Gate Research: Vibe Coding — це шлях до підвищення ефективності чи ризик для безпеки?

Анотація

• Vibe Coding — це практика програмування, у якій основним вхідним сигналом є намір, виражений природною мовою, системи штучного інтелекту автоматично створюють системні структури коду, а швидка перевірка на результативність використовується як головний стандарт валідації.
• Дослідження свідчать, що інструменти програмування на базі ШІ можуть значно підвищувати швидкість генерації коду, скорочувати час виконання завдань і підвищувати суб’єктивне задоволення розробників.
• Зменшення глибини розуміння коду та суворості перевірки у Vibe Coding підвищує ризики безпеки в блокчейн-системах, де код незмінний і безпосередньо пов’язаний із цінними активами.
• У високоризикових блокчейн-середовищах Vibe Coding доцільніше застосовувати для створення прототипів, допоміжної логіки та експериментальної розробки, а не для основної логіки смартконтрактів, що керують значними активами.
• Підвищення ефективності, досягнуте завдяки Vibe Coding, має супроводжуватися суворими аудитами безпеки, формальною верифікацією та тестуванням для компенсації зниження глибини розуміння коду під час розробки.
• У чутливому технологічному середовищі блокчейну ключовим питанням є не саме використання Vibe Coding, а забезпечення належного контролю й управління ризиками під час підвищення ефективності.

Вступ

1.1 Передумови дослідження

Великі мовні моделі (LLM) останніми роками активно застосовуються в розробці програмного забезпечення, що сприяє появі нової парадигми програмування, у якій код створюється на основі природної мови. Розробники вже не обмежуються написанням коду рядок за рядком — вони описують цільову функціональність, поведінку системи чи наміри дизайну, а системи штучного інтелекту автоматично генерують виконуваний код. Ця практика, яка базується на швидкому зворотному зв’язку й ітеративному вдосконаленні та керується принципом «відчуття правильності», у галузі отримала назву Vibe Coding.

Порівняно з класичним підходом, Vibe Coding значно знижує поріг входу в програмування, прискорює створення прототипів і впровадження функцій, і широко використовується стартапами, незалежними розробниками та для швидких експериментів. Водночас цей підхід зменшує глибину розуміння деталей реалізації, граничних умов і виняткових сценаріїв, що є предметом дискусій щодо якості коду, безпеки та відповідальності.

Блокчейн-системи, особливо децентралізовані застосунки (DApp) на основі смартконтрактів, створюють особливо напружений контекст для застосування Vibe Coding. З одного боку, розробка блокчейну традиційно пов’язана з високими технічними бар’єрами, тривалим циклом і дорогими аудитами. Теоретично Vibe Coding може підвищити ефективність і прискорити інновації. З іншого боку, після розгортання блокчейн-коду його складно змінити, і він часто безпосередньо керує цінними цифровими активами. Будь-яка вразливість може призвести до незворотних фінансових втрат. У такому середовищі будь-яка технологія, що зменшує «глибину розуміння коду», підвищує системні ризики.

Отже, Vibe Coding має подвійний характер у сфері блокчейну: він може бути засобом підвищення ефективності розробки, але водночас представляє ризик для безпеки системи.

1.2 Дослідницькі питання

Попри активний розвиток досліджень у сфері програмування з підтримкою ШІ, наявна література фокусується переважно на продуктивності, досвіді розробників і загальних сценаріях розробки, приділяючи недостатню увагу впливу на високоризикові, незворотні системи. Зокрема, у блокчейні, де «код — це закон», досі не встановлено, чи змінив Vibe Coding структуру й розподіл ризиків, і бракує системних емпіричних доказів.

Ця стаття розглядає такі основні питання:

• Чи скорочує Vibe Coding цикли розробки, знижує трудові витрати й прискорює вихід на ринок у розробці блокчейн-застосунків?
• Чи має швидко згенерований і розгорнутий код у смартконтрактах і блокчейн-інфраструктурі вищі показники вразливостей, швидше відкриває вікно для атак або призводить до більших економічних втрат?
• Чи підвищення ефективності розробки статистично пов’язане зі зростанням ризиків безпеки? Чи існує між ними компроміс?
• Як блокчейн-системам варто проектувати технічні, процедурні та інституційні механізми для зниження потенційних ризиків Vibe Coding?

1.3 Методологія дослідження та огляд даних

Для вирішення зазначених питань використано емпіричний підхід, що поєднує описову статистику, порівняльний і кореляційний аналіз для системного вивчення впливу Vibe Coding у блокчейні.

Зокрема, інтегруються такі джерела даних:

• Дані про інциденти безпеки в блокчейні: часові ряди щодо кількості вразливостей у смартконтрактах, частоти атак і масштабів фінансових втрат;
• Дані з відкритих репозиторіїв: для аналізу структури коду, патернів комітів і циклів розробки, а також для побудови проксі-індикаторів практик Vibe Coding;
• Дані зі звітів з аудиту смартконтрактів: для порівняння щільності вразливостей і частоти проходження аудиту за різних парадигм розробки;
• Дані з розвитку блокчейн-проєктів: для вимірювання ефективності розробки, розміру команди й часу до запуску.

Оскільки безпосередньо спостерігати використання інструментів ШІ наразі неможливо, використано непрямі показники, як-от схожість коду, поведінка комітів і ритм розробки, для оцінки поширеності практик Vibe Coding. Дослідження зосереджується на статистичних кореляціях і структурних трендах, а не на причинно-наслідкових висновках щодо окремих проєктів чи дій розробників.

Визначення Vibe Coding

2.1 Концептуальне визначення Vibe Coding

З поширенням великих мовних моделей у розробці програмного забезпечення формується нова практика, в основі якої — генерація коду на основі природної мови. Хоча «Vibe Coding» не був спочатку чітко визначеним академічним терміном, у практиці він уже став помітним зрушенням у програмній парадигмі.

У цій статті Vibe Coding визначається так:

Практика програмування, у якій основним вхідним сигналом є намір, виражений природною мовою, системи штучного інтелекту автоматично створюють системні структури коду, а швидка перевірка й функціональна придатність виступають основним критерієм валідації.

В межах цієї парадигми розробники вже не вважають поетапне створення, формальне обґрунтування та повне розуміння логіки коду обов’язковими передумовами. Вони ітеративно досягають цільової функціональності через цикл «генерувати–запускати–виправляти». Коректність коду визначається відповідністю поведінки під час виконання очікуванням, а не системною перевіркою реалізації, граничних умов та обробки винятків.

2.2 Відмежування Vibe Coding від суміжних парадигм

Щоб уникнути плутанини, важливо відрізняти Vibe Coding від інших підходів розробки ПЗ.

2.2.1 Відмінність від програмування з підтримкою ШІ

У класичному підході програмування з підтримкою ШІ розробники залишаються головними контролерами логіки коду, а ШІ-системи виконують допоміжні функції, як-от автозавершення, виявлення помилок чи локальна оптимізація. Архітектуру системи й основну логіку формує людина-розробник.

У Vibe Coding ШІ-системи часто безпосередньо створюють системні структури коду, а розробники стають валідарами й редакторами. Це зумовлює інший розподіл ризиків: у класичному підході помилки зазвичай локальні, а у Vibe Coding — системні й каскадні.

2.2.2 Відмінність від Low-Code / No-Code розробки

Low-code і no-code платформи знижують поріг програмування за допомогою графічних компонентів, шаблонів і обмеженого середовища, а безпека забезпечується вбудованими механізмами. Це знижує гнучкість і розширюваність.

Vibe Coding не використовує фіксовані шаблони чи закриті платформи, а застосовує узагальнення великих мовних моделей для створення гнучких структур коду. Це забезпечує більшу виразність, але позбавляє вбудованих обмежень безпеки й інженерної дисципліни.

2.2.3 Відмінність від Agile-розробки

Agile-розробка ґрунтується на ітераціях, зворотному зв’язку й безперервній доставці, але передбачає, що команда розробників розуміє архітектуру системи й основну логіку. Vibe Coding частково перекладає когнітивне навантаження на автоматизовані системи генерації коду, і швидкість ітерацій стає менш залежною від здатності людини розуміти складність системи.

Тому Vibe Coding — це не просто розширення agile-методологій, а практика, що змінює когнітивну структуру розробки ПЗ.

2.3 Інженерні характеристики й структура ризиків блокчейн-розробки

Блокчейн-системи, особливо децентралізовані застосунки на основі смартконтрактів, відрізняються від класичних програмних систем ключовими інженерними властивостями.

Після розгортання коду смартконтракту в блокчейні його складно або неможливо змінити чи відкликати. Це означає, що дефекти можуть залишатися відкритими для атак тривалий час.

Блокчейн-код часто безпосередньо керує цифровими активами з економічною цінністю. Вразливості можуть використовуватися для фінансової вигоди. Основними причинами інцидентів безпеки є логічні помилки, неправильні дозволи й помилки керування станом. Блокчейн-системи працюють у конкурентному середовищі: атакувальники моніторять мережу, швидко копіюють стратегії атак і автоматизують їх виконання, що робить початковий період після розгортання особливо ризикованим.

Ці особливості створюють інженерне середовище, чутливе до якості й безпеки коду. Будь-яке зниження глибини розуміння чи суворості перевірки підвищує системний ризик.

2.4 Огляд суміжних досліджень

Наукові роботи свідчать, що інструменти програмування на базі ШІ можуть суттєво підвищувати швидкість генерації коду, скорочувати час виконання завдань і підвищувати задоволення розробників. Однак більшість досліджень зосереджена на короткострокових завданнях чи експериментах, а довгострокова підтримка й вплив на безпеку складних систем вивчені недостатньо.

Дослідження з безпеки блокчейну фокусуються на класифікації вразливостей, аналізі атак і захисті, але рідко розглядають вплив парадигм розробки на розподіл вразливостей і ризиків, а системних емпіричних досліджень щодо ШІ-підходів майже немає.

Сучасні дослідження мають такі прогалини:

• Відсутність системного концептуалізування Vibe Coding як нової парадигми;
• Відсутність емпіричного аналізу для ризикованих блокчейн-сценаріїв;
• Відсутність кількісної бази, що враховує ефективність і ризики безпеки одночасно.

Ця стаття заповнює ці прогалини через багатоджерельний аналіз даних для дослідження зв’язку між ефективністю й ризиками безпеки Vibe Coding у блокчейн-розробці й надає емпіричні докази для практики й управління.

Методологія дослідження

3.1 Дизайн дослідження

Стаття використовує кількісний емпіричний підхід для системного аналізу впливу Vibe Coding на ефективність розробки блокчейну й ризики безпеки. Оскільки Vibe Coding як практика не піддається прямому спостереженню, сформовано набір кількісних проксі-змінних для оцінки його особливостей і проаналізовано зв’язки між ними та індикаторами ризиків безпеки.

Дизайн дослідження охоплює такі етапи:

• Формування кількісних індикаторів ефективності розробки й генерації коду;
• Побудова вибірки проєкт–контракт на основі багатьох джерел даних;
• Застосування описової статистики й порівняльного аналізу для виявлення тенденцій;
• Використання кореляційного аналізу для перевірки зв’язку між ефективністю розробки й ризиками безпеки.

Дослідження фокусується на статистичних кореляціях і системних трендах, а не на жорстких причинно-наслідкових твердженнях щодо окремих інструментів чи механізмів.

3.2 Джерела даних

3.2.1 Дані про інциденти безпеки в блокчейні

Дані про інциденти безпеки використовуються для оцінки ризиків блокчейн-систем, включаючи час атак на смартконтракти, типи атак і розмір фінансових втрат.

Основні поля датасету:

• Дата атаки
• Ідентифікатор проєкту або контракту
• Категорія вразливості
• Сума фінансових втрат

3.2.2 Дані з відкритих репозиторіїв

Для аналізу обрано блокчейн-проєкти з публічними репозиторіями, зібрано код смартконтрактів і історію комітів. Ці дані характеризують ритм розробки, структуру коду й ознаки автоматизованої генерації.

Зібрані параметри:

• Кількість рядків коду (LOC)
• Цикломатична складність
• Схожість коду між контрактами
• Часові мітки комітів і їхній розмір

Опис даних і вибіркова статистика

4.1 Огляд датасету

Датасет інтегровано з кількох публічно перевірених джерел: інцидентів безпеки, відкритих репозиторіїв коду, звітів з аудиту смартконтрактів і даних про розвиток проєктів. Одиницею аналізу є контракти, часовий інтервал охоплює період стрімкого зростання блокчейн-застосунків останніх років.

Вибірка сформована за такими принципами:

• Залишено лише записи, які можна віднести до конкретних проєктів чи контрактів;
• Виключено зразки з відсутніми ключовими даними або такі, що не можна зіставити між джерелами;
• Виявлено та оброблено викиди для зменшення впливу екстремальних подій.

Початкову вибірку сформовано з публічних блокчейн-проєктів і відповідних репозиторіїв коду, охоплено різні типи застосунків: DeFi, NFT, DAO. Початковий датасет містить записи на рівні проєкту та історії коду й комітів на рівні контракту.

4.3 Результати описової статистики

4.3.1 Описова статистика індикаторів ефективності розробки

У таблиці нижче підсумовано описову статистику змінних ефективності розробки: тривалість циклу, частота комітів і частка великих комітів. Загалом вибіркові проєкти демонструють значну різнорідність у темпах розробки. Частина проєктів переходить від першого коміту до розгортання в основній мережі за короткий час, що свідчить про стислий процес розробки, інші мають довші цикли й розріджений ритм комітів.

4.3.2 Описова статистика індикаторів структури коду

У таблиці наведено статистику індикаторів структури коду смартконтрактів: кількість рядків, цикломатична складність, схожість коду й частка дубльованого коду. Результати демонструють значні відмінності у складності коду та структурній схожості. У деяких зразках спостерігається висока схожість і значна частка дубльованого коду, особливо в багатоконтрактних проєктах.

4.3.3 Описова статистика індикаторів ризику безпеки

У таблиці нижче підсумовано статистику змінних ризику безпеки: частота інцидентів, масштаб економічних втрат і час до першої атаки.

Описові результати свідчать:

• Інциденти безпеки розподілені по вибірці нерівномірно;
• Невелика кількість атак спричиняє значну частку загальних економічних втрат;
• Більшість атак трапляється у короткий період після розгортання проєкту.

Вибіркові дані демонструють значну різнорідність за ефективністю розробки, структурою коду та ризиками безпеки. Це створює базу для аналізу зв’язку між характеристиками Vibe Coding і ризиками безпеки.

Описова статистика свідчить:

• Блокчейн-проєкти суттєво відрізняються за темпами розробки;
• Структурні характеристики коду варіюються між проєктами;
• Ризики безпеки концентруються у часовому й економічному вимірі.

На основі цих спостережень наступний розділ аналізує приріст ефективності Vibe Coding у розробці блокчейну, а розділ 6 досліджує його потенційні ризики безпеки.

Емпіричний аналіз ефективності розробки

На основі індикаторів темпу розробки й характеристик генерації коду, визначених у розділі 3, проведено емпіричний аналіз ефективності розробки блокчейн-проєктів. Описова статистика вказує на значну варіативність тривалості циклів розробки. Частина проєктів переходить від першого коміту до розгортання в основній мережі значно швидше за середній показник. Такі проєкти мають стислий процес розробки, що свідчить про впровадження практик автоматизованої генерації коду й швидких ітерацій у блокчейні.

Аналіз комітів показує, що високоефективні проєкти мають більшу щільність комітів і розмір окремих комітів. Це свідчить про централізоване створення коду й комплексні зміни, а не покрокове вдосконалення. У поєднанні з даними про розмір команди видно, що скорочення циклів розробки не супроводжується зростанням кількості розробників, тож ефективність зростає завдяки інструментам і автоматизації, а не розширенню команди.

Підвищення ефективності спостерігається не в усіх категоріях застосунків. Проєкти зі стандартизованою структурою й чіткою бізнес-логікою частіше впроваджують стислі процеси, тоді як ті, що залежать від довгострокової безпеки й надійності, розвиваються обережніше. Високоефективні практики залежать від контексту й типу застосунку.

Загалом результати свідчать, що практики Vibe Coding можуть суттєво підвищити ефективність розробки блокчейн-проєктів — це проявляється у скороченні циклів і більшій продуктивності на одиницю праці. Водночас це не гарантує комплексного покращення якості системи. Безпека й структура ризиків потребують окремого аналізу, що розглянуто далі.

Емпіричний аналіз ризиків безпеки

На основі аналізу ефективності розробки розглянуто, чи впровадження практик Vibe Coding підвищує ризики безпеки в блокчейн-проєктах. Для цього використано індикатори ризику безпеки: частоту інцидентів, кількість вразливостей і розмір економічних втрат, та проаналізовано їхній зв’язок із темпом розробки й структурою коду.

Проєкти зі скороченими циклами розробки частіше зазнають інцидентів безпеки. Порівняно з проєктами з довшими циклами, група з високою ефективністю має більшу частоту атак у перші періоди після розгортання. Це свідчить, що швидке розгортання не затримує атаки, а скорочує час для виявлення й використання вразливостей атакувальниками.

Структурні характеристики коду суттєво пов’язані з кількістю вразливостей. Контракти зі схожістю коду й великою часткою дубльованого коду мають більше вразливостей. Це означає, що шаблонізовані структури коду, підвищуючи ефективність, можуть поширювати системні дефекти на багато контрактів.

Показники ефективності розробки також корелюють із масштабом фінансових втрат від інцидентів безпеки. Хоча не всі високоефективні проєкти зазнають атак, у разі інциденту втрати мають тенденцію бути значними. Такий розподіл ризику «низька частота — великі втрати» робить потенційні витрати на безпеку особливо важливими для блокчейну.

Загалом підвищення ефективності розробки й ризики безпеки пов’язані компромісом. Практики Vibe Coding скорочують час і трудові витрати, але зменшують глибину розуміння коду й суворість перевірки, що підвищує ризики в незворотних блокчейн-системах, прив’язаних до активів. Це підтверджує тезу: те, що є засобом підвищення ефективності, може бути ризиком для безпеки.

Висновки

У статті розглянуто Vibe Coding як нову парадигму розробки, системно проаналізовано його переваги ефективності й ризики безпеки у створенні блокчейн-застосунків на основі багатьох джерел даних. Результати показують, що Vibe Coding має подвійний ефект у блокчейні: він може суттєво стискати цикли розробки й знижувати трудові витрати, але це пов’язано з підвищеними ризиками безпеки.

Проєкти зі скороченими циклами розробки частіше зазнають інцидентів безпеки на ранньому етапі, а контракти з уніфікованою структурою коду мають більше вразливостей. Автоматизована генерація коду й швидкі ітерації, властиві Vibe Coding, зменшують глибину розуміння логіки системи й граничних умов, а також підсилюють поширення системних дефектів. У блокчейні, де системи незворотні й безпосередньо пов’язані з активами, ці ризики посилюються.

Високоефективні проєкти не обов’язково частіше зазнають атак, але у разі інциденту втрати мають тенденцію бути більшими. Це свідчить, що ризик Vibe Coding у блокчейні проявляється не у частоті інцидентів, а у швидкості прояву ризиків і масштабах потенційних втрат («низька частота — великі втрати»).

Vibe Coding варто розглядати не як технологічний прогрес чи відкат, а як парадигму, що змінює структуру ризиків. У блокчейні ефективність розробки й безпека системи мають компромісний характер. Vibe Coding може бути інструментом підвищення ефективності для подолання бар’єрів блокчейн-розробки, але без контролю — прихованим ризиком для безпеки.

На основі результатів запропоновано практичні й управлінські рекомендації. У високоризикових блокчейн-системах Vibe Coding варто застосовувати для прототипування, допоміжної логіки й експериментальної розробки, а не для основної логіки контрактів, що керують цінними активами. Підвищення ефективності має супроводжуватися суворими аудитами безпеки, формальною верифікацією й тестуванням для компенсації зниження глибини розуміння коду. На організаційному рівні слід чітко визначати відповідальність за код, створений ШІ, переводячи розробників у роль носіїв ризику для уникнення розмивання відповідальності.

Дослідження має обмеження: Vibe Coding неможливо спостерігати безпосередньо, проксі-змінні можуть спричиняти похибки вимірювання, результати відображають статистичні кореляції, а не жорсткі причинно-наслідкові зв’язки. Майбутні дослідження можуть поєднувати опитування розробників, експерименти й інструменти автоматизованого аналізу безпеки для більш детальної характеристики ризиків ШІ-парадигм розробки.

У чутливому технічному середовищі блокчейну ключовим питанням є не використання Vibe Coding, а забезпечення належного контролю й управління ризиками під час підвищення ефективності.

Джерела

• 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 — це комплексна дослідницька платформа з блокчейну та криптовалют, яка надає глибокий контент, зокрема технічний аналіз, ринкові огляди, галузеві дослідження, прогнозування трендів і аналіз макроекономічної політики.

Відмова від відповідальності
Інвестування в криптовалютні ринки пов’язане з високими ризиками. Користувачам рекомендується самостійно проводити дослідження й повністю розуміти природу активів і продуктів перед ухваленням будь-яких інвестиційних рішень. Gate не несе відповідальності за будь-які збитки чи шкоду, що виникли внаслідок таких рішень.