С чего начать
Стартовый раздел для новичков: ключевые понятия, первые шаги, частые ошибки и безопасный маршрут от идеи к первому результату.
Что такое Вайбкодинг и кому это подходит
Разбираем, что такое Vibecode, как работает разработка через AI-ассистентов и кому подходит этот подход: разработчикам, дизайнерам, предпринимателям и новичкам без опыта программирования.
Как устроена разработка с AI: базовый workflow
Разбираем, как на практике устроена разработка с AI. Пошагово объясняем рабочий цикл: идея → промпт → генерация кода → запуск → исправления → деплой, а также роли LLM, разработчика и среды выполнения.
Минимальный стек для старта разработки с AI
Минимальный стек для старта разработки с AI: какие инструменты действительно нужны — AI-IDE, runtime, Git и платформа для деплоя. Краткий обзор с указанием следующих шагов.
Первый проект через универсальные промпты: Telegram-бот без ручного кода
Практический пример первого проекта через AI: создаём простой Telegram-бот почти без ручного кода, используя универсальные промпты. Полный цикл — от идеи до запуска.
Типичные иллюзии новичка: «ИИ сделает всё»
Разбираем типичные ошибки новичков при разработке через AI. Почему плохие промпты ломают проекты, к чему приводит хаотичная архитектура и зачем с самого начала настраивать логирование.
Frontend / backend / database — как не путать зоны ответственности
Frontend, backend и database — это разные части системы, каждая со своей задачей. Путать их — всё равно что смешивать кухню, гостиную и кладовку: предметы вроде те же, а назначение совсем другое
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