Швидко, легко, але з нюансами – українські IT-фахівці розповіли про досвід вайбкодингу

Останнім часом IT-спільнота активно обговорює вайбкодинг. Цей термін з’явився на початку лютого – його застосував засновник ШІ-стартапу Eureka Labs (раніше – директор зі штучного інтелекту та комп’ютерного зору для автопілота в Tesla та співзасновник OpenAI) Андрей Карпати. Простими словами, це – написання коду за допомогою штучного інтелекту. Тобто IT-фахівець дає завдання алгоритмам, а вони кодять замість нього.

«Існує новий вид кодування, який я називаю vibe coding, коли ви повністю піддаєтеся вайбу, використовуєте експоненціальні функції і забуваєте про те, що код взагалі існує. […] Я просто бачу речі, кажу речі, запускаю речі та копіюю і вставляю речі, і це переважно працює», – написав він у соцмережі Х.

Редакція MC.today поцікавилась в українських розробників, котрі вже протестували цей тип написання коду, наскільки він ефективний, які типи завдань можна виконувати за його допомогою та які перспективи вони бачать у його використанні в майбутньому.

Олексій Малигін

• Засновник Converso
• Експерт з інтеграції розмовного ШІ
• Сторінка Олексія Малигіна в LinkedIn

Мій перший досвід із вайбкодингом (тоді цього терміну ще не існувало) почався з ідеї чергового пет-проєкту. Я випадково натрапив на сервіс bolt.new – щойно відкритий, ще сирий, але дуже доступний. Я був вражений: за його допомогою створив UI для продукту й повноцінний MVP, який не соромно було продемонструвати. І все це майже без ручного кодування. Код писав AI – і він працював.

На MVP пішло два вечори, тобто 5-6 годин замість місяця (хай навіть 2 тижні) самостійної роботи. Якість коду виявилася пристойною. Але є нюанси: генеративні моделі можуть «галюцинувати» через брак контексту, псувати робочий код чи навіть видаляти його, якщо «лізуть» туди самі. Будьте до цього готові.

Вайбкодинг спрощує вхід в IT. Це ідеальний спосіб для новачків без технічних навичок познайомитися з програмуванням і створити щось просте. Раніше ми гортали товсті книги з алгоритмів та мов програмування, потім шукали мануали на сумнівних сайтах, ще пізніше – дивилися курси на YouTube. А тепер є AI, який знає майже все й дає відповіді за секунди або хвилини. Це революція в обміні знаннями та створенні перших проєктів. Хіба ні?

Найочевидніше застосування вайбкодингу – створення MVP чи юніт-тестів. Але я успішно робив і проєкти «під ключ» для замовників, а не лише пет-проєкти. Усе працює чудово, поки проєкт невеликий. Та коли він розростається, підтримувати його тільки за допомогою LLM стає складно й ризиковано. Втім, я впевнений: ці проблеми розв’яжуть уже найближчим часом – за місяці, максимум рік.

Вайбкодинг – це майбутнє програмування. Професія зміниться: IDE та інструменти еволюціонують, потреба в такій кількості розробників зменшиться, а послуги подешевшають. Уже зараз Claude Code за вечір і 10-15 доларів зробить більше, ніж «джун» чи «мідл» за тиждень із вищою погодинною ставкою.

Уявіть: власник малого бізнесу сам створює лендинг, адмінку, чат-бот у телеграмі… за копійки, ще й отримує кайф від процесу! Справжній вайб.

Павло Немченко

• Експерт з AI-автоматизації бізнес-процесів
• Засновник Scalifix
• Канал Павла Немченка на YouTube

Я експериментував із вайбкодингом на початку, коли тренд лише зароджувався, – із суто дослідницького інтересу. Мені було цікаво перевірити, наскільки далеко можна зайти, покладаючись не на глибоке планування структури коду, а на власне «відчуття» та підказки від мовної моделі. Спочатку це справляло враження мало не революції: надшвидкі зміни, можна легко «впихати» будь-які UI-нововведення за лічені хвилини.

Але, зіткнувшись із практикою, – зокрема, коли я спробував використати вайбкодинг для серйознішого проєкту, – я відчув зворотний бік. Зі зростанням кількості внесених «на ходу» правок код ставав таким собі «клубком патчів»: знайти помилку чи логічний конфлікт ставало дедалі важче. Також з’явилися питання безпеки, особливо коли я погоджувався на зміну конфігурацій без чіткого рев’ю. Тож я можу коротко сформулювати:

• переваги вайбкодингу –колосальна швидкість старту, відсутність необхідності довго заглиблюватись у дрібні деталі, чудово підходить для хакатонів і артпроєктів.
• недоліки – відсутність чіткої архітектури, небезпека «пропустити» критичні помилки, проблеми з підтримкою та масштабуванням.

Моя суб’єктивна оцінка: вайбкодинг – це класна штука для «швидких експериментів» і «прототипів вихідного дня», але не варто покладати на нього розрахунки в проєктах, у яких на кону великі гроші чи складні процеси.

У соцмережах кажуть, що вайбкодинг відкриває двері людям, які мало розуміються на програмуванні: досить «поговорити» з LLM, аби отримати працюючий код. Частково це правда – для якихось маленьких вебформ чи лендингів новачки реально можуть швидше отримати результат. Але тут важливо розуміти три речі.

• Навички однаково потрібні – хоча б розуміти базові концепти (Що таке HTML/CSS? Як працює API-запит?). Інакше ви будете залежні від AI так сильно, що навіть не збагнете, чи правильно він робить.
• Важливий глибокий бекграунд розробки – якщо ви хочете рухатися далі, необхідно поступово вивчати структуру коду, фреймворки, архітектурні підходи.
• Запускати «на vibes» – це весело, та рано чи пізно доведеться мати базові знання про безпеку, організацію проєктів, тестування.

Тобто вайбкодинг може зіграти роль «м’якого входу» в ІТ, бо зменшує поріг входу. Та без системного навчання ви ризикуєте застрягти на рівні «швидких демо», але не перейти до рівня професіонального девелопера.

Ідеальні сфери для застосування вайбкодингу:

• прототипи UI – коли треба швидко «накинути» інтерфейс, змінити стиль чи додати анімацію;
• одноразові демо чи «вихідні» проєкти – можна отримати вау-ефект без великих зусиль;
• артексперименти, в яких пріоритет – естетика і творчість, тобто відсутні високі вимоги до стабільності, тому цілком можна довіритися AI.

Водночас є й обмеження в складності проєктів, для яких вайбкодинг – не вихід:

• складні багатомодульні системи, зокрема «мікросервіси», інтегровані з CRM, ERP – тут без чіткої архітектури й ретельного тестування загубитесь у «патчах»;
• проєкти зі складною бізнес-логікою (фінанси, медицина, страхування) – потрібні гарантії якості, обмеження доступу, аудит тощо. Вайбкодинг може згенерувати дірки, які коштуватимуть надто дорого;
• безпеково-чутливі системи – якщо AI «зробить» помилку в конфігурації чи залишить відкритий доступ до бази, це призведе до колосальних збитків і навіть судових позовів.

Також не варто забувати про загрози, які може нести вайбкодинг:

• безпека ПЗ – без code-review ви можете пропустити SQL-ін’єкцію, витік токенів та інші вразливості;
• якість – великі монолітні «лапшоподібні» конструкції, де важко робити зміни й підтримувати;
• втрата контролю – коли треба буде робити відлагодження, складно зрозуміти, звідки виникла помилка, бо код сильно «перемішаний» через автоматичні генерування і виправлення.

Щодо продуктивності, то вона може зрости на коротких «веселих» проєктах, бо AI бере рутинні завдання на себе. Розробник «диригує», а не «рішає дрібниці». Але якщо говорити про великі системи, цей підхід швидше шкодить, ніж допомагає. Потім розгрібати «творчі» помилки доведеться довше й дорожче.

Чи пошириться використання вайбкодингу? Вочевидь, деякі компанії чи стартапи інтегруватимуть «частковий вайбкодинг» – для frontend та експериментальних фіч. Але без інструментів ретельного контролю цей формат лишиться радше нішевим. Якщо в майбутньому з’являться фреймворки, які жорстко перевіряють зміни AI, або «автоматичне» end-to-end тестування, тоді вайбкодинг зможе стати «стандартом». Але це потребує серйозних guardrails, «дорослої» інфраструктури.

У підсумку вайбкодинг – потужний, але ризикований підхід. Так, він шалено прискорює розробку дрібних прототипів і дозволяє зекономити сотні доларів, адже замість тижня роботи верстальника можна мати напівробочий MVP за день. І ні, він не підходить для серйозних проєктів, де важливі стабільність, безпека й підтримка. Новачкам він може допомогти «швидко стартанути», але без базових знань технічні недоліки проявляться миттєво, якщо справа перейде за межі прототипу.

Вайбкодинг – це крута фішка для творчості та швидких ідей. Але не забувайте: без перевірки, безпеку та глибоку архітектуру ніхто не скасовував. Використовуйте з розумом!

Артем Петрусенко

• Senior Software Engineer у Mayven Studios
• CEO та Co-Founder в GrammarTrack
• Сторінка Артема Петрусенка в LinkedIn

У мене не так багато досвіду вайбкодингу в класичному розумінні, коли розробник повністю довіряє процес створення коду штучному інтелекту. Проте як помічник у розробці я використовую AI щодня, і значна частина коду для проєкту GrammarTrack була створена саме з допомогою штучного інтелекту.

Нещодавно я вирішив експериментально протестувати Claude Code – новий інструмент для вайбкодингу, але результат, на жаль, мене розчарував. Основний недолік, який я відразу помітив: якість коду, створеного в режимі повного вайбкодингу, залишається досить низькою. AI часто генерує дублікати одного й того ж коду в різних частинах програми, що для досвідченого розробника є очевидною проблемою.

Як програміст, який дотримується принципів SOLID, я відразу помічаю, коли порушується принцип єдиної відповідальності. Модулі стають перевантаженими, їхня функціональність розмивається, і в результаті це ускладнює подальшу підтримку й масштабування проєкту.

Тому наразі я віддаю перевагу гібридному підходу: використовую AI як помічника для генерації окремих компонентів, алгоритмів чи розв’язання конкретних завдань, але загальну архітектуру та структуру коду контролюю особисто. Такий підхід дозволяє зберігати баланс між швидкістю розробки та якістю кінцевого продукту.

Я категорично не погоджуюсь із думкою, що вайбкодинг – це легкий шлях входження в IT для людей без досвіду. Як інструмент для навчання AI може частково допомагати, але з тією якістю коду, яку наразі генерує штучний інтелект у режимі повного вайбкодингу, новачок не зможе засвоїти галузеві best practices і принципи якісної розробки.

Я б не рекомендував повністю покладатися на вайбкодинг – особливо початківцям. Можна використовувати AI для виконання окремих конкретних завдань, але розробник обов’язково має розуміти загальну архітектуру проєкту, щоби ухвалювати стратегічно правильні рішення.

З власного досвіду можу сказати, що навіть коли я працюю з AI, мені доводиться надзвичайно детально описувати архітектуру, взаємодію модулів і зв’язки між компонентами системи. Це потребує глибокого розуміння програмування, і людина без належного досвіду просто не зможе сформулювати такі запити належним чином.

Тому якісний вайбкодинг парадоксально вимагає від розробника досить високого рівня експертизи – потрібно розуміти, що саме запитувати і як оцінювати отриманий результат. Для новачка це може бути навіть складніше, ніж вивчити програмування традиційним шляхом.

Вайбкодинг категорично не підходить для проєктів зі складною архітектурою. Один із головних ризиків – це те, що AI може безконтрольно змінювати частини коду, які вже були ретельно відтестовані. Це створює необхідність перевіряти та перетестовувати код після кожної такої зміни, що суттєво знижує ефективність розробки.

На мою думку, вайбкодинг може бути корисним інструментом для розробки окремих ізольованих модулів. Але навіть у такому випадку програмісту все одно доведеться самостійно інтегрувати ці модулі в загальну архітектуру застосунку. Це дуже схоже на процес, коли ви замовляєте окремі деталі для пристрою, а потім власноруч здійснюєте фінальну зборку.

Ще одна суттєва проблема – AI робить багато помилок, особливо в нетипових або складних ситуаціях. Важливо розуміти, що розробник не може просто бездумно приймати всі зміни, запропоновані штучним інтелектом. Необхідно критично аналізувати кожну модифікацію коду й оперативно виправляти неоптимальні рішення, інакше в підсумку ви отримаєте надзвичайно забагований проєкт.

Це створює парадоксальну ситуацію: щоб ефективно використовувати вайбкодинг, розробник має бути достатньо досвідченим, щоб виявляти та виправляти недоліки в згенерованому коді.

А отже, вайбкодинг навряд чи стане «чарівною паличкою» для бізнесу чи панацеєю для новачків у програмуванні.

Щодо безпеки ПЗ – тут також існують серйозні ризики. AI-генератори коду навчаються на загальнодоступних репозиторіях, і можуть відтворювати поширені вразливості, які присутні в навчальних даних. Без належної експертизи з кібербезпеки, вайбкодинг може ненавмисно вносити в код серйозні вразливості.

На мою думку, зараз вайбкодинг – це більше хайп, ніж революційна технологія, яка змінить галузь. Так, ми бачимо, що з використанням AI кількість написаного коду зростає експоненційно, але цей код однаково потрібно буде комусь підтримувати, вдосконалювати та масштабувати.

Я прихильник використання AI як помічника або напарника в розробці, але категорично проти підходу, коли ви повністю довіряєтесь «вайбу» і віддаєтесь на розсуд штучного інтелекту. Щоб ефективно використовувати AI, розробник обов’язково повинен чітко розуміти, що саме він робить і яку ціль хоче досягти.

Це можна порівняти з навігаційною системою в автомобілі. GPS може чудово прокладати маршрути й попереджати про затори, але ви все одно повинні вміти керувати автомобілем і знати правила дорожнього руху. Якщо GPS пропонує повернути на закриту дорогу або просто в озеро – відповідальність за ухвалення правильного рішення лежить на водії. Так само й у вайбкодингу: AI пропонує варіанти, але програміст мусить самостійно оцінювати їхню доцільність і коректність.

До речі, якщо тема вайбкодингу цікава для вас, раджу переглянути нещодавнє відео досвідченого програміста та автора навчальних курсів з програмування Максиміліана Шварцмюллера:

• Нагадаємо, раніше фахівці українських IT-компаній поділились думками щодо того, скільки коду в майбутньому писатиме ШІ, чи становить він загрозу для розробників та які навички варто розвивати вже зараз, щоб бути на висоті в епоху штучного інтелекту.