Il vibe coding premia chi individua i bisogni degli utenti, testa in fretta e itera. Scopri perché l'istinto di prodotto batte la padronanza profonda del framework per ottenere risultati.
“Vibe coding” è un modo pratico di costruire dove ti muovi in fretta combinando l'intuito (la tua sensazione di ciò di cui gli utenti hanno bisogno) con strumenti moderni (assistenti AI, template, componenti pronti, servizi ospitati). Non parti da un piano perfetto: schizzi, provi, aggiusti e rilasci piccole parti per vedere cosa funziona davvero.
Vibe coding è:
La parte “vibe” non è casualità. È direzione. Segui un'ipotesi sul valore per l'utente e la testi con interazioni reali, non con solo dibattiti interni.
Questo non è un attacco alla disciplina ingegneristica.
Vibe coding non è:
Non è neppure una dichiarazione che l'esperienza dei framework sia inutile. Conoscere bene lo stack può essere una superpotenza. Il punto è che, per molti prodotti e esperimenti in fase iniziale, la conoscenza dei dettagli del framework raramente decide se agli utenti importa.
Vibe coding premia i builder che prendono ripetutamente scelte di prodotto forti: scegliere un utente chiaro, restringere il job-to-be-done, disegnare il flusso più semplice e imparare rapidamente dal feedback. Quando sai farlo, l'AI e gli strumenti moderni riducono la distanza tra “conosce ogni dettaglio del framework” e “può consegnare un'esperienza utile questa settimana”.
Il vibe coding rende il codice più economico da scrivere. La parte difficile è scegliere cosa costruire, per chi e come misurare il successo. Quando l'AI può scaffoldingare un'interfaccia, generare rotte CRUD e suggerire fix in pochi minuti, il collo di bottiglia passa da “Riusciamo a implementare questo?” a “È questa la cosa giusta da implementare?”.
I builder con forti istinti di prodotto si muovono più velocemente non perché digitano più in fretta, ma perché sprecano meno tempo. Fanno meno deviazioni sbagliate, pongono domande migliori all'inizio e riducono le idee a una versione testabile rapidamente.
Una chiara definizione del problema riduce il lavoro rifatto più di qualsiasi caratteristica del framework. Se riesci a descrivere:
…allora il codice che generi ha più probabilità di resistere alla prima settimana di feedback reale.
Senza quella chiarezza, rilascerai funzioni tecnicamente impressionanti che verranno riscritte—o rimosse—quando scopri cosa serviva davvero agli utenti.
Immagina un'app “study planner”.
Team A (framework-first) costruisce: account, calendari, notifiche, tag, integrazioni e una dashboard.
Team B (product-first) rilascia in due giorni: una singola schermata dove uno studente sceglie la data dell'esame, inserisce gli argomenti e ottiene una checklist giornaliera. Nessun account—solo un link condivisibile.
Team B riceve feedback immediato (“le checklist vanno bene, ma ho bisogno delle stime temporali”). Team A sta ancora cablando le pagine delle impostazioni.
Il vibe coding premia chi riesce a tagliare il perimetro senza tagliare il valore—perché è quello che trasforma il codice in progresso.
L'AI può scrivere molto codice “accettabile” rapidamente. Questo sposta il collo di bottiglia dal digitare al decidere cosa costruire, perché e cosa ignorare. I vincitori non sono quelli che conoscono ogni angolo di un framework—sono quelli i cui istinti di prodotto mantengono il lavoro orientato al valore reale per l'utente.
L'empatia è la capacità di immaginare la giornata di un utente e vedere dove il tuo prodotto aiuta (o dà fastidio). Nel vibe coding genererai molte opzioni di UI e feature rapidamente. L'empatia ti permette di scegliere quella che riduce confusione, passaggi e carico cognitivo—senza bisogno di un'architettura perfetta per iniziare.
Quando tutto è facile da generare, viene la tentazione di aggiungere tutto. La forte prioritizzazione significa scegliere il set più piccolo di feature che prova l'idea. Significa anche proteggere “una cosa” che il prodotto dovrebbe fare eccezionalmente bene.
La chiarezza si vede in enunciati di problema netti, flussi utente semplici e copy leggibile. Se non riesci a spiegare la feature in due frasi, il codice generato dall'AI probabilmente diventerà disordine generato dall'AI.
Il gusto non è solo estetica. È l'istinto di preferire la soluzione più semplice che sia comunque piacevole e “ovvia” per gli utenti—meno impostazioni, meno schermate, meno promesse di casi limite. Il gusto ti aiuta a dire “È abbastanza”, poi a rilascare.
Tagliare non significa abbassare gli standard; significa rimuovere il perimetro non essenziale preservando il beneficio principale. Qui i builder product-first prendono il sopravvento: la conoscenza profonda del framework può ottimizzare l'implementazione, ma questi istinti ottimizzano i risultati.
Qualche anno fa, conoscere un framework a fondo era un vero vantaggio competitivo. Potevi muoverti più velocemente perché avevi in testa i dettagli delle API, evitavi gli errori comuni e incastravi funzionalità senza fermarti a cercare. L'AI assistita e i template di alta qualità comprimono quel vantaggio.
Quando puoi chiedere a un assistente: “Come implemento l'auth middleware in Next.js?” o “Genera una schermata CRUD usando il pattern X”, il valore di memorizzare esattamente la superficie API cala. L'assistente può stendere lo scheletro, nominare i file e seguire convenzioni comuni.
I template vanno oltre: i progetti standard ora partono con routing, auth, form, componenti UI e deployment già cablati. Invece di spendere giorni ad assemblare lo “stack standard”, inizi al punto dove le decisioni di prodotto contano davvero.
Se vuoi una versione più end-to-end, piattaforme come Koder.ai spingono l'idea oltre: puoi descrivere un'app in chat, iterare su schermate e flussi e generare una base funzionante web/backend/mobile (es.: React frontend, Go + PostgreSQL backend, Flutter per mobile). Il punto non è lo stack specifico—è che il tempo di setup si comprime, quindi dominano le scelte di prodotto.
La maggior parte di ciò che rallenta i team non è scrivere un altro endpoint o configurare un plugin. È decidere:
L'AI rende il glue code più economico—connettere servizi, generare boilerplate, tradurre pattern tra librerie. Ma non può decidere in modo affidabile cosa valga la pena costruire, cosa tagliare o cosa significhi il successo. Quelle sono istinti di prodotto.
Le buone pratiche dei framework cambiano in fretta: nuovi router, nuovi pattern di data-fetching, nuovi strumenti consigliati. Nel frattempo, i bisogni degli utenti restano: chiarezza, velocità, affidabilità e un flusso che rispecchi il loro modo di pensare.
Per questo il vibe coding tende a premiare chi sa scegliere il problema giusto, semplificare la soluzione e iterare basandosi sull'uso reale—non solo chi sa recitare gli interni di un framework.
Il vibe coding funziona meglio quando tratti la costruzione come una serie di piccole scommesse, non come un grande progetto da completare. L'obiettivo non è “finire la codebase”. È ridurre l'incertezza—sull'utente, sul problema e sul valore—prima di investire mesi a lucidare la cosa sbagliata.
Un loop pratico di prodotto è:
Ipotesi → prototipo → test → impara → itera.
Questo loop premia gli istinti di prodotto perché ti costringe a prendere decisioni esplicite: cosa è essenziale, cosa è rumore e quale segnale cambierebbe idea.
La “code perfetta” in fase iniziale spesso ottimizza per problemi che non hai ancora: scala che non ti sei guadagnato, astrazioni che non capisci, casi limite che i tuoi utenti non incontreranno. Nel frattempo, il rischio più grande è spesso più semplice: stai costruendo la feature sbagliata o la presenti nel modo sbagliato.
I cicli brevi battono la padronanza profonda del framework perché danno priorità a:
Se il prototipo rivela che il valore core è reale, ti sei guadagnato il diritto di refactorare.
Non serve un rilascio completo per testare domanda o usabilità:
Lo scopo non è essere approssimativi—è essere deliberati: costruire il minimo necessario per imparare cosa costruire dopo.
Il vibe coding rende facile aggiungere “ancora una cosa” perché l'AI può generarla velocemente. Ma la velocità è inutile se non rilasci mai. I builder che vincono sono quelli che decidono, presto e spesso, cosa ignorare.
Rilasciare non significa digitare più veloce—significa proteggere la promessa centrale. Quando tagli il perimetro bene, il prodotto sembra focalizzato, non incompleto. Questo significa dire no a feature che sono:
MVP è la versione più piccola che funziona tecnicamente e dimostra l'idea. Potrebbe essere grezzo, ma risponde: Qualcuno lo userà?
MLP è la versione più piccola che risulta chiara e piacevole per l'utente target. Risponde: Qualcuno finirà il percorso e tornerà o lo raccomanderà?
Regola utile: l'MVP prova la domanda; l'MLP guadagna fiducia.
Quando decidi cosa rilasciare questa settimana, metti ogni voce in un bucket:
Must-have (rilascialo ora)
Nice-to-have (solo se avanza tempo)
Later (esplicitamente non ora)
Tagliare il perimetro non significa abbassare gli standard. Significa scegliere una promessa più piccola—e mantenerla.
Le persone non si innamorano della tua scelta di framework. Si innamorano del momento in cui ottenendo valore—velocemente. Nel vibe coding, dove l'AI può generare feature “funzionanti” rapidamente, il fattore determinante è se il tuo prodotto fa una promessa chiara e guida gli utenti verso quella prima vittoria.
Una promessa chiara risponde subito a tre domande: Cos'è? Per chi è? Cosa devo fare per primo? Se queste non sono ovvie, gli utenti abbandonano prima che le tue decisioni tecnologiche contino.
L'onboarding è semplicemente il percorso più breve dalla curiosità al risultato. Se la prima esperienza richiede leggere, indovinare o configurare, stai spendendo fiducia che non hai ancora guadagnato.
Anche un'app perfettamente ingegnerizzata perde quando il prodotto è confuso. Killer comuni:
Riduci l'attrito con alcune regole che si sommano:
Se non fai altro, rendi la prima azione di successo ovvia, veloce e ripetibile. Lì inizia lo slancio—ed è lì che il vibe coding ripaga davvero.
Il vibe coding abbassa la barriera per ottenere qualcosa che funziona, ma non cancella il valore della conoscenza del framework. Cambia dove quella conoscenza ripaga: meno nella memorizzazione di API, più nel fare i trade-off giusti al momento giusto.
Se il tuo obiettivo è rilasciare e imparare, scegli uno stack che sia:
Un default sensato spesso assomiglia a “frontend popolare + backend noioso + database gestito + auth ospitato”, non perché sia di moda, ma perché minimizza il tempo speso a combattere l'infrastruttura invece di validare il valore.
Il fallimento più comune non è “il framework non scala”. È il cambio continuo di strumenti: riscrivere perché una libreria nuova sembra più pulita o inseguire metriche di performance prima che gli utenti se ne lamentino.
La prematura ottimizzazione si manifesta come:
Se una soluzione temporanea è un po' rozza ma sicura e reversibile, spesso è la scelta giusta mentre impari cosa vogliono gli utenti.
La conoscenza profonda del framework diventa preziosa quando emergono problemi che l'AI non può risolvere con snippet generici:
Regola pratica: usa l'AI e pattern semplici per arrivare a “funziona”, poi investi nella profondità del framework solo quando metriche, ticket di supporto o churn lo richiedono.
Il vibe coding sembra magico: descrivi quello che vuoi, l'AI riempie i buchi e qualcosa funziona in fretta. Il rischio è che la velocità possa nascondere se stai rilasciando segnale o rumore.
Una trappola è rilasciare feature facili da generare ma difficili da giustificare. Finisci per lucidare micro-interazioni, aggiungere impostazioni o ricostruire UI perché è divertente—mentre il problema reale dell'utente resta non testato.
Un'altra è costruire solo per te. Se l'unico feedback è il tuo entusiasmo, ottimizzerai per ciò che impressiona (o è nuovo) invece che per ciò che è utile. Il risultato è un prodotto che demo bene ma non fidelizza.
Una terza è “non ascoltare” in modo sottile: raccogliere feedback e poi agire solo sui commenti che confermano l'idea originale. Questo non è iterazione—è conferma.
L'AI può scaffoldingare schermate velocemente, ma i fondamentali rimangono:
Se questi aspetti vengono trascurati, gli early user non solo abbandonano; perdono fiducia.
Definisci una metrica di successo per iterazione (es.: “3 utenti completano l'onboarding senza aiuto”). Tieni un changelog leggero così puoi collegare cambiamenti agli esiti.
Soprattutto: testa con utenti reali presto. Anche cinque brevi sessioni fanno emergere problemi che nessun prompt catturerà—copy confuso, stati mancanti e flussi che non corrispondono al modo in cui le persone pensano.
Il vibe coding funziona meglio se tratti la costruzione come una serie di piccole scommesse di prodotto, non come una ricerca dell'architettura perfetta. Ecco un workflow che ti mantiene concentrato su valore, apprendimento e rilascio.
Inizia rendendo il target dolorosamente specifico: “designer freelance che inviano 5–10 fatture/settimana” batte “piccole imprese”. Poi scegli un problema osservabile e descrivibile in una frase.
Infine, definisci un singolo outcome misurabile in due settimane (es.: “creare e inviare una fattura in meno di 2 minuti” o “ridurre i follow-up mancati da 5/settimana a 1/settimana”). Se non puoi misurarlo, non puoi imparare.
Il tuo “fatto” dovrebbe essere visibile all'utente, non tecnico:
Tutto il resto va in “dopo”.
Pianifica la versione più piccola che puoi rilasciare, poi limita il tempo:
Se usi uno strumento di build guidato da chat (per esempio, Koder.ai), è proprio qui che brilla: puoi iterare sui flussi in “modalità pianificazione”, salvare ciò che funziona e tornare indietro rapidamente se un esperimento peggiora il prodotto. Questo mantiene il loop veloce senza perdere disciplina.
Usa una lista di issue (GitHub Issues, Linear o un singolo documento), blocca 60–90 minuti al giorno per lavoro ininterrotto e programma 20 minuti settimanali di call con utenti. In ogni chiamata, osserva qualcuno tentare il compito core e annota dove esita—quei momenti sono la tua roadmap.
Il vibe coding può generare feature velocemente, ma la velocità aiuta solo se sai cosa funziona. Le metriche sono il modo per sostituire “Sento che gli utenti vogliono questo” con la prova.
Alcuni segnali rimangono utili across prodotti:
Indicatori anticipatori predicono i risultati prima. Esempio: “% di utenti che finiscono l'onboarding” spesso predice la retention.
Indicatori ritardati confermano i risultati più tardi. Esempio: “retention a 30 giorni” o “fatturato mensile”. Utili, ma lenti.
Quando rilasci una feature, collegala a una metrica.
Se l'activation è bassa, migliora onboarding, default e prima esperienza prima di aggiungere feature.
Se l'activation è buona ma la retention è debole, concentrati sul valore ripetuto: promemoria, stato salvato, template o un “passo successivo” più chiaro.
Se la retention è solida ma il fatturato è piatto, modifica il packaging: limiti dei piani, chiarezza della pagina prezzi o una feature a valore più alto.
Quello è l'istinto di prodotto in azione: costruisci, misura, impara—poi itera dove i numeri indicano.
Il vibe coding è un moltiplicatore di velocità—ma solo quando lo guidi con istinti di prodotto. La profondità del framework aiuta ancora, ma di solito è un attore di supporto: i vincitori sono i builder che sanno scegliere il problema giusto, plasmare una promessa chiara e imparare rapidamente dagli utenti reali.
Usala per individuare ciò che già si somma—e cosa serve attenzione:
Se i tuoi punteggi più bassi sono in disciplina del perimetro o velocità di feedback, non “studiare più framework.” Stringi il tuo loop.
Scegli una scommessa di prodotto che puoi testare questa settimana:
Tieni un diario delle tue “ripetizioni di intuito”: le ipotesi fatte, cosa hanno fatto gli utenti, cosa hai cambiato. Col tempo questo si somma—più velocemente che memorizzare un'altra API di framework.
Se condividi le tue lezioni pubblicamente, alcune piattaforme (inclusa Koder.ai) offrono programmi per guadagnare crediti per contenuti e referral—un incentivo in più a documentare il loop mentre costruisci.
Il vibe coding è un modo rapido e iterativo di costruire in cui combini l'intuito di prodotto con strumenti moderni (assistenti AI, template, servizi ospitati) per rilasciare piccoli pezzi funzionanti e imparare dall'interazione reale.
È sperimentazione guidata — non "arrangiarsi".
No. Serve comunque un obiettivo, vincoli e un piano approssimativo di cosa significa “fatto”.
La differenza è che eviti di sovrapianificare i dettagli prima di aver validato che agli utenti importa.
Non è "codice di bassa qualità". Hai comunque bisogno di correttezza di base, sicurezza e affidabilità—soprattutto per auth, permessi e gestione dati.
Il vibe coding riguarda rimandare lucidature non essenziali e architetture premature, non saltare i fondamenti.
Perché l'AI rende l'implementazione “accettabile” più economica, il collo di bottiglia si sposta sul decidere cosa costruire: per chi, quale risultato conta e cosa ignorare.
I builder con forte intuito di prodotto sprecano meno cicli su feature che non superano il primo contatto con gli utenti.
Prova questa rapida definizione:
Se non riesci a scriverli in poche righe, il codice generato rischia di diventare disordine o lavoro da rifare.
Dai priorità per ottenere un momento utente reale e veloce:
Un perimetro ristretto che riceve feedback batte un perimetro ampio che ritarda l'apprendimento.
L'MVP è la versione minima che dimostra che l'idea funziona.\n\nL'MLP (Minimum Lovable Product) è la versione minima che risulta chiara e soddisfacente a sufficienza da far completare il percorso e far tornare o raccomandare l'utente.
Regola pratica: l'MVP prova la domanda; l'MLP guadagna fiducia.
Un ciclo breve è:
Tieni ogni iterazione legata a un segnale osservabile (es.: “3 utenti completano l'onboarding senza aiuto”) così impari, non solo aggiungere feature.
La profondità del framework conta quando emergono vincoli che l'AI non risolve con snippet generici, ad esempio:
Usa l'AI per arrivare a “funziona”, poi investi nella conoscenza profonda quando metriche o incidenti lo richiedono.
Monitora poche metriche che riflettono valore reale:
Collega ogni cambiamento a una metrica così la roadmap segue le prove, non le sensazioni.
