Москвичи интересуются вайб-кодингом на 61% чаще других россиян – исследование
Аналитики «Яндекс Поиска» проанализировали обезличенные запросы пользователей и установили географию интереса к вайб-кодингу — методу программирования, при котором человек описывает задачу в свободной форме, а нейросеть генерирует код. Исследование выявило лидеров и аутсайдеров среди городов-миллионников, а также показало предпочтения разных возрастных групп. Подробности — в распоряжении «Инка».
В Москве доля запросов о новом способе программирования оказалась максимальной: в среднем пользователи в столице интересовались термином на 61% чаще жителей других городов. Санкт-Петербург и Казань заняли второе и третье места — активность пользователей там превысила средние показатели на 49% и 30% соответственно. Замыкают список Волгоград, Челябинск и Уфа, где запросы фиксировались реже на 43%, 26% и 24%.
Наибольший интерес к технологии демонстрирует аудитория от 18 до 34 лет — эта группа упоминает термин в 2,3 раза чаще остальных. Гендерное распределение также неравномерно: мужчины ищут информацию о вайб-кодинге в 4,5 раза активнее женщин.
Первые упоминания термина зафиксированы в феврале 2025 года, когда концепция получила мировую известность. В течение весны количество обращений росло, достигнув максимума в августе — месячный прирост составил почти 100 п.п.
Структура запросов показывает, что около 75% обращений носят информационный характер: пользователи стремятся понять суть метода или уточнить значение термина. Примерно 10% запросов связаны с поиском платформ и нейросетей для создания кода, включая Cursor и SourceCraft Code Assistant. Реже встречаются вопросы об образовательных ресурсах — книгах, подкастах, курсах. Отдельная категория касается трудоустройства и монетизации навыков в этой области.
Нейросети трансформируют рабочие процессы разработчиков, отмечают эксперты. Непосредственное написание кода занимает лишь пятую часть времени специалистов, остальное приходится на поиск данных, проверку кода, архитектурные задачи и коммуникацию — все эти этапы уже можно оптимизировать с помощью искусственного интеллекта.
