«Сів, сказав: “Зроби мені класно” — і чекаєш». Так описують вайбкодинг розробники, які вже спробували новий підхід до створення ПЗ за допомогою штучного інтелекту. Цей стиль кодування, що виник як жарт у твіті Андрія Карпаті, перетворився на справжню тенденцію в індустрії. Від стартапів у Y Combinator до великих компаній — усі шукають спосіб швидко створити MVP, демо або навіть повноцінну апку без глибоких знань синтаксису.
Суть вайбкодингу: кодування без коду
Вайбкодинг — це стиль створення програм, де замість традиційного написання коду людина формулює бажаний результат у вигляді текстового запиту, а LLM (модель на кшталт ChatGPT або Claude) генерує код. Сам Карпаті описує це як “бачу штуку, кажу штуку, запускаю штуку” — і воно якось працює. Розробник перестає бути кодером і стає режисером, який керує процесом через інтерфейс природної мови.
Цей підхід особливо приваблює дві категорії: новачків, які не вміють кодувати, але мають ідеї, і досвідчених інженерів, які хочуть пришвидшити створення прототипів. Інструменти на кшталт Cursor, Windsurf, Copilot чи Superwhisper значно знижують поріг входу, дозволяючи згенерувати цілі компоненти, сторінки або навіть SaaS-додатки за кілька хвилин.
Де вайбкодинг працює, а де — провалюється
Уже є приклади успішного застосування вайбкодингу в хакатонах, прототипуванні, створенні лендингів, тестових ігор і навіть презентаційних версій продуктів для інвесторів. Власне, за даними Forrester (Forbes, 2025), чверть стартапів із поточного набору Y Combinator використовують AI-генерований код у понад 85% своїх проектів.
Але в ентерпрайз-розробці та при роботі з чутливими даними — це вже інша історія. Wired (2025) та MIT Technology Review попереджають: код, згенерований LLM, часто містить помилки, уразливості, некоректні залежності. У критичних системах — без людської перевірки та тестування — такий підхід може стати причиною катастроф.
Сторітелінг: реальні історії українських айтівців
Українські розробники вже експериментують із вайбкодингом у побуті: для автоматизації рутин, створення мікросервісів для домашніх задач, генерації лендингів або шаблонів презентацій. У Telegram-спільнотах з’являються кейси, де MVP для локального бізнесу створено менш ніж за день — завдяки Copilot та GPT-4.
Але є й інший бік: одна помилка в промпті — і ти отримуєш сотні рядків нерелевантного або просто небезпечного коду. Як пише Fast Company, вайбкодинг дає новачкам «суперсилу», але без досвіду вони часто не розуміють, як перевірити, що ця сила не руйнує систему зсередини.
Нова роль розробника: інженер → куратор → режисер
Замість того, щоб писати код, сучасний розробник дедалі більше працює як менеджер коду, що керує генерацією, перевіряє результат і спрямовує AI. Forbes описує це як «оркестрування» — процес, у якому результат важливіший за технічне втілення.
Такий зсув ролі означає, що нова генерація розробників буде більше думати про архітектуру, UX, логіку та цілісність проєкту, ніж про синтаксис чи фреймворки. Але для цього потрібне розуміння основ — інакше AI стає дитиною, яку ніхто не контролює.
Вайбкодинг у вакансіях: уже не тренд, а навичка
Хоча слово «вайбкодинг» поки що не з’являється в офіційних описах вакансій, дедалі частіше шукають фахівців, які вміють працювати з prompt engineering, rapid prototyping, automation-first mindset. Знання GitHub Copilot, ChatGPT-4 або Claude вже вказують як бажані навички.
Y Combinator, за даними Forbes, фіксує зростання ефективності на 30–50% у стартапах, де активно використовують AI для генерації та рефакторингу коду. У великих компаніях також зменшують кількість розробників, але підвищують вимоги до якості та стратегічного мислення тих, хто лишився.
Критика та скепсис: чому вайбкодинг — це не чарівна паличка
Wired наводить слова інженерів, які попереджають: AI створює код з помилками, а результати генерації часто непередбачувані. Один і той самий запит може дати різні відповіді, а зміни в одній частині системи ламають інші. LLM не розуміє залежностей у коді — і це ключова проблема.
MIT наголошує: «Ви не можете створювати критичні системи на основі принципу “переважно працює”». Багато згенерованого коду виглядає справним, але приховано не працює або навіть небезпечний. Тому без фахових знань вайбкодинг — це не магія, а ризик.
То що: кінець програмування?
Ні. Програмування не зникає — воно еволюціонує. Як перехід від Assembler до Python, вайбкодинг — це новий рівень абстракції. Люди більше не мусять писати весь код вручну, але мусять думати як інженери.
AI стає не заміною, а партнером, з яким треба вміти взаємодіяти. Той, хто вміє формулювати промпти, перевіряти результат, бачити архітектуру — залишиться затребуваним. Решта — ризикує бути витісненою або заміненою на ще одну LLM.
Висновки: кому, коли і навіщо пробувати вайбкодинг
Вайбкодинг — чудовий інструмент для швидких ідей, тестування гіпотез, креативних експериментів. Але він не замінює інженерну культуру, тестування, архітектурне мислення та відповідальність.
Спробуйте — але з головою. Не «вірте в магію», а розумійте процес. І пам’ятайте: AI — це не чарівна паличка, а ровер, на якому все ще потрібно тримати баланс.
🧾 Коли варто вайбкодити, а коли — ні?
✅ Варто:
- Створюєте прототип, MVP, концепт або демо.
- Хочете швидко перевірити гіпотезу або зекономити час.
- Маєте базове уявлення про результат і можете візуально оцінити функціональність.
- Працюєте з фронтендом, UI, легкими логічними блоками.
⛔ Не варто:
- Розробляєте критично важливу або фінансову систему.
- Маєте справу з персональними даними, безпекою або складною логікою.
- Не розумієте результат коду, але все одно запускаєте його на продакшені.
- Вірите, що AI «все зробить за вас» без перевірки.