Я завел «Грязный блокнот»: как Vibe Coding превращает хаос идей в рабочие AI-инструменты

Введение: почему я перестал ждать «чистого кода»\n\nДо середины 2025 года я тратил недели на прототипирование. Сначала — требования, потом — архитектура, потом — поиск библиотек. А потом случился Vibe Coding — и я понял, что 80% времени в этом процессе — просто страх перед пустым листом.\n\nЯ начал вести «Dirt Notebook» — буквально, «грязный блокнот». Это не про аккуратные user stories и не про диаграммы Ганта. Это про поток: я открываю Claude, ChatGPT или локальную модель вроде Llama 3, наговариваю идею голосом, получаю сырой код, запускаю его, падаю с ошибкой, копирую ошибку обратно — и так по кругу, пока не появляется что-то работающее.\n\nСегодня, в июле 2026 года, этот подход сформировался в целую философию. Расскажу, как она работает на практике, какие инструменты реально помогают и где «грязь» превращается в золото.\n\n## Что такое «Dirt Notebook» и почему это не про лень\n\nТермин «Dirt Notebook» родился из frustration. Я заметил, что когда пытаюсь писать «чистый» код с первого раза — у меня блок. А когда разрешаю себе писать грязно, с заглушками, с print(«тут допишу потом»), с копипастом из предыдущего проекта — скорость возрастает в разы.\n\nVibe Coding — это не про небрежность. Это про управление когнитивной нагрузкой. Ты не держишь в голове всю архитектуру — ты держишь только текущий кусок. AI берет на себя рутину: генерацию boilerplate, поиск синтаксиса, подбор библиотек.\n\nИсследование GitHub (2025) показало, что разработчики, использующие AI-ассистентов, в среднем на 55% быстрее проходят этап прототипирования. Но ключевой нюанс: скорость растет только у тех, кто готов работать с «грязным» кодом на старте. Те, кто требует от AI идеала — тратят больше времени на промпты, чем на правки.\n\n## Как я веду свой «Dirt Notebook»: пошаговый процесс\n\n### Шаг 1. Голосовой захват идеи\n\nЯ использую Telegram для записи голосовых заметок самому себе. Когда приходит идея — я просто говорю: «Нужен скрипт, который парсит сайты по ключевым словам, сохраняет в CSV и присылает мне в Telegram отчет раз в день». Потом я отправляю эту голосовуху в Claude (через API или прямо в интерфейсе).\n\nЧем хорош голос: ты не фильтруешь себя. Нет «а давай сначала подумаем». Есть только поток.\n\n### Шаг 2. Первый промпт — «сделай как-нибудь»\n\nЯ формулирую задачу максимально неформально: «Напиши Python скрипт, который принимает список ссылок из текстового файла, открывает каждую, ищет слово

← Все статьи

Комментарии

Читайте также

Continue.dev закрывается? FutureX продолжает эру vibe coding

4 августа 2026

Промпты для промпт-инжиниринга в продакшене: 12 шаблонов от системных инструкций до защиты от инъекций

25 сентября 2026

Когда обычный рабочий процесс требует хака: попросите AI отступить

14 июля 2026

Vibe coding убил мой рассудок: как я чуть не потерял бизнес из-за модного подхода

19 июля 2026

Кино- и видеопроизводство с AI: как автоматизация съёмок меняет индустрию и чему учит курс Asibiont

29 июля 2026

Как автоматизировать RSS-дайджесты по электронной почте с помощью ИИ-агента: руководство по интеграции без кода

13 июля 2026

Освоение стандартов кибербезопасности: ISO 27001, NIST, PCI DSS — ваша дорожная карта к соответствию и сертификации

7 сентября 2026

Vue.js и Nuxt: ускоритель карьеры – почему этот курс станет вашим быстрым путем к мастерству фронтенда

25 июля 2026

SQL больше не пишу: 9 промтов, которые оптимизировали мои запросы в PostgreSQL и MongoDB за один вечер

24 сентября 2026