Термин «вайбкодинг» взорвал Твиттер в феврале 2025-го. А я попробовал его уже в мае — сразу на реальном проекте. Честно говоря, сам я давно не пишу код ежедневно — перешёл в управление ещё в 2022-м. Но активно использую ИИ как умного помощника — задаю технические вопросы, суммирую документацию...
Когда в феврале 2025-го я присоединился к arcsinus, мы с CTO Алексеем Василенко решили: пора внедрять нейросети в разработку.
Тогда мы ещё не думали о редакторах вроде Cursor, а выдали доступ к Claude 3.7 аналитикам и разработчикам, чтобы они использовали его как помощника — писать код, задавать вопросы, обрабатывать ошибки, создавать документацию. Месяц энтузиазма — потом всё пошло на спад. Разработчики консервативны. Помог опыт коллег из Москвы, глубоко погружённых в тему: они буквально «встроили» ИИ в ДНК своих процессов. И у них получилось. А у нас? Расскажу о трёх экспериментах.
Эксперимент 1: Проект без единой строчки кода
Цель: Создать систему управления документами, интегрированную с миниаппом в телеграме целиком через Cursor, не написав ни строчки кода.
Что мы сделали
1. Расширили ТЗ заказчика с помощью ИИ.
2. Декомпозировали задачи. Мы с Алексеем делали это параллельно, но на разных моделях. У нас вышли немного разные планы.
3. Свели всё в единый план и... я начал «набивать шишки».
Что пошло не так
Первые 2 дня (по 8 часов!) я пытался балансировать между скоростью и качеством. На третий день — удалил проект полностью, оставив только документацию. Core-функционал нейросетка реализовала неплохо, но чем глубже в задачи — тем хуже она понимала контекст, тем больше лапши появлялось в коде, тем больше мы отдалялись от цели.
Что сработало
Я перезапустил проект с нуля, и в итоге через 10 часов ИИ сделал основу. После тестов и правок заказчика мы немного доработали её — и в целом проект был готов. По результатам работы с этим проектом у меня появилась мысль сделать мини-методичку по работе с промптами.
Вывод: ИИ справляется с «каркасом», но без человека проект превращается во франкенштейна. Нужны чёткие правила и чуткое руководство.
Эксперимент 2: Внедряем ИИ в живой проект с 5 разработчиками
Цель: Помочь команде бэкенда использовать ИИ для рутины. Ребята — профессионалы, но консервативны. У них своя код-база, правила, стиль, традиции 😁
Что пробовали
1. Промпты без контекста: ИИ генерировал код, игнорируя архитектуру. Бесполезно.
2. Жёсткие правила: «Ты Senior Java Dev, используешь Spring Boot, Lombok, паттерн X». ИИ выдал адекватный код... но команда его отвергла. Я чувствовал себя менеджером, который пытается встроить в команду робота-стажёра.
3. Точечная помощь: ИИ быстро собрал «скелет» модуля за час. Но как только потребовалась интеграция с другими компонентами — всё рассыпалось.
Итог: 8 часов проб и откатов. Core — работает, интеграции — нет.
Вывод: Внедрять ИИ в зрелые проекты сложнее, чем стартовать с нуля. Команда должна сама «приручить» инструмент.
Эксперимент 3: Бизнес-аналитик + ИИ = Telegram-бот
Цель: помочь нашему бизнес-аналитику Ксении без опыта в коде создать бота для HR.
Что мы сделали
Ксения сама писала промпты, генерировала код.
Я научил её ставить задачи ИИ по шаблону. Показал, где читать логи, искать ошибки, как тестировать сценарии. Ксения двигается к запуску рабочего бота. Пока больше не зовёт на помощь.
Вывод: Похоже, что ИИ — идеальный партнёр для нетехнических специалистов. Главное — дать им карту отладки.
Что я вынес из экспериментов с вайб-кодингом
1. Лучше заведомо относиться к ИИ как к джуну — он может писать чистый код, но не понимать последствий. Я для него — ментор: ставлю задачи, проверяю результат, откатываю то, что пошло не туда.
2. По ходу работы стоит создавать гайды для команды. Скоро я выпущу инструкцию по Cursor в arcsinus. Она будет в том числе и для нетехнических специалистов. Хочу, чтобы каждый мог создавать себе «микроинструменты», которые помогли бы снизить объём рутинных задач и сэкономить 10–30 минут в день.
3. Будущее — за гибридной моделью. Я видел компании, где ИИ — полноценное звено воркфлоу. Я уверен, что мы в arcsinus тоже превратим нейросети в помощников — и не только для разработчиков, но и для аналитиков, тестировщиков, маркетологов.
4. Вайбкодинг — не магия, а навык. Это как вождение: сначала боишься, потом ловишь кайф от скорости. Главное — не забывать, кто за рулём.
Подпишитесь на наш телеграм-канал
