Розовые очки разбиваются о первый продакшн-релиз
Vibe coding — термин, который в 2025 году звучал как мантра. Достаточно включить Claude Code, надиктовать идею, и через час MVP готов. Звучит красиво. На практике через три дня ты получаешь мешанину из 5000 строк, где ни одна функция не работает, если база данных отключена. И это в лучшем случае.
Я не противник AI-ассистентов. Я за то, чтобы снять розовые очки до того, как проект потеряет деньги. Claude Code — чертовски мощный инструмент. Он умеет писать код быстрее, чем ты читаешь документацию. Но он не умеет думать о том, что будет через полгода. И если ты не знаешь, как заставить его работать на тебя, а не против тебя — ты вылетишь из гонки на первом же спринте.
Этот гайд — не очередной «как написать Todo-приложение за 5 минут». Это хроника реальных сражений с AI, где я рассказываю, что пошло не так, и как сделать так, чтобы пошло так.
Ошибка №1: промпт, который убьет твой проект
Самый частый запрос, который я вижу: «Напиши мне приложение для управления задачами с пользователями и уведомлениями». Claude Code выдает монолит. В одной файле — и роутинг, и бизнес-логика, и работа с БД. На втором заходе ты просишь «добавить поддержку команды» — и он переписывает всё, ломая половину.
Почему это плохо? LLM не видит картину целиком. Он решает локальную задачу «напиши фичу» и не думает о модульности, тестируемости, безопасности. В результате — типичный «spaghetti code», который невозможно поддерживать.
1 Правильный промпт — это архитектурная спецификация
Вместо «напиши приложение» нужно дать Claude Code контекст. Пример рабочего начала:
# CLAUDE.md — файл, который лежит в корне проекта и читается перед каждым запросом
## Стек
- Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy 2.0, PostgreSQL
- React 19, TypeScript, Vite
- Тесты: pytest, Playwright (E2E)
## Правила
- Генерируй код только в существующие файлы, не создавай новые без явного указания.
- Каждый новый эндпоинт — отдельный модуль в /api/modules.
- Все запросы к БД — через репозиторий, никогда не пиши SQL напрямую.
- Для каждого модуля — unit-тесты с покрытием не ниже 90%.
- Перед генерацией кода напиши план: какие файлы изменятся, что именно добавляется.
## Конвенции
- Имена переменных — snake_case для Python, camelCase для JS.
- Все публичные функции — с docstring на русском (да, я так решил).
Такой файл — твой контракт с AI. Он резко сокращает количество галлюцинаций и непрошеных рефакторингов. В статье про архитектуру Claude Code разбирается, как именно модель использует этот контекст — советую почитать, чтобы понимать внутреннюю кухню.
Как не надо делать: диалог с Claude Code, который закончился слезами
Я попросил знакомого стартапера (он не программист) записать свой обычный диалог. Вот реальный лог (анонимизирован):
Пользователь: Привет, сделай мне лендинг для сервиса доставки. Должно быть красиво.
Claude Code: (генерирует index.html с инлайн-стилями на 2000 строк)
Пользователь: Добавь форму заказа и калькулятор.
Claude Code: (вставляет прямо в тот же файл, ломает вёрстку)
Пользователь: Сделай рефакторинг, вынеси JS в отдельный файл.
Claude Code: (переписывает весь проект, удаляет стили)
Результат: через 2 часа проект — груда неработающих файлов. Причина не в Claude Code, а в отсутствии любого контроля. Научный эксперимент Claude Code vs ручная разработка показал, что AI выигрывает в скорости, но проигрывает в архитектуре без жестких рамок.
Реальный процесс: от идеи к MVP за 2 дня с Claude Code
Я покажу, как выглядит рабочий процесс на примере внутреннего дашборда для мониторинга логов. Это не rocket science, но типичный B2B-продукт с авторизацией, метриками и экспортом.
2 Этап 0: Подготовка инфраструктуры
Перед тем как писать код, руками поднимаю:
- Репозиторий на GitHub с actions: линтер, тесты, деплой на staging.
- Docker-compose для локальной разработки (БД, Redis).
- Базовый шаблон проекта (FastAPI + React) — либо из cookiecutter, либо из предыдущего проекта.
Claude Code в этом не участвует. Инфраструктура — зона, где AI пока беспомощен. Даже Lovable, который пытается автоматизировать всё, упирается в ограничения платформ и операционок. Не трать время на промпты «настрой мне CI/CD» — сделай сам один раз.
3 Этап 1: Разбивка на микротаски
Беру epic «дашборд» и дроблю на куски по 1-2 часа работы AI:
| Задача | Размер | Условие принятия |
|---|---|---|
| API-эндпоинт получения списка логов с пагинацией | S | 1 тест на успешный запрос, 1 на пустой результат |
| UI-компонент таблицы с сортировкой | S | Работает в сторибуке, кликабельно |
| Авторизация через JWT (логин/пароль + refresh) | M | Интеграционный тест: цепочка логин-запрос-refresh-запрос |
Каждую задачу кидаю в отдельный чат с Claude Code. Это важно — контекст не замусоривается, и AI не «забывает» специфику предыдущих диалогов. Если задача требует знания кода из другого модуля — прикладываю содержимое файла в промпт.
4 Этап 2: Итеративная доработка через код-ревью
После того как Claude Code написал код, я не вливаю его сразу. Я прошу объяснить каждое решение:
# Мой промпт после генерации:
«Покажи diff относительно ветки main. Обоснуй каждое изменение: почему выбран
именно такой способ пагинации, какие альтернативы рассматривались, какие
риски (SQL injection, race condition). Если какой-то блок не покрыт тестом —
напиши тест перед тем, как двигаться дальше.»
Это заставляет AI думать о безопасности и производительности. И да, это занимает время, но оно окупается сторицей. В статье про кризис софта из-за vibe coding как раз описывается, как отсутствие такого ревью порождает «технический долг на стероидах».
Инфраструктура и DevOps: где ИИ бессилен (пока)
Claude Code не умеет:
- Настраивать SSL-сертификаты (нужен certbot).
- Проектировать CI/CD с нуля (только копировать шаблоны).
- Отлаживать проблемы с сетью или DNS.
- Выбирать архитектуру: микросервисы vs монолит, какой оркестратор.
Если ты не хочешь заморачиваться с инфраструктурой — используй serverless или платформы вроде Railway, Vercel, которые берут на себя хостинг. Или прочитай как собрать свою IDE за 30 минут с Claude и Google AI Studio — там отличный пример, как сделать продукт, не написав ни строчки кода самому, но с правильным разделением ответственности.
Провалы и как их избежать
Регрессия: AI забывает, что ты просил 10 минут назад
Это боль №1. Ты просишь добавить кэширование — Claude Code удаляет авторизацию, потому что «оптимизировал код». Решение: замораживай файлы, которые нельзя трогать. Добавь в CLAUDE.md:
# Замороженные файлы
- src/auth/*.py — не изменять без явного разрешения
- src/db/models.py — только добавление, не удалять и не переименовывать существующие поля
Галлюцинации API: выдуманные методы и библиотеки
Claude Code может предложить использовать метод `fetchWithRetry` из несуществующей библиотеки. Или написать импорт `from django.conf import settings` в проекте на FastAPI. Проверяй вызовы перед коммитом. Хороший приём — попросить AI написать тест, который использует эти методы; если тест упадёт с ImportError — ты поймёшь, что метод выдуман.
Когда нужно выкинуть всё, что сгенерировал AI
Есть три признака:
- Код дублируется в 3+ местах — AI копирует паттерн, боится рефакторить общую часть.
- Трудно добавить новую фичу — после 10 итераций скорость падает в ноль.
- Тесты проходят, но продакшн падает — AI тестирует «зелёный сценарий», игнорируя ошибки.
В таких случаях дешевле написать core-модули самому (или с нуля в новом чате), а AI использовать для boilerplate и тестов. Я переписывал так три проекта — каждый раз проект становился проще и быстрее.
Что делать, если ты не разработчик
Самый опасный сценарий — предприниматель, который хочет сэкономить на команде. Пока AI не заменит архитектора. Но:
- Используй готовые шаблоны: Claude Code для продакт-менеджеров — гайд, как автоматизировать рутину без кода.
- Не пытайся собирать сложную логику сам. Сделай прототип на low-code (Bubble, Retool) или закажи архитектуру фрилансеру, а дальше правь через AI.
- Найми хотя бы одного инженера на part-time для code review архитектуры. Экономия на этом — прямая дорога к техническому банкротству.
Ближайшее будущее: куда движется vibe coding
К 2027 году появятся AI-агенты, способные держать контекст тысяч строк и принимать архитектурные решения. Уже сейчас vLLM и MiniMax позволяют запускать Claude Code локально, обходя ограничения API. Но фундаментальная проблема останется: AI не знает твой бизнес, твоих пользователей и твоих целей. Он пишет код, который выглядит правильно, но не обязательно правилен для тебя.
Мой совет: используй Claude Code как сверх-быстрого джуниора, который никогда не спит и не просит зарплату. Но никогда не доверяй ему архитектуру, безопасность и инфраструктуру. Розовые очки сняты — поехали строить реальные продукты.
