В 2025 году технологическая отрасль переживает серьезный кризис, который особенно остро сказывается на младших разработчиках. Сокращение открытых вакансий более чем на 70% в Соединенных Штатах и массовые увольнения — эти тенденции создают непростые условия для входа в индустрию. В попытке быстро адаптироваться к реалиям жесткого рынка труда все больше новичков обращаются к так называемому vibe coding — методу, который обещает создавать приложения с помощью искусственного интеллекта без глубокого изучения программирования. Однако, эта иллюзорная легкость работы с AI оборачивается большими проблемами как для самих разработчиков, так и для индустрии в целом. Суть vibe coding заключается в полном доверии искусственному интеллекту при написании кода.
Разработчики практически не пишут код самостоятельно, не занимаются глубокой отладкой, а полагаются на генерацию AI и повторяют команды до тех пор, пока результат не «пойдет по настроению». Такой подход вырос из идеи, предложенной Андреем Карпати для быстрого создания прототипов, однако сейчас он приобрел другое значение — многие воспринимают vibe coding как полноценный метод разработки. Проблема в том, что vibe coding отрывает младших разработчиков от фундаментального понимания процессов программирования. Вместо того чтобы учиться решать задачи, они лишь копируют сгенерированный AI код, не разбираются в нем, не способны самостоятельно искать и устранять ошибки. Это приводит к появлению целого поколения «псевдо-разработчиков», которые вроде могут создавать приложения, но не имеют навыков обслуживания и улучшения своих продуктов.
Исследования подтверждают разрыв между восприятием эффективности такого подхода и реальными результатами. В 2025 году METR-исследование показало, что, хотя разработчики чувствуют себя на 20% продуктивнее при использовании AI, фактически их производительность снижается на 19%. Расхождение почти в 40% подчеркивает, что многие позитивные отзывы об использовании AI для кодинга основаны на ложных иллюзиях, а не на объективных данных. Основная причина снижения эффективности — необходимость больших затрат времени на проверку и отладку кода, созданного ИИ. Только 39% AI-сгенерированного кода принимается без доработок.
Многие моменты приходится переписывать или переделывать, что нивелирует преимущество быстрого создания программных решений. Когда vibe coding приводит к катастрофическим сбоям, последствия становятся еще более заметны. Примером служит история инди-разработчика, создавшего SaaS-продукт полностью с помощью AI. На первый взгляд, все выглядело удачно, однако вскоре появились сбои: утечка данных, обман системы подписок, нарушение безопасности. Не понимая внутренней логики кода, разработчик оказался бессилен исправить ошибки.
В итоге проект был закрыт навсегда, а имя vibe coding получило негативную окраску среди профессионального сообщества. Эксперты предупреждают о серьезных рисках, связанных с безопасностью такого кода. AI часто генерирует уязвимости: от SQL-инъекций до несогласованных проверок безопасности и хранения конфиденциальных ключей в открытом виде. Этот «идеальный шторм» является прямой угрозой как качеству продуктов, так и репутации компаний, которые используют AI без должной экспертизы. Еще одно осложнение — эффект «волшебного колодца желаний».
Работа с AI-программами похожа на возможность получить практически любую требуемую функцию мгновенно, задавая простые запросы. Но качество результата полностью зависит от того, насколько точным и грамотным является запрос. Парадокс заключается в том, что чтобы грамотно использовать AI, нужно уже обладать глубокими знаниями в программировании. Те, кто эти знания имеют, используют AI в роли помощника, а не заместителя. Для новичков же это порочный круг: недостаток опыта мешает научиться эффективно пользоваться инструментом, а reliance на AI препятствует развитию самостоятельных навыков.
Упадок уровня навыков среди младших разработчиков становится очевидным. Отсутствие умения отлаживать, понимания архитектурных решений, неспособность проверить качество и безопасность кода, — эти «пробелы» в знаниях делают vibe coding крайне рискованным для карьерного роста. Профессионалы уже констатируют, что в условиях конкурентного рынка первыми под увольнение попадут как раз такие «псевдо-разработчики». Кроме того, даже если vibe-coded приложения изначально работают, со временем они накапливают огромный технический долг. Неоптимизированный, плохо структурированный и слабо документированный код становится кошмаром для поддержания.
Быстрая генерация приводит к пропуску крайних случаев, ухудшению производительности и росту рисков безопасности. Долгосрочные последствия выглядят особенно устрашающе, учитывая, что через несколько лет новые разработчики столкнутся с «древними» AI-кодом, который придется «раскопать» и понять, не имея первоначального контекста. Контекст передачи знаний в индустрии тоже серьезно пострадал с появлением AI-инструментов. Традиционные модели наставничества и детального объяснения принципов разработки начали рушиться: зачем объяснять, если AI может моментально решить задачу? Результатом становится поколение, которое умеет только «прогонять» задачи через AI, но не понимает технической сути и не способно решать проблемы в нестандартных ситуациях. Повсеместный хайп вокруг vibe coding подпитывается желанием быстро и безболезненно войти в IT и заработать.
Однако многие истории успеха — лишь маркетинговый трюк или попытка продать обучение и курсы по AI. Настоящие специалисты настораженно относятся к тому, что многие новички без опыта продают иллюзию прогресса и быстрого результата. Существует парадокс, который хорошо заметили профессионалы: vibe coding оказывается полезен лишь тем, кто уже умеет программировать, а новичкам мешает развиваться. Они либо не могут грамотно сформулировать запрос, либо не могут оценить корректность и безопасность предлагаемого решения. Таким образом, цикл зависимости только усугубляется.
Создатель термина vibe coding, Андрей Карпати, подчеркивал, что это всего лишь концепция для быстрых, одноразовых проектов выходного дня, и что управлять такими кодами становится сложно. Но в реальности термин трансформировался в оправдание лени и отказа от фундаментального обучения. Наблюдается также эффект рекурсивного обучения, когда AI создается и обучается на основе кода, написанного другими AI-пользователями, которые сами не всегда понимают, что создают. Подобно фотокопированию копии, качество и глубина понимания кода постепенно снижается, что в долгосрочной перспективе может привести к серьезным проблемам в надежности и безопасности софта. В конечном итоге, vibe coding оказывается дорогим удовольствием.
Финансовые затраты на подписки и инструменты, пустое время, потраченное на исправление ошибок, неразвитие реальных навыков — все это формирует тяжелую нагрузку на разработчиков и компании. Оптимальный путь — рассматривать AI не как полноценный заменитель, а как инструмент, помогающий поднимать продуктивность. Лучшие разработчики используют AI в режиме помощника, внимательно проверяют и понимают генерируемый код, постоянно развивают свои базовые навыки и не забывают о полноценной самостоятельной работе. Поддержание баланса между использованием AI и углубленным изучением программирования — ключ к устойчивой и успешной карьере. Сейчас индустрия становится более требовательной и ориентируется на опытных специалистов, способных решать настоящие сложные задачи, а не просто создавать шаблонный код с помощью AI.
Для младших разработчиков важно усваивать основы, чтобы становиться не просто исполнителями, а полноценными инженерами. Количество приложений выросло в десять раз, а конкуренция — в сто. В таких условиях невозможно выделиться, полагаясь только на быстрый кодинг с AI. Именно глубокие знания, способность критически мыслить и адаптироваться к меняющимся требованиям рынка делают разработчика востребованным и успешным. Резюмируя, vibe coding — это заманчивый, но крайне опасный тренд, который приводит к деградации навыков, росту технического долга, снижению безопасности и потере карьерных перспектив.
Настоящий успех в программировании достигается именно через постоянное обучение, развитие и умение эффективно сочетать AI с глубоким пониманием, а не через попытки заменить знания иллюзорной скоростью. Для младших разработчиков важно помнить, что коротких путей к мастерству не существует, и только фундаментальное образование и опыт позволят им построить прочную карьеру в быстро меняющемся мире технологий.
