Vibe coding принёс студенту без опыта два первых места на конференциях

Историю опубликовал сам автор проекта, студент Благовещенского политехнического колледжа, на Хабре. Он описал путь от полного отказа участвовать в конференции из-за неуверенности до двух первых мест: в Дальневосточном государственном аграрном университете (ДальГАУ) 28 марта 2026 года и в своём колледже (БПК). Проект называется «AI Dataset Builder» и выложен на GitHub.

Что решает AI Dataset Builder?

• Создаёт файлы для дообучения нейросетей без кода. Пользователь загружает файлы (картинки, аудио или видео), пишет к ним текстовые описания, и программа собирает всё в ZIP-архив с JSON-аннотацией (структурированным файлом в формате «инструкция плюс файл»).

• Рассчитан на неспециалистов. Врач, юрист или преподаватель может подготовить набор данных и передать его программисту для дообучения (fine-tuning) модели, не открывая терминал.

• Минимальный вес. Автор использовал одну-две внешние библиотеки, весь проект уместился в один Python-файл. Это сознательный выбор ради простоты, хотя сам автор честно предупреждает: «Новички, никогда не делайте так».

• Лицензия пока закрытая. Автор поставил строгую лицензию и сам не уверен, будет ли развивать проект дальше.

Как дошёл до результата?

Путь к проекту показателен. Первая попытка, телеграм-бот «кадровый помощник», провалилась: бот задавал вопросы и собирал ответы в Word-файл. Автор быстро понял бессмысленность посредника между человеком и текстовым редактором.

Вторая идея родилась из воспоминания об интерфейсе «Pinokio» (лаунчер для нейросетей), где удобно формировались пары «картинка плюс текст» для создания LoRA (способ компактного дообучения генеративных моделей изображений, например Stable Diffusion). Автор решил сделать аналог, но проще и без функции обучения внутри программы.

На конференции в ДальГАУ он выступал среди тех, кто показывал 3D-модели парков, нейросетевые библиотеки и даже самописные нейросети. При этом его проект оказался единственным, который объяснял, как готовят данные для обучения ИИ, а не демонстрировал готовую модель.

Как попробовать vibe coding на похожей задаче?

1. Сформулируйте задачу одним предложением: что на входе, что на выходе. В случае автора: «На входе файлы и описания, на выходе ZIP с JSON-аннотацией».

2. Опишите нейросети каждый экран или шаг программы текстом (промпт, prompt). Просите код частями, не весь проект сразу. Автор использовал именно этот подход, vibe coding через последовательные промпты.

3. Проверяйте результат руками: запускайте, тестируйте, правьте. Автор прямо пишет, что «намучился с нейросетью», vibe coding экономит время на написании, но не на отладке.

4. Выложите результат на GitHub, даже если проект кажется незначительным: именно публичный репозиторий позволил автору показать работу жюри.

Есть ли аналоги в России?

Для vibe coding русскоязычные авторы чаще всего используют ChatGPT или Claude. Из доступных в РФ инструментов для генерации кода по текстовому описанию работают YandexGPT и GigaChat. Для задач, связанных с подготовкой датасетов, специализированных российских аналогов AI Dataset Builder на момент публикации нет: инструменты вроде Label Studio (открытая платформа разметки данных) доступны, но требуют технических навыков.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Авторам Дзена. Если вы давно хотели автоматизировать рутину (сбор данных, форматирование, шаблоны), попробуйте описать задачу нейросети и получить готовый скрипт. Опыт автора показывает: даже без знания Python можно получить рабочий инструмент.

Маркетологам. Vibe coding открывает возможность быстро собирать прототипы: бот для сбора обратной связи, генератор отчётов, парсер данных. Стоимость входа буквально нулевая, нужен только доступ к нейросети.

Специалистам, которые работают с данными. Идея AI Dataset Builder актуальна: если вы врач, юрист или эксперт в узкой области и хотите дообучить модель на своих данных, вам нужен именно такой инструмент для подготовки пар «вопрос плюс ответ». Проект сырой, но концепция рабочая.

Частые вопросы

Нужно ли уметь программировать для vibe coding?

Базовые знания помогают, но не обязательны. Автор истории был второкурсником в начале обучения и прямо говорит, что «пока не крутой программист». Нейросеть писала код, он проверял результат. Главный навык: точно формулировать задачу в промпте и понимать, работает результат или нет.

Заменит ли vibe coding обычных программистов?

Автор проекта отвечает на это сам: «Нейросети не заменят программистов в ближайшее время полностью, но заменят тех, кто не умеет с ними работать». Vibe coding снимает барьер написания кода, но архитектура, отладка и понимание логики остаются за человеком.

Можно ли использовать AI Dataset Builder прямо сейчас?

Проект доступен на GitHub, но автор поставил строгую лицензию и сам не определился с развитием. Для экспериментов подойдёт, для продакшена лучше дождаться решения автора или взять за основу саму идею и собрать свой инструмент тем же методом.