Il vibe-coding unisce prompt AI e iterazioni rapide per rilasciare funzionalità più velocemente. Scopri cos'è, dove funziona, i rischi e come i team possono usarlo in sicurezza.
“Vibe-coding” è un nome informale per descrivere la costruzione di software descrivendo quello che vuoi in linguaggio naturale e poi lasciando a uno strumento di codifica AI il compito di generare la maggior parte del codice mentre tu ne guidi la direzione. Invece di partire da un design dettagliato e digitare ogni riga da solo, si itera: chiedi una funzionalità, la esegui, reagisci a ciò che vedi e affini il prompt finché l'app non si comporta come intendevi.
Non è “nessuna programmazione”. Prendi ancora decisioni, fai debugging, testi e modelli il prodotto. La differenza è dove concentri lo sforzo: più tempo su intenzione (cosa deve succedere) e verifica (è successo in modo sicuro e corretto), meno tempo a scrivere boilerplate o cercare pattern.
Sviluppatori e founder hanno iniziato a usare “vibe-coding” in modo un po' scherzoso per descrivere una nuova realtà: puoi passare dall'idea a un prototipo funzionante in ore—talvolta minuti—collaborando con un LLM. Quella velocità dà la sensazione di “programmare a sensazione”, aggiustando l'output finché non corrisponde alla visione del prodotto.
È in tendenza perché cattura un vero cambiamento culturale:
Questo articolo scompone il vibe-coding in termini pratici e non iperbolici: cosa c'è di nuovo, dove è veramente più veloce e dove può creare problemi ai team in seguito. Vedremo un workflow semplice da copiare, gli strumenti comuni e i guardrail che impediscono che la velocità si trasformi in codice disordinato, problemi di sicurezza o costi a sorpresa. Copriremo anche abitudini di prompting, norme di revisione e le considerazioni base su privacy e legali che i team dovrebbero avere dal giorno uno.
Il lavoro software tradizionale spesso inizia con una spec: requisiti, casi limite, criteri di accettazione, poi ticket e infine codice che cerca di rispettare il piano. Il vibe-coding inverte spesso questa sequenza per molte attività. Si parte esplorando una soluzione—spesso in conversazione con un'AI—poi si stringono i requisiti dopo aver visto qualcosa in esecuzione.
In un approccio spec-first, la “forma” del progetto è decisa presto: architettura, modelli dati, contratti API e una chiara definizione di done. Il vibe-coding tipicamente comincia con una bozza eseguibile: una UI grezza, un endpoint funzionante, uno script che dimostra l'idea. La spec è ancora importante, ma spesso viene scritta dopo la prima implementazione, basandosi su ciò che hai imparato.
Invece di iniziare da un file vuoto, inizi da un prompt.
Gli strumenti di chat AI ti aiutano a:
I suggerimenti inline nell'IDE spingono oltre questo concetto: mentre scrivi, lo strumento indovina la funzione successiva, il test o il refactor. Questo trasforma lo sviluppo in un loop continuo di “descrivi → genera → aggiusta” invece che in “progetta → implementa → verifica”.
Il vibe-coding non è del tutto nuovo—prende in prestito workflow familiari:
La differenza è la scala: l'IA rende possibile l'iterazione conversazionale rapida su porzioni di codice più grandi, non solo su singole righe o piccoli esperimenti.
Il vibe-coding dà l'impressione di velocità perché sostituisce lunghe fasi di “pensare prima, poi costruire” con cicli stretti e continui. Invece di passare un'ora a pianificare l'approccio perfetto, puoi provare qualcosa in minuti, vedere cosa succede e correggere la rotta.
Il vantaggio principale è il loop. Descrivi quello che vuoi, ottieni codice funzionante, lo esegui e poi affini la richiesta in base al comportamento reale. Quel rapido momento “ha funzionato?” cambia tutto: non stai più indovinando nella testa—reagisci a un prototipo vivo.
Questo accorcia anche il tempo tra un'idea e un artefatto concreto che puoi condividere. Anche un risultato grezzo rende più facile decidere cosa mantenere, cosa eliminare e cosa significa “done”.
Molte attività non necessitano di un'architettura perfetta per essere utili: uno script usa e getta, un generatore di report, una dashboard semplice, una pagina admin interna. Il vibe-coding ti porta rapidamente a qualcosa di “abbastanza buono da testare”, che spesso è il collo di bottiglia più grande.
Perché puoi chiedere un comportamento specifico (“importa questo CSV, pulisci queste colonne, genera un grafico”), passi meno tempo sul boilerplate e più a verificare se lo strumento risolve il problema.
Il vibe-coding riduce i momenti di blocco creativi. Avere qualcosa—qualsiasi cosa—in esecuzione crea momentum: è più facile modificare che inventare. Puoi esplorare alternative rapidamente, confrontare approcci e proseguire anche quando non sei sicuro del design finale.
Il vibe-coding non è un prodotto unico—è uno stack. La maggior parte dei team combina alcune categorie di strumenti in base a quanto vogliono rimanere “in flow” rispetto a quanto controllo e tracciabilità servono.
Assistenti chat sono il partner veloce: descrivi quello che vuoi, incolli il contesto e iteri su idee, correzioni o spiegazioni. Sono ottimi per i momenti in cui “non sai da dove iniziare”, trasformare i requisiti in una scaletta o chiedere alternative.
Copiloti IDE lavorano direttamente dentro l'editor, suggerendo codice mentre digiti e aiutando con piccoli passi continui. Ideale per mantenere il momentum: meno interruzioni di contesto, boilerplate più veloce e refactor rapidi.
Ricerca nel codice e strumenti Q&A si concentrano sul recupero: trovare il file giusto, portare in superficie funzioni correlate o spiegare un codice sconosciuto. Questi contano quando il codebase è grande e il rischio di “glue code” allucinato è alto.
Una categoria più recente è piattaforme end-to-end “chat-to-app”, che vanno oltre gli snippet e ti aiutano a generare e iterare applicazioni intere (UI, backend, database) da un singolo workflow conversazionale. Per esempio, Koder.ai è costruito attorno a questo stile di vibe-coding: descrivi il prodotto, iteri in chat e generi app web/server/mobile funzionanti, con opzioni come modalità pianificazione, snapshot, rollback ed export del sorgente.
I modelli cloud tipicamente sembrano più intelligenti e più veloci all'inizio, ma sollevano questioni di privacy (soprattutto per codice proprietario) e hanno costi d'uso continui.
I modelli locali possono ridurre l'esposizione dei dati e talvolta abbassare la spesa a lungo termine, ma possono essere più lenti, richiedere setup e spesso necessitare di prompting più attento per risultati comparabili.
Usa strumenti integrati nell'IDE quando stai modificando codice esistente, facendo piccole modifiche o sfruttando suggerimenti in stile autocomplete.
Usa una chat separata quando hai bisogno di pianificazione, ragionamento multi-step, confronto di approcci o produzione di artefatti come piani di test o checklist di migrazione. Molti team fanno entrambe le cose: chat per la direzione, IDE per l'esecuzione. Se stai costruendo un'app da zero, un workflow dedicato chat-to-app (come Koder.ai) può ridurre l'overhead di setup che normalmente rallenta il “day zero”.
Il vibe-coding funziona meglio quando tratti il modello come un pair-programmer veloce—not come una macchina distributrice di funzionalità finite. L'obiettivo è spedire una thin, working slice, poi ampliarla in sicurezza.
Scegli un singolo percorso utente che puoi completare in ore, non settimane—tipo “login → visualizza dashboard → disconnettiti.” Definisci cosa significa done (schermate, chiamate API e un paio di controlli di accettazione). Questo impedisce che il progetto si trasformi in una montagna di componenti mezzi finiti.
Prima di chiedere codice, incolla il contesto minimo che il modello necessita:
Un buon prompt suona così: “Ecco il nostro routes.ts e il middleware auth. Aggiungi un endpoint GET /me usando il cookie di sessione esistente e includi i test.”
Se usi una piattaforma che genera più livelli (frontend, backend, DB), sii altrettanto esplicito sui confini: “solo UI React,” “backend Go + PostgreSQL,” “client Flutter,” “mantieni schema esistente,” ecc. Questo tipo di vincolo è proprio ciò che mantiene l'output del vibe-coding allineato in strumenti come Koder.ai.
Chiedi una modifica alla volta: un endpoint, uno stato UI, un refactor. Dopo ogni modifica:
Una volta che la slice funziona, chiedi al modello di aiutare con la pulizia: stringere i messaggi di errore, aggiungere test mancanti, aggiornare la documentazione e proporre follow-up. Il workflow resta veloce perché il codebase rimane coerente.
Il vibe-coding brilla quando vuoi mettere qualcosa di reale sullo schermo rapidamente—soprattutto mentre stai ancora capendo cosa è “giusto”. Se l'obiettivo è imparare, esplorare o convalidare un'idea con gli utenti, il boost di velocità può valere più di un'architettura perfetta al giorno uno.
Prototipi UI e esperimenti di prodotto sono una corrispondenza naturale. Quando la domanda principale è “gli utenti capiscono questo flusso?” puoi iterare in ore invece che settimane. Il vibe-coding è forte anche per piccoli strumenti interni dove interfaccia e modello dati sono semplici.
App CRUD sono un altro punto forte: dashboard admin, strumenti di inventario leggeri, portali clienti semplici o moduli back-office. Queste app ripetono spesso pattern familiari—routing, form, validazione, paginazione—dove l'assistenza AI può generare rapidamente una base solida.
Automazioni funzionano bene: script che estraggono dati, li trasformano e li inviano altrove; report schedulati; “glue code” che collega API. L'output è facile da verificare (il job è stato eseguito, il file è corretto, il messaggio Slack è arrivato), il che mantiene il rischio gestibile.
Il vibe-coding è particolarmente efficace quando i requisiti stanno emergendo. All'inizio, i team non hanno bisogno di soluzioni perfette—hanno bisogno di opzioni. Usare l'AI per generare alcune varianti (diversi layout UI, modelli dati alternativi, approcci multipli allo stesso flusso) aiuta gli stakeholder a reagire a qualcosa di concreto.
Questo è utile anche per lavoro esplorativo: proof-of-concept rapidi, pipeline dati precoci o spike di verifica. L'obiettivo è ridurre l'incertezza, non produrre un sistema finale di lunga durata.
Evita il vibe-coding come approccio principale per sistemi safety-critical (dispositivi medici, automotive, aviazione), dove piccoli errori possono causare danni reali. Sii prudente in ambienti fortemente regolamentati che richiedono tracciabilità, controllo delle modifiche e documentazione rigorosa. E presta attenzione con concorrenza complessa o sistemi distribuiti: il codice generato dall'AI può sembrare plausibile ma nascondere condizioni di race e problemi di affidabilità.
In questi casi, il vibe-coding può comunque aiutare con documentazione, piccoli utility o scaffold di test—ma la logica core dovrebbe seguire pratiche ingegneristiche più deliberate.
Il vibe-coding può sembrare un superpotere: descrivi quello che vuoi e compare del codice funzionante. Il rovescio della medaglia è che la velocità cambia dove si nascondono i rischi. Invece di errori che emergono mentre digiti, spesso appaiono più tardi—durante i test, in produzione o quando un collega deve mantenere ciò che è stato generato.
Il codice generato dall'LLM può riferirsi con sicurezza ad API inesistenti, usare funzioni di librerie deprecate o assumere forme dati non reali. Anche quando viene eseguito, possono scivolare problemi sottili: errori off-by-one, casi limite mancanti, gestione degli errori errata o trappole di performance. Poiché l'output è spesso ben formattato e plausibile, i team possono fidarsi troppo e saltare la lettura attenta che normalmente farebbero.
Vibe-coding è un workflow in cui descrivi il comportamento desiderato in linguaggio naturale, lasci che un'AI generi una prima bozza di codice, poi iteri eseguendo, ispezionando e perfezionando.
Resta tua la responsabilità di decisioni, debug, test e rilascio sicuro — il “vibe” è il ciclo rapido descrivi → genera → esegui → aggiusta.
Lo sviluppo “spec-first” cerca di definire architettura, casi limite e criteri di accettazione prima dell'implementazione. Il vibe-coding spesso inizia con una bozza eseguibile (una UI grezza, un endpoint o uno script) e raffina la specifica dopo aver provato qualcosa di reale.
Molti team combinano entrambi gli approcci: bozze rapide prima, poi formalizzazione dei requisiti una volta convalidata la direzione.
Da la sensazione di velocità perché comprime pianificazione e implementazione in cicli brevi con feedback immediato. Vedere rapidamente un prototipo funzionante riduce l'attrito della “pagina bianca” e rende più semplice decidere cosa conservare o scartare.
Accelera anche i pattern comuni (schermate CRUD, wiring, boilerplate) così dedichi più tempo a verificare il comportamento che a scrivere scheletri.
Uno stack pratico include:
La maggior parte dei team usa la chat per dirigere il lavoro e l'IDE per eseguirlo.
Inizia con una thin slice che puoi completare end-to-end (un flusso utente), poi itera con piccoli passi testabili.
Un loop affidabile è:
Dare vincoli e contesto concreto così il modello non indovini. Includi:
Due abitudini ad alto effetto:
I rischi tecnici comuni includono:
Allucinazioni: codice plausibile che fa riferimento ad API inesistenti o forme dati sbagliate.
Bug sottili: off-by-one, casi limite mancanti, gestione degli errori errata.
Deriva architetturale: logica duplicata e pattern incoerenti da tante porzioni generate.
Tratta l'output dell'AI come non attendibile finché un umano non lo ha revisionato e passato gli stessi cancelli di qualità di qualsiasi altra modifica:
Un pattern utile è “test-first”: chiedere al modello di scrivere o aggiornare i test, poi implementare finché non passano.
Usalo con cautela in sistemi safety-critical (medicale, automotive, avionica), in ambienti con compliance rigorosa che richiedono tracciabilità stretta, e per lavori con concorrenza complessa o affidabilità distribuita.
Il vibe-coding è invece ottimo per:
Se i prompt vanno a un modello ospitato, trattali come messaggi esterni:
Legalmente, evita di incollare codice soggetto a licenza che non condivideresti pubblicamente e concorda una policy di team su attribuzione/licenze. Nelle PR, lascia una traccia leggera (strumento usato, intento, test/check eseguiti) così la responsabilità resta chiara.
La mitigazione è soprattutto di processo: diff piccoli, review solide e test come contratto.
