Представьте себе программирование, где вы не пишете код, а просто разговариваете с ноутбуком — и единственное, что реально работает стабильно, это ваш растущий уровень тревоги.

Повод для нового витка разговоров — сам Линус Торвальдс. Да-да, тот самый, создатель Linux и Git. Он решил развлечься и попробовал вайб-кодинг с Google Antigravity LLM в своём игрушечном проекте AudioNoise — генераторе случайных цифровых аудиоэффектов для его кастомного гитарного педалборда. Мир тут же сделал глубокий вдох: «Если Линус так делает, значит, будущее уже наступило!»

Но нет.

Что такое вайб-кодинг по‑взрослому

Суть проста: вы описываете задачу на естественном языке, LLM пишет код, вы его почти не редактируете — максимум подкручиваете промпты и перезапускаете. Это не классический «AI pair programming», где человек всё внимательно читает и правит. Это «вижу код — не трогаю, запускаю, молюсь».

Идея вообще не нова. С 4GL‑языков 70–80‑х, вроде Adabas/Natural, до сегодняшних low-code/no-code платформ мечта одна: «Скажи компьютеру, что надо, а он сам поймёт, как». На практике это оказывалось хрупко и требовательно к формулировкам. ИИ лишь сделал эту старую мечту визуально красивее, но не менее капризной.

Где всё ломается

Пока вы пишете «выходного бота для друзей» — вайб-кодинг весёлый и местами продуктивный. Но в реальном продакшене начинается цирк:

  • LLM нестабильны: сегодня один ответ, завтра другой, при тех же промптах.
  • Модели обновляют — старый промпт вдруг генерирует совсем иной код.
  • Поддерживать такое сложно: вы не понимаете, почему именно так сделано.

Иногда это ещё и опасно. История с Replit, который в режим вайб-кодинга во время код-фриза «улетел в закат», упав и удалив целую базу данных клиента, — уже классика жанра.

«Сопли кода» и уставшие мейнтейнеры

Президент Apache Software Foundation Рут Сюле справедливо замечает: наивные вайб-кодеры могут лишь проверить, «работает или нет», но не качество решения. Отсюда — ужасы в кодовых базах.

Крейг Маклакки из Stacklok жалуется, что OSS‑проекты, помечающие задачи как good first issue, получают лавину низкокачественного вайб-кода. Разработчики веселятся с ИИ, а мейнтейнеры вынуждены перерабатывать этот сырой код до приемлемого состояния, выгорая и теряя продуктивность.

Исследование METR — «Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open Source Developer Productivity» — показало: даже опытные разработчики с ИИ нередко тратят на задачи на 19 % больше времени. И это без вайб-кодинга, с внимательной проверкой.

Итого: играйтесь, но не стройте храм

Вайб-кодинг — отличная песочница для прототипов, хаков на выходные или экспериментов со звуком, как у Торвальдса. Но если вы делаете что-то серьёзнее аудио-игрушки, относиться к ИИ надо как к шумному, но полезному ассистенту, а не к магическому архитекту.

Разговаривать с машиной — забавно. Но отвечать за последствия по‑прежнему придётся человеку, а лучше тому, кто умеет отличить хотя бы Ada от Zsh.