Вайбкодинг: как AI-агенты меняют процесс разработки

Введение: Что такое вайбкодинг

Вайбкодинг (vibe coding) — это новый подход к разработке программного обеспечения, где разработчик описывает желаемый результат на естественном языке, а AI-агент генерирует реализацию. Фокус смещается с написания кода на описание целей, тестирование и итерацию по результатам.

Термин ввёл Andrej Karpathy в феврале 2025 года. Карпати — известный AI-исследователь, бывший Senior Director of AI в Tesla и один из создателей OpenAI. Его определение:

“Есть новый вид кодинга, который я называю ‘vibe coding’, где вы полностью отдаётесь вайбу, принимаете экспоненциальный рост и забываете, что код вообще существует. Это возможно потому, что LLM-модели здорово улучшились… Я просто смотрю, говорю, запускаю и копирую — и в основном это работает.”

В русском сообществе термин быстро адаптировался как “вайбкодинг” и уже получил широкое распространение в IT-медиа.

Как это работает на практике

Вайбкодинг опирается на агентские AI-инструменты, работающие в терминале. Рассмотрим типичный workflow с Claude Code:

# Запуск сессии в проекте
cd my-project
claude

# Инициализация понимания проекта
/init

# Описание задачи на русском
> Добавь в приложение страницу настроек пользователя с возможностью
> менять тему, язык и уведомления

Claude Code проанализирует кодовую базу, спланирует реализацию, создаст файлы и предложит изменения для подтверждения:

План реализации:
1. Создать src/pages/Settings.tsx
2. Добавить роут для страницы настроек
3. Создать компоненты для секций (тема, язык, уведомления)
4. Интегрировать с store состояний
5. Добавить тесты

Ход реализации? [y/n/s]

После утверждения агент генерирует код, запускает тесты, итерирует до работающего результата.

От классического подхода отличается итерационный характер: вы видите результат → корректируете промт → получаете новый вариант. Код при этом остаётся “чёрным ящиком” — он работает, но вы не обязательно знаете каждую строку.

Вайбкодинг vs автодополнение кода

Ключевое отличие от инструментов наподобие GitHub Copilot — уровень автономности AI.

Автодополнение — это “штурман”, который подсказывает направление. Вайбкодинг — это “второй пилот”, который может взять управление на себя.

Какие AI-агенты подходят

Claude Code

Агентский инструмент от Anthropic для терминала, VS Code, JetBrains и других сред.

• Установка: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
• Работа с кодовой базой: понимает проект, планирует изменения
• Команды: /init, /plan, git-операции, тесты
• MCP-поддержка: расширяется внешними серверами

Подробнее: Claude Code: полное руководство

Codex CLI

Open-source терминальный агент от OpenAI на модели GPT-5.3-Codex.

• Установка: npm i -g @openai/codex
• Конфигурация: TOML с гибкими настройками
• Облачный режим: Codex Web в ChatGPT для долгих задач
• Скриншоты на вход: может реализовывать UI по изображениям

Подробнее: OpenAI Codex: подписка, настройка и использование

MCP-серверы

Model Context Protocol превращает AI-агента в “швейцарский нож”:

• Базы данных (PostgreSQL, MongoDB)
• Внешние API (GitHub, Jira, Slack)
• Облачные сервисы (AWS, Google Cloud)
• Инструменты (Better Auth, Context7)

Подробнее: Что такое MCP и Топ MCP-серверов

Когда вайбкодинг работает хорошо

Быстрое прототипирование

MVP за вечер вместо недель. Описать идею — получить рабочий прототип:

Создай landing page для SaaS-продукта с hero-секцией,
pricing tables, FAQ и формой подписки

Обучение и изучение кода

AI объясняет архитектуру, находит зависимости, отвечает на вопросы:

> Как работает аутентификация в этом проекте?
> Какие сервисы зависят от базы данных?

Рутинные задачи

Создание тестов, документации, миграций, исправление линтер-ошибок — агенты выполняют это за секунды.

Работа с переводами

Быстрый перевод интерфейса, локализация, генерация release notes.

Когда лучше писать вручную

Не каждая задача подходит для вайбкодинга. Эти области требуют ручной работы:

AI отлично дополняет, но не заменяет экспертизу в чувствительных областях.

Ответственный вайбкодинг: важные принципы

Вайбкодинг — это мощно, но без дисциплины он может привести к техдолгу и багам. Вот ключевые принципы:

Spec-driven development

Прежде чем просить AI что-то реализовать, спланируйте:

# Плохо
> Сделай кеш для API

# Хорошо
> Создай Redis-кеш для API-эндпоинта /api/users:
 - Ключ: user:{id}
 - TTL: 5 минут
 - Инвалидация при обновлении пользователя
 - Fallback к базе при miss

Обоснование уменьшает количество итераций и улучшает результат.

Ревью кода обязательно

“I don’t read the diffs anymore” — подход Карпати работает для weekend-проектов, но не для production.

Обязательно проверяйте:

• Безопасность (инъекции, раскрытие секрета)
• Производительность (N+1 запросы, утечки памяти)
• Соответствие архитектуре проекта
• Качество тестов

Тестируйте после каждого изменения

AI может ввести regression. Запускайте тесты:

# После AI-изменений
cargo test
npm test
pytest

Пользуйтесь Plan Mode (--permission-mode plan) для безопасного анализа без изменений.

Верифицируйте критические пути

Для важного кода проводите мануальный тест, даже если AI говорит “готово”.

Советы для эффективного вайбкодинга

Чёткий контекст проекта

CLAUDE.md для Claude Code, AGENTS.md для Codex:

# My Project

## Tech Stack
- React 18 + TypeScript
- State: Zustand
- API: fetch + Zod validation

## Code Style
- Prefer functional components
- Don't use any types
- Error handling via try-catch

Хороший контекст экономит токены и улучшает результат.

Конкретные промты

# Неэффективно
> Помоги разобраться с этой ошибкой, посмотри логи,
> проанализируй код, расскажи что может быть не так...

# Эффективно
> Исправь ReferenceError в src/utils/auth.ts
> связанную с пропущенной переменной SECRET_KEY

Разбивайте задачи

Большой запрос = дорого, неточно, трудно ревьюить. Разделите:

# Большая задача (100K токенов)
Создай систему авторизации с OAuth, middleware,
токены, рефреш, админку...

# Малые задачи (50K tokens total, 30% экономия)
1. Schema для auth-таблиц
2. Google OAuth flow
3. JWT-токены
4. Middleware
5. Админ-панель

Выбирайте модель под задачу

• Простое: Haiku, Haiku 4.5, GLM-4.7-Flash
• Ежедневное: Sonnet 4.5, Kimi K2.5
• Сложное: Opus 4.6, GPT-5 Codex

Подробнее: Анализ стоимости AI-кодинга

Безопасность промтов

Никогда не включайте в промты API ключи, пароли, токены. Используйте переменные окружения.

Вайбкодинг через Omni Router

Omni Router делает вайбкодинг доступнее:

Multi-provider маршрутизация

Используйте свою подписку Claude Pro/Max, ChatGPT Plus или альтернативные провайдеры — всё через один прокси.

Оптимизация расходов

Автоматический выбор самого выгодного провайдера для задачи:

• GLM-4.7-Flash: 98% дешевле Sonnet для простых задач
• MiniMax M2: 90-93% экономии
• Kimi K2.5: 80% ниже + визуальный кодинг

Подробнее: Экономия с Omni Router

Один прокси для Claude Code и Codex

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "prx_токен_claude",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://your-omni-router-url"
  }
}

# ~/.codex/config.toml
api_base_url = "https://your-omni-router-url/v1"

# ~/.zshrc
export OPENAI_API_KEY="prx_токен_codex"

Два инструмента, один сервис, полная прозрачность расходов.

Итог

Вайбкодинг — это не просто тренд, а новая парадигма разработки. При правильном подходе:

1. Скорость — фичи реализуются в разы быстрее
2. Доступность — не-технические люди могут создавать приложения
3. Фокус на бизнес-логике — меньше рутины, больше ценности

Но помните: ответственный вайбкодинг требует дисциплины. Планируйте, ревьюите, тестируйте. AI — мощный инструмент, но качество зависит от вашего подхода.

Omni Router делает вайбкодинг экономически выгодным и технически простым — один сервис для всех AI-агентов и провайдеров.

Начать вайбкодинг через Omni Router →