Фундаментальным вызовом при использовании Vibe-Coding является преодоление семантического разрыва - пропасти между ментальной моделью разработчика и внутренними представлениями языковой модели. LLM не «понимает» бизнес-логику в человеческом смысле; она предсказывает последовательности символов, которые с высокой вероятностью соответствуют промпту. Поэтому неудачи часто вызваны недостаточным онтологическим выравниванием - отсутствием общего, четко определенного словаря.
| Уровень выравнивания | Задача разработчика | Пример эффективного промпта |
|---|---|---|
| Терминологический | Установить общий словарь для ключевых сущностей | "В нашем контексте: 'ордер' - это заявка на бирже. Сгенерируй SQL-схему..." |
| Концептуальный | Определить сущности, их атрибуты и связи | "Есть сущности: Пользователь, Заказ. Заказ принадлежит пользователю. Опиши REST API..." |
| Поведенческий | Описать бизнес-правила и процессы | "Правило: При отмене заказа должен быть создан задача на возврат средств. Сгенерируй код сервиса..." |
| Техника | Описание | Пример применения |
|---|---|---|
| Контекстуальная загрузка | Предоставление модели фрагментов документации или кода | "Вот схема БД. На основе этого создани DTO-объект для ответа API." |
| Пошаговая рационализация | Принуждение модели явно озвучить понимание задачи | "Сначала опиши, какую функцию должен выполнять модуль. Затем сгенерируй код." |
| Итеративное уточнение | Предоставление примеров желаемого поведения | "Функция должна работать так: для ввода '+7 (999)...' выводить '7999...'. Напиши реализацию." |
Таким образом, успешный Vibe-Coding - это дисциплина совместного построения контекста. Разработчик должен встроить модель в концептуальный мир проекта, сделав диалог точным и продуктивным инженерным процессом.