Мы решили разобраться, что такое вайбкодинг? Это сложно или доступно любому? Это ускорение карьеры или иллюзия прогресса? И главное — к чему готовиться джунам и тем, кто пока только присматривается к этому направлению, даже если далеки от программирования.
Мы собрали три совершенно разные истории. Инженер, который через AI прокачал экспертизу и получил оффер. Предприниматель, который внедрил инструменты в операционку и увидел эффект в цифрах. И техлид с пятнадцатилетним стажем, который прошел через восторг, разочарование и заново выстроил систему.
Начнем с истории, в которой вайбкодинг стал точкой роста. Виктория Трубникова, DevOps-инженер PVS-Studio, расскажет о DevOps, автоматизации, а так же про то, как она не знала , как выполнять техзадание, но в итоге ее взяли на работу.
Виктория Трубникова
DevOps-инженер PVS-Studio.
Я начинала полтора года назад с автоматизированных тестов на Python. Вайбкодинг помог мне изучать программирование.
Если мы говорим об обучении общению с нейросетью, то старалась, чтобы мои формулировки были ясными и чёткими. Я, конечно же, подглядывала, как создаются различные промты, но мне кажется, что их достаточно просто описывать. Думаю, в составлении хорошего промта помог большой опыт написания документации, так как я работала в тестировании. В том числе я тестировала документацию, которую писал аналитик.
Часто в процессе работы сталкивалась с такими проблемами, как неполнота или двусмысленность, несоответствие одной части документации к другой. Подобный опыт помог общению с нейронкой: ей я всегда стараюсь давать достаточно хорошо сформулированные запросы — четкие, ясные, недвусмысленные, полные. А еще общаюсь с AI так, как если бы она была человеком: не усложняю подачу информации.
Нейросеть помогала мне развиваться в написании автотестов. Когда я только начала работать с AI, она не была такой продвинутой и очень много ошибалась. ИИ задавала вектор: она писала код и выдавала конструкции, про которые я не знала. Информацию про незнакомые конструкции я либо смотрела в Интернете, либо задавала вопросы той же ИИ. Таким образом получалось обучатся новым методам, прокачивать скиллы.
А еще нейросеть неплохо справляется с рутинными задачами. Иногда я уточняю у нее моменты по синтаксису (скобочки, кавычки, названия). Если мы говорим о рутинных задачах недавно, например, делала большой проект по ночному мониторингу Jenkins трендов.
Web я не знаю, только некоторые элементы HTML, CSS. Там был нужен JavaScript. Часть на Web я делегировала AI. Но по ходу начала разбираться, как и что, в итоге мне уже стало самой интересно писать все эти функции. Ну, все равно, мне кажется, мой код на JavaScript далек от идеала. Боюсь, вебщики его не оценят.
Интересная история: когда я откликнулась на вакансию DevOps-инженера, решила сделать тестовое в двух вариантах. Один – простой, делала сама. Второй посложнее, покрасивее – с нейросетью. На собеседовании показала оба варианта, но забыла уточнить, можно ли было использовать вайбкодинг для выполнения тестового. Возможно, это как-то повлияло на то, что я получила оффер.
Если говорить о проектах, то AI помогла прокачать экспертизу в Web’е. Поначалу я много ей делегировала, вскоре стала разбираться, а потом мне стало интересно писать код самой. Иногда находила баги, которые не могла исправить нейросеть и правила их сама буквально одной строчкой – тоже повлияло на рост, как специалиста.
Если мы говорим о заработке, то этот большой проект на Web удалось внедрить в рабочий цикл. Меня повысили и в грейде, и в зарплате. Я не могу сказать, что нейросеть полностью повлияла на это, скорее дала импульс к развитию и стала незаменимой шпаргалкой в обучении.
Впрочем, я бы посоветовала не возлагать все надежды на AI. Нейросети действительно можно делегировать какие-то простые задачи. И всё же нужно понимать, как она работает, ревьюить за ней.
Важно владеть экспертизой. Но и, в то же время, не принижать AI, потому что всё-таки будущее идёт вперёд, и нужно шагать в ногу со временем. Это не значит, что писать код надо только на нейронке. Когда-то к Интернету было такое же противоречивое отношение, как к AI: вроде бы хороший источник знаний, но в то же время много мусора и непроверенной информации. Точно так же и с нейросетью. Любой инструмент нужно применять со здравым смыслом.
Если в истории Виктории Трубниковой вайбкодинг — это способ прокачать хард-скиллы и ускорить профессиональный рост, то что происходит, когда этот инструмент оказывается в руках руководителя бизнеса?
Татьяна Иванова, основатель и генеральный директор бренда спортивной одежды STAYER, смотрит на технологии с позиции управленца. Для неё вход в вайбкодинг оказался круче некуда, Татьяна сначала сама затестила всю мощь нейросети, а потом собрала команду в кулак и создала уникальный отдел, хотя до этого ничего не знала про программирование.
Татьяна Иванова
Татьяна Иванова, основатель и генеральный директор бренда спортивной одежды STAYER.
Я руковожу брендом спортивной одежды STAYER уже много лет и привыкла к тому, что мода меняется быстрее, чем сезоны. Но то, что сейчас происходит с технологиями, по скорости похоже на смену климата.
Вайбкодинг для меня не был модным словом из телеграм-каналов. Это был вопрос выживания и роста.
Точкой входа стала очень приземленная задача. У нас большой поток данных: продажи, остатки, возвраты, отзывы, рекламные кампании.
Мы тратили недели на аналитику, а решения все равно принимали с опозданием. Я увидела, как коллеги из других отраслей начинают использовать инструменты на базе ИИ для автоматизации отчетов и прототипирования сервисов без классической команды разработчиков. Стало понятно, что либо мы учимся работать по-новому, либо проигрываем в скорости.
В первые месяцы я не пошла в долгие курсы. Мы собрали внутри компании небольшую рабочую группу из маркетинга, e-commerce и IT. Я сама прошла несколько интенсивов по no-code и AI-инструментам, выделяла по 1–2 часа в день на практику. Мы начали с простого: автоматизировали сбор данных из разных источников в единую систему, настроили генерацию отчетов, протестировали создание лендингов и прототипов через конструкторы с элементами вайбкодинга.
Первые ощутимые результаты появились уже через три месяца. Мы сократили время подготовки управленческой отчетности примерно на 40 процентов. Запустили два тестовых лендинга под новые коллекции без привлечения внешних разработчиков, сэкономив около 600 тысяч рублей. Отдельно настроили систему анализа отзывов: ИИ стал группировать обращения клиентов по типам, и мы быстрее вносили изменения в модели. Это напрямую повлияло на снижение возвратов на 12 процентов в одном из сегментов.
В деньгах эффект был заметен в течение полугода. Мы перераспределили бюджет, сократили затраты на подрядчиков и ускорили вывод новых продуктов. Для меня как руководителя это дало еще и другое преимущество: я стала лучше понимать, какие процессы действительно требуют сложной разработки, а какие можно решить силами команды.
Ошибки, конечно, были. Главная — эйфория. В какой-то момент кажется, что теперь можно все автоматизировать. Мы пытались внедрить инструменты там, где проблема была не в скорости кода, а в невыстроенных процессах.
Вайбкодинг не спасает от управленческого хаоса. Если нет четкой структуры, ИИ только быстрее масштабирует бардак.
Тем, кто уже в теме, я бы посоветовала не превращать это в игрушку. Ставьте конкретные бизнес-задачи и считайте эффект. Если инструмент не экономит время или деньги, значит, он пока не для вас. И обязательно инвестируйте в базовое понимание логики процессов. Без этого вы будете зависеть от чужих шаблонов.
Тем, кто пока даже не думает учиться, скажу честно: рискуете опоздать. Не потому что завтра исчезнут 90 процентов профессий, а потому что скорость станет новой валютой. В нашей отрасли выигрывает тот, кто быстрее тестирует гипотезы и выводит продукт. Вайбкодинг дает эту скорость. И это уже не вопрос тренда, а вопрос конкурентоспособности.
Я не считаю, что классические разработчики станут не нужны. Но руководитель, маркетолог, продакт без понимания новых инструментов через пару лет окажется в положении человека, который принципиально не пользуется интернетом. Формально можно, но рынок уже ушел вперед.
Историю Татьяны Ивановой можно ставить в пример всем тем, кто управляет командами, которые не связаны с программированием. Но что скажет про вайбкодинг человек, который 15 лет управляет разработкой и глубоко погружен в архитектуру, ML и инженерные процессы?
Алексей Туманов, техлид в Oracle, подошёл к вайбкодингу с академической и инженерной базой. Он видел эйфорию, видел разочарование и обжегся на избыточном доверии к ИИ. В чем была ошибка Алексея, читаем дальше.
Алексей Туманов
Техлид в Oracle. 15 лет в разработке.
У меня вход в вайбкодинг был чуть проще, чем у многих. С анализом данных, обучением моделей и базой ИИ я знаком давно (ещё в 2014 проходил курсы по ML, дальше была диссертация). Поэтому я был к этому повороту событий морально готов. Но даже для меня это было захватывающе.
Началось как у многих: сначала восторг, эмоции, не можешь оторваться. Кажется, что теперь можешь всё, не хватает только времени. Потом приходит разочарование, выясняется, что есть нюансы, ошибки, ограничения. Возвращаешься к пониманию, что это не магия, а инструмент.
В первые месяцы я использовал вайбкодинг в нескольких направлениях.
- Пытался реализовать программные проекты, которые давно крутились в голове.
- Использовал в работе: ускорял анализ, подготовку документов и коммуникацию.
Получалось быстрее делать прототипы, быстрее писать ТЗ, быстрее готовиться к звонкам с клиентами и презентациям. По эффекту в проектах это дало возможности, которых раньше не было — я смог параллельно запустить два проекта, при этом продолжая управлять командой примерно из 40 инженеров.
Но вначале я совершил главную ошибку, которая стоила мне не только потерянного времени, денег и нервов, но и морального истощения: я не разобрался в управлении, а сразу прыгнул за руль. Вместо того, чтобы понять, как он поворачивается, я увидел большую педаль газа и рванул вперёд. Такой подход приводил к трате времени, которое, казалось бы, я сэкономил.
Я слишком сильно доверял ИИ. Нужно помнить, что это всего лишь инструмент. Хороший инструмент. Но вы им должны управлять, настраивать и проверять.
Потратьте вечер на базовые правила промптинга и понимание ограничений. Всего 30 страниц рекомендаций от Google или OpenAI окупятся в первые же дни.
Совет тем, кто уже в теме. Не становитесь поверхностными. Всегда понимайте, что именно сгенерировала модель и почему. Спросите «почему так, а не иначе», «где я ошибаюсь», «что можно добавить». У вас теперь персональный учитель 24/7. Используйте его, чтобы стать умнее, а не ленивее.
Тем, кто ещё не начал я посоветовал бы попробовать, разобраться, дать себе шанс. Не стоит идти пешком, когда рядом едет поезд в нужном вам направлении. Сэкономьте свое время на более важные и интересные дела.
Удачи вам, мотивации и новых невероятных открытий!
Вайбкодинг действительно стал открытием последних двух лет для тех, кто раньше к программированию даже не приближался. Для многих это первый опыт, когда код перестал быть чем-то для избранных и начал выглядеть как понятный инструмент.
Профессионалы, конечно, понимали еще 10 лет назад, что к этому всё придёт. Машинное обучение, автоматизация, генерация кода — это не вчерашние истории. Просто раньше вход был сложнее, а сейчас барьер резко снизился.
Мы единогласны с нашими экспертами в одном: если вы до сих пор не разобрались, зачем вам вайбкодинг, самое время начать. И лучше не откладывать. Скорость действительно становится конкурентным преимуществом.
С чего начать? Не с курсов за сотни тысяч и не с героических планов «выучить всё за месяц». Для первого шага достаточно оформить месячную подписку на любую нейросеть, ее стоимость около $20. Тот же ChatGPT подойдёт. Дальше попробуйте поработать через агентный режим или инструменты вроде Codex, который можно скачать прямо из веб-интерфейса нейросети. Правда для этого вам понадобится десктоп Mac или ноутбук этого семейства. Если у вас его нет — значит используйте веб-интерфейс или альтернативные CLI-решения, их уже достаточно.
В целом логика простая: заведите себе агента и начните давать ему реальные задачи. Не абстрактные, а из своей работы. Автоматизировать отчёт. Написать прототип. Разобрать код. Сформировать ТЗ.
Не знаете, как установить агента? Спросите у самой нейросети: «Как установить агента и начать работать?» Попросите пошаговую инструкцию под вашу систему. Это и будет первый практический урок.
Самое важное — научиться формулировать вопросы и желания. Чётко, без размытых формулировок, с понятным результатом на выходе. То есть, вы должны в голове представлять примерный результат, ну или хотя бы на половину. Вайбкодинг — это не магия и не кнопка «сделать красиво». Это умение управлять инструментом через язык.
И если этот навык освоить, дальше открываются очень разные двери — от карьерных до предпринимательских.
