Демистификация вайбкодинга для инженеров

Казалось бы, зачем нужен ещё один доклад про вайбкодинг, LLM и AI? Сегодня слово вайбкодинг звучит как несерьезный баззворд, но за ним скрывается тектонический сдвиг в нашей индустрии. ИИ-инструменты пишут, рефакторят и отлаживают целые модули всего лишь по одному или нескольким промптам. Для опытного инженера, привыкшего к детерминированности, это выглядит как неконтролируемая "магия" и черный ящик. В этом докладе мы снимем слой хайпа и разберем вайбкодинг так, как мы любим — на уровне архитектуры и системного дизайна.

В своём докладе я хочу рассмотреть вайбкодинг с точки зрения опытного Software Engineer-а, хорошо умеющего в традиционную бэкенд разработку. Здесь не будет сложной математики и трёхэтажных матричных формул (ну, почти). Вместо этого вайбкодинг будет показан с инженерной стороны, где мы заглянем под капот современных ИИ-ассистентов. Будут рассмотрены основы глубокого обучения, архитектура трансформеров и как на её основе строятся большие языковые модели (LLM), а также необходимые расширения для написания кода. На реальном примере мы пошагово оттрассируем весь путь: от ввода промпта до того, как LLM рассуждает, взаимодействует с внешними API, валидирует результат и исправляет собственные ошибки.

Данный доклад родился как моя собственная попытка разобраться в том, как на самом деле работает вайбкодинг с инженерной точки зрения. Он будет полезен разработчикам любого стека, которые, как и я, не привыкли использовать инструменты вслепую. Вы поймете фундаментальные ограничения LLM, научитесь предсказывать поведение автономных агентов и ответите для себя на главный вопрос: осталось ли место классическому Software Engineering-у в современном мире?