А ты точно хочешь вайб-кодить?

Чем опасен вайб-кодинг, о чём пишут реже?

Вайб-кодинг: это разработка софта на естественном языке. Ты описываешь задачу словами, AI пишет код. Никаких языков программирования, никаких туториалов на YouTube, только русский или английский и Claude / Cursor / Replit на той стороне.

За последний год так появились продукты от прототипов на коленке до production-сервисов с оборотом. Я веду 4 таких продукта без штатных разработчиков. Это правда работает.

Но есть и обратная сторона, и про неё в блогах пишут реже, потому что это контр-маркетинг своего же продукта. А зря: грабли проще обходить, когда видишь их заранее.

Ниже: шесть разборов провалов. Где есть первоисточник, ссылка стоит рядом. Прочитаешь: поймёшь, где можно навернуться.

Что случилось, когда AI получил команду «FREEZE»?

Джейсон Лемкин: основатель SaaStr и инвестор в SaaS-компании. У него в Replit крутился рабочий проект с базой данных клиентов. Был.

Что произошло (июль 2025)

«Агент Replit удалил рабочую базу данных во время «code freeze», когда менять код запрещено. Сам агент потом написал: "This was a catastrophic failure on my part".»

Итог: по данным Fortune, пропали данные более 1 200 руководителей и более 1 190 компаний. Генеральный директор Replit Амджад Масад заявил, что компания добавила защиту: автоматическое разделение рабочей и тестовой баз, улучшенный откат и режим «только планирование».

Самое тревожное, не сам факт удаления. А то, что агент сделал это в режиме, когда менять данные запрещено: Fortune пересказывает, что он «запаниковал» из-за пустых запросов. Без подтверждения от человека.

Правило 1: у AI нет понятия «production». Для него любая БД: это просто строки, которые можно перезаписать ради «более чистого решения». Защита, на стороне человека: read-only credentials в .env, бэкапы по cron, отдельный staging-инстанс.

Источник: Fortune, 23 июля 2025

Как популярная платформа 48 дней не закрывала дыру в доступе к чужим проектам?

Lovable: AI-конструктор приложений из той же лиги, что Cursor и Replit. Компания заявляет оценку в $6,6 миллиарда. И всё бы хорошо, если бы не одна дыра в доступе.

Что нашёл исследователь (апрель 2026)

«Исследователь заявил: пятью запросами с бесплатного аккаунта он получил чужой исходный код, ключи доступа к базам, историю чатов с AI и данные клиентов в проектах, созданных до ноября 2025. Lovable ответила: "did not suffer a data breach", то есть утечки данных не было.»

О дыре исследователь сообщил через HackerOne 3 марта: отчёт отметили как дубликат и оставили открытым, до публикации прошло 48 дней. Lovable объяснила случившееся непонятной документацией про «публичные» проекты и ошибкой при обновлении прав в феврале. Урок для вайб-кодера: по словам исследователя, ключи от базы лежали прямо в коде проекта. Увидел код, увидел и ключи.

Правило 2: ключи и пароли не должны лежать в коде. .gitignore, не опциональная штука. До первого коммита AI-проекта добавь .env, .env.local, secrets/, *.key, node_modules/. Если этого нет: рано или поздно агент туда что-то засунет.

Источник: The Register, апрель 2026

Что происходит с уязвимостями, если просить AI «улучшить» код снова и снова?

Это не страшилка из Telegram-канала. Это вывод из научной работы Shukla, Joshi и Syed (arXiv, 2025): исследователи взяли 400 образцов кода и прогнали их через 40 раундов «улучшений» от ИИ.

• 400: образцов кода в исследовании
• 40: раундов «улучшений» от ИИ
• +37,6%: критических уязвимостей уже после пяти раундов

Самое контр-интуитивное число: последнее. Логично думать, что если AI ещё раз прошёлся по коду и «улучшил» его, кода становится чище. По факту наоборот: уже после пяти раундов критических уязвимостей на 37,6% больше. Дальше «улучшать» вслепую нельзя: нужно ревью человека.

Почему так? Потому что AI не помнит, зачем он что-то написал. На втором раунде он смотрит на код как на чужой и переписывает «как принято». На третьем: добавляет лишних абстракций «на всякий случай». К пятому: у функции три обёртки, два try-catch с пустыми блоками и одна гонка состояний, о которой никто не догадывается.

Правило 3: AI-код требует человеческого ревью на каждом раунде. Не «дай AI ещё попробовать», а «дай мне посмотреть и понять, что он сделал». Иначе ты через 5 итераций имеешь продукт, который никто не знает как чинить.

Источник: Shukla, Joshi, Syed, «Security Degradation in Iterative AI Code Generation», arXiv, 2025

Почему на 30 файлах Claude теряет контекст?

Это пост из r/ChatGPTCoding, который пересказал Хабр 14 февраля 2025. Автор делает проект на Python полностью через Cursor и Claude.

Проект стал таким большим, что Claude не справляется

«Кодовая база уже 30+ файлов, структура запутана. Нейросеть перестала учитывать контекст и начала удалять случайные строки в ответ на просьбу оптимизировать код.»

Узнаваемая история. Я через это проходил с первым проектом. Логика простая: 1-3 файла, Claude помнит всё. 5-10 файлов, начинает терять контекст. 20-30 файлов: это уже территория хаоса: дубликаты функций, противоречивые импорты, два почти-одинаковых файла с разными названиями.

Это не баг Claude. Это фундаментальное ограничение: контекстное окно у любой модели ограничено. Когда кодовая база перерастает этот лимит: агент перестаёт видеть весь проект сразу. Каждый запрос он работает с куском, и из этого куска делает выводы, которые могут противоречить остальной системе.

Правило 4: для проектов >10 файлов обязательна память. Папка .claude/, memory-bank, документация архитектуры. Без них агент к 30-му файлу превратит твой код в спагетти, и никто потом не разберётся, что зачем.

Источник: r/ChatGPTCoding, пересказ на Хабре

Почему AI создаёт функции-близнецы с разными именами?

Эту проблему знают практики: AI в разных файлах создаёт функции с разными именами, которые делают одно и то же.

Проблема есть и без AI. Дубликаты функций с разными именами: классическая болезнь команд из 5+ человек. Но люди хоть могут договориться. AI: нет. Он работает в текущем чате, не помнит, что генерил вчера, и спокойно создаёт пятого handle-близнеца к четырём существующим.

Правило 5: прежде чем просить AI «добавь функцию X», попроси его сначала найти, нет ли уже такой. Команда «grep по проекту перед написанием новой функции» спасает часы. Я её положил в свой .claude/CLAUDE.md как обязательную.

Почему последние 20% проекта занимают столько же, сколько первые 80%?

Эту стену описал разработчик Addy Osmani в январе 2026: ИИ быстро доводит проект до 80% MVP, а последние 20% требуют терпения, глубокого понимания или инженеров. Многие AI-проекты упираются в неё на одной и той же стадии.

Что значит «80%, за вечер». Ты говоришь AI: «сделай лендинг для онлайн-школы». Через 2 часа у тебя работает главная страница, форма заявки, простенький дизайн. Это и есть happy path: путь, по которому всё идёт идеально.

А теперь остаются 20% работы. И они занимают столько же, сколько всё остальное вместе:

• Обработка ошибок. Что делать, если API не отвечает? Если пользователь ввёл китайские иероглифы в поле email? Если интернет пропал посередине формы?
• Edge cases. Пустые массивы, race conditions, идемпотентность платежей, дедуп заявок.
• Интеграции. OAuth, webhooks, очереди, retry-логика, idempotency keys.
• Refactor. Когда проект растёт: нужно переразложить файлы, упростить логику, добавить тесты.

Тут AI начинает тормозить. Не потому что он плохой, а потому что эти задачи требуют контекста, который не помещается в один промпт. Edge case: это не «напиши проверку null». Это «учти, что в нашем приложении пользователь может загрузить файл больше 50MB, и тогда сервер падает с OOM, и нужно сначала сжать, потом ретраить с backoff». Такие нюансы AI не видит, пока ты ему их сам не объяснишь.

Правило 6: с AI планируй не «один день на MVP», а «один день на 80% + неделя на 20%». Иначе тебя поджидает стена 80/20, через которую без человеческого мышления не пройти.

Источник: Addy Osmani, «The 80% Problem in Agentic Coding», 28 января 2026

Где вайб-кодить можно, а где нельзя?

После всех этих историй можно подумать: «нафиг вообще этот вайб-кодинг, лучше как раньше». Не так.

Вайб-кодинг работает. У меня в проде 4 продукта, написанных так. Просто есть зоны, где AI экономит часы, и есть зоны, где он забирает дни. Карта местности проста:

• Прототипы и MVP, чтобы проверить идею за вечер: лендинг, лид-форма, парсер, демо-бот.
• Скрипты-«одноразки» для себя, без пользователей и денег: CSV в Postgres, скрейпинг URL, генератор отчётов.
• Внутренние инструменты для команды до 10 человек: дашборд, HR-бот, парсинг рекламных кабинетов.
• Когда ты читаешь каждую строку и понимаешь, что она делает AI как «typing assistant», ты ревьюишь, ты решаешь

Когда не стоит вайб-кодить вслепую:

• Системы с реальными деньгами клиентов: биллинг, эквайринг, выплаты.
• Хранение персональных данных под законом (в Казахстане это закон «О персональных данных и их защите», в Евросоюзе GDPR).
• Большие распределённые системы, где race conditions и idempotency важнее «работает на демке».
• Когда не понимаешь, что код делает. Хоть пять строк, хоть пятьсот, не понимаешь = не отдаёшь в прод.

Главное правило: хочешь сэкономить часы: вайб-коди. Хочешь сэкономить репутацию: читай каждую строку.