Прелести и опасности вайб-кодинга

Последнее время в ИТ-сообществе начал набирать популярность новый тренд — вайб-кодинг (vibe coding). Это стиль программирования, при котором разработчик не пишет код построчно, а задаёт ИИ направление и общие параметры («вайб») задачи, а модель уже генерирует решение. 

Сам термин, который ввел в оборот бывший директор по ИИ компании Tesla — Андрей Карпатый, возник летом 2024 года. Но буквально за год вайб-кодинг стал невероятно популярной областью обсуждений как в ИТ-среде, так и за ее пределами. Мнения в отношении концепции разделились — кто-то доволен результатами, кто-то нет. 

Чуда пока не вышло

Поэтому и было решено запустить конкурс K Prize с большим призовым, который бы позволил объективно проверить так ли хорош ИИ в задачах подобного «свободного» программирования. Организаторами выступили Laude Institute при поддержке сооснователя Databricks и Perplexity Энди Конвински. Результаты оказались неоднозначными, хотя и прогнозируемыми — первое место и приз в $50 тыс. получил бразильский промпт-инженер Эдуардо Роча де Андраде, который с помощью вайб-кодинга сумел правильно решить… 7,5% задач. Результаты остальных участников оказались гораздо хуже.

Важно отметить, что K Prize задумывался как конкурс без лазеек. В отличие от известного SWE-Bench, где модели имели шанс натренироваться на заранее известных задачах, организаторы собрали задания только на основе свежих примеров с GitHub. При этом Энди Конвински подчеркнул, что готов отдать миллион долларов первой открытой модели, с помощью которой удастся преодолеть планку в 90%. 

Для сравнения: на SWE-Bench лучшие алгоритмы показывают до 75% на упрощённой версии и 34% на полной сложности. На фоне этих цифр результат в 7,5% выглядит не столько провалом, сколько индикатором: ИИ пока не умеет работать с задачами, которых не встречал в процессе обучения.

Тем не менее, вайб-кодинг шагает по планете. К примеру, некоторые стартапы из Y Combinator (одного из наиболее известных в мире венчурных акселераторов) дошли до того, что 90–95% их кода пишут уже не люди, а алгоритмы, при этом разработчики становятся «дирижёрами» процесса. Даже Сундар Пичаи, глава Google, признался как-то, что по вечерам он и сам частенько «вайб-кодит» и находит это занятие чрезвычайно приятным.

Так или иначе, результат K Prize продемонстрировал, что ИИ пока далёк от того, чтобы стать полноценным разработчиком, а уровень в 7,5% решенных задач — показатель, насколько сложными остаются реальные, а не синтетические задачи. С другой стороны мы становимся свидетелями развития новой культуры разработки где создание ПО это не как на набор строчек кода, а больше диалог с ИИ-моделью.

Опасность деградации

Есть и обратная сторона. Несмотря на популярность и кажущуюся простоту, вайб-кодинг несёт в себе ряд серьёзных рисков. На текущем этапе главная угроза заключается в снижении прозрачности разработки. Программист, который полностью полагается на искусственный интеллект, получает готовый код без детального понимания его внутренней логики.

 Это ведёт к накоплению скрытых уязвимостей и ошибок, которые могут проявиться уже в продуктивных системах. Кроме того, ускоренное внедрение сгенерированных фрагментов без достаточной проверки создаёт предпосылки для роста «технического долга» и осложняет дальнейшую поддержку проектов.

В стратегической перспективе риски становятся ещё более ощутимыми. Постепенная утрата навыков ручного программирования и архитектурного мышления может привести к профессиональной деградации инженеров-разработчиков: они превращаются из системных проектировщиков в операторов диалоговых интерфейсов. Это чревато снижением уровня контроля над критической инфраструктурой и зависимостью от качества работы языковых моделей, которые сами по себе не гарантируют стабильности и безопасности.

Таким образом, вайб-кодинг может рассматриваться как паллиативное или временное решение, для прототипирования и ускоренной генерации идей, но небезопасное для долгосрочного сопровождения сложного ПО. Широкое распространение вайб-кодинга без выработки строгих стандартов проверки качества несёт риски как для технологических компаний, так и для отрасли в целом.