Vibe Coding с нуля: создание первого проекта с помощью ИИ

Основы вайб-кодинга: как ИИ пишет код за вас

Представьте, что вы хотите построить дом, но не знаете, как класть кирпичи. Раньше вам пришлось бы годами учиться каменщицкому делу. Сегодня вы можете описать архитектору, что именно хотите получить — а он спроектирует и построит. Вайб-кодинг работает точно так же, только вместо дома вы создаёте программу, а вместо архитектора — искусственный интеллект.

Термин vibe coding придумал Андрей Карпати — бывший директор по AI в Tesla и сооснователь OpenAI. В феврале 2025 года он написал пост в соцсети X, где описал новый подход: «Ты полностью отдаёшься ощущениям, забываешь о традиционных правилах разработки и перестаёшь воспринимать сам код как нечто важное». Через несколько месяцев словарь Collins назвал «vibe coding» словом 2025 года. К началу 2026-го, по данным vc.ru, 76% российских разработчиков уже протестировали этот подход в работе, и 83% остались довольны результатом.

Как это работает на практике

Традиционная разработка выглядит так: вы изучаете документацию, пишете код построчно, отлаживаете ошибки, тестируете. Каждый этап требует специальных знаний и опыта. Вайб-кодинг сокращает этот путь до одного действия — вы описываете задачу обычными словами, а AI-модель генерирует рабочий код.

Представьте диалог с опытным программистом, который сидит рядом. Вы говорите: «Мне нужен сайт для кофейни с меню, формой бронирования и картой проезда». Он кивает, печатает несколько минут и показывает готовый результат. Вы смотрите, замечаете, что кнопка слишком маленькая, просите увеличить — он исправляет. Вот и весь процесс.

> Вайб-кодинг — это не «нажал кнопку, получил готовый продукт». Это скорее диалог с опытным разработчиком. Вы — заказчик и ревьюер. AI — исполнитель. Чем точнее вы ставите задачу, тем лучше результат.

Три роли, которые вы выполняете

В вайб-кодинге вы одновременно выступаете в трёх ролях, и понимание каждой критически важно.

Продуктовый менеджер. Вы решаете, что именно должно получиться. Какие экраны, какие функции, для кого предназначено приложение. AI не придумывает продукт за вас — он реализует вашу задумку. Если вы не знаете, что хотите, AI сгенерирует что-то, что вам не подойдёт.

Дизайнер. Вы определяете внешний вид: цвета, расположение элементов, стиль. Можно сказать «сделай минималистично в тёмных тонах» — и AI поймёт. Можно прикрепить скриншот сайта, который вам нравится, и попросить сделать похоже. Но решение о том, как должно выглядеть, принимаете вы.

Контролёр качества. Вы проверяете результат. Открываете в браузере, кликаете по кнопкам, заполняете формы. Если что-то не работает или выглядит неправильно — возвращаетесь к AI с конкретным замечанием. Эта роль остаётся за вами всегда, даже когда AI станет значительно умнее.

Что можно и чего нельзя

Вайб-кодинг отлично справляется с определённым кругом задач. Одностраничные сайты и лендинги — за несколько часов. Telegram-боты для записи на услуги или сбора заявок — за 2–4 часа. Скрипты для автоматизации: парсеры данных, генераторы отчётов, рассылки — от 30 минут до нескольких часов. Прототипы веб-приложений: дашборды, системы управления задачами — от 1 до 3 дней. По данным vc.ru, производительность при вайб-кодинге растёт на 10–60% в зависимости от задачи.

Но есть области, где вайб-кодинг пока не заменяет профессиональных разработчиков. Высоконагруженные системы, обрабатывающие миллионы запросов в секунду, требуют серьёзной оптимизации. Критичные системы безопасности — финтех, медтех, авиация — предполагают аудит каждой строки. Сложная бизнес-логика с десятками правил и исключений может запутать AI без глубокого контекста.

Главное заблуждение

Самая частая ошибка новичков — ожидание мгновенного результата. Они пишут «сделай мне приложение» и ждут готовый продукт. Но AI не читает мысли. Он работает с тем, что вы ему дали. Если вы дали три слова — получите что-то общее и неприменимое. Если дали подробное описание — получите близкий к цели результат.

По данным исследования Carnegie Mellon, до 90% AI-сгенерированных решений содержат уязвимости или ошибки. Это не значит, что вайб-кодинг бесполезен. Это значит, что проверка — неотъемлемая часть процесса, а не опциональный шаг.

Сдвиг парадигмы

Вайб-кодинг меняет не только способ создания программ, но и саму идею того, кто может быть разработчиком. Предприниматель без технического образования может собрать MVP за выходные. Маркетолог — создать инструмент для анализа данных. HR-специалист — бота для первичного скрининга резюме. Не нужно становиться программистом. Нужно научиться формулировать задачи.

Это не замена программированию — это новый способ взаимодействия с кодом. Как калькулятор не заменил математиков, но позволил каждому решать сложные вычисления, так и вайб-кодинг не заменит инженеров, но даст возможность каждому создавать работающие инструменты.

В следующей статье мы разберём конкретные инструменты: какие выбрать для старта, чем они отличаются и какой подойдёт именно вам.

Выбор инструментов: от браузерных IDE до ИИ-агентов

Вы решили попробовать вайб-кодинг, открыли поиск и увидели десятки инструментов: Cursor, Bolt.new, Replit, Claude Code, GitHub Copilot, Grok Studio, Hostinger Horizons. Каждый обещает революцию. Как не потеряться и выбрать то, что подойдёт именно вам?

Ответ зависит от одного простого вопроса: что именно вы хотите сделать и какой у вас уровень подготовки. Инструменты для вайб-кодинга делятся на три категории, и каждая решает свою задачу.

Браузерные платформы: ноль установки, мгновенный старт

Если вы никогда не писали код и хотите попробовать прямо сейчас — начните здесь. Эти инструменты работают в браузере, не требуют установки и позволяют увидеть результат за минуты.

Bolt.new — пожалуй, самый дружелюбный вариант для новичка. Вы описываете приложение на естественном языке, и платформа генерирует код, показывает предпросмотр и позволяет опубликовать результат. Всё в одном окне. По данным vibecoding.app, Bolt.new особенно хорош для лендингов и простых веб-приложений. Ограничение: сложные проекты с множеством файлов и интеграций делать тяжело.

Replit — более гибкая среда. Помимо генерации кода через AI, даёт доступ к полноценному редактору, терминалу и базе данных. Подходит тем, кто хочет не только получить результат, но и понять, как он устроен. Есть бесплатный тариф с ограничениями.

Google AI Studio — бесплатная платформа для экспериментов. Идеальна как «черновик»: вы описываете идею, получаете код, смотрите, работает ли. Если идея жизнеспособна — переходите к более серьёзным инструментам. По данным aimasters.me, первый рабочий прототип здесь появляется за 2–3 часа даже у тех, кто никогда не программировал.

Hostinger Horizons — AI-конструктор с встроенным хостингом. Генерирует приложение и сразу размещает его в интернете. Удобно, если вам нужен не просто код, а опубликованный сайт. По данным vibecoding.app, работает на кредитной системе: от бесплатного тарифа до премиум.

| Платформа | Сложность установки | Лучше всего для | Цена | |---|---|---|---| | Bolt.new | Не нужна | Лендинги, простые приложения | Бесплатно / от 7/мес | | Google AI Studio | Не нужна | Эксперименты, черновики | Бесплатно | | Hostinger Horizons | Не нужна | Сайты с хостингом | От 20/мес. По данным vibecoding.app, у Cursor есть проблемы со стабильностью, но по функционалу он остаётся лидером.

GitHub Copilot — AI-ассистент от GitHub, встроенный в VS Code и JetBrains. По данным docs.github.com, Copilot умеет работать в режиме «vibe coding»: вы ставите задачу в чате, он планирует реализацию, создаёт файлы и пишет код. Удобен для тех, кто уже пользуется экосистемой GitHub. Стоимость — от 20/мес. Главное отличие от IDE: Claude Code видит весь проект целиком, может работать с десятками файлов одновременно, запускать команды в терминале. Есть режим Plan Mode — сначала план, потом выполнение. По данным aimasters.me, для серьёзных проектов это лучший выбор.

OpenHands — open-source альтернатива. По данным vibecoding.app, подходит тем, кто хочет полный контроль и не привязан к коммерческим платформам. Требует больше настройки, но даёт свободу.

Как выбрать: простая матрица

Решение сводится к двум переменным: ваш опыт и сложность проекта.

Вы новичок, проект простой — Bolt.new или Google AI Studio. Ничего не устанавливаете, результат через минуты.

Вы новичок, проект средний — Replit или GitHub Copilot в VS Code. Чуть больше контроля, возможность учиться на ходу.

Вы готовы учиться, проект серьёзный — Cursor или Claude Code. Неделя на освоение, но потом — полноценная разработка любого масштаба.

Вы опытный разработчик — комбинация Cursor + Claude Code. Cursor для ежедневного потока, Claude Code для сложных задач. По данным vc.ru, опытные разработчики используют в среднем 2.3 AI-инструмента одновременно.

Чего не стоит делать

Главная ошибка — менять инструмент при первой трудности. Каждая платформа требует привыкания. Дайте себе неделю с одним инструментом, прежде чем переходить на другой. Вторая ошибка — выбирать самый мощный инструмент для простой задачи. Не нужен Claude Code для одностраничного лендинга — Bolt.new справится за 10 минут.

В следующей статье мы разберём самое важное умение вайб-кодера: как правильно формулировать задачи для AI.

Искусство промптинга: как правильно ставить задачи

Два человека просят AI создать интернет-магазин. Первый пишет: «Сделай мне интернет-магазин». Второй описывает: «Одностраничный магазин керамической посуды. Каталог из 12 товаров с фото-заглушками, ценами и кнопкой "В корзину". Корзина в боковой панели с подсчётом суммы. Оформление заказа: имя, телефон, адрес. Белый фон, минималистичный стиль, шрифт Georgia для заголовков». Первый получит абстрактную заготовку. Второй — почти готовый продукт. Разница — в промпте.

Промпт — это ваша инструкция для AI. От его качества зависит 80% результата. Хороший промпт — это не вежливая просьба, а точное техническое задание, написанное на человеческом языке.

Формула эффективного промпта

Каждый хороший промпт содержит шесть элементов. Необязательно использовать все шесть в каждом запросе — но чем больше вы укажете, тем точнее будет результат.

Что — тип продукта. Сайт, бот, скрипт, приложение, расширение для браузера. Это якорь, который задаёт направление.

Для кого — целевая аудитория. Сайт для кофейни и сайт для юридической фирмы будут выглядеть совершенно по-разному, даже если функционал похож.

Функции — конкретный список. Не «и так далее», не «стандартные фичи», а перечисление: что именно должно быть на каждом экране, какие данные вводит пользователь, что происходит после нажатия каждой кнопки.

Дизайн — стиль, цвета, шрифты, референсы. «Минималистичный, тёмные тона, шрифт Inter» — этого достаточно. Если есть сайт-образец — прикрепите скриншот.

Технологии — если знаете. React, Python, HTML+CSS без фреймворков. Если не знаете — не указывайте, AI выберет сам.

Ограничения — что не нужно делать. «Без регистрации», «без базы данных», «не использовать jQuery». Это предотвращает нежелательные решения.

> По данным vc.ru, чем конкретнее промпт — тем лучше результат. Указывайте: что за проект, какие секции/функции, какой стиль, какие технологии.

Плохой промпт vs хороший промпт

Разница между плохим и хорошим промптом — как разница между «нарисуй что-нибудь красивое» и «нарисуй закат над морем в стиле импрессионизма, тёплые оранжевые и розовые тона, размер холста 60×40 см». Оба запроса понятны, но второй даёт художнику достаточно информации для точного результата.

Плохо: «Сделай приложение для заметок».

Хорошо: «Веб-приложение для заметок. Возможности: создавать, редактировать, удалять заметки. Каждая заметка — заголовок до 100 символов и текст. Сортировка по дате создания. Поиск по заголовку. Тёмная тема. Данные хранятся в localStorage браузера. Стек: HTML + CSS + vanilla JS, без фреймворков. Адаптивная вёрстка под мобильные».

Плохо: «Хочу бота в Telegram».

Хорошо: «Telegram-бот для записи на услуги салона красоты. Клиент выбирает услугу (стрижка, маникюр, укладка), выбирает мастера, выбирает дату и время из свободных слотов. Подтверждение записи отправляется клиенту и администратору. Администратор может добавлять и удалять слоты через команду /manage. Стек: Python + aiogram, база SQLite».

Итерационный промптинг: диалог, а не монолог

Самая частая ошибка — пытаться вместить всё в один запрос. Сложный проект — это 50–100 итераций, а не один промпт. Каждая итерация — это один конкретный запрос с одним изменением.

После того как AI сгенерировал первую версию, вы открываете результат в браузере, смотрите и формулируете точечные правки:

Каждый запрос — одно изменение. Не пытайтесь уместить 10 правок в один промпт: AI может пропустить часть или внести нежелательные изменения в то, что уже работало.

По данным vc.ru, обычно 3–5 уточнений достаточно для базовой версии, и 10–15 — для полностью готового продукта.

Три техники продвинутого промптинга

Контекст через примеры. Если вы хотите определённый стиль — покажите референс. «Сделай форму обратной связи в стиле этого сайта: [ссылка]». AI лучше понимает визуальные примеры, чем словесные описания.

Ролевое моделирование. Начните промпт с роли: «Ты — senior frontend-разработчик с 10-летним опытом. Создай...» Это не магия — это способ активировать нужные паттерны в модели. По данным aimasters.me, системный промпт с ролью «world-class senior full-stack engineer» заставляет модель выдавать готовый код, а не заглушки.

Структурированный ввод. По данным aimasters.me, JSON-промпты увеличивают точность ответов на 25–30%. Вместо свободного текста вы описываете задачу в структурированном формате — это особенно полезно для повторяющихся задач.

Чего нельзя делать в промптах

Не пишите расплывчато. «Сделай красиво» — не промпт. «Сделай современно» — тоже нет. Конкретизируйте: какие цвета, какие шрифты, какой интервал между элементами.

Не используйте «и так далее» или «стандартные функции». Для AI нет «стандартных» — он не знает вашего контекста. Перечисляйте явно.

Не проверяйте AI вслепую. Откройте результат, покликайте, заполните формы. AI может сгенерировать код, который выглядит правильно, но ломается при определённых действиях.

Не бойтесь задавать «глупые» вопросы. «Почему ты выбрал именно этот подход?», «Что будет, если пользователь введёт отрицательное число?» — AI терпеливо объяснит, и это поможет вам лучше понимать собственный проект.

В следующей статье мы применим всё изученное на практике: пройдём полный путь от идеи до работающего прототипа.

Создание первого проекта: от идеи до работающего прототипа

Теория — это хорошо, но настоящее обучение начинается, когда вы создаёте что-то своими руками. В этой статье мы пройдём полный путь: от абстрактной идеи до работающего прототипа, который можно открыть в браузере и показать друзьям. Без единой строчки кода, написанной вручную.

Шаг первый: определите задачу

Прежде чем открывать любой инструмент, ответьте на три вопроса. Что вы хотите создать? Для кого это предназначено? Какие три функции самые важные?

Допустим, вы владелец небольшой кофейни «Зерно» в Москве. Вам нужен сайт, чтобы клиенты могли посмотреть меню и забронировать столик. Три ключевые функции: меню напитков с ценами, форма бронирования, карта с адресом. Всё остальное — вторично.

Запишите это в три-четыре предложения. Это ваш промпт-скелет — основа, которую вы будете расширять.

Шаг второй: выберите инструмент

Для первого проекта рекомендую Bolt.new — браузерную платформу, которая не требует установки. Откройте сайт, зарегистрируйтесь, и вы уже в рабочей среде. Если Bolt.new недоступен, аналогично работают Replit или Google AI Studio.

Почему не Cursor или Claude Code? Потому что первый проект — это про скорость и удовольствие, а не про глубокое погружение в инструменты. Когда вы поймёте процесс, перейдёте к чему-то более мощному.

Шаг третий: напишите первый промпт

Вот готовый промпт для нашего примера. Обратите внимание, как в нём используются все шесть элементов из предыдущей статьи:

«Создай одностраничный сайт для кофейни "Зерно" в Москве. Секции: герой с фото и слоганом "Кофе, который начинает утро", меню напитков (5 позиций с ценами), карта с адресом (Москва, ул. Тверская, 15), форма бронирования столика (имя, телефон, дата, количество гостей). Стиль: минималистичный, тёмные тона, шрифт Inter. Адаптивная вёрстка под мобильные. Стек: HTML + CSS + JS, без фреймворков».

Вставьте промпт в выбранную платформу и нажмите кнопку генерации. Подождите 1–3 минуты.

Шаг четвёртый: проверьте результат

Откройте сгенеранный сайт в предпросмотре. Пройдитесь по чеклисту:

Скорее всего, вы найдёте 3–5 вещей, которые хочется исправить. Это нормально. Первый результат редко бывает идеальным — и именно поэтому вайб-кодинг строится на итерациях.

Шаг пятый: итерируйте

Сформулируйте правки как отдельные запросы. Одна итерация — одно изменение. Вот примеры формулировок:

«Сделай кнопку "Забронировать" крупнее и добавь анимацию при наведении».

«Форма должна валидировать телефон: только цифры, от 10 символов».

«Добавь секцию "О нас" между меню и картой. Текст: "Мы варим specialty-кофе с 2019 года. Наши зёрна обжариваются вручную каждую неделю"».

«Шрифт в меню слишком мелкий на мобильном — увеличь до 16px минимум».

Отправляйте правки по одной, проверяйте результат после каждой. Если AI сломал что-то, что раньше работало — скажите: «Верни предыдущую версию формы бронирования, но оставь новую анимацию кнопки». AI понимает контекст разговора и может откатывать изменения.

По данным vc.ru, обычно 3–5 итераций достаточно для базовой версии. Не пытайтесь довести до совершенства — важнее получить работающую версию.

Шаг шестой: сохраните и опубликуйте

Когда результат вас устраивает — сохраните проект. В Bolt.new есть кнопка публикации: сайт получает публичный URL, который можно отправить кому угодно. В других платформах процесс может отличаться, но принцип один: вы получаете ссылку на работающий сайт.

Если вы работаете с инструментом, который генерирует файлы локально (Cursor, Claude Code) — сохраните их в папку проекта. По данным vc.ru, используйте Git для фиксации версий: коммит после каждого успешного этапа. Это страховка от ситуации, когда AI сломал то, что работало.

Разбор типичных проблем

AI не понял задачу. Скорее всего, промпт был слишком расплывчатым. Перепишите конкретнее: укажите точное количество элементов, цвета, расположение.

Сайт выглядит иначе, чем вы ожидали. Опишите, что именно не так. Не «сделай красивее», а «заголовок должен быть по центру, отступ сверху — 80px, цвет фона — #1a1a1a».

Форма не отправляет данные. В простых прототипах формы часто не подключены к серверу. Скажите AI: «Сделай так, чтобы при отправке формы данные сохранялись в localStorage и появлялось сообщение об успехе». Для реальной отправки на email или в Telegram — укажите это явно.

Сайт ломается на мобильном. Опишите проблему конкретно: «На экране 375px карточки меню накладываются друг на друга». AI исправит адаптивность.

Что дальше

У вас есть работающий прототип. Это уже больше, чем есть у 90% людей с идеями. Теперь вы можете:

Главное — не останавливаться на первом результате. Каждый следующий проект будет получаться быстрее и качественнее. В следующей статье мы разберём, что делать, когда что-то идёт не так: как находить и исправлять ошибки, как улучшать код и как развивать проект.

Отладка и развитие: как исправлять ошибки и улучшать код

По данным исследований, 80% времени в вайб-кодинге уходит не на генерацию кода, а на его отладку. AI пишет быстро — иногда за минуты. Но найти, почему что-то не работает, и привести проект в порядок — вот где начинается настоящая работа. Хорошая новость: отладка с AI проще, чем вы думаете. ИИ не только пишет код — он умеет его чинить.

Почему ошибки — это нормально

Первое, что нужно принять: AI-сгенерированный код содержит ошибки. Это не баг, а особенность. Модель предсказывает наиболее вероятную последовательность символов — и иногда предсказывает неправильно. По данным habr.com, когда код пишет агент, разработчик получает возможность спросить у него: что ты изменил? почему сделал именно так? какие инварианты затронул? Это принципиально отличается от ситуации с чужим legacy-кодом, где автор недоступен.

У вас всегда есть собеседник, который помнит контекст всего проекта и может объяснить каждое решение. Пользуйтесь этим.

Техника первая: прямая подача ошибки

Самый простой и эффективный способ отладки — скопировать текст ошибки и вставить его в чат с AI. Без комментариев, без объяснений. Модель видит ошибку, понимает контекст предыдущих сообщений и выдаёт исправление.

Например, вы открыли сайт и видите в консоли браузера (F12 → вкладка Console) сообщение: Uncaught TypeError: Cannot read properties of null (reading 'addEventListener'). Скопируйте эту строку и отправьте AI. Он поймёт, что пытается привязать обработчик события к элементу, которого ещё нет на странице, и исправит порядок загрузки скрипта.

Это работает не только с ошибками JavaScript. Если сайт выглядит неправильно — сделайте скриншот и прикрепите его. Многие современные модели понимают изображения и могут определить визуальную проблему: «Карточка товара обрезана справа» или «Кнопка перекрывает текст».

Техника вторая: стек моделей

Одна модель может не увидеть проблему, которую заметит другая. По данным aimasters.me, эффективная стратегия — использовать две модели параллельно. Например, если вы работаете в Claude Code и застряли на баге — откройте отдельную вкладку с другой моделью, опишите проблему и сравните решения.

Разные модели «смотрят» на код по-разному. Та ошибка, которую одна пропустила, другая может найти за секунду. Это не замена отладке — это умножение шансов на успех.

Техника третья: декомпозиция проблемы

Если AI не может исправить ошибку после двух-трёх попыток, вероятно, вы пытаетесь решить слишком большую проблему целиком. Разбейте её на части.

Вместо «сайт не работает» опишите конкретно: «Секция меню не отображается. Остальные секции работают нормально. Ошибок в консоли нет». Вместо «форма бронирования сломана» уточните: «При нажатии кнопки "Отправить" ничего не происходит. Валидация полей работает корректно».

Чем уже проблема — тем точнее AI найдёт решение. Это как в медицине: «болит всё» — плохой диагноз, «болит правое колено при сгибании» — хороший.

Техника четвёртая: команды углублённого анализа

Когда стандартные запросы не помогают, используйте специальные команды для активации расширенного рассуждения модели. Фразы «think harder», «think step by step», «проанализируй все возможные причины» заставляют AI не просто выдать первый попавшийся ответ, а последовательно рассмотреть варианты.

В Claude Code есть встроенный Plan Mode (активируется через Shift+Tab). По данным vc.ru, без него AI сразу начнёт менять файлы, и результат может быть непредсказуемым. В Plan Mode модель сначала анализирует проблему, составляет план исправлений и только потом вносит изменения. Используйте его для сложных багов.

Как улучшать работающий код

Отладка — это исправление того, что сломано. Но есть другая задача: улучшить то, что работает. Здесь тоже есть проверенные приёмы.

Рефакторинг через AI. Попросите: «Проанализируй этот код и предложи улучшения: читаемость, производительность, безопасность». AI найдёт дублирование, неоптимальные алгоритмы, потенциальные уязвимости. По данным habr.com, чем лучше границы модулей и контрактов в вашем проекте, тем точнее AI может работать с локализованными изменениями, не ломая остальное.

Добавление функций. Когда базовая версия работает, добавляйте фичи по одной. «Добавь тёмную тему с переключателем в шапке». «Добавь сортировку меню по цене». «Добавь анимацию загрузки». Каждая новая функция — отдельный промпт, отдельная проверка.

Оптимизация. Если сайт грузится медленно — скажите AI: «Оптимизируй время загрузки. Уменьши размер изображений, минифицируй CSS и JS, добавь lazy loading для картинок ниже первого экрана». AI знает стандартные техники оптимизации и применит их.

Безопасность: что проверять в первую очередь

По данным Лаборатории Касперского, AI-сгенерированный код может содержать уязвимости, которые новичок не заметит. Три вещи, которые нужно проверить в любом проекте:

Хардкод паролей и ключей. AI иногда вставляет API-ключи прямо в код. Поищите в файлах строки вроде api_key = "sk-..." или password = "123456". Если нашли — попросите AI вынести их в переменные окружения.

Валидация пользовательского ввода. Если в вашем проекте есть формы, убедитесь, что AI проверяет данные перед обработкой. «Проверь, что все формы валидируют ввод: телефон — только цифры, email — формат адреса, дата — не в прошлом».

Обработка персональных данных. Если вы собираете имена, телефоны, адреса — убедитесь, что данные хранятся безопасно. Для простых прототипов достаточно localStorage. Для реальных проектов с пользователями — нужна консультация специалиста.

Когда привлекать профессионала

Вайб-кодинг — мощный инструмент, но он не заменяет профессиональную разработку в определённых сценариях. Привлекайте разработчика, если: проект обрабатывает платежи, хранит персональные данные тысяч пользователей, должен работать под высокой нагрузкой или критичен для бизнеса.

Даже в этом случае вайб-кодинг полезен: вы приходите к разработчику не с абстрактной идеей, а с работающим прототипом. Это экономит недели на этапе согласования требований.

Развитие проекта: от прототипа к продукту

Рабочий прототип — это начало, а не конец. По данным habr.com, индустрия движется от вайб-кодинга к agentic engineering — подходу, при котором AI-агенты управляют полным циклом разработки: планирование, написание, тестирование, деплой, мониторинг.

Сегодня вы ставите задачу, AI пишет код, вы проверяете. Завтра AI будет сам тестировать, сам находить ошибки, сам предлагать улучшения. Но роль контролёра останется за вами. Машины будут писать быстрее, а человек — принимать решения о том, что стоит строить.

Ваш первый проект — это не финал, а стартовая точка. Каждый следующий будет сложнее, интереснее и получаться быстрее. Главное — начать, проверить, исправить и не останавливаться.