Вайбкодинг для новичков и ИИ-угроза: заменит ли нейросеть разработчиков в ближайшем будущем?

Эксперимент в стиле «вайб-кодинга»: создание игры при помощи ИИ без глубоких знаний в разработке

На волне популярности концепции «вайб-кодинга» я решил проверить, насколько реально создать полноценный цифровой продукт, полагаясь исключительно на мощь искусственного интеллекта и не имея глубокой экспертизы в выбранном стеке технологий.

Концепция проекта

За основу я взял классическую игру «Точки», знакомую многим по школьным годам. Правила просты: два игрока поочередно ставят точки своего цвета на пересечениях линий тетрадного листа. Цель — окружить точки противника, тем самым захватывая территорию. Замкнутая область закрашивается, а «плененные» точки выбывают из игры. Победителем становится тот, кто захватит большую площадь.

В этой игре всегда существовали свои тактические приемы, позволяющие избегать «вилок» и ловушек. Было невероятно азартно просчитывать ходы на задних партах, и именно этот дух соперничества я хотел перенести в онлайн.

Первые шаги: от ручного кода к промпт-инжинирингу

Изначально я пытался писать код на JavaScript самостоятельно, изучая основы через поиск. С созданием сетки проблем не возникло, но когда дело дошло до алгоритмов вычисления замкнутых фигур и обхода графов, прогресс замедлился. Реализация логики «окружения» требовала серьезных математических выкладок. На какое-то время проект был заброшен, пока я не решил полностью переложить кодовую базу на плечи ChatGPT.

Процесс разработки

В качестве фундамента была выбрана среда Node.js 20, JS и HTML. На старте всё шло идеально: ИИ моментально набросал структуру страницы, стили и базовое игровое поле. Однако по мере усложнения задач мне приходилось всё детальнее описывать логику в промптах, включая собственное алгоритмическое мышление.

Трудность №1: Геометрия замкнутых областей

Первый серьезный барьер возник при попытке реализовать алгоритм закрашивания захваченной территории. Простые выпуклые фигуры ИИ щелкал как орешки, но на сложных вогнутых формах начинались сбои. Браузер зависал от бесконечных циклов перебора точек. В итоге, по совету нейросети, мы перешли на использование классических графовых алгоритмов — Flood Fill и BFS/DFS. Это стало поворотным моментом: механизм наконец-то заработал стабильно.

Трудность №2: Математика подсчета очков

Нужно было наглядно оцифровать успех игрока. Я решил считать количество пикселей внутри захваченной зоны. ИИ долго не мог понять логику объединения смежных территорий, суммируя их некорректно. После долгих правок удалось внедрить систему коэффициентов: обычный захват дает базовые баллы, а поглощение вражеской территории — повышенный множитель.

Трудность №3: Проблемы контекста и «галлюцинации» ИИ

Работа с большими чатами превратилась в отдельное испытание. Со временем ChatGPT начинал придумывать функции, которых не было в моем проекте, или забывал текущую архитектуру. Приходилось каждые 20-30 сообщений заново скидывать весь код файла для восстановления контекста. Кроме того, интерфейс чата начинал ощутимо тормозить при большом объеме истории переписки.

Итоги и наблюдения

Использование ИИ значительно ускоряет рутинные задачи. Например, создание Docker-файла для деплоя заняло всего несколько итераций и заработало безупречно как в локальной среде, так и на продакшене.

Основные выводы:

• Визуальный анализ: ИИ всё еще плохо понимает скриншоты багов. Чтобы исправить ошибку в отрисовке, приходилось логировать каждый шаг алгоритма в текст и скармливать эти логи нейросети.
• Разница версий: Бесплатные модели теряют нить рассуждений гораздо быстрее платных. Для серьезной разработки подписка обязательна.
• Декомпозиция: Специфическую бизнес-логику нельзя доверять ИИ целиком — ее нужно разжевывать на элементарные составляющие.

Результатом стал рабочий MVP. Сейчас в игре доступен мультиплеер (случайный противник или игра с другом по ссылке), базовая система рейтинга и выбор никнейма. Весь процесс разработки занял около 1.5–2 недель при условии работы по паре часов в день.

Несмотря на то, что я не писал каждую строчку кода собственноручно, общая архитектура и логика оставались под моим контролем. Это интересный опыт, меняющий представление о пороге входа в индустрию.

Оценить результат моих усилий можно по ссылке: dotwar.org. Буду рад конструктивной критике и советам по улучшению проекта!

Источник