😱 Что вайбкодинг может рассказать о вас как о человеке??
Всё началось с простой идеи.
Я скачал CSV со своей историей запросов и костов с http://cursor.sh/
и попросил GPT-5.2 не просто посчитать деньги —
а построить когнитивную модель человека, который так кодит
и вот что из этого вышло...
____
Сначала цифры:
За несколько последних месяцев:
- 3 389 582 800 токенов
- $2 884.92 потрачено
👉 В среднем мой вайбкодинг стоит $10–14 в активный час. Как индус)
__
🧠 92% всех токенов — это Cache Read.
Если перевести с машинного на человеческий:
никогда не начинаю задачу “с нуля” -> живу внутри одного контекста и постоянно его докручиваю
Это и есть чистый вайбкодинг.
👉 Модель превращается не в генератор кода, а в внешнюю рабочую память!
__
🧐 Что вайбкодинг рассказал про меня:
1. Я плачу за глубину, а не за скорость
67% всех денег ушло на thinking-модели.
- Это не про “быстро накидать”
- Это про минимизировать когнитивную боль,
- дойти до устойчивого решения,
- не гадать, а понимать,
+ микро-обучение всегда
👉 Такой вайбкодинг выбирают люди,
которым важнее правильность, чем темп. Перфекционист блин)
2. Я работаю микрошагами — и это затягивает
43 тысячи событий за несколько месяцев — это очень высокая частота.
Это стиль:
- не один большой рывок,
- а сотни маленьких уточнений.
Экономически — выгодно (спасибо кэшу).
Психологически — затягивает в “ещё чуть-чуть и закончу”.
И вот тут ловушка:
- ты оптимизируешь не код
- ты оптимизируешь ощущение завершённости
👉 цена: внимание и усталость
3. Я впадаю в поток, пока не отпустит. Это и есть (вайб)кодинг.
Есть сессии по 8–9 часов.
Топ-10 сессий дают 23% всей стоимости.
Это классический паттерн:
👉 «поймал поток → не выйду, пока не закрою»
4. У меня длинный внутренний контекст
92% cache read возможны только если ты умеешь держать задачу в голове:
- архитектуру,
- допущения,
- прошлые решения.
Если бы я часто “терял нить” кэша бы просто не было.
👉 Это, пожалуй, самый комплиментарный вывод отчёта.
🧠 Итог, который мне тут понравилось,
Вайбкодинг — это не про “AI всё делает за меня”.
Это стиль людей, которые:
- думают долго,
- проверяют себя,
и предпочитают диалог вместо one-shot.
LLM здесь — не автопилот.
Он — собеседник в мышлении!
__
А вообще почему вайбкодингы сегодня это огромный ИИ-рынок? Во многом потому, что это источник новых данных: не только для моделей, но и для компаний, которые теперь будут знать о вас чуть больше и смогут удерживать вас на этой дофаминовой игле вайбкодинга, примерно как TikTok и AI slop контент.
Из плюсов разве что одно: в результате потраченных часов иногда появляется новое приложение и ощущение, что ты действительно “make the world better”.
ПС -> картинку сделал через ИИшку у себя в
https://t.me/personal_business_bot
