Vibe-Coding с ИИ: почему инженерные знания остаются решающими

Материал Игоря Валлоссека разбирает, что Vibe-Coding — это полезный рабочий подход, при котором разработчик описывает задачу естественным языком, ИИ генерирует код, а ошибки исправляются итеративно. Такой способ заметно ускоряет создание небольших скриптов, конвертеров, прототипов и разовых утилит. Однако для инженерных программ, работающих с реальным железом и измерениями, одного работающего кода недостаточно. Автор на примере собственных инструментов показывает, почему зелёные тесты и стабильный запуск ещё не означают, что программа измеряет именно то, что заявлено. В SSD-тестах, например, параметр глубины очереди может быть объявлен как 32, но фактически система создаёт только восемь перекрывающихся запросов. Внешне программа выглядит корректной, но результат измерения не соответствует настройке. В тепловом анализе термоинтерфейсов при сжатии прокладки сначала может наблюдаться высокое контактное давление, а во время выдержки усилие заметно снижается из-за релаксации материала и его бокового выдавливания. Без понимания физики такой график легко принять за ошибку или случайную аномалию. ИИ может находить переходы, считать наклоны, кластеризовать участки и выделять фазы выдержки, но выбор физической модели и оценка, что важнее — кратковременный пик или длительное давление, остаются за специалистом. Похожая ситуация в аудиоанализе: ожидаемый тон на 20 кГц из-за особенностей оценки частоты может оказаться чуть выше номинальной границы, и слишком жёсткий фильтр ошибочно отнесёт полезную энергию к искажениям или шуму. При измерениях THD+N нужно аккуратно убирать основной тон, учитывать дрейф тактовых генераторов, утечку спектра и влияние оконных функций. Программа может быть написана правильно, но если техническое правило, по которому она работает, сформулировано неверно, результат будет ошибочным. Для разработчиков и студентов практический вывод простой: ИИ хорошо берёт на себя рутину — шаблонный код, парсеры, интерфейсы, конвертацию данных, тесты и документацию. Он позволяет за вечер собрать прототип, на который раньше ушли бы дни. Упомянутые в статье SSD Next, TIMA5 Analyzer, TTV Next и Audio Analyzer Next начинались с конкретной инженерной задачи, а ИИ лишь ускорял реализацию. Но перед использованием в реальных технических задачах нужно задавать не только вопрос «запускается ли это?», но и «работает ли это по правильной причине?», а для измерительного ПО — «действительно ли измеряется то, что показывает интерфейс?». Vibe-Coding снижает порог входа в программирование, но не отменяет необходимости понимать, как устроены железо, сигналы, материалы и методики измерений.