ISRPO/Лекции/Vibe_Coding/Vibe_Coding_AI.md

Vibe-Coding с ИИ: программирование в диалоге с моделью

Vibe-Coding с использованием искусственного интеллекта можно формально определить как интерактивную модель разработки программного обеспечения, при которой программист применяет генеративную языковую модель (LLM) для итеративного уточнения требований, генерации кода и его улучшения в процессе диалога. В отличие от классического программирования, где входными данными являются формализованные спецификации, здесь активно используются частично сформулированные запросы, эвристики и обратная связь от разработчика.

С точки зрения когнитивной науки, данный подход снижает нагрузку на рабочую память программиста. Вместо одновременного удержания архитектуры, синтаксиса и бизнес-логики, часть когнитивных операций делегируется ИИ. Это особенно полезно для начинающих разработчиков, у которых ещё не автоматизированы базовые паттерны. Например, при написании REST API на Python новичок может запросить у модели «пример минимального CRUD-сервиса на FastAPI», получив рабочий каркас за секунды.

Таблица 1. Сравнение традиционного кодинга и vibe-coding с ИИ

            ___________________________________________________________________________
            | Критерий                  | Традиционный подход | Vibe-Coding с ИИ      |
            |___________________________|_____________________|_______________________|
            | Источник решений          | Документация, опыт  | Диалог с моделью      |
            |___________________________|_____________________|_______________________|
            | Скорость прототипирования | Низкая–средняя      | Высокая               |
            |___________________________|_____________________|_______________________|
            | Порог входа               | Высокий             | Ниже среднего         |
            |___________________________|_____________________|_______________________|
            | Когнитивная нагрузка      | Высокая             | Сниженная             |
            |___________________________|_____________________|_______________________|
            | Риск ошибок               | Контролируемый      | Повышен без валидации |
            |___________________________|_____________________|_______________________|

Практический пример: начинающий frontend-разработчик хочет реализовать форму авторизации. В классическом подходе он изучает HTML, CSS, JavaScript, затем документацию фреймворка. В vibe-coding с ИИ он формулирует запрос: «Сгенерируй простую форму логина на React с валидацией email». Полученный код может быть сразу запущен и затем итеративно улучшен (добавление стилей, обработки ошибок).

Однако важно отметить, что ИИ не выполняет семантическую валидацию бизнес-требований. Например, модель может корректно сгенерировать SQL-запрос, который будет уязвим к SQL-инъекциям, если разработчик не указал требования по безопасности. Поэтому vibe-coding должен сопровождаться обязательной проверкой результата.

Таблица 2. Типовые задачи и роль ИИ

            _______________________________________________________________________________
            |      Задача        |        Роль ИИ          |         Ограничения          |
            |____________________|_________________________| _____________________________|
            | Генерация шаблонов | Высокая эффективность   | Возможны устаревшие паттерны |
            |____________________|_________________________| _____________________________|
            | Объяснение кода    | Поддержка обучения      | Упрощение деталей            |
            |____________________|_________________________| _____________________________|
            | Рефакторинг        | Предложения альтернатив | Нет знания контекста проекта |
            |____________________|_________________________| _____________________________|
            | Поиск ошибок       | Подсказки               | Не гарантирует полноту       |
            |____________________|_________________________| _____________________________|

С научной точки зрения, vibe-coding с ИИ можно рассматривать как систему «человек-в-петле» (human-in-the-loop). Человек формирует цель, ИИ предлагает решение, человек оценивает и корректирует. Для начинающих это особенно ценно, так как ускоряет формирование ментальных моделей программирования и снижает фрустрацию на ранних этапах обучения.

Тем не менее, чрезмерная зависимость от ИИ может замедлить развитие фундаментальных навыков. Рекомендуется использовать vibe-coding как вспомогательный инструмент: анализировать сгенерированный код, переписывать его вручную и сопоставлять с официальной документацией.

В результате vibe-coding с ИИ представляет собой эффективный образовательный и практический метод для новичков при условии соблюдения инженерной дисциплины и критической оценки результатов.