ИИ-программирование сегодня существует в двух сценариях: как вайб-кодинг и как AI-driven-разработка. Создатель проекта «Битрикс24 / Университет» Евгений Шеленков рассказал, чем отличается одно от другого, когда и что применяется.
Почему есть два направления
Нейросети снизили барьер входа в разработку, и теперь создать программу может любой. При этом есть профессиональные разработчики, которые могут писать код самостоятельно, а могут использовать ИИ-технологии для ускорения. Разница между этими двумя группами пользователей нейросетей, их целями и результатами довольно большая.
Создатель проекта OpenClaw Питер Штайнбергер высказал мнение, что термин «вайб-кодинг» обесценивает работу профессиональных разработчиков, которые используют нейросети для профессиональной работы. Схожим мнением поделился основатель проектов DeepLearning.AI и Coursera и бывший исследователь Google Brain Эндрю Ын.
При этом «вайб-кодинг» как термин уже крепко закрепился, например, он уже получил статус «Слово года» по версии онлайн-словаря Collins. Получается, что сейчас есть специализированное ИИ-программирование и ИИ-разработка непрофессионального уровня.
Вайб-кодинг — для стартапов и личных проектов
Если человек использует нейросети для небольших персональных проектов и черновых версий продукта, это можно назвать вайб-кодингом. Это отличается от того, что делают бизнес-разработчики, потому что чаще всего при вайб-кодинге пользователь не разбирается в работе программы глубоко. Почти весь процесс состоит из запросов к машине и проверке результата.
Вайб-кодинг — подходящий инструмент, когда пользователю нужно создать приложение для личного пользования. Например, дашборд или таск-трекер для отслеживания своих бизнес-задач. Такие задачи удобнее выполнить самому, чем обращаться к программистам: когда человек хорошо знает контекст своей ситуации, то и итоговая программа будет точнее закрывать потребности.
Другой возможный сценарий использования вайб-кодинга — в стартапах. Для быстрых проверок гипотез не нужен сложный сервис с продуманной архитектурой. Экономичнее будет создать быстрое простое приложение, которое будет выполнять задуманные функции: а если идея окажется удачной, то имеет смысл построить надежный план ее исполнения, заранее подумав о возможных масштабировании и гибкости к переменам.
Есть еще один вариант, когда вайб-кодинг приносит пользу. В цифровых продуктах с возможностью подключения самостоятельно созданных расширений можно создать приложение с помощью нейросетей и добавить функции, которых не хватает в работе.
Лучше всего, если такие приложения можно создать на специально подготовленных платформах, таких как Вase44 или «Битрикс24 Вайбкод». Платформы вайб-кодинга помогают людям без глубоких технических навыков направлять нейросети и получать более предсказуемый, надежный результат.
AI-driven development — для профессиональной разработки
Если вайб-кодинг помогает быстро собрать личный проект или прототип, то AI-driven development — это более технический уровень работы с нейросетями. ИИ-агента используют как инструмент внутри профессионального процесса разработки. Человек отвечает за цель, архитектуру, ограничения, а нейросеть помогает ускорить путь от идеи до работающего решения.
Главное отличие в том, что профессиональный разработчик не только задает машине цель, но и заранее понимает, каким должен быть результат. Он думает о производительности, безопасности, поддержке. В этом случае ИИ не заменяет инженерное мышление, а усиливает — чем лучше человек понимает задачу, тем точнее он может направить нейросеть.
AI-driven-подход уместен в больших продуктах. Если приложение используют тысячи или миллионы людей, оно должно проходить максимально тщательную проверку. Сейчас в промышленной разработке ИИ постепенно становится частью большого процесса: сначала формируются требования и спецификации, затем машина помогает писать код, а после этого результат проверяется, дорабатывается и корректируется.
Роль профессионального разработчика тоже меняется. Он меньше похож на человека, который вручную пишет каждую строку кода, и больше — на архитектора. Его обязанностью является проверить работу ИИ и принять инженерные решения там, где нейросеть может ошибиться. Поэтому в AI-driven-разработке профессиональные знания становятся еще важнее.
Какой способ лучше
Нельзя выбрать какой-то один подход и оставить только его, потому что вайб-кодинг и AI-driven-разработка решают разные задачи, и их используют разные люди.
Вайб-кодинг лучше подходит для личных целей, стартапов и проверки гипотез. Этот инструмент может применять любой человек, в том числе без технического бэкграунда.
Но нейросеть может работать не так, как ожидает человек. Например, сделать одну часть задачи и не сделать другую. Разработчики лучше понимают принципы функционирования искусственного интеллекта, умеют направлять модели и проверять качество результатов.
AI-driven-разработка имеет место в серьезных коммерческих продуктах. Ее используют профессиональные инженеры, которые могут проверить и исправить получившиеся продукты. При этом в бизнес-разработке вайб-кодинг тоже приносит пользу, когда он применяется для проверки идей и создания тестовых приложений.
Поэтому оба подхода жизнеспособны, если применять их по назначению.
Время, когда нужно постоянно учиться
Скорость развития связанных с нейросетями технологий напоминает скоростной поезд. Даже опытные инженеры вынуждены постоянно учиться новому, потому что каждый месяц что-то меняется, и система работы тоже меняется. Для разработчиков это похоже на постоянную попытку догнать уходящий поезд, но и на других областях это тоже сказывается, потому что ИИ начинают применять почти везде. С одной стороны, такая постоянная гонка может пугать, с другой — помогает помнить, что развитие и обучение никогда не заканчиваются.
Можно сказать, что современные модели искусственного интеллекта стали геймченджером на рынке и в обычной жизни человека: даже если мы пока что не ощущаем влияния этих перемен, это не значит, что их нет. Поэтому лучшее, что мы можем сделать, — готовиться и учиться жить в новом мире уже сейчас.