Когда вайб-кодинг превращается в осознанный процесс

Представьте себе типичный день разработчика в 2024 году. Утром вы открываете GitHub Copilot, днем переключаетесь на Claude, вечером пробуете новую локальную модель. К концу дня у вас в голове каша из подсказок, а код выглядит как Франкенштейн, собранный из кусков разных ИИ.

Я называю это неосознанным вайб-кодингом - когда вы просто тыкаетесь в разные инструменты, надеясь, что хоть что-то сработает. В своей статье "Неосознанный вайб-кодинг: когда слепая вера в ИИ-генерацию кода работает (и когда нет)" я уже разбирал эту проблему. Сегодня покажу решение.

Осознанный вайб-кодинг - это когда у каждой модели в вашем стеке есть четкая роль. Вы не просто используете ИИ, вы управляете им как дирижер оркестром.

Ключевая мысль: Claude 4.5 Sonnet для кода, GPT 5.2 для проектирования, Cursor как дирижер. Каждый инструмент играет свою партию, а вы задаете темп.

Почему именно этот стек? Цифры не врут

Давайте начистоту: я перепробовал всё. От локальных моделей вроде IQuest-Coder-V1 40B до облачных решений. Каждая модель хороша в своем, но плоха в другом.

Вот что показали мои тесты за последние три месяца:

Модель	Лучшее применение	Слабое место	Стоимость часа работы
Claude 4.5 Sonnet	Генерация сложного кода, рефакторинг	Проектирование архитектуры	~$30
GPT 5.2	Проектирование, планирование, декомпозиция	Мелкие баги в коде	~$40
IQuest-Coder-V1 40B	Локальные задачи, приватность	Скорость генерации	$0 (электричество)
Minimax M2.1	Китайские кейсы, азиатские языки	Западные best practices	~$15

Видите паттерн? Нет универсального решения. Claude 4.5 пишет код, который почти не требует правок. GPT 5.2 строит архитектуру, от которой не хочется плакать. А Cursor связывает всё это воедино.

Настройка Cursor: не просто редактор, а командный центр

Большинство разработчиков используют Cursor как "умный VSCode". Это ошибка. Cursor - это диспетчер вашего ИИ-стэка.

1 Настройка моделей по умолчанию

Откройте настройки Cursor (Cmd + ,) и найдите раздел "AI Providers". Вот моя конфигурация:

{
  "cursor.autoChatModel": "claude-4.5-sonnet",
  "cursor.autoEditModel": "claude-4.5-sonnet",
  "cursor.planModel": "gpt-5.2",
  "cursor.terminalModel": "claude-4.5-sonnet",
  "cursor.codebaseModel": "gpt-5.2"
}

Зачем такая сложность? Потому что разные задачи требуют разных моделей. Когда я нажимаю Cmd + K для редактирования кода - мне нужен Claude. Когда запускаю режим Plan - GPT.

💡

Фишка: установите codebaseModel как GPT 5.2. Он лучше понимает связи между файлами и строит более целостную архитектуру при работе со всей кодовой базой.

2 Режим Plan: где GPT 5.2 показывает свою мощь

Режим Plan в Cursor - это убийственная фича, которую 90% разработчиков используют неправильно. Они просто пишут "сделай мне ToDo приложение" и ждут чуда.

Вот как это работает на самом деле:

Открываете папку проекта в Cursor
Нажимаете Cmd + Shift + P, вводите "Cursor: Start Plan"
Пишете не "сделай приложение", а конкретную задачу с контекстом

Пример плохого промпта:

Сделай блог на Next.js

Пример хорошего промпта:

Разработай архитектуру блога на Next.js 15 с App Router.
Требования:
- SSG для статических страниц
- ISR для постов раз в час
- Категории и теги
- Поиск по контенту
- Оптимизация для Core Web Vitals

Учти, что у нас уже есть:
- База данных PostgreSQL
- Auth.js для аутентификации
- Tailwind CSS для стилей

Разница как между "построй дом" и архитектурным проектом с чертежами. GPT 5.2 в режиме Plan сначала создаст структуру проекта, потом напишет план реализации, и только потом начнет генерировать код.

Claude 4.5 Sonnet: ваш личный senior-разработчик

Если GPT 5.2 - архитектор, то Claude 4.5 - прораб, который воплощает чертежи в жизнь. Но с одной оговоркой: ему нужно четкое ТЗ.

Вот типичная ошибка:

НЕ ДЕЛАЙТЕ ТАК: "Напиши функцию для обработки платежей"

Вместо этого:

Напиши функцию processPayment в TypeScript со следующими требованиями:

1. Принимает объект PaymentData с полями:
   - amount: number
   - currency: 'USD' | 'EUR' | 'RUB'
   - userId: string
   - paymentMethod: 'card' | 'crypto' | 'bank_transfer'

2. Валидирует данные:
   - amount > 0
   - userId существует в базе
   - paymentMethod поддерживается

3. Логирует каждый шаг через Winston
4. Обрабатывает ошибки с конкретными сообщениями
5. Возвращает Promise

Используй паттерн Strategy для разных paymentMethod.

Claude 4.5 с таким промптом выдаст код production-уровня. Без деталей - получите сырой набросок, который придется переписывать.

Когда переключаться с GPT на Claude?

Простое правило: GPT строит план, Claude пишет код. Но есть нюансы:

Рефакторинг - всегда Claude. Он понимает контекст лучше
Декомпозиция сложной задачи - сначала GPT, потом Claude для каждой подзадачи
Поиск багов - Claude, особенно с подключенным промптом для автономной декомпиляции
Работа с легаси-кодом - Claude + режим автономной работы

Практический workflow: от идеи до продакшена

Давайте разберем реальный кейс. Нужно добавить систему рекомендаций в существующее приложение на React.

3 Фаза 1: Проектирование с GPT 5.2

Открываю Cursor, запускаю режим Plan с промптом:

Разработай систему рекомендаций для e-commerce на React.
Существующий стек: Next.js 15, TypeScript, Tailwind, PostgreSQL.

Требования:
1. Рекомендации на основе истории просмотров
2. Коллаборативная фильтрация
3. Реализовать как отдельный микросервис
4. Кэширование рекомендаций на 1 час
5. A/B тестирование алгоритмов

Предложи 3 варианта архитектуры с плюсами/минусами.

GPT 5.2 потратит 2-3 минуты, но выдаст детальный план с вариантами архитектуры, оценкой сложности и даже примерным timeline. Это экономит часы человеческого времени.

4 Фаза 2: Реализация с Claude 4.5

Выбираю лучший вариант архитектуры и разбиваю на задачи. Для каждой задачи создаю отдельный чат с Claude:

Задача: создать сервис RecommendationService в TypeScript

На основе архитектуры от GPT 5.2 (вариант 2):
- Использовать Redis для кэша
- Реализовать паттерн Repository
- Добавить метрики через Prometheus
- Написать тесты с Jest

Вот текущая структура БД (schema.sql):
[вставляю схему базы данных]

Claude генерирует весь сервис за один проход. Я проверяю код, запускаю тесты. Если что-то не так - прошу исправить конкретную часть, а не весь код.

5 Фаза 3: Интеграция и тестирование

Здесь снова включается GPT 5.2, но в другом качестве. Я копирую весь сгенерированный код и промпт:

Проанализируй этот код на:
1. Уязвимости безопасности
2. Производительность (бутылочные горлышки)
3. Соответствие TypeScript best practices
4. Качество тестов (покрытие, edge cases)

Код:
[вставляю весь сгенерированный код]

GPT находит проблемы, которые Claude пропустил. Особенно хорош в security review.

Локальные модели: когда они нужны в этом стеке?

"Зачем платить за Claude и GPT, если есть IQuestCoder-40B?" - спрашивают меня. Отвечаю: для разных задач.

Мой стек включает локальные модели для:

Быстрых правок - когда не хочу ждать ответа от облака
Работы с приватными данными - код компании не уходит в OpenAI
Экспериментов - пробую разные промпты для локальных моделей
Обучения - когда нужно понять, как работает та или иная архитектура

Настройка простая: в Cursor добавляю локальный сервер Ollama как провайдера. Для большинства задач использую Maincoder-1B - быстрая, точная для простых задач.

Внимание: локальные модели требуют правильного квантования. Неправильные настройки ломают логику, как в случае с Minimax M2.1 и Q6_K.

Стоимость vs эффективность: считаем деньги

Да, этот стек дорогой. Claude 4.5 Sonnet - $30 за 1M токенов вывода. GPT 5.2 - еще дороже. Но считайте иначе.

Без этого стека я тратил на задачу "система рекомендаций" 3-4 дня. Сейчас - 6-8 часов. Разница в 8 раз. Даже если я потрачу $50 на токены, моя часовая ставка как senior-разработчика окупает это с лихвой.

Еще важнее качество. Код от Claude 4.5 требует в 3-4 раза меньше правок, чем от GitHub Copilot. Архитектура от GPT 5.2 не разваливается через месяц.

Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)

За год работы с этим стеком я набил все возможные шишки. Вот топ-5 ошибок:

1. Смешивание ролей моделей

Не просите GPT писать код, а Claude - проектировать архитектуру. У каждой модели своя специализация. Нарушаете - получаете посредственный результат.

2. Экономия на промптах

Писать "сделай красиво" - это как прийти к архитектору и сказать "построй дом". Детализируйте. Конкретизируйте. Чем больше контекста дадите, тем лучше результат.

3. Игнорирование режима Plan

90% разработчиков пропускают эту фазу. А потом удивляются, почему код не стыкуется между модулями. Потратьте 10 минут на планирование - сэкономите 10 часов на отладке.

4. Отсутствие итераций

ИИ не пишет идеальный код с первого раза. Это инструмент, а не волшебник. Проверяйте, тестируйте, просите исправить. Цикл "промпт - генерация - проверка - правка" работает лучше, чем одно длинное взаимодействие.

5. Забывать про MCP-серверы

Claude и GPT умеют работать с внешними инструментами через Model Context Protocol. Подключите MCP-сервер ВкусВилла или другие - и модели получат доступ к реальным данным, а не только к тому, что вы вставили в промпт.

Что будет дальше? Прогноз на 2025

Текущий стек - не конечная точка. Уже сейчас вижу три тренда:

Специализированные кодеры - модели, обученные только на коде конкретного языка или фреймворка. Как Minimax M2.1 для кодинга, но еще более узкие.
Автономные агенты - ИИ, которые не просто генерируют код, а запускают его, тестируют, исправляют ошибки. Claude с промптом для автономной работы - только начало.
Локальные модели на уровне GPT-4 - когда конвертация .pth в GGUF станет настолько простой, что любой сможет запустить 100B модель на домашней видеокарте.

Мой совет: не зацикливайтесь на текущем стеке. Экспериментируйте. Пробуйте новые модели. Но всегда задавайтесь вопросом - какая задача решается этим инструментом? Если не можете ответить - инструмент лишний.

Осознанный вайб-кодинг - это не про использование всех ИИ одновременно. Это про выбор правильного инструмента для конкретной задачи. Claude для кода. GPT для архитектуры. Cursor для оркестровки. Локальные модели для экспериментов.

Когда каждый инструмент на своем месте - вы не просто генерируете код. Вы создаете систему.

Осознанный вайб-кодинг: стек Claude 4.5 + Cursor + GPT 5.2 для эффективной разработки