На корпоративных тренингах по AI для бизнеса вайб-кодинг - самая горячая тема последних месяцев. Руководители хотят понять, как создавать рабочие инструменты без штата разработчиков. Маркетологи спрашивают про автоматизацию рутины. И все без исключения хотят попробовать сами.

Последний год я плотно работаю с AI-кодированием. Полноценным full-stack разработчиком не стал, но продуктивность выросла в разы. Построил десяток рабочих инструментов для агентства. И теперь вижу: этот навык меняет правила игры для всех, у кого есть идеи, но нет времени на годы изучения программирования.

Что такое вайб-кодинг

Термин придумал Андрей Карпати из OpenAI. Суть проста: ты описываешь, что хочешь получить, а AI пишет код. Не нужно знать синтаксис Python или разбираться в фреймворках. Нужно уметь формулировать задачи и понимать логику того, что строишь.

Это принципиально отличается от традиционного программирования. Там ты должен знать, как именно написать функцию. Здесь - объяснить, что эта функция должна делать. Сдвиг от "как" к "что".

На практике это работает так: открываешь Claude или Gemini, описываешь проект словами, получаешь готовый код. Запускаешь. Видишь ошибки. Скармливаешь ошибки обратно в AI. Получаешь исправления. Итерируешь до результата.

Выбор инструментов

Инструментов для вайб-кодинга десятки. Но для старта достаточно трёх, покрывающих 99% задач.

Google AI Studio - песочница для экспериментов

Google AI Studio - бесплатная веб-платформа для тестирования идей. Минимум обязательств, максимум свободы. Идеально для первых проектов, когда ещё непонятно, взлетит идея или нет.

Я использую AI Studio как черновик. Прошу Claude написать базовый код, переношу сюда, смотрю что получается. Если идея рабочая - переключаюсь на более серьёзные инструменты.

Google Antigravity - для визуально красивых проектов

Google Antigravity - полноценная IDE с мультимодельной поддержкой. Главное преимущество: Gemini 3 Pro отлично работает с фронтендом и интерфейсами.

Плюсы: экономичный по токенам, хорошо держит большой контекст, генерирует красивый UI. Минусы: жрёт батарею, периодически крашится, баги в интерфейсе.

На одном из недавних проектов строил через Antigravity симуляцию соревнования между LLM. Визуальная часть получилась на уровне, который руками бы делал неделю.

Claude Code - для серьёзных задач

Claude от Anthropic - мой основной рабочий инструмент. Два варианта использования: веб-версия для лёгких проектов и Claude Code для полного контроля через терминал.

Плюсы: точность, хорошая работа со сложными workflow, много обучающих материалов. Минус: дорого.

Простая матрица выбора:

Проверить идею за 15 минут → Google AI Studio
Фронтенд и красивый интерфейс → Google Antigravity + Gemini 3 Pro
Бэкенд, сложная логика, продвинутые проекты → Claude Code + Opus 4.5

Настройка инструментов

Google AI Studio

Заходишь на aistudio.google.com. Вкладка "Build". Переключаешься на Gemini 3 Pro. В System Instructions вставляешь базовый промпт:

You are a world-class senior full-stack engineer and visionary UI/UX designer. Your goal is to vibe code - create fully functional, aesthetically breathtaking applications in a single response.

CORE PRINCIPLES:

- DESIGN FIRST: Use Tailwind CSS with focus on typography, spacing, subtle shadows/animations
- COMPLETE IMPLEMENTATION: Never say "implementation goes here" - write every line
- TECH STACK: React 18+, TypeScript, Tailwind CSS, Lucide Icons

Этот промпт заставляет модель выдавать готовый код, а не заглушки.

Google Antigravity

Скачиваешь с antigravity.google. Выбираешь версию под свою систему (macOS, Windows). Запускаешь установщик. Можешь импортировать настройки из VS Code или начать с чистого листа.

Claude Code

Сначала ставишь Claude Desktop. Потом Node.js. Дальше по официальной документации - там пошагово расписано.

Процесс создания проекта

Делю любой проект на три фазы: планирование, сборка, отладка.

Планирование

В Claude Code есть режим Plan. Активируется двойным нажатием Shift + Tab в терминале. Модель переключается в режим исследования: собирает контекст, задаёт уточняющие вопросы, формирует структуру проекта.

Результат - файл с планом: что будет создаваться, в какой последовательности, какие зависимости нужны.

Для других инструментов использую голосовой ввод в GPT-4. Надиктовываю всё, что знаю о проекте: название, цель, чего точно не хочу, технические ограничения. Модель структурирует этот поток сознания в связный план.

Сборка

В Claude Code переключаешься обратно из Plan Mode (те же Shift + Tab дважды). Claude начинает создавать файлы по плану.

Для других инструментов генерируешь "мега-промпт" - подробную инструкцию для начала работы. Структура:

PROJECT: [название]
GOAL: [что должно получиться]
TECH STACK: [технологии]
CORE FEATURES:
- Feature 1: [описание]
- Feature 2: [описание]
CONSTRAINTS: [чего избегать]
OUTPUT: [формат результата]

Если планировал голосом через GPT, просишь его сгенерировать такой мега-промпт на основе сессии. Получается связный документ для вайб-кодинг инструмента.

Отладка

Практика показывает: 80% времени в вайб-кодинге уходит на отладку, а не на генерацию.

Несколько техник, которые работают:

Стек LLM. Используй две модели параллельно. Например, Gemini 3 в Antigravity для основной работы, Opus 4.5 в отдельной вкладке Claude для сложных багов. Разные модели видят проблемы по-разному.

Grok 4 Heavy для дебага. Недооценённый инструмент для поиска ошибок. Хорошо работает там, где другие буксуют.

Прямая подача ошибок. В Claude Code копируешь текст ошибки прямо в чат. Модель обычно понимает контекст и выдаёт исправление.

Команды для глубокого анализа. "Think harder" или "think step by step" включают расширенное рассуждение. Помогает в запутанных случаях.

Декомпозиция. Большая проблема - это набор маленьких. Разбивай на части, решай по одной.

Промптинг: JSON-формат

JSON-промпты увеличивают точность ответов в среднем на 25-30%.

Модели лучше понимают структурированные запросы. Вместо свободного текста используй JSON:

{
  "task": "create_function",
  "name": "calculate_discount",
  "inputs": ["price", "discount_percent"],
  "output": "final_price",
  "constraints": ["handle_negative_values", "round_to_2_decimals"]
}

Это особенно полезно для повторяющихся задач. Один раз создал шаблон - используешь постоянно.

Ресурсы для развития

Anthropic выпустили лучшие практики для Claude Code. Рекомендую как обязательное чтение. Можно даже скормить этот документ Claude как контекст проекта.

Reddit-сообщества для помощи: r/VibeCoding, r/ClaudeAI, r/ClaudeCode. Там реальные кейсы, разборы ошибок, советы практиков.

Google публикует бесплатные курсы и PDF по AI-разработке. Много полезного для базового понимания.

Что это даёт бизнесу

При внедрении AI в бизнес-процессы вайб-кодинг сокращает время создания прототипа с недель до часов.

На корпоративных тренингах по AI я вижу типичную картину. Компания хочет автоматизировать процесс. Идёт к разработчикам. Те оценивают в месяц работы и приличный бюджет. Проект откладывается.

С вайб-кодингом тот же результат достигается за дни. Не идеальный код, не масштабируемая архитектура - но рабочий инструмент, который решает конкретную задачу.

Маркетолог может собрать дашборд для отслеживания метрик. Руководитель проекта - инструмент для автоматизации отчётов. HR - бота для первичного скрининга резюме. Без привлечения IT-отдела.

Это не замена профессиональной разработке. Это способ проверить идеи быстро и дёшево. Понять, что работает, что нет. И уже потом, если нужно, привлекать разработчиков для масштабирования.

Честные ограничения

Вайб-кодинг - это инструмент, а не магия.

Сложные системы с высокими требованиями к безопасности и производительности всё ещё требуют профессионалов. AI-сгенерированный код может содержать уязвимости, которые новичок не заметит. Масштабирование на миллионы пользователей - отдельная история.

Но для внутренних инструментов, прототипов, автоматизации рутины - работает отлично.

Начни сегодня

Минимальный путь: открой Google AI Studio, опиши простой проект в пару предложений, посмотри что получится. Не нужно ничего устанавливать, регистрация через Google-аккаунт.

На практике показывает: первый рабочий прототип через вайб-кодинг появляется за 2-3 часа, даже у тех, кто никогда не программировал.

При внедрении AI в бизнес вайб-кодинг становится базовым навыком для всех, кто работает с данными и процессами. Не обязательно становиться разработчиком. Достаточно научиться формулировать задачи так, чтобы AI их понял.

Ссылки:

Как начать вайб-кодинг: практическое руководство для не-программистов