The post has been translated automatically. Original language: Russian
Vibe coding is not a panacea
Vibe coding has become one of the most notable trends in development. The idea is simple: the developer describes the task in natural language, the AI generates the code, and the person quickly builds the application, prototype or feature without a long manual writing of each line.
At first glance, it looks like a revolution, after which programmers are no longer needed. But this is a superficial conclusion.
AI will not replace qualified developers. It will become a tool for those who already know how to think like an engineer: they understand architecture, system limitations, security, performance, support and real business requirements.
AI does not replace a programmer. It strengthens a strong engineer
Code is not just text in an editor. A code is a set of solutions.
A good programmer doesn't just write functions. He understands:
- what problem does the product solve?;
- where are the limits of responsibility of modules;
- how data flows through the system;
- what mistakes are possible?;
- Scaling up the system;
- where will the bottlenecks appear;
- how the code will be read and maintained by other people;
- what are the risks of each technical solution?
AI can generate an implementation. But he is not responsible for the consequences.
He doesn't know the whole business context. He doesn't always understand the hidden limitations. Scales can confidently offer a solution that looks like it works, but breaks down at the edges, scales poorly, or creates a security hole.
Therefore, the main role of the programmer does not disappear. It shifts higher.
Previously, the value of a developer was often measured by the speed of writing code. Now, the ability to set the right task, verify the result, design the system, and make engineering decisions is becoming increasingly important.
The AI writes the code. The engineer builds the system.
Where vibe coding is really strong
Vibe coding is especially useful where speed is more important than perfect engineering cleanliness.
1. Hypothesis testing
When you need to quickly understand whether an idea makes sense, it is not always rational to spend weeks on a full-fledged architecture. AI helps you quickly assemble a draft version: interface, API, simple business logic, demo scenario.
This allows you to answer key questions faster.:
- do users need this feature?;
- is the interface clear?;
- Does the business hypothesis work?;
- is it worth investing in full-fledged development?
2. Prototypes
For prototypes, vibe coding is almost perfect. You can quickly assemble a screen, mock data, simple integration, an admin panel, a form, a dashboard, or an internal tool.
The main thing is not to confuse the prototype with the production system.
The prototype should prove the idea. Production code must withstand load, errors, users, support, and changes.
3. MVP
AI is also useful for MVP, but with limitations.
MVP can be accelerated using AI, especially on typical tasks.:
- CRUD;
- authorization;
- forms;
- test generation;
- Documentation;
- simple integrations;
- migrations;
- boilerplate;
- initial layout;
- auxiliary scripts.
But even an MVP shouldn't turn into a chaotic set of generated files. If the MVP goes into real use, it needs to be designed so that you don't have to rewrite everything from scratch.
Main risk: production code without expert review
The most dangerous mistake is to take the AI—generated code and immediately send it to production.
Externally, such a code may look convincing. It compiles, runs a simple script, and sometimes even contains tests. But the problem is that the quality of the code is determined not only by whether it works “here and now”.
Risk 1. Hidden bugs
AI often covers the obvious scenario well, but performs worse with edge cases.:
- empty data;
- incorrect input;
- data races;
- timeouts;
- repeated requests;
- partial failures;
- problems with encodings;
- network errors;
- incompatibility of versions;
- non-standard behavior of external APIs.
Without an experienced review, such errors may already surface among users.
Risk 2. Vulnerabilities
AI can generate code that looks modern but contains weaknesses:
- incorrect verification of rights;
- unsafe work with tokens;
- SQL injections;
- XSS;
- secret leaks;
- weak validation;
- unsafe file handling;
- excessive permissions;
- the absence of rate limiting.
It is especially dangerous when the developer himself does not understand why the proposed code is unsafe.
Risk 3. Poor architecture
AI often optimizes the response for a local task, rather than for the entire system.
He can offer a solution that quickly closes the current request, but creates problems further.:
- mixes business logic with infrastructure;
- duplicates the code;
- violates module boundaries;
- creates strong connectedness;
- complicates testing;
- makes the system poorly extensible;
- adds unnecessary dependencies.
This is how technical debt appears, which is invisible at first, and then slows down the entire team.
Risk 4. Problems with support
The generated code can be difficult to maintain. Especially if it was simply accepted without understanding.
After a month, the team is faced with questions:
- why is there such a logic here?;
- what conditions does this code cover?;
- is it safe to change this module?;
- why did you choose this library?;
- where is the documentation;
- which scenarios were tested.
If no one can explain the code, it's no longer a speedup, but a risk.
Risk 5. Legal and licensing restrictions
AI can offer snippets or approaches similar to open source code. In most cases, this is not a problem, but in companies with strict compliance requirements, it is important to check licenses, dependencies, and the provenance of solutions.
This is critical for enterprise development.
How strong Programmers Use AI
The best developers don't treat AI like a magic button. They use it as an amplifier of engineering thinking.
1. As a quick draft
A strong engineer can ask AI to generate the first version of a function, API contract, SQL query, test, or project structure.
But he doesn't accept the result blindly. He uses it as a draft that needs to be checked, simplified, adapted, and integrated into the architecture.
2. As a partner for reflection
AI is useful as a new-generation “rubber duck.”
You can describe the problem to him and ask:
- find weaknesses in the solution;
- suggest alternative architectures;
- compare approaches;
- Explain the trade-off;
- find edge cases;
- create a checklist review;
- suggest which tests are needed.
The value here is not that AI is always right. The value is that it helps you see the options faster.
3. To speed up your routine
Strong teams use AI where there is a lot of repeatable work.:
- boilerplate generation;
- writing unit tests;
- refactoring similar sections;
- migration generation;
- Documentation;
- explaining someone else's code;
- preparing a pull request description;
- error detection in logs;
- generating API usage examples.
This frees up time for tasks where engineering intelligence is really needed.
4. For code review, but not instead of code review
AI can help with the review.:
- highlight potential bugs;
- find non-obvious edge cases;
- check the style;
- notice the duplication;
- suggest tests;
- explain the difficult section.
But the final decision must be made by a human being.
AI-review is an additional layer of verification. Not a replacement for a senior engineer.
5. To explore new technologies
Experienced developers use AI as a quick way to get into a new library, language, framework, or API.
For example:
- “explain how this SDK works”;
- “show a minimal production-like example”;
- “what mistakes are most often made when using this technology”;
- “compare approaches”;
- “make a migration plan.”
This speeds up learning, but it doesn't take away from reading the documentation and checking it in practice.
class="heading-3">6. For working with legacy codeAI is good at disassembling old projects.:
- explains obscure functions;
- builds a dependency map;
- suggests safe refactoring steps;
- helps you write characterization tests;
- highlights repeating patterns.
But in legacy systems, it is especially important not to trust AI completely. There's a lot of hidden context that's not visible in a single file.
The right model: AI-assisted engineering
Vibe coding is useful if you understand its place.
A bad model:
“The AI has written, so you can deploy.”
A good model:
“The AI helped speed up the draft, and the engineer checked, designed, tested and took responsibility.”
Production-development requires a process:
- architectural review;
- code review;
- unit and integration tests;
- security checks;
- observability;
- performance testing;
- CI/CD;
- Documentation;
- dependency control;
- ownership for modules;
- clear rules for using AI.
AI should be integrated into the engineering process, not replace it.
Who will win in the age of AI coding
It's not those who just know how to write prompta who will win.
Developers who can win will benefit.:
- formulate the task precisely;
- understand architecture;
- See the risks;
- testing hypotheses;
- read and criticize the code;
- design sustainable systems;
- work with security;
- Think about support;
- make technical decisions.
AI reduces the value of a mechanical set of code. But it adds value to engineering thinking.
Previously, a weak developer could hide behind the number of lines written. Now it's more complicated: AI can generate strings too. The real difference will be who is able to turn the code into a reliable product.
Result
Vibe coding is not a panacea.
It is a powerful tool for hypothesis testing, prototyping, MVP, and routine acceleration. But it does not replace qualified programmers.
Without an expert, AI-generated code can become a source of bugs, vulnerabilities, architectural chaos, and technical debt.
The future of development is not that programmers will disappear. The future lies in strong programmers becoming faster, more accurate, and more productive.
The AI writes the code. The engineer is responsible for the system.
Вайб-кодинг не панацея
Вайб-кодинг стал одним из самых заметных трендов в разработке. Идея простая: разработчик описывает задачу на естественном языке, AI генерирует код, а человек быстро собирает приложение, прототип или фичу без долгого ручного написания каждой строки.
На первый взгляд это выглядит как революция, после которой программисты больше не нужны. Но это поверхностный вывод.
ИИ не заменит квалифицированных разработчиков. Он станет инструментом для тех, кто уже умеет мыслить как инженер: понимает архитектуру, ограничения системы, безопасность, производительность, поддержку и реальные бизнес-требования.
ИИ не заменяет программиста. Он усиливает сильного инженера
Код — это не просто текст в редакторе. Код — это набор решений.
Хороший программист не только пишет функции. Он понимает:
- какую проблему решает продукт;
- где границы ответственности модулей;
- как данные проходят через систему;
- какие ошибки возможны;
- как система будет масштабироваться;
- где появятся узкие места;
- как код будут читать и поддерживать другие люди;
- какие риски несёт каждое техническое решение.
ИИ может сгенерировать реализацию. Но он не несёт ответственность за последствия.
Он не знает весь контекст бизнеса. Он не всегда понимает скрытые ограничения. Он может уверенно предложить решение, которое выглядит рабочим, но ломается на краевых случаях, плохо масштабируется или создаёт дыру в безопасности.
Поэтому главная роль программиста не исчезает. Она смещается выше.
Раньше ценность разработчика часто измерялась скоростью написания кода. Теперь всё важнее становится способность ставить правильную задачу, проверять результат, проектировать систему и принимать инженерные решения.
ИИ пишет код. Инженер строит систему.
Где вайб-кодинг действительно силён
Вайб-кодинг особенно полезен там, где скорость важнее идеальной инженерной чистоты.
1. Проверка гипотез
Когда нужно быстро понять, есть ли смысл в идее, не всегда рационально тратить недели на полноценную архитектуру. AI помогает быстро собрать черновую версию: интерфейс, API, простую бизнес-логику, демонстрационный сценарий.
Это позволяет быстрее ответить на ключевые вопросы:
- нужна ли пользователям эта функция;
- понятен ли интерфейс;
- работает ли бизнес-гипотеза;
- стоит ли инвестировать в полноценную разработку.
2. Прототипы
Для прототипов вайб-кодинг почти идеален. Можно быстро собрать экран, моковые данные, простую интеграцию, админку, форму, дашборд или внутренний инструмент.
Главное — не путать прототип с production-системой.
Прототип должен доказать идею. Production-код должен выдерживать нагрузку, ошибки, пользователей, поддержку и изменения.
3. MVP
Для MVP AI тоже полезен, но уже с ограничениями.
MVP можно ускорить с помощью AI, особенно на типовых задачах:
- CRUD;
- авторизация;
- формы;
- генерация тестов;
- документация;
- простые интеграции;
- миграции;
- boilerplate;
- первичная вёрстка;
- вспомогательные скрипты.
Но даже MVP не должен превращаться в хаотичный набор сгенерированных файлов. Если MVP пойдёт в реальное использование, его нужно проектировать так, чтобы потом не переписывать всё с нуля.
Главный риск: production-код без экспертного ревью
Самая опасная ошибка — брать AI-generated код и сразу отправлять его в продакшн.
Внешне такой код может выглядеть убедительно. Он компилируется, проходит простой сценарий, иногда даже содержит тесты. Но проблема в том, что качество кода определяется не только тем, работает ли он “здесь и сейчас”.
Риск 1. Скрытые баги
ИИ часто хорошо покрывает очевидный сценарий, но хуже работает с краевыми случаями:
- пустые данные;
- некорректный ввод;
- гонки данных;
- таймауты;
- повторные запросы;
- частичные сбои;
- проблемы с кодировками;
- ошибки сети;
- несовместимость версий;
- нестандартное поведение внешних API.
Без опытного ревью такие ошибки могут всплыть уже у пользователей.
Риск 2. Уязвимости
AI может сгенерировать код, который выглядит современно, но содержит слабые места:
- неправильную проверку прав;
- небезопасную работу с токенами;
- SQL-инъекции;
- XSS;
- утечки секретов;
- слабую валидацию;
- небезопасную обработку файлов;
- чрезмерные permissions;
- отсутствие rate limiting.
Особенно опасно, когда разработчик сам не понимает, почему предложенный код небезопасен.
Риск 3. Плохая архитектура
ИИ часто оптимизирует ответ под локальную задачу, а не под всю систему.
Он может предложить решение, которое быстро закрывает текущий запрос, но создаёт проблемы дальше:
- смешивает бизнес-логику с инфраструктурой;
- дублирует код;
- нарушает границы модулей;
- создаёт сильную связанность;
- усложняет тестирование;
- делает систему плохо расширяемой;
- добавляет лишние зависимости.
Так появляется технический долг, который сначала незаметен, а потом тормозит всю команду.
Риск 4. Проблемы с поддержкой
Сгенерированный код может быть трудно сопровождать. Особенно если его просто приняли без понимания.
Через месяц команда сталкивается с вопросами:
- почему здесь именно такая логика;
- какие условия покрывает этот код;
- можно ли безопасно менять этот модуль;
- почему выбрана эта библиотека;
- где документация;
- какие сценарии тестировались.
Если никто не может объяснить код, это уже не ускорение, а риск.
Риск 5. Юридические и лицензионные ограничения
AI может предложить фрагменты или подходы, похожие на код из открытых источников. В большинстве случаев это не проблема, но в компаниях с жёсткими compliance-требованиями важно проверять лицензии, зависимости и происхождение решений.
Для enterprise-разработки это критично.
Как сильные программисты используют ИИ
Лучшие разработчики не относятся к AI как к магической кнопке. Они используют его как усилитель инженерного мышления.
1. Как быстрый черновик
Сильный инженер может попросить AI сгенерировать первый вариант функции, API-контракта, SQL-запроса, теста или структуры проекта.
Но он не принимает результат слепо. Он использует его как черновик, который нужно проверить, упростить, адаптировать и встроить в архитектуру.
2. Как напарника для размышлений
AI полезен как “резиновая уточка” нового поколения.
Ему можно описать проблему и попросить:
- найти слабые места в решении;
- предложить альтернативные архитектуры;
- сравнить подходы;
- объяснить trade-off;
- найти edge cases;
- сформировать чеклист ревью;
- подсказать, какие тесты нужны.
Ценность здесь не в том, что AI всегда прав. Ценность в том, что он помогает быстрее увидеть варианты.
3. Для ускорения рутины
Сильные команды используют AI там, где много повторяемой работы:
- генерация boilerplate;
- написание unit-тестов;
- рефакторинг однотипных участков;
- генерация миграций;
- документация;
- объяснение чужого кода;
- подготовка pull request description;
- поиск ошибок в логах;
- генерация примеров использования API.
Это освобождает время для задач, где действительно нужен инженерный интеллект.
4. Для code review, но не вместо code review
AI может помочь в ревью:
- подсветить потенциальные баги;
- найти неочевидные edge cases;
- проверить стиль;
- заметить дублирование;
- предложить тесты;
- объяснить сложный участок.
Но финальное решение должен принимать человек.
AI-review — это дополнительный слой проверки. Не замена senior-инженеру.
5. Для изучения новых технологий
Опытные разработчики используют AI как быстрый способ войти в новую библиотеку, язык, framework или API.
Например:
- “объясни, как устроен этот SDK”;
- “покажи минимальный production-like пример”;
- “какие ошибки чаще всего делают при использовании этой технологии”;
- “сравни подходы”;
- “составь план миграции”.
Это ускоряет обучение, но не отменяет чтение документации и проверку на практике.
6. Для работы с legacy-кодом
AI хорошо помогает разбирать старые проекты:
- объясняет непонятные функции;
- строит карту зависимостей;
- предлагает безопасные шаги рефакторинга;
- помогает писать characterization tests;
- выделяет повторяющиеся паттерны.
Но в legacy-системах особенно важно не доверять AI полностью. Там много скрытого контекста, который не виден в одном файле.
Правильная модель: AI-assisted engineering
Вайб-кодинг полезен, если понимать его место.
Плохая модель:
“ИИ написал — значит, можно деплоить.”
Хорошая модель:
“ИИ помог ускорить черновик, а инженер проверил, спроектировал, протестировал и взял ответственность.”
Production-разработка требует процесса:
- архитектурного ревью;
- code review;
- unit и integration tests;
- security checks;
- observability;
- performance testing;
- CI/CD;
- документации;
- контроля зависимостей;
- ownership за модули;
- понятных правил использования AI.
ИИ должен быть встроен в инженерный процесс, а не заменять его.
Кто выиграет в эпоху AI-кодинга
Выиграют не те, кто просто умеет писать промпты.
Выиграют разработчики, которые умеют:
- точно формулировать задачу;
- понимать архитектуру;
- видеть риски;
- проверять гипотезы;
- читать и критиковать код;
- проектировать устойчивые системы;
- работать с безопасностью;
- думать о поддержке;
- принимать технические решения.
ИИ снижает ценность механического набора кода. Но повышает ценность инженерного мышления.
Раньше слабый разработчик мог скрываться за количеством написанных строк. Теперь это сложнее: AI тоже умеет генерировать строки. Настоящая разница будет в том, кто способен превратить код в надёжный продукт.
Итог
Вайб-кодинг — не панацея.
Это мощный инструмент для проверки гипотез, прототипирования, MVP и ускорения рутины. Но он не заменяет квалифицированных программистов.
Без эксперта AI-generated код может стать источником багов, уязвимостей, архитектурного хаоса и технического долга.
Будущее разработки — не в том, что программисты исчезнут. Будущее в том, что сильные программисты станут быстрее, точнее и продуктивнее.
ИИ пишет код. Инженер отвечает за систему.
