Вайб-кодинг для маркетологов: как облегчить рутину с помощью ИИ

Представьте: вы придумали классный интерактивный элемент для лендинга — например, калькулятор, который показывает клиенту выгоду. Но чтобы воплотить задуманное, нужно идти к разработчикам. А у них спринт, баги и ещё десяток задач в бэклоге. Ваш проект непервостепенный, поэтому его откладывают «на потом» — знакомо?

Если владеете вайб-кодингом, уже к обеду соберёте первые данные с нового виджета. В статье рассказываем, что это за навык, зачем он маркетологу и с чего начать, чтобы создать что-то полезное за пару часов.

Что такое вайб-кодинг: объясняем на примере

Вайб-кодинг — программирование через разговор с искусственным интеллектом. Процесс напоминает работу с толковым стажёром: когда излагаете задачу своими словами, а в ответ получаете готовый скрипт. Если что-то не так — просто уточняете, и нейросеть переделывает.

Чтобы получить результат, не нужно углубляться в программирование: знать синтаксис, алгоритмы и архитектуру кода. Но важно уметь точно описывать проблему и понимать, что хотите получить на выходе.

Допустим, вы просите ИИ: «Напиши скрипт, который скачивает данные из таблицы и строит график продаж за неделю». Через секунду получаете код, копируете его в онлайн-среду — например, Google Colab, указываете путь к данным и нажимаете «Запустить». В результате сразу видите готовый график.

Вайб-кодинг и классическая разработка: в чём отличие подходов

Традиционное программирование — это когда разработчик пишет код строка за строкой. Он думает о переменных, циклах, ошибках, оптимизации. Такой подход требует обучения и практики: хороший код потом живёт годами, его поддерживают, дорабатывают, встраивают в сложные системы.

Например, интернет-магазин с корзиной, личным кабинетом и интеграцией с CRM — работа для профессиональной команды. Всё потому, что проекту нужна архитектура, которая выдержит нагрузку, защитит данные клиентов и позволит безопасно принимать платежи. Нейросеть пока так не умеет.

Вайб-кодинг убирает барьер входа — всю техническую работу делает ИИ. Но сгенерированный код больше подходит для изолированных задач вроде лендинга под конкретную акцию или интерактивного калькулятора на сайт. То есть всего, что не требует сложных интеграций.

Дело в том, что нейросети не умеют проектировать архитектуру — они просто собирают скрипты из того, на чём обучались. Для простых задач этого хватает, но в проекте с базами данных, платежами и нагрузкой в тысячи пользователей нужен человек, который видит систему целиком. Иначе код рухнет в любой момент или откроет дыру для взлома.

Собрали ключевые отличия классической разработки от кодинга с нейросетью в таблице.

Зачем вайб-кодинг маркетологу: от облегчения рутины до автономной работы

Вайб-кодинг — это хард-скилл, который напрямую повышает вашу ценность как специалиста. С ним маркетолог перестаёт быть связующим звеном между бизнесом и разработкой, а самостоятельно реализует идею — от прототипа до запуска инструмента.

Это не только хороший способ ускорить работу, но и шанс выделиться среди коллег, которые всё ещё ждут своей очереди в бэклоге разработчика. Работодатели и клиенты ценят таких людей: они приносят результат быстрее и тратят меньше ресурсов команды.

Вот задачи, с которыми поможет нейросеть.

Автоматизация рутинных процессов. ИИ поможет написать скрипты для любых повторяющихся операций, которые делаете руками — отчётов, аналитики и контента. Например, ИИ генерирует код на Google Apps Script так, чтобы столбец с критичностью задач в Google Таблице менялся автоматически при установке галочек.

С контентом чуть сложнее. Собрать полностью автономную систему «напиши и опубликуй» без специальных знаний практически невозможно, но отдельные кусочки автоматизировать реально. Например, нейросеть создаст скрипт, который будет по расписанию генерировать тексты постов через API OpenAI, создавать к ним изображения и сохранять заготовки в папку. Вам останется только проверить результат и запланировать публикацию.

Настройка интеграций с CRM и соцсетями. Нейросети могут писать код для подключения к API разных сервисов. Это значит, что с их помощью можно автоматически выгружать лиды из CRM в Google Sheets и раскрашивать их по статусам. Или собирать комментарии и метрики из соцсетей, конвертируя их в единый формат для анализа. Главное — чётко описать, какие данные откуда брать и куда отправлять.

Создание прототипов и MVP без разработчиков. Здесь на что хватит фантазии. ИИ под силу создавать:

• Интерактивные блоки для сайтов — калькуляторы, квизы, таймеры обратного отсчёта.
• Одностраничные сайты для разных маркетинговых задач — например, лендинг, заточенный под конкретную акцию или сбор лидов.
• Чат-боты для соцсетей.

Первые шаги в вайб-кодинге: базовые навыки и инструменты, которые понадобятся

Для разработки с нейросетью не нужно оканчивать курсы программирования, но кое-какие навыки всё-таки пригодятся. Например, важно уметь точно формулировать задачу — от этого зависит итоговый код.

В промте укажите, что хотите получить и в каком контексте это будет работать. Например, если планируете встроить виджет обратного отсчёта на лендинге компании, уточните язык, на котором написан сайт. Это сделает код совместимым с платформой — его не придётся переписывать или подгонять.

Будет плюсом, если вы понимаете базовую логику кода — что такое переменные, условия, циклы и функции. Это помогает точнее ставить задачу нейросети и быстрее замечать ошибки в её ответе. Например, если ИИ написал скрипт для суммирования всех строк, но в итоге считает только первую, вы поймёте, что проблема, скорее всего, в цикле — и сможете корректно уточнить запрос.

Если не владеете всеми вышеперечисленными навыками — не страшно. Нейросети подробно комментируют каждое своё решение — вы будете видеть, что и зачем они написали. Так что процесс превращается в тренажёр: чем больше пробуете, тем лучше понимаете логику кода и быстрее замечаете ошибки.

Среди чат-ботов популярны:

• ChatGPT — нейросеть от OpenAI, которая умеет писать код, находить ошибки и генерировать документацию.
• Claude Code — генерирует более чистый и понятный код и лучше сохраняет структуру, когда задачи выходят за рамки одного файла.
• Gemini — глубоко интегрирован с Google Cloud и Firebase и находит баги по описанию вроде «Почему не подтягиваются лиды из CRM?».

Минус в том, что код из диалога нужно проверять в отдельном редакторе — сам по себе он не запустится. Это усложняет процесс на старте: для проверки скрипта придётся держать под рукой ещё один сервис и переключаться между окнами, чтобы увидеть результат.

ИИ-среды предлагают более гармоничное решение — код оживает прямо в текущем редакторе. Это значит, что вы сразу видите результат генерации, не теряете контекст проекта и получаете обратную связь до сохранения изменений.

Вайб-кодинг для нетехнических специалистов: плюсы и минусы

У программирования с нейросетью есть свои сильные стороны и ограничения. Чтобы не разочароваться и использовать метод с максимальной пользой, важно понимать, где он действительно помогает, а где может навредить.

Преимущества, которые вайб-кодинг даёт маркетологу:

• Скорость. ИИ поможет быстро собрать лендинг под акцию, скрипт для сводки по рекламе или формы обратной связи. Без ожидания в бэклоге и согласований с разработчиками время от идеи до результата сокращается в разы.
• Гибкость. Вы можете проще проверять гипотезы — сделали прототип за час, запустили, посмотрели статистику. Если идея не сработала, потратили только своё время. Это даёт свободу экспериментировать без страха провала.
• Развитие. Когда попробуете «повайбкодить», начнёте лучше понимать, как устроена разработка. Будете точнее ставить задачи программистам, ведь уже точно знаете, какие идеи получится реализовать, а какие — точно нет.

При этом в работе с нейросетями есть и подводные камни. Так, искусственный интеллект может генерировать лишний код, который будет тормозить страницу или создавать конфликты с другими скриптами. А скорость загрузки сайта — прямой фактор ранжирования в поисковиках.

Чтобы избежать проблем, проверьте скорость загрузки страницы с новым элементом в инструментах вроде Google PageSpeed Insights и убедитесь, что виджет корректно работает во всех браузерах. Или обратитесь к разработчику — проверка займёт минимум времени, но убережёт от падения позиций в поиске.

Ещё нужно помнить, что данные, которые загружаете в публичные нейросети, остаются на серверах разработчика и могут использоваться для обучения модели. Это создаёт дополнительные риски, особенно если в скрипте или промтах есть фрагменты коммерческой тайны. Поэтому всё, что касается персональных данных, авторизации и доступа к базам лучше делать в корпоративных версиях ИИ, либо оставить разработчикам.

Как кодить с нейросетью: курсы и чаты для обучения

Начать можно с бесплатных материалов — лучше выбирать такие, в которых теория подкреплена реальными кейсами. Например, на запрос «вайб-кодинг» YouTube выдаст ролики авторов с подробными видеоинструкциями: «Создаём AI-приложение за 15 минут…», «Собрал аналог Miro за 5 часов…». В комментариях к роликам пользователи часто оставляют ссылки на готовые шаблоны, которые можно адаптировать под свои задачи.

​​Бесплатный курс по вайб-кодингу есть у Anthropic — создателей Claude Code. В нём подробно разбирают, как работать с их нейросетью на практике. Всего в программе 19 видео, на полный просмотр уйдёт примерно девять часов.

Ещё в открытом доступе есть видеоуроки от Битрикс24 — в них специалисты рассказывают о программировании для гуманитариев и учат автоматизировать рутину в рамках своей платформы.

Глубже погрузиться в тему помогут платформы вроде Habr. Там маркетологи, аналитики и даже HR-специалисты рассказывают, как нейросети спасли их от ежедневной рутины с Excel или автоматизировали коммуникацию с клиентами. Такие статьи ценны тем, что показывают не идеальный скриншот из документации, а реальные ошибки и лайфхаки. Например, как обойти лимиты API или настроить скрипт так, чтобы он не сломался после обновления сервиса.

Живое обсуждение проектов можно найти в тематических каналах и авторских блогах в том же Telegram и в Сетке. Чтобы найти подходящее сообщество, введите в поиске ключевые слова, связанные с вашими задачами — например: «Автоматизация отчётов через ИИ». Или обратите внимание на профессионалов, чьи решения вас вдохновляют. Часто они публикуют рабочие лайфхаки вроде «как настроить скрипт, чтобы он не сломался после обновления API». Такие детали редко попадают в официальные документы, но экономят часы работы.

Вместо заключения: главное о вайб-кодинге

С нейросетью вы не станете профессиональным программистом, но сможете делать свою работу эффективнее. Начните с малого: сначала автоматизируйте один отчёт, потом создайте простой скрипт для анализа данных. Ошибки неизбежны, но это и есть обучение. Постепенно вы поймёте, насколько это упрощает работу.

При этом вайб-кодинг — не просто удобный инструмент, а полноценный хард-скилл. С ним вы перестаёте быть просто «человеком с идеями» и становитесь тем, кто их воплощает. Работодатели и клиенты замечают и ценят таких людей — вы приносите пользу здесь и сейчас, а не обещаете «когда-нибудь потом».

Ответы на популярные вопросы о вайб-кодинге

Нужно ли знать языки программирования для вайб-кодинга?

ИИ сам пишет код и поясняет, что делает каждая его часть — это помогает разобраться в структуре на ходу. Но если хотите ускорить обучение, ознакомьтесь с основами Python. Он проще, чем JavaScript или C++, и поэтому больше всего подходит новичкам.

Какие задачи пока не под силу вайб-кодингу?

Вайб-кодинг хорош для прототипов и простых решений. Например, ИИ пока тяжело продумать скрипты для интернет-магазинов с десятками тысяч товаров или продукты, где критична безопасность — онлайн-банки, медицинские системы.

Как убедить руководство внедрить вайб-кодин в работу маркетолога?

Посчитайте, сколько часов разработчиков вы тратите на мелкие правки и предложите решить небольшую задачу из бэклога через вайб-кодинг. Когда руководство увидит наглядный результат, аргументы станут не нужны.