«Вайбкодинг» стал словом года: По версии словаря Collins

«Вайбкодинг» стал словом года по версии cловаря английского языка Collins — сообщает ТАСС.

Представьте: вы говорите «сделай мне чат с комнатами и тёмной темой», и через несколько минут у вас на руках рабочий проект. Это не шутка и не магия — это вайб — кодинг.

Термин придумал Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI — сообщает канал «StartupDrive». Карпатый признался, что сам почти не пишет код, а диктует нейросети задачи, принимает все правки и даже чинит баги, просто копируя текст ошибки в диалог. Работает? Да. Всегда идеально? Нет. Но прототипы рождаются быстрее, чем когда — либо.

Что такое вайб — кодинг

Суть вайб — кодинга в том, что разработчик перестаёт быть машиной по набору строк кода и превращается в режиссёра процесса. Он описывает задачу словами, а большая языковая модель — будь то GPT — 4, Claude, Gemini, LLaMA или Mistral — сама генерирует нужные модули. Человек остаётся главным: он направляет ход работы, проверяет результаты и корректирует их.

Карпатый демонстрировал это на примере MenuGen — сервиса, который превращает фотографии ресторанных меню в картинки блюд. Большую часть проекта собрала нейросеть, а сам автор просто задавал направление и проверял, чтобы результат соответствовал замыслу.

Как это работает

Процесс напоминает диалог. Сначала вы формулируете запрос: например, просите «сделать чат с авторизацией». Модель генерирует код сервера, фронтенда и базы данных. Вы запускаете проект, находите ошибки и снова отправляете их в ИИ. Через несколько таких итераций приложение оживает. Код при этом существует, просто его пишете не вы, а модель.

Инструменты вайб — кодера

За последние два года вокруг вайб — кодинга сформировалась целая экосистема инструментов. Cursor — это IDE, построенная на базе VS Code, которая может писать модули и исправлять баги почти как живой помощник. Windsurf делает то же самое, но проще в освоении; не случайно OpenAI купила его в 2025 году. Replit позволяет кодить прямо в браузере и сразу же деплоить проект. Devin позиционируется как автономный ИИ — разработчик: ему можно назначить задачу в трекере, и он сам создаст коммит в репозитории. Есть и более нишевые варианты: Claude Code, который работает в терминале и подойдёт опытным программистам, или Cline — полностью бесплатный агент, подключаемый к любой IDE.

Для тех, кто вообще не хочет видеть код, существуют Bubble, Lovable или Bolt. Bubble известен уже много лет и позволяет собирать сложные веб — приложения без единой строки кода, Lovable делает акцент на быстрых и красивых интерфейсах, а Bolt предлагает строить бэкенд и пайплайны через визуальные блоки. В России развивается GigaStudio от «Сбера»: пока продукт в тесте, но уже умеет собирать проекты на React и Next.js.

Кейсы из практики

У этого подхода уже есть реальные результаты. Техноблогер Вастрик собрал сайт с расписанием конференции за один вечер, и им действительно пользовались участники. Его другой проект, TaxHacker, начинался как вайб — эксперимент, а в итоге превратился в платное приложение.

Есть и более «хардкорные» примеры. Например, эксперимент с CodeLlama — 7B, поднятой на виртуальном сервере. Модель через диалог генерировала код на Flask: сначала простой «Hello, World!», затем кнопку, а потом и логику генерации случайных чисел. Всё это работало, а сама модель ещё и объясняла, какие изменения внесла и зачем.

Сильные и слабые стороны

Главная сила вайб — кодинга в скорости. Прототип, который раньше занимал неделю, теперь можно собрать за выходные. Этот подход идеально подходит для хакатонов, быстрых тестов и проектов «на попробовать». Он помогает закрыть слабые зоны: если вы бэкендер и ненавидите фронтенд, то нейросеть возьмёт его на себя.

Но есть и оборотная сторона. На больших проектах LLM теряет нить и начинает генерировать мусор. В сгенерированном коде часто встречаются баги и уязвимости. Новичкам в IT становится сложнее: простые задачи вроде верстки форм или написания тестов теперь легко делегировать ИИ, а значит, джунам остаётся меньше места для практики. Наконец, всегда остаётся зависимость от платформы: если проект разросся, миграция на другой стек может стать настоящей пыткой.

Что это значит для программистов

Вайб — кодинг не убивает профессию, но меняет её. Если раньше программист был ремесленником, то теперь он всё больше похож на архитектора и интегратора. Его работа смещается от «писать каждую строчку» к «ставить задачи и проверять результат». Навык промт — инжиниринга становится обязательным: плохо поставленный запрос почти всегда даёт плохой код.

Вастрик сформулировал это максимально просто: «Учитесь решать проблемы, а не писать код. Код теперь умеет LLM. Настоящая ценность — в системном мышлении».

Как работать с вайб — кодингом грамотно

Чтобы извлечь пользу из вайб — кодинга, нужно помнить несколько вещей. Код, который генерирует модель, всегда требует проверки — иначе велик риск получить случайные решения. ИИ лучше всего использовать для рутинных задач, но архитектуру и ключевую логику должен контролировать человек. Промты стоит формулировать максимально чётко, как техническое задание: чем яснее запрос, тем качественнее результат. При этом нельзя полностью отказываться от собственных навыков программирования, иначе они просто исчезнут. И наконец, инструменты нужно выбирать исходя из задачи. Для прототипов подойдут Bubble или Lovable, для серьёзных проектов — Cursor, Replit или Devin.

Примеры промтов для старта

Чтобы почувствовать вайб — кодинг на практике, можно начать с простого. Например, попросите модель:

• «Сделай простой веб — чат на Python и Flask с авторизацией и комнатами»
  → Показывает, как LLM генерирует сразу сервер, базу и интерфейс. Это уже похоже на «настоящий продукт», хотя вы не пишете ни строки.
• «Создай To — Do приложение на React с кнопками «Добавить» и «Удалить». Пусть задачи сохраняются в LocalStorage»
  → Отличный пример работы с фронтендом. Вы видите, что ИИ умеет строить интерфейс и хранить данные.
• «Напиши телеграм — бота на Python, который по команде /weather показывает погоду в выбранном городе через OpenWeather API»
  → Здесь проверяется работа с API и интеграцией. Получается готовый бот, которым реально можно пользоваться.
• «Собери дашборд на Next.js, который показывает график температуры по данным из API OpenWeather»
  → Демонстрирует связку фронтенда и визуализации. ИИ сразу делает красивый дашборд, который можно запустить.
• «Сделай игру «Змейка» на JavaScript, которую можно запустить прямо в браузере»

Источник: ТАСС, канал «StartupDrive».

Фото: Изображение от freepik

Читайте также: Старшее поколение начинает «дружить» с ИИ