Ваш код пахнет нейронами. И это не комплимент

Вы открываете ChatGPT, Gemini или локальный deepSeek. Вбиваете запрос в духе «сделай мне микросервис для обработки платежей с ретраями и мониторингом». Получаете красивый блок кода. Копируете. Вставляете. Запускаете. И... иногда это работает. Чаще — нет. Этот процесс я называю неосознанным вайб-кодингом: вы доверяете ИИ, не понимая, что он вам нагенерировал. Как будто даёте ребёнку собрать двигатель внутреннего сгорания, а потом удивляетесь, почему он на кулачках едет.

Вайб-кодинг — это не плохо. Это инструмент. Проблема начинается, когда вы отключаете мозг и слепо верите в магию нейросетей. Помните историю про IQuest-Coder-V1, который оказался фальшивкой? Со слепой верой происходит то же самое: вы строите на песке.

Когда слепая вера работает (спойлер: редко)

Давайте честно. Есть задачи, где ИИ-генерация кода — это как болгарка: грубо, быстро, эффективно. Вы не будете руками писать парсер простого CSV или обёртку для стандартного API. ИИ справляется на ура. Почему?

Задача шаблонная. Миллионы разработчиков уже писали тот же код. Нейросеть натренирована на этих данных.
Контекст изолированный. Не нужно понимать архитектуру всего приложения. Достаточно локальной логики.
Стек популярный. Python, JavaScript, Go. Не какой-нибудь легаси COBOL.

Вот реальный пример. Мне нужно было быстро накидать скрипт для очистки старых Docker-образов на десятке серверов. Я не стал писать его вручную. Дал задание ИИ:

# Сгенерированный код (рабочий!)
#!/bin/bash

# Удаление образов старше 30 дней
for server in $(cat servers.txt); do
  ssh $server "docker image prune -a --filter \"until=720h\" -f"
  echo "Cleaned images on $server"

done

Сработало с первого раза. Почему? Потому что задача — тривиальная. ИИ видел подобные скрипты тысячу раз. Но попробуйте попросить его спроектировать архитектуру с повторяющимися слоями, как в LoopCoder. Получите кашу.

А когда нет? (Спойлер: всегда)

Теперь о грустном. Неосознанный вайб-кодинг ломает проекты. Я видел, как команда скопировала у ИИ «оптимальную» конфигурацию Kubernetes для их приложения. Проблема в том, что ИИ не знал, что у них специфичная работа с памятью и свои политики безопасности. В итоге кластер падал при пиковой нагрузке. Вот типичные сценарии провала:

Архитектурные решения. ИИ не понимает бизнес-логику, долгосрочные требования, ограничения команды. Он генерирует код, который выглядит правильно, но не работает в вашем контексте.
Безопасность. Нейросеть легко предложит использовать устаревшую библиотеку с уязвимостью или оставить хардкоденный секрет в коде.
Производительность. Код может быть синтаксически верным, но убивать производительность на больших данных или под нагрузкой.

💡

ИИ — это как быстрый джун, который знает синтаксис, но не понимает последствий. Подробнее об этом в статье «ИИ — не волшебник, а быстрый джун».

Пошаговый план: как использовать ИИ и не сойти с ума

Забудьте про «просто скопировать и вставить». Работа с ИИ-генерацией кода — это процесс. Вот как я делаю это в продакшене.

1 Определите границы задачи

Спросите себя: эта задача локальная или затрагивает всю систему? Если она связана с архитектурой, остановитесь. ИИ не заменит архитектора. Используйте его для генерации шаблонного кода внутри уже определённых границ. Например, для реализации конкретного метода в уже спроектированном сервисе.

2 Давайте контекст, как лучшему коллеге

Не пишите «напиши функцию». Пишите, как живому человеку: «Мне нужна функция на Python, которая принимает список словарей, фильтрует те, где поле status равно "active", и возвращает список уникальных email. Обработай случай, когда поле email может отсутствовать. Используй библиотеку pandas, если это ускорит работу». Чем конкретнее, тем лучше. ИИ, особенно большие модели вроде IQuestCoder-40B, справляются с контекстом отлично.

3 Проверяйте сгенерированный код, как злой ревьюер

Не запускайте код сразу. Прочитайте его. Спросите:

Есть ли здесь хардкод?
Используются ли устаревшие или небезопасные библиотеки?
Понятна ли логика? Если нет, то как вы будете поддерживать это через полгода?
Соответствует ли код стилю и стандартам вашего проекта?

Используйте статический анализ (linters) обязательно.

4 Запускайте в изоляции

Перед интеграцией в основной код запустите сгенерированный код в песочнице: Docker-контейнер, виртуальная машина, отдельная ветка. Проверьте не только функциональность, но и нагрузку, память, безопасность.

5 Документируйте, что было сгенерировано

В комментарии к коду укажите, что этот блок был сгенерирован ИИ (какой моделью и по какому запросу). Это поможет будущим разработчикам (и вам же) понять происхождение кода и при необходимости пересмотреть его.

Нюансы и грабли, на которые больно наступать

Технические детали, которые редко обсуждают.

Ситуация	Что делает ИИ	Чем опасно
Генерация конфигов (K8s, Terraform)	Предлагает стандартные настройки	Не учитывает специфику инфраструктуры, приводит к overprovisioning или сбоям
Работа с легаси-кодом	Пытается применить современные практики	Ломает хрупкую совместимость, вносит непредсказуемые баги
Использование новых API	Генерирует код по свежей документации	API могут быть нестабильны, код быстро устаревает

Ещё один нюанс — иллюзия понимания. Модели вроде JanusCoder могут «видеть» код и диаграммы, но это не значит, что они понимают вашу бизнес-логику. Они видят паттерны, а не смысл.

Самый опасный сценарий — когда ИИ-генерация кода становится костылём для нехватки фундаментальных знаний. Вы не знаете, как работает асинхронность, но генерируете async/await код. Рано или поздно это взорвётся.

И что, теперь не использовать ИИ вообще?

Использовать. Но осознанно. Представьте, что ИИ — это супер-умный стажёр, который пишет код в 10 раз быстрее вас. Но вы же не дадите стажёру проектировать всю систему? Вы дадите ему конкретные задачи, проверите его работу и будете нести ответственность за результат.

Неосознанный вайб-кодинг — это когда вы отпускаете стажёра в свободное плавание и надеетесь, что он принесёт готовый продукт. Это убивает архитектуру и приводит к кризису софта.

А вот осознанный вайб-кодинг — это когда вы используете ИИ как мощный инструмент для ускорения рутинных задач, прототипирования и поиска альтернативных решений. С вашей экспертизой на первом месте.

Прогноз: куда это всё движется

Тренд на агентные workflow будет усиливаться. ИИ станет лучше понимать контекст, особенно с развитием мультимодальных моделей, которые работают не только с кодом, но и с диаграммами и документацией. Но ключевое ограничение останется: ИИ не понимает бизнес-ценность и не несёт ответственности.

Мой неочевидный совет: начните вести «дневник вайб-кодинга». Записывайте, какие задачи вы делегировали ИИ, какой запрос дали, какой результат получили и сколько времени потратили на исправления. Через месяц вы увидите чёткую картину — где ИИ ваш помощник, а где — источник проблем. И тогда вы перестанете быть неосознанным вайб-кодером. Станете инженером, который использует все инструменты, включая ИИ, с холодной головой и твёрдой рукой.

Неосознанный вайб-кодинг: когда слепая вера в ИИ-генерацию кода работает (и когда нет)