O que é vibe coding?

Na engenharia de software, o desenvolvimento está se transformando, deixando de ser uma programação estritamente manual para se tornar mais flexível, assistida e impulsionada por IA, através de IA generativa e programação assistida por IA. A vibe coding está na vanguarda dessa mudança, ela representa uma mudança em direção ao desenvolvimento de software orientado por intenção, em que os sistemas de IA auxiliam os desenvolvedores gerando código a partir de instruções em linguagem natural.

A "vibe coding" foi introduzido pelo renomado cientista da computação Andrej Karpathy em fevereiro de 2025. Segundo Andrej Karpathy, trata-se de uma estratégia de programação que envolve o mínimo de programação humana, pois os programadores e codificadores utilizam códigos de IA em suas tarefas de programação, mas se concentram mais em como os resultados são obtidos, testando e ajustando. Ele também enfatizou a importância das ferramentas de IA, das ferramentas de programação e dos assistentes de AI coding no desenvolvimento de softwares. 

O campo da vibe coding passou da simples solicitação de código para uma compreensão mais profunda de como a programação funciona quando focada em contexto, intenção e orquestração. Com a implementação mais aprofundada da IA em tarefas reais, a distinção não será mais entre linguagens de programação e sintaxe específicas, mas sim entre a especificação de intenções e contextos.

• Prototipagem rápida: à medida que a vibe coding ganha cada vez mais espaço no ecossistema, a prototipagem rápida se torna um recurso fundamental para que as equipes transformem ideias em protótipos funcionais e os escalem. Essa capacidade é valiosa para testar ideias no mercado para ver se elas realmente resolverão um problema ou se a estratégia precisa mudar completamente.
• Abordagem focada na resolução de problemas: a transição de um estilo de programação rígido para uma estrutura dinâmica permite uma inovação, já que a resolução do problema se torna o pilar fundamental para os desenvolvedores, em detrimento do próprio stack.
• Redução de riscos, maximização do impacto: a vibe coding permitirá que as empresas progridam rapidamente com um produto mínimo viável (MVP), experimentem ideias de baixo custo, adotem e se adaptem com base no feedback. Essa velocidade reduz os custos irrecuperáveis, aumenta a dispersão do risco e permite a dinamização, pois os recursos só são comprometidos com conceitos validados.
• Transição multimodal: a vibe coding está evoluindo para uma programação multimodal com codificação baseada em voz, visual e texto para aumentar a produtividade. Algumas das tendências mais fascinantes incluem programação orientada por voz, interfaces de programação visual, geração de código habilitada para IA e ambientes de desenvolvimento híbridos. Essas tendências melhoram a usabilidade, a flexibilidade e a intuição da programação, remodelando o cenário do desenvolvimento de software.

Para implementar a vibe coding na prática, o usuário precisa seguir as seguintes etapas:

Etapa 1: selecionar a plataforma de AI Coding

Comece escolhendo uma plataforma de AI Coding e ferramentas de vibe coding que atendam às suas necessidades. Plataformas atuais de AI Coding como Replit, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf e bolt.new oferecem mais do que funcionalidades de preenchimento automático. Elas podem gerar código em tempo real, raciocínio sobre múltiplos arquivos, depuração, execução de comandos, ajuda de implementação e memória de espaço de trabalho no IDE, ambiente de desenvolvimento ou editor de código.

Etapa 2: descrever a intenção e o contexto

A vibe coding não depende fortemente dos prompts fornecidos, mas sim do contexto apresentado. Antes de desenvolver o código, é importante definir o objetivo e os requisitos da aplicação, juntamente com as restrições, o stack de tecnologia preferido e o estilo de design. 

Vamos usar um exemplo para entender.

Crie um aplicativo web para uma nova startup que será usado para rastrear hábitos. Os usuários devem ser capazes de criar hábitos e acompanhar sua taxa de conclusão diariamente. Crie gráficos que ilustrem o desempenho do usuário e forneça uma interface minimalista em modo escuro. Use React para front-end e Node.js ou Python para desenvolvimento back-end. Incorporar os requisitos juntamente com o contexto correto facilita para os assistentes de IA de fornecedores como a Anthropic produzirem soluções mais corretas e que estejam em conformidade com a arquitetura adequada. O prompt é claramente específico, relevante ao contexto e orientado para objetivos.

Etapa 3: gerar o código inicial da aplicação

Com a entrada da intenção e do contexto fornecidos, a IA produz o primeiro rascunho da aplicação. A produção pode abranger desde arquitetura de aplicação, código front end, código back end, API, design de banco de dados e documentação relevante. O que é produzido é apenas o ponto de partida para a criação da aplicação.

Etapa 4: refinar iterativamente o software gerado

O processo de desenvolvimento de código de IA é iterativo, exigindo iterações constantes. Depois de fazer avaliações do que foi criado inicialmente, os desenvolvedores trabalharão para refinar a aplicação e adicionar novas funcionalidades. Eles podem ajustar os requisitos, alterar a funcionalidade, melhorar o desempenho, melhorar a usabilidade, realizar refatoração de código, redesenhar a arquitetura da aplicação ou qualquer outra coisa. Isso significa que os desenvolvedores seguem este ciclo: Intenção → Gerar → Revisar → Refinar → Gerar

Etapa 5: validação, segurança e implementação

Assim como o código de software escrito da maneira tradicional, o software gerado ainda precisa de esforços de engenharia para ser colocado em produção. Exige revisão de código, testes, verificação de dependências, avaliação de segurança para possíveis vulnerabilidades, verificação de conformidade e muito mais para garantir a alta qualidade do código. Isso significa que os desenvolvedores buscam criar softwares seguros, confiáveis, escaláveis, fáceis de manter e prontos para produção.

O motivo da falha de qualquer modelo de IA nunca é um prompt ruim. Os modelos de IA falham devido à ausência de qualquer contexto. Os avanços futuros em grandes modelos de linguagem (LLMs) virão da área de contexto, e não dos prompts. Para que um modelo de IA como o Gemini produza uma saída confiável, ele deve receber contextos como:

• Contexto empresarial – Que problema estamos tentando resolver?
• Contexto arquitetônico – Como nosso sistema se integra à arquitetura existente?
• Contexto do repositório – Quais convenções, padrões e dependências já existem na base de código?
• Contexto de segurança – Quais políticas, normas e restrições devemos seguir?
• Contexto operacional – Quais são as questões de desempenho e escalabilidade que precisamos atender?

Se um modelo de IA não levar em consideração alguma dessas questões ao gerar produção, poderá criar um código tecnicamente correto, mas inadequado em um ecossistema operacional do mundo real. Portanto, a engenharia de contexto se tornará uma competência essencial na IA empresarial para gerar resultados sensíveis ao contexto.

A vibe coding foi um avanço que provou que a IA poderia gerar código a partir de prompts de linguagem natural, tornando a prototipagem de software mais rápida e eficiente. No entanto, a geração de código não é o caminho completo para a engenharia de software. O desenvolvimento de software de produção requer planejamento, projeto de arquitetura, geração de código, testes, avaliações de segurança, implementação e governança. É aqui que o vibe coding começa a mostrar suas falhas.

O que estamos vendo agora nos setores é a migração do prompt para o código, para a intenção, para o agente de IA e, finalmente, para o software. Com essa abordagem, a ênfase não está na geração de código baseada em prompt, mas sim em todo o processo de engenharia de software. Dessa forma, o desenvolvimento de software moderno não enfrenta mais o desafio da geração de código, pois abrange a automação e a orquestração de diferentes tarefas de engenharia de software em todos os estágios de desenvolvimento.

A vibe coding é, sem dúvida, potente. No entanto, apresenta alguns desafios técnicos e práticos. Aqui estão alguns dos principais desafios listados:

1. Complexidade técnica: a vibe coding pode lidar com frameworks padrão básicos, mas para aplicações do mundo real em que os requisitos técnicos podem ser novos ou complexos, a vibe coding se torna um desafio.³
2. Problemas de qualidade e desempenho do código: a vibe coding é útil para testar aplicações e criar protótipos, mas ainda requer otimização e refinamento para garantir que a qualidade do código seja mantida, ela não é uma escolha ideal para aplicações distribuídas porque requer arquitetura de nível estruturado e estratégias de otimização sofisticadas.
3. Desafios de depuração: o código gerado por IA é difícil de depurar porque é dinâmico e carece de estrutura arquitetônica.
4. Manutenção e atualizações: muitas vezes, se a aplicação de software não for atualizada em tempo hábil, ela fica desatualizada, por isso exige manutenção regular e atualizações. As aplicações criadas com o uso de código gerado por IA enfrentarão desafios de manutenção e atualização se a estrutura de código não for mantida adequadamente. Esse problema pode fazer com que os desenvolvedores tenham dificuldade em entender a lógica subjacente ao tentar mantê-la atualizada e otimizada.
5. Preocupações com a segurança: esta limitação é a mais crítica, pois pode levar a diversos riscos e vulnerabilidades extremas. O código gerado por IA é frequentemente excluído das revisões de código e verificações de segurança, levando a vulnerabilidades não vistas que podem passar despercebidas e serem exploradas.

A vibe coding causou um novo tipo de dívida técnica chamada dívida de segurança. Quanto mais os desenvolvedores adotarem a AI Coding sem validação, mais vulnerabilidades provavelmente surgirão e precisarão ser corrigidas em algum momento no futuro.

Exemplos dessas vulnerabilidades incluem: chaves e senhas de API codificadas na aplicação, vulnerabilidades a injeções de SQL, APIs não seguras, aplicações com privilégios excessivos, autenticação inadequada e bibliotecas de terceiros com vulnerabilidades.

Em relação aos ambientes de nível corporativo, os riscos são maiores porque o protótipo vulnerável inicial criado usando a vibe coding pode mais tarde se transformar em uma aplicação real pronta para produção. Essa aplicação gerencia informações dos clientes, detalhes financeiros, informações médicas, direitos de propriedade intelectual e outros processos da empresa. O que inicialmente é um protótipo rápido pode se transformar em uma aplicação de negócios essencial sem passar pela análise de segurança necessária. A questão passa de "podemos criar isso" para "podemos confiar nisso?".

A engenharia de software está passando por mudanças em seus modelos econômicos devido à vibe coding. Tradicionalmente, a produção de software tem sido limitada pela experiência em programação e pelos esforços necessários, principalmente entre os iniciantes.

Com o surgimento da inteligência artificial, o gargalo passa da programação em si para ideias e decisões, porque a programação estará disponível em abundância. Há muito tempo existe uma discussão sobre se a IA pode ser usada para escrever softwares. No entanto, a questão mais relevante que surge no mundo de hoje é se a IA pode ser aproveitada adequadamente para acelerar a inovação e lançar produtos no mercado.