Редакція Voydevich.com
6 хв читання
Vibe coding — це практика розробки програмного забезпечення, яка робить створення застосунків доступнішим, особливо для тих, хто має обмежений досвід програмування. Вона знаменує кінець епохи, коли розробка програмного забезпечення вимагала років технічної підготовки, перетворюючи мільйони людей без навичок кодування на творців, які можуть створювати та запускати застосунки за лічені секунди.
Що таке vibe coding та звідки походить термін
Термін vibe coding (або вайб-кодинг) був запропонований дослідником AI Андреєм Карпатим у лютому 2025 року. Він описує робочий процес, де основна роль зміщується від написання коду рядок за рядком до керування AI-асистентом для генерації, уточнення та налагодження застосунку через більш розмовний процес. Це дозволяє зосередитися на загальній картині або головній меті застосунку, тоді як AI обробляє написання фактичного коду.
У березні 2025 року Merriam-Webster включив цей термін до списку «сленгових та трендових» виразів, а у листопаді 2025 року Collins English Dictionary назвав його Словом року 2025. Концепція vibe coding ґрунтується на твердженні Карпатого від 2023 року про те, що «найгарячішою новою мовою програмування є англійська», що означає, що можливості великих мовних моделей (LLM) дозволяють людям більше не вивчати конкретні мови програмування для керування комп'ютерами.
Прихильники vibe coding стверджують, що він дозволяє програмістам-аматорам створювати програмне забезпечення без значної підготовки та навичок, необхідних для програмної інженерії.
Як vibe coding виглядає на практиці
Vibe coding зазвичай застосовується двома основними способами:
- «Чистий» vibe coding: У своїй найбільш дослідницькій формі користувач може повністю довіряти виводу AI, вважаючи, що він працюватиме належним чином. Карпати описав це як «забуття про існування коду», що найкраще підходить для швидкого генерування ідей або «проєктів вихідного дня, які можна викинути», де швидкість є головною метою.
- Відповідальна AI-асистована розробка: Це практичне та професійне застосування концепції. У цій моделі AI-інструменти діють як потужний співробітник або «парний програміст». Користувач керує AI, але потім переглядає, тестує та розуміє згенерований код, беручи на себе повну відповідальність за кінцевий продукт.
Процес vibe coding працює на двох рівнях: низькорівневий ітеративний цикл уточнення коду та високорівневий життєвий цикл створення та розгортання повноцінного застосунку.
Робочий процес на рівні коду
Це тісний, розмовний цикл, який ви використовуєте для створення та вдосконалення конкретного фрагмента коду:
- Опишіть мету: Ви починаєте з високорівневого запиту простою мовою. Наприклад: «Створіть функцію Python, яка читає CSV-файл».
- AI генерує код: AI-асистент інтерпретує ваш запит і створює початковий код.
- Виконайте та спостерігайте: Ви запускаєте згенерований код, щоб перевірити, чи працює він належним чином.
- Надайте зворотний зв'язок та уточніть: Якщо результат не зовсім правильний або виникає помилка, ви надаєте нові інструкції, наприклад: «Це працює, але додайте обробку помилок, якщо файл не знайдено».
- Повторіть: Цей цикл опису, генерації, тестування та уточнення триває, доки код не буде завершено.
Життєвий цикл застосунку
Це ширший процес перетворення високорівневої ідеї з концепції на розгорнутий застосунок:
- Генерування ідей: Ви описуєте весь застосунок, який хочете створити, в одному високорівневому запиті в таких інструментах, як Google AI Studio або Firebase Studio.
- Генерація: AI генерує початкову версію повного застосунку, включаючи інтерфейс користувача, логіку бекенду та структуру файлів.
- Ітеративне уточнення: Ви тестуєте застосунок і використовуєте подальші запити для додавання нових функцій або зміни існуючих.
- Тестування та валідація: Людський експерт переглядає застосунок на предмет безпеки, якості та коректності.
- Розгортання: За допомогою остаточного запиту або одного кліка ви розгортаєте застосунок на масштабованій платформі, як-от Cloud Run.
Vibe coding не зупиняється на генерації коду. Vibe deploying — це можливість запустити ваш застосунок у робоче середовище (наприклад, Cloud Run) одним кліком або запитом. Це усуває «вузьке місце DevOps», дозволяючи негайно тестувати ваші ідеї з реальними користувачами.
Наприклад, у Google AI Studio ви можете описати застосунок, як-от «генератор назв стартапів», уточнити його вигляд («зробіть фон темно-сірим та використовуйте яскраво-зелений для заголовка та кнопки»), а потім розгорнути на Cloud Run. Google Antigravity дозволяє керувати автономними агентами, які виконують завдання, наприклад, «створити адаптивну панель фінансового обліку за допомогою Next.js та Tailwind CSS», пропонуючи план реалізації та візуальні докази роботи.
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Vibe coding проти традиційної розробки з AI-асистентом
Vibe coding відрізняється від традиційного програмування тим, що ви зосереджуєтеся на бажаному результаті, описуючи свою мету простою мовою, тоді як AI обробляє фактичний код. Традиційне програмування вимагає зосередження на деталях реалізації, ручного написання конкретних команд, ключових слів та пунктуації, необхідних мові.
| Характеристика | Традиційне програмування | Vibe coding |
|---|---|---|
| Створення коду | Ручне кодування рядок за рядком | AI-генерований з підказок природною мовою |
| Роль розробника/користувача | Архітектор, реалізатор, налагоджувач | Підказувач, керівник, тестувальник, уточнювач |
| Необхідний досвід кодування | Вищий (знання мов програмування та синтаксису) | Нижчий (розуміння бажаної функціональності) |
| Основний ввід | Точний код | Підказки та зворотний зв'язок природною мовою |
| Швидкість розробки | Зазвичай повільніша, методична | Потенційно швидша, особливо для прототипування простіших завдань |
| Обробка помилок | Ручне налагодження на основі розуміння коду | Уточнення через розмовний зворотний зв'язок |
| Крива навчання | Часто крута | Потенційно нижчий поріг входу |
| Підтримка коду | Залежить від якості коду, навичок розробника та усталених практик | Може сильно залежати від якості виводу AI та перевірки користувачем |
Vibe coding може включати прийняття AI-генерованого коду без ретельного перегляду результату, покладаючись на результати та подальші підказки для внесення змін. Це відрізняється від більш відповідального підходу, де AI-інструменти виступають як потужний співробітник, а користувач переглядає, тестує та розуміє згенерований код, беручи на себе повну відповідальність.
Обмеження та ризики vibe coding
Хоча vibe coding обіцяє спростити розробку, джерела вказують на низку обмежень та ризиків, особливо в професійних умовах:
- Проблеми з підзвітністю та розумінням: Розробники можуть приймати AI-генерований код, не розуміючи його функціональності, що призводить до невиявлених помилок або вразливостей безпеки.
- Вразливості безпеки: Дослідження показують, що AI-генерований код може містити значно більше проблем безпеки. Наприклад, у травні 2025 року було повідомлено про вразливості безпеки в коді, згенерованому застосунком Lovable, де 170 із 1645 створених ним вебзастосунків мали проблему, що могла дозволити будь-кому отримати доступ до особистої інформації. Аналіз CodeRabbit у грудні 2025 року показав, що код, написаний за допомогою генеративного AI, містив приблизно в 1,7 раза більше «серйозних» проблем порівняно з кодом, написаним людиною. Також було виявлено, що вразливості безпеки були в 2,74 раза вищими.
- Технічний борг та підтримка коду: Vibe coding може ускладнити підтримку коду в довгостроковій перспективі, збільшуючи технічний борг. Аналіз GitClear, опублікований на початку 2025 року на основі даних з 2020 по 2024 рік, показав зниження обсягу рефакторингу коду, збільшення дублювання коду та зростання «кодової плинності» (code churn).
- Складність налагодження: LLM генерують код динамічно, і його структура може змінюватися. Оскільки розробник не писав код, йому може бути важко зрозуміти його синтаксис та концепції.
- Вплив на продуктивність: Дослідження METR у липні 2025 року показало, що використання AI-інструментів робило розробників на 19% повільнішими у виконанні завдань, хоча розробники вважали, що AI-інструменти зроблять їх на 24% швидшими до виконання завдань і все ще вважали, що AI-інструменти зробили їх на 20% швидшими після виконання завдань.
- Проблеми з якістю коду: У вересні 2025 року Fast Company повідомила про «похмілля від vibe coding», коли згадувалися труднощі при роботі з AI-генерованим кодом.
- Вплив на відкрите програмне забезпечення: Дослідження «Vibe Coding Kills Open Source» (січень 2026) стверджує, що vibe coding негативно впливає на екосистему відкритого програмного забезпечення, оскільки збільшення vibe coding зменшує залученість користувачів до мейнтейнерів. GitHub у лютому 2026 року визнав збільшення низькоякісних AI-генерованих внесків, що перевантажують мейнтейнерів відкритого коду.
- Ризик «vibe slop»: У травні 2026 року The Wall Street Journal повідомила про критику від інженерів Mario Zechner та Armin Ronacher, які попередили про наближення кризи «vibe slop», коли компанії обмінюють короткострокову продуктивність на довгострокові проблеми, такі як баги, збої в роботі, вразливості безпеки та збільшення технічного боргу.
Незважаючи на ці ризики, vibe coding продовжує розвиватися, і такі інструменти, як Google AI Studio та Google Antigravity, пропонують різні підходи для його застосування.
Часті питання
Що таке vibe coding?
Vibe coding — це практика розробки програмного забезпечення, де розробник описує проєкт або завдання природною мовою великій мовній моделі (LLM), яка автоматично генерує вихідний код. Це робить створення застосунків доступнішим, особливо для людей з обмеженим досвідом програмування.
Хто вигадав термін vibe coding?
Термін vibe coding був запропонований дослідником AI Андреєм Карпатим у лютому 2025 року. Він описує робочий процес, де основна роль зміщується від написання коду рядок за рядком до керування AI-асистентом через розмовний процес.
Чи може будь-хто займатися vibe coding?
Так, будь-хто може займатися vibe coding. Оскільки vibe coding покладається на інструкції природною мовою, а не на традиційний синтаксис, люди без досвіду в розробці програмного забезпечення можуть створювати функціональні застосунки, просто описуючи те, що вони хочуть.
Які основні ризики vibe coding?
Серед основних ризиків vibe coding називають проблеми з підзвітністю, складність підтримки коду, підвищений ризик впровадження вразливостей безпеки, збільшення технічного боргу та зниження якості коду, що генерується AI.
Чим vibe coding відрізняється від традиційного програмування?
Vibe coding відрізняється від традиційного програмування тим, що фокусується на бажаному результаті, використовуючи природну мову для опису цілей, тоді як AI генерує код. Традиційне програмування вимагає ручного написання коду рядок за рядком та глибоких знань синтаксису.
Які інструменти використовуються для vibe coding?
Для vibe coding використовуються такі інструменти, як Google AI Studio, Google Antigravity, а також AI-асистанти, інтегровані в редактори коду, наприклад, Cursor Composer, GitHub Copilot та Replit Agent.
Офіційні джерела · перевірено 26 жовтня 2026
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Останні новини на тему
Інші гайди
AI-інструменти для написання коду: огляд можливостей та вибір
Дізнайтеся про можливості AI-асистентів для програмування, таких як GitHub Copilot, Cursor, Claude Code та Gemini Code Assist, їхні функції та інтеграції.
Cursor AI проти Claude Code: детальний гайд для розробників
Цей гайд допоможе вам розібратися в можливостях Cursor AI та Claude Code, їхніх функціях, середовищах роботи та способах використання, а також порівняє їх за ключовими параметрами.
GitHub Copilot Free: як отримати безкоштовний доступ до AI-помічника
Дізнайтеся, як отримати безкоштовний доступ до GitHub Copilot, які існують плани, хто може користуватися ним без оплати та як оформити доступ.