К содержимому
AI и данные

Vibe coding — разработка в диалоге с AI

Способ писать код, описывая задачу словами и принимая предложенное AI. Ускоряет прототипы и опасен там, где результат никто не проверяет.

Также встречается как: вайб-кодинг, AI-разработка

Коротко. Vibe coding — работа над кодом преимущественно через диалог с AI-инструментом: разработчик описывает, что нужно, и правит результат, вместо того чтобы писать всё вручную.

Где это действительно ускоряет

Прототипы и проверка гипотез. Собрать работающую версию за вечер и показать людям — ровно то, что нужно на стадии MVP.

Знакомый результат в незнакомом стеке. Порог входа в новую технологию падает кратно.

Рутина. Формы, разбор данных, интеграции по документации, миграции, тесты по образцу.

Разбор чужого кода. Объяснение незнакомого проекта — одно из самых надёжных применений.

Где это опасно

Там, где ошибку не видно сразу: права доступа, обработка денег, персональные данные, миграции базы. Сгенерированный код выглядит уверенно ровно так же, как написанный со знанием дела, — как и любой ответ модели.

Второй риск — накопление технического долга без осознания: код есть, работает, но никто в команде не понимает, как именно.

Зачем фаундеру

Это реальный рычаг скорости на ранней стадии, особенно для фаундера без технического партнёра. Но он не отменяет двух вещей: кто-то должен понимать, что попало в продукт, и результат должен проверяться на реальных сценариях.

Практическое правило: чем дороже ошибка, тем больше человеческого контроля. Лендинг и внутренняя утилита — можно почти свободно. Оплата и доступы — только с проверкой.

Разобрать это на своём проекте

Мы доводим идеи фаундеров до работающего MVP за долю в компании. Расскажите про свою — посмотрим на цифры вместе.

Оставить заявку

Рядом в словаре

AI-агент

Система, где модель не просто отвечает, а вызывает инструменты, выполняет шаги и добивается цели. Отличается от чат-бота наличием действий.

Технический долг

Осознанно упрощённые решения, которые ускоряют сегодня и замедляют завтра. На ранней стадии это нормальный инструмент, если долг записан.

LLM

Модель, обученная предсказывать следующий фрагмент текста и научившаяся на этом отвечать, писать код и рассуждать. Основа современных AI-продуктов.

Векторная база

База данных, которая хранит векторы и быстро находит ближайшие к запросу. Инфраструктурный слой поиска по смыслу и RAG-систем.

Галлюцинация

Правдоподобный, но неверный ответ модели: несуществующие факты, ссылки и цитаты. Свойство технологии, а не поломка, — с ним работают, а не чинят.

Дистилляция

Обучение компактной модели на ответах крупной, чтобы получить близкое качество на узкой задаче за меньшие деньги и с меньшей задержкой.