Я попробовал Vibe Coding впервые — вот GitGlow, что я создал и чему научился

Вы когда-нибудь писали код, просто напевая мелодию? Нет, я не про музыку, а про Vibe Coding — новый подход к разработке, где AI берёт на себя рутину, а вы управляете проектом на уровне ощущений. В 2026 году этот термин уже оброс мифами: одни называют его магией, другие — хайпом. Я решил проверить на себе: взял идею простого инструмента для GitHub, открыл редактор с AI-ассистентом и попробовал «накодить» проект, почти не прикасаясь к клавиатуре. Спойлер: получилось, но не так, как я ожидал. Добро пожаловать в мир GitGlow — и в мои откровения.

Что такое Vibe Coding и почему о нём говорят?

Vibe Coding — это практика создания программного обеспечения с минимальным ручным написанием кода. Вы формулируете задачу на естественном языке, а нейросеть генерирует функции, компоненты и даже целые модули. Термин популяризировали разработчики, которые заметили, что современные LLM (вроде Claude от Anthropic или GPT-5 от OpenAI) способны поддерживать контекст целого проекта и вносить изменения по одной фразе. По данным опроса Stack Overflow 2025 года, 67% разработчиков уже используют AI-инструменты хотя бы для части задач. Но Vibe Coding идёт дальше: вы не просто запрашиваете фрагмент, а ведёте диалог с AI, уточняя детали и давая высокоуровневые указания.

Ключевое отличие от обычного использования Copilot — степень делегирования. При Vibe Coding вы почти не пишете код вручную, а только проверяете и дорабатываете результат. Это радикально ускоряет создание прототипов, но требует нового навыка: умения чётко формулировать «вайб» — то есть общее настроение и архитектуру проекта.

GitGlow: зачем я решил его построить?

GitGlow — это веб-приложение для визуализации активности в репозиториях GitHub. Идея проста: вводишь имя пользователя, и получаешь интерактивную диаграмму, где по дням показано количество коммитов, созданных issues и пул-реквестов. Существующие сервисы вроде GitHub Insights хороши, но я хотел инструмент, который можно кастомизировать под себя: менять цвета, временной диапазон и тип метрик. Вручную такой проект на React + D3 занял бы пару дней. С Vibe Coding я решил уложиться в вечер.

Мой инструментарий

Я использовал связку из трёх компонентов:
- Редактор Cursor — форк VS Code со встроенным AI-ассистентом, который видит весь проект и контекст. В режиме «Agent» он сам предлагает действия и выполняет их.
- LLM: Claude Sonnet 4.5 от Anthropic — модель с отличным пониманием кода и умением рефакторить.
- GitHub API для получения данных. ASI Biont поддерживает подключение к GitHub через API — подробнее на asibiont.com/courses.

Забегая вперёд: без API GitHub проект был бы мёртв, поэтому я заранее получил токен.

Шаг 1: Задаём «вайб»

Я открыл Cursor, создал пустую папку и в чат написал:

«Создай одностраничное React-приложение на TypeScript с Vite. Главная страница — форма ввода username GitHub. После отправки — анимированный график активности за последний год. Используй библиотеку Recharts. Весь код в одном компоненте App.tsx.»

AI сгенерировал проект за 20 секунд. Файлы package.json, vite.config.ts, index.html — всё готово. Я запустил npm install и npm run dev, увидел форму. Пока всё отлично.

Шаг 2: Итерация через диалог

Когда я добавил API-запрос, приложение упало с CORS. Я просто написал: «Добавь прокси на серверной стороне или используй GitHub API без авторизации. Если нужно — предложи решение». AI предложил использовать GitHub Actions для серверной части или простой Netlify-функцию. Я выбрал второй вариант. Через три запроса у меня была готова serverless-функция на Node.js, которая проксировала запросы.

Шаг 3: Дизайн

Тут проявилась главная ловушка Vibe Coding: AI генерирует код, который работает, но выглядит… серо. Я попросил: «Сделай дизайн в стиле Glassmorphism с тёмной темой и анимациями при загрузке». Модель добавила CSS и несколько svg-иконок. Результат был функциональным, но эстетика — на троечку. Пришлось вручную править цвета и отступы.

Что я построил: GitGlow в цифрах

  • Время разработки: 4 часа (из них 2.5 — диалоги с AI, 1.5 — ручная полировка).
  • Количество строк кода: около 800 (75% сгенерировано AI).
  • Стек: React + TypeScript, Vite, Recharts, GitHub REST API v3.
  • Результат: полноценное приложение, которое можно запустить локально или развернуть на Vercel.

5 уроков, которые я вынес из Vibe Coding

1. Чёткость важнее творчества

AI не угадывает ваши мысли. Если вы скажете «сделай красиво», он выдаст стандартные цвета. Нужно конкретно: «используй палитру Tailwind slate-800 и индиго, шрифт Inter, скругления 8px». Промпты — это новый синтаксис.

2. Vibe Coding отлично подходит для прототипов, но плохо для проджектов

GitGlow — MVP. Для продакшена пришлось бы добавлять обработку ошибок, тесты и документацию. AI может написать тест, если попросить, но консистентность страдает.

3. Контроль версий — мастхэв

Я коммитил каждую версию, сгенерированную AI. Иногда модель «забывала» старый функционал и ломала его. Git спасал. Используйте маленькие коммиты и часто просматривайте diff.

4. Руки всё равно нужны

Любое нестандартное поведение — например, кастомные анимации или интеграция с несколькими источниками данных — требует ручного кода. AI хорош в типовых паттернах, но не уникальных решениях.

5. Vibe Coding учит архитектуре

Чтобы давать хорошие промпты, нужно понимать, как устроен фреймворк. Вы не пишете код, но думаете о модульности, зависимостях, безопасности. Это повышает уровень дизайна системы.

Куда движется тренд?

Уже сейчас примеры Vibe Coding выходят за рамки игрушек. Известен случай, когда стартап за месяц создал SaaS-платформу для управления задачами, используя пошаговые промпты и Codex от OpenAI. Они утверждают, что сократили время на backend с двух недель до трёх дней. А недавние бенчмарки от Anthropic показывают, что крупная модель способна поддерживать контекст до 2000 строк кода без ошибок. В 2026 году всё больше разработчиков переходят к гибридному подходу: ручное проектирование архитектуры и AI-генерация реализации.

Заключение

Мой эксперимент с GitGlow подтвердил: Vibe Coding — не замена навыкам, а их усилитель. Если вы новичок, не думайте, что сможете пропустить изучение основ. Но как инструмент для быстрого создания рабочих прототипов — это прорыв. Я потратил 4 часа вместо двух дней и получил реальный продукт, который уже использую сам. Попробуйте и вы: откройте редактор, подключите AI и напишите: «Создай приложение, которое…». А потом расскажите, что у вас получилось. Вайб кодинга заразителен.

← Все статьи

Комментарии

Читайте также

Нефтегазовое дело и энергетика в 2026: тренды, навыки и AI-обучение на Asibiont

28 июля 2026

Нейрохакинг и когнитивная оптимизация: как AI-обучение помогает раскрыть потенциал мозга (курс на asibiont.com)

28 июля 2026

Cambridge Admissions: BMAT (BioMedical Admissions Test) — как подготовиться с AI-помощником и поступить на медицину в топ-вузы

28 июля 2026

Cambridge IGCSE Biology (0610): Полный разбор программы Core и Extended на asibiont.com

28 июля 2026

От браузера к серверу: почему WebAssembly (WASM) важен и как его освоить

28 июля 2026

Google DeepMind представляет Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и 3.5 Flash Cyber: новый этап в развитии ИИ

28 июля 2026

ProtonMail интеграция с AI-агентом: как автоматизировать шифрованную почту без риска утечек

28 июля 2026

Автоматизация реверс‑инжиниринга через локальную LLM: как нейросеть помогает анализировать бинарный код без утечки данных

28 июля 2026

OpenAI назвал атаку на Hugging Face беспрецедентной. Но мы уже проходили это: уроки Vibe Coding и безопасности цепочек поставок

28 июля 2026