Вайб-кодинг — термин Андрея Карпаты, описывающий небрежное программирование с нейросетями, когда пользователи просят "исправь, пожалуйста" без ясного контекста. Такой подход может сработать для простых задач, но при создании серьёзных проектов с ИИ он приводит к низкому качеству кода и частым ошибкам.

Ключевым фактором успешной работы с нейросетями является качественное проектирование контекста. Это означает создание подробного верхнеуровневого описания проекта с чёткими целями, правилами и описанием функций. Контекст нельзя ограничивать одним документом — он должен развиваться, охватывая структуру продукта, текущие проблемы и планы развития. Ограничение длины окна контекста нейросети (например, у GPT-5 — 272 тысячи токенов) требует разбивать информацию на части и давать модели 20–30% окна для эффективного анализа.

Работа над проектом должна быть итеративной: каждую успешную итерацию важно документировать подробно. Команда не должна ожидать, что команда "исправь" решит фундаментальные ошибки — они обычно связаны с неполным или ошибочным контекстом. Вместо этого рекомендуется задавать нейросети вопросы, уточнять непонятные моменты и требовать объяснений, что полезно для пользователей без технического образования.

Для структурированной работы с кодом стоит использовать Markdown — это упрощает восприятие документации моделью. Также предпочтительнее применять специализированные инструменты, а не чат-интерфейсы. Например, Claude Code от Anthropic предлагает удобные интеграции с редакторами вроде Cursor и Windsurf. Аналогично, OpenAI Codex и платформа Replit обеспечивают полноценную среду разработки с возможностями тестирования, планирования и аналитики.

Выбор модели тоже влияет на качество: дорогие нейросети не всегда дают лучший результат, а недорогие варианты, например GLM-4.6, могут хорошо справляться с простыми задачами, особенно в связке с ин