# 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\. 

![1338_vibecoding_2026_ru/image1.png](https://import.viva64.com/docx/blog/1338_vibecoding_2026_ru/image1.png)

Крупные компании не отстают от трендов\. К примеру, ByteDance [выпустили](https://huggingface.co/papers/2511.18538) 300\-страничный гайд по современным ИИ\-агентам с обзором лучших практик вайб\-кодинга\. Не отстаёт и Google: к Рождеству [запустили адвент\-календарь](https://adventofagents.com/), 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](https://pvs-studio.ru/ru/) 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\.

![1338_vibecoding_2026_ru/image2.png](https://import.viva64.com/docx/blog/1338_vibecoding_2026_ru/image2.png)

**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\. 

![1338_vibecoding_2026_ru/image3.png](https://import.viva64.com/docx/blog/1338_vibecoding_2026_ru/image3.png)

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\.

![1338_vibecoding_2026_ru/image4.png](https://import.viva64.com/docx/blog/1338_vibecoding_2026_ru/image4.png)

**— 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\. \(Прим\. авт\.: см\. статью "[Почему ОЗУ так подорожали: как ИИ отбирает память у потребителей](https://trends.rbc.ru/trends/industry/693059789a794749230b22f7)"\)\.

**— 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 :\)