Вайбкодинг и сгенерированный ИИ код позволяют быстро собрать прототип или простую оболочку приложения. Но такой результат не стоит считать готовым продуктом без проверки архитектуры, нагрузки, безопасности и процессов эксплуатации.
Красивую оболочку приложения можно собрать за выходные, однако ключевые проблемы часто проявляются уже в продакшене: при первом платеже, сбоях базы данных или первых серьёзных ошибках. После первого бага пользователи могут быстро перестать пользоваться продуктом.
Сгенерированный без понимания задачи код может привести к проекту, который сложно масштабировать и приходится постоянно переписывать. Это особенно критично для корпоративных и энтерпрайз-проектов, где важны качество и поддерживаемость.
При этом быстрые прототипы могут иметь бизнес-ценность, если затем их дорабатывают инженеры.
Код без проверки архитектуры и поведения под нагрузкой может работать только в демонстрационном сценарии. Среди упомянутых рисков:
- утечки сессий;
- падение бэкенда при сотнях одновременных соединений;
- неоптимизированный пул подключений к базе данных;
- недостаточная проверка рантаймов и потребления памяти;
- уязвимости и необработанные граничные случаи;
- проблемы с устойчивостью базы данных.
Важно: перед запуском в продакшен недостаточно просто сгенерировать код. Нужно проверить его работу под нагрузкой, безопасность, память, рантаймы и граничные сценарии.
ИИ-инструменты, включая BB, могут помочь человеку без ИТ-бэкграунда создать портал с простыми задачами. Однако в многофункциональном приложении появляются сложности, которые не решаются одними промптами:
- интеграция модулей между собой;
- хранение данных и разграничение доступа к ним;
- деплой;
- реагирование на инциденты в продакшене;
- перенос данных между системами — например, из Google Drive в MongoDB Atlas.
Для таких задач требуется самостоятельно разбираться в технических вопросах и проверять результат работы ИИ.
Статья собрана по сообщениям за сентябрь–октябрь 2026 года.