Как я создал новостной сайт о хоррорах, осваивая Vibe Coding: опыт, инсайты и технические детали

Введение: когда AI и хоррор встречаются в одном проекте

Июль 2026 года. Мир генеративного программирования (или, как его чаще называют, vibe coding) переживает настоящий ренессанс. Если в 2024–2025 годах инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor и Claude (Anthropic) только начинали заменять рутинное написание кода, то сегодня AI-агенты способны создавать полноценные веб-приложения без единой строчки, написанной человеком вручную. Но как это работает на практике? И можно ли, не имея глубокого бэкграунда в веб-разработке, построить что-то действительно функциональное?

Я решил проверить это на себе. Моя цель — создать нишевый новостной сайт о хоррор-играх (Indie Horror, AAA-проекты, новости индустрии) полностью с использованием vibe coding. Без традиционного написания HTML/CSS/JS вручную, без глубокого погружения в бэкенд на Python или Node.js. Только я, AI-ассистенты и чёткое понимание того, что я хочу получить.

В этой статье я расскажу о техническом стеке, который выбрал, о проблемах, с которыми столкнулся, и о том, какие выводы можно сделать для тех, кто хочет повторить этот путь. Спойлер: vibe coding — это не магия, а новый уровень абстракции, который требует не меньше понимания архитектуры, чем классическая разработка.

Что такое Vibe Coding и почему это важно для 2026 года?

Термин «vibe coding» популяризировал Андрей Карпатый в начале 2025 года. Суть проста: вы описываете желаемый функционал на естественном языке, а AI-модель (например, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet или Gemini 2.0) генерирует код, который вы либо принимаете, либо просите доработать. В 2026 году этот подход эволюционировал: появились специализированные IDE (Cursor, Windsurf, Replit Agent), которые не просто генерируют фрагменты, а управляют целыми проектами — от структуры папок до деплоя.

Ключевое отличие от классической разработки:
- Скорость прототипирования: MVP можно собрать за часы, а не дни.
- Снижение порога входа: не нужно знать синтаксис всех языков — достаточно понимать логику.
- Риск «чёрного ящика»: вы не всегда понимаете, как работает сгенерированный код, что усложняет отладку.

Для моего проекта «HorrorPulse» (условное название) я выбрал стек: Next.js 15 (React) для фронтенда, Supabase для бэкенда и базы данных, Tailwind CSS для стилизации, и Claude 3.5 Sonnet (через Cursor) как основной генератор кода.

Шаг 1: Планирование и архитектура — без этого никуда

Прежде чем открыть Cursor, я потратил два дня на создание технической документации. Да, vibe coding предполагает, что AI может «угадать» мои желания, но практика показывает: чем чётче спецификация, тем лучше результат.

Я определил:
- Основные сущности: новость, категория (инди, AAA, кино), тег, пользователь (админ), комментарий.
- API-эндпоинты: CRUD для новостей, фильтрация по категориям, поиск по заголовку.
- Дизайн-систему: тёмная тема (обязательно для хоррор-сайта), шрифты (Inter, JetBrains Mono), минималистичные карточки.

Интересный момент: AI-генерация кода отлично работает, когда вы даёте ей контекст. Я загрузил в Cursor файл с описанием архитектуры (Markdown), и Claude смог сразу сгенерировать правильную структуру компонентов React. Без этого контекста он бы предлагал типовые решения (например, простой блог на Next.js без кастомной маршрутизации).

Пример промпта: «Создай компонент NewsCard, который принимает пропсы: title, excerpt, imageUrl, category, date. Используй Tailwind CSS. Добавь hover-эффект с изменением яркости фона и плавным появлением тени. Категория должна отображаться в виде цветного badge (цвет зависит от типа: indigo для инди, красный для AAA).»

Результат: компонент сгенерирован за 10 секунд. Визуально — идеально. Но пришлось править доступность (aria-labels, семантическая разметка) — AI пока не всегда учитывает WCAG.

Шаг 2: Разработка базы данных и бэкенда с Supabase

Supabase — это open-source альтернатива Firebase, построенная на PostgreSQL. В 2026 году это стандартный выбор для стартапов и инди-проектов. Я использовал:
- База данных: таблицы (news, categories, tags, profiles) с foreign keys и RLS (Row Level Security).
- Аутентификация: Supabase Auth (email+password, Google OAuth).
- Хранилище: Supabase Storage для изображений (картинки новостей).

Проблема: AI сгенерировал SQL-миграции, но не учёл индексы для полнотекстового поиска. Когда я добавил 500 тестовых новостей (сгенерированных через Faker), поиск по заголовку стал тормозить (~2 секунды). Пришлось вручную добавить GIN-индекс на tsvector-колонку. Вывод: vibe coding не заменяет понимания работы баз данных — индексы, нормализация, explain analyze остаются за человеком.

Решение: Я написал промпт «Оптимизируй SQL-запрос для полнотекстового поиска по таблице news. Учти, что используется PostgreSQL 15. Добавь GIN-индекс». AI сгенерировал корректный код, но без знания того, что GIN-индексы существуют, я бы не догадался попросить об этом.

Шаг 3: Интеграция внешних API — получение новостей

Новостной сайт должен регулярно обновляться. Вручную писать по 10 новостей в день — нереально. Поэтому я настроил парсинг новостей из нескольких источников:
- Steam News API (для анонсов игр).
- Reddit API (subreddits: r/HorrorGaming, r/IndieHorror).
- RSS-ленты популярных игровых сайтов (IGN, PC Gamer).

Для этого я использовал:
- Cheerio (Node.js) для парсинга HTML.
- Vercel Cron Jobs для запуска парсера раз в час.
- OpenAI API для автоматической генерации кратких описаний (суммаризация) и присвоения категорий.

Нюанс: AI-агент сгенерировал функцию парсинга Reddit, но не учёл rate limiting (Reddit API — 60 запросов в минуту для OAuth). Пришлось добавить очередь с задержкой. Также AI не обработал случай, когда пост удалён или недоступен — нужно было добавить try/catch.

Шаг 4: UI/UX — создание атмосферы хоррора

Дизайн — ключевой элемент для нишевого сайта. Я не дизайнер, поэтому описал желаемую атмосферу словами: «тёмный фон (#0a0a0a), акцентный красный (#ff3b30), неоновые границы карточек, анимация появления текста как в старых фильмах ужасов (эффект пишущей машинки)».

AI сгенерировал:
- Глобальный CSS с кастомными свойствами.
- Компонент HeroSection с анимированным заголовком.
- Адаптивную сетку карточек (3 колонки на десктопе, 2 на планшете, 1 на мобильном).

Проблема: AI использовал чрезмерное количество JavaScript-анимаций (библиотека Framer Motion), что увеличило размер бандла до 400 КБ. Для новостного сайта это критично — пользователи хотят быстрой загрузки. Пришлось заменить часть анимаций на CSS transitions и убрать Framer Motion для статических элементов.

Метрики до/после оптимизации:

Шаг 5: Деплой и мониторинг

Я выбрал Vercel как платформу для хостинга (бесплатный план Hobby — достаточно для старта). Деплой происходит автоматически при пуше в GitHub (GitHub Actions настроил AI).

Проблема: При первом деплое сайт упал с 500 ошибкой — AI сгенерировал импорт несуществующего модуля (я переименовал файл, но не обновил ссылки в компонентах). Vibe coding не отменяет необходимость тестирования. Я добавил:
- TypeScript (строгий режим) — AI научился генерировать типы, но иногда пропускает any.
- ESLint + Prettier — автоматическая проверка кода.
- Playwright — для end-to-end тестов (сгенерировал AI по моему описанию).

Результаты: что получилось через месяц

Через месяц ежедневной работы (по 2–3 часа) я получил:
- Рабочий сайт с 200+ новостями (автоматически собранными и отфильтрованными).
- Админ-панель для ручного добавления/редактирования новостей.
- RSS-ленту для подписчиков.
- Поиск с автодополнением.
- Базовую SEO-оптимизацию (мета-теги, Open Graph, schema.org).

Технические метрики:
- Lighthouse Performance: 94
- SEO: 100
- Доступность: 89 (нужно улучшать)
- Время до первого байта (TTFB): 120 мс (Vercel Edge Network)

Выводы: стоит ли использовать Vibe Coding в 2026 году?

Мой эксперимент показал: vibe coding — мощный инструмент для быстрого прототипирования и создания нишевых проектов. Но он не заменяет фундаментальных знаний. Чтобы получить качественный результат, нужно:

1. Понимать архитектуру: AI не спроектирует систему за вас — он лишь реализует ваши идеи.
2. Уметь читать код: даже если вы не пишете его сами, вы должны понимать, что он делает, чтобы исправить ошибки.
3. Тестировать: AI генерирует код, который может быть неоптимальным или содержать баги.
4. Использовать правильные промпты: чем детальнее описание, тем лучше результат.

Для новичков, которые хотят научиться создавать веб-приложения, я рекомендую комбинировать vibe coding с классическим обучением. Например, пройти курс по основам веб-разработки (чтобы понимать HTTP, базы данных, API), а затем использовать AI как ускоритель.

Мой проект HorrorPulse живёт и развивается. Планирую добавить систему рекомендаций на основе ML (с использованием TensorFlow.js) и поддержку комментариев через Supabase Realtime. И да, весь новый код я буду писать через vibe coding — но с пониманием того, что я делаю.

Если вы тоже хотите попробовать — начните с малого. Создайте простой блог, сайт-визитку или агрегатор новостей. Инструменты доступны, порог входа низок, а результат может удивить.

Автор: технический эксперт в области AI и автоматизации. Все инструменты и сервисы, упомянутые в статье, актуальны на июль 2026 года.