Вайбкодинг на практике: как написать игру на JS с помощью ChatGPT без знаний программирования

Зачем это вообще нужно? Или почему вайбкодинг — не магия

Представьте: вы хотите сделать простую игру. Может, для портфолио. Может, чтобы доказать что-то себе. Но вы не программист. Раньше это означало месяцы курсов, тонны документации и горы разочарования. Сейчас — другой путь.

Вайбкодинг (или vibe coding) — это когда вы не пишете код руками, а управляете процессом через диалог с ИИ. Вы — режиссер, ChatGPT — ваш сценарист и оператор. Звучит как читерство? Возможно. Но это работает. И в 2026 году это уже не экзотика, а рабочий инструмент.

Что мы будем делать? Простая, но законченная игра

Цель — создать «Змейку» на HTML Canvas. Почему именно она?

• Простая механика (движение, сбор еды, столкновения)
• Наглядная графика (квадратики на канвасе)
• Идеальный размер для одного вечера
• Классика, которую все понимают

Не нужно пытаться сделать Elden Ring на первом подходе. Начните с малого. Успех в маленьком проекте даст уверенность для большего.

Подготовка: что нужно перед стартом

Вам понадобится:

1. Аккаунт в ChatGPT (используйте последнюю доступную на февраль 2026 года модель — GPT-4o или новее. Старые версии хуже справляются с контекстом длинных диалогов)
2. Любой текстовый редактор (VS Code, Sublime Text, даже Блокнот)
3. Браузер (Chrome, Firefox, Edge — любой современный)
4. Пять часов свободного времени (да, быстрее не получится в первый раз)

Шаг 1: Промпт-инженерия для чайников. Как говорить с ChatGPT

Самая частая ошибка новичков — слишком общие запросы. «Напиши игру змейку» — это путь в никуда. ChatGPT выдаст что-то общее, нерабочее или устаревшее.

Вместо этого используйте структурированные промпты. Я называю это «слоёный пирог»:

1 Контекстный слой

Объясните, кто вы и что хотите. Например: «Я новичок в программировании, хочу создать игру «Змейка» на чистом JavaScript с использованием HTML Canvas. Мне нужен пошаговый гайд с объяснением каждого блока кода.»

2 Технический слой

Укажите конкретные требования: «Игра должна иметь: игровое поле 20x20 клеток, управление стрелками, счётчик очков, увеличение длины змейки при поедании еды, определение столкновений со стенами и с собой, случайное появление еды.»

3 Форматный слой

Попросите конкретный вывод: «Пожалуйста, предоставь код тремя отдельными файлами: HTML, CSS и JavaScript. Объясни, что делает каждый значимый блок кода в комментариях.»

Отправьте этот промпт в ChatGPT. Первый ответ почти наверняка будет неидеальным. Это нормально.

Шаг 2: Разбор первого ответа и типичные косяки ИИ

ChatGPT (даже GPT-4o в 2026) часто генерирует код с проблемами:

Ваша первая задача — скопировать предоставленный код в файлы и попробовать запустить. Откройте index.html в браузере. Скорее всего, что-то сломается сразу.

Шаг 3: Итеративная разработка — цикл «запрос-исправление»

Вайбкодинг — это не один промпт. Это диалог. Типичный цикл выглядит так:

1. Получаете код от ChatGPT
2. Копируете в файлы
3. Запускаете в браузере
4. Находите баг (визуальный или в консоли)
5. Описываете баг ChatGPT с контекстом (иногда прикладываете фрагмент кода)
6. Получаете исправление
7. Повторяете с пункта 2

На этом этапе многие сдаются. Кажется, что ИИ тупит. Но проблема обычно в качестве обратной связи. Вместо «не работает» говорите:

// ПЛОХО: «Управление не работает»
// ХОРОШО: «При нажатии стрелки вверх змейка не меняет направление. Код обработки событий:
document.addEventListener('keydown', (e) => {
  if (e.key === 'ArrowUp') direction = 'UP';
});
// direction объявлена глобально. Что может быть не так?»

Чем конкретнее вопрос, тем точнее ответ. Это главный секрет эффективного вайбкодинга.

Шаг 4: Добавление фич и управление сложностью

Когда базовая механика работает, можно добавить «вкусняшки». Но осторожно — каждая новая фича ломает две старые.

Пример промпта для добавления паузы:

«Добавь функционал паузы в игру. При нажатии клавиши "P" игра должна ставить на паузу: останавливается движение змейки, появляется полупрозрачный overlay с текстом "PAUSED". При повторном нажатии "P" игра продолжается. Не изменяй существующую логику движения, просто добавь проверку состояния паузы в игровом цикле.»

Обратите внимание на детали: какая клавиша, что должно происходить, как интегрировать с существующим кодом, что не трогать. ChatGPT часто переписывает рабочий код, ломая его. Четкие ограничения предотвращают это.

Другие фичи для змейки:

• Разные типы еды (дающие разное количество очков или эффекты)
• Уровни с увеличивающейся скоростью
• Локальное сохранение рекорда (localStorage)
• Звуковые эффекты (осторожно, это может усложнить всё)

Добавляйте по одной фиче за раз. Тестируйте после каждой. Если что-то сломалось — откатывайтесь и просите более аккуратную реализацию.

Шаг 5: Рефакторинг и чистый код (да, это важно даже с ИИ)

После добавления всех фич код превращается в спагетти. ChatGPT отлично помогает с рефакторингом, если правильно попросить.

Промпт для рефакторинга:

«Проведи рефакторинг следующего JavaScript кода. Выдели отдельные функции:
1. Инициализация игры (init)
2. Отрисовка игрового состояния (draw)
3. Обновление логики (update)
4. Обработка ввода (handleInput)
5. Генерация еды (generateFood)
6. Проверка столкновений (checkCollisions)

Следуй принципам чистого кода: каждая функция делает одну вещь, понятные имена переменных, избегай глобальных переменных где возможно. Предоставь рефакторенный код с комментариями, объясняющими изменения.»

Затем скопируйте весь текущий код игры в промпт. ChatGPT разобьёт его на логические модули, что сделает код читаемым и упростит будущие изменения.

Главные подводные камни вайбкодинга (из реального опыта)

1. Деградация контекста

Чем длиннее диалог, тем больше ChatGPT «забывает» ранние договорённости. Он может внезапно перейти на другой стиль кодирования, переименовать переменные или забыть про ключевую механику.

Решение: Периодически обновляйте контекст. Раз в 10-15 сообщений отправляйте сводку: «Напомню текущую архитектуру: у нас есть класс Game, объект snake с массивом сегментов, food с координатами x,y. Управление через стрелки, игровой цикл на requestAnimationFrame.» Или используйте подход из статьи про управление контекстом в LLM.

2. Иллюзия компетентности

ChatGPT пишет код уверенно, с комментариями, кажется рабочим. Но внутри могут быть скрытые логические ошибки, которые проявятся только в edge-кейсах.

Решение: Тестируйте граничные условия. Что если змейка выйдет за границу ровно на один пиксель? Что если еда сгенерируется под точным углом? Просите ChatGPT написать тесты или хотя бы описать, как бы он тестировал эту функцию.

3. Зависимость от конкретной модели

Код, сгенерированный GPT-4o, может не работать с более старой моделью или другим ИИ (Claude, Gemini). Если вы планируете продолжать проект, убедитесь, что понимаете код, а не просто копируете его.

Решение: Заставляйте ChatGPT объяснять сложные места. Спрашивайте: «Почему ты использовал здесь closure?», «Как работает этот алгоритм обнаружения столкновений?» Объяснение помогает закрепить понимание.

А что насчёт более сложных игр?

Змейка — это тренировка. Когда освоите базовый цикл, можно браться за что-то посложнее. Платформер, карточная игра, простой RPG. Но помните золотое правило: декомпозиция.

Не просите: «Создай платформер типа Mario». Это слишком сложно для одного промпта.

Вместо этого разбейте на этапы:

1. «Создай игрока, который может ходить по горизонтали и прыгать»
2. «Добавь гравитацию и коллизии с платформами»
3. «Создай уровень из тайлов»
4. «Добавь врагов с простым ИИ»
5. «Реализуй систему жизней и Game Over»

Каждый этап — отдельный диалог или хотя бы отдельный четкий промпт. Такой подход подробно описан в гайде по вайбкодингу для игр.

Инструменты, которые упростят жизнь

В 2026 году экосистема AI-кодинга развилась. Кроме ChatGPT, посмотрите на:

• Claude Code — лучше справляется с рефакторингом и анализом существующего кода
• GitHub Copilot Workspace — работает прямо в VS Code, понимает контекст проекта
• Cursor IDE — редактор, заточенный под работу с ИИ, умеет редактировать код по инструкциям

Но начинать лучше с ChatGPT — у него самый понятный интерфейс и предсказуемое поведение.

Чего НЕ стоит ждать от вайбкодинга

Реалистичные ожидания спасают от разочарования:

• Не ждите production-ready кода. ИИ генерирует прототипы. Для серьёзного проекта код нужно будет дорабатывать, оптимизировать, тестировать.
• Не ждите понимания архитектуры. ChatGPT не понимает, что такое «хорошая архитектура». Он имитирует паттерны, которые видел в обучающих данных. Вы должны направлять.
• Не ждите креативных решений. ИИ комбинирует существующие паттерны. По-настоящему инновационный геймплей или механика — всё ещё за вами.
• Не ждите, что научитесь программировать, не изучая код. Вайбкодинг учит вас думать как программист (декомпозиция, логика, отладка), но синтаксис и API вы запомните только если будете вникать.

Что дальше? От змейки к портфолио

Когда ваша первая игра работает, возникает законный вопрос: а что с этим делать?

1. Выложите на GitHub Pages. Это бесплатный хостинг для статических сайтов. Залейте туда свои файлы — игра станет доступна по ссылке.
2. Добавьте в портфолио. Да, игра, сделанная с ИИ, всё равно демонстрирует вашу способность доводить проект до конца.
3. Усложните. Добавьте базу данных для таблицы рекордов (Firebase — простой вариант), мультиплеер через WebSockets, или мобильную версию.
4. Повторите с другой игрой. Каждый новый проект будет даваться легче. Вы научитесь предвидеть проблемы и формулировать промпты точнее.

Главный результат вайбкодинга — не игра, а изменение мышления. Вы перестаёте бояться кода. Вы начинаете видеть его как материал, который можно формировать через диалог. Это мощный сдвиг.

И последний совет: не зацикливайтесь на совершенстве. Первая игра будет кривой. В коде будут костыли. Это нормально. Запустите её, покажите друзьям, порадуйтесь тому, что создали что-то работающее из ничего. Остальное приложится.

А если захотите углубиться в тему, посмотрите практический гайд по переходу на AI-кодинг — там разбираются более продвинутые техники работы с ИИ для создания реальных проектов.