Бизнесу всегда нужно быстрее: быстрее запускать гипотезы, быстрее автоматизировать процессы, быстрее экономить на разработке. В реальности это всегда стопорится, например на постановке задач, очереди к разработчику, бюджетами, правками, и снова правками. В какой-то момент скорость бизнеса перестает совпадать со скоростью разработки.
Буквально полгода назад начало все меняться, потому что появилось такое явление как вайбкодинг. Что это такое, кто его использует, почему и каких результатов в бизнесе можно достичь, расскажут эксперты, которые каждый день работают с кодом, но не являются программистами от слова совсем.
Анна Райская, CEO и основатель AIVOLUTE и проекта «ИИ с Анной Райской», не разработчик, но за счёт связки ChatGPT и Claude собрала сама полноценный сервис для автоматизации публикаций — с базой данных, браузерной автоматизацией и деплоем. Все это за один день и примерно за $6 в месяц вместо сотен тысяч рублей, которые раньше нужно было отдать за подобное.
Анна Райская
CEO & FOUNDER «AIVOLUTE», основатель «ИИ с Анной Райской».
Я CEO технологической компании, но не программист. Да, я тот самый человек, которому по выходным не терпится встать и начать вайбкодить 🙂 За последний год я ни одной строчки кода не написала руками! При этом через вайбкодинг закрыла задачи, которые раньше стоили бы 50–100 тысяч рублей на фрилансе.
Вот свежий пример. Мне нужно было автоматизировать публикацию постов из Telegram-канала на сайт (Tilda). У VK и Дзена есть готовые интеграции, и настройка автоматической публикации на эти площадки заняла от силы 10 минут.
У Tilda нет API для создания постов.
Как бы мы поступили еще два года назад? Ну, наняли бы разработчика на пару недель.
Вместо этого я описала задачу голосом в ChatGPT, попросила его написать промпт для Claude, затем Claude написал техническое задание, а Claude Code (ИИ-агент для программирования) за 3 минуты 51 секунду создал 16 файлов рабочего кода — полноценный Python-проект с браузерной автоматизацией, базой данных, уведомлениями и Dockerfile для деплоя.
Отладка заняла около 40 минут (селекторы интерфейса не совпали), но Claude Code сам анализировал скриншоты ошибок и предлагал исправления. К концу дня сервис работал на сервере 24/7. Стоимость всего проекта составила $6 в месяц вместо 5000+ рублей за фрилансера.
Кстати, сам код открытый, проект на Github можно посмотреть тут: https://github.com/likeannarayskaya-maker/tg-tilda-sync
Да, первый запуск почти никогда не работает идеально. Нужно уметь описывать ошибки и давать контекст. Это навык, и он нарабатывается. Однако критически важно понимать: 80% успеха — это правильная декомпозиция задачи, и только 20% — сам код.
Год назад такую задачу решал разработчик за пару недель. Сейчас её решает предприниматель с ИИ за один день.
Фантастическая история от Анны Райской, ей удалось сэкономить сотни тысяч рублей, и все благодаря вайбкодингу. Да, пока это звучит восторженно, но, скорее всего, уже через год—два, такие истории будут почти у каждого, кто занимается бизнесом.
Да, вход в кодинг стал проще. Да, стоимость снизилась. Но вместе с этим выросли риски, и не всегда очевидные.
И здесь Алексей Оносов, основатель Юнисофт, автор канала Практики бизнеса и шести деловых бестселлеров, включая Хэппиномику, смотрит на тот же процесс уже как на управленческую и инженерную задачу — где помимо скорости есть архитектура, безопасность и цена ошибок.
Он как раз разбирает, что происходит, когда вайбкодинг выходит за пределы кода и начинает касаться реальных бизнес-процессов, данных и денег.
Алексей Оносов
Основатель Юнисофт, автор канала Практики бизнеса и шести деловых бестселлеров, включая Хэппиномику. Эксперт по цифровой трансформации, автоматизации, интернет-маркетингу и ИИ.
Из одного разговора: «Слушай, я тут за выходные собрал бота для телеграм-канала». Спрашиваю: «Кто помогал?» Отвечает: «Никто, нейросеть». Вот тут стало интересно. Потому что этот человек не знает ни Python, ни JavaScript, ни вообще ничего технического — просто понимает задачу, умеет её сформулировать и может итерировать с ИИ пока не получит рабочий результат. Этот феномен сейчас называют вайбкодингом — когда код пишется не через знание языков программирования, а через умение объяснить задачу машине.
Возникает двойственное чувство по этому поводу: с одной стороны, это реально работает, с другой — там столько подводных камней, что порой страшно. Маркетологи, аналитики, продакты, основатели небольших стартапов — вот кто сейчас активно этим занимается. Они понимают логику цифровых процессов, видят задачу изнутри, но исторически упирались в потолок: «Хочу автоматизировать — иди к разработчику, жди три недели, объясняй, получи не то, что имел в виду».
Теперь про задачи — что можно сделать через такой подход. Маркетолог за несколько часов собрала интерактивный калькулятор для одного из лендингов. Без фронтенд-разработчика, без постановки задачи, без ожидания в очереди. Работает уже полгода. Аналитик написал скрипт для выгрузки данных из рекламных кабинетов через API — экономия примерно 40 минут каждый день, что за месяц даёт около 14-15 часов высвобожденного времени.
Дашборды для внутренней отчётности, боты для уведомлений, скрипты для очистки данных перед загрузкой в CRM — всё это теперь делается внутри команды, без аутсорса. Прототип, на который раньше уходило два-три месяца и бюджет от миллиона рублей, сейчас собирается за неделю на подписке ИИ-сервиса за копейки. Это не магия — это банальная экономия ресурсов.
Но вот где начинается самое неприятное. Галлюцинации моделей — это отдельная история. ИИ может с уверенным видом написать код, который использует несуществующую библиотеку. Ты его запускаешь, он падает, ты снова лезешь к нейросети, она исправляет, добавляет другую несуществующую библиотеку. Такой бесконечный круг.
Один из наших ребят потратил два дня на то что можно было решить за час, просто попав в эту ловушку. Безопасность — ещё интересная тема: сгенерированный код далеко не всегда включает нормальной валидации данных или защиты от инъекций по умолчанию. Если это идёт в продакшн с реальными пользователями и например платёжными данными — это катастрофа.
Технический долг накапливается быстро: код написанный «на ощущениях» обычно плохо документирован и при любой попытке его расширить начинает рассыпаться. Некоторым данным, многие разработчики вообще не замечают роста продуктивности при таком подходе — они просто бесконечно уточняют промпты и не могут выбраться из этого болота.
Что происходит с настоящими разработчиками в команде. Интересная трансформация. Они перестают писать каждую строку вручную и переходят в роль тех, кто проверяет архитектуру, делает ревью кода и отвечает за безопасность. Это не значит что их стало меньше нужно — скорее наоборот, появились новые точки контроля.
Разгрузка от мелочёвки? Да, есть. Но добавилась нагрузка на ревью чужого ИИ-кода, который не всегда предсказуем. Разработчики, которые научились встраивать ИИ в свой процесс, показывают на больше результативности — но только те, у кого изначально сильная инженерная база. Без неё вайбкодинг не усиливает, а наоборот, создаёт иллюзию работы.
Возможно ли это масштабировать? Вероятно — да, но с чёткими ограничениями. Прототипы, внутренние инструменты, автоматизация несложных процессов — отлично. Продакшн с персональными данными, сложные интеграции с легаси-системами, высокие нагрузки – туда лучше пока не лезть.
Мы сделали несколько вещей: прописали гайдлайны с шаблонами промптов для типовых задач, ввели обязательный ревью любого ИИ-кода перед деплоем, добавили чек-лист по безопасности. Это звучит занудно, но без этого вайбкодинг превращается в хаос. Многие разработчики уже так или иначе используют ИИ при написании кода, но не все доверяет результату без дополнительной проверки — и это правильная позиция. Вайбкодинг это не революция и не временная мода. Это просто новый инструмент, который меняет кто и как решает задачи. Главное тут — не перепутать скорость с качеством.
Сейчас вайбкодинг выглядит как игрушка для быстрых побед: сделал лендинг, автоматизировал постинг, сэкономил на фрилансе — все хлопают.
Но это уровень «я впервые понял, что можно не копать лопатой». Дальше начинается самое интересное. Когда в компании появляется не один энтузиаст, а системное внедрение агентов — меняется сама механика работы. Процессы перестают быть линейными. Задачи перестают ждать людей. Решения принимаются быстрее, чем кто-то успевает собрать созвон. И вот тут происходит сдвиг, который многие недооценивают.
Речь уже не про экономию, а про масштаб. Больше контента. Больше креатива. Больше гипотез. Больше итераций за тот же промежуток времени.
Фактически бизнес начинает работать как форсированный движок — тот же ресурс, но обороты другие.
И дальше вопрос: ты управляешь этим или тебя просто откидывает на обочину?
Вот и вся развилка.
