Vibe-кодинг: как писать код через GPT и LLM

Практические рекомендации

Версионируйте README вместе с кодом. Каждый PR обновляет не только реализацию, но и документацию.

Интегрируйте автогенерацию в pre-commit hook. Добавьте скрипт, который вызывает LLM для ребилда README после изменений API.

Используйте badges. Добавьте статусы сборки, покрытие тестами, версию NPM, ссылку на документацию – но не вместо инструкций.

Регулярно проводите «Doc-Grooming». Каждые два спринта проверяйте, что примеры запросов работают, а конфигурации не устарели.

Итог главы

README – это не иллюстрация «красивого мира» продукта, а первое руководство по выживанию в проекте. Vibe-кодинг предлагает автоматизировать процесс создания и поддержания документации через LLM-ассистентов: шаблонный генератор README, контроль наличия ключевых секций в CI и регулярное «Doc-Grooming». Такой подход гарантирует, что новый разработчик запустит проект за минуты, а команда не потеряет время на «догонку» устаревшей информации.

Глава 10. Code-review 2025: человек + LLM

В эпоху Vibe-кодинга код-ревью становится гибридным процессом, где искусственный интеллект берёт на себя рутину, а человек фокусируется на стратегических и архитектурных вопросах. По данным GitHub Code Review Survey Q1 2025, команды, которые внедрили автоматизированные проверки через LLM, сократили среднее время прохождения PR-цикла на 38 % и одновременно снизили число багов на 24 % благодаря раннему выявлению уязвимостей. Однако без продуманного совмещения машины и человека риск «шумового фона» автозамечаний и потери контекста остаётся высоким.

10.1 Чек-лист автозамечаний

Автоматизированные помощники способны анализировать сотни строк кода за секунды и выдавать сотни рекомендаций. Чтобы превратить это в полезный инструмент, сформируйте универсальный чек-лист автозамечаний:

Стиль и форматирование

Проверка соответствия внутреннему Style Guide (ESLint, Prettier).

Выявление несоответствий отступов, длин строк, нотации имён.

Безопасность

SQL- и XSS-сканирование через специализированные LLM-prompt’ы.

Проверка на открытые порты и некорректное обращение с секретами.

Производительность

Выявление «горячих циклов» и неэффективных алгоритмов.

Оценка resource-leaks (незакрытых соединений, неосвобождённой памяти).

Тестовое покрытие

Проверка наличия unit- и интеграционных тестов для новых функций.

Сверка уровня покрытия с порогами (обычно ≥ 80 %).

Документация

Отслеживание изменений в API и README.

Автоматическая генерация и проверка JSDoc/Swagger-описаний.

Архитектурные паттерны

Детекция антипаттернов (God Object, глубокие вложенности).

Проверка границ модулей и зависимостей.

Частая ошибка: пытаться включить в один PR список более чем из 100 рекомендаций. Автозамечания превратятся в «черновик избыточных правок», который никто не особенно читает.

Практический совет: разбивайте автозамечания по категориям и приоритизируйте. Пусть на одну MR-сессию уходит не больше 15–20 подсказок: сначала безопасность, затем стиль, потом остальное.

10.2 Выбор «тона» ревью

Тон сообщений модели во многом определяет, как команда воспримет замечания. По исследованию Microsoft Developer Velocity Index 2024, PR-с со «собранным» дружелюбным тоном принимаются в среднем на 22 % быстрее, чем PR, где комментарии звучат «множество ошибок».

Нейтральный: лаконичные указания без оценочных суждений.

Конструктивно-дружественный: поощрительные фразы («Отличная идея, давай чуть улучшить…»).

Строго-директивный: императивный стиль («Замени это на…, убери то…»).

Парадокс: слишком мягкий тон порождает «размытые» правки – команда не понимает приоритета, а слишком строгий демотивирует и повышает конфликтность.

Частая ошибка: использовать по умолчанию «system prompt» вроде “You are a code reviewer” без уточнения стиля. Итог – бессвязные комментарии, словно из разных авторов.

Практический совет: храните в каталоге /prompts/review_tone/ три варианта шаблонов:

tone_friendly.md с примерами вежливых фраз;

tone_neutral.md без лишних эпитетов;

tone_strict.md для критических секций безопасности.

Перед запуском самопроверки автоматически выбирайте нужный стиль, исходя из уровня ответственности кода.

10.3 Совет: финальное слово – старший разработчик

Несмотря на мощь LLM, окончательное право решения всегда должно оставаться за живым человеком. Исследование JetBrains AI Tools Survey IV кв. 2024 показало: в 12 % проектов, где автозамечания сразу вливались без человеческой проверки, возникали непредвиденные регрессии в продакшене.

Почему нужен «человек-финал»:

Контекстные знания: модель не знает внутренних договорённостей команды и бизнес-контекста.

Архитектурная целостность: ИИ может предложить локально корректное, но глобально разорванное решение.

Эмоциональный интеллект: живой ревьюер оценивает «тон» PR-описания и поддерживает мотивацию автора.

Частая ошибка: полностью автоматизировать мёрдж через Copilot Agents, установив правило «merge on successful tests and zero critical alerts». Это лишает команду возможности учиться на своих ошибках.

Практический совет: назначьте «ревью-чемпиона» – старшего разработчика, который каждую пятницу проводит выездной аудит автозамечаний и принимает итоговые решения по мёрджам. Периодически меняйте этого человека, чтобы у команды сохранялась «свежее» восприятие процесса.

Итог главы

Гибридный формат code-review «человек + LLM» обеспечивает максимальную скорость и надёжность. Автоматизированные чек-листы отнимают рутину, настроенный «тон» формирует позитивную атмосферу, а финальный контроль старшего разработчика гарантирует сохранение архитектурной и бизнес-целостности. Внедрив эти практики, вы достигнете баланса между скоростью поставки и качеством кода, соответствующим требованиям рынка 2025 года.

Глава

11.

Интеллектуальные

IDE: Cursor, Copilot Workspace, JetBrains AI

В 2025 году профессиональный разработчик всё чаще оценивается не по скорости набора кода, а по скорости принятия и валидации изменений. Интеллектуальные IDE не просто подсказывают фрагменты – они становятся полноценными «агентами», помогающими организовать работу над фичей от идеи до Pull Request. В этой главе рассмотрим три лидера рынка: Cursor, Copilot Workspace и JetBrains AI Assistant, их ключевые возможности, практические сценарии и подводные камни.

11.1 Обзор AI-редакторов (функции, цены)

Cursor

Модельные агенты: несколько одновременных «сессий» для тестов, рефакторинга и генерации кода.

Интерфейс: потоковый diff прямо в редакторе, возможность «принять/отклонить» каждое изменение.

Контекст: до 100 000 токенов на сессию – подходит для больших репозиториев.

Цены: от $30/месяц за базовый план, корпоративные пакеты от $50/пользователь с поддержкой on-premise.

GitHub Copilot Workspace

Авто-драфты PR: копирайт-агент генерирует структуру ветки и описания к PR на основе коммитов.

Сценарии: Unit-тесты, doc-строки, CI-правила автоматически подставляются при создании ветки.

Интеграция: нативно встроен в GitHub, поддерживает приватные репозитории.

Цены: $20/месяц за пользователя, корпоративный тариф – $40 с расширенными возможностями аудита.

JetBrains AI Assistant

Локальный режим: работает с Llama-3-Instruct Q4 прямо на ноутбуке без интернет-подключения.

Инспекции кода: глубокий анализ архитектуры, проверка зависимостей по проектному Style Guide.

UI-интеграция: inline-заметки, справа от строки появляются подсказки и quick-fix.

Цены: включён в All Products Pack (≈$249/год), отдельного тарифа нет.

Парадокс: чем больше функций «под капотом» у AI-редактора, тем более сложно объяснить новичку, какая из них сработала, и почему. Поэтому важно сочетать мощь агента с понятными инструкциями.

11.2 Cursor: Agent-режим, multi-edit, smart-rewrites и off-line-кэш

Agent-режим в Cursor – это несколько виртуальных помощников, каждый со своей задачей:

Generator отвечает за черновой код по prompt-ам.

Reviewer сканирует diff-файлы и предлагает улучшения.

Navigator ищет по документации и Confluence-страницам.

Multi-edit позволяет сразу выделить несколько независимых фрагментов и получить один патч для всего файла. Это удобно при однотипных правках: обновлении package-версий или рефакторинге имен.

Smart-rewrites работают «на уровне смысла»: вы просите «сделать функцию более декларативной», и Cursor сам вставляет map/filter вместо for-loop.

Off-line-кэш – ключевая фишка для экономии токенов и скорости:

После первой генерации Cursor сохраняет локально часть модели веса (≈200 МБ).

При повторном обращении Cache-агент отрабатывает мгновенно (задержка <50 мс).

Можно настроить lifelike-режим: смешанный on-premise → облако при недостатке локальных ресурсов.

Практический пример:

Вы хотите обновить все тестовые файлы из Mocha на Jest:

Выделяете test/**/*.spec.js.

Запускаете Agent Convert Mocha to Jest.

Получаете единый diff-патч с заменами describe → test, before → beforeEach и обновлёнными импортами.

При необходимости правите отдельные кейсы, но в 90 % случаев «под капотом» Cursor сделал всю работу.

11.3 Практика: маршрут «Cursor → PR auto-draft»

Инициация фичи

Создаёте ветку feature/add-payment-gateway.

В открытом файле handler.js запускаете Cursor-агента:

Ты – senior-backend на Node.js. Добавь поддержку Stripe API:

– новый endpoint POST /payment

– валидация входных данных

– логирование в Winston

Генерация и self-review

Agent-Generator возвращает каркас handler.js.

Agent-Reviewer тут же делает самопроверку: ищет несанкционированные операции на базе, шлет git-патч.