Вайб-кодинг: за, против, прогнозы на 2026 год. Рассказывают разработчики PVS-Studio

По версии словаря английского языка Collins "вайб-кодинг" стал словом 2025 года. Это ожидаемо: ИИ уже настолько плотно внедрился в повседневную жизнь, что дискуссии о вытеснении разработчиков искусственным интеллектом в программистском сообществе не утихают.

Крупные компании не отстают от трендов. К примеру, ByteDance выпустили 300-страничный гайд по современным ИИ-агентам с обзором лучших практик вайб-кодинга. Не отстаёт и Google: к Рождеству запустили адвент-календарь, в котором публикуют лайфхаки с Gemini.

А что думают о вайб-кодинге программисты и разработчики? Действительно ли во многих компаниях активно внедряют инструмент на этапе написания кода? И стоит ли всерьёз опасаться, что в наступившем 2026 году вайб-кодинг будет поэтапно вытеснять специалистов?

PVS-Studio занимается разработкой статического анализатора кода. Качество и безопасность кода — философия нашего продукта. Спросили у разработчиков PVS-Studio, как на эти аспекты влияет вайб-кодинг, что они думают о главном тренде этого года и какие прогнозы дают касательно развития ИИ в 2026 году.

— Какие впечатления от первого использования вайб-кодинга?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Впервые попробовал вайб-кодинг год-полтора назад. За это время качество метода существенно выросло: модели лучше удерживают контекст и корректнее работают с API и документацией. В результате вайб-кодинг стал не разовой игрушкой, а действительно полезным инструментом при аккуратном использовании.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Первый опыт вайб-кодинга был год-полтора назад. Я только осваивала написание автотестов на Python. Проблем не было, а потом, когда начала сталкиваться с редкими конструкциями, сложными сценариями и параллелизмом, возникли трудности.

С использованием нейросетей в программировании меня познакомил друг-SDET. Это был не вау-эффект, но внедрение ИИ в рабочий процесс стало приятным открытием. Дело в том, что я не училась программированию централизованно: кодила эмпирически, методом проб и ошибок. Иногда в ход шёл метод научного тыка, что-то я могла просто гуглить или списывать со Stack Overflow.

На самом деле, тогда ещё нейросети были не такими умными, как сейчас: именно это помогло мне прокачать экспертизу в Python. ИИ мог хорошо, практически безошибочно решить простую задачу. Когда дело касалось более сложных конструкций, которые вызывали у меня затруднение, нейросеть практически не выдавала рабочих решений. Зато я видела, что она использует новые для меня конструкции, и начинала их изучать. ИИ задавал ориентир, а шла по нему я сама. Предложенные нейросетью конструкции помогали, но она не могла их грамотно внедрить.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Не пользуюсь вайб-кодингом вообще, он мне не нужен.

К тому же использование AI зачастую является прямым нарушением трудового договора и NDA: вы подписались под тем, что не будете передавать интеллектуальную собственность компании третьим лицам. Независимо от вендора, код продукта передаётся за контур корпоративной сети, из-за чего высока вероятность, что ваш код будут использовать для обучения. Хотя это можно исправить локальным развёртыванием той или иной модели.

— Когда вайб-кодеру достаточно минимальных знаний языка, а когда необходима экспертиза?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Не могу посоветовать "чистый" вайб-кодинг. LLM часто выдают усреднённые решения, поэтому нужно уметь критически оценивать результат: понимать семантику языка, стандартные библиотеки, влияние архитектурных решений на производительность и безопасность. Минимальных знаний достаточно только для рутинных задач. Отдельная проблема — составление корректного промпта. Здесь как раз нужно глубокое понимание предметной области для получения наиболее качественного результата от нейросети.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Я считаю, что если человек только знакомится с разработкой, то в использовании ИИ нет ничего зазорного. Но только при условии, что есть намерение учить основы языка программирования, его особенности, базовый синтаксис, а не для того, чтобы наращивать скилл общения с нейросетью.

Если человек копирует кусок непонятного кода и передаёт ИИ с просьбой объяснить его, задавая промпт "для тупых" или "для самых маленьких", он экономит время на поиск информации.

Когда код уже не кажется иероглифами, нужно учиться пользоваться документацией. После теории обязательно практическое закрепление: можно попросить нейросеть, чтобы она дала задачку самому написать подобный код с другими вводными. Обычно уровень Junior+ требует хорошо ориентироваться в коде. Чем сложнее код, тем больше ошибок может допустить ИИ. Чем выше грейд, тем комплекснее задачи. Нужен более "архитектурный" подход, в который нейросети пока не умеют.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Минимальные знания языка можно получить за пару месяцев. Экспертиза необходима всегда. Кодера от инженера-программиста отличает то, что последний может (даже плохо) объяснить, что он сделал.

— Есть ли какие-то языковые модели, которые справляются лучше других?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Модели сейчас довольно часто обновляются, поэтому я чаще всего обращаюсь к нескольким одновременно и выбираю наиболее подходящий результат.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Я не сравнивала языковые модели специально. На мой взгляд, они пишут код одинаково криво. Однажды решила попробовать три разные модели на одной и той же задаче, и каждая отдала непригодное решение. Но задача была непростая. Лично мне ближе DeepSeek, потому что он более эмпатичный и помогает не столько в задачах, сколько в вопросах, не касающихся работы.

— На ваш взгляд, что важнее: более продвинутая языковая модель или качественно написанный промпт?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Если выбирать одно, то выберу сильную модель. При этом чёткая постановка задачи снижает число итераций и ошибки.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Думаю, выбрать одно между языковой моделью или качественно написанным промптом невозможно. Языковая модель отвечает за понимание, промпт — за объяснение.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Оба варианта несовершенны. Фактору ограниченности токенов не поможет ни то, ни другое. Качественный промпт будто бы более предпочтительный вариант. Попробуйте задать человеку вопрос в стиле: "Хочу то, не знаю что". Он, конечно, может ответить на ваш вопрос "не знаю", потому что человек понимает, что ошибаться можно, но врать нельзя.

— Пользуетесь ли вы вайб-кодингом в своей работе на постоянной основе? Какие задачи он помогает решить?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— На постоянной основе не пользуюсь. Чаще — как "умный справочник" при освоении новых технологий или как средство быстрого анализа и трансформации большого количества данных. Если какой-то код и используется в дальнейшем, то он проходит обычный цикл разработки: код-ревью, статический анализ, тесты, бенчмарки — без этого полагаться на сгенерированный код слишком рискованно.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Время от времени использую ИИ в работе во время аврала, делегируя ему простые задачи. Например, прошу написать отдельно небольшую функцию, регулярное выражение.

— ИИ — помощник или вредитель?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Считаю, что вайб-кодинг — инструмент-помощник, если есть процессы контроля качества и понимание ограничений. Он ускоряет рутину и исследование вариантов, но не заменяет инженерное мышление, проверку гипотез и ответственность за результат.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Зависит от того, как им пользоваться, ведь нейросеть — это, по сути, инструмент. Важна квалификация специалиста и исправность инструмента. Ещё важный момент — понимание ценности своего опыта и отношение к своей экспертизе. Задолго до появления ИИ, думаю, похожая дилемма стояла перед использованием интернета: можно искать нужную информацию самому, анализировать и использовать её при создании текста или скачать готовый и выдать за свой. Вопрос совести и честности с собой.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Для меня ИИ однозначно вредитель. Считаю, что вайб-кодинг — это современное, но сильно искажённое прочтение популярной в начале нулевых техники RAD (Rapid Application Development), когда в этой сфере правили Visual Basic и Delphi. Почему-то "нарисованные" в этой технике приложения стабильнее и быстрее любого MVP из-под "рук" любителя кнопки Tab.

А ещё посмотрите в магазины с комплектующими для компьютеров! Я теперь не могу купить ни оперативную память, ни видеокарту, ни SSD по вменяемой цене! От майнеров меньше вреда было, когда в 2017 и 2020 годах были высокие цены на популярные альткоины. (Прим. авт.: см. статью "Почему ОЗУ так подорожали: как ИИ отбирает память у потребителей").

— Может ли привести распространение вайбкодинга к тому, что весь код станет ИИшным, а разработчики потеряют скиллы?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Не исключено, что распространение вайб-кодинга может привести к тому, что весь код станет ИИшным, а разработчики потеряют скиллы. Модели уже генерируют вполне рабочий код, но его долговечность, безопасность и поддерживаемость не всегда на уровне. Без осознанной практики разработчики могут терять навыки отладки, алгоритмического мышления и проектирования.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Считаю, распространение вайб-кодинга может действительно привести к ИИшному коду. Вместе с этим перестанет развиваться экспертиза, а традиционные разработчики, которые не "сошли с ума" от бума вайб-кодинга, будут нарасхват.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Распространение вайб-кодинга начинает приводить к тому, что код становится очень фрагментированным, а разработчики не развиваются и в итоге теряют навыки прикладной разработки.

Когда код писали только люди, мы уже сталкивались с целым списком различных проблем, а теперь в этом уравнении появились ещё и вайб-кодеры, чьи монструозные конструкции пожирают и без того подорожавшую память уже не в математической, а в геометрической прогрессии.

— Какие риски у повсеместного использования ИИ в программировании?

Михаил Гельвих, руководитель технического отдела сопровождения:

— У нас появится ещё больше некачественного, но в целом рабочего ПО. Также не стоит забывать, что сами LLM подвержены различного рода проблемам безопасности.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Утрата экспертизы у потенциальных специалистов, снижение качества кода.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Ухудшение качества программ. Увы, теперь это норма. ИИ стал катализатором этого процесса в угоду ускорения решения сиюминутных бизнес-задач, и чаще всего чисто для выполнения задач менеджеров, которые ставят высокий KPI. Опять же, сначала люди сами искали лазейки для решения этих двух проблем, а теперь им даже лень лениться.

— Ваш прогноз касательно вайб-кодинга на следующий год: этот инструмент будет развиваться? Или в 2026 году настолько изживёт себя, что все о нём забудут?

Михаил Гельвих, руководитель направления технического сопровождения:

— Не думаю, что вайб-кодинг исчезнет, ведь он действительно приносит пользу при правильном использовании. Определённые сомнения вызывают новости о растущей нехватке аппаратных комплектующих для постоянного обучения нейросетей, но эффект от этого мы ощутим только позже.

Виктория Трубникова, DevOps-инженер:

— Мой прогноз: будет примерно так, как и с появлением интернета. Сначала вау-эффект, затем люди привыкнут, "прощупают" инструмент, начнут понимать его плюсы и минусы. Потом включится критическое мышление и способность здраво оценивать его влияние на процессы.

Я считаю, вайб-кодинг будет дорабатываться и шлифоваться, внедряться в другие информационные системы примерно наравне с другими составляющими. Но раздутый до неимоверных масштабов хайп изживёт себя.

Тарас Шевченко, С++ разработчик:

— Если говорить о развитии вайб-кодинга и его повсеместном внедрении в рабочие процессы, считаю, что лягушку надо варить медленно. Пока что вода в кастрюле нагревается, но она близка к тому, чтобы закипеть. Вопрос в том, кто раньше выключит нагрев под ней: возмущённый рядовой потребитель, которому компьютер оказался из-за этого не по карману, инвесторы, чьи деньги прогорели на попытке поймать волну, или руководство, оказавшееся в очень неловком положении после того, как обнажилась истинная причина краха их проекта.

Мы спросили у ясеня ChatGPT...

...а каким AI видит будущее вайб-кодинга? Понимаем, что вопрос ироничный: нейросетка генерит ответ из текстов открытых источников.

"Без ажиотажа — но сам подход сохранится и распространится", — резюмирует ChatGPT.

Среди других строк ответов AI уверенно продвигает тейк о том, что вайб-кодинг больше не будет мемом и станет одним из способов разработки. Судя по этому ответу, искусственный интеллект неплохо прокачался по части самоуважения к себе, и одно понятно точно: лишний раз с "бездушными машинами" в новом году лучше не шутить :)