Вайбкодинг: как научиться
создавать продукты с ИИ

Вайбкодинг — это разработка, в которой вы описываете задачу словами, а код пишет ИИ. Термин vibe coding в начале 2025 года предложил Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI. Изначально он имел в виду почти игру: пишешь нейросети, что хочешь, и не смотришь в код.

С тех пор слово выросло. Сейчас так называют любую разработку с ИИ-агентами — от выходного проекта для себя до продуктов, которыми пользуются тысячи людей. Разница между ними не в инструментах, а в том, понимает ли автор, что происходит в его проекте.

Вот проекты, которые наши ученики доводят до запуска, — примерно в порядке возрастания сложности.

1. 1Лендинг или сайт-визитка. Первый проект для большинства. Через неделю у вас опубликованный сайт на своём домене.
2. 2Telegram-бот. Запись клиентов, ответы на вопросы, уведомления о заявках. Что умеют такие боты и где у них границы, разобрали в статье Telegram-бот для бизнеса.
3. 3Внутренний инструмент. Калькулятор, панель с заявками, генератор документов — то, что раньше жило в перегруженной Excel-таблице.
4. 4Автоматизация рутины. Перенести заявки в CRM, собрать отчёт, разобрать почту. Про то, как это делать кодом вместо конструкторов, — в статье автоматизация с Claude без n8n.
5. 5MVP продукта. Сервис с регистрацией, базой данных и оплатой, чтобы проверить идею на первых пользователях. Здесь уже нужен опыт или наставник: ошибки в оплате и данных стоят дорого.

Не пытайтесь освоить всё сразу. Для первого сайта достаточно одного ИИ-агента, GitHub и Vercel. С чего начать, разобрали в сравнении Claude Code или Cursor, как писать агенту задачи — в статье как создать приложение с помощью ИИ, а пошаговый план для сайта — в статье как создать сайт с помощью ИИ.

Это программа, по которой мы ведём учеников с нуля. Первые результаты появляются уже через пару недель, а полный путь до первого коммерческого проекта занимает около пяти месяцев. Каждый этап заканчивается чем-то работающим — так держится мотивация, и знания сразу закрепляются на практике.

1. 1Недели 1–3: среда разработки. Как устроен веб, терминал, git, GitHub, Vercel. Первый проект, опубликованный по ссылке, которую можно отправить друзьям. Звучит скучно, но именно здесь решается, будет ли ИИ помогать или путаться.
2. 2Недели 4–6: ИИ-инструменты. Claude Code и Cursor, выбор модели под задачу, файл правил проекта, шаблоны задач. Форма заявки, которая присылает сообщение в Telegram, и первый бот.
3. 3Недели 7–10: архитектура и экономика. База данных, регистрация, хранение ключей, выбор стека. И расчёт, сколько продукт будет стоить в месяц, до того как он запущен, — чтобы не обнаружить счёт за API после первой сотни пользователей.
4. 4Недели 11–14: свой продукт. Сайт, Telegram-бот или MVP сервиса — то, ради чего вы пришли. С ИИ-функциями, оплатой и обработкой ошибок.
5. 5Недели 15–19: запуск и первые деньги. SEO, аналитика, портфолио, позиционирование и цена первого заказа. Проект перестаёт быть учебным и начинает работать.

Синтаксис языков программирования учить наизусть не нужно. Нужно понимать, из каких частей состоит проект и как они связаны, — тогда вы сможете поставить ИИ задачу и проверить результат.

1. →Коммит после каждого работающего шага. Получилось — сохранили. ИИ иногда ломает то, что работало пять минут назад, и без коммита вернуться некуда.
2. →Одна задача за раз. «Добавь кнопку записи в шапку» вместо «доделай сайт». Маленькую задачу ИИ решает точно, а вы можете проверить результат.
3. →Ошибку — целиком, а не «не работает». Скопируйте текст ошибки из терминала или консоли браузера полностью. С ним ИИ находит причину с первой попытки, без него — гадает.
4. →Файл правил проекта. CLAUDE.md с описанием стека, структуры и стиля. Модель читает его каждый раз и перестаёт изобретать новый подход в каждой сессии.
5. →Спрашивайте «почему». Попросите объяснить, что сделано и зачем. Через месяц таких вопросов вы начинаете понимать код, а не только запускать его.
6. →Секреты — только в переменных окружения. Ключ API в коде, который попал на GitHub или в браузер, найдут боты за минуты. Это самая дорогая ошибка новичков.
7. →Проверяйте глазами. Открывайте результат в браузере и на телефоне после каждой правки. «Сборка прошла» не значит «работает так, как вы хотели».

Последняя фраза в этом промпте важнее, чем кажется. Когда модель сначала объясняет причину, вы видите, правильно ли она поняла проблему, — и не получаете десять файлов правок вслепую.

Три ситуации, в которых бросают почти все, кто учится в одиночку.

1. 1Цикл «почини — сломалось». ИИ исправляет одну ошибку и создаёт две новые. Обычно причина в том, что задача слишком большая или модель не видит настоящей причины. Выход — откатиться к последнему рабочему коммиту и поставить задачу иначе.
2. 2Проект, который никто не понимает. После пятидесяти правок в коде дубли, мёртвые файлы и три способа сделать одно и то же. Новичок не замечает этого, пока любое изменение не начинает ломать всё подряд.
3. 3Всё работает, кроме запуска. Домен, переменные окружения на хостинге, вебхуки, база в продакшне — на этом этапе бросают больше всего проектов, потому что ошибки здесь не похожи на те, что были при разработке.

Во всех трёх случаях не хватает одного: человека, который посмотрит на проект со стороны и за десять минут скажет, где настоящая проблема.

Видео на YouTube — бесплатно и отлично для первого знакомства, но никто не ответит на ваш вопрос, а инструменты меняются быстрее, чем выходят ролики. Курс даёт структуру, но ведёт всех по одной программе на учебных примерах: вы делаете чужой проект, а со своим остаётесь один на один.

Наставник работает с вашим проектом. Вы приходите с идеей — сайтом, ботом, MVP, — и учитесь, сразу собирая то, что вам нужно. Ошибки разбираются на вашем коде, а не на примере из урока. Это дороже курса, но к концу обучения у вас запущенный продукт, а не сертификат.

Так устроено наше наставничество: индивидуальные онлайн-занятия раз в неделю по полтора часа, поддержка в чате в рабочие дни между занятиями и работа только над вашим проектом — без записанных уроков и общих потоков.