Вайб-кодинг

Бакалавриат 2026/2027

ID 1204257

Статус: Курс обязательный (Глобальные цифровые коммуникации)

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 34

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящен переосмыслению роли разработчика в условиях доминирования больших языковых моделей (LLM). «Вайб-кодинг» — это методология, при которой специалист фокусируется на архитектурном видении, формулировании идей и проверке гипотез («вайбе» продукта), делегируя рутинное написание кода нейросетям. Цель - создание полноценных приложений, используя естественный язык и инструменты ИИ-ассистирования.

Цель освоения дисциплины

Сформировать понимание концепции вайб-кодинга как зрелого подхода к разработке ПО и его места в современном технологическом ландшафте.
Развить навыки составления эффективных промптов для генерации, рефакторинга и отладки кода.
Научить критически оценивать, тестировать и дорабатывать AI-сгенерированный код.
Познакомить с актуальными AI-инструментами для разработки (агентные среды, мультимодальные модели, специализированные coding-модели).
Сформировать навыки работы с AI-агентами для автономного выполнения задач разработки.
Сформировать понимание ограничений, рисков и этических аспектов AI-assisted разработки в профессиональном контексте.

Планируемые результаты обучения

Объясняет концепцию вайб-кодинга, описывает историю его развития и сравнивает актуальные инструменты.
Составляет промпты для генерации, отладки и рефакторинга кода.
Критически оценивает и дорабатывает код, сгенерированный искусственным интеллектом.
Настраивает ИИ-агентов, ставит им задачи разработки и проверяет результаты их автономной работы.
Разрабатывает и тестирует работоспособные приложения с помощью ИИ-инструментов.
Анализирует этические, правовые и профессиональные аспекты разработки с использованием искусственного интеллекта.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Вайб-кодинг: концепция, история, состояние индустрии
Тема 2. Экосистема AI-инструментов
Тема 3. Промпт-инжиниринг для кода
Тема 4. Итеративная разработка и управление контекстом
Тема 5. AI-агенты в разработке
Тема 6. Отладка, тестирование и code review
Тема 7. Архитектура, документация и большие проекты
Тема 8. Этика, безопасность и профессиональная ответственность
Тема 9. Финальный проект

Элементы контроля

Практическое задание №1
Студент получает набор из 5 практических задач разного уровня сложности и решает каждую с помощью AI-инструмента. Для каждой задачи необходимо предоставить: Финальный промпт (или задокументированную цепочку промптов с пометками, что и почему менялось) Сгенерированный код (финальная версия) Краткий разбор (3–5 предложений): что пришлось уточнять, какие итерации были, почему финальный вариант лучше первого.
Практическое задание №2
Студенту выдаётся фрагмент кода объёмом 200–400 строк, сгенерированного AI по реальному заданию. В коде намеренно заложены ошибки трёх категорий: Категория A — функциональные ошибки: код не работает корректно в определённых сценариях Категория B — уязвимости безопасности: SQL-инъекции, незащищённые данные, небезопасная обработка входных данных и т.д. Категория C — проблемы качества: неоптимальные алгоритмы, дублирование кода, нечитаемые конструкции.
Активность на занятиях
Оценивается участие студента в практических занятиях на протяжении всего курса: выполнение in-class заданий, участие в обсуждениях, демонстрация промежуточных результатов, помощь другим студентам. Преподаватель фиксирует активность на каждом занятии. Итоговый балл выставляется по совокупности всех занятий.
Финальный проект
Студент разрабатывает мини-приложение с использованием AI-инструментов. Обязательные составляющие сдачи: 1.Работающее приложение — репозиторий на GitHub с README, инструкцией по запуску и кратким описанием функциональности 2.Дневник разработки — документ, фиксирующий ключевые промпты, итерации, принятые архитектурные решения и трудности, с которыми столкнулся студент 3.Презентация и защита (7–10 минут) — демонстрация работающего приложения + рассказ о процессе разработки + ответы на вопросы.

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.15 * Активность на занятиях + 0.35 * Финальный проект + 0.25 * Практическое задание №1 + 0.25 * Практическое задание №2

Список литературы

Авторы

Охотина Мария Игоревна
Владес Олег Александрович

Программа дисциплины