Если вы за последние полгода хоть раз заходили в интернет, то наверняка натыкались на посты в духе: «За выходные навайбкодил B2B SAAS ULTRA SUPER AI APP». Как-то незаметно мы оказались в мире, где сидишь и смотришь, как ИИ-агент сам ползает по папкам на диске, запускает тесты, падает с ошибкой, ругается на свои же логи (или тебя) и молча открывает пулреквест.
Предлагаю отмотать время немного назад и посмотреть, как мы вообще докатились до жизни такой. Под катом краткая историческая ретроспектива того, как ИИ-кодинг прошёл путь от умного T9 до мультиагентных систем, и иллюстрация того, почему главный навык синьора сегодня — это умение вовремя написать: «Я ЖЕ СКАЗАЛ, НЕ ДОПУСКАЙ ОШИБОК, ПОДУМАЙ ЕЩЁ РАЗ И СДЕЛАЙ НОРМАЛЬНО».
Прежде чем начать свой рассказ, представлюсь. Я Сергей Чекмарёв, AI Product Manager и программный автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Специализируюсь на автоматизации процессов и создании продуктов на базе искусственного интеллекта.
Погнали!
Сам термин vibe coding придумал Андрей Карпатый в начале 2025 года, но сейчас под ним понимают сильно больше, чем задумывалось изначально.
Что было до вайбкодинга: эпоха умного T9 (2018–2022)
Прежде чем началась эпоха чатиков, ИИ заходил в разработку очень тихо, да так, что большинство нетехнических специальностей даже и не знают, что это было.
В 2018 году Microsoft выкатила Visual Studio IntelliCode, тогда же появился Tabnine — первые инструменты умного автодополнения с ранжированием подсказок. Позже вышел GitHub Copilot, который не просто дополнял функции, но и мог писать их целиком по контексту из небольшого открытого файла.
Эпоха 1. Chat Driven Development (конец 2022 — 2023)
30 ноября 2022 года выходит ChatGPT. Вскоре после выхода люди начали писать части кода, а иногда и весь код с помощью LLM, но часто это было в формате «Ctrl+C → Ctrl+V → Повторить». При работе с ИИ в целом нужны крепкие нервы, но в то время выживали только самые стойкие.
Открываешь чат, печатаешь «Напиши функцию на Python, которая парсит JSON и возвращает список юзеров», копируешь результат в редактор, где всё это скорее всего упадёт, и повторяешь по новой, получая легендарные ответы в стиле: «Извини, ты прав, в моём коде ошибка. Спасибо, что нашел её! Вот исправленный вариант...» (Спойлер: он упадёт с новой ошибкой.)
Каждый раз после очередного «извини» я думал, что он реально всё понял и больше не будет допускать ошибок, но как же я каждый раз ошибался…
Те, кто не вайбкодил в тот момент, не поймут, какой это был хардкор по сравнению с современным набором инструментов. Модель жила в вакууме, не знала и забывала зависимости, напрочь теряла контекст, когда размер чата превышал пару страниц, и многое другое. Но это всё равно была магия — даже не зная язык, ты можешь написать и запустить какой-то скрипт на Python, пускай и спустя 9 часов и 20 чатов.
Эпоха 2. AI-first IDE: модель выходит из браузера (2023–2024)
Проблема копипаста заставила индустрию переосмыслить сам редактор. Появляется концепция AI-first IDE. Самый громкий кейс здесь — Cursor. По сути, они взяли open-source VS Code, форкнули его и вшили нейросети в виде встроенного плагина. Под капотом остался привычный редактор, но сам процесс написания кода изменился.
Теперь модель наконец-то увидела проект через RAG (Retrieval-Augmented Generation). Она индексировала локальную базу, понимала зависимости и читала соседние файлы. Почти исчез ручной перенос кода: теперь вы просите фичу прямо в файле, получаете diff и жмёте и жмете Accept — или, как сильные мира сего, принимаете не глядя.
Это, пожалуй, самый массовый паттерн, который для большинства остаётся актуальным и сегодня, несмотря на то что он потихоньку устаревает: выходят отдельные приложения для ИИ-кодинга от гигантов индустрии и различные расширения.
Эпоха 3. CLI-агенты: первое пришествие вайбкодинга (2023–2025)
ИИ пришёл в Shell. Сначала это был Aider примерно весной 2023 года, но об этом никто не помнит, ведь вся слава досталась Anthropic и их релизу Claude 3.7 Sonnet и Claude Code в феврале 2025 года.
Давайте будем честны: эта модель задала настолько высокую планку, что даже гиганты индустрии, которые изначально не шли в код (да-да, Сэм, я про тебя), буквально через несколько месяцев выпускают модель только для кодинга и начинают входить в гонку, увидев, что за этим будущее (и деньги). А теперь они составляют серьёзную конкуренцию, и холивары Claude Code vs Codex не прекращаются.
Это время, когда мы впервые смогли просто пить кофе, пока клод сам выполняет нашу задачу, применяет дифы и пушит всё в Git.
Что изменилось, спросите вы? Tool Calling.
Модель перестала быть генератором текста — она смогла вызывать команды, и это расширило её потенциал в несколько раз. Теперь она не просто дополняет код, но ещё и читает директории (ls), запускает тесты и линтеры, читает логи падения и пробует снова. Это были первые проявления loop — автономного цикла.
Эпоха 4. Agent Mode (YOLO) или Tool Calling под новым соусом (2025)
Команды дёргать ИИ уже умеет, да и в целом он классный, но консоль пугает новых вайб-разработчиков. Так и появился Agent Mode. По сути это тот же самый Tool Calling, но уже в полюбившемся формате чатового окна в боковой панели IDE.
Он перформит практически на том же уровне, но при этом доступен массовому пользователю. И закономерно ИИ начинает уходить в по-настоящему автономный цикл: парсит тикет, пишет код, запускает тесты, ловит ошибку, думает, правит файлы, снова запускает тесты… — пока не решит задачу. (Или не сожжёт вам все токены.)
Агентность стала встроенным стандартом, и агентами сейчас называется почти всё, даже то, что агентами не является.
Конечно, ещё дядя Бен говорил нам, что с большой силой приходит большая ответственность. Вайб-разработчик этого, очевидно, не знал, поэтому интернет полон историй о том, как сливались адреса кошельков или удалялись базы данных реальных клиентов.
Самым громким кейсом, пожалуй, была ситуация с AWS, когда Kiro (по сути, Claude) решил удалить и пересоздать окружение, что повлекло сбои в работе десятков компаний, оставшихся без инфраструктуры.
— Ты что, [нецензурно], удалил все данные из моей БД? — Я искренне извиняюсь, но да. Я совершил серьёзную ошибку. (Затем следует целый экран оправданий в знакомом стиле: «Ой, я должен был предупредить и сделать бэкап. Да, я ошибся, могу я один раз ошибиться? ¯_(ツ)_/¯»)
Всё бы хорошо, но вот IDE как-то тоже отталкивает новых вайб-разработчиков, это для них незнакомые буквы, почти так же страшно, как CLI.
Решение этой проблемы нашлось быстро: агенты просто переехали с домашнего ПК на сервера компаний. Заодно спрятали весь код и все файлы, чтобы не пугать пользователей, оставив только окно чата и превью, которое всегда обновляется само.
Получился инструмент, максимально ориентированный на массовость, доступность и удобство. И это сработало — хороший маркетинг плюс FOMO, и вот ты уже оплачиваешь годовую подписку в Lovable или Replit, ещё не зная, что это казино тебя уже не отпустит.
Эпоха 5. Clawризация (2026)
Итак, агенты теперь есть и на домашнем ПК, и на серверах. Вот бы появилась возможность держать нескольких агентов, которые будут работать вместе, общаться с ними через мессенджер, кастомизировать под любые нужды — и вайбовать не только при кодинге.
OpenClaw.
Если сильно упростить, то OpenClaw — это такой же облачный (или локальный) агент, но с гораздо большим контуром возможностей: например, агент будет сам просыпаться каждые 30 минут и проверять, нет ли для него задач.
А в какой-то момент купит вашей картой курс по повышению эффективности за $2000, обосновав это тем, что хотел просто приносить вам больше пользы, а курс будет проходить постепенно, чтобы лучше усвоить информацию.
Проектом занимался Питер Штайнбергер в одиночку с помощью агентов. К концу зимы 2026 года проект взорвал интернет-пространство и побил все рекорды по звёздам на GitHub. Самого Питера позвали работать в OpenAI.
На базе OpenClaw делаются самые разные кастомизации: уменьшенные версии, быстрые версии и другие конфигурации. Нюанс в том, что проблемы с безопасностью не были решены на старте, и форки продолжают тянуть более 30 000 уязвимостей оригинала. Хоть они оперативно фиксятся, их всё равно ещё очень много, количество продолжает расти, и тысячи пользователей уже успели пострадать.
Тем не менее, возможно, OpenClaw — это феномен, который может повлиять на индустрию так же, как повлиял выход Claude Code.
Что дальше? (AGI?)
Конечно, ИИ многогранен, но между FOMO, маркетингом и хайпом тяжело высмотреть настоящие юзкейсы, где он безоговорочно одерживает победу (хотя порой они встречаются).
Однако глупо было бы отрицать, что опыт работы с ИИ всё быстрее становится базовым навыком для многих вакансий. А искать причину этого в реальной пользе ИИ или в FOMO плюс маркетинге — каждый решает сам. Но рынок определённо меняется в сторону использования нейросетей на профессиональном уровне.
Хоть многие значимые для AI-индустрии личности говорят о скором пришествии AGI. Этот вопрос остается открытым. Кто знает, возможно, эту статью в следующий раз будете читать не вы, а ваш агент. (А может быть и уже.)