В эпоху бурного развития искусственного интеллекта и автоматизации программирования концепция Vibe Coding приобретает все большую популярность. Она предполагает такое взаимодействие с кодом, когда разработчик или даже не специалист чувствует «атмосферу» кода настолько, что будто прекращает концентрироваться на технических деталях, доверяя ИИ полностью написание программных компонентов. Такой подход радикально меняет разработку, ускоряя создание продуктов и расширяя круг людей, способных создавать программное обеспечение. Вместе с этим возрастает и опасность возникновения серьезных уязвимостей, поскольку удаление человека от непосредственного написания и проверки кода увеличивает шанс внедрения ошибок и брешей в безопасность. Именно здесь на помощь приходят так называемые правила или rules files — специальные инструкции, которые направляют генерацию кода ИИ, повышая его качество и безопасность.
Современные инструменты на базе больших языковых моделей уже используются для написания кода – от GitHub Copilot до целого ряда расширений IDE. Несмотря на впечатляющие возможности, исследования показывают, что от четверти до почти трех четвертей сгенерированного кода содержит потенциально опасные уязвимости. Настороженность вызывает и тенденция, когда программисты излишне доверяют искусственному интеллекту, не подвергая автоматически созданный код тщательному аудиту. В контексте же Vibe Coding такие риски обостряются, ведь большое количество людей, не обладающих глубокими знаниями в программировании, становится авторами сложных продуктов. Примером служат случаи, когда софт от стартапов или SaaS-компаний, созданный с активным использованием vibe coding, имел критические ошибки: жёстко закодированные секреты, отсутствие проверок аутентификации и авторизации.
Подобные уязвимости легко превращают приложение в лакомый кусок для злоумышленников. В условиях стремительного развития ИИ подходы к обеспечению безопасности программного обеспечения подвергаются трансформации. Традиционные методы, такие как статический анализ кода, анализ состава компонентов и поиск секретов, остаются актуальными и по-прежнему необходимыми. Однако их эффективность значительно возрастает при переносе этих процессов на ранние этапы разработки, прямо в среде IDE, чтобы улавливать проблемы еще до синхронизации с репозиторием. Важным элементом безопасной разработки становится внедрение фреймворков и библиотек с защитой по умолчанию, что снижает необходимость ручной настройки элементов безопасности.
Новая возможность безопасности, появившаяся благодаря изящным AI-инструментам — это использование правил для управления генерацией кода. Правила в данном контексте — это своего рода настроечные файлы, позволяющие задавать стандарты и ограничения для кода, генерируемого ИИ. Они помогают превратить хаос автоматической генерации в упорядоченный и контролируемый процесс, обеспечивающий соблюдение корпоративных или проектных требований. Используя правила, можно задать рекомендации по стилю кода, обязательным проверкам, запретам и спецификациям безопасности. В экосистеме популярных AI-кодинговых помощников уже поддерживаются подобные настройки: GitHub Copilot применяет Repository Custom Instructions, Codex – AGENTS.
md, Cline – Custom Instructions, Claude – CLAUDE.md, а также есть аналоги для Cursor, Windsurf и Aider. Безопасность — одна из наиболее важных областей применения правил. Исследования подтверждают, что правильно продуманные и структурированные правила значительно сокращают количество уязвимостей в сгенерированном коде. Лучшие практики постановки таких правил включают ясное, лаконичное, но в то же время точное описание ограничений и предпочтений.
Оптимально, если каждая инструкция касается конкретного языка программирования либо фреймворка, с выделением самых частых и критичных моментов. Чем более атомарным, простым и модульным будет набор правил, тем легче их поддерживать и масштабировать. Весь объем инструкций не должен быть слишком большим — около 500 строк кода или меньше, чтобы не перегружать ИИ лишней информацией и сохранить скорость отклика. Анализ типичных ошибок показывает, что наиболее распространившиеся уязвимости для ИИ-кода часто совпадают с классическими проблемами в ПО, входящими в список CWE Top 25 — инъекции кода, команды ОС, переполнения целочисленных переменных, отсутствие аутентификации и неограниченная загрузка файлов. По характеру языка и экосистемы уязвимости своеобразны.
Например, в C/C++ сохраняется высокий уровень проблем с памятью, а в Python часты уязвимости, связанные с десериализацией и XML. В профессиональной среде активно развиваются методики создания подсказок для генераторов кода, чтобы повысить безопасность итоговых разработок. Простое добавление слова «secure» в запрос к ИИ снижает плотность уязвимостей на 28-43% в разных версиях моделей GPT. Еще более эффективными оказываются подсказки, акцентирующие внимание на конкретных уязвимостях из CWE, а также представление ИИ в виде опытного, внимательного к безопасности разработчика. Такие подходы позволяют сократить общий риск внедрения уязвимостей почти наполовину с первой попытки.
Несмотря на очевидную пользу, правила все еще не получили широкого распространения в области безопасности AI-кода. Часто самый действенный набор правил — это кастомный, адаптированный под конкретный проект или организацию. Однако для облегчения старта сообществом открыто представлены базовые варианты правил, доступные на GitHub. Они охватывают популярные языки и фреймворки: Python с Flask и Django, JavaScript с React и Node.js, Java со Spring, а также .
NET с ASP.NET Core. Эти правила совместимы со всеми ведущими AI-инструментами, позволяя внедрить единый высококачественный стандарт безопасности вне зависимости от выбранной платформы. Для разработчиков и команд, использующих AI при создании программ, рекомендуется не только применять доступные правила, но и активно участвовать в их развитии, внося новые примеры, улучшения и покрывая дополнительные стеки и сценарии. Безопасность становится коллективным результатом усилий, где важно совместное накопление знаний и обмен практиками.
Современные вызовы формируют новый взгляд на безопасность ПО. Vibe Coding облегчает и ускоряет формирование функционала, но требует усиленного контроля и дополнительных мер защиты. Правила (rules files) открывают новую страницу в обеспечении качества и надежности AI-сгенерированного кода — от предупреждения базовых уязвимостей до соблюдения корпоративных стандартов. Это не только технологическая, но и культурная трансформация, формирующая ответственное отношение к программному обеспечению в эпоху искусственного интеллекта. Использование правил позволяет создать уникальный баланс между скоростью, инновациями и безопасностью, обеспечивая долгосрочную устойчивость цифровых продуктов.
Их интеграция способствует сокращению рисков, повышению качества и формированию доверия пользователей к технологиям. В итоге, развитие безопасного vibe coding становится фундаментом для следующего этапа эволюции софта, объединяя возможности ИИ с глубокой экспертизой разработчиков и средств контроля. Систематическая работа над правилами, обучение, обмен опытом и внедрение лучших практик — вот что позволит индустрии шагать уверенно вперед, делая код безопасным, эффективным и качественным независимо от способов его создания.
