Вайб-кодинг против спецификационно-ориентированной разработки

Вайб-кодинг и спецификационно-ориентированная разработка — не конкуренты, а инструменты для разных этапов. Первый позволяет создать прототип за часы, но упирается в «стену трёх месяцев» (по данным Augment Code), когда код становится неуправляемым. Второй даёт надёжность и масштабируемость, но требует времени на этапе проектирования. Главный вывод: используйте вайб-кодинг для исследования идей, а спецификационно-ориентированную разработку — для production-решений.

Содержание

1. Почему «вайб», и при чём тут код?
2. Главные признаки «хорошей кармы» кода
3. Технологии VS Вайб: как инструменты помогают кодить
4. Вайб-кодинг под контролем: как инженерная культура управляет ИИ
5. Вайб-кодинг в бизнесе
6. Краткое резюме
7. Часто задаваемые вопросы
8. Ключевые выводы

Почему «вайб», и при чём тут код?

Термин «вайб-кодинг» (vibe coding) появился в 2025 году и быстро закрепился в лексиконе разработчиков, работающих с AI-ассистентами. Суть подхода проста: вы описываете модель на естественном языке, что хотите получить, а она генерирует код. Вы не пишете каждую строчку, а «чувствуете» поток разработки. Отсюда и «вайб» — атмосфера, настроение, интуитивное понимание.

В отличие от традиционного программирования, где каждый шаг требует формального описания, вайб-кодинг делает акцент на скорость и итеративность. Вы говорите: «Сделай форму регистрации с тремя полями и валидацией email», — и через 10 секунд у вас готовый код. Если что-то не так, вы просите исправить, и модель вносит изменения.

Спецификационно-ориентированная разработка (Spec-Driven Development, SDD) — это полная противоположность. Здесь сначала создаётся детальная спецификация: какие функции нужны, как они должны работать, какие данные передавать, какие ошибки обрабатывать. Только после утверждения спецификации начинается кодинг. Этот подход гарантирует, что каждый написанный кусок кода соответствует заранее определённым требованиям.

Как отмечается в статье From Vibe Coding to Spec-Driven Development на Towards Data Science, инженерные практики и лучшие методологии становятся критически важными в эпоху AI, когда мы получаем гораздо больше возможностей для создания собственных аналитических инструментов.

Ключевое различие — в точке принятия решений. В вайб-кодинге вы решаете, что делать, в процессе. В SDD — до начала работы. Это определяет все остальные характеристики: скорость, надёжность, стоимость изменений.

Главные признаки «хорошей кармы» кода

Как понять, что код, сгенерированный AI, действительно качественный? Вот несколько критериев, которые я использую в своей практике.

Читаемость. Код должен быть понятен не только AI, который его написал, но и человеку, который будет его поддерживать через полгода. Это означает осмысленные имена переменных, комментарии к сложным участкам, единый стиль форматирования. В вайб-кодинге этот критерий часто страдает — модель может генерировать код, который работает, но выглядит как «спагетти».

Тестируемость. Хороший код покрыт тестами. В SDD тесты пишутся на основе спецификаций ещё до написания самого кода (TDD — Test-Driven Development). В вайб-кодинге тесты часто игнорируются, потому что это замедляет процесс. Однако, как показывает практика, отсутствие тестов — одна из главных причин, почему проекты на вайб-кодинге «разваливаются» через 3 месяца.

Модульность. Код должен быть разбит на независимые, переиспользуемые модули. Это упрощает тестирование, отладку и внесение изменений. SDD изначально предполагает модульную архитектуру, так как спецификации определяют границы компонентов. Вайб-кодинг часто приводит к монолитным конструкциям, где всё завязано друг на друга.

Документированность. Спецификации, архитектурные решения, API-контракты — всё это должно быть задокументировано. В SDD документация — это первичный артефакт. В вайб-кодинге документация, как правило, отсутствует, что делает код «чёрным ящиком».

Производительность. Код должен быть эффективным. В SDD требования к производительности закладываются в спецификации. В вайб-кодинге модель может генерировать неоптимальные решения, особенно при работе с большими объёмами данных.

В своей практике я часто сталкиваюсь с ситуацией, когда команда, увлёкшись вайб-кодингом, получает быстро работающий прототип, но затем тратит недели на его рефакторинг, чтобы сделать код поддерживаемым. Это классическая ловушка, описанная в статье Vibe Coding vs Spec-Driven Development: Key Differences.

Технологии VS Вайб: как инструменты помогают кодить

Выбор инструментов напрямую влияет на то, какой подход вы используете. Рассмотрим ключевые категории.

Инструмент	Подход	Когда использовать	Ограничения
Cursor / Claude Code	Вайб-кодинг	Быстрое прототипирование, написание скриптов, рефакторинг	Отсутствие формальной спецификации, риск «чёрного ящика»
GitHub Copilot	Гибридный	Написание кода внутри IDE, автодополнение	Зависимость от контекста, не подходит для архитектурных решений
n8n / Make	No-code / Low-code	Автоматизация бизнес-процессов, интеграции	Ограниченная гибкость для сложной логики
Jira + Confluence	SDD	Управление требованиями, документация	Требует дисциплины, замедляет старт
Swagger / OpenAPI	SDD	Документирование API, генерация клиентов	Требует формального описания каждого эндпоинта

Как я использую эти инструменты. В своей работе я комбинирую оба подхода. Например, когда я строил мультиязычный блог на Hugo с автопубликацией через n8n и AI, я использовал вайб-кодинг для быстрой настройки пайплайна: описал задачу Claude, получил готовый скрипт, протестировал. Но как только дело дошло до production-версии, я перешёл к SDD — задокументировал архитектуру, прописал тесты, настроил мониторинг. Это позволило мне сэкономить 80% времени на производстве контента, как указано в моём профиле, и при этом получить надёжную систему.

Последняя проверка инструментов: 2026-07-08.

Вайб-кодинг под контролем: как инженерная культура управляет ИИ

Многие думают, что вайб-кодинг — это анархия. На самом деле, это просто другой способ организации работы, который требует не меньшей, а иногда и большей дисциплины, но в других областях.

Проблема №1: Отсутствие контекста. AI-модели имеют ограниченный контекст (token limit). Если ваш проект разрастается, модель может «забыть» о предыдущих решениях. Это приводит к противоречиям в коде. Решение: разбивайте проект на небольшие, независимые модули и документируйте интерфейсы между ними.

Проблема №2: Галлюцинации. AI может генерировать код, который выглядит правдоподобно, но содержит логические ошибки или использует несуществующие библиотеки. В SDD эта проблема решается на этапе спецификации: вы заранее определяете, какие библиотеки и методы использовать. В вайб-кодинге приходится полагаться на code review и тесты.

Проблема №3: Отсутствие traceability. В SDD каждое требование можно отследить до конкретного участка кода и наоборот. В вайб-кодинге это невозможно. Если через месяц выяснится, что функция работает некорректно, вы не сможете быстро понять, какое именно требование было нарушено.

Как я это решаю. В своей практике я внедрил правило: для каждого AI-сгенерированного модуля я создаю краткую спецификацию (1-2 абзаца) в формате Markdown. Она описывает, что делает модуль, какие у него входы и выходы, какие ошибки он обрабатывает. Это не полноценная SDD-документация, но она даёт минимальную traceability. Когда я автоматизировал парсинг лидов (Google Maps + AI-обогащение), именно такая документация позволила мне быстро вводить новых членов команды в курс дела.

Как отмечается в статье Vibe Coding vs. Spec-Driven Development in 2026, реальная сложность современной разработки — не в написании кода, а в умении эффективно передать модели то, что вы хотите построить.

Вайб-кодинг в бизнесе

Когда речь заходит о бизнесе, выбор между вайб-кодингом и SDD становится вопросом выживания проекта.

Для стартапов и MVP вайб-кодинг — идеальный инструмент. Вы можете за выходные собрать работающий прототип, протестировать гипотезу, получить обратную связь от пользователей. Если гипотеза не подтвердилась, вы просто выбрасываете код — вы потеряли только время, а не деньги на полноценную разработку. Это именно то, что я делал, когда выводил бренд на десятки международных рынков: сначала быстрый прототип landing page и рекламной кампании, а затем — полноценная система.

Для enterprise-проектов SDD обязателен. Крупные компании не могут позволить себе «вайб» в production-коде. Системы, обрабатывающие миллионы транзакций в день, не терпят ошибок. Здесь каждая строчка кода должна быть задокументирована, протестирована и утверждена.

Когда вайб-кодинг опасен:

• Финансовые системы (ошибка может стоить денег)
• Медицинские системы (ошибка может стоить жизни)
• Авионика и автопром (DO-178C, ISO 26262)
• Системы с высокими требованиями к безопасности

Когда SDD избыточен:

• Внутренние скрипты для автоматизации
• Прототипы для презентаций
• Личные проекты
• Интеграции с одним-двумя API

Оптимальная стратегия — комбинация. Используйте вайб-кодинг для быстрого создания прототипов и исследования. Как только прототип подтверждает гипотезу, переходите к SDD для формализации и производства. Как сказано в статье Vibe Coding vs Spec-Driven Development (2026) - TurboDocx, «вайб-кодинг покупает вам скорость исследования, а спецификационно-ориентированная разработка — надёжность производства».

Краткое резюме

Вайб-кодинг и спецификационно-ориентированная разработка — это не конкуренты, а инструменты для разных этапов жизненного цикла продукта.

Вайб-кодинг — для скорости и исследования. Используйте его, когда нужно быстро проверить гипотезу, создать прототип или написать одноразовый скрипт. Но помните о «стене трёх месяцев» — без формальной архитектуры и документации код станет неуправляемым.

Спецификационно-ориентированная разработка — для надёжности и масштабирования. Используйте её, когда проект переходит в production, когда над ним работает команда, когда важна каждая строчка кода.

Лучшая практика — комбинировать оба подхода. Начинайте с вайб-кодинга, а затем, когда гипотеза подтверждена, переходите к SDD. Это позволяет получить лучшее от обоих миров: скорость на этапе исследования и надёжность на этапе производства.

Часто задаваемые вопросы

Что такое вайб-кодинг?

Вайб-кодинг — это подход к разработке, при котором разработчик описывает желаемый функционал на естественном языке, а AI-модель генерирует код. Основной акцент делается на скорость и итеративность, а не на формальные спецификации.

Что такое спецификационно-ориентированная разработка?

Спецификационно-ориентированная разработка (Spec-Driven Development, SDD) — это методология, в которой сначала создаются формальные спецификации требований, а затем код пишется строго в соответствии с ними. Это обеспечивает высокую надежность и поддерживаемость.

Когда лучше использовать вайб-кодинг?

Вайб-кодинг идеален для быстрого прототипирования, MVP, внутренних инструментов и экспериментов. Он позволяет получить работающий продукт за часы, но не подходит для критически важных систем.

Когда лучше использовать спецификационно-ориентированную разработку?

SDD незаменим для enterprise-проектов, систем с высокими требованиями к безопасности (например, авионика, медицина), долгосрочных проектов с большими командами и проектов, где требуется строгая документация.

Можно ли сочетать вайб-кодинг и спецификационно-ориентированную разработку?

Да, это оптимальная стратегия. Используйте вайб-кодинг для быстрого прототипирования и исследования идей, а затем переходите к SDD для формализации, документирования и производства.

Ключевые выводы

✓ Вайб-кодинг и SDD — не враги, а партнёры. Первый даёт скорость, второй — надёжность. Используйте их на разных этапах одного проекта.

✓ «Стена трёх месяцев» — реальная проблема. Без формальной архитектуры и документации вайб-кодинг приводит к неуправляемому коду. Переходите к SDD до того, как проект станет слишком большим.

✓ Документируйте даже AI-сгенерированный код. Краткая спецификация (1-2 абзаца) для каждого модуля даёт минимальную traceability и упрощает поддержку.

✓ Выбирайте подход под задачу. Для стартапов и прототипов — вайб-кодинг. Для enterprise и критически важных систем — SDD.

✓ Комбинируйте инструменты. Используйте Cursor и Claude Code для быстрого прототипирования, а Jira и Swagger — для формализации. Это даёт максимальную эффективность.

Если вы хотите глубже погрузиться в тему вайб-кодинга, рекомендую прочитать мою статью «Лучшие инструменты для вибкодинга 2026: обзор и тесты», где я подробно разбираю Cursor, Claude Code и другие AI-ассистенты.

Технологии VS Вайб: как инструменты помогают кодить

Выбор между вайб-кодингом и спецификационно-ориентированной разработкой — это не только вопрос методологии, но и вопрос инструментов. Современные AI-ассистенты и платформы для управления спецификациями предоставляют разные возможности, и понимание их сильных сторон критически важно.

Инструменты для вайб-кодинга: Сегодня лидерами в этой области являются Cursor, GitHub Copilot, Replit Agent, Bolt.new и Lovable. Cursor, например, позволяет работать с кодом в реальном времени, анализируя весь проект, а не только текущий файл. Это означает, что модель понимает контекст: имена переменных, структуру папок, используемые библиотеки. Вы можете сказать: «Добавь кнопку “Экспорт в PDF” на страницу отчётов, используя существующий компонент Button», — и Cursor сгенерирует код, который будет соответствовать вашей кодовой базе.

Replit Agent и Bolt.new идут ещё дальше — они позволяют создавать полноценные веб-приложения с нуля, просто описывая желаемый функционал. Например, вы пишете: «Создай дашборд для отслеживания продаж с графиками и таблицей данных», — и через несколько минут получаете рабочий прототип. Это идеально для быстрого тестирования гипотез.

Инструменты для SDD: Здесь на первый план выходят платформы для управления требованиями и спецификациями: Jama Software, IBM Engineering Requirements Management DOORS, и более современные решения, такие как Notion с плагинами для технической документации или специализированные AI-инструменты вроде SpecFlow. Эти инструменты позволяют создавать формальные спецификации, которые затем автоматически конвертируются в тестовые сценарии и даже в каркасы кода.

Например, в Jama Software вы можете описать функциональное требование: «Система должна отправлять уведомление на email пользователя при успешной регистрации». Затем вы связываете это требование с тестовым сценарием, который проверяет, что письмо действительно отправляется. Когда разработчик начинает писать код, он уже знает точные критерии приёмки.

Конкретный пример: Представьте, что вы создаёте микросервис для обработки платежей.

• Вайб-кодинг: Вы говорите AI: «Сделай микросервис для приёма платежей через Stripe». Модель генерирует код, который работает. Но через месяц вы обнаруживаете, что нет обработки ошибок при неудачном списании, нет логирования, нет idempotency-ключей для предотвращения дублирования платежей. Вам приходится добавлять это «на коленке», нарушая архитектуру.

• SDD: Вы сначала пишете спецификацию: «Микросервис должен принимать POST-запрос на /api/payments с телом {amount, currency, source}. Должен возвращать 200 OK с ID платежа, 400 при неверных данных, 402 при отказе платёжной системы. Должен логировать каждый запрос. Должен использовать idempotency-key». Только после утверждения этой спецификации вы приступаете к кодингу. Результат — надёжный, предсказуемый сервис.

Гибридный подход: На практике многие команды используют комбинацию. Например, с помощью вайб-кодинга быстро создают прототип API-эндпоинта, а затем на основе этого прототипа пишут формальную спецификацию и переписывают код с учётом всех требований. Это позволяет сохранить скорость на этапе исследования и надёжность на этапе production.

Частые ошибки в вайб-кодинге (и как их избежать)

Вайб-кодинг — мощный инструмент, но он таит в себе множество ловушек. На основе своего опыта и анализа проектов, я выделил четыре самые распространённые ошибки.

1. Игнорирование обработки ошибок и граничных случаев. Это, пожалуй, самая частая проблема. AI-модели обучены на «идеальных» примерах кода, где всё работает как по маслу. Когда вы просите «сделай форму регистрации», модель генерирует код для успешного сценария. Но что произойдёт, если пользователь введёт неверный email? Если сервер недоступен? Если поле окажется пустым?

Пример: Одна команда использовала вайб-кодинг для создания чат-бота для техподдержки. Бот отлично отвечал на стандартные вопросы. Но когда пользователь писал что-то нестандартное, бот падал с ошибкой 500, потому что в коде не было обработки исключений для неизвестных интентов. Пришлось потратить неделю на переписывание логики.

Как избежать: Всегда явно указывайте AI-ассистенту: «Добавь обработку ошибок для каждого HTTP-запроса», «Добавь проверку ввода на null и пустые строки», «Обработай случай, когда API возвращает 429 Too Many Requests». Лучше потратить 10 секунд на дополнительный промпт, чем день на отладку.

2. Отсутствие модульности и переиспользуемости. Вайб-кодинг часто приводит к созданию монолитных функций, которые делают всё сразу. Модель не думает о том, что этот кусок кода может понадобиться в другом месте, или что его нужно будет легко заменить.

Пример: Разработчик попросил AI «создать функцию для расчёта скидки на товар». Модель сгенерировала функцию, которая внутри себя обращалась к базе данных за ценой товара, применяла промокод, рассчитывала налог и возвращала итоговую сумму. Через месяц потребовалось добавить новую логику расчёта налога. Пришлось переписывать всю функцию, вместо того чтобы просто заменить один модуль.

Как избежать: Формулируйте промпты с учётом архитектуры. Вместо «сделай функцию расчёта» скажите: «Создай модуль для расчёта скидки. Он должен принимать цену и промокод, а возвращать сумму скидки. Не обращайся к базе данных внутри этого модуля — цена передаётся как параметр». Разбивайте сложные задачи на серию простых промптов.

3. Пренебрежение безопасностью. AI-модели могут генерировать код с уязвимостями: SQL-инъекции (если вы используете сырые запросы), XSS-атаки (если не экранируете вывод), хранение паролей в открытом виде. Это особенно опасно, когда вы не проверяете сгенерированный код.

Пример: В одном проекте AI сгенерировал код для сброса пароля. Всё работало, но токен сброса хранился в базе данных в открытом виде, а не в виде хэша. Если бы злоумышленник получил доступ к базе, он мог бы сбросить пароль любого пользователя.

Как избежать: Никогда не используйте вайб-кодинг для критически важных функций (аутентификация, авторизация, обработка платежей) без последующего ручного аудита безопасности. Включайте в промпты требования безопасности: «Используй параметризованные запросы для SQL», «Экранируй вывод HTML», «Храни пароли с помощью bcrypt». Используйте специализированные AI-инструменты для проверки безопасности кода, такие как Snyk или GitHub CodeQL.

4. Отсутствие тестов и документации. В погоне за скоростью разработчики часто пропускают этап написания тестов. AI может сгенерировать код, который работает сегодня, но сломается завтра после любого изменения. Без тестов вы не узнаете об этом, пока не произойдёт инцидент.

Пример: Команда разрабатывала микросервис с помощью вайб-кодинга. Через два месяца они обновили версию библиотеки для работы с базой данных. Один из методов изменил сигнатуру. AI-сгенерированный код, который использовал этот метод, начал падать с ошибкой. Поскольку тестов не было, ошибку обнаружили только в production, когда сервис перестал обрабатывать заказы.

Как избежать: Включайте в каждый цикл вайб-кодинга запрос на создание тестов. Например: «Создай функцию для валидации email. Также напиши для неё три теста: проверка корректного email, проверка email без @, проверка пустой строки». Используйте AI для генерации тестов — это гораздо быстрее, чем писать их вручную. Документируйте ключевые решения: «Добавь комментарий, объясняющий, почему мы используем этот алгоритм, а не другой».

Вайб-кодинг под контролем: как инженерная культура управляет ИИ

Вайб-кодинг не отменяет необходимость в инженерной культуре. Наоборот, он требует её усиления. Когда каждый разработчик может генерировать тысячи строк кода в день, хаос наступает мгновенно, если нет чётких правил.

Code Review как фильтр. Первая линия обороны — это обязательный code review для любого кода, сгенерированного AI. Даже если код выглядит рабочим, его должен проверить другой разработчик. Цель — не найти ошибки (хотя и это важно), а убедиться, что код соответствует архитектурным стандартам, не содержит «чёрной магии» и понятен команде.

В моей практике мы ввели правило: «Каждый AI-сгенерированный PR должен содержать пояснение от автора, что именно было сгенерировано и почему». Это заставляет разработчика осмысленно подходить к результату, а не просто копировать код.

Стандарты кодирования для AI. Определите набор правил, которые AI-ассистент должен соблюдать. Например:

• Все публичные методы должны иметь JSDoc/док-строки.
• Все функции должны быть размером не более 50 строк.
• Запрещено использование глобальных переменных.
• Все SQL-запросы должны быть параметризованы.

Эти правила можно добавить в системный промпт вашего AI-ассистента. Например, в Cursor можно создать файл .cursorrules, где прописаны эти требования. Тогда модель будет генерировать код, который сразу соответствует вашим стандартам.

Интеграция с CI/CD. Автоматизируйте проверку качества. В пайплайн непрерывной интеграции добавьте шаги:

1. Линтер — проверяет стиль кода.
2. Статический анализатор (SonarQube, CodeQL) — ищет уязвимости и «плохие практики».
3. Запуск тестов — убеждается, что существующие тесты проходят.
4. Проверка покрытия — код с низким покрытием не принимается.

Если AI-сгенерированный код не проходит эти проверки, он не попадает в основную ветку. Это создаёт «предохранитель», который защищает от самых грубых ошибок.

Обучение команды. Самое важное — это люди. Разработчики должны понимать, когда можно доверять AI, а когда нужно всё перепроверить. Проводите внутренние воркшопы, где команда разбирает примеры «плохого» и «хорошего» AI-кода. Создайте чек-лист для оценки AI-сгенерированного кода:

• Понимаю ли я, что делает этот код?
• Есть ли здесь обработка ошибок?
• Есть ли тесты для этого кода?
• Не нарушает ли код архитектурные принципы (SOLID, KISS, DRY)?
• Безопасен ли этот код?

Кейс из практики: Одна финтех-компания внедрила вайб-кодинг, но с жёсткими ограничениями. Весь код, сгенерированный AI, проходил автоматическую проверку на соответствие стандартам безопасности (OWASP Top 10) и только потом попадал на code review. Разработчики тратили на 30% меньше времени на написание кода, но количество инцидентов в production снизилось на 40%, потому что автоматические проверки отсеивали уязвимости, которые раньше пропускали люди.

Вайб-кодинг в бизнесе

В бизнес-контексте выбор между вайб-кодингом и SDD — это вопрос управления рисками и скоростью выхода на рынок.

Стартапы и MVP. Для стартапов, где главное — как можно быстрее проверить гипотезу, вайб-кодинг — идеальный инструмент. Вы можете за вечер создать прототип приложения, показать его инвесторам или первым пользователям и получить обратную связь. Если гипотеза не подтвердилась, вы просто выбрасываете код — потери минимальны.

Пример: Стартап в сфере EdTech хотел протестировать идею приложения для изучения языков с помощью AI-тьютора. За два дня с помощью вайб-кодинга они создали прототип: чат-интерфейс, интеграцию с GPT для генерации упражнений, простую базу данных для хранения прогресса. Прототип показали 50 бета-тестерам. Обратная связь показала, что пользователям не хватает геймификации. Команда просто выбросила первую версию и за три дня сделала новую — с баллами, уровнями и таблицей лидеров. Без вайб-кодинга на каждую итерацию уходили бы недели.

Enterprise и критически важные системы. Для крупных компаний, где цена ошибки высока (финансовые потери, утечка данных, репутационный ущерб), SDD остаётся стандартом. Здесь спецификации — это контракт между бизнесом и IT. Каждая функция должна быть протестирована, задокументирована и одобрена.

Пример: Банк разрабатывает новую систему для обработки кредитных заявок. Спецификация занимает 200 страниц: описаны все сценарии (одобрение, отказ, запрос дополнительных документов), все интеграции с внешними системами (кредитные бюро, скоринговые модели), все требования к безопасности (шифрование данных, аудит действий). Разработка идёт по этой спецификации. Любое изменение проходит через комитет по изменениям. Вайб-кодинг здесь может использоваться только для создания прототипов интерфейсов или вспомогательных скриптов, но не для production-кода.

Средний бизнес и внутренние инструменты. Здесь часто используется гибридный подход. Например, команда может использовать вайб-кодинг для быстрого создания внутреннего дашборда для отдела продаж. Дашборд не требует высокой надёжности — если он упадёт на час, это не критично. Но для интеграции с CRM-системой, где хранятся данные клиентов, уже применяется SDD, чтобы гарантировать безопасность и целостность данных.

Экономический эффект. По данным исследований, вайб-кодинг может сократить время разработки прототипа на 70-80%. Однако для production-систем экономия меньше — около 20-30%, потому что значительная часть времени уходит на тестирование, рефакторинг и документацию. Компании, которые внедряют вайб-кодинг без изменения инженерной культуры, часто сталкиваются с ростом технического долга, который «съедает» всю первоначальную экономию.

Ключевой совет для бизнеса: Чётко разделите проекты на «исследовательские» (где вайб-кодинг — основной инструмент) и «production» (где SDD — обязательное условие). Для исследовательских проектов установите лимит времени (например, 2 недели), после которого принимается решение: либо проект закрывается, либо переводится в режим SDD для дальнейшей разработки. Это позволяет не застревать в «вечном прототипировании» и не рисковать качеством production-решений.