы проверяете. Хорошее намерение — это компактное описание того, зачем продукту вообще появляться, какой результат должен измениться и в каких рамках вы действуете.

1) Пользовательская проблема (что болит и у кого)

Опишите конкретного человека и ситуацию, а не «всех пользователей».

Пример формулировки:

• Кто: менеджер поддержки в B2B SaaS.
• Контекст: отвечает в чате во время пиковых нагрузок.
• Боль: тратит 2–3 минуты на поиск шаблона и уточнение статуса заказа, из‑за чего растёт очередь и падает CSAT.

Важное правило: проблема должна быть наблюдаемой — из звонков, тикетов, аналитики, а не «кажется, было бы удобно».

2) Ценность (какая метрика должна улучшиться)

Ценность — это измеримый эффект, который оправдывает строительство.

Примеры метрик:

• сократить среднее время ответа в чате с 90 до 45 секунд;
• снизить долю обращений «где мой заказ» на 20%;
• повысить конверсию активации с 32% до 38%.

Если метрика не названа, ИИ ускорит выпуск функций, но не приблизит вас к результату.

3) Ограничения (время, бюджет, риски)

Ограничения задают границы «правильного» решения:

• время: 2 недели до релиза для пилота;
• бюджет: без новых платных интеграций;
• риски: нельзя показывать персональные данные в подсказках;
• комплаенс/безопасность: логирование, доступы, хранение.

4) Критерии готовности: «достаточно» — это сколько?

Сформулируйте минимум, после которого можно остановиться:

• сценарий закрывает 3 ключевых кейса;
• ошибки не приводят к утечкам данных;
• есть простой откат и инструкция для команды.

Антипример: расплывчатое ТЗ

«Сделать умный помощник для поддержки, чтобы всё работало быстрее и было удобно. Добавить аналитику, уведомления, интеграции и красивый UI». Такое ТЗ ИИ действительно ускорит — но ускорит хаос: вы получите много кода и мало понимания, что именно стало лучше и почему.

Гипотезы вместо списков задач

Когда ИИ ускоряет программирование, список задач («сделать кнопку», «добавить фильтр», «прикрутить оплату») перестаёт быть главным артефактом. Он описывает работу, но не объясняет, зачем она делается и как понять, что она сработала. Вместо этого полезнее формулировать минимально проверяемые гипотезы — так вы управляете неопределённостью, а не объёмом кода.

«Маленькая фича» vs «минимально проверяемая гипотеза»

Маленькая фича — это кусочек интерфейса или поведения.

Минимально проверяемая гипотеза — это утверждение о ценности для конкретных людей, которое можно подтвердить сигналом.

Пример:

• Фича: «Добавить сохранённые поиски».
• Гипотеза: «Если пользователи смогут сохранить запрос, то вернутся в течение 7 дней чаще, потому что им проще продолжить поиск с того же места».

Границы первой версии: что сознательно не делаем

Чтобы скорость генерации не раздула объём, заранее фиксируйте ограничения: без каких условий гипотеза всё ещё проверяется.

Например: не делаем импорт из Excel, роли и права, мобильную версию, идеальную визуальную полировку — если для проверки достаточно 1–2 экранов и одного сценария.

План эксперимента: кого, где и какой сигнал собираем

Опишите минимальный эксперимент:

• Кого проверяем: новые пользователи, платящие, сегмент «часто возвращаются».
• Где: лендинг, один поток внутри продукта, ограниченный процент трафика.
• Как собираем сигнал: событие в аналитике, опрос после действия, интервью, продажный звонок.

Шаблон формулировки

Используйте короткую связку, которая заменяет бэклог из десятков тикетов:

Гипотеза → событие/метрика → ожидаемый порог → срок

Например:

«Если добавим сохранение поиска, то доля возвратов за 7 дней вырастет с 12% до 15%+ за 2 недели на 30% трафика».

Когда прототип лучше кода

Не всегда нужно сразу генерировать рабочий функционал. Иногда быстрее и честнее проверить интерес через:

• кликабельный макет,
• «фейковую дверь» (кнопка/экран с объяснением «скоро», но с учётом кликов),
• ручной бэк-офис (вы делаете действие вручную за пользователя).

Если сигнал слабый — вы сэкономили время, даже если ИИ мог «написать всё за вечер».

Новые риски при быстрой генерации кода

Быстрая генерация кода снижает стоимость экспериментов — и одновременно повышает шанс «протащить» в продукт ошибки, которые раньше отсеивались временем и вниманием. Когда код появляется за минуты, ложная уверенность становится главным врагом.

Риск №1: «галлюцинации» ИИ и ощущение, что всё уже правильно

ИИ может уверенно предложить несуществующий метод, неверный формат данных или «почти правильную» бизнес-логику. Опасность не в том, что модель ошибается, а в том, что это выглядит правдоподобно и быстро проходит в основную ветку.

Практический вывод: относитесь к сгенерированному коду как к черновику. Его ценность — скорость, а не истинность.

Проверка: как возвращать уверенность

Надёжность возвращается не спором с моделью, а дисциплиной процесса:

• тесты (особенно на граничные случаи и регрессии);
• статический анализ и линтеры;
• ревью человеком с контекстом;
• воспроизводимость: понятные шаги сборки, фиксированные версии, повторяемые окружения.

Если в команде принято «сначала мержим, потом разберёмся», vibe coding превращается в ускоритель технического долга.

Риск №2: безопасность и утечки данных в промптах

В погоне за точностью легко вставить в запросы реальные токены, дампы логов, клиентские данные или внутренние документы. Это уже не «ошибка кода», а нарушение доверия и политики безопасности.

Правило: в промпты — только обезличенные примеры, а секреты — только в менеджер секретов.

Отдельно это критично для российского рынка, где требования по данным и внутренним политикам часто строже: убедитесь, что выбранный инструмент не отправляет чувствительную информацию «наружу».

Риск №3: лицензии, копипаст и непроверенные зависимости

Модель может воспроизвести фрагменты с ограничительными лицензиями или предложить пакет «похожего названия», который никто не проверял. Быстрый прототип внезапно становится юридическим или supply-chain риском.

Мини-чек-лист перед мержем и релизом

1. Есть тесты на ключевые сценарии.
2. Прогнаны линтер/статический анализ.
3. Понятно, откуда берутся данные и где хранятся секреты.
4. Проверены зависимости и их лицензии.
5. Код прочитан человеком: логика соответствует намерению, а не только компилируется.

UX и содержание продукта становятся главным «кодом»

Когда код генерируется быстро, продукт перестаёт упираться в реализацию кнопок и экранов. Узким местом становится то, насколько хорошо вы продумали опыт пользователя: что он видит, что понимает, где ошибается и как возвращается на верный путь.

Дизайн как ограничитель (и спасатель)

Дизайн больше не «красивое оформление», а система ограничений, которая удерживает продукт от расползания.

Пользовательский путь задаёт порядок действий: что человек делает первым, что вторым, где принимает решение и где может передумать. Важно заранее описать состояния: загрузка, пустые экраны, успех, частичный успех, отказ.

Ошибки — отдельная ветка сценария, а не случайность. Если их не спроектировать, ИИ сгенерирует «счастливый путь», а реальные пользователи встретят тупики: неверный формат, нет доступа, лимит исчерпан, сеть пропала.

Контент и тон: тексты — это функциональность

Короткие тексты интерфейса определяют, будет ли фича понятной. Название кнопки, подсказка в поле, микрокопирайт в модальном окне — это часть поведения продукта.

Пустые состояния особенно показательны: если таблица пустая, что дальше? Предложить импорт, пример данных, шаблон, ссылку на помощь — это «логика» продукта, не декоративная надпись.

Сообщения об ошибках должны отвечать на три вопроса: что произошло, почему (если можно), что делать дальше. Иначе вы получите поток обращений в поддержку и ощущение «у меня ничего не работает».

Доступность: качество, которое нельзя «докрутить потом»

Доступность — это не только про людей с инвалидностью, а про всех в нестандартных условиях.

Контраст и размер шрифта влияют на читаемость. Навигация с клавиатуры — на скорость и контроль. Озвучивание (экранные дикторы) — на совместимость с реальными рабочими сценариями. Если это не учесть на уровне компонентов и шаблонов, быстрый кодинг лишь ускорит выпуск недоступного продукта.

Опыт поддержки: что будет, когда всё пошло не так

Продумайте, как пользователь будет разбираться с проблемой без вас: понятная история действий, статус операции, возможность отмены, повторная попытка, ссылка на инструкцию, контакт поддержки. Даже простая кнопка «Скопировать детали ошибки» может сократить время решения в разы.

Почему UX-решения важнее «ещё одной кнопки»

Ещё одна кнопка увеличивает сложность интерфейса, но редко повышает ценность. Хорошее UX-решение снижает когнитивную нагрузку, уменьшает число ошибок и делает результат предсказуемым.

В vibe coding главный выигрыш даёт не скорость добавления фич, а качество выбранных сценариев и ясность того, как продукт «разговаривает» с человеком.

Роли и ответственность: кто решает, что должно существовать

Когда кодинг ускоряется за счёт ИИ, узкое место смещается в область решений: что именно создавать, для кого и по каким правилам. Поэтому главный вопрос — не кто быстрее напишет код, а кто имеет право сказать «да/нет» и на основании чего.

Кто принимает решения — и почему это важно

В разных компаниях это может быть продакт, фаундер или комитет. Проблема комитетов в том, что ответственность размывается: все участвовали, но никто не владеет результатом.

Практичнее правило: на каждую инициативу — один владелец цели (DRI) и одна метрика успеха. Тогда команда понимает, что считается победой, а что — «просто сделали штуку».

Как меняется распределение ролей

ИИ делает инженера сильнее в скорости и широте решений, но не отменяет специализации:

• Инженер быстрее превращает намерение в работающий прототип, но также отвечает за технические рамки (безопасность, интеграции, поддерживаемость).
• Дизайнер фактически становится соавтором продукта: если код получается «дёшево», цена ошибки в UX и тексте становится выше.
• Аналитик/ресёрчер помогает не утонуть в мнениях: формулирует гипотезы, собирает сигналы, связывает изменения с метриками.

Ключевое: ускорение кодинга не означает, что инженеры «забирают продукт». Оно означает, что границы ответственности нужно проговорить явно.

Синхронизаций больше или меньше?

Обычно — меньше длинных встреч, больше коротких циклов. Вместо двухчасовых обсуждений раз в неделю лучше:

• 15 минут на выравнивание цели и метрики,
• быстрый прототип,
• короткая проверка на пользователях/данных,
• решение: усиливаем, меняем или закрываем.

Чтобы это работало, нужны явные артефакты: одна страница с целью, ограничениями и критериями качества; ссылка на прототип; описание решения и почему оно принято.

Границы автономии команды

Заранее договоритесь, что команда решает сама (например, варианты реализации, микро-UX, порядок подзадач), а что требует решения владельца цели (изменение метрики, расширение скоупа, затрагивание юридических/безопасностных рисков).

Так скорость от vibe coding превращается в предсказуемый процесс, а не в поток случайных фич.

Процесс принятия решений: от идеи до приоритета

Когда код генерируется быстрее, чем вы успеваете договориться о смысле, процесс принятия решений становится «производственной линией» продукта. Цель — не собрать максимально длинный бэклог, а быстро и прозрачно превращать идеи в проверяемые ставки.

1) «Куда ведём пользователя»: карта путей и сценариев

Начните не с фич, а с путей пользователя: от первого касания до результата. Зафиксируйте 3–5 приоритетных сценариев (например: «зарегистрировался → понял ценность → сделал ключевое действие → вернулся»). Дальше любая идея проходит простой фильтр: какой сценарий она усиливает и на каком шаге.

Это резко снижает количество «вкусных, но бесполезных» инициатив: если непонятно, куда идея ведёт пользователя, она не получает приоритет.

2) Артефакты без перегруза: PRD-lite

Вместо тяжёлых документов достаточно PRD-lite на 1–2 страницы:

• проблема и для кого;
• ценность (какой результат для пользователя/бизнеса);
• ограничения и допущения;
• user stories и acceptance criteria (что считается «сделано»).

Acceptance criteria особенно важны сейчас: при быстром кодинге они становятся «контрактом», который удерживает команду от лишней генерации.

3) Ритуалы, которые держат фокус

Удобный минимум:

• еженедельная приоритизация: выбираем 1–2 ставки, остальное — в резерв;
• короткое демо: показываем не объём работы, а изменения в сценарии;
• ретро на уровне решения: что мы узнали и что поменяем в следующей итерации.

4) Документируйте не только «что», но и «почему»

Фиксируйте причину выбора: какие варианты рассматривали, какие данные были, что ожидаем увидеть после релиза. Это снижает политические споры и упрощает откат.

Хорошая практика — хранить решения рядом с задачами (в одном трекере): ссылка на PRD-lite, критерии, итоги демо и выводы ретро в карточке инициативы.

Качество и поддерживаемость: как не утонуть в быстром кодинге

Vibe coding резко снижает стоимость «написать ещё одну фичу». Опасность в том, что скорость релизов начинает подменять результат: мы выкатываем больше, чем успеваем осмыслить, а технический долг растёт незаметно — как мелкие трещины, которые вдруг превращаются в капитальный ремонт.

Скорость — не бесплатна: как выглядит долг в реальности

Когда код генерируется быстро, в прод чаще попадают «черновики»: неочевидные зависимости, дублирование логики, разрозненные подходы к данным и ошибкам. Это снижает предсказуемость: одна правка ломает другое, сроки начинают плавать, а команда перестаёт доверять изменениям. В итоге продукт замедляется не из‑за нехватки идей, а из‑за страха что-то трогать.

«Архитектура по минимуму»: достаточно, чтобы не развалилось

Не нужно строить «идеальную» систему. Нужен минимум правил, который удерживает проект:

• Границы модулей: где заканчивается одна часть и начинается другая.
• Контракты: что именно обещает интерфейс (формат данных, ошибки, ожидания по времени).
• Зависимости: кто от кого зависит, и что запрещено тянуть напрямую.

Эти три вещи — страховка от хаотичного роста, особенно когда часть кода создаётся ИИ и может быть стилистически разной.

Контроль качества: инструменты, которые экономят нервы

Хорошая новость: дисциплина может быть частично автоматизирована.

• Линтеры и автоформатирование делают код единообразным и ловят мелкие ошибки до ревью.
• Тест‑пирамида (много быстрых проверок, меньше тяжёлых) помогает выпускать часто, но без лотереи.
• Фича‑флаги позволяют включать изменения постепенно и откатывать без срочных «горячих» правок.

Поддержка и обновления: кто отвечает за ИИ‑черновик в проде

Важно заранее назначить владельца: кто чинит, если через две недели вылезла проблема в «быстро сгенерированной» части. Иначе фича становится сиротой — её все используют, но никто не обслуживает.

Главный критерий в эпоху vibe coding: стабильность и предсказуемость важнее количества фич. Тогда скорость генерации кода работает на продукт, а не превращает его в хрупкую конструкцию.

Практический план: как извлечь пользу из vibe coding

Vibe coding реально ускоряет производство кода — но ценность появляется только тогда, когда вы сначала проясняете «зачем» и «для кого». Ниже — простой порядок действий, который помогает не утонуть в генерации и не превратить скорость в хаос.

Шаг 1: описать пользователя и задачу одним абзацем

Сформулируйте одну ситуацию: кто человек, в каком контексте он находится, что пытается сделать и почему у него не получается сейчас. Один абзац дисциплинирует: если не получается кратко, значит вы пока обсуждаете абстракцию.

Шаг 2: задать успех (метрика/сигнал) и границы первой версии

Определите один измеримый сигнал успеха (например, доля пользователей, которые завершили действие, время до результата, количество повторных обращений). Затем задайте границы первой версии: что точно не делаем, какие платформы/интеграции/сценарии откладываем.

Шаг 3: сделать быстрый прототип и собрать обратную связь

Сначала прототипируйте поведение, а не архитектуру: кликабельный макет, фейковые данные, «ручной» бэкенд, короткий демо-сценарий. Важно получить реакцию на ценность и понятность UX, а не на качество реализации.

Шаг 4: только потом ускорять реализацию с ИИ

Когда намерение и границы ясны, ИИ становится усилителем: вы делегируете ему рутину (шаблоны, типовые компоненты, обвязку), а сами удерживаете продуктовые решения, терминологию и критерии готовности.

Если вы работаете в России и вам важно, где крутятся модели и где хранятся данные, имеет смысл посмотреть на TakProsto.AI — это vibe-coding платформа, ориентированная на российский рынок: приложения собираются через чат, при этом можно экспортировать исходники, включать режим планирования (planning mode), а для безопасных итераций использовать снапшоты и откат. По стеку — веб на React, бэкенд на Go с PostgreSQL, мобильные приложения на Flutter; есть уровни free/pro/business/enterprise, а также деплой, хостинг и кастомные домены.

Шаг 5: проверить риски (безопасность, тесты, наблюдаемость)

Перед релизом пройдитесь по чек-листу: где могут утечь данные, что будет при ошибках, какие тесты критичны, какие метрики и логи нужны, чтобы понять — стало лучше или хуже.

Отдельно закрепите правила для промптов и артефактов: обезличивание данных, хранение секретов, проверка зависимостей, процесс ревью. Это «скучная» часть, но именно она отличает управляемую скорость от быстро растущего долга.

Если нужна оценка внедрения vibe coding и настройка процесса под вашу команду, продолжить можно здесь: /pricing и /contact.

P.S. Если вы делаете контент про TakProsto.AI или приводите новых пользователей по реферальной ссылке, на платформе есть программы, которые позволяют получить дополнительные кредиты — это может быть удобным способом компенсировать эксперименты на ранних итерациях.