世界正飞速变化。人工智能正扮演着越来越重要的角色。从Google到Microsoft，全球巨头都在投资数十亿美元来发展自己的AI工具。许多雇主公开承认人工智能的力量，并寻找能够熟练使用AI的员工。
然而，在俄罗斯IT市场上正形成一种矛盾的情况。一方面，公司越来越多地要求专家掌握使用AI工具的技能，这对开发人员和测试人员尤其重要。另一方面，如果在面试中提到ChatGPT，空气中就会弥漫着紧张的沉默...
对那些公开声称专业使用神经网络解决问题的候选人（而理解模型边界和高质量创建提示是当今重要的技能），人们往往带有偏见。这就像在毕业论文的参考文献列表中列出《维基百科》一样。可以使用人工智能，但最好不公开宣传，更不用说称之为“真正”的技能了。
在这篇文章中，我们将探讨与传统开发方式相比的替代方案，如零代码（no-code）、低代码（low-code）和vibe coding。此外，我们还将比较AI工具、no-code/low-code平台在海外招聘市场和俄罗斯公司中的定位情况。
传统开发的替代方案：zerocoder、low-coder和vibe-coder
大约从2010年代中期开始，除了传统的开发之外，一个独立的工具和专业人员层开始迅速发展，他们能够更快地创建可用的产品，并且需要的手动编码更少。最初，no-code和low-code平台进入大众视野，后来又加入了vibe coding.
Zerocoder，或者no-code-专家，通过可视化界面、现成模块、数据库、集成和自动化来构建产品，无需手动编写代码：典型的技术栈包括 Bubble、Tilda、Webflow、Glide、Softr、Airtable、Notion、Make、Zapier、Adalo、FlutterFlow。这些平台之所以流行，正是因为它们允许快速搭建落地页、最小可行产品、内部服务、客户门户、简易CRM、移动应用或业务流程自动化，而无需完整的开发团队。
低代码 更接近传统开发。它也使用可视化平台，但在需要时添加代码，处理 API、数据库、用户角色、权限、集成和业务逻辑。在这个领域，Microsoft Power Platform、OutSystems、Mendix、Appian、Retool、Oracle APEX 更为常见。低代码在企业环境中特别受欢迎，因为需要快速构建内部应用程序、工作流、后台管理、门户、审批流程和现有 IT 基础设施之上的工具。
Vibe-coder — 更新颖的专业人士类型。术语 vibe coding 在 2025 年由 OpenAI 联合创始人安德烈·卡帕蒂引入，英国英语词典柯林斯将其选为 2025 年年度词汇。该方法的核心是：人类描述需要 AI 完成的任务，获取代码，运行代码，反馈模型错误，请求改进逻辑、界面或项目结构，并逐步将产品完善至可工作状态。过程中不仅使用 ChatGPT，还包括 Claude Code、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、Replit、Bolt、v0 等其他 AI 代理。
所有这些方法出现的原因很简单：商业界意识到，验证假设需要几周而不是几个月甚至几年。在MVP阶段，并不总是需要完美的代码。有时，快速构建一个可运行的原型、验证市场需求、测试场景、自动化手动流程或向投资者展示产品初版更为重要。正是在这个领域，零代码者（zerocoders）、低代码者（low-coders）和感觉代码者（vibe-coders）不再替代传统开发者，而是成为更快获得可运行结果的不同方式。
人工智能在俄罗斯及国外公司的招聘中
现在让我们进入最重要的话题：国外和俄罗斯公司如何看待人工智能、无代码、低代码和AI工具
如果看招聘信息，差异立即可见 在海外市场上，雇主更直白地提及这些技术： 低代码/无代码开发者，氛围编码者，AI自动化专家，提示工程师。例如，在国外的招聘中会直接写明，要求专家使用Bubble、Webflow、Softr、Glide、Airtable、Make、Zapier等工具创建产品，与AI代理、Claude Code、Cursor、Replit、Windsurf等工具合作，快速将想法转化为可工作的原型、应用程序、仪表板、自动化和内部工具。
在俄罗斯也有这样的工作，但它们通常更谨慎地称呼为“工程师式”工作。：AI自动化工程师，自动化工程师，低代码工程师，低代码平台系统分析师，集成商，业务流程开发者，AI Automation Engineer。事情并不仅仅在于头衔：要求本身也看起来更加“工程化”。对于俄罗斯雇主来说，候选人仅仅知道Bubble、Tilda、Make、n8n、ChatGPT或Cursor通常是不足够的。在AI/no-code/low-code的描述中，经常会出现Python、TypeScript、Node.js、PostgreSQL、Redis、Kafka、Docker、Kubernetes、微服务架构和CI/CD。例如，招聘信息 VibeCoder / 平台工程师 在 Habr Career 上要求不仅要有 AI 方法的经验，还需要有 Node.js、PostgreSQL/Redis、Kubernetes、Docker、微服务、Kafka 和 CI/CD 的熟练经验。
另外值得一提的是 提示工程师 在国外，这已经是一个显著的独立角色：在 LinkedIn 上有一个包含 1,000+ 个 Prompt Engineer 职位的板块。而在俄罗斯，提示工程仍然很少被视为一种独立的职业：通常它会被归入聊天机器人脚本师、AI 专家、分析师、自动化工程师或开发者的角色中。即使在 Хабр Карьере 的“提示工程师”板块，实际上展示的也是“聊天机器人脚本师”的职位，其中编程和 API 更多被视为优势而非职业的核心。
为什么俄罗斯对AI工具的态度矛盾
俄罗斯并非完全否定人工智能。相反，对AI技能的需求正在增长：根据hh.ru，2026年1月至2月期间有10,777个职位要求掌握人工智能，而去年同期为9,378个。 也就是说市场承认人工智能，但目前还不认为它是独立的广泛职业。
雇主希望候选人能够使用ChatGPT、Cursor、Claude、DeepSeek或其他工具，但同时也需要至少掌握一种编程语言，理解开发基础、API、Webhooks、数据库、框架，理想情况下还应熟悉Kafka、Kubernetes、Docker、CI/CD和微服务架构。也就是说，AI技能受欢迎，但应作为工程基础的补充而非替代。
根据hh.ru，65%的雇主在简历中关注AI技能，但只有6%的人将其视为决策的重要依据。
第二个原因——数据安全。在俄罗斯，对个人数据的本地化有更强的监管重点。俄罗斯公司对外部AI服务更加谨慎，如果客户数据、内部代码、文件或商业信息可能会泄露到这些服务中。这加强了向技术主权的总体趋势：企业越来越重视不仅使用国外的AI工具，而是创建自己的AI代理并将其嵌入封闭的企业系统中。
终于，还有另一个原因，为什么对许多俄罗斯公司来说ChatGPT几乎成了一个令人讨厌的词。在IT课程热潮之后，市场上涌现了大量初级程序员：许多人开始美化简历，夸大经验，并借助ChatGPT和其他AI服务进行面试。结果，雇主们对人工智能本身不信任，而是对那些利用AI作为掩盖实际知识缺乏之处的候选人产生了不信任。
输出
主要区别在于： 国际市场更快地承认新的AI角色为独立职业，而俄罗斯市场要求AI工具背后要有扎实的技术知识：API、数据库、安全、架构、集成、DevOps、微服务以及对业务流程的理解。因此，在俄罗斯，仅仅会通过ChatGPT、Cursor或Claude生成代码的人，现在很难获得重要职位。而能够利用AI作为加速器，并且同时理解自己正在构建什么、它如何运作以及可能在何处出错的专家，则更接近市场的实际需求。