Scopri come prompting, iterazione rapida e rifattorizzazione possono sostituire design doc pesanti in un workflow vibe coding—senza perdere chiarezza, allineamento o qualità.
“Vibe coding” è un modo di costruire software in cui si parte dall'intento e da esempi, poi l'implementazione evolve attraverso rapidi cicli di prompting, esecuzione e aggiustamento. Invece di scrivere un grande piano iniziale, si fa funzionare qualcosa presto, si impara da ciò che si vede e si guida il codice verso il risultato desiderato.
Un workflow vibe coding si presenta così:
La parte “vibe” non è tentativo al buio: è feedback rapido. Usi esecuzione e iterazione per sostituire lunghi periodi di speculazione.
L'AI sposta lo sforzo dal scrivere documentazione esaustiva al dare indicazioni chiare e eseguibili:
Questo approccio è più adatto per iterazioni di prodotto, strumenti interni, feature in fase iniziale e rifattorizzazioni dove la via più veloce è costruire e imparare.
È meno adatto quando servono approvazioni formali, conformità rigida, impegni cross-team a lungo termine o decisioni architetturali irreversibili. In quei casi serve comunque un registro scritto delle decisioni—solo più piccolo, più mirato e più esplicito.
Imparerai a trattare i prompt come specifiche leggere, usare l'iterazione come strumento di pianificazione e affidarti a rifattorizzazioni e test per mantenere chiarezza—senza ricorrere a design doc pesanti.
I design doc tradizionali dovrebbero creare chiarezza prima che il codice cambi. Nelle build rapide producono spesso l'opposto: un artefatto lento e fragile che non riesce a stare al passo con l'apprendimento.
I design doc tendono a diventare obsoleti in fretta. Nel momento in cui l'implementazione inizia, il team scopre casi limite, stranezze delle librerie, vincoli di performance e realtà d'integrazione che non erano ovvie il primo giorno. A meno che qualcuno aggiorni continuamente il documento (cosa rara), diventa un registro storico più che una guida.
Sono anche lenti da scrivere e lenti da leggere. Quando la velocità conta, i team ottimizzano per il rilascio: il doc diventa “nice to have”, viene scansionato e poi ignorato. Lo sforzo è comunque stato fatto—solo senza ritorno.
Un grande doc iniziale può creare una falsa sensazione di progresso: sembra che si sia “finito il design” prima di aver affrontato le parti difficili.
Ma i vincoli reali si scoprono spesso provando:
Se il doc ritarda quegli esperimenti, ritarda il momento in cui il team scopre cosa è fattibile.
Le build rapide sono modellate da obiettivi che si muovono: il feedback arriva quotidianamente, le priorità cambiano e la soluzione migliore si trasforma vedendo un prototipo. I documenti tradizionali presuppongono che si possa prevedere il futuro con abbastanza dettaglio da impegnarsi in anticipo. Questa discrepanza genera spreco—o documenti da riscrivere o lavoro forzato a seguire un piano ormai datato.
L'obiettivo non è la burocrazia; è la comprensione condivisa: cosa stiamo costruendo, perché conta, cosa significa “fatto” e quali rischi stiamo monitorando. Il resto è uno strumento—e nelle build rapide i documenti pesanti spesso sono lo strumento sbagliato.
Un design doc tradizionale cerca di predire il futuro: cosa costruirai, come funzionerà e cosa farai se qualcosa cambia. Un prompt eseguibile ribalta questo concetto. È una specifica viva che puoi eseguire, osservare e rivedere.
In altre parole: il “documento” non è un PDF statico—è l'insieme di istruzioni che produce in modo affidabile il prossimo incremento corretto del sistema.
L'obiettivo è rendere l'intento inequivocabile e verificabile. Un buon prompt eseguibile include:
Invece di paragrafi di prosa, descrivi il lavoro in modo che possa generare direttamente codice, test o una checklist.
La maggior parte dei rifacimenti a sorpresa succede perché le assunzioni restano implicite. Rendile esplicite nel prompt:
Questo forza l'allineamento presto e crea un registro visibile delle decisioni—senza l'overhead di un doc pesante.
La parte più utile di un design doc è spesso la fine: cosa conta come completato. Metti questo direttamente nel prompt eseguibile in modo che viaggi con il lavoro.
Per esempio, il tuo prompt può richiedere: passaggio dei test unitari, gestione degli errori aggiornata, controlli di accessibilità e un breve sommario delle modifiche. Quando il prompt è la specifica, “fatto” smette di essere un dibattito e diventa un insieme di risultati verificabili che puoi rieseguire a ogni iterazione.
Questo workflow funziona meglio quando prompting, esecuzione, revisione e rollback sono strettamente collegati. Le piattaforme vibe-coding come Koder.ai sono progettate attorno a quel loop: puoi iterare via chat per generare slice web/server/mobile, usare una modalità di pianificazione per ottenere un micro-piano prima dei cambiamenti e fare affidamento su snapshot e rollback quando un'iterazione va fuori strada. L'impatto pratico è meno “prompt teatrale” e più incrementi reali e verificabili.
I design doc tradizionali cercano di “risolvere” l'incertezza sulla carta. Ma le parti più rischiose di una build sono solitamente quelle che non puoi ragionare a fondo: casi limite, colli di bottiglia di performance, flussi UX confusi, stranezze di terze parti e il modo in cui gli utenti reali interpretano i testi.
Un workflow vibe coding tratta l'incertezza come qualcosa da ridurre tramite cicli stretti. Invece di dibattere su cosa potrebbe succedere, costruisci la versione minima che può produrre evidenza, poi aggiusti.
Scegli la fetta utile più piccola che sia comunque end‑to‑end: UI → API → dati → backend. Questo evita moduli “perfetti” che poi non si integrano.
Per esempio, se costruisci “ricerche salvate”, non iniziare progettando tutte le opzioni di filtro. Inizia con un filtro, un elemento salvato, un percorso di recupero. Se quella fetta sembra giusta, espandi.
Mantieni cicli brevi ed espliciti:
Un timebox di 30–90 minuti costringe alla chiarezza. L'obiettivo non è finire la feature—è eliminare la prossima incertezza più grande. Se non riesci a descrivere il passo successivo in una o due frasi, il passo è troppo grande.
Quando non sei sicuro della fattibilità o dell'UX, fai un prototipo rapido. I prototipi non sono codice “giocattolo” se li etichetti onestamente e imposti aspettative: rispondono a una domanda.
Esempi di buone domande per un prototipo:
Il feedback reale batte gli argomenti interni. Rilascia dietro feature flag, fai una demo a uno stakeholder o esegui il flusso tu stesso con dati di test. Ogni ciclo dovrebbe produrre un output concreto: un test che passa, uno schermo funzionante, un tempo di query misurato o un chiaro “questo è confuso”.
I grandi design doc cercano di prendere decisioni in anticipo. Un workflow vibe coding ribalta questo: decomponi il lavoro mentre crei i prompt, producendo micro-piani che il codebase può assorbire e che i revisori possono validare.
Invece di “costruisci un sistema di fatturazione”, scrivi un prompt che nomini un singolo risultato e i vincoli. L'obiettivo è trasformare prompt ampi in task che la codebase può assorbire—abbastanza piccoli da essere implementati senza inventare architettura al volo.
Una struttura utile:
Rendi la pianificazione un passo obbligatorio: chiedi all'AI un piano passo‑passo prima di generare codice. Non cerchi previsioni perfette—solo una rotta recensibile.
Poi converti quel piano in una checklist concreta:
Se il piano non può nominare questi elementi, è ancora troppo vago.
I micro-piani funzionano meglio quando ogni cambiamento è abbastanza piccolo da recensire rapidamente. Tratta ogni prompt come una fetta delle dimensioni di una PR: una modifica di schema o un endpoint o una transizione di stato UI—poi iterare.
Una regola pratica: se il revisore ha bisogno di una riunione per capire la modifica, spezzala ancora.
Per coerenza del team, conserva template di prompt ripetibili in una pagina interna breve (es. /playbook/prompts) così la decomposizione diventa un'abitudine, non uno stile personale.
La rifattorizzazione è il punto in cui “ciò che abbiamo imparato” diventa “ciò che intendevamo fare”. In un workflow vibe coding, i prompt e le iterazioni iniziali sono intenzionalmente esplorativi: pubblichi una fetta sottile, vedi dove si rompe e scopri i vincoli reali. La rifattorizzazione è il momento in cui il design diventa esplicito—catturato in struttura, nomi, confini e test che i futuri colleghi possono leggere e fidarsi.
Un codebase pulito si spiega da sé. Quando rinomini una funzione vaga come handleThing() in calculateTrialEndDate() e la sposti in un modulo BillingRules, stai scrivendo un design doc in forma eseguibile.
Le buone rifattorizzazioni spesso assomigliano a:
I diagrammi architetturali invecchiano in fretta. Le interfacce pulite invecchiano meglio—soprattutto se supportate da test che definiscono il comportamento.
Invece di un diagramma a scatole e frecce di “Servizi”, preferisci:
Quando qualcuno chiede “come funziona?”, la risposta non è più una slide; sono i confini nel codice e i test che li fanno rispettare.
Programma le rifattorizzazioni quando hai raccolto abbastanza evidenza: cambi ripetuti nella stessa area, confusione di ownership o bug che risalgono a confini poco chiari. Il prompting e l'iterazione ti aiutano a imparare in fretta; la rifattorizzazione è come consolidi quelle lezioni così la prossima build parte da chiarezza, non da supposizioni.
Sostituire lunghi design doc non significa lavorare senza memoria. L'obiettivo è conservare solo il contesto scritto necessario affinché il futuro te (e i tuoi colleghi) capiscano perché il codice è come è—senza bloccare il progresso.
Tieni un semplice registro dei prompt che hanno contato e di cosa è cambiato di conseguenza. Può essere un file markdown nel repo (per esempio, /docs/prompt-log.md) o un thread nel tracker delle issue.
Cattura:
Questo trasforma “abbiamo chiesto molte cose all'AI” in una traccia verificabile che supporta revisioni e rifattorizzazioni successive.
/docs/notes.md per il “perché”Punta a mezzo pagina di “perché” per progetto o area feature. Non una specifica—piuttosto:
Se qualcuno chiede “perché non abbiamo...?”, la risposta dovrebbe essere trovabile in due minuti.
Un template leggero per le issue può sostituire molte sezioni di un doc. Includi campi per scope, rischi e criteri di accettazione chiari (“fatto significa…”). Questo aiuta anche il lavoro assistito da AI: puoi incollare l'issue nei prompt e ottenere output che rispettano i confini voluti.
Quando rilevante, collega a pagine interne esistenti invece di duplicare contenuti. Mantieni i link relativi (es. /pricing) e aggiungili solo quando aiutano davvero a prendere una decisione.
L'iterazione rapida funziona solo se le persone restano orientate sugli stessi obiettivi. Il trucco è sostituire “un grande doc che tutti dimenticano” con pochi rituali e artefatti piccoli che mantengono gli umani al comando—soprattutto quando l'AI aiuta a generare codice.
Un workflow vibe coding non elimina i ruoli; li chiarisce.
Quando chiedi prompt per il software, rendi visibili questi proprietari. Per esempio: “Product approva cambi di scope,” “Design approva cambi di interazione,” “Engineering approva cambi architetturali.” Questo evita che l'AI crei impulso che riscrive decisioni senza controllo.
Invece di chiedere a tutti di leggere un documento di 10 pagine, fai una sessione di allineamento di 15–25 minuti in punti chiave:
L'output dovrebbe essere un piccolo insieme eseguibile di decisioni: cosa rilasciamo ora, cosa non rilasciamo e cosa rivedremo. Se serve continuità, catturala in una breve nota nel repo (es. /docs/decisions.md) invece di un racconto esteso.
Mantieni una “lista dei vincoli” vivente facile da copiare nei prompt e nelle descrizioni delle PR:
Questo diventa l'ancora della documentazione leggera: quando la pressione dell'iterazione aumenta, la lista dei vincoli impedisce che il loop deragli.
Definisci chi può approvare cosa—e quando serve escalation. Una politica semplice come “cambi di scope/UX/security richiedono approvazione esplicita” evita che modifiche “piccole” assistite dall'AI diventino riprogettazioni non revisionate.
Se vuoi una regola guida: più piccolo è il doc, più rigide sono le approvazioni. Così resti veloce senza perdere allineamento.
La velocità aiuta solo se puoi fidarti di ciò che rilasci. In un workflow vibe coding, i gate di qualità sostituiscono i lunghi documenti di approvazione con controlli che girano ogni volta che cambi il codice.
Prima di scrivere prompt, definisci un piccolo insieme di criteri di accettazione in linguaggio semplice: cosa può fare l'utente, cosa significa “fatto” e cosa non deve mai succedere. Mantienilo abbastanza stretto perché un revisore possa verificarlo in pochi minuti.
Poi rendi i criteri eseguibili. Un pattern utile è trasformare ogni criterio in almeno un controllo automatico.
Non aspettare che la feature “funzioni”. Aggiungi test appena puoi eseguire il percorso end-to-end:
Se hai criteri di accettazione scritti, chiedi all'AI di generare casi di test direttamente da essi, poi modificali per realismo. L'obiettivo è coprire l'intento, non avere una suite enorme.
Tratta la code review come il checkpoint di design e sicurezza:
I revisori possono anche chiedere all'AI di proporre scenari “cosa potrebbe andare storto”, ma il giudizio finale è del team.
I requisiti non funzionali spesso si perdono senza design doc, quindi inseriscili nel gate:
Catturali nella descrizione della PR o in una checklist breve così vengono verificati, non dati per scontati.
I workflow vibe coding possono muoversi estremamente veloci—ma la velocità facilita anche l'introduzione di pattern di fallimento che emergono solo quando il codebase inizia a faticare. La buona notizia: la maggior parte sono evitabili con poche abitudini semplici.
Se passi più tempo a perfezionare prompt che a consegnare incrementi, hai ricreato la paralisi del design doc in un nuovo formato.
Una soluzione pratica è fissare un timebox per i prompt: scrivi un prompt “sufficientemente buono”, costruisci la fetta più piccola e solo dopo affina. Mantieni i prompt eseguibili: includi input, output e un rapido controllo di accettazione così puoi validare subito.
Le iterazioni rapide spesso seppelliscono decisioni chiave—perché hai scelto un approccio, cosa hai scartato e quali vincoli contavano. In seguito, i team riosservano le stesse decisioni o infrangono ipotesi inconsapevolmente.
Evita questo catturando decisioni mentre procedi:
/docs/decisions.md leggero con una bullet per scelta significativa.Consegna rapida non significa sostenibilità. Se ogni iterazione aggiunge scorciatoie, il workflow rallenta non appena i cambiamenti diventano rischiosi.
Rendi la rifattorizzazione parte della definizione di fatto: dopo che una feature funziona, fai un'ulteriore passata per semplificare nomi, estrarre funzioni ed eliminare percorsi morti. Se non è sicuro rifattorizzare, è un segnale che servono test o confini più chiari.
Senza guardrail, ogni iterazione può tirare il codice in direzioni diverse—pattern nuovi, naming incoerente, convenzioni di cartelle miste.
Previeni il drift ancorando il sistema:
Queste abitudini mantengono il workflow veloce preservando chiarezza, coerenza e manutenibilità.
Introdurre questo approccio funziona meglio come esperimento controllato, non come flip aziendale. Scegli una piccola fetta di lavoro dove puoi misurare l'impatto e adattarti in fretta.
Scegli un'area feature (o un servizio) e definisci una metrica di successo singola che puoi tracciare per lo sprint o due—esempi: lead time dal ticket al merge, numero di cicli di review, bug in produzione o interruzioni on-call.
Scrivi cosa significa “fatto” in una frase prima di iniziare. Questo mantiene l'esperimento onesto.
Introdurre un template di prompt condiviso così i prompt sono comparabili e riutilizzabili. Mantienilo semplice:
Conserva i prompt nel repo (es. /docs/prompt-log.md) o nel sistema di ticketing, ma rendili facili da trovare.
Invece di grandi design doc, richiedi tre artefatti leggeri per ogni cambiamento:
Questo crea una traccia d'intento senza rallentare la consegna.
Fai una breve retro incentrata sugli esiti: la metrica è cambiata? Dove si sono bloccate le review? Quali prompt hanno creato confusione? Aggiorna il template, aggiusta i minimi e decidi se estendere ad un'altra area feature.
Se il team è serio nel sostituire documenti pesanti, aiuta avere strumenti che rendono l'iterazione sicura: deploy rapidi, reset ambienti semplici e rollback facili quando l'esperimento non funziona.
Per esempio, Koder.ai è costruito per questo workflow vibe-coding: puoi chat-are il tuo micro-piano e l'implementazione, generare app web React, backend Go + PostgreSQL e app mobile Flutter, e poi esportare il codice sorgente quando vuoi passare da esplorazione a un workflow di repo tradizionale. Snapshot e rollback sono particolarmente utili quando iteri aggressivamente e vuoi che "provare" sia a basso rischio.
I design doc non scompaiono in un workflow vibe coding—si riducono, diventano più specifici e si avvicinano al lavoro. Invece di un unico “grande documento” scritto a priori, la documentazione su cui fai affidamento viene prodotta continuamente: prompt che dichiarano intento, iterazioni che espongono la realtà e rifattorizzazioni che rendono il risultato comprensibile e duraturo.
Il prompting definisce l'intento. Un buon prompt funge da specifica eseguibile: vincoli, criteri di accettazione e regole “non rompere” dichiarate in linguaggio semplice.
L'iterazione trova la verità. Cicli piccoli (genera → esegui → ispeziona → aggiusta) sostituiscono la speculazione con il feedback. Quando qualcosa è poco chiaro, non lo si dibatte—lo si prova, si misura e si aggiorna il prompt o il codice.
La rifattorizzazione lo consolida. Quando la soluzione funziona, rifattorizza per rendere il design leggibile: nomi, confini, test e commenti che spiegano il “perché”. Questo diventa il riferimento a lungo termine più affidabile di un PDF obsoleto.
Per evitare la perdita di memoria, conserva alcuni artefatti compatti e ad alto segnale:
Adotta un template coerente per prompt/PR, rafforza i test prima di accelerare e mantieni i cambi piccoli abbastanza da essere revisionati in minuti—non giorni. Se vuoi una sequenza di rollout concreta, vedi /blog/a-practical-rollout-plan-for-your-team.
Un workflow vibe coding è un ciclo di sviluppo iterativo in cui esprimi l'intento in linguaggio naturale, generi un piccolo incremento (spesso con AI), lo esegui, osservi i risultati e lo affini.
Sostituisce la pianificazione lunga iniziale con feedback rapidi: prompt → implementa → testa → aggiusta.
Tendono a diventare rapidamente obsoleti non appena l'implementazione reale rivela vincoli (incoerenze API, edge case, limiti di performance, dettagli di integrazione).
In lavori ad alta velocità, i team spesso scansionano o ignorano documenti lunghi, quindi il costo è sostenuto senza benefici coerenti.
Includi quattro elementi:
Scrivilo in modo che qualcuno possa generare codice e verificarlo rapidamente.
Chiedilo esplicitamente prima di iniziare a scrivere codice:
Poi decidi quali assunzioni diventano vincoli, quali diventano test e quali richiedono input di product/design.
Scegli il percorso end-to-end più piccolo che attraversi ancora i confini reali (UI → API → dati → backend).
Esempio: per “ricerche salvate”, inizia con un filtro, un salvataggio e un recupero, poi espandi quando quella fetta si comporta correttamente.
Limita ogni ciclo a 30–90 minuti e richiedi un output concreto (un test che passa, uno schermo funzionante, un tempo di query misurato o una chiara evidenza UX).
Se non riesci a descrivere il passo successivo in 1–2 frasi, suddividi il lavoro.
Richiedi prima un piano, poi trasformalo in una micro-checklist:
Tratta ogni prompt come una fetta delle dimensioni di una PR che un revisore può comprendere senza riunione.
Dopo aver imparato abbastanza dall'iterazione per vedere i vincoli reali: cambi ripetuti nella stessa area, confusione nei confini, o bug causati da struttura poco chiara.
Usa la rifattorizzazione per rendere esplicite le intenzioni con nomi, moduli allineati al dominio e test che fissano il comportamento.
Conserva piccoli artefatti ad alto segnale:
Preferisci collegare internamente (es. ) invece di riscrivere continuamente lo stesso contesto.
Usa porte di qualità che girano a ogni iterazione:
Traccia anche bisogni non funzionali (performance, accessibilità, privacy/sicurezza) nella checklist della PR.
/docs/decisions.md