Where to start
Start section for beginners: key concepts, first steps, frequent errors and a safe route from idea to first result.
What is wibcoding and how it differs from “writing code with your hands”
Vibcoding is a way of making programs using AI, where a person is responsible for the idea and understanding, and AI helps turn it into working code.
When AI is a tool and when it breaks architecture
AI helps when you know what you want to build. AI breaks architecture when you think it can solve everything for you
Which tasks AI solves well, and which – bad (at the start)
AI works well where the task is clear and simple. He does poorly where a person does not yet understand what he wants to get and why
Why "Skill to Write Prompts" ение The Ability to Develop
A good prompt helps an AI write text or code, but the ability to design is the ability to understand what you are building, why and how it will work
Typical beginner illusions: “AI will do anything”
AI can help a lot, but it does not understand the goal and is not responsible for the result. If you expect him to “do it all by himself,” you almost always get confused instead of a working program
Frontend/backend/database – how to avoid confusion
Frontend, backend and database are different parts of the system, each with its own task. Confusing them is like mixing a kitchen, a living room and a pantry: objects are like the same, but the purpose is quite different
Что такое вайбкодинг: простое объяснение и правила старта
Понятно объясняем, что такое вайбкодинг, чем он отличается от классической разработки и какие правила помогают новичку расти без хаоса и откатов.
Когда ИИ помогает архитектуре, а когда ломает проект
На реальных сценариях показываем, когда ИИ усиливает архитектуру, а когда создаёт техдолг: как задавать рамки, чтобы система оставалась устойчивой и понятной.
Какие задачи ИИ решает хорошо, а какие проваливает на старте
Карта задач для новичка: где ИИ действительно ускоряет, где даёт нестабильный результат и как выбирать формат работы, чтобы расти без лишних откатов.
Почему умение писать промпты не равно умению разрабатывать
Хороший промпт ускоряет работу, но не заменяет инженерное мышление: где проходит граница между генерацией и разработкой, и какие навыки действительно критичны.
Кто ты в вайбкодинге: оператор, разработчик или архитектор
Разбираем роли в вайбкодинге и зону ответственности каждой: как перейти от оператора ИИ к системному мышлению и принимать решения, влияющие на качество продукта.
Почему баги ИИ — это твои баги: ответственность в вайбкодинге
Практическое объяснение, почему ответственность за код остаётся у тебя: как проверять генерации ИИ, где искать ошибки раньше релиза и как снижать риск поломок.
Минимальный набор знаний для вайбкодинга и работы с ИИ
Разбираем базу, без которой ИИ-код становится хаосом: структура проекта, HTTP и API, логика данных, проверка результата и безопасный рост навыков в разработке.
Что нужно знать о runtime, чтобы ИИ-код работал предсказуемо
Понимание runtime помогает избежать случайных ошибок: где исполняется код, почему поведение отличается в браузере и на сервере, и как правильно ставить задачи ИИ.
Почему без HTTP и API в вайбкодинге быстро упрёшься в потолок
Объясняем простыми словами, как HTTP и API влияют на работу с ИИ: почему запросы падают, откуда берутся ошибки интеграций и что нужно понять в первую очередь.
Codex Cloud vs Cline vs Cursor: сравнение для вайбкодинга в 2026
Сравниваем Codex Cloud, Cline и Cursor на практике: где быстрее запуск, где выше контроль, и какой инструмент выбрать под конкретный тип задачи.
Почему IDE важнее модели: база для стабильного вайбкодинга
Объясняем, почему выбор IDE влияет на результат сильнее, чем выбор модели ИИ: контекст, навигация по коду, отладка и повторяемость рабочего процесса.
Как выбрать первую задачу для вайбкодинга: чеклист новичка
Пошаговый чеклист для старта: как выбрать первую задачу в вайбкодинге, не утонуть в сложности, получить быстрый результат и закрепить базовые навыки работы с ИИ.
Почему ИИ часто делает слишком сложно и как это исправлять
Показываем, почему ИИ усложняет архитектуру на старте, как формулировать ограничения в промпте и какие правила помогают получать простой и поддерживаемый код.
Почему «оно работает» не равно качеству: проверка кода от ИИ
Разбираем, почему запуск без ошибок не гарантирует качество: какие проверки нужны после генерации ИИ, как ловить регрессии и когда код действительно готов к продакшену.
Что не стоит автоматизировать в начале вайбкодинга
Список процессов, которые лучше пройти руками до автоматизации: постановка задачи, проверка логики, базовые тесты и контроль качества, чтобы не закрепить хаос.
Генерация сразу большого проекта — архитектурная ловушка
Когда ты просишь ИИ сгенерировать сразу большой проект, ты получаешь не основу, а иллюзию готовности
За что отвечает человек, даже если код пишет ИИ
Даже если код полностью написал ИИ, человек всегда отвечает за смысл, решения и последствия. Код может быть сгенерирован, но ответственность — нет
Как читать и проверять код, который сгенерировал ИИ
Пошаговый подход к проверке кода от ИИ: как быстро читать изменения, находить риски по логике и безопасности, формулировать правки и подтверждать стабильность перед релизом.
Отсутствие логов, тестов и проверок — главная ошибка новичка
Когда в проекте нет логов, тестов и проверок, кажется, что ты упростил себе жизнь
Почему копирование чужих промптов не работает
Объясняем, почему чужие промпты редко работают без адаптации: контекст проекта, ограничения среды и критерии результата всегда разные, поэтому шаблон нужно настраивать.
Почему начинать с «пет-проекта» — ошибка
Пет-проект кажется безопасным началом, но чаще всего он мешает научиться главному
Сколько времени реально экономит ИИ
ИИ экономит много времени на старте и почти не экономит его там, где нет понимания
Типичные иллюзии новичка: «ИИ сделает всё»
ИИ может сильно помочь, но он не понимает цель и не отвечает за результат. Если ожидать, что он «сделает всё сам», почти всегда получается путаница вместо работающей программы
Что значит «думать архитектурно», даже без опыта
Думать архитектурно — это не про знание терминов или шаблонов. Это про умение видеть как части системы связаны, почему они нужны и что будет, если что-то поменяется