Scopri come il vibe coding potrebbe evolvere con modelli AI migliori, finestre di contesto più ampie e strumenti ambientali—più le competenze, i rischi e i flussi di lavoro necessari ai team.
“Vibe coding” è uno stile di sviluppo in cui parti dall'intento—cosa vuoi che il programma faccia—e lasci che un'AI aiuti a trasformare quell'intento in codice funzionante. Invece di scrivere ogni riga da zero, tu indirizzi: descrivi il comportamento, i vincoli e gli esempi, poi revisioni ciò che lo strumento produce, lo modifichi e iteri.
L'idea chiave è che l'unità di lavoro si sposta da “digitare codice” a “direzionare e verificare”. Sei comunque responsabile del risultato, ma passi più tempo a definire requisiti, scegliere compromessi e controllare i risultati.
Vibe coding consiste nel:
Non è solo autocomplete. L'autocomplete predice i token successivi dal contesto locale; il vibe coding mira a generare o trasformare porzioni più ampie basate sull'intento dichiarato.
Non è template. I template stampano un pattern noto; il vibe coding può adattare un pattern a una nuova situazione e spiegare le scelte (anche se dovresti comunque verificarle).
Non è no-code. I tool no-code nascondono il codice dietro builder UI. Il vibe coding continua a produrre e modificare codice—spesso più velocemente—ma rimani nel codebase.
Brilla nei prototipi, nel “glue code” (collegare API, formati dati, servizi) e nei refactor come rinominare, riorganizzare moduli o migrare da una libreria a un'altra. È utile anche per scrivere test, documentazione e piccole utility—soprattutto quando puoi fornire esempi di input e output attesi.
È meno efficace sui bug profondi e multi-step dove la causa reale è nascosta nel comportamento del sistema, nei tempi o nella conoscenza di dominio mancante. Fatica anche quando i requisiti sono vaghi o conflittuali: se non sai descrivere cosa significa “corretto”, lo strumento non può produrlo in modo affidabile.
In quei momenti, il lavoro è meno “genera codice” e più “chiarisci l'intento”, con l'AI a supporto—non a sostituire—quello sforzo cognitivo.
Il vibe coding non è improvvisamente popolare perché gli sviluppatori hanno dimenticato come scrivere codice. Sta prendendo piede perché il costo di “provare un'idea” è calato drasticamente. Quando puoi descrivere una modifica, ottenere una bozza funzionante in pochi secondi e testarla subito, l'esperimentazione smette di essere una deviazione e diventa la norma.
Gran parte del tempo di sviluppo quotidiano è speso a tradurre intento in sintassi, wiring e boilerplate—poi aspettare di vedere se funziona. La programmazione assistita da AI comprime quel ciclo in un loop stretto:
La velocità conta soprattutto per il lavoro poco glamour: aggiungere un endpoint, refactorare un componente, aggiornare validazioni, scrivere una migration o creare uno script veloce. Queste cose sono “troppo piccole per essere pianificate a lungo”, ma sommate contano.
I team sono sotto pressione per consegnare risultati, non solo output. Quando l'AI può redigere codice rapidamente, l'attenzione si sposta verso la chiarificazione dell'intento di prodotto: cosa deve accadere per l'utente, quali compromessi sono accettabili e come il sistema dovrebbe comportarsi in condizioni reali.
Questo è particolarmente evidente in progetti early-stage, strumenti interni e lavoro iterativo dove i requisiti cambiano settimanalmente.
Il grande cambiamento non è solo la qualità dei modelli—è l'integrazione. L'assistenza è sempre più disponibile dove si prendono decisioni: dentro l'editor, nelle code review, nei test e nel debug. Questo riduce la “tassa da cambio contesto” di copiare snippet tra strumenti.
Man mano che generare diventa economico, verificare diventa la parte difficile. I team che ne traggono maggior beneficio trattano l'output dell'AI come una bozza—poi lo convalidano con test, revisioni attente e una definizione chiara di “done”.
I primi tool di programmazione AI si comportavano soprattutto come autocomplete: aiutavano a digitare più veloce, ma dovevi comunque “guidare”. Con il migliorare dei modelli, iniziano a comportarsi meno come una scatola dei suggerimenti e più come un collaboratore che può portare a termine un compito dall'intento all'implementazione.
I modelli più recenti sono sempre più in grado di gestire lavori multi-step: pianificare modifiche, eseguire più edit correlati e tenere traccia del perché di ogni passo.
In pratica, ciò significa che puoi chiedere risultati (“Aggiungi un piano tariffario e aggiorna il flusso di checkout”) invece di microgestire ogni riga. Il modello può proporre una sequenza: aggiornare strutture dati, adattare l'interfaccia, cambiare regole di validazione e aggiungere test.
Il limite è che “migliore” non vuol dire “illimitato”. Catene lunghe di decisioni dipendenti possono ancora rompersi se i requisiti sono poco chiari o il codebase ha vincoli nascosti. Avvertirai il miglioramento soprattutto in compiti con obiettivi netti e interfacce ben definite.
I modelli funzionano meglio quando fornisci vincoli concreti: input/output, criteri di accettazione, edge case e non-goal. Quando lo fai, la generazione di codice diventa più consistente—meno casi mancanti, meno nomi non corrispondenti, meno API inventate.
Un modello mentale utile: il modello è eccellente nell'eseguire una specifica chiara, ma mediocre nel dedurne una.
Un grande spostamento è passare dal “genera un nuovo file” al “modifica in sicurezza ciò che già c'è”. I modelli migliorati sono migliori a:
Qui l'esperienza comincia a somigliare a “delegare decisioni” piuttosto che “ricevere suggerimenti”: assegni una richiesta di modifica e lo strumento restituisce un set coerente di diff che si adatta allo stile del progetto.
Anche con modelli più intelligenti, resta un rischio centrale: possono sembrare sicuri pur essendo sbagliati. La modalità di fallimento diventa più sottile—meno errori sintattici evidenti, più errori del tipo “sembra plausibile ma viola una regola”.
Quindi il ruolo umano si sposta dal digitare al validare decisioni. Invece di chiederti “Ha compilato?”, chiederai “È questo il comportamento corretto?” e “Rispetta i nostri vincoli di sicurezza e business?”
Il vantaggio è la velocità. Il prezzo è una nuova forma di vigilanza: trattare l'output AI come una solida bozza che richiede comunque revisioni, test e check di accettazione prima di essere considerata conclusa.
Una "finestra di contesto" è semplicemente quanto può tenere in memoria un modello AI mentre scrive o modifica codice. Un'analogia utile: immagina di chiedere a un appaltatore di ristrutturare la casa. Con una piccola finestra di contesto puoi mostrargli solo una stanza alla volta—potrebbe pitturare magnificamente, ma bloccare per errore una porta che collega alla stanza successiva. Con una finestra più ampia, può percorrere tutta la casa e capire come una modifica in cucina influisce sull'idraulica del seminterrato.
Quando un'AI può “vedere” più del tuo repository—moduli core, utility condivise, contratti API, test e documentazione—può fare edit che si allineano in tutto il codebase invece di produrre fix isolati.
Questo si traduce in modi pratici:
In altre parole, una finestra di contesto più ampia spinge l'assistenza AI da “aiutami a scrivere questa funzione” verso “aiutami a cambiare questo sistema senza romperlo”.
Anche se i modelli potessero ingerire un repo intero, non sapranno automaticamente ciò che non è documentato.
Quindi “comprensione dell'intero codebase” non è la stessa cosa di “comprensione dell'intero prodotto”. I team avranno comunque bisogno di umani per fornire obiettivi, vincoli e contesto che non sono codificati.
Con finestre di contesto più grandi, il collo di bottiglia diventa meno il limite di token e più la qualità del segnale. Se dai al modello un ammasso di file disordinati e contraddittori, otterrai modifiche disordinate e contraddittorie.
I team che trarranno maggior vantaggio tratteranno il contesto come un asset:
Il futuro non è solo contesto più ampio—è contesto migliore, confezionato intenzionalmente così che l'AI guardi la stessa fonte di verità su cui si basano i tuoi migliori sviluppatori.
Il cambiamento più grande non sarà una “chat migliore”. Sarà l'aiuto AI incorporato nei posti dove già lavori: l'editor, il terminale, il browser e persino le pull request. Invece di chiedere aiuto e poi copiare i risultati nel flusso, i suggerimenti emergeranno dove la decisione sta avvenendo.
Prevedi che l'AI ti segua attraverso l'intero loop:
Gli strumenti ambientali faranno sempre più la caccia ai file giusti per te: recuperando file, configurazioni, test, ADR e discussioni di PR rilevanti nel momento. Invece di “ecco una risposta”, il default sarà “ecco le prove”—i riferimenti di codice esatti e le decisioni passate su cui si basa il suggerimento.
Questo layer di retrieval è ciò che rende l'assistenza “invisibile”: non chiedi contesto, arriva con la raccomandazione.
L'aiuto più utile sarà discreto e specifico:
L'assistenza ambientale può trasformarsi in rumore—popup, auto-edit e raccomandazioni in competizione che interrompono la concentrazione. I team avranno bisogno di controlli: “quiet mode” regolabili, segnali di confidenza chiari e policy su quando gli auto-cambi sono permessi o quando lo strumento deve chiedere prima.
Il vibe coding sposta il baricentro da “scrivi codice, poi spiega” a “dichiara l'intento, poi modella il risultato”. La tastiera non scompare—ma una fetta maggiore del tuo tempo si concentra nel definire cosa vuoi, controllare ciò che ottieni e guidare lo strumento con feedback chiari.
Invece di tuffarti nei file, molti sviluppatori inizieranno scrivendo un breve “ordine di lavoro” per l'AI: l'obiettivo, i vincoli e i criteri di accettazione. Pensa a: input supportati, limiti di performance, confini di sicurezza e come si sa che è corretto.
Un buon prompt spesso somiglia a una mini-spec:
I prompt one-shot che riscrivono un'intera feature saranno sempre più rischiosi—soprattutto in codebase condivise. Il ritmo più sano è: chiedi una piccola modifica, esegui i test, revisiona il diff, poi vai al passo successivo.
Questo ti mantiene in controllo e rende i rollback triviali. Rende anche le review più semplici perché ogni cambio ha uno scopo chiaro.
Un'abitudine semplice che fa risparmiare ore: chiedi allo strumento di riformulare il compito e presentare un piano prima di scrivere codice. Se ha frainteso un vincolo ("non cambiare l'API pubblica") o ha perso un edge case, lo scopri prima che venga generato codice.
Questo passaggio trasforma i prompt in una conversazione bidirezionale, non in un distributore automatico.
Mentre l'AI tocca più file, i team beneficiano di una registrazione breve e coerente:
Nel tempo, questo diventa il collante tra intento, code review e debugging—soprattutto quando l'“autore” è in parte un agente.
Il vibe coding sposta il baricentro dal “saper scrivere la sintassi giusta” allo saper guidare un processo di programmazione assistito dall'AI. Con modelli e finestre di contesto migliori, la tua leva deriva sempre più da quanto bene definisci il problema e quanto rapidamente verifichi il risultato.
Un modello mentale utile è passare da “scrivi codice” a “progetta vincoli e valida risultati”. Invece di partire dai dettagli d'implementazione, passerai più tempo a specificare:
Così mantieni allineati gli strumenti agentici quando prendono molte piccole decisioni per tuo conto.
Con l'IDE ambientale che rende la generazione di codice economica, il debugging diventa il differenziatore. Quando l'output AI fallisce, spesso fallisce in modo plausibile—abbastanza vicino da superare una lettura veloce, ma sbagliato a sufficienza da creare bug sottili. I bravi sviluppatori sapranno:
Questo è pensiero di sistema: capire come interagiscono i pezzi, non solo come compilano le funzioni.
Promptare per sviluppatori conterà, ma non come trucchi arguti. L'approccio ad alto impatto è la chiarezza: definire ambito, fornire esempi, nominare vincoli e descrivere modalità di fallimento. Tratta i prompt come mini-spec—soprattutto per attività AI-assistite che toccano più moduli.
L'abitudine più sana in un workflow umano-nel-loop è assumere che il modello abbia prodotto una buona prima bozza, non la risposta finale. Revisionala come faresti con la PR di un collega junior: controlla correttezza, confini di sicurezza e manutenibilità.
Il vibe coding può sembrare magico: descrivi l'intento, lo strumento produce codice che sembra funzionare e continui a procedere. Il rischio è che “sembra funzionare” non sia lo stesso di essere corretto, sicuro o mantenibile. Con l'aumentare della frequenza e dell'automaticità dell'assistenza AI, il costo degli errori piccoli si somma rapidamente.
Il codice generato è spesso plausibile ma sbagliato. Può compilare, superare un controllo manuale sul percorso felice e comunque fallire in condizioni reali: edge case, concorrenza, input insoliti o problemi d'integrazione. Peggio ancora, l'errore può essere difficile da notare—come ignorare silenziosamente errori, usare il fuso orario sbagliato o modificare il comportamento per avvicinarsi a ciò che il modello immagina tu voglia.
L'implicazione pratica: la velocità si sposta dal digitare codice al verificare il comportamento.
Gli strumenti AI possono allargare la superficie d'attacco in modi comuni:
I guardrail qui sono tanto di processo quanto tecnologici.
I cambi vibe-coded possono degradare il codebase in modi sottili:
Questi problemi non sempre rompono la produzione subito—ma aumentano i costi di manutenzione e rendono le modifiche future più difficili.
I team più sicuri trattano l'output AI come una bozza che deve guadagnarsi il posto nel codebase:
Il vibe coding resta potente quando il “vibe” accelera la creatività—ma la verifica protegge utenti, sistemi e team.
Un copilot suggerisce. Un agente fa.
Questo singolo spostamento cambia la forma del lavoro: invece di chiedere snippet e poi cucirli da soli, assegni un obiettivo ("aggiorna questa libreria in tutto il repo" o "aggiungi test per questi endpoint") e lo strumento pianifica i passi, modifica file, esegue controlli e risponde con le prove.
Gli strumenti agentici si comportano più come un collega junior a cui puoi delegare. Dai un compito con vincoli, scompone il lavoro in passi più piccoli, traccia quello che ha toccato e riassume i risultati: cosa è cambiato, cosa è fallito, cosa non ha potuto decidere con fiducia.
I buoni agenti creano anche tracce cartacee: diff, output di comando e note che puoi revisionare rapidamente invece di dover ri-derivare tutto.
Gli agenti eccellono in lavori tediosi, ripetibili e facili da verificare:
La chiave è che puoi validare il successo con strumenti: build, test, linter, snapshot o un piccolo insieme di comportamenti noti.
Anche con modelli migliori, gli umani restano responsabili per decisioni che non hanno una singola "risposta corretta":
Gli agenti possono proporre opzioni, ma tu possiedi l'intento.
Quando uno strumento può compiere molti passi, può anche vagare. Previeni la deriva con struttura:
Tratta le esecuzioni agent come mini-progetti: obiettivi delimitati, progresso osservabile e condizioni di stop chiare.
Man mano che l'AI aiuta a scrivere più codice, i team vinceranno o perderanno in base al processo. L'output tecnico può essere più veloce, ma la comprensione condivisa va comunque costruita—e quella è un'abitudine di team, non una feature del modello.
Le pull request saranno sempre più spesso pacchetti di cambi generati. Questo rende il semplice “scorri il diff e fidati dell'istinto” meno efficace.
Prevedi che i template PR enfatizzino intento e rischio: cosa il cambio dovrebbe fare, cosa potrebbe rompersi e come è stato verificato. Le review si concentreranno più sugli invarianti (regole di sicurezza, logica di dominio, vincoli di performance) e meno sul formatting o sul boilerplate.
I ticket possono anche diventare più strutturati: criteri chiari di successo, edge case ed esempi input/output danno sia agli umani sia agli strumenti un target affidabile. Un buon ticket diventa il contratto che mantiene l'output AI sul binario.
I team ad alte prestazioni standardizzeranno alcuni artefatti leggeri che riducono l'ambiguità:
Non sono burocrazia—sono memoria. Prevengono rifacimenti futuri quando nessuno sa spiegare perché esiste un pattern generato.
I team avranno bisogno di politiche esplicite per:
La velocità da sola è fuorviante. Monitora risultati: lead time, difetti sfuggiti, incidenti in produzione e segnali di manutenibilità (trend di lint/errori, complessità, test flaky). Se l'AI aumenta il throughput ma peggiora questi aspetti, è il processo—non le persone—a dover essere corretto.
Il vibe coding sta passando da “aiutami a scrivere questa funzione” a “aiutami a dirigere questo sistema”. Il cambiamento non sarà un singolo punto di svolta—sarà una miscela graduale di modelli migliori, contesto più ampio e strumenti che sembrano meno una chatbot e più un collega sempre presente.
Aspettati meno momenti di copia-incolla e più aiuti “chirurgici”: modifiche multi-file che compilano davvero, suggerimenti radicati nelle convenzioni del tuo repo e assistenti che recuperano il contesto giusto (test, doc, PR recenti) senza che tu lo fornisca a mano.
Vedrai anche più assistenza ambientale: spiegazioni inline, generazione automatica di piccoli test e supporto veloce alla code review—ancora guidato da te, ma con meno attrito.
Il salto significativo riguarda refactor e migrazioni: rinomini in tutto il codebase, upgrade di dipendenze, deprecazioni, pulizie di performance e lavoro di “rendere tutto consistente”. Questi sono ideali per gli agenti—se i guardrail sono reali.
Cerca flussi in cui lo strumento propone un piano, esegue check e produce un change set revisionabile (una PR) piuttosto che modificare direttamente il ramo principale. I migliori team tratteranno l'output AI come qualsiasi altro contributo: testato, revisionato e misurato.
Col tempo, più lavoro partirà dall'intento: “Aggiungi SSO enterprise con questi vincoli”, “Riduci la latenza p95 del 20% senza aumentare i costi”, o “Riduci il tempo di onboarding sotto i 10 minuti”. Il sistema trasformerà quell'intento in una serie di piccoli cambi verificati—controllando continuamente correttezza, sicurezza e regressioni.
Questo non elimina gli umani; li sposta verso la definizione dei vincoli, la valutazione dei compromessi e la fissazione delle soglie di qualità.
Inizia in piccolo e con metriche chiare. Scegli un pilota dove i fallimenti costano poco (tooling interno, generazione test, doc, un servizio contenuto). Definisci metriche di successo: tempo di ciclo, tasso di difetti, tempo di review e frequenza di rollback.
Nella valutazione degli strumenti, dai priorità a: retrieval consapevole del repo, piani di cambiamento trasparenti, flussi di diff/PR revisionabili e integrazioni con la CI e i controlli di sicurezza esistenti.
Se esplori il “vibe coding” oltre l'editor—soprattutto per applicazioni complete—piattaforme come Koder.ai mostrano dove vanno gli strumenti: sviluppo intent-first in un'interfaccia chat, una modalità di pianificazione per concordare l'ambito prima che le modifiche vengano applicate e funzionalità di safety come snapshot e rollback. In pratica, capacità come esportazione del codice sorgente e cambi revisionabili (più opzioni di deployment/hosting quando servono) rinforzano la lezione centrale di questo articolo: la velocità è reale, ma rimane utile solo quando verifica e controllo sono integrati nel flusso.
Infine, investi in competenze che si sommano: scrivere intenti e vincoli precisi, creare buoni test di accettazione e costruire abitudini di verifica (test, linter, threat modeling) così la velocità dell'AI non diventi debito tecnico.
Vibe coding è un flusso di lavoro orientato all'intento: descrivi il comportamento desiderato (più vincoli ed esempi), un'AI genera una bozza di codice, e tu verifichi, modifichi e iteri. L’"unità di lavoro" diventa dirigere e validare i risultati invece di scrivere ogni riga.
Si differenzia da:
Sei ancora responsabile per correttezza, sicurezza e manutenibilità. Un atteggiamento pratico è trattare l'output dell'AI come una solida bozza da un collega junior: verifica le ipotesi, esegui i test e conferma che rispetti vincoli e intenti di prodotto.
È più efficace per:
Fa fatica quando:
In questi casi, la mossa a maggior leva è chiarire l'intento e isolare le evidenze prima di chiedere modifiche al codice.
Perché il costo di provare un'idea è diminuito: descrivi → genera → esegui → aggiusta. Quando la generazione diventa economica, i team iterano più velocemente su piccoli cambiamenti ed esperimenti—soprattutto sul lavoro poco glamour come validazioni, endpoint, migrazioni e refactor.
Chiedi un piccolo “ordine di lavoro” che l'AI possa eseguire:
Poi richiedi un “riassunto + piano” prima che scriva codice per intercettare fraintendimenti precocemente.
Usa un ciclo stretto:
Evita prompt che riscrivono intere feature in un colpo solo, a meno che non sia facile fare rollback e verificare a fondo.
Perché l'output AI può essere plausibile ma sbagliato. Fallimenti comuni: edge case mancanti, API inventate, cambiamenti di comportamento silenziosi ed espressioni troppo sicure. La verifica—test, revisioni e check di accettazione espliciti—diventa il collo di bottiglia principale.
Usa guardrail a più livelli:
