Вайб-кодинг умер? Давайте проверим

Вы когда-нибудь получали от ИИ красивый, блестящий код, который идеально работал в его воображении, но разваливался при первом запуске? Поздравляю, вы столкнулись с классическим вайб-кодингом — генерацией кода, который выглядит убедительно, но не работает. Проблема стала настолько массовой, что про нее даже пишут отдельные статьи.

AI Factory — это ответ. Не очередной плагин для автодополнения, а полноценная open-source библиотека, которая заставляет ИИ генерировать код по спецификациям, а не по наитию. На 19 февраля 2026 года актуальна версия 2.1.0, которая научилась не только читать спецификации, но и самостоятельно исправлять свои ошибки.

Spec-driven подход — это не просто мода. Если вы до сих пор генерируете код промптами вроде «сделай красивую форму», вы тратите время. Specification-Driven Development уже давно перешел из разряда экспериментов в must-have для серьезных проектов.

Как это работает? Патчи, а не промпты

Вместо того чтобы каждый раз объяснять ИИ, что вам нужно, вы описываете требования в формальных спецификациях — YAML или JSON-файлах. AI Factory берет эти спецификации, передает их модели (поддерживает GPT-4.5 Turbo, Claude 3.7 Sonnet и открытые аналоги вроде DeepSeek Coder V2), а главное — учится на результатах.

1 Самообучение через .ai-factory патчи

Каждый раз, когда вы вносите правки в сгенерированный код, AI Factory сохраняет изменения в специальные патч-файлы с расширением .ai-factory. Это не просто история правок — это учебный материал. Система анализирует, какие ошибки она допустила, и в следующий раз предлагает более точные решения.

# Так выглядит процесс применения патча
ai-factory apply-patch --spec=api-spec.yaml --patch=fix-auth.ai-factory

2 Эволюция скиллов: ИИ, который не тупеет

Библиотека поддерживает концепцию «скиллов» — наборов правил и паттернов для конкретных задач. Скиллы эволюционируют: вы начинаете с базового навыка «создать REST endpoint», а через месяц AI Factory уже знает все ваши стандарты именования, предпочитаемые библиотеки и даже типичные баги вашей кодобазы.

💡

Этот подход похож на то, что делает Microsoft с FrogBoss и FrogMini, но здесь все открыто и настраивается под ваш стек. Автофикс багов перестает быть магией — становится инженерной практикой.

AI Factory против других: не дополнение, а фреймворк

Инструмент	Подход	Самообучение	Цена (2026)
AI Factory	Spec-driven, open-source	Да, через патчи	Бесплатно
GitHub Copilot	Контекстное дополнение	Ограничено (обучается на всех)	$10/мес
Codeium	Автодополнение + чат	Нет	Бесплатно (премиум $15)
Claude Code	Промпт-инжиниринг	Нет	$20/мес

Главное отличие — AI Factory не пытается угадать вашу мысль. Она требует четкого ТЗ. Звучит строго, но именно это и нужно для production-кода. Кстати, о спецификациях: если вы работаете с 1С, посмотрите как spec-driven подход применяют там.

С чего начать? Практический пример

Допустим, вам нужен микросервис для обработки платежей. Вместо того чтобы писать код, вы создаете spec-файл.

# payment-service-spec.yaml
service:
  name: payment-processor
  version: "1.0"
  framework: express.js
  database: postgresql
endpoints:
  - path: /api/v1/payments
    method: POST
    request:
      schema:
        type: object
        properties:
          amount: { type: number, minimum: 1 }
          currency: { type: string, enum: [USD, EUR, RUB] }
    response:
      success_code: 201
      error_codes: [400, 500]
requirements:
  - must be idempotent
  - must log to Elasticsearch
  - must validate card via external API

Запускаете команду:

ai-factory generate --spec=payment-service-spec.yaml --output=./src

AI Factory создаст каркас сервиса, роуты, модели, даже тесты. Если что-то не так — вы правите код, а система создает патч. Через три таких итерации она уже будет знать, что вы любите использовать joi для валидации, а не express-validator.

Совет: начните с малого. Не пытайтесь описать всю архитектуру в одной спецификации. Разбейте на модули, как в финтех-проектах, где AI-кодинг сжал команды в разы. Один spec-файл на микросервис — идеально.

Кому это нужно? (Спойлер: не всем)

AI Factory — инструмент с крутой кривой обучения. Он не для разовых скриптов. Он для:

Команд, которые устали от code review AI-генерации. Спецификации становятся источником истины, а код — всего лишь их реализацией.
Проектов с долгим lifecycle. Чем дольше используете, тем умнее становится система.
Разработчиков, которые хотят контролировать ИИ, а не быть его ассистентами.

Если же вам нужно быстро набросать прототип или вы работаете в одиночку над мелкими задачами — возможно, GitHub Copilot (партнерская ссылка) будет практичнее. Но помните о цене: не только денег, но и вашего времени на правку вайб-кода.

Что будет дальше? Прогноз от 2026 года

Spec-driven подход победит. Не потому что он идеален, а потому что альтернатива — бесконечные правки сгенерированного кода — стала слишком дорогой. AI Factory и подобные инструменты (посмотрите на JanusCoder с его работой с SVG) смещают фокус с «генерации» на «инженерное сотрудничество».

Мой совет: попробуйте написать spec для самого скучного модуля в вашем проекте. Не для всего, а для одной функции. Увидите, как быстро ИИ перестанет быть черным ящиком, а станет инструментом, который понимает ваши требования с полуслова. Или с полу-YAML-файла.

AI Factory: как spec-driven подход и самообучающаяся система решают проблему вайб-кодинга