Эй, компьютер, напиши-ка мне программу.
Рутина современных разработчиков стремительно меняется. Если раньше программирование означало написание точных инструкций для компьютера и их многократное повторение, то теперь достаточно описать желаемый результат на обычном языке – и искусственный интеллект сам преобразует промпт в работающий код.
Этот новый подход получил название "вайб-кодинг" и стал возможен благодаря мощным языковым моделям, созданным компаниями OpenAI и Anthropic, а также специальным инструментам вроде Cursor Composer, GitHub Copilot и Replit Agent. Теперь даже люди без специального образования могут создавать программы, просто беседуя с нейросетью.
Сам термин появился благодаря бывшему исследователю OpenAI Андрею Карпати. Второго февраля он опубликовал пост в социальной сети X, где описал вайб-кодинг как полное погружение в поток разработки, при котором программист "отпускает" контроль и "забывает о существовании кода". По его словам, процесс сводится к тому, что специалист "смотрит куда-то, что-то говорит, запускает и копирует" – и каким-то образом всё это работает.
В отличие от традиционного программирования, где каждая строчка тщательно выверяется, при вайб-кодинге действовать можно почти полностью интуитивно. Своего рода творческая медитация…
Карпати описывает свой опыт работы с удивительной откровенностью: он даже не прикасается к клавиатуре, а разговаривает с ИИ через систему распознавания речи SuperWhisper. Когда появляются сообщения об ошибках, копирует их обратно в диалог с чат-ботом без каких-либо комментариев. Если нейросеть не может разобраться в обратной связи, Карпати игнорирует проблему или наугад просит внести изменения, пока она не исчезнет. Исследователь добавляет: “Я прошу ИИ сделать самые простые вещи, например, уменьшить отступ на боковой панели вдвое – просто потому что мне лень искать это место в коде самому. Я всегда нажимаю «Принять всё» и уже даже не смотрю, какие именно изменения вносятся”.
В итоге код разрастается до такой степени, что сам человек уже не может быстро понять, как он устроен. "Для небольших экспериментальных проектов на выходные такой подход вполне годится, хотя всё это, конечно, выглядит довольно забавно", – с иронией отмечает Андрей.
Популярность нового метода действительно растёт: у Cursor уже 40 000 платных пользователей, а GitHub Copilot в феврале 2024 года использовали 1,3 миллиона человек. Особенно активно вайб-кодинг применяют разработчики игр. Недавно Питер Янг из Microsoft продемонстрировал, как с помощью голосовых команд и ИИ-ассистентов Cursor и Claude 3.7 Sonnet создал простой трёхмерный шутер с зомби – он просто описывал словами желаемые изменения, а искусственный интеллект воплощал их в код.
Независимый разработчик Саймон Уиллисон видит в вайб-кодинге отличный инструмент для быстрого создания прототипов и проверки идей. "Я действительно получаю удовольствие от вайб-кодинга", – признаётся он. "Это отличный способ быстро проверить, работает ли идея на практике". Однако он также напоминает, что большая часть работы программистов связана с развитием уже существующих систем, где качество и понятность имеют решающее значение. По его мнению, создавать промышленный код методом вайб-кодинга – слишком рискованно.
Пока что сообщество разработчиков в большинстве относится к этой философии с изрядной долей скептицизма. "Вайб-кодинг – это весело, пока не приходится заниматься вайб-отладкой", – иронично заметил другой программист - Бен Саут, в разговоре с журналистами.
Основная проблема метода в том, что ИИ может генерировать ответы с ошибками или даже ссылаться на несуществующие функции и библиотеки. Если не провести тщательную проверку или вообще не разбираться в теме, можно подвести клиента, опозориться перед коллегами или столкнуться с любыми другими неприятностями. Впрочем, небольшая страховка всё же есть: некорректная программа просто не будет работать.
Уиллисон подчёркивает важное различие: если разработчик проверяет, тестирует и понимает каждую строчку, созданную нейросетью, это не вайб-кодинг, а просто грамотное использование ИИ в качестве вспомогательного инструмента и экономия времени. Настоящий вайб-кодинг подразумевает полное доверие к LLM и принятие сгенерированного материала “как есть”.
Сейчас сложность проектов, создаваемых методом вайб-кодинга, ограничена объёмом контекста, который способна обработать ИИ-модель. При работе над крупными системами человеку всё равно приходится выступать в роли архитектора, собирающего отдельные фрагменты программы в единое целое. Будущее метода во многом зависит от готовности компаний принять риски, связанные с качеством кода и сложностью его сопровождения.
Трансформация программирования под влиянием ИИ напоминает перемены в авиации после внедрения автопилота. Компьютеры сделали возможными сверхзвуковые полёты, поскольку взяли на себя задачи, с которыми большинство пилотов не могли справиться. Аналогично ИИ может помочь создавать более сложное и полезное ПО, избавив нас от необходимости вручную прописывать технические детали.
В конце 1970-х – начале 1980-х годов многие считали, что для эффективного использования компьютера каждому человеку необходимо освоить программирование. Школьные системы по всему миру включали обучение программированию в образовательные программы. Однако вскоре появилось множество готовых приложений, позволяющих выполнять рутинные задачи на ПК без углубленных знаний. При этом программисты не исчезли, а стали использовать эти инструменты для создания ещё более сложных и совершенных продуктов. Возможно, похожие перемены ждут нас и теперь. По крайней мере, будем на это надеяться…