В этом году тимлид аналитиков с десятилетним опытом управления продуктовыми командами решила наконец реализовать собственную идею без помощи разработчиков. Вдохновившись трендом на «вайб-кодинг», когда разработчик общается с нейросетью на естественном языке, а та генерирует код, она поставила задачу Claude Code — IDE-расширению от Anthropic — создать сервис для управления семейными платежами. Результат превзошёл ожидания: через день появился задеплоенный MVP с регистрацией, импортом PDF, автоматической привязкой чеков к платежам и календарной подпиской. Весь код был написан нейросетью, автор не написал ни одной строки вручную. Однако на этом этапе и начались настоящие проблемы, которые показали, что за кажущейся простотой скрывается множество подводных камней.

Сервис «Бытовые счета» представляет собой диспетчерскую для семейных платежей, которая решает проблему разрозненности регулярных трат: ЖКХ приходит на почту PDF-квитанцией, няне переводят по номеру телефона, кружки ребёнка оплачиваются через приложение школы, а подписки списываются автоматически. Логика работы проста: пользователь загружает PDF-квитанцию или чек, система сама извлекает получателя, сумму и дату без ручного ввода, затем платёж попадает в общую картину с визуализацией того, что предстоит оплатить, что уже оплачено, а что просрочено. Платежи можно подписать в календарь Apple или Google, а также пригласить супруга в общий семейный аккаунт. Технически это веб-приложение на Next.js с мобильной PWA-версией, которая устанавливается иконкой на телефон и ведёт себя как нативное приложение.

Первая серьёзная проблема возникла, когда автор решила разместить два проекта — основной образовательный сайт и новый сервис — на одном сервере, чтобы сэкономить на хостинге. Claude заверил, что стандартная конфигурация NGINX с двумя server-блоками на разных доменах не вызовет конфликтов. Однако сразу после переноса оба сайта начали периодически зависать на iPhone, хотя с компьютера первая загрузка проходила нормально. Начался многочасовой дебаггинг, в ходе которого Claude последовательно предлагал неверные гипотезы: сначала проблема была в хостере Aeza, якобы попавшем под блокировки Роскомнадзора, затем — в шрифтах Google. Каждая новая «окончательная находка» подавалась с уверенностью и обоснованием, но не решала проблему. Только когда автор настояла на анализе изменений в коде, Claude обнаружил, что в конфиге нового сайта была указана директива listen 443 ssl http2, которая конфликтовала с соседним server-блоком без http2, из-за чего часть SSL-сессий ломалась, особенно на iPhone из-за агрессивного переиспользования соединений Safari. Решение заняло одну строку — убрать http2 из listen-директивы.

Этот случай наглядно демонстрирует ключевую проблему вайб-кодинга: нейросеть отлично генерирует правдоподобные гипотезы, опираясь на статистику типичных проблем, но не обладает инженерной интуицией для диагностики специфических ситуаций. В ходе дебаггинга Claude несколько раз торжественно объявлял, что причина наконец-то найдена, и каждая «окончательная правда» сменялась следующей, пока автор не указала на то, что ничего не заработало. Примечательно, что в какой-то момент модель признала свои ошибки, написав: «4+ часа делаю правки, и каждый раз приписываю это новой найденной причине», и извинилась. Такая саморефлексия, по словам автора, встречается реже, чем у живых подрядчиков, которые обычно держатся за свою версию до последнего. Однако это не отменяет того факта, что без базового понимания работы серверов, протоколов и конфигураций пользователь может потратить часы на поиск проблемы, которую опытный разработчик решил бы за минуту.

Для российского рынка кейс особенно показателен, поскольку здесь активно продвигаются аналогичные решения — от YandexGPT до локальных сборок на базе открытых моделей. Маркетинговые обещания «теперь каждый сможет программировать» сталкиваются с суровой реальностью: нейросети могут написать код, но не могут заменить инженерное мышление, необходимое для отладки, оптимизации и понимания архитектурных решений. Автор, будучи аналитиком, признаёт, что её навыки формулирования точных запросов и системного мышления сильно помогли, но без них процесс превратился бы в бесконечный квест. При этом Claude Code действительно способен создавать сложные продукты — сервис работает на проде, обрабатывает PDF, управляет подписками и синхронизирует календари, что было бы невозможно без нейросети для человека без опыта программирования.

Главный вывод из этого эксперимента заключается в том, что вайб-кодинг — это мощный инструмент для прототипирования и создания MVP, но не панацея для полного отказа от разработчиков. Без базовой инженерной интуиции или профильных знаний пользователь рискует потратить непропорционально много времени на решение проблем, которые для профессионала очевидны. Нейросеть может написать 99% кода, но оставшийся 1% — дебаггинг, настройка инфраструктуры, обработка краевых случаев — требует человеческого опыта. В будущем, вероятно, появятся более умные агенты, способные не только генерировать код, но и самостоятельно диагностировать и исправлять ошибки, но пока что вайб-кодинг остаётся инструментом для тех, кто готов учиться на своих ошибках и не боится признавать, что без розовых очков реальность оказывается сложнее маркетинговых обещаний.