Il vibe coding è un modo veloce, orientato all'esperimento, per costruire con l'AI. Scopri come funziona giorno per giorno, in cosa differisce dall'ingegneria del software tradizionale e quando è la scelta giusta.
“Vibe coding” è costruire partendo dall'intento: cominci con quello che vuoi che accada, provi qualcosa velocemente e governi il risultato col senso e col feedback invece di progettare ogni dettaglio in anticipo. La “vibe” è il loop stretto: scrivi un po', esegui, reagisci, aggiusta—finché il prodotto non si comporta come te lo immaginavi.
Nel suo aspetto migliore, il vibe coding è sviluppo guidato da prompt con una mentalità da builder: descrivi il risultato, genera o scrivi una prima bozza, poi iteri basandoti su ciò che vedi. È meno “piano perfetto, poi esecuzione” e più “rendilo reale, poi modellalo”.
La codifica assistita dall'AI rende questo approccio più veloce perché può creare lo scaffolding, suggerire implementazioni e tradurre intenti vaghi in codice funzionante. Ma l'approccio esisteva anche prima degli strumenti di oggi—l'AI abbassa solo il costo di provare idee.
La capacità centrale resta umana: decidere cosa costruire dopo, capire quando qualcosa non va e mantenere il loop di iterazione e feedback onesto.
Se vuoi un esempio di workflow costruito attorno a questo loop, Koder.ai è essenzialmente “vibe coding come piattaforma”: descrivi l'app in chat, iteri su comportamenti e UI, e un sistema basato su agenti genera e aggiusta il progetto (web app in React, backend in Go/PostgreSQL e app mobile in Flutter). Il punto non è che uno strumento “sostituisce l'ingegneria”—è che comprime il tempo da idea → slice funzionante → rifinitura.
Il vibe coding si adatta alla cultura dei creator: le persone vogliono spedire piccoli esperimenti, prototipi e tool personali senza chiedere permessi. Tool accessibili—ambienti di sviluppo ospitati, template di app e copilots capaci—rendono la prototipazione rapida normale invece che “solo per esperti”.
Non è magia, e non è saltare il pensiero. Serve comunque definire l'ambito, testare e fare tradeoff. Il vibe coding non è nemmeno “assenza di struttura”: è scegliere la struttura minima necessaria per mantenere lo slancio mentre impari cosa deve essere il prodotto.
Nella pratica, il vibe coding somiglia meno a “pianificare un sistema” e più a “guidare un pair-programmer intelligente verso un risultato utile.” L'obiettivo è lo slancio: ottenere qualcosa che funzioni in fretta, poi stringerlo in cicli brevi.
Scegli un risultato piccolo e testabile che puoi completare in una seduta—qualcosa che produca un risultato visibile. Per esempio: “Una pagina dove posso aggiungere elementi a una lista e rimangono dopo il refresh.” Una thin vertical slice batte una checklist ampia perché mette in luce vincoli reali presto.
Prima di nominare file o discutere architettura, scrivi cosa dovrebbe fare la funzionalità in parole semplici: input, output, casi limite e cosa significa “fatto”. Questo diventa ancora l'ancora per i tuoi prompt e per la valutazione.
Chiedi all'AI di generare un'implementazione iniziale, poi aggiungi subito dei guardrail:
Non accetti il codice a occhi chiusi—modellizzi lo spazio di ricerca.
Esegui, rompi, aggiusta. Quando qualcosa fallisce, dai all'AI segnali concreti: messaggi d'errore, comportamento attuale vs atteso e i passi minimi per riprodurlo. Alterna tra tweak al prompt e piccole modifiche di codice così non perdi il controllo di cosa è cambiato.
Mantieni un “decision log” leggero mentre procedi: cosa hai provato, perché hai cambiato direzione e quali tradeoff hai accettato. Evita di ripetere vicoli ciechi e rende più semplice passare il progetto dopo—anche se la sessione è stata improvvisata.
Vibe coding e ingegneria tradizionale possono produrre output simili (una funzionalità funzionante, un'app distribuita), ma ottimizzano per cose diverse.
Il vibe coding è sbilanciato verso il movimento: prova un'idea, vedi il risultato, aggiusta in fretta. L'obiettivo è apprendimento e momentum. L'ingegneria tradizionale è orientata alla prevedibilità: assicurarsi che il lavoro sia stimabile, revisionabile, testabile e mantenibile nel tempo.
Questa differenza si vede presto: il vibe coding considera la prima versione come una sonda; l'ingegneria la considera l'inizio di un sistema.
In un workflow vibe, la “spec” è spesso un prompt più qualche esempio: “Rendi il checkout più semplice”, “Aggiungi un filtro così”, “Abbina il tono di questa pagina.” È conversazionale e flessibile.
L'ingegneria solitamente trasforma l'intento in requisiti, criteri di accettazione e ticket. Questa struttura facilita il coordinamento e la verifica—soprattutto quando più persone lavorano sulla stessa area.
Il vibe coding incoraggia esperimenti locali: script rapidi, componenti una tantum, minima burocrazia. L'ingegneria tradizionale spinge verso pattern condivisi e architetture così il sistema resta coerente mentre cresce.
Nessuno dei due è “più giusto”—servono invece a vincoli diversi.
Il vibe coding spesso si ferma a “gira e sembra giusto.” L'ingegneria pone domande in più: reggerà sotto carico? È testabile? Il trattamento degli errori è coerente? I casi limite sono coperti?
Il vibe coding è ottimizzato per il flusso individuale. L'ingegneria per il team: convenzioni, norme di code review, documentazione e una definizione condivisa di fatto così il progresso non dipende dal contesto di una singola persona.
Il vibe coding brilla quando l'obiettivo è velocità, apprendimento e momentum—non un'architettura perfetta dal giorno zero. Se usi la codifica assistita dall'AI come partner per prototipazione rapida e iterazione, queste sono le situazioni in cui lo sviluppo guidato da prompt paga di più.
Se ti serve una demo, un tool interno o una piccola funzionalità rapidamente, il vibe coding è difficile da battere. Puoi descrivere il risultato (“un dashboard che mostra le iscrizioni e gli errori di ieri”) e lasciare che il modello abbozzi la prima versione, poi rifinire col feedback. Utile quando il lavoro è autocontenuto e il rischio di rompere sistemi core è basso.
Quando i requisiti sono sfumati, l'ingegneria tradizionale può passare molto tempo a progettare scenari che poi non accadono. Il vibe coding ti fa costruire una thin slice, mostrarla agli utenti e imparare cosa conta. La “spec” diventa il risultato di cicli brevi di iterazione e feedback.
Una mentalità da builder spesso impara più velocemente facendo che leggendo. Il vibe coding può aiutarti a sbloccare framework sconosciuti: genera codice iniziale, suggerisce struttura di file e spiega errori. Impari i concetti in contesto, con qualcosa di tangibile sullo schermo.
Gli stakeholder non rispondono alle descrizioni astratte come rispondono a “prova questo”. Il vibe coding è ottimo per arrivare a un prototipo cliccabile—flow base, UI semplice, dati d'esempio—così le conversazioni sul prodotto diventano concrete.
Piccole automazioni (script di report, pulizia dati, helper, bot Slack semplici) sono ideali. Hanno bassa burocrazia, sono facili da testare e danno valore immediato—perfetti per essere accelerati dalla codifica assistita dall'AI.
Il filo comune: questi casi traggono vantaggio dalla velocità e dall'apprendimento. Quando il costo di essere un po' disordinati è basso, il vibe coding è la via più rapida per ottenere qualcosa di reale.
Il vibe coding è ottimo per esplorare “funzionerà questo?” L'ingegneria tradizionale vince quando la domanda diventa: “Questo continuerà a funzionare—in modo prevedibile, sicuro e con altre persone che dipendono da esso?”
Se la funzionalità coinvolge pagamenti, autenticazione, permessi o qualsiasi flusso critico per la sicurezza, la velocità raramente è il collo di bottiglia. La parte difficile è la correttezza sotto casi limite, scenari di attacco e guasti operativi.
Un'implementazione rapida assistita dall'AI può essere utile come schizzo, ma lo shipping richiede threat modeling attento, coding difensivo e review. In questi ambiti, “quasi giusto” è spesso equivalente a “sbagliato”.
Sistemi con requisiti di compliance o audit richiedono tracciabilità: chi ha cambiato cosa, perché e prove dei test. Analogamente, sistemi guidati dall'uptime richiedono monitoring, piani di rollback, capacity planning e playbook per gli incidenti.
Questi bisogni ti spingono verso:
Non appena più persone contribuiscono, convenzioni condivise e interfacce stabili diventano più importanti dello slancio individuale. Le pratiche ingegneristiche tradizionali—contratti API, versioning, norme di code review e pattern coerenti—riducendo i costi di coordinamento e prevengono rotture a sorpresa.
Per prodotti pensati per durare anni, la manutenibilità supera la velocità bruta. Ciò significa test che coprono comportamenti (non solo linee), moduli leggibili, naming coerente e un modello dati che non ti incastri.
Alcuni bug non si risolvono provando varianti finché qualcosa funziona. Sistemi distribuiti, regole di business complesse, colli di bottiglia di performance e problemi che “si manifestano solo in produzione” spesso richiedono comprensione profonda del dominio e indagine metodica—disciplina ingegneristica classica.
Il vibe coding sembra spontaneo dall'esterno: descrivi cosa vuoi, l'AI scrive codice e continui a spingerla finché funziona. Ma il vero differenziatore non è “essere bravi con l'AI”. È essere bravi a inquadrarre—trasformare un'idea vaga in un problema delimitato che il modello può risolvere senza indovinare.
Una buona sessione vibe inizia con una problem statement ridotta e una definizione chiara di “fatto”. Per esempio: “Converti un CSV di lead in una lista deduplicata per email, preservando il timestamp più recente” è risolvibile. “Pulire il mio funnel di lead” invita ambiguità.
Prima di chiedere codice, scrivi chiaramente cosa significa successo, cosa sei disposto a ignorare e cosa non deve rompersi.
Prompt utili sono come mini-spec:
Questo evita che l'AI inventi assunzioni che non intendevi.
Invece di “scrivi il codice”, prova: “Dammi 2–3 approcci, spiega i tradeoff e poi raccomandane uno.” Farai emergere le scelte presto (script veloce vs modulo riutilizzabile, validazione rigorosa vs permissiva) ed eviterai riscritture successive.
Richiedi test, dati d'esempio e modalità di fallimento. Prompt come “Quali input lo romperanno?” o “Aggiungi test per i casi limite e mostra output attesi” catturano spesso problemi prima dell'esecuzione.
Tratta ogni prompt come una piccola modifica con un unico obiettivo. Quando qualcosa non va, non ricominciare—stringi la spec, aggiungi un vincolo mancante e riesegui. Questo ritmo è la “vibe”, ma l'abilità è chiarezza disciplinata.
Il vibe coding va veloce—quindi l'obiettivo non è “architettura perfetta”, ma prevenire il tipo di casino che rende la prossima modifica il doppio più difficile. Un po' di struttura precoce mantiene lo slancio alto perché passi meno tempo a districare sorprese.
Inizia con una singola thin slice che funzioni end-to-end: un'azione utente che attraversa UI (se presente), logica e storage/API, anche se minimal. Questo crea una spina dorsale stabile su cui iterare. Quando aggiungi funzionalità, estendi qualcosa di reale—non ammucchi parti a metà.
Guardrail leggeri pagano subito:
Non è burocrazia pesante—è assicurazione che ti lascia sperimentare.
Mantieni il codice facile da leggere e rigenerare: funzioni piccole, nomi chiari e moduli evidenti (es., api/, services/, ui/). Se riesci a descrivere lo scopo di un file in una frase, stai facendo bene.
Scrivi il minimo indispensabile perché qualcuno possa eseguirlo senza di te:
Prima di inviare un link o aprire una PR, fai una checklist rapida: rimuovi codice morto, rinomina variabili confuse, aggiungi TODO dove hai scelto scorciatoie e verifica che la thin slice funzioni ancora. Cinque minuti spesso separano “bel prototipo” da “punto di partenza utilizzabile”.
Il vibe coding va veloce, quindi la qualità deve essere leggera, ripetibile e facile da applicare a metà flusso. L'obiettivo non è trasformare un prototipo in burocrazia—è catturare gli errori che ti costerebbero ore dopo.
Prima di fidarti, assicurati che il progetto parta in modo affidabile da uno stato pulito. Significa installazione fresca, passaggi di setup chiari e un comando che funziona.
Se non riesci a riprodurre il tuo risultato, non hai un prodotto—hai una macchina fortunata.
Non puntare alla copertura totale. Aggiungi i test che proteggono il core:
Questi test creano una rete di sicurezza per ulteriori iterazioni assistite dall'AI, dove una piccola refactor può cambiare silenziosamente il comportamento.
Il codice generato può essere inconsistente. Un formatter e un linter mantengono il codice leggibile senza dibattiti di team. Inoltre catturano errori comuni (variabili inutilizzate, import sbagliati) prima dello shipping.
Poni domande semplici:
È importante soprattutto quando l'AI suggerisce “fix rapidi” come accesso admin troppo ampio o dump di debug.
L'AI può riprodurre snippet riconoscibili. Se qualcosa sembra copiato (soprattutto blocchi grandi), sostituiscilo o verifica che provenga da una fonte permissiva. In caso di dubbio, mantieni il codice originale e documentalo.
Il vibe coding può sembrare casuale—prompt veloci, risultati veloci—ma dal momento in cui il codice tocca utenti reali, la responsabilità è tua. “L'AI l'ha scritto” non cambia chi è responsabile per sicurezza, correttezza, conformità legale o danni.
Tratta prompt, cronologia chat e snippet incollati come artefatti di produzione. Possono essere salvati, revisionati, esportati o condivisi accidentalmente.
Quando un assistente genera codice, spesso non sai a cosa assomiglia. Quell'incertezza conta.
Sii esplicito sulle fonti quando prendi spunti (documentazione, GitHub, Stack Overflow). Evita di copiare snippet di origine sconosciuta in un prodotto senza revisione. Una buona abitudine: aggiungi un commento breve con il riferimento quando adatti qualcosa intenzionalmente.
La logica generata dall'AI può codificare assunzioni: nomi, indirizzi, valute, genere, lingua, bisogni delle persone con disabilità. Testa con input e utenti diversi—soprattutto per flussi come onboarding, pagamenti, moderazione ed eleggibilità.
Il vibe coding è ottimo per prototipi rapidi, ma i prototipi possono sembrare finiti. Dì agli stakeholder cosa è reale e cosa è placeholder: hardening della sicurezza, monitoring, performance e revisione legale potrebbero non esserci ancora. Una riga nel README (“qualità demo”) può prevenire fraintendimenti costosi.
Un prototipo vibe-coded è ottimo per dimostrare un concetto, ma i team hanno bisogno di più di “gira sul mio laptop.” L'obiettivo è preservare la velocità guadagnata rendendo il lavoro leggibile, testabile e assegnabile.
Imballa il prototipo come se passassi un testimone, non una scatola misteriosa. Scrivi un breve “README per umani”: cosa fa la funzionalità, come eseguirla, cosa è mockato, cosa è hard-coded e quali parti sono sperimentali. Includi uno script demo rapido (passi + output atteso) così altri possono validare il comportamento in minuti.
Se hai costruito il prototipo su una piattaforma come Koder.ai, sfrutta le funzionalità pratiche di handoff: esporta il codice sorgente, cattura uno snapshot prima di cambi importanti e mantieni una semplice via di rollback così gli esperimenti iniziali non diventano irreversibili.
I tuoi prompt sono cronologia utile, ma i ticket hanno bisogno di chiarezza. Converti l'intento del prototipo in:
Se hai ancora la thread di prompt originale, incolla estratti chiave nel ticket come contesto—non come spec.
Nella produzione precoce, i reviewer dovrebbero dare priorità a:
Lo stile può venire dopo che i rischi sono sotto controllo.
“Fatto” tipicamente significa: obiettivi di affidabilità, monitoring/alert minimali, docs essenziali e una chiara strada di on-call/ownership. Se nessuno se ne occupa, è ancora un prototipo.
Refactor quando il design di base è valido ma è disordinato. Riscrivi quando la struttura del prototipo blocca test, performance o sicurezza. Una buona regola: se non riesci a spiegare l'architettura in poche frasi, fermati e riprogetta prima di aggiungere funzionalità.
Il vibe coding funziona con una generazione che ha imparato facendo: guarda un tutorial breve, prova subito e condivide i risultati. Quando un'idea può diventare una demo funzionante in un'ora, la distanza tra “ho un concetto” e “ho costruito qualcosa” si accorcia—e questo cambia chi si sente autorizzato a costruire.
Gli strumenti assistiti dall'AI rimuovono molta frizione iniziale: setup boilerplate, ansia da sintassi e il problema della pagina bianca. Non significa che i problemi difficili spariscano, ma significa che i principianti possono partire dagli outcome—un'app che gira, una funzionalità che funziona—and imparare i dettagli strada facendo.
Il vibe coding si adatta a cicli di iterazione stretti: prompt, esegui, modifica, ripeti. Ottieni segnali immediati dal prodotto stesso—si sente giusto, è utile, è confuso?—e quel ritmo rende l'apprendimento più giocoso e meno punitivo rispetto a settimane di pianificazione senza vedere niente.
Molti nuovi builder non mirano al “sistema perfetto” il primo giorno. Vogliono spedire piccoli tool, condividerli e iterare basandosi su reazioni reali. Il vibe coding supporta questo approccio perché è ottimizzato per lo slancio: puoi testare idee come esperimenti invece che impegnarti in una lunga build.
Invece di dover tradurre l'intento in istruzioni rigide fin da subito, puoi descrivere ciò che vuoi in linguaggio naturale, raffinarlo con lo strumento e guidare il risultato. Per molte persone questo somiglia più a un brainstorming che a “programmare”.
La competenza si sposta dal memorizzare API a prendere buone decisioni: cosa costruire dopo, cosa semplificare, cosa eliminare e quando l'output è “abbastanza buono” per l'obiettivo. Nel vibe coding, il gusto—assieme alla disponibilità a iterare—diventa un vantaggio tecnico reale.
Il vibe coding eccelle nella scoperta: trasformare un'idea vaga in qualcosa che puoi cliccare, testare e su cui reagire. L'ingegneria tradizionale eccelle nella durabilità: rendere quella cosa affidabile, comprensibile e sicura da cambiare. Il trucco non è scegliere uno dei due—è sapere quando cambiare modalità.
Esplora (vibe-first): abbozza la funzionalità con prompt veloci, accetta codice disordinato e ottimizza per l'apprendimento. Tieni una nota “parking lot” per cose saltate (auth, casi limite, gestione errori).
Valida (reality check): esegui l'app, prova input stupidi e conferma che il flusso core funzioni. Se non è meglio dell'alternativa, fermati presto—qui il vibe salva tempo.
Rinforza (passo ingegneristico): refactor in moduli chiari, aggiungi test attorno ai comportamenti più preziosi e rendi i fallimenti ovvi (buoni errori, default sicuri). Documenta assunzioni e tradeoff così il futuro te non indovina.
Mantieni (team-friendly): documenta come eseguirla, come deployarla e come cambiarla senza rompere tutto.
Se vuoi la velocità del vibe senza il caos, impara le basi del debugging, testing e igiene della sicurezza (validazione input, confini auth, gestione segreti). Questo basta per mantenere lo slancio evitando rotture evitabili.
Prossimi passi: migliora il tuo flusso di lavoro sui prompt consultando risorse su come scrivere prompt migliori per il coding, e se stai valutando strumenti o piani, guarda le pagine relative al pricing.
È un modo di costruire orientato all'intento: parti dal comportamento che vuoi ottenere, generi o scrivi una prima versione rapida e poi iteri in cicli stretti basandoti su ciò che vedi in esecuzione.
Una buona sessione vibe non è “niente regole”, ma piuttosto “feedback rapido + la giusta struttura per mantenere il controllo”.
No: l'AI rende il processo più veloce, ma il flusso (costruire una slice, testare, aggiustare) esisteva molto prima dei copiloti.
L'AI riduce principalmente il costo di provare idee, creando scaffolding, suggerendo implementazioni e aiutando nel debug—ma la decisione finale rimane umana.
Inizia con un risultato piccolo e testabile che puoi completare in una sessione.
Esempio: “Una pagina dove posso aggiungere elementi a una lista e rimangono dopo il refresh.” Questa thin slice mostra vincoli reali senza impegnarti in un'architettura ampia.
Scrivi una mini specifica in linguaggio naturale:
Usa questo come ancoraggio per i prompt e per valutare se il risultato è davvero corretto.
Fornisci segnali concreti:
Evita di ricominciare da zero; stringi un vincolo alla volta così vedi cosa è cambiato e perché.
Un registro delle decisioni evita che l'iterazione rapida diventi ripetizione di vicoli ciechi.
Mantienilo leggero—solo punti come:
Serve anche per facilitare il passaggio del progetto ad altri più avanti.
Il vibe coding ottimizza esplorazione e velocità; l'ingegneria tradizionale ottimizza prevedibilità, coordinazione e manutenzione a lungo termine.
In pratica significa:
Adatto per:
In tutte queste situazioni il costo di essere un po' disordinati è basso e la velocità di apprendimento conta.
Usa disciplina ingegneristica quando correttezza e sicurezza superano la velocità:
Una versione vibe può essere utile come schizzo, ma per andare in produzione servono review, test e threat modeling.
Usa controlli leggeri e ripetibili che non uccidano lo slancio:
Se vuoi una routine semplice: esplora → valida → rinforza → mantieni.
