Vibe Coding

Vibe coding — это создание программного обеспечения путём описания желаемого результата модели ИИ простыми словами и принятия написанного ею кода без чтения; результат оценивают лишь по тому, кажется ли, что программа работает. Андрей Карпати, один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla, назвал эту практику «новым способом программирования» в феврале 2025 года: «ты полностью отдаёшься вайбу, принимаешь экспоненциальный рост и забываешь, что код вообще существует». Он рассказал, как голосом общался с Composer в Cursor, нажимал «Accept All», не читая различия в коде, и без комментариев вставлял сообщения об ошибках; такой подход он назвал «вполне неплохим для одноразовых проектов на выходных». За несколько месяцев термин вышел далеко за пределы сообщества программистов, а Collins Dictionary назвал «vibe coding» словом года 2025. Агентные инструменты для программирования, такие как Cursor, Claude Code и Replit Agent, а также конструкторы приложений Lovable, Bolt и v0 позволяют людям без опыта программирования перейти от запроса к развёрнутому веб-приложению.

Как работает vibe coding#

Человек описывает нужное поведение и проверяет результат, а ИИ-агент пишет, редактирует и отлаживает код. На каждом этапе код либо работает, либо выдаёт ошибку, которую человек вставляет обратно, либо выглядит неправильно — тогда человек уточняет описание:

Подход работает, потому что большие языковые модели (LLMs), особенно модели рассуждения, обученные на коде, теперь создают работающие программы для распространённых стеков, например веб-интерфейсов и скриптов Python; кроме того, среда агента в инструменте для программирования позволяет запускать программу и анализировать ошибки без посторонней помощи. Такой подход подходит для прототипов, внутренних инструментов и личных программ, которыми пользуется только их автор, когда ошибка обходится недорого, а скорость важнее всего.

Vibe coding и родственные практики#

• Программирование с помощью ИИ: использование LLM для написания кода, который разработчик затем проверяет и понимает. Саймон Уиллисон провёл эту границу в статье Not all AI-assisted programming is vibe coding: код, написанный LLM, который ты проверил, тщательно протестировал и можешь объяснить другому человеку, — это разработка программного обеспечения.
• Агентное программирование: агентные инструменты выполняют задачи от начала до конца; это те же инструменты, которыми пользуются приверженцы vibe coding. В профессиональных командах процесс включает проверку кода, тесты и непрерывную интеграцию (CI).
• Платформы low-code и no-code: визуальные конструкторы позволяют людям без навыков программирования собирать приложения из готовых компонентов. Vibe coding, напротив, создаёт обычный исходный код на любом языке или в любом фреймворке.
• Генеративный ИИ: более широкая технология, создающая текст, изображения и код. Vibe coding — один из способов работы с ней.

Приложения компьютерного зрения, созданные с помощью vibe coding#

Прототипы компьютерного зрения часто создают с помощью vibe coding, потому что короткий скрипт уже может обнаруживать, подсчитывать или отслеживать объекты в потоке с веб-камеры. Сгенерированный код актуален лишь настолько, насколько актуальны обучающие данные модели, поэтому агент, полагающийся на память, может предложить устаревшие веса модели или аргументы. Навыки Ultralytics Agent предоставляют Claude Code, Codex, Cursor и другим совместимым агентам инструкции по выбору моделей, подготовке наборов данных, обучению, инференсу и экспорту, основанные на каталогах, закреплённых за выпуском ultralytics; они также указывают агенту доверять выводу yolo checks и yolo cfg установленного пакета, если он расходится с данными модели. После запроса, например «обучи детектор YOLO26 на моём наборе данных и экспортируй его в ONNX», агент следует процедурам обучения и экспорта из инструкций, а не воспоминаниям модели о старых выпусках.

Риски непроверенного кода#

Карпати заметил, что код «выходит за пределы моего обычного понимания», поэтому последующие изменения и исправления тоже зависят от модели, а там, куда никто не заглядывает, накапливается технический долг. Агенты с доступом к командной оболочке могут удалять файлы или выполнять разрушительные команды, поэтому инструменты для программирования запускают их в песочнице агента и запрашивают подтверждение перед рискованными действиями; кроме того, зависимость или веб-страница, которую читает агент, может содержать инъекцию промпта. Уязвимости безопасности попадают в продукт тем же путём: тестирование Veracode в 2025 году более 100 LLM на 80 задачах программирования показало, что сгенерированный код создавал уязвимость в 45% случаев; для Java доля неудач превышала 70%, а для Python, C# и JavaScript составляла от 38% до 45%.