Нейросеть для вайбкодинга: чем писать код и что ставить в продукт

Когда спрашивают, какой ИИ взять для вайбкодинга, обычно имеют в виду первый выбор. Помощник работает с файлами проекта вместе с вами, пока вы собираете вещь. Здесь важно, сколько он умеет сам: запустить проект, прочитать ошибку, поправить десяток файлов за раз и проверить результат.

Второй выбор появляется позже. Если в готовом продукте есть бот, ассистент или разбор входящих писем, внутри работает своя модель. Она отвечает живым людям каждый день, уже без вашего участия. Тут на первом месте другие вопросы: попадут ли в модель персональные данные, сколько стоит один ответ, соблюдает ли модель правила.

Код можно писать с зарубежным агентом, а клиентам в готовом боте будет отвечать российская модель. Так устроен чат на этом сайте: код я писал в Claude Code, посетителям отвечает GigaChat.

Инструменты появляются и меняют названия постоянно. По устройству их можно разделить на четыре типа: они различаются порогом входа и тем, сколько работы берут на себя. Коротко о каждом я рассказал в статье о том, что такое вайбкодинг. Здесь — под какую задачу брать каждый тип и когда пора сменить его на другой.

Claude Code выпускает компания Anthropic. В нём я собрал этот сайт: страницы, формы заявок, чат с ассистентом, карту сайта. Так же собран бесплатный конвертер выписок Казначейства в 1С: выписка разбирается прямо в браузере и не уходит на сервер. Перед выкладкой я сверил браузерную версию конвертера с исходной программой на 16 наборах выписок, и результат совпал байт в байт.

Обычный рабочий круг выглядит так:

1. Ставлю задачу, как подрядчику. Что должно получиться, какие файлы трогать нельзя и как проверить результат.
2. Для крупной правки сначала прошу план. Если агент понял задачу по-своему, это видно уже по плану, до первой изменённой строки.
3. Агент правит, собирает и проверяет. Он запускает сборку и проверки, читает ошибки и исправляет их сам.
4. Результат смотрю своими глазами. Открываю страницу на телефоне, отправляю форму, проверяю, что заявка дошла.
5. Сохраняю изменение в истории проекта. С объяснением, зачем оно сделано. Через месяц ответ на вопрос «почему здесь так» найдётся там.

У каждого проекта есть файл с правилами, который агент читает в начале работы: как устроен проект, как его выкладывать, что уже ломалось. Когда агент ошибается, я записываю правило туда, и в следующий раз он его уже знает. Однажды агент дважды выложил правку в запасную копию сайта и искал причину в кэше, пока живой сайт стоял без изменений. Теперь в правилах записано, какой командой выкладывать и как проверить, что правка доехала.

Код, который считает деньги или цифры для заказчика, я отдаю на проверку отдельным агентам. Так было с Telegram-ботом, который отвечает владельцу интернет-магазина цифрами продаж. Через час после выпуска четыре ИИ-агента, каждый отдельно, проверили свежий код и нашли в расчётах четыре ошибки. Одна из них: топ товаров не вычитал возвраты, и товарная выручка была завышена на 8,54%. Подробности — в кейсе о том, как проверка агентами нашла четыре ошибки.

Отсюда два правила. Проверяет отдельный агент, и у него одна задача: найти ошибку. Цифры считает код, языковая модель только формулирует ответ. Модель со свободным доступом к данным рано или поздно выдаёт правдоподобное число из воздуха.

Когда над одним проектом работают несколько агентов сразу, у каждого свой список файлов. Без этого один агент может молча откатить работу другого в общем файле. Со мной так уже было.

Когда продукт готов, модель внутри него работает с живыми людьми. Здесь я начинаю с одного вопроса: попадут ли в неё персональные данные. По 152-ФЗ базы с данными граждан России должны находиться в России, а передача данных за границу — отдельная процедура со своими основаниями и согласиями. Подробно об этом — в статье о том, можно ли отправлять данные клиентов в нейросеть.

В моих проектах встречаются три случая:

Справится ли модель с вашей задачей, видно только на ваших примерах. Я проверяю так:

1. Собираю вопросы из настоящей работы. Для консультанта магазина я составил 49 проверочных вопросов по 174 настоящим вопросам покупателей и разложил их по сетке из семи типов покупателей и семи этапов покупки.
2. Заранее записываю, что должно быть в ответе. Для каждого вопроса — список фактов. Проверка идёт по этому списку.
3. Прогоняю весь набор заново. После каждой заметной правки и обязательно — при смене модели.

Сначала ответы консультанта оценивала другая модель. Она раз за разом пропускала провалы на вопросах о выборе товара: ответ звучал связно, и модель-судья его принимала. Теперь ответы проверяет строгий тест по эталону.

Бывает, что неверна сама линейка. В проекте с торговыми ботами симулятор проверял сделки на прошлых данных и брал цену не в тот момент, по которому считается исход сделки. С настоящими итогами он совпадал в 51% случаев, как подброшенная монета. Всё, что строилось поверх него, месяцами выглядело как аналитика. Как ошибку нашли, я описал в кейсе о ботах, которые работают без присмотра. Поэтому, прежде чем сравнивать модели, прогоните проверку на случаях, где правильный ответ известен заранее.

Бывает и так, что тест ничего не проверяет. У консультанта магазина семь тестов какое-то время падали из-за собственной ошибки. Капча, суточный бюджет и защита от повторов всё это время оставались без проверки. Если тест падает, сначала посмотрите, на чём он споткнулся.

Начать можно бесплатно. У конструкторов в браузере и редакторов кода есть бесплатные тарифы с ограничением на число запросов, и на первый проект их обычно хватает. n8n можно бесплатно установить на свой компьютер или сервер. Модель на своём компьютере через Ollama работает без платы за запросы. Так устроен мой проект с торговыми сигналами.

Для регулярной работы понадобится подписка. Полноценный тариф одного помощника стоит примерно 2–4 тыс. ₽ в месяц. Условия бесплатных тарифов и лимиты меняются часто, поэтому сверяйте их на сайте инструмента в тот день, когда начинаете.

До начала проверьте ещё две вещи: доступен ли сервис там, где вы работаете, и примет ли он вашу карту. Часть зарубежных инструментов российские карты не принимает. Узнайте это заранее: когда на инструменте уже держится проект, переезд займёт время.

Здесь вы платите за каждый запрос. У консультанта на YandexGPT подписки нет: оплачиваются сервер и запросы к модели по мере использования, а предел расхода задан прямо в сервисе. Учитывайте в расходах и собственные проверки. Однажды выяснилось, что у консультанта прогон тестов съедал 810 из 1000 суточных вызовов, отведённых посетителям сайта. Теперь локальные вызовы в этот лимит не входят.

1. Возьмите задачу, результат которой вы сами проверите за минуту: форма присылает заявку в Telegram, таблица считает итог, бот отвечает на три частых вопроса.
2. Выберите инструмент по порогу входа. Если не хочется ничего устанавливать, откройте конструктор в браузере. Если готовы открыть терминал, поставьте Claude Code.
3. Работайте на выдуманных данных. Настоящие выгрузки клиентов первому проекту не нужны, и в зарубежную модель они попадать не должны.
4. Сохраняйте рабочие версии. Агент умеет сам вести историю изменений: если что-то сломается, вы вернётесь к версии, которая работала.
5. Выложите результат в интернет и отправьте ссылку знакомому. Замечания живого человека покажут, что поправить дальше.

Если первым проектом будет сайт, в отдельной статье я рассказал, как довести его до поиска.