Ещё несколько лет назад фраза «дизайнер самостоятельно сделал себе полноценный сайт с административной панелью» звучала бы немного странно. Дизайнер мог нарисовать интерфейс, собрать прототип и подготовить макеты для дальнейшей верстки. Но дальше обычно требовался разработчик, который превратит всё это в работающий сайт, а затем кто-то должен был разместить его на сервере и настроить.
В 2026 году эта граница стала заметно тоньше.
Наш UX/UI и графический дизайнер в ALFA IT STUDIO решил проверить это на собственном проекте. Ему нужно было переделать личный сайт-портфолио, который раньше работал на Tilda. Вместо очередной сборки на конструкторе он решил сделать полностью кастомный сайт.
При этом есть важная деталь: наш дизайнер не программист. Он не умеет писать код и не разбирается в DevOps, серверах и развертывании сайтов. Поэтому практически всю техническую часть должен был взять на себя ChatGPT 5.6 Sol.
Так начался наш небольшой внутренний эксперимент с вайб-кодингом, который в итоге растянулся примерно на неделю-полторы и закончился полноценным сайтом с портфолио, сертификатами, дипломами, собственной административной панелью — и размещением проекта на хостинге.
Что вообще такое вайб-кодинг?
Если сильно упростить, вайб-кодинг — это подход, при котором человек не пишет каждую строчку кода самостоятельно, а объясняет нейросети, какой результат хочет получить.
Например:
Сделай главную страницу сайта-портфолио дизайнера. Нужен такой-то стиль, такие-то блоки, адаптивная версия и страница с работами.
Нейросеть пишет код. Человек запускает его, смотрит на результат и продолжает диалог:
Здесь слишком большой отступ. Карточки выглядят тяжело. На мобильной версии заголовок переносится неправильно. При наведении нужна другая анимация. Сделай этот блок визуально спокойнее.
И получает новую версию. Вместо привычной схемы «написал код → проверил → исправил код» появляется другая:
описал результат → получил реализацию → посмотрел → объяснил, что не нравится → получил исправление.
И именно так создавался этот сайт. Всё началось с довольно обычного запроса. Никакого огромного технического задания на несколько десятков страниц не было. Дизайнер описал нейросети задачу:
Нужен современный персональный сайт, на котором можно представить себя, показать работы, сертификаты и дипломы, оставить контактную информацию.
То есть достаточно обычное ТЗ для сайта-портфолио. ChatGPT предложил структуру и написал первую версию сайта. И что интересно — первый результат уже был приемлемым. Не идеальным. Не готовым к публикации. Но это уже был настоящий работающий сайт, который можно было открыть в браузере и начать дорабатывать. И вот здесь начинается самая важная часть этой истории, ведь сайт не получился с первого промта.
Когда показывают возможности нейросетей, часто создаётся ощущение:
«Написал один запрос — через минуту получил готовый продукт».
На практике всё гораздо прозаичнее.
Первая версия сайта скорее стала хорошей отправной точкой. После этого началась обычная работа над интерфейсом: посмотреть, найти проблему, исправить, снова посмотреть. Только вместо общения дизайнера с программистом дизайнер общался с ChatGPT. Иногда достаточно было написать, что именно нужно изменить. Иногда проще было сделать скриншот нужного участка страницы, отправить его нейросети и буквально сказать:
Вот здесь выглядит плохо. Нужно сделать меньше отступ, изменить расположение элементов и выровнять текст.
ChatGPT анализировал изображение, находил нужный участок интерфейса и делал изменения в коде. После этого результат снова проверялся. И так много раз. Нейросеть пишет код хорошо. Но мелочи всё ещё замечает человек. Именно на этапе доработок быстро становится понятно, почему разработчики пока не остались без работы.
Нейросеть способна за несколько секунд написать объём кода, на который человеку потребовалось бы значительно больше времени. Она может собрать страницу, адаптив, формы, интерфейс административной панели и связать разные части сайта. Но при этом спокойно допускает удивительно простые ошибки.
Например, может сделать хорошие карточки — и не выдержать одинаковое расстояние между ними. Может аккуратно оформить блок — но поставить слишком маленький межстрочный интервал. Исправить мобильную версию одного элемента — и случайно повлиять на другой. Сделать красивую анимацию — но не заметить, что из-за неё интерфейс стал менее удобным. Особенно хорошо это заметно в дизайне. Нейросеть понимает команды вроде «сделай современнее», «добавь воздуха» или «уменьши визуальный шум», но человеческое восприятие интерфейса пока работает точнее.
Дизайнер сразу видит, что здесь что-то не так.
Нейросеть может этого не заметить, пока ей конкретно не укажут на проблему. Поэтому значительная часть работы над этим сайтом-визиткой выглядела примерно так:
генерация → проверка → скриншот → комментарий → исправление → новая проверка.
Причем иногда по несколько итераций для одного элемента.
Но просто красивого статичного сайта было недостаточно. Портфолио постоянно развивается. Появляются новые работы, проекты, сертификаты и дипломы, меняются контактные данные и информация о специалисте. Каждый раз открывать файлы сайта и просить нейросеть вручную внести очередную работу — неудобно. Поэтому следующая задача для ChatGPT звучала уже намного серьёзнее:
Сделать полноценную административную панель.
Через неё дизайнер должен был самостоятельно управлять содержимым сайта без редактирования кода.
В результате появилась админка, из которой можно менять информацию на главной странице, редактировать контактные данные, управлять разделами с сертификатами и дипломами, добавлять новые документы и удалять старые. Отдельно реализовали управление портфолио. Через административную панель можно создавать новые работы, редактировать существующие проекты, загружать обложки и обновлять информацию. То есть речь уже шла не просто о нескольких HTML-страницах, которые однажды сгенерировала нейросеть.
Получился небольшой полноценный веб-проект, которым можно пользоваться и после запуска. А потом сайт ещё нужно было как-то запустить, ведь написать сайт — только половина задачи. Его нужно разместить в интернете: выбрать хостинг, загрузить файлы, разобраться со структурой каталогов, настройками, подключением базы данных и другими вещами, которые для разработчика кажутся привычными, но для нашего дизайнера это всё было в новинку.
Он вообще не разбирается в DevOps и никогда самостоятельно не разворачивал подобные проекты на сервере.
Поэтому на данном этапе ChatGPT фактически превратился ещё и в техническую поддержку. Дизайнер задавал простые вопросы: куда нажать, какой файл открыть, куда его загрузить, что написать в конкретном поле. Нейросеть давала инструкции буквально пошагово.
Открыть этот раздел → создать это → загрузить файлы сюда → изменить такой параметр → проверить результат.
Если что-то не работало, дизайнер отправлял ошибку или скриншот и спрашивал, что делать дальше. Так, не имея опыта системного администрирования, он смог самостоятельно разместить проект на бесплатном хостинге и запустить его в интернете.
И это, пожалуй, одна из самых показательных частей этого эксперимента.
Раньше между готовым дизайном и работающим сайтом стояло сразу несколько технических барьеров: программирование, работа с сервером, развертывание проекта. Теперь человек может не знать, как именно выполнять каждый технический шаг, но получить подробную инструкцию в тот момент, когда она ему понадобилась. Разумеется, это не сделало нашего дизайнера DevOps-инженером. Но для небольшого личного проекта этого оказалось достаточно, чтобы дойти до работающего результата.
И здесь есть важный момент.
Мы могли бы соврать и красиво написать, что нейросеть «создала сайт за вечер», но это было бы неправдой. Первый работающий вариант действительно появился быстро, а вот хороший результат – вообще не за один промт от слова совсем. До итогового результата дизайнер дошёл примерно за неделю-полторы достаточно плотной работы.
Причём большая часть времени ушла не на написание исходного кода, а на то, чем дизайнеры и разработчики занимаются практически в любом нормальном проекте: проверку, поиск проблем и постепенную шлифовку продукта. Разница была в другом. Раньше для реализации подобного проекта дизайнеру потребовался бы разработчик либо пришлось бы ограничиться возможностями конструктора. Теперь большую часть технической реализации удалось передать нейросети.
Значит ли это, что теперь любой может делать сайты?
И да, и нет.
Вайб-кодинг действительно сильно снижает порог входа в разработку. Этот эксперимент особенно хорошо это показывает: человек без навыков программирования и администрирования серверов смог пройти путь от идеи до работающего сайта с собственной административной панелью. Ещё недавно без помощи разработчика это было бы практически невозможно. Но есть важная оговорка. Нейросеть хорошо выполняет задачу, когда человек способен оценить её результат.
Нашему дизайнеру было проще довести сайт до нужного уровня именно потому, что он занимается UX/UI профессионально. Он понимает композицию, визуальную иерархию, типографику, адаптивность интерфейсов и поведение пользователя. Поэтому может посмотреть на сгенерированную страницу и понять, что именно в ней не работает. Человек без этого опыта может получить тот же первый результат от нейросети — и просто не заметить половину проблем.
То же самое относится к программированию и серверной части. Нейросеть может объяснить, какие действия выполнить, но чем сложнее и ответственнее проект, тем опаснее полностью полагаться на её ответы без проверки специалистом.
Для личного портфолио такой подход вполне сработал. А вот для интернет-магазина с платежами, корпоративного многостраничного сайта или серьезного B2B-проекта требования были бы совсем другими.
Результат эксперимента
После этого эксперимента наш главный вывод оказался довольно простым: нейросети пока не превращают разработку в кнопку «Сделать хорошо». Зато они позволяют специалисту выходить далеко за пределы своей основной профессии.
-
Дизайнер может самостоятельно собрать рабочий сайт.
-
Маркетолог может сделать небольшой внутренний сервис.
-
Разработчик может намного быстрее собрать прототип.
-
Предприниматель может проверить идею без полноценной команды разработки.
Самое интересное происходит не тогда, когда нейросеть пытается полностью заменить человека, а когда специалист начинает использовать её как инструмент для выполнения задач, которые раньше находились за пределами его компетенций. В нашем случае UX/UI и графический дизайнер не стал программистом или DevOps-инженером за неделю.
Он остался дизайнером.
Просто теперь между макетом и работающим сайтом появился инструмент, который способен написать большую часть необходимого кода, объяснить технические действия и провести через незнакомые этапы разработки. Также эксперимент показал, насколько сильно изменился порог входа в разработку.
Сегодня для того, чтобы реализовать свою идею, специалисту уже не всегда обязательно самому владеть всеми необходимыми технологиями. Намного важнее понимать, что именно должно получиться, уметь объяснить задачу, критически оценивать результат и не принимать первый ответ нейросети за окончательный.
Сайт, который дизайнер сделал с помощью ChatGPT: http://s99231as.beget.tech
