Вайб-кодинг (vibe-coding) должен внедряться продуманно и с надлежащим управлением, чтобы скорость не шла в ущерб качеству и сопровождаемости, пишет на портале The New Stack Эмилио Сальвадор, вице-президент по стратегии и связям с разработчиками компании GitLab.

Новая волна инструментов генеративного искусственного интеллекта пересматривает способы создания ПО и возможности участия в этом процессе. В авангарде этой революции находится «вайб-кодинг» — использование подсказок на естественном языке для создания функционального кода с помощью ИИ.

Согласно отраслевым данным, в 2023 г. почти половина разработчиков уже интегрировала инструменты для кодирования с помощью ИИ, а проекты вайб-кодинга сегодня демонстрируют ощутимое повышение эффективности. Вайб-кодинг снижает барьеры для входа в разработку. Однако он также приводит к снижению качества. ИИ предоставляет «вайб», или предлагаемый шаблон, и некоторые разработчики могут принять его без критической оценки или глубокого понимания.

Традиционные подходы к разработке в значительной степени опираются на конкретные языки программирования и правила синтаксиса. Вайб-кодинг снижает потребность в полном понимании нюансов каждого языка и паттерна разработки, но не устраняет эту потребность. Это противоречие между доступностью и качеством отражает более широкую трансформацию в создании ПО.

ИИ кардинально меняет представление о том, что такое разработка. Члены команды могут сосредоточиться на желаемых результатах, а не на деталях реализации. Логика, бизнес-требования и пользовательский опыт ставятся выше синтаксической корректности и знания языка. Организации все больше ценят профессионалов, которые могут эффективно соединить видение продукта с его техническим исполнением — часто без традиционного написания кода.

Хотя вайб-кодинг обладает огромным потенциалом для ускорения разработки и демократизации создания ПО, он должен быть реализован продуманно и с надлежащим управлением, чтобы скорость не шла в ущерб качеству и сопровождаемости.

Агентный ИИ и вайб-кодинг

Вайб-кодинг представляет собой первый шаг в разработке с помощью ИИ, а агентный ИИ продолжает эту эволюцию.

Вайб-кодинг — это скорее быстрое получение чего-то работающего, чем создание надежного, эффективного и поддерживаемого решения, основанного на прочных знаниях. Именно здесь может помочь агентный ИИ. Агенты могут принимать абстрактные инструкции вроде «создать базу данных клиентов» и автономно обрабатывать все технические детали реализации, преодолевая разрыв между быстрыми прототипами и правильно спроектированными решениями.

В то время как вайб-кодинг в основном сосредоточен на генерации кода с помощью подсказок на естественном языке, агентный ИИ расширяет эти возможности до экосистемы автономной разработки. Это различие очень важно. Вайб-кодинг предполагает использование ИИ человеком-разработчиком без необходимости глубокого понимания. Агентный ИИ предполагает, что система ИИ берет на себя более активное планирование и автономную роль в создании ПО на основе заданной цели.

Отношения между вайб-кодингом и агентным ИИ являются симбиотическими. Вайб-кодинг закладывает основу для взаимодействия человека и ИИ с помощью естественного языка, а агентные системы опираются на эту основу для создания самоуправляемых партнеров по разработке. Эти интеллектуальные системы реагируют на подсказки и предвосхищают потребности, принимают самостоятельные решения и действуют при минимальном контроле.

Агентные системы ИИ повышают эффективность вайб-кодинга, глубоко интегрируясь в рабочие процессы разработки, проводя сложные проверки кода, рекомендуя оптимизацию инфраструктуры и адаптируясь к изменяющимся требованиям. По данным отраслевого исследования Deloitte «Autonomous generative AI agents: Under development», в 2025 г. 25% компаний, использующих генеративный ИИ, внедрят пилотные проекты агентного ИИ, а в 2027 г. этот показатель удвоится.

Совместное внедрение вайб-кодинга и агентного ИИ требует тщательного планирования. Организации должны разработать комплексные протоколы безопасности, обеспечить соответствие нормативным требованиям к данным и создать четкие каналы связи между системами ИИ и существующими инструментами. Несмотря на эти проблемы, объединенная мощь вайб-кодинга и агентного ИИ дает неоспоримые преимущества в скорости разработки, качестве кода и оптимизации ресурсов.

Эволюционный подход к внедрению

Команды разработчиков и технические руководители могут следовать следующему эволюционному пути для эффективного внедрения вайб-кодинга и агентного ИИ:

  1. Начните с помощи со стороны ИИ. Познакомьте разработчиков с инструментами ИИ, которые повышают производительность при выполнении рутинных задач. Сосредоточьтесь на создании привычной, комфортной и уверенной атмосферы, в которой ИИ оказывает помощь с кодированием, документированием и решением простых задач.
  2. Распространите помощь ИИ на весь жизненный цикл разработки ПО. Не ограничивайтесь написанием кода, а интегрируйте инструменты ИИ в тестирование, отладку, анализ кода и документирование. Определите повторяющиеся, требующие много времени рабочие процессы, в которых ИИ может принести немедленную пользу с минимальными изменениями.
  3. Создайте систему управления и стандарты взаимодействия. Создайте четкую политику использования инструментов ИИ, включая разрешения на доступ к данным, протоколы безопасности и стандарты качества. Определите протоколы обмена информацией и взаимодействия систем ИИ на разных платформах.
  4. Внедрите автономных агентов ИИ для выполнения конкретных задач. Разверните агентов для выполнения самостоятельных задач разработки с определенной степенью автономности. Такие агенты берут абстрактные цели, например «оптимизировать запрос к базе данных», и самостоятельно принимают решения по деталям реализации, сохраняя качество кода.
  5. Масштабируйте внедрение агентов в масштабах организации. Расширьте круг задач, решаемых агентами, и разверните несколько агентов, работающих вместе над сложными проектами. Глубоко интегрируйте агентов в сквозной жизненный цикл разработки ПО и измените структуру команд, чтобы создать кросс-функциональные группы, объединяющие технические знания и опыт работы в предметной области.
  6. Непрерывно совершенствуйте работу агентов с помощью обратной связи и обучения. Внедрите системы мониторинга работы агентов с четкими метриками и протоколами исправлений. Инвестируйте в повышение уровня грамотности в области ИИ в рамках всей организации, обучая программам быстрого проектирования, методам взаимодействия с ИИ и эффективному надзору за системами.

Такой эволюционный подход обеспечивает совместное продвижение технической реализации и организационного руководства на пути ИИ-трансформации, позволяя максимально использовать преимущества вайб-кодинга при создании надежных и эффективных решений.

Меняющийся ландшафт разработчиков

Роль инженера эволюционирует по мере того, как вайб-кодинг и агентный ИИ решают все больше рутинных задач разработки. Менее опытные разработчики сталкиваются с более сложной кривой обучения, поскольку для первоначального развития навыков им предлагается меньше простых задач. Одновременно старшие инженеры должны адаптироваться, поскольку ИИ берет на себя традиционные обязанности по надзору.

В отрасли растет спрос на новые специализированные роли, такие как инженеры по подсказкам, которые эффективно направляют и дорабатывают результаты работы ИИ. Наиболее ценными навыками сейчас являются проектирование архитектуры, стратегическое мышление и умение эффективно сотрудничать с системами ИИ.

Несмотря на то что эти изменения могут привести к снижению уровня зарплат в некоторых областях, они также создают возможности для разработчиков, которые воспринимают ИИ как партнера, а не угрозу. Самыми успешными инженерами станут те, кто использует ИИ для решения рутинных задач, сосредоточив свои знания на инновациях и решении стратегических задач.

Организации, внедрившие вайб-кодинг и агентный ИИ, получают значительные конкурентные преимущества за счет ускорения циклов разработки, повышения качества кода и более эффективного распределения ресурсов. Те же, кто не сумеет адаптироваться, рискуют остаться позади в условиях все более активной разработки с использованием ИИ.