Apsara 2026 · Разработка · октябрь 2026

Вайбкодинг: что это такое и почему он вырос в вайб-работу

Один человек собирает систему на миллион строк, завод отказывается от заказной разработки. Разбираю, что из этого правда работает и где вайбкодинг ломается.

Артём Борисов - бизнес-консультант, внедрение AI-сотрудников · октябрь 2026

Коротко

Вайбкодинг - это разработка, при которой человек описывает задачу словами, а код пишет ИИ-агент: человек задаёт цель, проверяет и принимает результат. На Apsara 2026, конференции Alibaba Cloud в Ханчжоу, CEO Alibaba Эдди Ву сказал, что за год вайбкодинг вырос в «вайб-работу» во всех функциях компании. Ниже - что показали на сцене: один разработчик и миллион строк кода, фабрика с 40 системами без подрядчика, вайб-дизайн. И отдельно - где этот подход ломается и что с ним делать российскому бизнесу.

Что такое вайбкодинг и при чём тут «вайб-работа»

Вайбкодинг (от английского vibe coding) - способ делать программы, когда вы не пишете код руками. Вы объясняете агенту, что нужно, он пишет, запускает и правит. Ваша работа - сформулировать задачу, проверить результат и решить, годится ли он.

На открытии Apsara 2026 Эдди Ву, CEO Alibaba Group, описал год так: вайбкодинг перерос в вайб-работу, и тот же приём теперь применяют к маркетингу, дизайну, аналитике, эксплуатации. Одновременно он охладил энтузиазм разработчиков.

«AI coding - всего лишь лампочка эпохи машинного интеллекта. Простая автоматизация существующей работы никогда не определит новую эпоху.»
Эдди Ву, CEO Alibaba Group, открытие Apsara 2026

Мысль понятная: ускорить то, что и так делали, мало. Деньги появляются, когда под агентов перестраивают сам процесс. Об этом подробнее в разборе AI Native компании, здесь я держусь ближе к коду. Одна оговорка на всю статью: цифры ниже - заявления спикеров и их клиентов, независимо их никто не проверял.

Что показали на Apsara: один человек вместо отдела разработки

Самые сильные примеры пришли с секций про Qoder - среду AI-разработки Alibaba. Общая мысль всех докладов: агент исполняет, человек задаёт цель, права, проверки и принимает работу.

Миллион строк за 7 месяцев

Ли Юйчжун, CEO компании Юньцзичжи: один человек с Qoder сделал 593 коммита и 3 корпоративных проекта. Крупнейший - система управления производством AIMES, около 1,1 млн строк.

Подробнее

AIMES объединяет учёт предприятия (ERP) и управление производством (MES). По словам автора, в ней 292 контроллера, 384 сервиса, 351 страница интерфейса, 46 бизнес-модулей и 16 адаптеров к внешним ERP. Стек обычный для корпоративного софта в Китае: .NET 8, Vue 3, SQL Server и PostgreSQL, плюс старый код на .NET Framework 4.0.

Цифра впечатляет, но смотрите, на чём она держится. Перед каждым слиянием прогоняются 6857 тестов бэкенда, 1645 тестов интерфейса и 355 мобильных. Без этого миллион строк сгенерированного кода был бы миллионом строк, которым никто не доверяет.

Пять систем для фермы в свободное время

Компания Нинся Сисяньцзи: один человек за 3 месяца в свободное время сделал 5 систем - разведение, забой, переработка, финансы, e-commerce. Токены обошлись в 30 тыс.+ юаней (≈390 тыс. ₽).

Подробнее

Заявленный эффект: себестоимость кормления считается в 50 раз быстрее, ошибка оценки веса животных 1-2%, экономия на кормах больше 1 млн юаней (≈13 млн ₽) в год. Это пример того, как вайбкодинг выглядит в реальном секторе: сотрудник, который знает процесс, сам собирает себе инструменты под свою работу, без ТЗ подрядчику.

Редизайн облачной консоли силами одного сотрудника

Тань Сяо, дизайнер Alibaba: редизайн Model Studio прошёл путь от прототипа до продакшн-кода. Один сотрудник сделал 40+ коммитов на 380 тыс.+ строк.

Кстати, термин звучал и на детской секции. Школа программирования Сяомаван (60+ школ, 200 тыс.+ учеников) провела лагерь «Vibe Coding», где дети делали книжки-сказки и справочники по историческим персонажам. Цель обучения школа сменила с «научиться программировать» на «научиться создавать с ИИ».

Meoo: 40 систем на заводе без заказной разработки

23 сентября Alibaba выпустила Meoo 1.0 - платформу, где приложение с интерфейсом, сервером, базой и авторизацией собирается из текстового описания и публикуется в один клик. По данным компании, на ней создано 500 000+ приложений, и больше 60% пользователей не имеют технического образования.

Главный кейс - производитель плёнки Соаймо из Цюаньчжоу. Компания собрала на Meoo около 40 внутренних AI-систем. Цифры клиента:

Что изменилось	Было → стало (заявление Соаймо)
Заказная разработка у подрядчиков	→ 0
Годовые затраты на разработку	-60%
Корпоративная AI-платформа	стоимость разработки -95%, запуск за 20 дней
AI-сайт компании	с нуля до запуска за 10 дней, входящие заявки +60%
Повторяющаяся работа	70% автоматизировано, затраты на персонал -40%

Метод у них в три шага: разобрать процессы, собрать по стандарту, дальше человек работает вместе с ИИ. Тут, по-моему, спикер немного приукрашивает: «минус 100% дизайна на подряде» и «контента в 10 раз больше» звучат как итог лучшего квартала, а не как устойчивая норма. Но направление верное. Внутренние инструменты компании - самое удачное место для вайбкодинга: пользователи свои, ошибку быстро заметят, а ТЗ подрядчику писать дольше, чем собрать прототип.

Где вайбкодинг ломается: падения агентов, дыры и ложные проверки

Самая полезная часть конференции - рассказы о провалах. Тот же Ли Юйчжун, автор миллиона строк, показал обратную сторону. Когда несколько агентов работали параллельно, за день было 25+ аварийных остановок, 10+ перезаписей одного файла, а однажды 5 агентов одновременно отправили изменения в репозиторий.

Агент оценил объём правки в 6968 строк, на деле там было 6.
Из-за пустой единицы измерения система выдавала 1444 ложных «проверка не пройдена» в день. После исправления - ноль.
При уборке нашли 121 временный файл, часть - с чувствительными настройками.
По данным Veracode и Sonar, которые привели на секции Qoder, сгенерированный код проходит проверку безопасности примерно в 56% случаев, а примерно в 44% вносит уязвимости из списка OWASP Top 10.

Лечили дисциплиной. Каждому агенту - своя рабочая копия проекта, право записи - только у одного, короткие партии задач. Каждый инцидент превращается в правило или навык агента. Hisense пошла дальше и записала правила остановки: не больше 30 итераций, одна и та же ошибка 3 раза подряд - задача уходит человеку. Как это устроено у одиночек, я разобрал в статье про компанию из одного человека, про риски - в материале о безопасности ИИ-агентов.

Код подешевел, постановка задачи - нет

Почти каждый доклад приходил к одному: писать код стало дёшево, а решать, что именно делать и как проверить результат, дороже не стало, скорее наоборот. Shirley из Lovart сформулировала так: ИИ поднял производительность примерно в 10 раз и во столько же раз увеличил число вариантов, из которых надо выбрать.

Команда продукта Нами (360 Group) увидела это на цифрах: в пик было 335 изменений на слияние в день, за две недели накопилось 1000+ изменений, ждущих выкладки. Узкое место переехало с «сделать» на «принять». Поэтому на Apsara так часто звучала фраза из Anthropic «Evals are the new PRDs»: тесты качества заменяют документ требований.

Как выглядит хороший критерий приёмки, показал Ван Цзыюй из Alibaba: «если в корзине 51 товар и среди них есть снятые с продажи, показать жёлтую плашку». Такое условие агент может проверить сам. Фразу «корзина должна работать удобно» - нет.

То же случилось с дизайном, на Apsara это назвали вайб-дизайном. Сценарий фигурок NBA раньше занимал 2-3 дизайнеров на 1-2 недели, после упаковки в агента - около 2 часов. Но Тань Сяо предупредил: навык не даёт вкуса. При посредственном вводе AI-мусор превращается в «мусор вкуса», когда всё одинаково «красиво». Qoder для всего этого предлагает одну метрику: стоимость одной успешно сданной задачи - модель, инструменты, время и вмешательство человека, делённые на число задач, принятых без переделки.

Кому в России вайбкодинг окупится уже сейчас

Сначала про инструменты: доступ российских компаний к Qoder, Meoo и другим продуктам Alibaba Cloud не подтверждён. Брать с конференции стоит приёмы, а не сервисы. Они переносятся на любые агенты для разработки.

Внутренние инструменты: учёт, отчёты, калькуляторы, панели для руководителя. Ошибку увидят свои, цена промаха низкая. Что своя внутренняя система бывает выгоднее подписок, показывает кейс школы Babelfish: одна система заменила четыре сервиса, подписки упали с ~30 000 до ~2 000 ₽ в месяц.
Прототипы перед заказной разработкой. Показать подрядчику работающий черновик быстрее и понятнее, чем писать ТЗ на 30 страниц.
Сотрудник, который знает процесс, собирает себе инструмент сам - как на ферме из примера выше. Но рядом должен быть человек, отвечающий за тесты и доступы.

Где я бы не стал полагаться на один вайбкодинг: системы с деньгами клиентов, персональными данными, интеграциями с банком. Там нужен инженер, который отвечает за проверки, и правила вроде тех, что у Hisense. Учиться вайбкодингу, на мой взгляд, лучше всего на своей реальной задаче, а не на курсах с учебными примерами: с первого дня вы упрётесь в постановку и приёмку, а это и есть главный навык.

Вывод

Вайбкодинг уже работает: один человек на Apsara показал систему на 1,1 млн строк, а фабрика Соаймо заявила отказ от заказной разработки при 40 внутренних системах. Но у того же автора было 25+ падений агентов в день, пока он не ввёл правила, изоляцию и тысячи тестов. Код подешевел, а постановка задачи и приёмка остались за человеком. Начинать стоит с внутренних инструментов, где ошибка дешёвая, и с критериев приёмки, которые агент может проверить сам.

Что сделать

1Выпишите 3 внутренних инструмента, которые сейчас ведутся в Excel или в чате и которые вы откладывали из-за цены разработки.
2Для одного из них запишите 5 критериев приёмки в виде проверяемых условий: «если X, то система делает Y».
3Соберите черновик этого инструмента с агентом за один день и покажите его тем, кто будет им пользоваться.
4Назначьте человека, который отвечает за тесты и доступы, до того как инструмент начнёт работать с реальными данными.

Частые вопросы

Что такое вайбкодинг и как он работает?+

Это разработка, при которой вы описываете задачу словами, а код пишет ИИ-агент. Человек ставит цель, проверяет результат и принимает его. Навык программирования помогает, но главным становится умение точно сформулировать задачу.

Чем вайбкодинг отличается от вайб-работы?+

Вайбкодинг касается кода, вайб-работа - любых функций: маркетинга, дизайна, аналитики, эксплуатации. Термин прозвучал у CEO Alibaba Эдди Ву на Apsara 2026: по его словам, за год один перерос в другой. Принцип тот же: агент исполняет, человек ставит цель и принимает.

Можно ли сделать серьёзную систему вайбкодингом?+

На Apsara 2026 один разработчик показал систему управления производством на 1,1 млн строк, собранную за 7 месяцев. Но держится она на тысячах автотестов, изоляции агентов и правилах. Без этого у него было 25+ падений агентов в день.

Где учиться вайбкодингу?+

Лучше всего на своей реальной задаче: соберите внутренний инструмент, который давно нужен компании. Вы сразу упрётесь в постановку задачи и проверку результата, а это главное в вайбкодинге. Синтаксис агент знает сам.

Насколько безопасен код, написанный ИИ?+

По данным Veracode и Sonar, которые приводили на Apsara 2026, сгенерированный код проходит проверку безопасности примерно в 56% случаев. Примерно в 44% он вносит известные уязвимости. Поэтому нужны автоматические проверки безопасности и человек, который отвечает за доступы.

Источники

Эдди Ву: речь на открытии Apsara 2026 (Alizila)
Apsara Conference 2026, Ханчжоу, 22-24 сентября 2026: секция «Qoder: AI Coding for the Super Individual»
Apsara Conference 2026: секция «Qoder for the AI-Native Super Organization»
Apsara Conference 2026: секция «Enterprise Practices and Reflections on Building Full-Stack AI Applications with Meoo»
Apsara Conference 2026: секции «Alibaba Group AI-Native R&D Practice Forum» и «Everyone Is a Product Manager in the AI Era»
Apsara Conference 2026: секции «Go Vibe Designing» и «AI-Native Design Track»

Об авторе. Артём Борисов - бизнес-консультант, внедряет AI-сотрудников в малом и среднем бизнесе: продажи, документы, учёт, мониторинг. Кейсы с цифрами - на главной странице.

Хотите применить это в своей компании?

Опишите процесс, который съедает больше всего ручного времени. Я покажу, как выглядело бы решение на ИИ-агенте и какие метрики оно изменит.

Обсудить в Telegram