Анализ 50 приложений, собранных без опыта разработки с помощью ChatGPT и генераторов кода, показал катастрофические результаты: 70% проектов содержат критические уязвимости. Исследование выявило системные ошибки на уровне архитектуры, безопасности и бизнес-логики.
Например, более чем в каждом втором случае отсутствует нормальная валидация данных, а API-ключи и токены часто хранятся прямо в коде приложения. Главная проблема заключается в иллюзии готового продукта. AI генерирует код, который проходит базовые сценарии, но не учитывает edge-кейсы. Так, форма логина может работать при обычном вводе, но пропускать SQL-инъекции или прямые запросы к API.
Это происходит потому, что модель оптимизируется под «сделать работающий пример», а не под устойчивость в реальных условиях.
Следствием становятся скрытые риски: если приложение обрабатывает платежи или персональные данные, утечка становится вопросом времени. Архитектурные ошибки также бьют по бизнесу. AI собирает код кусками без общей системы, из-за чего отсутствует разделение слоёв (backend / frontend / storage).
Бизнес-логика дублируется в разных местах, а любое изменение ломает соседние функции. То, что выглядит как «быстро запустил MVP за вечер», превращается в полный рефакторинг уже через 2–3 недели.
Это увеличивает стоимость доработки в разы. Отдельная зона риска — безопасность ключей и доступов. В 20–30% случаев API-ключи и токены можно получить, просто открыв исходный код приложения. AI часто вставляет реальные ключи прямо в код или не предлагает использовать .env. Владельцы таких приложений даже не подозревают о потенциальной уязвимости, так как не писали код вручную.
Эксперты предупреждают: vibe coding может сэкономить время на старте, но оборачивается техническим долгом и рисками для бизнеса.
Владельцам приложений, собранных таким способом, рекомендуется провести аудит безопасности и рефакторинг архитектуры как можно раньше, чтобы избежать утечек данных и финансовых потерь.
