Краткая история «вайб-кодинга»

TThe Coding Koala
Computing/SoftwareManagementInternet Technology

Transcript

00:00:00В начале Бог сотворил небо и землю, кажется, я начал слишком рано, в начале
00:00:06инженеры использовали нули и единицы, а потом устали писать цифры и создали ассемблер, затем
00:00:11они устали от ассемблера и создали языки программирования, а когда устали
00:00:16писать код вообще, они создали ИИ, чтобы он писал код за них, и тогда у них начался
00:00:21и у них начался экзистенциальный кризис из-за всего этого, поэтому, чтобы понять, как зародилось это «вейп-кодинг»
00:00:26зарождения, нам нужно вернуться в 2021 год, когда GitHub впервые выпустил нечто под названием Copilot, ИИ-инструмент
00:00:33который был встроен в ваш редактор кода и по сути помогал дополнять ваш код. Он был действительно
00:00:38полезен, но на тот момент это был всего лишь инструмент автодополнения для разработчиков.
00:00:43А затем, в конце 2022 года, появился ChatGPT, и всё стало действительно интересным, потому что теперь
00:00:49впервые в истории вы могли просто описать то, что хотите, на простом английском языке, и ИИ
00:00:55выдавал вам код. Люди начали копировать и вставлять целые куски кода в свои проекты, не до конца
00:01:00понимая, что они делают, и, как ни странно, многое из этого просто работало. Все так делали, но
00:01:07никто не мог подобрать слово для того, что они делали. Но это было только начало. Сначала разработчики
00:01:13всё ещё в основном копировали код из вкладки браузера в свой редактор, но потом некоторые из лучших умов
00:01:18в тех-сфере подумали: почему бы просто не внедрить ИИ прямо в редактор кода? И целая волна инструментов появилась
00:01:25за очень короткое время. В 2023 году был запущен Cursor, и он по-настоящему изменил рабочий процесс
00:01:31каждого разработчика. Теперь это было уже не просто автодополнение: ИИ-инструменты могли понимать всю вашу кодовую базу, и вы могли
00:01:38описать то, что вам нужно, на простом языке прямо в редакторе, и он работал над кодом как настоящий
00:01:43разработчик. К 2024 году такие модели, как Claude, стали на удивление хорошо рассуждать над большими, сложными проектами,
00:01:50и разработчики стали тратить меньше времени на печатание и больше на простое общение
00:01:55со своим программным обеспечением. А затем, в 2025 году, появились революционные ИИ-агенты для кодинга, такие как Claude Code. Теперь вместо
00:02:02того, чтобы просить ИИ написать одну функцию за раз, вы могли попросить его создать целые фичи. Это было похоже на то, как если бы
00:02:08разработчик сидел внутри вашего компьютера, а вы просто выдавали ему задачи для выполнения. И примерно
00:02:14в то же время повсюду начал витать очень важный вопрос: если вы не понимаете код,
00:02:19на котором работает ваше приложение, вы вообще занимаетесь кодингом? Ни у кого ещё не было четкого ответа, но кто-то собирался
00:02:25дать этому явлению название. В феврале 2025 года Андрей Карпатый, соучредитель OpenAI и бывший глава ИИ в Tesla,
00:02:35опубликовал в X пост, который взорвал интернет самым заметным образом. Он писал о том,
00:02:40как он создавал программное обеспечение, просто “ловя вайб” с ИИ, едва читая код, в основном просто принимая
00:02:45то, что он предлагал, и слегка поправляя его, когда что-то казалось не так. И он назвал это “вайб-кодингом”. Этот пост сделал
00:02:51действительно нечто мощное: он дал название тому, что миллионы людей уже делали, но для чего не было
00:02:56подходящего языка. В течение нескольких недель “вайб-кодинг” был повсюду, и, конечно, у людей были
00:03:02свои вопросы по поводу всего этого. Были люди, которые поддерживали этот тренд, и другие, которые были против
00:03:07него. Большинство утверждает, что проблема ИИ-сгенерированного кода в том, что в большинстве случаев он содержит уязвимости
00:03:12безопасности и плохо справляется с граничными случаями. И это действительно правда: ИИ-сгенерированный код может
00:03:19работать идеально до тех пор, пока не сломается в самый неподходящий момент, и вы понятия не имеете почему, потому что
00:03:24вы никогда не понимали, что вообще работает. И под всем этим скрывается более крупный и более
00:03:30неприятный вопрос: если следующее поколение разработчиков никогда не изучит основы, потому что
00:03:35ИИ просто всё делает за них, что станет с коллективными знаниями о том, как всё это на самом деле работает? Мы
00:03:41создаём поколение людей, которые умеют водить машину, но совершенно не имеют представления, как устроен двигатель?
00:03:47Это может быть нормально до тех пор, пока двигатель не сломается. Но есть и другая сторона истории.
00:03:52Каждый инструмент в истории, который упрощал жизнь, встречал точно такое же сопротивление. Фотография
00:03:59не убила живопись, калькуляторы не сделали математиков бесполезными, и, возможно, ИИ, берущий на себя
00:04:05скучную, механическую часть кодинга, просто освобождает людей, чтобы они могли сосредоточиться на по-настоящему интересных вещах: идеях,
00:04:11дизайне и решении задач. И если вы стали слишком зависимы от ИИ и хотите улучшить свои
00:04:18навыки, вы можете заглянуть на Code Crafters. Это платформа, где вы можете создавать
00:04:23интересные вещи самостоятельно, и поверьте мне, это поможет вам вырасти из разработчика в инженера.
00:04:28Ссылка в описании. Итак, после всего, что мы обсудили, возникает вопрос: куда это
00:04:34всё движется? Честно говоря, трудно сказать, и признаюсь, я, возможно, немного иронизирую, снимая видео
00:04:40под названием “История того, что всё ещё происходит”. Инструменты становятся значительно лучше,
00:04:46ИИ-агенты для кодинга, такие как Cursor, Claude Code и другие, теперь способны создавать целые функциональные возможности
00:04:52автономно. Но вот вопрос, на который ни у кого ещё нет четкого ответа, и это то, что я действительно
00:04:57хочу узнать: как вы думаете, по мере того, как ИИ становится всё лучше в написании кода, что на самом деле означает быть
00:05:02программным разработчиком? Дайте знать в комментариях, что вы думаете. Мне действительно любопытно, считаете ли вы,
00:05:08что это лучшее, что случалось с программированием, или медленно развивающаяся катастрофа, о которой мы пожалеем через пять лет.
00:05:13Если вам понравилось это видео, обязательно проявите поддержку, и увидимся в следующем!

Key Takeaway

Развитие от простого автодополнения в GitHub Copilot до автономных ИИ-агентов типа Claude Code трансформировало роль разработчика из писателя кода в проектировщика, использующего «вайб-кодинг» для создания функционала без досконального изучения каждой строки.

Highlights

  • GitHub Copilot, запущенный в 2021 году, стал первым инструментом ИИ, встроенным непосредственно в редактор кода для автодополнения.

  • В 2023 году редактор Cursor изменил рабочий процесс, позволив ИИ анализировать всю кодовую базу целиком.

  • В 2025 году ИИ-агенты, такие как Claude Code, перешли от написания отдельных функций к реализации целых функциональных возможностей.

  • Термин «вайб-кодинг» был популяризирован Андреем Карпатым в феврале 2025 года для описания процесса разработки, основанного на доверии к ИИ без глубокого анализа каждой строки кода.

  • Критики «вайб-кодинга» указывают на риски безопасности и непредсказуемость поведения кода в граничных случаях.

Timeline

Эволюция инструментов программирования

  • Инструменты кодинга эволюционировали от ручного написания кода до использования ИИ-агентов.
  • GitHub Copilot (2021) начал как инструмент автодополнения, а Cursor (2023) привнес понимание всей кодовой базы.
  • ИИ-агенты 2025 года, например Claude Code, выполняют целые задачи вместо написания отдельных фрагментов кода.

Технологический прогресс прошел путь от ассемблера до моделей, способных рассуждать о сложных проектах. Разработчики переключились с написания каждой строки на общение с ИИ. Современные инструменты позволяют делегировать выполнение целых фич, имитируя работу полноценного инженера внутри редактора.

Понятие «вайб-кодинга»

  • Андрей Карпатый ввел термин «вайб-кодинг» в феврале 2025 года.
  • Метод заключается в принятии предложений ИИ без детального чтения кода.
  • Термин дал название распространенной практике, для которой ранее не было определения.

Пост в социальной сети X описал опыт создания ПО через доверие к рекомендациям ИИ и минимальную корректировку результата. Этот подход стал популярным среди миллионов разработчиков, которые интуитивно использовали ИИ, но не могли идентифицировать свою методику работы.

Риски и перспективы использования ИИ

  • ИИ-сгенерированный код часто содержит уязвимости и плохо обрабатывает граничные случаи.
  • Отсутствие понимания основ работы кода создает риск потери фундаментальных инженерных знаний.
  • Исторические примеры показывают, что новые инструменты, облегчающие рутину, не делают профессионалов бесполезными.

Дискуссия вокруг ИИ в программировании разделена на опасения по поводу качества кода и веру в то, что освобождение от рутины поможет сосредоточиться на более важных идеях. Будущее профессии остается открытым вопросом, требующим переосмысления навыков, необходимых следующему поколению разработчиков.

Community Posts

View all posts