Мир программирования никогда не стоял на месте. Для специалистов IT-сферы постоянное обновление знаний и навыков стало нормой, особенно в эпоху стремительного внедрения искусственного интеллекта. Самыми заметными изменениями сегодня можно назвать появление крупных языковых моделей (Large Language Models, LLMs) и их ролей в преобразовании подходов к разработке программного обеспечения. Эти инструменты уже успели вызвать одновременно смесь тревоги и энтузиазма, ведь они не только облегчают работу, но и ставят новые вызовы перед профессионалами отрасли. Основой для понимания текущих изменений является концепт «vibe coding».
В те времена, когда появились удобные фреймворки и облачные вычисления стали общедоступными, создавать минимально жизнеспособный продукт (MVP) стало проще и быстрее. С приходом агентных инструментов кодирования, таких как Claude Code, процесс разработки MVP ускорился до считанных дней. Однако есть подвох — если полностью доверять ИИ и не уделять должного внимания проверке и контролю результатов, разработка сводится к своеобразному «vibe coding», когда продукт создается на уровне атмосферы или настроения, а не строгих инженерных практик. Это позволяет быстро получить рабочий прототип, но несет риски ухудшения качества и непродуманности архитектуры. Компании, занимающиеся созданием и масштабированием программного обеспечения, часто сталкиваются с дилеммой: как использовать технологии ИИ для повышения продуктивности, не потеряв при этом контроль над сложностью и надежностью продукта.
В начале разработки ИИ действительно способствует заметному скачку эффективности — он генерирует код, ускоряет тестирование, помогает с документацией и дебагом. Но по мере роста продукта и усложнения его архитектуры влияние ИИ в области написания кода начинает снижаться. Это связано с тем, что развитие продукта требует координации большего числа процессов, внимания к интеграции множества систем, управлению большими потоками данных и соблюдению нормативных требований. Выход из стартовой точки – это переход от чистого кода к инженерной культуре производства и эксплуатации продукта. Такой этап часто называют «production engineering» — он заключается в том, чтобы не просто создать работающий продукт, а обеспечить его стабильность, масштабируемость и способность выдерживать нагрузки в условиях реального рынка.
Именно здесь появляются новые сложности, которые пока не так легко автоматизировать с помощью ИИ. Например, в масштабируемых платформах для финансовых транзакций, таких как Road.io, ежегодные затраты на инженерное сопровождение могут достигать нескольких миллионов долларов, несмотря на внедрение ИИ. Важным аспектом на этом этапе становится взаимодействие с конечными пользователями и клиентская поддержка. Инструменты искусственного интеллекта помогают обрабатывать значительную часть запросов и жалоб, снижая нагрузку на специалистов.
По статистике, более 60 процентов обращений в службу поддержки таких компаний уже решаются ИИ самостоятельно. Это экономит время и ресурсы, позволяя инженерам фокусироваться на более сложных задачах. Однако нельзя забывать, что инфраструктура для масштабных систем требует сложного планирования и внимания к множеству деталей. Быстрый и простой подход «вибе кодинга» здесь уже неприменим. Настоящее производство программного обеспечения – это ремесло, которое требует глубокой экспертизы, специализированных инструментов и надежных процессов.
По мере развития экосистемы становится понятно, что кодирование будет всё больше переходить в «артезианское» использование — с акцентом на качество, сопровождение и интеграцию. Что же ожидать в будущем? Агентные процессы кодирования на базе ИИ останутся значимой частью разработки новых идей и стартапов. С их помощью будет создаваться большинство новых программных продуктов, быстрыми темпами выходить на рынок и тестироваться. Но параллельно возрастут сложности с поддержкой таких продуктов, поскольку автоматическая генерация способствует быстрому накоплению «технического долга» и снижению читаемости кода. Продукты, созданные по методу vibe coding, будут часто попадать в так называемый режим SOS — состояния, когда необходимы экстренные меры для исправления проблем, особенно когда бизнес достигает зрелости и требуется надежность.
Именно на этом этапе критически важным становится выстраивание четкой коммуникации, определение общих терминов и стандартов, что помогает эффективно использовать ИИ как инструмент ассистирования. Архитектура и функциональное проектирование приобретут еще большую значимость. Прежде всего, важно понимать, какой именно продукт создается, и какие задачи он решает. ИИ, обученный на основе существующих моделей и шаблонов, отлично справляется с популярными стандартами, но испытывает затруднения при работе с уникальными и сложными системами. Поэтому лишь те команды, которые сумеют грамотно сочетать автоматизацию и человеческий контроль, смогут сохранить конкурентоспособность.
Несмотря на гиперболизированный шум вокруг ИИ и «вибе кодинга», реальность значительно сложнее и интереснее. Новые технологические инструменты приносят как вызовы, так и огромные возможности для инноваций и оптимизации. В конечном итоге, выживут те, кто готов ценить и развивать уникальные человеческие качества — креативность, изобретательность и настойчивость. Искусственный интеллект не устраняет необходимость в мастерстве, он лишь меняет правила игры в программной инженерии. Переход от vibe coding к искусству ремесленного production engineering отражает эволюцию современных IT-компаний: сначала быстрое создание прототипов и минимальных продуктов, а затем тщательное масштабирование, надежность и высокое качество.