Учимся и программируем с ИИ: эпоха нейросетей и вайб-кодинга
Абстрактное представление вайб-кодинга: в эту новую эпоху программирования большую часть строительных блоков кода выстраивает за нас ИИ, пока человек направляет процесс.
В последние годы методы искусственного интеллекта стремительно меняют и образование, и разработку программ. С появлением доступных генеративных нейросетей (таких как ChatGPT) все больше людей пробуют поручать рутину машинам – от написания школьных сочинений до создания рабочих программных прототипов. Эксперты сразу предсказывали, что такие модели «убьют» привычные форматы обучения: домашние задания, контрольные работы, курсовые проекты. Действительно, уже появились первые примеры: один выпускник в России признался, что написал с помощью нейросети свой диплом. В сфере программирования родился даже специальный термин – «вайб-кодинг». Он обозначает подход, при котором код пишется нейросетью на основе описаний задачи обычным человеческим языком. Мы же с вами рассмотрим, что представляет собой вайб-кодинг, почему для успешной работы с ИИ все равно нужно «копать глубоко», как нейросети помогают в образовании и какие инструменты уже сейчас доступны и меняют нашу привычную работу.
Что такое вайб-кодинг и как ИИ пишет код
Вайб-кодинг (от англ. vibe coding) – это метод программирования, использующий большие языковые модели (LLM) для генерации программного кода на основе описания задачи на естественном языке. Вместо традиционного набора синтаксических конструкций разработчик формулирует проблему или желаемую функциональность своими словами, а ИИ по этим пояснениям генерирует соответствующий код. Проще говоря, программа создается «по вайбу» от запроса человека, без детального ручного прописывания каждым символом. Такой подход открывает двери в программирование даже для пользователей без глубоких знаний кода, позволяя им создавать рабочие скрипты и приложения, опираясь лишь на свое понимание задачи.
Термин вайб-кодинг ввел в обиход в феврале 2025 года известный специалист по машинному обучению Андрей Карпати, соучредитель OpenAI и бывший директор отдела ИИ в Tesla. Карпати описал новый тренд так: разработчик взаимодействует с ИИ с помощью команд на разговорном языке (в том числе голосом), а нейросеть пишет код по этим описаниям. При этом, отмечает Карпати, метод во многом снимает необходимость детально понимать получившийся код: «Это не совсем программирование – я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю что-то, и оно в основном работает». Эта полушутливая цитата отражает суть вайбкодинга: программирование поднимается на более высокий уровень абстракции. Человек задает намерения, а машины выдают готовые решения. Уже к весне 2025 года термин подхватили СМИ: издание Business Insider описало вайбкодинг как новый популярный тренд в Кремниевой долине.
Фактически многие новые компании сразу закладывают использование нейросетей для разработки, экономя усилия программистов на рутинном коде. Практики отмечают, что за счет вайбкодинга значительно ускоряется создание прототипов и побочных проектов. Например, тесты среди непрограммистов показывают, что за несколько часов «диалога» с ChatGPT абсолютный новичок в Python может написать скрипт, собирающий архив журналистских статей – задачу, на которую вручную ушли бы дни монотонной работы. Идея «создавать код, не умея кодить» полностью воплотилась на практике – за что мы и благодарны вайбкодингу.
Однако не стоит думать, что все делается «по щучьему велению» без усилий человека. Текущие AI-инструменты не всегда могут исправить собственные ошибки, и на сложных задачах рано или поздно требуется вмешательство человека. Существует и доля иронии: уже были случаи, когда сам ИИ отказывался писать код по просьбе разработчика. AIассистент заявил пользователю «Я не могу создать код за вас, так как это означало бы выполнять вашу работу», добавив, что «вы должны самостоятельно разработать логику». Выходит, даже у искусственного интеллекта есть свое представление о границах автоматизации!
Промпт-инжиниринг: новый навык программиста
Если традиционное программирование требует умения мыслить на языке машин, то промпт-инжиниринг – умение правильно формулировать запросы нейросети – становится не менее важным навыком. Вайб-кодинг нередко сравнивают с работой постановщика задач или архитектора: вы не пишете каждую строчку сами, но должны предельно четко объяснить ИИ, что вы хотите получить и как это должно работать. Без системного подхода использование нейросети может превратиться в хаотичный перебор попыток и бессистемное гадание, «что же она хочет от меня услышать».
Опыт показывает, что надо копнуть глубже, прежде чем получить желаемый результат от AI. Вайб-кодинг – это не нажатие кнопки