Лучший ИИ для программирования: сравнил на своих проектах

Почему «лучший» — это неправильный вопрос

Каждый, кто заходит в вайбкодинг, начинает с вопроса: какой лучший ИИ для программирования. Я задавал его себе полтора года назад и с тех пор пришёл к неудобному ответу: победителя в общем зачёте нет. Есть распределение задач по инструментам — и оно у каждого своё, потому что зависит от того, что ты делаешь каждый день.

Я в IT с 2014 года, свой сервис ПКМаркетинг с 13 000+ пользователей и государственной IT-аккредитацией в значительной части собран вайбкодингом. Ниже — честный расклад по моему рабочему набору: что у меня где работает, где я разочаровался и как это распределение получилось.

Мой расклад

Сразу скажу: список не впечатляющий. Зато мой и рабочий.

Весь код и технические задачи — Claude. Всё, что связано с разработкой, ушло туда и осталось. Не потому, что остальное плохо, а потому, что вокруг него у меня выстроен процесс: правила проектов, сервер, доступы, привычная приёмка. Это главный вывод всей статьи: выигрывает не модель, а инструмент, вокруг которого у тебя построен процесс.

Поиск информации — Perplexity. Часто находит больше, чем остальные нейронки. Когда нужно разобраться в незнакомой теме или найти, как устроен чужой API, иду туда, а не в чат общего назначения.

Тексты — DeepSeek. Для рабочих задач заходит нормально, и по деньгам приятнее.

Дизайн и прототипы — Gemini. Быстро набросать визуальную идею или прототип экрана — отлично выручает. В код это потом всё равно переводит другой инструмент, но как отправная точка работает.

Картинки — ПКМаркетинг, анимация — Grok. Это уже не про код, но входит в тот же ежедневный набор.

Плюс отдельно живут кастомные штуки, которые мы делаем сами: нейропродавец на pkmarketing.ru, нейроподдержка и помощник в чате курса. Для сложных задач мы давно пилим своё, а стандартный набор закрывает рутину.

Разбор по типам работы

Теперь то, чего нет в обзорах: где именно инструменты различаются на практике.

Новый проект с нуля

Здесь хорошо выглядят почти все. Пустая папка, нет чужих решений, нет ограничений — модель разворачивается в полную силу, и результат за час впечатляет. Именно на этой задаче люди делают вывод «нейросеть умеет всё», а потом разочаровываются.

Правка в существующем коде

Вот главный водораздел. Задача звучит проще — поменять одну вещь, — но требует другого: понять структуру, не сломать соседнее, не переписать то, о чём не просили, не придумать библиотеку, которой у тебя нет. Именно поэтому весь мой код на одном инструменте: мне важнее аккуратность в существующем проекте, чем красота первого черновика.

Интеграции с внешними системами

Самая честная проверка. Приложи документацию и попроси связать код с сервисом. Слабые модели начинают придумывать методы и параметры, которых в API не существует: выглядит убедительно, падает на запуске. Сильные — говорят, чего не хватает, и обрабатывают ошибки, лимиты, таймауты.

Поиск причины ошибки

Тут я чаще всего разделяю работу: искать, почему так происходит, иду в поисковый инструмент, а править — в основной. Разбор ошибки — это про свежую информацию, а не про генерацию кода.

Интерфейсы и дизайн

Прототип — Gemini, реализация — основной инструмент. Схема неидеальная, но она честно отражает разницу: одни инструменты лучше придумывают, как должно выглядеть, другие — как это заставить работать.

Про лимиты и режим работы

Практический момент, который влияет на выбор сильнее, чем качество кода: лимиты. Ты платишь не за «неограниченный ИИ», а за интервалы использования, и на длинной сессии это чувствуется.

Полезно следить за акциями. Например, с 13 по 27 марта 2026 года Claude удваивал пятичасовой лимит в непиковые часы — за пределами 8:00–14:00 по восточному времени, то есть у нас это вечер и ночь. Включалось автоматически на всех тарифах: Free, Pro, Max, Team, и работало везде — в веб-версии, на десктопе, в мобилке, в Claude Code.

Отсюда рабочая привычка: тяжёлые задачи — на непиковые часы, мелкие правки — когда попало. Планирование сессий даёт больше, чем перебор моделей.

Чего не делают инструменты, о которых пишут обзоры

Три вещи, в которых все инструменты одинаково беспомощны, и это стоит принять заранее.

Не знают, зачем твоему клиенту продукт. Модель не спросит, почему на странице услуг нет цен, а в форме заявки семь полей. Смысл остаётся на тебе.

Не думают, как их будут ломать. Проверка ввода, права доступа, хранение секретов — это ты держишь в голове. Модель по умолчанию пишет счастливый сценарий.

Не отвечают за то, что будет через год. Ломаются интеграции, меняются API. Продумать уведомления и запас на будущее — человеческая работа, и именно она отличает рабочий продукт от демо.

Как выбрать свой набор

Три шага, без чтения рейтингов.

1. Возьми три своих реальных задачи разного типа: новый проект, правка в существующем коде, интеграция с внешним сервисом.
2. Прогони их в двух-трёх инструментах с одинаковыми промптами. Разные формулировки сравнивают не модели, а твои навыки.
3. Мерь не красоту ответа, а своё время на проверку и переделку. Это единственная метрика, которая переводится в деньги.

После такого теста набор складывается сам, и он получается скучным: один инструмент на код, один на поиск, один на визуальные задачи. У меня так и вышло, и держится уже давно.

Итог

Лучший ИИ для программирования — тот, вокруг которого у тебя выстроен процесс: правила проектов, сервер, доступы, понятная приёмка результата. Инструменты — расходный материал, они будут меняться каждые полгода. Навык ставить задачу и проверять результат — нет.

Если хочешь собрать такой процесс с нуля, начни с бесплатного мини-курса из пяти уроков. А дальше — курс, где мы доводим первый проект до живого адреса в интернете, а не до красивого ответа в чате.