Рынок ИИ-программирования достиг точки, когда вайбкодеры ищут вайбкодеров чтобы починить код других вайбкодеров

На днях на сайте фриланс-работы Upwork появилась вакансия, которая идеально иллюстрирует состояние индустрии ИИ-разработки в 2025 году – заказчик ищет вайбкодера, чтобы завершить приложение, которое предыдущий вайбкодер довёл до "75% готовности". Предыдущий исполнитель внезапно обнаружил, что у него "нет времени" на завершение работы – судя по всему, как раз в тот момент, когда осознал глубину собственной некомпетентности.

Вакансия гласит:

У нас есть незаконченный репозиторий на GitHub, который был доведен вайбкодингом примерно до 75% готовности. У прошлого вайбкодера нет времени его доделать. Мы предоставим документацию и цели, чтобы вы могли использовать ИИ и свои навыки для завершения работы.

Особенно забавно выглядит предложение создать исполнителю персональный API-ключ, чтобы тот не тратил свой собственный.

Сообщество вайбкоддеров на Reddit немедленно устроили похоронную процессию этому объявлению:

Ищу несертифицированного хирурга, чтобы исправить неудачную операцию, выполненную предыдущим несертифицированным хирургом.

Другой добавил:

Ищу несертифицированного инженера-конструктора, чтобы починить дом, который рухнул из-за предыдущего вайб-инженера.

Напомним, что термин "вайбкодинг" ввёл в оборот сооснователь OpenAI Андрей Карпатий всего год назад – в феврале 2025 года. Идея простая: вместо написания кода вручную разработчик описывает задачу на естественном языке, а ИИ генерирует код. Звучало как революция, и тысячи людей бросились создавать приложения с помощью Claude, Cursor и других инструментов.

Проблема обнаружилась довольно быстро. Как выразился один разработчик:

75% готовности – это минус 20% готовности. Разгрести то месиво, которое уже накодили, займёт больше времени, чем написать всё с нуля.

Код, созданный через вайбкодинг, имеет свойство работать ровно до момента, когда нужно что-то изменить. При этом каждое исправление ломает что-то другое, ИИ предлагает новые патчи, которые ломают ещё больше – и разработчик оказывается в так называемой "петле энтропии".

Я застрял в том, что называю петлёй энтропии. Вайбкодинг перестал давать результаты и двигаться вперёд. Каждое исправление создавало новые баги или ломало что-то ещё. Я по колено в хрупком, бессвязном коде, который я не писал и не хочу дебажить.

Ситуация породила целую индустрию. На Upwork теперь можно найти фрилансеров, которые специализируются на "починке вайбкодированных приложений". Профиль одного такого специалиста гласит:

Многие приложения, созданные с помощью ИИ, ломаются из-за нарушенной логики, дыр в безопасности, плохой структуры и ошибок при деплое. Я специализируюсь на исправлении вайбкодированных приложений, очистке грязного ИИ-кода и превращении незаконченных идей в работающие продукты.

Программист отклонил запрос ИИ на изменения в коде – тогда бот написал "разоблачительную" статью, а СМИ опубликовало материал с выдуманными ИИ-цитатами

Особенно порадовала комментаторов в треде ещё одна вакансия, требующая 2+ года опыта вайбкодинга. Учитывая, что самому термину чуть больше года, требование выглядит как минимум амбициозно. LinkedIn тем временем уже анонсировал официальные сертификаты по вайбкодингу – теперь можно демонстрировать работодателям свой уровень владения промт-инжинирингом.

Как отметили опытные программисты, одно из главных преимуществ инструментов ИИ заключается в том, что они позволяют людям создавать что-либо, даже если у них нет идей или знаний.

В то же время, один из главных недостатков инструментов ИИ в том, что они позволяют людям создавать что-либо, даже если у них нет идей или знаний.

Это приводит к тому, что люди берутся за создание каких-то проектов, которые без ИИ вообще не стоило бы строгать. При этом, подавляющее большинство вайбкодинг-приложений даже не выходят, получается, что энергия и ресурсы были потрачены впустую.

Конечно, есть надежда, что ИИ все же достигнет уровня, когда сможет "мыслить" логически и писать действительно качественный код, но пока этой точки сингулярности мы не достигли и даже толком не знаем, как наделить современные модели способностью к логическим рассуждениям.