Cos'è il vibe coding?

Nell'ingegneria del software, lo sviluppo sta subendo una trasformazione: si sta passando da una codifica rigorosa e manuale a un approccio più flessibile, assistito dall'AI e basato su di essa, grazie all'AI generativa e alla codifica assistita dall'AI. Il vibe coding è in prima linea in questo cambiamento. Il vibe coding rappresenta un passaggio verso uno sviluppo software guidato dall'intento, in cui i sistemi di AI assistono gli sviluppatori generando codice a partire da istruzioni in linguaggio naturale.

Il “vibe coding” è stato introdotto dal rinomato informatico Andrej Karpathy nel febbraio 2025. Secondo Andrej Karpathy, si tratta di una strategia di codifica che prevede un intervento umano minimo, in quanto i programmatori e i codificatori utilizzano codici generati dall'AI nelle loro attività di programmazione, concentrandosi maggiormente sul risultato finale, sui test e sulla messa a punto. Ha inoltre sottolineato l'importanza degli strumenti di AI, degli strumenti di codifica e degli assistenti di AI coding nello sviluppo del software. 

Il campo del vibe coding si è evoluto dai semplici prompt per il codice verso una comprensione più profonda di come funziona la programmazione quando ci si concentra su contesto, intenzione e orchestrazione. Man mano che l'implementazione dell'AI si sposta verso attività concrete, la distinzione non sarà più tra linguaggi di programmazione specifici e sintassi, bensì tra la specificazione di intenzioni e contesti.

• Prototipazione rapida: man mano che il vibe coding continua a guadagnare terreno nell'ecosistema, 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.
• 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.
• 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.
• Passaggio alla programmazione multimodale: il vibe coding si sta evolvendo verso 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.

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

Fase 1: Selezione della piattaforma di AI coding

Si inizia scegliendo una piattaforma di AI coding e strumenti di vibe coding adatti alle proprie esigenze. Le attuali piattaforme di AI Coding come Replit, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf e bolt.new offrono molto più che semplici caratteristiche di completamento automatico. Sono in grado di eseguire la generazione di codice in tempo reale, il ragionamento su più file, il debug, l'esecuzione di comandi, l'assistenza alla distribuzione e la gestione della memoria dell'area di lavoro all'interno dell'IDE, dell'ambiente di sviluppo o dell'editor di codice.

Fase 2: Descrivere l'intento e il contesto

Il vibe coding non si basa in modo preponderante sui prompt specifici forniti, ma si concentra invece sul contesto dato. Prima di sviluppare il codice, è importante definire l'obiettivo e i requisiti dell'applicazione, insieme ai vincoli, allo stack tecnologico preferito e allo stile di progettazione. 

Facciamo un esempio per capire meglio.

Crea un'applicazione web per una nuova startup che verrà utilizzata per il monitoraggio delle abitudini. Gli utenti dovranno poter creare abitudini e monitorarne il tasso di completamento ogni giorno. Devi creare grafici che illustrino le prestazioni dell'utente e fornire un'interfaccia minimalista in modalità scura. Utilizza React per lo sviluppo front-end e Node.js oppure Python per lo sviluppo back-end. L'integrazione dei requisiti insieme al contesto corretto renderà più facile per gli assistenti AI di fornitori come Anthropic produrre output più accurati e conformi all'architettura corretta. Il prompt sarà chiaramente specifico, pertinente al contesto e orientato all'obiettivo.

Fase 3: Generare il codice iniziale dell'applicazione

Con l'input dell'intento e del contesto forniti, l'AI produce la prima bozza dell'applicazione. L'output potrebbe spaziare dall'architettura dell'applicazione, al codice front-end, al codice back-end, alle API, alla progettazione del database e alla documentazione pertinente. Ciò che viene prodotto è semplicemente il punto di partenza per la realizzazione dell'applicazione.

Fase 4: Perfezionare in modo iterativo il software generato

Il processo di sviluppo della produzione di codice tramite AI è iterativo e richiede continue iterazioni. Dopo aver esaminato il codice creato inizialmente, gli sviluppatori lavoreranno al perfezionamento dell'applicazione e all'aggiunta di nuove caratteristiche. Potranno adeguare i requisiti, modificare le funzionalità, potenziare le prestazioni, migliorare l'usabilità, eseguire il refactoring del codice, riprogettare l'architettura dell'applicazione o qualsiasi altra operazione. In pratica, gli sviluppatori seguono questo ciclo: Intento → Generazione → Recensione → Perfezionamento → Generazione

Fase 5: Convalida, sicurezza e implementazione

Come il codice software scritto in modo tradizionale, anche il software generato necessiterà ancora di un lavoro di ingegnerizzazione per essere messo in produzione. Richiederà revisione del codice, test, verifica delle dipendenze, valutazione della sicurezza per individuare potenziali vulnerabilità, verifica della conformità e altro ancora per garantire un'elevata qualità del codice. Ciò significa che gli sviluppatori punteranno a creare software sicuro, affidabile, scalabile, mantenibile e di qualità produttiva.

La ragione del fallimento di qualsiasi modello AI non è mai un prompt errato. I modelli AI falliscono a causa dell'assenza di un contesto. I futuri progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM, proverranno dall'area del contesto piuttosto che dai prompt. Affinché un modello AI come Gemini produca un output affidabile, devono essergli forniti contesti quali:

• Contesto aziendale, ovvero quale problema stiamo cercando di risolvere?
• Contesto architetturale, ovvero in che modo il nostro sistema si integra nell'architettura esistente?
• Contesto del repository, ovvero quali convenzioni, modelli e dipendenze esistono già nel codice sorgente?
• Contesto di sicurezza, ovvero quali politiche, conformità e vincoli dobbiamo seguire?
• Contesto operativo, ovvero quali requisiti di prestazioni e scalabilità dobbiamo soddisfare?

Se un modello AI non tiene conto di nessuna di queste questioni durante la generazione dell'output, potrebbe creare un codice tecnicamente corretto, ma errato in un ecosistema operativo reale. Pertanto, l'ingegneria del contesto diventerà una competenza fondamentale nell'AI di livello enterprise per generare output sensibili al contesto.

Il vibe coding ha rappresentato una svolta che ha dimostrato come l'AI potesse generare codice a partire da prompt in linguaggio naturale, rendendo la prototipazione del software più veloce ed efficiente. Tuttavia, la generazione del codice non copre l'intero percorso dell'ingegneria del software. Lo sviluppo di software di produzione richiede pianificazione, progettazione dell'architettura, generazione del codice, test, revisioni di sicurezza, implementazione e governance. È qui che il vibe coding inizia a mostrare i suoi limiti.

Quello a cui stiamo assistendo ora nel settore è il passaggio dal “prompt al codice” all'“intento all'agente AI al software”. Con questo approccio, l'enfasi non è sulla generazione di codice basata su prompt, bensì sull'intero processo di ingegneria del software. In questo modo, lo sviluppo software moderno non deve più affrontare la sfida della generazione di codice, poiché copre l'automazione e l'orchestrazione di diverse attività di ingegneria del software in ogni fase dello sviluppo.

Il vibe coding è senza dubbio potente. Tuttavia, presenta alcune sfide tecniche e pratiche, tra cui:

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.

Il vibe coding ha dato origine a un nuovo tipo di debito tecnico denominato “debito di sicurezza”. Più gli sviluppatori adottano l'AI coding senza alcuna convalida, maggiore è la probabilità che sorgano vulnerabilità che dovranno essere risolte in futuro.

Esempi di tali vulnerabilità includono: chiavi API e password hardcoded nell'applicazione, vulnerabilità agli attacchi SQL injection, API non protette, applicazioni con privilegi eccessivi, autenticazione inadeguata e librerie di terze parti con vulnerabilità.

Per quanto riguarda gli ambienti aziendali, la posta in gioco è più alta perché il prototipo iniziale vulnerabile creato utilizzando il vibe coding potrebbe in seguito trasformarsi in un'applicazione effettivamente pronta per la produzione. Tale applicazione gestisce le informazioni dei clienti, i dati finanziari, le informazioni mediche, i diritti di proprietà intellettuale e altri processi aziendali. Quello che inizialmente è un prototipo veloce potrebbe trasformarsi in un'applicazione aziendale cruciale senza passare attraverso le necessarie analisi di sicurezza. La questione si sposta dal “possiamo crearlo” al “possiamo fidarci?”.

L'ingegneria del software sta subendo cambiamenti nei propri modelli economici a causa del vibe coding. Tradizionalmente, la produzione di software è stata limitata dalle competenze di programmazione e dagli sforzi richiesti, in particolare tra i principianti.

Con l'emergere dell'intelligenza artificiale, il collo di bottiglia si sposta dalla codifica stessa alle idee e alle decisioni, poiché la codifica sarà disponibile in abbondanza. Da tempo si discute se l'AI possa essere utilizzata per scrivere software. Tuttavia, la domanda più rilevante che sorge nel mondo odierno è se l'AI possa essere utilizzata correttamente per accelerare l'innovazione e immettere i prodotti sul mercato.