Scopri come il vibe coding trasforma la scrittura del codice in un dialogo: come cambiano ruoli, workflow e controlli di qualità, più modi pratici per mantenere il controllo.
“Vibe coding” è un'idea semplice: invece di costruire software scrivendo ogni riga da solo, lo costruisci attraverso una conversazione continua con un'IA che propone codice, spiega i compromessi e itera con te.
Tu dirigi con un intento ("fai caricare questa pagina più velocemente", "aggiungi l'accesso", "rispetta questa forma API"), e l'IA risponde con cambiamenti concreti che puoi eseguire, ispezionare e rivedere.
I workflow tradizionali spesso sono: scrivi una specifica dettagliata → dividi in task → implementa → testa → rivedi. Funziona, ma presuppone che tu riesca a prevedere il design giusto in anticipo e che scrivere codice sia il collo di bottiglia principale.
Il vibe coding sposta l'enfasi in: descrivi l'obiettivo → ottieni un'implementazione di massima → reagisci a ciò che vedi → affina a piccoli passi. La “specifica” non è un documento enorme: è un dialogo in evoluzione affiancato da output funzionante.
Tre forze stanno guidando questo cambiamento:
Il vibe coding dà il meglio quando stai esplorando, prototipando, integrando pattern comuni o rifinendo funzionalità con micro-iterazioni rapide. Può fuorviare se tratti l'output dell'IA come “corretto per default”, soprattutto su sicurezza, prestazioni e regole di business sottili.
La mentalità utile è: l'IA è un collaboratore veloce, non un'autorità. Sei ancora tu responsabile della chiarezza, dei vincoli e di decidere cosa significa “fatto”.
Le specifiche tradizionali sono progettate per eliminare l'ambiguità prima che qualcuno scriva codice. Cercano di fissare le decisioni presto: campi esatti, stati esatti, casi limite esatti. Questo può essere utile—ma presuppone anche che tu sappia già cosa vuoi.
Il vibe coding capovolge la sequenza. Invece di considerare l'incertezza come un fallimento, la tratti come materiale per l'esplorazione. Parti dall'intento e lasci che la conversazione faccia emergere le parti mancanti: vincoli, compromessi e momenti del tipo “oh, non ci avevamo pensato”.
Una specifica dice: “Ecco il sistema.” Una conversazione chiede: “Cosa deve fare il sistema quando succede questo?” Questo approccio basato sulla domanda rende più facile scoprire requisiti che non sarebbero mai emersi in un documento—come quanto severa debba essere la validazione, cosa debba dire un messaggio d'errore, o cosa fare quando un'email è già in uso.
Quando l'IA può redigere un'implementazione in pochi minuti, l'obiettivo della prima passata cambia. Non cerchi di produrre un piano definitivo: cerchi qualcosa di testabile: una thin slice su cui puoi cliccare, eseguire o simulare. Il feedback da quel prototipo diventa i requisiti reali.
Il progresso non è più “abbiamo finito la specifica.” È “l'abbiamo eseguito, abbiamo visto il comportamento e lo abbiamo aggiustato.” La conversazione produce codice, il codice produce evidenze e le evidenze guidano il prompt successivo.
Invece di scrivere un PRD completo, puoi chiedere:
Questo trasforma un desiderio vago in passi concreti—senza fingere che tu sapessi già ogni dettaglio. Il risultato è meno burocrazia iniziale e più apprendimento pratico, con umani che guidano le decisioni ad ogni iterazione.
Il vibe coding non sostituisce il “developer” quanto rende il lavoro simile a cappelli distinti che indossi—talvolta nella stessa ora. Dare un nome a questi ruoli aiuta i team a restare intenzionali su chi decide cosa e impedisce all'IA di diventare silenziosamente il decisore.
Il Director definisce cosa stai costruendo e cosa significa “buono”. Non sono solo feature—sono confini e preferenze:
Quando agisci come Director, non chiedi all'IA la risposta definitiva. Chiedi opzioni che rispettino i tuoi vincoli, poi scegli.
L'Editor trasforma l'output dell'IA in un prodotto coerente. Qui il giudizio umano conta di più: consistenza, casi limite, naming, chiarezza e se il codice rispecchia davvero l'intento.
Una mentalità utile: tratta i suggerimenti dell'IA come una bozza fatta da un junior veloce. Devi comunque verificare le assunzioni, chiederti “cosa abbiamo dimenticato?” e assicurarti che si integri con il resto del sistema.
Il ruolo dell'Implementer è dove l'IA brilla: generare boilerplate, collegare endpoint, scrivere test, tradurre tra linguaggi o proporre rapidamente più approcci.
Il miglior valore dell'IA è velocità e ampiezza—proporre pattern, colmare gap e fare lavoro ripetitivo mentre tu tieni il volante.
Anche se l'IA ha scritto l'80% delle righe, gli umani possiedono i risultati: correttezza, sicurezza, privacy e impatto sull'utente. Rendi questo esplicito nel workflow—chi approva i cambi, chi revisiona, chi pubblica.
Per mantenere sana la collaborazione:
L'obiettivo è una conversazione in cui l'IA produce possibilità—e tu fornisci direzione, standard e giudizio finale.
Il vibe coding sposta l'unità di lavoro predefinita da “terminare la feature” a “dimostrare il prossimo piccolo passo.” Invece di scrivere un grande prompt che tenta di prevedere ogni caso limite, iteri in cicli stretti: chiedi, genera, testa, aggiusta.
Una regola utile è spostarsi da richieste ampie a incrementi piccoli e testabili. Chiedi per una singola funzione, un singolo endpoint o uno stato UI—non per l'intero modulo. Poi eseguilo, leggilo e decidi cosa cambiare.
Questo ti mantiene vicino alla realtà: test falliti, errori di compilazione reali e problemi UX concreti sono guida migliore del ragionamento ipotetico.
Le micro-iterazioni funzionano meglio con un ritmo stabile:
Se salti la fase di pianificazione, l'IA potrebbe produrre codice plausibile che si allontana dal tuo intento.
Prima di scrivere codice, chiedi all'IA di riformulare requisiti e assunzioni con parole sue. Questo mette in evidenza i gap precocemente: “Trattiamo le stringhe vuote come mancanti?” “È sincrono o asincrono?” “Qual è il formato d'errore?” Puoi correggere la rotta in un messaggio invece di scoprire discrepanze dopo.
Poiché le decisioni avvengono via dialogo, mantieni un changelog leggero: cosa hai cambiato, perché e cosa hai rimandato. Può essere una breve sezione nella descrizione del PR o un semplice file note. Il vantaggio è chiarezza—soprattutto quando rivedi la feature una settimana dopo o la passi a qualcun altro.
Se usi una piattaforma di vibe-coding come Koder.ai, funzionalità come planning mode, snapshots e rollback possono rendere queste micro-iterazioni più sicure: puoi esplorare rapidamente, salvare stati funzionanti e annullare esperimenti senza perdere slancio.
Il vibe coding funziona meglio quando i prompt suonano meno come “scrivimi una funzione” e più come “aiutami a prendere una buona decisione di prodotto.” La skill nascosta non è la frase ad effetto—è essere espliciti su cosa significa successo.
Comincia descrivendo la situazione in cui il codice vivrà: obiettivi, utenti, vincoli e non-obiettivi. Questo impedisce al modello di riempire i vuoti con assunzioni che tu non hai scelto.
Per esempio:
Prima di impegnarti su un'implementazione, richiedi più approcci con pro/contro. Non stai solo generando codice—stai scegliendo compromessi (velocità vs manutenibilità, accuratezza vs complessità, coerenza vs novità).
Un pattern di prompt utile:
“Dammi 3 approcci. Per ognuno: come funziona, benefici, rischi, cosa dovrei verificare. Poi raccomanda uno basato sui miei vincoli.”
L'IA può produrre output convincente per il percorso felice. Controbilancia chiedendole un'auto-verifica con una checklist: casi limite, stati d'errore, accessibilità e prestazioni. Questo trasforma il prompting in una QA leggera di prodotto.
Chiedi prima esempi minimi, poi espandi. Parti da una thin slice che puoi eseguire e comprendere, poi itera: MVP → validazione → rifinitura. Questo ti mantiene in controllo e rende più economico scoprire errori presto.
Quando un'IA propone codice, sembra meno “scrivere” e più “accettare o rifiutare” opzioni. Questo è il motivo per cui il controllo qualità è cruciale: il codice suggerito può essere plausibile, veloce e sottilmente sbagliato.
Il codice generato dovrebbe essere gestito come una prima passata da un collega che ha lavorato in fretta e non ha eseguito nulla. Presponi che richieda modifiche, verifiche e allineamento con le tue convenzioni prima di guadagnarsi un posto nel codebase.
Esegui la tua checklist di revisione abituale, anche se il cambiamento è piccolo:
Se il codice è difficile da leggere, è difficile da fidarsi—e più difficile da mantenere.
Prima di fare il merge, chiedi una spiegazione in linguaggio naturale di cosa fa il codice, le assunzioni chiave e gli edge case che potrebbe non coprire. Se la spiegazione è vaga o evita dettagli, rallenta e semplifica.
Richiedi all'IA di proporre test che provino il comportamento, non solo l'intento:
Anche test leggeri forzano chiarezza. Se non puoi testarlo, non lo controlli davvero.
Accetta il codice suggerito solo quando puoi (1) spiegarlo, (2) eseguirlo e (3) verificarlo con test o controlli riproducibili. La velocità è ottima—finché non si porta in produzione l'incertezza.
Il vibe coding dà il meglio quando esplori, prototipi o iteri su pattern ben compresi. Si rompe quando l'IA inizia a “aiutare” riempiendo vuoti di cui non ti eri accorto.
I suggerimenti dell'IA spesso contengono ipotesi non dichiarate: quale DB usi, come funziona l'auth, cosa significa “utente attivo” o quale gestione degli errori è accettabile. Queste assunzioni possono essere abbastanza sottili da sembrare ragionevoli in un diff—ma sbagliate per il tuo prodotto.
Un indizio pratico: se il codice introduce concetti nuovi che non hai menzionato (una cache, una queue, una libreria specifica), trattalo come un'ipotesi, non come una risposta.
I modelli possono inventare API, flag o metodi interi che non esistono—soprattutto con framework in rapido movimento. Il tono persuasivo può ingannare il team nel rilasciare finzione.
Come individuarlo velocemente:
Un'IA può ottimizzare per soddisfare i test mentre manca i bisogni reali: accessibilità, latenza, casi limite o regole di business. Passare i test può solo dimostrare che hai testato la cosa giusta.
Se ti ritrovi a scrivere sempre più test per giustificare un approccio dubbio, fermati e riscrivi l'outcome utente in parole semplici prima di proseguire.
Smetti di fare prompt e consulta doc ufficiali (o un esperto umano) quando:
Il vibe coding è una conversazione veloce, ma alcune decisioni richiedono risposte referenziate—non congetture fluenti.
Il vibe coding sposta molte riflessioni nella finestra di chat. È utile—ma facilita anche l'incollare cose che normalmente non pubblicheresti.
Una regola semplice aiuta: tratta ogni prompt come se potesse essere registrato, revisionato o trapelato. Anche se lo strumento promette privacy, le abitudini dovrebbero assumere “condivisibile per errore”.
Alcune informazioni sono un netto “no” nei prompt, screenshot o log copiati:
Se non sei sicuro, assumi che sia sensibile e rimuovilo.
Puoi comunque ottenere aiuto senza esporre dati reali. Sostituisci i valori sensibili con segnaposto coerenti così il modello può ragionare sulla struttura.
Usa pattern come:
API_KEY=REDACTED\n- user_email=<EMAIL>\n- customer_id=<UUID>\n- s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>Quando condividi log, rimuovi header, query string e payload. Quando condividi codice, rimuovi credenziali e config d'ambiente e conserva solo lo snippet minimo per riprodurre il problema.
I suggerimenti dell'IA possono includere codice che somiglia a esempi pubblici. Tratta tutto ciò che non hai scritto come potenzialmente “preso in prestito.” Linee guida pratiche:
Mantienila breve in modo che la seguano:
Una pagina è sufficiente. L'obiettivo è mantenere il vibe coding veloce—senza trasformare la velocità in rischio.
Il vibe coding funziona meglio quando l'umano resta "al posto di guida" e l'IA è trattata come un assistente veloce e loquace. La differenza raramente è il modello—sono le abitudini di comunicazione che prevengono derive, assunzioni silenziose e aumento involontario dello scope.
Tratta ogni chat o sessione come un mini-progetto. Inizia con un obiettivo chiaro e un confine. Se l'obiettivo cambia, apri un nuovo thread così il contesto non si sfuma.
Per esempio: “Aggiungi validazione client-side al form di signup—nessuna modifica backend.” Quella frase ti dà una condizione di successo pulita e una linea di stop.
Dopo ogni passo significativo—scelta di un approccio, aggiornamento di un componente, cambio di una dipendenza—scrivi un riassunto di due-quattro righe. Questo fissa l'intento e rende più difficile che la conversazione vaghi.
Un riassunto semplice dovrebbe rispondere a:
Prima del merge (o anche prima di cambiare task), richiedi un recap strutturato. È un meccanismo di controllo: costringe l'IA a mettere in luce assunzioni nascoste e ti dà una checklist da verificare.
Chiedi per esempio:
Se un suggerimento IA ha influenzato il codice, tieni il “perché” vicino al “cosa”. Conserva prompt chiave e output insieme a PR o ticket così i revisori possono capire l'intento e riprodurre il ragionamento in seguito.
Un template leggero da incollare nella descrizione del PR:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Questi pattern non rallentano il lavoro—prevengono il rifacimento mantenendo la conversazione verificabile, revisionabile e chiaramente di proprietà umana.
Il vibe coding sposta l'apprendimento da “studia prima, costruisci dopo” a “costruisci e poi studia ciò che è appena successo.” Questo può essere una superpotenza—o una trappola—a seconda di come i team impostano le aspettative.
Per i junior, il vantaggio maggiore è la velocità di feedback. Invece di attendere un ciclo di revisione per imparare che un approccio è sbagliato, possono chiedere esempi, alternative e spiegazioni in linguaggio semplice sul posto.
Un buon uso è: generare uno snippet piccolo, chiedere perché funziona, poi riscriverlo con parole loro e in codice proprio. Il rischio è saltare quell'ultimo passo e trattare i suggerimenti come magia. I team possono incoraggiare l'apprendimento richiedendo una breve nota “cosa ho cambiato e perché” nelle PR.
Gli ingegneri senior beneficiano più di boilerplate e ricerca di opzioni. L'IA può rapidamente strutturare test, collegare glue code o proporre più design da confrontare. Questo libera i senior per concentrarsi su architettura, edge case e coaching.
Il mentoring diventa anche più editoriale: rivedere le domande poste dai junior, le assunzioni nei prompt e i compromessi scelti—piuttosto che solo il codice finale.
Se le persone smettono di leggere i diff perché “probabilmente il modello ha fatto bene”, la qualità delle revisioni cala e la comprensione si assottiglia. Col tempo, il debugging rallenta perché pochi possono ragionare dai principi di base.
Una norma sana è semplice: l'IA accelera l'apprendimento, non sostituisce la comprensione. Se qualcuno non riesce a spiegare un cambiamento, non viene rilasciato—qualunque sia la pulizia dell'output.
Il vibe coding può sembrare produttivo anche quando crea rischi silenziosi: intento poco chiaro, test superficiali o cambi che "sembrano a posto" ma non lo sono. Misurare il successo significa scegliere segnali che premiano correttezza e chiarezza—non solo velocità.
Prima di chiedere una soluzione, scrivi cosa significa “fatto” in termini quotidiani. Questo mantiene la conversazione ancorata agli outcome invece che a dettagli implementativi.
Esempi di criteri di accettazione:
Se non riesci a descrivere il successo senza citare classi, framework o funzioni, probabilmente non sei pronto a delegare suggerimenti di codice.
Quando il codice è suggerito anziché scritto riga per riga, i controlli automatici diventano la prima linea di verità. Un buon workflow di vibe coding aumenta costantemente la percentuale di cambi che passano i controlli al primo o secondo micro-iterazione.
Controlli comuni su cui fare affidamento:
Se questi strumenti mancano, le metriche di successo saranno solo sensazioni—e non reggeranno nel tempo.
Indicatori utili di progresso si vedono nelle abitudini del team e nella stabilità in produzione:
Se le PR diventano più grandi, difficili da rivedere o piene di “misteri”, il processo sta peggiorando.
Definisci categorie che richiedono sempre approvazione umana esplicita: auth, pagamenti, cancellazione dati, permessi, impostazioni di sicurezza e logica core di business. L'IA può proporre; una persona deve confermare intento e rischio.
Il “buono” nella pratica significa che il team rilascia più velocemente e dorme meglio—perché la qualità è misurata continuamente, non data per scontata.
Il vibe coding funziona meglio quando lo tratti come un processo leggero di produzione, non come una chat che “in qualche modo” diventa software. L'obiettivo è mantenere la conversazione concreta: scope piccolo, criteri di successo chiari e verifica rapida.
Scegli un progetto che puoi finire in un giorno o due: un piccolo tool CLI, un widget dashboard interno o uno script che pulisce un CSV.
Scrivi una definizione di done che includa risultati osservabili (output, casi d'errore e limiti di prestazione). Esempio: “Parsa 10k righe in meno di 2 secondi, rifiuta righe malformate, produce un JSON di riepilogo e include 5 test.”
Una struttura ripetibile riduce le derive e facilita le revisioni.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Se vuoi una guida più approfondita alla struttura del prompt, tieni una pagina di riferimento per il team (es. /blog/prompting-for-code).
Usala dopo ogni iterazione:
Chiedi il prossimo cambiamento più piccolo possibile (una funzione, un endpoint, una refactor). Dopo ogni passo, esegui i test, leggi i diff e solo allora richiedi l'iterazione successiva. Se il cambiamento cresce, fai una pausa e ristabilisci i vincoli prima di continuare.
Se vuoi rendere questo workflow ripetibile nel team, aiuta usare tooling che incorpori guardrail: Koder.ai, ad esempio, abbina la costruzione guidata da chat a un flusso di pianificazione strutturato e funzionalità pratiche di delivery come l'export sorgente e il deploy/hosting—così la “conversazione” resta collegata a software eseguibile invece di diventare un ammasso di snippet.
"Vibe coding" significa costruire software attraverso una conversazione iterativa con un'IA: descrivi intenti e vincoli, l'IA redige codice e spiega i compromessi, e tu esegui/ispezioni/testi il risultato prima di chiedere il prossimo piccolo cambiamento.
Una definizione pratica è: prompt → codice → verifica → perfezionamento, ripetuta in cicli stretti.
Una specifica cerca di eliminare l'ambiguità in anticipo; il vibe coding usa l'ambiguità per scoprire requisiti vedendo rapidamente un output funzionante.
Usa il vibe coding quando ti serve esplorazione rapida (flussi UI, integrazioni, pattern comuni). Usa specifiche quando il costo di sbagliare è alto (pagamenti, permessi, conformità) o quando più team necessitano di un contratto stabile.
Inizia con:
Poi chiedi all'IA di prima di generare codice; correggi immediatamente eventuali derive.
Mantieni ogni iterazione piccola e testabile:
Evita prompt del tipo "costruisci l'intera feature" finché non hai validato la thin slice.
Usa tre “cappelli”:
Anche se l'IA scrive la maggior parte delle righe, gli umani mantengono la responsabilità di correttezza e rischi.
Chiedi:
Se non riesci a spiegare il percorso del codice end-to-end dopo una o due iterazioni, semplifica l'approccio o consulta le doc.
Usa una regola di accettazione rapida:
Praticamente: richiedi almeno un controllo automatico (unit/integration test, typecheck, o lint) per ogni cambiamento significativo e verifica API sconosciute contro la documentazione ufficiale.
I modi più comuni in cui il vibe coding fallisce includono:
Tratta aggiunte sorprendenti (dipendenze nuove, cache, code) come ipotesi e richiedi giustificazione più verifica.
Non inviare:
Usa segnaposto come API_KEY=REDACTED e condividi solo lo snippet/log minimo necessario dopo aver rimosso header e payload sensibili.
Monitora segnali che premiano correttezza e chiarezza, non solo velocità:
Aggiungi un sign-off umano per aree ad alto impatto (auth, pagamenti, permessi, cancellazioni dati), anche se l'IA ha redatto il codice.