Gate Research: Vibe Coding — решение для повышения эффективности или опасность для безопасности?

Аннотация

• Vibe Coding — это практика программирования, при которой основным входом выступает намерение на естественном языке, искусственный интеллект автоматически формирует системные структуры кода, а быстрая проверка методом проб и ошибок с ориентацией на практическую применимость служит главным критерием валидации.
• Современные исследования показывают, что инструменты ИИ для программирования способны значительно ускорять генерацию кода, сокращать время выполнения задач и повышать субъективную удовлетворенность разработчиков.
• Ослабляя глубину понимания кода и строгость проверки, Vibe Coding увеличивает подверженность блокчейн-систем рискам безопасности, где код неизменяем и напрямую связан с ценными активами.
• В условиях высокого риска для блокчейна Vibe Coding предпочтительнее использовать для прототипирования, некритичных компонентов и экспериментальной разработки, а не для ключевой логики смарт-контрактов, управляющих ценными активами.
• Рост эффективности за счет Vibe Coding должен сопровождаться более строгим аудитом безопасности, формальной верификацией и тестированием для компенсации снижения глубины понимания кода на этапе разработки.
• В технологически чувствительной среде блокчейна важно не столько применять Vibe Coding, сколько обеспечивать достаточный контроль и управление рисками при стремлении к эффективности.

Введение

1.1 Предпосылки исследования

В последние годы крупные языковые модели (LLM) активно внедряются в программную инженерию, формируя новую парадигму, где код создается на основе естественного языка. Разработчики теперь описывают функциональность, поведение системы или проектные задачи, а искусственный интеллект автоматически генерирует исполняемый код. Такой подход, ориентированный на быстрый отклик и итеративную доработку по принципу «правильного ощущения», получил в отрасли название Vibe Coding.

По сравнению с классической инженерией Vibe Coding снижает порог входа, ускоряет прототипирование и внедрение новых функций, и уже широко используется стартапами, индивидуальными разработчиками и для быстрых экспериментов. Однако этот подход ослабляет комплексное понимание деталей реализации, граничных условий и исключительных сценариев, что вызывает споры о качестве кода, безопасности и распределении ответственности.

Блокчейн-системы — особенно децентрализованные приложения (DApps) на смарт-контрактах — создают напряженный контекст для применения Vibe Coding. С одной стороны, блокчейн-разработка традиционно сопряжена с высокими техническими барьерами, длительными циклами и дорогим аудитом. Теоретически Vibe Coding может повысить эффективность и ускорить инновации. С другой стороны, после размещения блокчейн-кода его сложно изменить, и он часто управляет ценными цифровыми активами; любые уязвимости могут привести к необратимым финансовым потерям. В такой ситуации любые технологии, снижающие «глубину понимания кода», усиливают системные риски.

Таким образом, Vibe Coding в блокчейн-среде обладает двойственным характером: может быть «лекарством» для эффективности, но также — «ядом» для безопасности.

1.2 Вопросы исследования

Несмотря на рост исследований по ИИ-программированию, современная литература в основном сосредоточена на продуктивности, опыте разработчиков и типовых сценариях, уделяя мало внимания высокорисковым и необратимым системам. В блокчейн-среде, где «код — это закон», остается неясным, изменил ли Vibe Coding структуру и распределение рисков; системные эмпирические данные отсутствуют.

В этой работе выделены ключевые исследовательские вопросы:

• Эффективность: сокращает ли Vibe Coding сроки разработки, трудозатраты и ускоряет вывод блокчейн-приложений на рынок?
• Безопасность: демонстрирует ли быстро сгенерированный и внедренный код в смарт-контрактах и инфраструктуре блокчейна больше уязвимостей, ранние окна атак или крупные экономические потери?
• Структурная взаимосвязь: коррелируют ли эффективность и риски безопасности? Образуют ли они компромисс «эффективность–безопасность»?
• Инженерные и управленческие аспекты: если Vibe Coding невозможно избежать, как проектировать технические, процедурные и институциональные механизмы для снижения его рисков?

1.3 Методология исследования и обзор данных

Для решения указанных вопросов применяется эмпирический подход, сочетающий описательную статистику, сравнительный и корреляционный анализ для системного изучения влияния Vibe Coding в блокчейн-среде.

В исследовании используются следующие источники данных:

• Данные инцидентов безопасности: временные ряды по числу уязвимостей смарт-контрактов, частоте атак и масштабам финансовых потерь;
• Данные открытых репозиториев: анализ структуры кода, паттернов коммитов, циклов разработки и индикаторов Vibe Coding;
• Данные аудиторских отчетов: сравнение плотности уязвимостей и процента успешных аудитов для разных подходов к разработке;
• Данные по развитию проектов: оценка эффективности, размера команды и времени до запуска.

Поскольку невозможно напрямую определить использование ИИ-инструментов, применяются косвенные индикаторы — схожесть кода, поведение коммитов, ритм разработки — для оценки распространенности практик Vibe Coding. Исследование акцентирует внимание на статистических корреляциях и структурных тенденциях, а не на причинных выводах по отдельным проектам.

Определение Vibe Coding

2.1 Концептуальное определение Vibe Coding

С распространением крупных языковых моделей в программной инженерии сформировалась новая практика разработки, основанная на генерации кода по естественному языку. Хотя термин «Vibe Coding» изначально не был строго научным, его особенности в инженерной практике отражают сдвиг в парадигме программирования.

В рамках данной работы Vibe Coding определяется как:

Практика программирования, где намерение на естественном языке служит основным входом, искусственный интеллект автоматически формирует системные структуры кода, а быстрые итерации методом проб и ошибок с акцентом на функциональную применимость выступают главным критерием проверки.

В этой парадигме разработчики не считают пошаговое построение, формальное обоснование и полное понимание логики кода обязательными условиями. Вместо этого они приближаются к целевой функциональности через цикл «генерация–запуск–коррекция». Корректность кода оценивается по соответствию поведения в рантайме ожиданиям, а не по системной проверке деталей реализации и исключительных сценариев.

2.2 Отличие Vibe Coding от смежных парадигм программирования

Для точного разграничения необходимо отделить Vibe Coding от существующих подходов к разработке ПО.

2.2.1 Отличие от программирования с поддержкой ИИ

В классических исследованиях по ИИ-программированию предполагается, что разработчики сохраняют контроль над логикой кода, а ИИ-системы выполняют вспомогательные функции — автодополнение, поиск ошибок или локальную оптимизацию. Архитектуру системы и ключевую логику по-прежнему проектируют и контролируют люди.

При Vibe Coding ИИ-системы непосредственно участвуют в формировании системных структур кода, а разработчики становятся валидаторами и редакторами. Это различие приводит к иной структуре рисков: ошибки при ИИ-программировании обычно локализованы, тогда как ошибки в Vibe Coding склонны к системности и каскадному распространению.

2.2.2 Отличие от Low-Code / No-Code разработки

Платформы low-code и no-code снижают порог программирования за счет графических компонентов, шаблонов и ограниченной среды. Их безопасность частично обеспечивается встроенными механизмами платформы, но гибкость и расширяемость ограничены.

Vibe Coding не зависит от фиксированных шаблонов или закрытых платформ. Он использует возможности крупных языковых моделей для генерации гибких структур кода, что дает большую выразительность, но при этом отсутствуют встроенные ограничения безопасности и инженерная дисциплина.

2.2.3 Отличие от Agile-разработки

Agile-разработка строится на итерациях, обратной связи и непрерывной поставке, но предполагает понимание архитектуры системы и ключевой логики командой. Vibe Coding частично передает когнитивную нагрузку автоматизированным системам, и скорость итераций перестает линейно зависеть от способности разработчиков понимать сложность системы.

Таким образом, Vibe Coding — это не расширение agile-методов, а практика, меняющая когнитивную структуру инженерии ПО.

2.3 Инженерные особенности и структура рисков блокчейн-разработки

Блокчейн-системы, особенно приложения на смарт-контрактах, принципиально отличаются от традиционного ПО по инженерным характеристикам.

После размещения смарт-контракта в блокчейн-сети его сложно или невозможно изменить либо откатить. Необратимость приводит к тому, что дефекты могут сохраняться длительно и постоянно подвергаться атакам.

Блокчейн-код управляет цифровыми активами с реальной стоимостью. Уязвимости — не просто ошибки, их можно эксплуатировать для получения финансовой выгоды. Исследования показывают, что логические ошибки, неправильные настройки прав и ошибки управления состоянием — главные причины крупных инцидентов безопасности. Блокчейн-системы функционируют в агрессивной среде: злоумышленники отслеживают состояния, быстро копируют стратегии атак и автоматизируют их, что делает раннюю фазу после деплоя периодом максимального риска.

Эти особенности формируют среду, особо чувствительную к качеству и безопасности кода, где любые подходы, снижающие глубину понимания или строгость проверки, усиливают системные риски.

2.4 Обзор смежных исследований

Современные работы показывают, что инструменты ИИ для программирования ускоряют генерацию кода, сокращают время выполнения задач и повышают удовлетворенность разработчиков. Эти результаты подтверждают преимущества Vibe Coding по эффективности. Однако большинство исследований посвящено краткосрочным задачам или контролируемым экспериментам, мало внимания уделяется долгосрочной поддерживаемости и безопасности сложных систем.

Работы по безопасности блокчейна сосредоточены на классификации уязвимостей, анализе атак и проектировании защитных механизмов, что сформировало зрелую теоретическую базу по безопасности смарт-контрактов. При этом литература практически не рассматривает влияние парадигм разработки на распределение уязвимостей и структуру рисков, особенно мало системных эмпирических работ по AI-ориентированным практикам.

В целом современная база содержит пробелы:

• Нет системного осмысления Vibe Coding как новой парадигмы;
• Недостаточно эмпирических исследований для высокорисковых сценариев блокчейна;
• Нет унифицированной количественной модели, учитывающей эффективность разработки и риски безопасности.

Настоящая работа восполняет эти пробелы анализом многомерных данных, изучая связь между эффективностью и рисками безопасности Vibe Coding в блокчейн-разработке, и предоставляет эмпирические основания для инженерных практик и управленческих механизмов.

Методология исследования

3.1 Дизайн исследования

В работе применяется количественный эмпирический подход для анализа влияния Vibe Coding на эффективность разработки в блокчейне и связанных с этим рисков безопасности. Поскольку Vibe Coding напрямую не наблюдается, формируется набор количественных прокси-переменных для оценки его характеристик и анализа статистических взаимосвязей с индикаторами рисков безопасности.

Дизайн исследования включает:

• Формирование количественных индикаторов эффективности разработки и особенностей генерации кода в блокчейне;
• Построение выборки на уровне проект–контракт на основе многомерных данных;
• Использование описательной статистики и сравнительного анализа для выявления тенденций;
• Применение корреляционного анализа для проверки связи между эффективностью и рисками безопасности.

Работа фокусируется на статистических корреляциях и системных тенденциях, не выдвигая строгих причинных утверждений о конкретных инструментах или механизмах.

3.2 Источники данных

3.2.1 Данные инцидентов безопасности в блокчейне

Данные по инцидентам безопасности используются для оценки рисков блокчейн-систем, включая время атак на смарт-контракты, их типы и масштаб экономических потерь.

В наборе представлены ключевые поля:

• Дата инцидента
• Идентификатор проекта или контракта
• Категория уязвимости
• Сумма финансовых потерь

3.2.2 Данные открытых репозиториев

В исследовании отбираются блокчейн-проекты с открытыми репозиториями, собираются их смарт-контракты и история коммитов. Эти данные используются для анализа ритма разработки, структуры кода и признаков автоматизированной генерации.

Собираются параметры:

• Количество строк кода (LOC)
• Цикломатическая сложность
• Схожесть кода между контрактами
• Временные метки коммитов и их размер

Описание данных и выборочные статистики

4.1 Обзор набора данных

Используемый набор данных интегрирован из публичных источников: инциденты безопасности, открытые репозитории, аудиторские отчеты по смарт-контрактам и информация о развитии проектов. Единицей анализа выступают контракты, временной охват соответствует периоду быстрого роста блокчейн-приложений последних лет.

При формировании выборки соблюдаются принципы:

• Сохраняются только записи, связанные с конкретными проектами или контрактами;
• Исключаются образцы с отсутствующей ключевой информацией или невозможностью сопоставления между источниками;
• Корректируются выбросы для снижения влияния экстремальных событий.

Выборка формируется из публичных блокчейн-проектов и их репозиториев, охватывая различные типы приложений: децентрализованные финансы (DeFi), невзаимозаменяемые токены (NFT), децентрализованные автономные организации (DAO). Исходный набор состоит из проектных записей и кода с историей коммитов на уровне контракта.

4.3 Результаты описательной статистики

4.3.1 Описательная статистика эффективности разработки

В таблице ниже приведена статистика переменных, связанных с эффективностью разработки: длительность цикла, частота коммитов и доля крупных коммитов. В целом проекты демонстрируют значительную неоднородность темпов: некоторые переходят от первого коммита к деплою в основной сети за короткое время, другие — с более длительными циклами и менее плотным ритмом коммитов.

4.3.2 Описательная статистика структуры кода

В таблице ниже представлены статистические характеристики структуры смарт-контрактов: количество строк, цикломатическая сложность, схожесть кода и доля дублируемых фрагментов. Результаты показывают существенные различия по сложности и схожести кода между проектами. В ряде случаев наблюдаются схожие структуры и значительная доля дублированного кода, особенно в проектах с несколькими контрактами.

4.3.3 Описательная статистика рисков безопасности

В таблице ниже приведена статистика переменных, связанных с рисками безопасности: частота инцидентов, масштаб потерь и время до первой атаки.

Результаты показывают:

• Инциденты безопасности распределены неравномерно;
• Небольшое число атак составляет крупную долю общих потерь;
• Большинство атак происходит в короткий период после запуска проекта.

В целом данные демонстрируют существенную неоднородность по эффективности разработки, структуре кода и рискам безопасности, что создает базу для анализа связи между характеристиками Vibe Coding и рисками безопасности.

Статистика главы показывает:

• Блокчейн-проекты различаются по темпам разработки;
• Структура кода неоднородна между проектами;
• Риски безопасности концентрируются во временном и экономическом измерениях.

На основе этих наблюдений следующая глава анализирует эффективность Vibe Coding в блокчейн-разработке, а глава 6 — потенциальные риски безопасности.

Эмпирический анализ эффективности разработки

На основе индикаторов темпа и особенностей генерации кода, сформированных в главе 3, представлен анализ эффективности разработки блокчейн-проектов. Статистика показывает значительную вариативность длительности циклов: часть проектов переходит от первого коммита к деплою в основной сети быстрее среднего, демонстрируя сжатые процессы, характерные для автоматизированной генерации кода и быстрой итерации в блокчейн-среде.

Анализ поведения коммитов показывает, что проекты с высокой эффективностью характеризуются большей плотностью коммитов и крупными размерами отдельных коммитов. Это свидетельствует о централизованном выводе и комплексных изменениях, а не поэтапной разработке. В сочетании с данными о размере команды видно, что сокращение циклов не сопровождается ростом численности участников, что указывает на связь эффективности с инструментами и автоматизацией.

Распределение по типам проектов показывает, что рост эффективности наблюдается не во всех категориях: проекты с стандартизированной структурой и четкой бизнес-логикой чаще используют сжатые процессы, а проекты, требующие долгосрочной надежности, развиваются осторожнее. Это подтверждает контекстную зависимость практик разработки в блокчейне.

В целом результаты показывают, что практики Vibe Coding способны повысить эффективность разработки блокчейн-проектов, выражаясь в сокращении циклов и увеличении отдачи на единицу труда. Однако рост эффективности не гарантирует повышение качества системы. Его влияние на безопасность и структуру рисков требует дальнейшего изучения, что рассматривается в следующей главе.

Эмпирический анализ рисков безопасности

На основе результатов по эффективности разработки далее анализируется, приводит ли применение Vibe Coding к росту рисков безопасности. Для этого используются индикаторы: частота инцидентов, число уязвимостей и масштаб потерь, которые сопоставляются с прокси-переменными темпа и структуры кода.

По вероятности инцидентов результаты показывают, что проекты с короткими циклами чаще сталкиваются с атаками. В сравнении с длительными циклами группа высокой эффективности демонстрирует больше атак на раннем этапе после деплоя. В агрессивной среде блокчейна быстрый деплой сокращает окно для обнаружения и эксплуатации уязвимостей.

На уровне качества кода структурные характеристики связаны с числом уязвимостей: контракты с высокой схожестью и большим объемом дублированных фрагментов чаще содержат больше уязвимостей. Шаблонные структуры, повышая эффективность, усиливают распространение системных дефектов — одна ошибка может присутствовать во множестве контрактов.

По экономическим последствиям эффективность разработки также коррелирует с масштабом потерь от инцидентов безопасности. Не все проекты с высокой эффективностью подвергаются атакам, но при их возникновении потери более концентрированы и крупные. Такая структура «низкая частота — высокие потери» делает издержки эффективности особенно заметными в блокчейне.

В итоге эффективность разработки и риски безопасности взаимосвязаны и образуют компромисс. Практики Vibe Coding сокращают сроки и трудозатраты, но ослабляют глубину понимания и строгость проверки, усиливая риски в необратимых, связанных с активами системах. Эти выводы подтверждают главную гипотезу работы: лекарство для эффективности может стать ядом для безопасности.

Заключение

В работе рассматривается Vibe Coding как новая парадигма разработки и проводится системный анализ его влияния на эффективность и риски безопасности в блокчейн-приложениях. Результаты показывают, что Vibe Coding обладает двойным эффектом: позволяет сжать циклы разработки и снизить трудозатраты, но рост эффективности сопряжен с увеличением рисков безопасности.

Эмпирически проекты с сокращенными циклами чаще сталкиваются с инцидентами на раннем этапе, а контракты с схожей и шаблонной структурой демонстрируют больше уязвимостей. Механизмы автоматизированной генерации и быстрой итерации ослабляют понимание логики системы и граничных условий, усиливая распространение дефектов. В блокчейн-среде — где системы необратимы и связаны с активами — такие риски усиливаются.

Дополнительный анализ показывает, что проекты с высокой эффективностью не обязательно чаще подвергаются атакам, но потери при атаках крупные и имеют хвостовое распределение. Риск Vibe Coding проявляется не столько в частоте инцидентов, сколько в ускоренном раскрытии рисков и увеличении масштабов потерь. Формируется структура «низкая частота — высокие потери», делающая рост эффективности особенно чувствительным к рискам.

В целом работа показывает, что Vibe Coding не следует рассматривать как однозначный прогресс или регресс, а как парадигму, меняющую структуру рисков. В блокчейн-контексте эффективность и безопасность системы образуют компромисс. Поэтому Vibe Coding — «лекарство эффективности» для преодоления барьеров, но без ограничений — «скрытый яд» для безопасности.

Исходя из результатов, работа предлагает практические и управленческие рекомендации. В условиях высокого риска Vibe Coding целесообразно использовать для прототипирования, некритичных компонентов и экспериментальной разработки, а не для ключевых контрактов, управляющих активами. Рост эффективности должен сопровождаться строгим аудитом, формальной верификацией и тестированием для компенсации снижения глубины понимания кода. На уровне организации и институтов необходимо четко определять ответственность за ИИ-сгенерированный код, переводя разработчиков из роли «авторов кода» в «носителей системных рисков», чтобы избежать размывания ответственности.

Исследование имеет ограничения: Vibe Coding напрямую не наблюдается, используемые прокси-переменные могут давать погрешности. Результаты отражают статистические корреляции, а не строгие причинные связи. В будущем исследования могут сочетать опросы разработчиков, экспериментальные подходы и автоматизированные инструменты анализа безопасности для более детального описания механизмов рисков AI-ориентированных парадигм.

Работа показывает, что в технологически чувствительной среде блокчейна ключевой вопрос — не в применении Vibe Coding, а в способности поддерживать достаточный уровень контроля и управления рисками при стремлении к эффективности.

Список литературы

• Google, https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding?hl=zh-CN
• Apifox, https://apifox.com/apiskills/what-is-vibe-coding/
• Ey, https://www.ey.com/en_cz/services/cybersecurity/solidity-smart-contract-security-review
• Audita, https://audita.io/blog-articles/vibe-coding-smart-contracts-vibe-coding-in-crypto
• Meduim, https://medium.com/thecapital/the-vibe-coding-renaissance-why-crypto-is-the-only-monetisation-model-that-fits-eb57fa57b738
• Blockchain council, https://www.blockchain-council.org/ai/end-of-vibe-coding/
• Tradingview, https://www.tradingview.com/news/cointelegraph:3c30759c9094b:0-ai-vibe-coding-what-it-is-why-it-s-risky-and-how-to-stay-safe/

Gate Research — комплексная платформа для исследований в области блокчейна и криптовалют, предоставляющая экспертный контент: технический анализ, рыночные обзоры, отраслевые исследования, прогнозы трендов и макроэкономический анализ.

Отказ от ответственности
Инвестирование в криптовалюты связано с высокими рисками. Рекомендуется проводить собственное исследование и тщательно изучать характеристики активов и продуктов перед принятием инвестиционных решений. Gate не несет ответственности за возможные убытки или ущерб, возникшие в результате таких решений.