Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2025

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 134 В девяностых программисты радовались Intel- liSense – простому подсказчику методов. В нулевых IDE научились рефакторить и ловить ошибки еще до компиляции. К 2010-му в мейнстрим вошли статический анализ и гене- раторы шаблонов, которые экономили часы рутинного набора. Но все это оставалось имен- но "расширением рук" инженера. Логика и ответственность были полностью на человеке. От больших языковых моделей к вайб-кодингу Перелом наступил, когда в индустрию пришли большие языковые модели. Сначала экспери- менты уровня TabNine или IntelliCode – машин- ное обучение на миллионах строк открытого кода. А затем – взрыв: OpenAI Codex и GitHub Copilot (2021 г.), показавшие, что нейросеть способна по комментариям на естественном языке выдать не отдельный фрагмент, а полно- ценный рабочий блок кода. В этот момент программисты впервые ощутили себя не один на один с IDE, а в тандеме с циф- ровым напарником. И вскоре появился термин, задающий тон целой эпохе, – вайб-кодинг. Его популяризировал Андрей Карпаты: программи- рование "по настроению", когда разработчик не корпит над синтаксисом, а бросает в чат пару абстрактных фраз вроде "сделай мне API для бронирования билетов" и получает каркас сер- виса. Слова вместо скобок и цифр На первый взгляд это похоже на магию. По факту – новый уровень абстракции. Если рань- ше языки программирования поднимали нас от машинного кода к структурному, потом к объ- ектному и декларативному стилю, то сейчас мы переходим на уровень чистого намерения. Про- граммист работает словами, а не скобками и циклами, и это резко снижает порог входа в профессию. Чтобы "поиграть" с кодом, больше не нужно знать синтаксис или держать в голове десятки библиотек, достаточно умения форму- лировать задачу. Поэтому все чаще в игру всту- пают бизнес-аналитики, продакт-овнеры и даже обычные пользователи: они могут быстро "накидать" прототип сервиса через промпт, проверить гипотезу и тут же показать работающий результат. Важность доработки "вайбового" наброска Но тут важно помнить: такой код остается имен- но наброском, MVP-версией (от англ. Minimum Viable Product – минимально жизнеспособный продукт), а не законченным решением. Его цен- ность – в скорости и гибкости, а не в надежно- сти. Это похоже на эскиз на листе бумаги по сравнению с картиной на холсте: форма и идея схвачены верно, но до продакшн-качества еще предстоит большой путь. Именно поэтому опыт, системное мышление и архитектурный подход становятся только важнее: они превращают спонтанный "вайбовый" набросок в долговеч- ное решение, способное выдерживать нагрузки и обновления. Однако за романтикой скрываются суровые будни. Да, искусственный интеллект (ИИ) может за ночь "наштамповать" проект на 9 тыс. строк, включая автотесты, но 70–80% времени все равно уйдет на отладку и доводку логики. Нейросеть отлично чинит мелкие баги, но стра- тегические ошибки, архитектурные просчеты и вопросы безопасности пока остаются в зоне ответственности человека. Именно поэтому вайб-кодинг в продакшене до сих пор напоми- нает экстремальные гонки: скорость фантасти- ческая, но риск вылета с трассы велик. ИИ проникает во все фазы разработки Здесь часто звучит аргумент скептиков: мол, код, сгенерированный ИИ, "неконтролируе- мый" – неясно, что там внутри. Но давайте честно: разве иначе обстоит дело с коман- дой, где половина разработчиков – джунио- ры или мидлы? Тимлид сталкивается с ровно той же ситуацией: кто-то нагенерил кусок логики и непонятно, нет ли там скрытых ошибок или неудачных решений. Решение уже давно выработано практикой – код- ревью и проверка коммитов старшими раз- работчиками. В этом смысле не так уж важно, кто автор, чело- век или машина. ИИ встраивается в процесс как "джуниор-программист с бесконечной вынос- ливостью". Он может быстро генерировать массу вариантов, но ответственность за приня- тие остается за сениорами. Правильно выстроенный пайплайн нивелирует риски и делает ИИ просто еще одним членом коман- ды, пусть и цифровым. Интереснее другое: ИИ уже начинает проникать во все фазы жизненного цикла разработки. 1. На старте он помогает разбирать требования, переводя разрозненные бизнес-фразы в список фич и даже архитектурные эскизы. 2. На стадии кодинга – дописывает за нас мето- ды или целые сервисы. 3. В тестировании – генерирует юнит-тесты и сценарии для QA. 4. В отладке – анализирует логи и предлагает фикс сразу после падения. 5. В деплое – собирает Dockerfile и CI-/CD-пай- плайны из пары предложений. 6. В сопровождении – документирует API и подсказывает, где "потекла" производитель- ность. август – сентябрь 2025 www.secuteck.ru Алексей Коржебин Независимый эксперт Код по вайбу: как ИИ меняет саму суть программирования Когда мы сегодня открываем IDE (Integrated Development Environment – интегрирован- ная среда разработки) и видим, как автопилот подсказывает целые функции, трудно поверить, что еще двадцать лет назад умная автоматизация сводилась к подсветке синтаксиса и автодополнению имен переменных. Но эволюция шла быстро, от пер- вых примитивных ассистентов в Visual Studio и Delphi в 90-х до GitHub Copilot и ChatGPT в наши дни. Кажется, сама профессия программиста проходит фазу тектонического сдвига. Таймлайн автоматизации программирования l 1996 – Microsoft запускает IntelliSense в Visual Basic 5: первые умные подсказки в IDE. l 1998 – Visual C++ 6.0: автодополнение и подсказки параметров становятся стан- дартом. l 2000-е – IDE осваивают рефакторинг и статический анализ, программисты начи- нают доверять машине часть рутины. l 2018 – появляется TabNine на базе GPT-2: первые ML-подсказки целых строк и функций. l 2019 – Microsoft IntelliCode учится на коде GitHub, предлагая "популярные" вызо- вы API. l 2021 – GitHub Copilot (на базе OpenAI Codex): нейросеть впервые пишет код по описанию на естественном языке. l 2022 – выход ChatGPT: программисты начинают массово использовать диало- говые модели как "универсального тиммейта". l 2023 – Replit Ghostwriter, AWS CodeWhisperer, Sourcegraph Cody и др.: рынок AI-ассистентов бурно растет. l 2025 – в Кремниевой долине закрепляется термин "вайб-кодинг": программи- рование по промптам, где идея превращается в работающий прототип "на лету".