Cos'è il vibe coding?

Nell’ingegneria del software, lo sviluppo sta abbandonando la rigida codifica manuale e sta diventando più flessibile e basato sull’AI, e il vibe coding è in prima linea in questo cambiamento. Il “vibe coding” è stato introdotto dal famoso informatico Andrej Karpathy nel febbraio 2025 e ha sottolineato l’importanza degli strumenti di AI nello sviluppo del software.

Questo concetto è allineato con gli sviluppi delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI), specialmente con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, Claude e Codex di OpenAI per aiutare gli sviluppatori a rimanere al passo con la creatività e ad automatizzare i lavori di codifica. 

Il vibe coding è una nuova interpretazione della programmazione in cui gli utenti esprimono le proprie intenzioni usando un linguaggio semplice e l’AI trasforma quel pensiero in codice eseguibile. 

L’obiettivo del vibe coding è creare un ambiente di sviluppo basato sull’AI dove gli agenti AI fungono da assistenti di codifica fornendo suggerimenti in tempo reale, automatizzando processi ripetitivi e persino producendo strutture di base di codice standard.¹

Dando priorità alla sperimentazione prima di perfezionare struttura e prestazioni, il vibe coding abbraccia una mentalità “prima codifica, poi rifinisci”. Questo offre agli sviluppatori l’opportunità di dare priorità alla creazione prima e all’ottimizzazione in un secondo momento.

Inoltre, in un framework agile, il vibe coding si allinea ai principi della prototipazione rapida, dello sviluppo iterativo e dei cicli di feedback ciclici. Questo consente alle aziende di concentrarsi su questi principi promuovendo al contempo l’innovazione, la risoluzione istintiva dei problemi e le funzionalità di codifica flessibili.

Tuttavia, l’AI genera semplicemente codice, ma la vera creatività, l’allineamento degli obiettivi e il pensiero fuori dagli schemi rimangono unicamente umani, quindi l’input umano e la supervisione umana sono importanti e non possono essere ignorati.

Per implementare il vibe coding nella pratica, l'utente deve seguire i seguenti passaggi:

Fase 1. Scegli una piattaforma di assistenza alla codifica AI: scegli in base ai tuoi requisiti tecnici, di prestazionali o di costo. Ad esempio, Replit è una delle piattaforme più dinamiche e versatili per tradurre le idee in codice applicativo.

Fase 2. Definisci le tue esigenze: in questa fase, l'utente fornisce un prompt chiaro che descrive ciò che intende sviluppare. Quanto più efficace è il prompt, tanto migliore sarà l'output.

Ecco un esempio di prompt: crea un'esperienza vivace e interattiva che reagisca alla musica, all'interazione dell'utente o ai dati in tempo reale. L'animazione deve includere transizioni fluide e immagini colorate e vivaci con un flusso coinvolgente nell'esperienza. Deve inoltre essere organica e reattiva alla musica, all'interazione dell'utente o ai dati in tempo reale e offrire un'esperienza coinvolgente e accattivante. Completa questo progetto utilizzando JavaScript o React e consenti una facile personalizzazione per creare l'atmosfera per altre esperienze.

Il prompt è chiaramente specifico, pertinente al contesto e orientato agli obiettivi.

Fase 3. Perfezionamento del codice: dal prompt descritto in precedenza, verrà creato un codice basilare e imperfetto utilizzando la struttura di costruzione dell'attività di animazione e può essere considerato un punto di partenza. Una volta che l'utente verifica la versione di base, verrà definito l'ambito di perfezionamento, che avviene mettendo a punto il prompt.

Fase 4. Controllo finale del codice e implementazione: questo è l’ultimo passo, in cui il codice viene esaminato dopo il perfezionamento in base ai prompt raffinati in modo che il codice funzionale generato possa essere utilizzato per l’implementazione.

Il vibe coding non è solo una moda: molti programmatori e utenti senza competenze di codifica stanno sfruttando il vibe coding per sviluppare applicazioni specifiche di mercato.

Molte startup, in particolare quelle dell'ambiente Y Combinator, lo stanno sfruttando per sviluppare e lanciare più rapidamente app basate su AI.² Replit, Cursor e Microsoft GitHub Copilot sono strumenti molto diffusi che consentono agli utenti di sperimentare la codifica assistita dall'AI.

Il vibe coding è indubbiamente potente, ma presenta alcune sfide tecniche e reali. Ecco alcune di queste sfide chiave:

1. Complessità tecnica: il vibe coding è in grado di gestire framework standard di base, ma per le applicazioni del mondo reale in cui i requisiti tecnici possono essere nuovi o complessi, diventa complicato.³

2. Problemi di qualità e prestazioni del codice: il vibe coding è utile per testare le applicazioni e creare prototipi, ma richiede comunque ottimizzazione e perfezionamento per assicurarsi che la sua qualità venga mantenuta. Il vibe coding non è la scelta ideale per le applicazioni distribuite perché richiede un'architettura di livello strutturato e sofisticate strategie di ottimizzazione.

3. Sfide di debug: eseguire il debug del codice generato dall'AI è difficile perché è dinamico e non ha una struttura architettonica.

4. Manutenzione e aggiornamenti: molte volte, se l'applicazione software non viene aggiornata in modo tempestivo, diventa obsoleta, motivo per cui è necessario effettuare manutenzione e aggiornamenti regolari. Le applicazioni realizzate utilizzando codice generato dall'AI devono affrontare sfide di manutenzione e aggiornamento se la struttura del codice non viene mantenuta correttamente. Questo può far sì che gli sviluppatori fatichino a comprendere la logica sottostante quando cercano di mantenerla aggiornata e ottimizzata.

5. Problemi di sicurezza: questa limitazione è la più critica, perché può portare a diversi rischi e vulnerabilità estreme. Il codice generato utilizzando l'AI è spesso escluso dalle recensioni del codice e dai controlli di sicurezza, il che porta a vulnerabilità invisibili che possono passare inosservate ed essere sfruttate.

1. Prototipazione rapida: man mano che il vibe coding continua a guadagnare terreno nell'ecosistema, ci sarà un cambiamento nel modo in cui le idee si formano. La prototipazione rapida sta diventando un fattore chiave con cui i team possono far passare le idee dai concetti in fase iniziale a un prototipo funzionale da scalare. Questa capacità è utile per testare le idee sul mercato e vedere se quell'idea risolverà effettivamente un problema o se la strategia deve cambiare completamente.⁴

2. Approccio problem-first: il passaggio dal codice di costruzione che utilizza uno stile di codifica rigido a una struttura dinamica consente una rapida innovazione poiché l'atto di risolvere il problema diventa la pietra angolare per gli sviluppatori più che lo stack tecnologico stesso.

3. Ridurre il rischio, massimizzare l'impatto: il vibe coding consentirà alle aziende di progredire rapidamente con un minimum viable product (MVP), sperimentare idee a basso costo e adottarle e adattarle in base al feedback. Ciò riduce i costi, aumenta la diffusione del rischio e consente di orientarsi perché le risorse sono impegnate solo in concetti convalidati.

4. Switch multimodale: il vibe coding si sta evolvendo in una programmazione multimodale con codifica vocale, visiva e testuale per migliorare la produttività. Alcune delle tendenze più affascinanti includono la codifica vocale, le interfacce di programmazione visive, la generazione di codice AI e gli ambienti di sviluppo ibridi. Queste tendenze migliorano l'usabilità, la flessibilità e l'intuitività della codifica, rimodellando il panorama dello sviluppo del software.

L'evoluzione di VibeOps è guidata dalla crescente complessità e dai limiti dello sviluppo software tradizionale, ma con l'emergere delle sue funzionalità, si prevede che guadagnerà popolarità. L'automazione di VibeOps, guidata dall'AI, aiuta a ridurre i costi e consente agli ingegneri di concentrarsi sull'innovazione, ma non è priva di sfide. VibeOps avrà bisogno di miglioramenti e di una Strategia in cui l'AI integri la conoscenza umana anziché sostituirla completamente.⁴

In conclusione, il vibe coding è ancora agli inizi. La combinazione di modelli di AI generativa con assistenti di codifica rende lo sviluppo del software più dinamico e naturale. Integrare gli agenti di codifica negli ambienti di sviluppo integrato (IDE) con editor di codice per il linguaggio di programmazione (Python) elimina la necessità di scrivere manualmente ogni riga di codice per le app web. Ciò fornisce ai principianti della codifica, ai programmatori e ai non programmatori la possibilità di produrre codice in tempo reale e di aumentare l’efficienza del flusso di lavoro.

Tuttavia, VibeOps richiederà sempre l’intervento umano per raggiungere il risultato desiderato.^{5, 6}