Il vibe coding può sembrare veloce, ma a scala genera debito tecnico, complessità nascosta, lacune di qualità e sicurezza e pericolosa sovraconfidenza. Scopri i guardrail.
“Vibe coding” è programmazione guidata dall'intuizione e dalla velocità: segui l'inerzia, prendi decisioni rapide e continui a spedire senza fermarti a formalizzare ogni requisito, caso limite o scelta di design. Spesso si basa su esperienza personale, pattern copia-incolla, test leggeri e un ottimismo del tipo “lo sistemeremo dopo”.
Questo approccio può essere davvero utile quando stai esplorando idee, validando un prototipo o cercando product–market fit. La chiave è trattare il codice come mezzo per imparare velocemente, non come un contratto a lungo termine.
A piccola scala, la stessa persona (o un team minuscolo) detiene la maggior parte del contesto nella testa. Quando qualcosa si rompe, di solito è ovvio dove guardare. Quando si scala, il contesto diventa distribuito: arrivano nuovi sviluppatori, i sistemi si moltiplicano e le “regole non scritte” del codice smettono di essere conoscenza condivisa.
Così il vibe coding smette di essere solo uno stile personale e diventa un comportamento organizzativo. Il costo delle decisioni non documentate aumenta, le soluzioni veloci diventano dipendenze e le scorciatoie vengono copiate perché sembrano funzionare.
Con la crescita del codice, emergono tre modalità di fallimento ricorrenti:
Questo non è contro la velocità. L'obiettivo è mantenere i benefici del momentum aggiungendo dei guardrail così il prodotto può scalare senza trasformare ogni rilascio in una scommessa.
Il vibe coding sembra veloce perché ottimizza per il flow: prendi decisioni rapidamente, tagli la burocrazia e segui l'intuizione invece delle checklist. Questo può creare un vero momentum—soprattutto quando parti da zero e ogni commit cambia visibilmente il prodotto.
Quando l'obiettivo è imparare, non la perfezione, il vibe coding può essere una superpotenza. Rilasci prototipi grezzi, esplori idee e mantieni alta la creatività. I team ottengono spesso:
Questa velocità è veramente utile quando l'incertezza è alta e il costo dell'errore deve rimanere basso.
La parte ingannevole è che il software in fase iniziale è indulgente. Con una base di codice piccola, un solo sviluppatore e poco traffico, molti problemi semplicemente non emergono. I test mancanti non mordono ancora. Nomi ambigui restano “nella tua testa”. Una configurazione di comodo funziona perché nulla dipende da essa.
Ma quelle fondamenta vengono gettate mentre ti muovi veloce. Più avanti, quando aggiungi funzionalità, affianchi nuovi colleghi o integri servizi terzi, le stesse scorciatoie si trasformano in attrito—e l'approccio “veloce” comincia a produrre risultati più lenti.
Un pattern comune è: qualcosa funziona una volta, quindi il team assume che continuerà a funzionare. È così che fix una tantum vengono copiati, e hack ingegnosi diventano silenziosamente “il modo in cui facciamo le cose”. La velocità diventa abitudine, e l'abitudine diventa cultura.
Il vibe coding brilla per spike, prototipi ed esperimenti dalla vita breve—contesti in cui imparare conta più della manutenibilità. L'errore è permettere a un esperimento di diventare prodotto senza una transizione deliberata verso pratiche ingegneristiche che supportano la scala.
Il debito tecnico è il costo del “lo sistemiamo dopo” che si assume scegliendo la via più veloce rispetto a quella più chiara e sicura. Nel vibe coding, questo spesso appare come una feature spedita con test minimi, nomi poco chiari o una patch rapida che funziona per la demo corrente ma non è pensata per le prossime tre richieste.
Alcuni esempi concreti:
Una singola scorciatoia può andare bene per una persona che lavora in un file. A scala, si diffonde: più team copiano pattern che sembrano funzionare, i servizi si integrano con assunzioni mai documentate e la stessa “fix rapida” viene riimplementata in modi leggermente diversi. Il risultato non è un grande guasto—sono mille piccole incongruenze.
Il debito muta il modo di lavorare. Le modifiche semplici iniziano a richiedere più tempo perché gli ingegneri devono districare effetti collaterali, aggiungere test a posteriori e reimparare decisioni non documentate. I bug diventano più frequenti e più difficili da riprodurre. L'onboarding rallenta perché i nuovi non sanno distinguere cosa è intenzionale da cosa è accidentale.
Il debito tecnico spesso si nasconde in sistemi “che funzionano”. Riappare quando tenti un grande cambiamento: un redesign, un requisito di conformità, un push di performance o una nuova integrazione. È allora che le scorciatoie silenziose richiedono pagamento, di solito con gli interessi.
Il vibe coding tende a ottimizzare per il “funziona sulla mia macchina” in termini di velocità. A piccola scala, spesso si può farla franca. A scala, la complessità si nasconde negli spazi tra i moduli: integrazioni, casi limite e il percorso reale che i dati compiono attraverso il sistema.
La maggior parte delle sorprese non viene dalla funzione che hai cambiato—viene da ciò che quella funzione tocca.
Le integrazioni aggiungono regole invisibili: stranezze delle API, retry, limiti di rate, failure parziali e risposte “di successo” che in realtà indicano un problema. I casi limite si accumulano nei dati di produzione: campi mancanti, formati inattesi, eventi fuori ordine o record vecchi creati prima che esistesse una regola di validazione.
I flussi di dati sono il moltiplicatore definitivo della complessità. Una piccola modifica su come scrivi un campo può rompere un job downstream, una dashboard di analytics o un export di fatturazione che assumeva il vecchio significato.
Il couplig nascosto si manifesta come:
Quando queste dipendenze non sono esplicite, non puoi ragionare sull'impatto—puoi solo scoprirlo dopo il fatto.
Un cambiamento può sembrare corretto in un test locale ma comportarsi diversamente sotto reale concorrenza, retry, caching o dati multi-tenant.
Il codice assistito da AI può aggiungere a questo: astrazioni generate che nascondono effetti collaterali, pattern incoerenti che complicano future modifiche o stili leggermente diversi di gestione degli errori che creano modalità di failure strane.
Uno sviluppatore “semplicemente” rinomina un valore di stato per essere più chiaro. L'interfaccia utente funziona ancora. Ma un consumer webhook filtra sul vecchio stato, una sincronizzazione notturna salta record e i report di finance perdono entrate per un giorno. Niente “crasha”—ha solo cominciato a sbagliare silenziosamente ovunque.
La sovraconfidenza nel vibe coding non è solo “essere sicuri”. È affidarsi all'intuizione invece che alle prove mentre aumentano gli stake—spedire perché sente giusto, non perché è stato verificato.
I successi iniziali rendono questa tentazione forte. Un prototipo veloce funziona, i clienti reagiscono, le metriche migliorano e il team impara una lezione pericolosa: review, test e design thinking sono “opzionali”. Quando ti muovi in fretta, qualsiasi cosa che rallenta può sembrare burocrazia—even se è l'unica cosa che previene un incendio futuro.
Il vibe coding spesso parte con vero momentum: meno meeting, meno documenti, commit più rapidi. Il problema è l'abitudine che crea:
Questo è gestibile con una persona e una base di codice piccola. Si rompe quando più persone devono cambiare gli stessi sistemi in sicurezza.
La sovraconfidenza spesso produce pattern da eroe: una persona che rilascia grandi cambi a notte fonda, salva release e diventa il proprietario ufficioso di tutto. Sembra produttivo—fino a quando quella persona va in vacanza, lascia l'azienda o semplicemente si esaurisce.
Con l'aumentare della fiducia, le stime si accorciano e i rischi vengono scontati. Migrazioni, refactor e cambi di dati sono trattati come riscritture semplici invece che progetti coordinati. È allora che i team si impegnano in date di lancio che assumono che tutto filerà liscio.
Se la velocità viene premiata più dell'apprendimento, il team copia il comportamento. Le persone smettono di chiedere prove, smettono di condividere incertezza e smettono di sollevare preoccupazioni. Un processo ingegneristico sano non significa muoversi lentamente—significa creare prove prima che la produzione lo faccia per te.
Il vibe coding può sembrare un moto in avanti costante—fino a quando la codebase raggiunge una dimensione in cui le piccole modifiche riverberano in posti sorprendenti. A quel punto, la qualità non fallisce tutta insieme. Deriva. L'affidabilità diventa “per lo più ok”, poi “a volte strano”, poi “abbiamo paura di deployare il venerdì”.
Con l'aumentare della superficie, i guasti più comuni non sono drammatici—sono rumorosi:
Il testing manuale scala male con la frequenza dei rilasci. Quando rilasci di più, ogni versione ha meno tempo per controlli accurati, e l'approccio “testare tutto velocemente” si riduce a campionamento. Questo crea punti ciechi, specialmente nei casi limite e nelle interazioni cross-feature. Col tempo, i team cominciano a fare affidamento sui report degli utenti come meccanismo di rilevamento—costoso, lento e dannoso per la fiducia.
La deriva di qualità è misurabile anche se sembra soggettiva:
A scala, “fatto” non può significare “funziona sulla mia macchina”. Una definizione ragionevole include:
La velocità senza qualità si trasforma in velocità più lenta dopo—perché ogni nuova modifica costa di più da verificare, da debugare e da spiegare.
La velocità è una caratteristica—fino a quando salta i passi “noiosi” che prevengono le violazioni. Il vibe coding spesso ottimizza per progressi visibili (nuove schermate, endpoint, integrazioni rapide), che possono bypassare threat modeling, revisione di base della sicurezza e anche semplici domande come: cosa potrebbe andare storto se questo input fosse malevolo o se un account fosse compromesso?
Alcuni pattern ricorrono quando i team vanno veloci senza guardrail:
Questi gap possono restare silenziosi finché la codebase non è abbastanza grande da non ricordare perché esisteva una scorciatoia.
Una volta che memorizzi dati utente—email, metadata di pagamento, posizione, dati sanitari, o analytics comportamentali—sei responsabile di come vengono raccolti, conservati e condivisi. Iterare rapidamente può portare a:
Se sei soggetto a GDPR/CCPA, SOC 2, HIPAA o requisiti di settore, “non ce ne siamo accorti” non è una difesa.
Aggiungere librerie velocemente—specialmente auth, crypto, analytics o tooling di build—può introdurre vulnerabilità, telemetria non voluta o licenze incompatibili. Senza revisione, una singola dipendenza può allargare drasticamente la tua superficie di attacco.
Usa automazione e gate leggeri invece di sperare nella memoria delle persone:
Ben fatti, questi guardrail preservano la velocità prevenendo debito di sicurezza irreversibile.
Il vibe coding spesso “funziona” nel luogo in cui è stato creato: il laptop di uno sviluppatore con credenziali in cache, dati seedati e un runtime indulgente. La produzione rimuove quei cuscinetti. “Funziona sulla mia macchina” diventa costoso quando ogni mismatch si trasforma in deploy falliti, outage parziali o bug visibili ai clienti che non si riproducono rapidamente.
Quando si privilegia la velocità sulla struttura, i team spesso saltano l'impianto che spiega cosa fa il sistema.
Log poveri significano che non puoi rispondere a “cosa è successo?” dopo un failure.
Nessuna metrica significa che non vedi le performance degradare gradualmente fino a superare una soglia.
Nessuna tracing significa che non sai dove si spende il tempo fra servizi, code o API terze.
Report errori deboli significano eccezioni che si accumulano al buio, trasformando incidenti reali in congetture.
Il debito operativo è il gap tra “l'app gira” e “l'app può essere operata in sicurezza”. Spesso appare come deploy fragili, fix specifici per ambiente, passi di rollback poco chiari e azioni manuali nascoste (“esegui questo script dopo il deploy”, “riavvia quel worker se si blocca”). I runbook non esistono o sono obsoleti e di proprietà di “chi l'ha toccato l'ultima volta”.
Segni comuni che la produzione diventa il collo di bottiglia:
Inizia presto con routine operative leggere: un runbook di una pagina per servizio, qualche dashboard legata all'impatto utente, reporting automatico degli errori e postmortem brevi che producono una o due correzioni concrete. Non sono “processo extra”—sono il modo per mantenere la velocità senza trasformare la produzione nel tuo QA non pagato.
Il vibe coding può sembrare collaborativo all'inizio perché tutti “stanno solo spedendo”. Ma man mano che il team cresce, la codebase diventa l'interfaccia condivisa tra le persone—e l'incoerenza si trasforma in attrito.
Quando ogni feature segue pattern diversi (struttura delle cartelle, naming, gestione degli errori, state management, chiamate API), gli ingegneri passano più tempo a tradurre che a costruire. Le review diventano discussioni di gusto più che di correttezza, e le piccole modifiche richiedono più tempo perché nessuno è sicuro di quale pattern sia "quello giusto" per quell'area.
Il risultato non è solo consegne più lente—è qualità disomogenea. Alcune parti sono ben testate e leggibili, altre fragili. I team iniziano a indirizzare il lavoro a chi “conosce quella parte”, creando colli di bottiglia.
I nuovi ingegneri hanno bisogno di prevedibilità: dove sta la business logic, come fluiscono i dati, come aggiungere un endpoint, dove mettere la validazione, quali test scrivere. In una codebase vibe-coded, le risposte variano per feature.
Questo aumenta i costi di onboarding in due modi:
Con più persone che lavorano in parallelo, assunzioni incoerenti creano rework:
Alla fine, il team rallenta non perché programmare sia difficile, ma perché coordinarsi è difficile.
Quando salti scelte esplicite—confini, ownership, contratti API, “questo è il modo in cui facciamo X”—accumuli debito decisionale. Ogni modifica futura riapre vecchie domande. Senza cuciture chiare, nessuno si sente sicuro di refactorare e tutto diventa interconnesso.
Non servono burocrazie pesanti. Alcuni “primitivi di allineamento” leggeri fanno molta strada:
Questi strumenti riducono l'overhead di coordinamento e rendono la codebase più prevedibile—così il team può continuare a muoversi veloce senza inciampare su se stesso.
Il vibe coding può sembrare a posto—fino al giorno in cui non lo è. Il trucco è cogliere lo spostamento da “casino temporaneo che sistemeremo” a “debito sistemico che continua a espandersi”. Guarda i numeri e il comportamento del team.
Alcune metriche tendono a muoversi prima:
Spesso sono segnali antecedenti alle dashboard:
Il casino temporaneo è intenzionale e con scadenza (es. un esperimento rapido con ticket di cleanup e proprietario chiari). Il debito sistemico è comportamento di default: le scorciatoie non hanno piano, si diffondono tra i moduli e rallentano i cambi futuri.
Usa un “registro del debito” e health check tecnici mensili: una breve lista dei debiti principali, il loro impatto, un proprietario e una data target. La visibilità trasforma l'ansia vaga in lavoro gestibile.
La programmazione veloce può restare veloce se definisci cosa significa “velocità sicura”. L'obiettivo non è rallentare—è rendere la via rapida quella prevedibile.
Mantieni le modifiche piccole e con ownership. Preferisci PR che fanno una cosa, hanno un reviewer chiaro e possono essere rollbackate facilmente.
Una regola semplice: se una modifica non si può spiegare in poche frasi, probabilmente va spezzata.
I guardrail funzionano meglio quando sono automatici e coerenti:
Pensa a strati così non cerchi di testare tutto allo stesso modo:
Scrivi meno, ma le cose giuste:
Usa assistenti AI per bozze: primo passaggio di codice, scaffolding dei test, suggerimenti per refactor e outline di documentazione. Ma mantieni la responsabilità umana: i reviewer possiedono il merge, i team le scelte sulle dipendenze e nessuno dovrebbe accettare codice generato che non sa spiegare.
Un modo pratico per mantenere la “velocità da prototipo” riducendo il rischio operativo è standardizzare il passaggio da prototipi creati in chat a sistemi mantenuti. Per esempio, se usi una piattaforma di vibe-coding come Koder.ai per generare web app (React), backend (Go + PostgreSQL) o mobile (Flutter) da un'interfaccia chat, tratta l'output come qualsiasi altro artefatto ingegneristico: esporta il sorgente, mettilo nei tuoi gate CI e richiedi test + review prima che raggiunga ampia diffusione. Funzionalità come snapshot/rollback e planning mode possono aiutare a muoversi velocemente rendendo le modifiche auditabili e reversibili.
“Vibe coding” è sviluppo guidato dall'intuizione e dalla velocità: si dà priorità al ritmo e al rilascio invece di dettagliare completamente requisiti, casi limite e design a lungo termine.
Spesso è efficace per prototipi e per imparare rapidamente, ma diventa rischioso quando il codice deve servire come sistema duraturo che altri devono estendere in sicurezza.
Usalo per spike, prototipi ed esperimenti limitati nel tempo—soprattutto quando l'incertezza è alta e il costo di sbagliare deve rimanere basso.
Evitalo per pagamenti, autenticazione, permessi, workflow core, librerie condivise e tutto ciò che coinvolge dati sensibili o regolamentati. Se deve partire “vibey”, rilascialo dietro feature flag e programma il lavoro di hardening prima di una diffusione più ampia.
La scala distribuisce il contesto. Quello che prima era “nella tua testa” diventa conoscenza tribale, e la conoscenza tribale non sopravvive alla crescita del team.
Su larga scala, decisioni non documentate, fix una tantum e pattern incoerenti vengono copiati. Il costo non è un unico grande fallimento: sono tante piccole sorprese: cambi più lenti, più regressioni, onboarding più difficile e rilasci più rischiosi.
Crea un punto di transizione esplicito: “prototipo” vs “produzione”. Poi esegui un breve pass di hardening:
Fissa un tempo e trattalo come una ‘graduation’: o lo rendi manutenibile o lo elimini.
Inizia rendendo il debito visibile e assegnato:
L'obiettivo non è zero debito, ma prevenire che si accumuli silenziosamente.
Rendi esplicite le dipendenze e testa i “contatti”:
Se non riesci a spiegare cosa potrebbe rompersi, l'accoppiamento è troppo nascosto.
Usa test stratificati così non ti affidi a controlli manuali:
Mantieni le PR piccole; le modifiche più piccole sono più facili da testare e più sicure da rollbackare.
Aggiungi l'osservabilità minima per servizio:
Affianca runbook di base: come deployare, rollbackare e diagnosticare incidenti comuni.
Implementa “default sicuri” che non si affidino alla memoria:
Sono misure leggere rispetto al costo di una breach o a una corsa di compliance.
Guarda sia le metriche che il linguaggio del team:
Quando li vedi, trattalo come un segnale di scaling: stringi i guardrail, standardizza i pattern e riduci l'accoppiamento nascosto prima che diventi una lotteria di rilascio.
