В последние годы мир программирования переживает настоящую революцию — использование искусственного интеллекта для генерации кода становится нормой. Концепция, известная как «vibe coding», особенно активно набирает обороты в 2025 году. Термин был введен Андреем Карпати и обозначает процесс создания программного кода посредством естественного языка — достаточно просто описать нужную функциональность, и крупные языковые модели (LLM) предложат готовый работающий код. Несмотря на все преимущества, этот подход несет и серьезные риски, связанные с безопасностью приложений, что требует особого внимания разработчиков, инженеров по безопасности и менеджеров проектов. Vibe coding превращает создание ПО в интерактивный процесс, где описание задачи на естественном языке становится исходной точкой для AI-системы.
Это не только ускоряет проектирование прототипов, но и открывает возможности для тех, кто ранее не владел глубокими техническими знаниями. Примером успешного применения является проект Fly.Pieter.com, в котором за считанные часы был создан трехмерный браузерный симулятор полетов с помощью таких инструментов, как Cursor и Claude. Проект привлек десятки тысяч игроков и заработал несколько тысяч долларов в месяц на рекламных доходах.
Более того, около четверти стартапов на площадках вроде Y Combinator уже активно используют AI для создания ключевых функциональных блоков программных продуктов. Однако динамика и комфорт работы с vibe coding породили целую группу скрытых угроз, называемых исследователями «тихими убийцами» — это уязвимости, способные пройти мимо стандартных тестов и систем контроля качества. Часто код, сгенерированный ИИ, идеально справляется с функционалом, но несет в себе ошибки безопасности, которые сложно выявить традиционными средствами. Типичные проблемы — неправильное хранение паролей, отсутствующий многофакторный доступ, уязвимости, связанные с неправильной валидацией данных, тайминг-атаки на проверку токенов и многое другое. Важно подчеркнуть, что такие уязвимости не вызваны только неосторожностью пользователя, а обусловлены особенностями обучения моделей на огромных объемах данных с несистемным подходом к безопасности.
В основе проблемы лежит то, что языковые модели по своей природе ориентированы на завершение задачи, а не на автоматическую защиту. ИИ просто генерирует код, исходя из запроса пользователя. Если в запросе не заложены требования по безопасности, модель просто их игнорирует. Более того, многие модели могут предлагать устаревшие библиотеки или шаблоны с плохими практиками. Примером служит ситуация, когда при запросе «создать форму для входа» код содержит хранение паролей в открытом виде и отсутствует защита от попыток подбора пароля.
Для борьбы с этими ограничениями эксперты рекомендуют не только тщательно формулировать запросы с акцентом на безопасность, но и применять комплексную методологию, включающую многоэтапное взаимодействие с AI. Это значит сначала сгенерировать базовый вариант, затем запросить у модели аудит и анализ кода с упором на уязвимости. Подключение специализированных инструментов статического и динамического анализа, таких как Snyk, SonarQube или GitGuardian, позволяет автоматизировать поиск проблем. В то же время критически важен экспертный человеческий аудит, так как ни одна система автоматизации не способна гарантировать 100% безопасность. Различные AI-системы показывают разные уровни зрелости в работе с безопасностью.
Например, Claude обычно выдает более сдержанные рекомендации и зачастую сразу комментирует потенциальные риски, тогда как GPT-4 требует четких подборок и инструкций, включающих OWASP Top 10 и другие стандартные установки. Cursor AI отлично справляется с обеспечением безопасности при доработке уже существующего кода, в режиме реального времени выявляя проблемы. Параллельно с технологическими вызовами растет законодательное давление. Новый Регламент Европейского Союза об искусственном интеллекте (EU AI Act) классифицирует некоторые случаи использования vibe coding как «высокорисковые» системы. Это требует проведения оценки соответствия, документирования участия AI в процессе написания кода и ведения аудита.
Такие требования направлены на повышение прозрачности, снижение рисков и защиту конечных пользователей. Безопасное использование vibe coding предполагает выработку серьезных внутренних стандартов и протоколов в компаниях. Среди них — создание шаблонов безопасных запросов, обязательное повторное тестирование, разделение прав доступа и контроль за тем, кто и как может обращаться к AI-системам. Многоуровневая система допусков и «гайды» для неглубоко технических сотрудников помогают снизить количество случайно уязвимого софта, созданного в непроверенных условиях. Другой ключевой момент — признание того, что vibe coding не отменяет традиционного программирования и инженерной культуры.
Лучшие компании используют AI как инструмент, дополняющий, а не заменяющий специалистов. AI берет на себя рутинные задачи и шаблоны, позволяя инженерам сосредоточиться на архитектуре, интеграции и обеспечении безопасности. Такой «гибридный» подход дает максимальную отдачу, гарантируя высокое качество и устойчивость продуктов. Дополнительным вызовом становится парадокс доступности и безопасности. С одной стороны, vibe coding делает разработку доступной и понятной широкому кругу пользователей и бизнес-заказчиков.
С другой — отсутствие знаний о нюансах безопасности повышает системные риски. Решением становится организация рабочих потоков с четкой зоной ответственности и внедрение обучения по вопросам безопасности на всех уровнях. Эксперты рекомендуют строить процессы вокруг следующих принципов: безопасность должна быть заложена изначально; автоматизация тестирования требует комплексного подхода; человеческое участие — обязательный этап; прозрачность и соответствие новым регуляциям — неотъемлемая часть стратегии. Только при сочетании этих факторов vibe coding станет надежным и эффективным инструментом создания программных продуктов нового поколения. В заключение важно подчеркнуть, что потенциал vibe coding огромен.
Он меняет традиционное программирование, ускоряет разработку и расширяет границы возможного. Однако без серьезного отношения к безопасности любые скорости трансформации могут обернуться дорогостоящими сбоями и утечками данных. Поэтому успешные организации 2025 года — это те, кто осознанно и профессионально интегрирует AI в свои процессы, строит надежные рамки и обеспечивает баланс между инновациями и защитой.
