Uno sguardo in lingua semplice a cosa si prova con il “vibe coding”: guidare un’AI, modellare funzionalità dialogando, cicli di feedback rapidi ed emozioni comuni da aspettarsi.
“Vibe coding” è costruire software direzionando un’AI invece di scrivere tu stesso la sintassi del codice. Descrivi quello che vuoi—spesso in linguaggio umano normale e disordinato—e l’AI produce una bozza: una pagina, uno script, una piccola app, una correzione o una nuova funzionalità. Il tuo ruolo non è ricordare virgole, parentesi o regole del framework. Il tuo ruolo è orientare.
Se la programmazione tradizionale sembra imparare a suonare uno strumento prima di poter scrivere una canzone, il vibe coding è come canticchiare la melodia e avere qualcuno che la trascrive sullo spartito—poi ascolti, reagisci e affini.
Il vibe coding si adatta a chi sa spiegare i problemi chiaramente ma non vuole (o non ha tempo) diventare programmatore:
Non serve tanto una “mentalità no-code” quanto una mentalità da regista: sei a tuo agio nel dire “più così”, “meno così” e “questo è il risultato che mi serve”.
Un assistente AI può fare bozze velocemente, ma non può decidere cosa conta per i tuoi utenti. Non conoscerà automaticamente i tuoi vincoli, il tuo tono, i casi limite o cosa significhi “buono” per il tuo progetto.
Quindi il vibe coding non è “software senza pensare”. È “software senza scrivere la sintassi”. Fornisci intento, priorità, esempi e feedback. L’AI fornisce iterazioni.
Questa guida si concentra meno sugli strumenti e più sull’esperienza: l’arco emotivo del costruire con l’AI, il flusso di lavoro semplice (chiedi → vedi → aggiusta), come scrivere prompt come brief creativi e gli errori comuni—soprattutto l’espansione di scopo e la confusione quando gli output si rompono.
Alla fine dovresti sentirti a tuo agio nell’usare la prototipazione rapida e la collaborazione uomo–AI per passare da un’idea a una bozza funzionante—senza fingere che l’AI sia magia o che tu debba diventare un ingegnere dall’oggi al domani.
Vibe coding non si sente come “imparare a programmare”. Si sente come descrivere ciò che vuoi in linguaggio normale e guardare l’AI tradurlo in qualcosa di reale.
La programmazione tradizionale è una ricetta passo‑passo: dici al computer esattamente come fare tutto. Il vibe coding capovolge questo approccio. Ti concentri sul risultato—“fai una pagina semplice dove posso aggiungere task, segnarli come fatti e filtrare per stato”—e l’AI riempie i passaggi tecnici.
Questo spostamento è sorprendentemente emotivo: invece di sentirti bloccato da sintassi e regole, ti senti invitato a pensare come una persona di prodotto. Non stai dimostrando di conoscere i “comandi giusti”. Stai chiarendo cosa significa “fatto”.
Un’analogia utile è il regista cinematografico che lavora con un assistente esperto.
Tu sei il regista: imposti la visione, il tono e cosa conta di più. L’AI è l’assistente: fa bozze di scene velocemente, suggerisce opzioni e gestisce le preparazioni tecniche. Non devi sapere dove sta ogni cavo—devi solo sapere quando la scena funziona.
Se hai provato una piattaforma di vibe coding come Koder.ai, questa è proprio la postura che incoraggia: iteri tramite chat, chiedi una schermata o un flusso, poi lo affini con feedback concreti finché l’app non rispecchia la tua intenzione.
La sensazione più grande è il momentum. Le idee diventano schermate in fretta. Chiedi una pagina di login, una dashboard, un pulsante “Salva”—e improvvisamente hai qualcosa su cui cliccare.
Il compromesso è che la velocità iniziale spesso richiede più controlli dopo. Devi comunque confermare i dettagli: il pulsante salva davvero? Cosa succede con input vuoti? Stai memorizzando qualcosa di sensibile? Il vibe coding è veloce, ma premia chi rivede attentamente i risultati e continua a perfezionare la direzione.
I primi 15 minuti di vibe coding di solito non sembrano “imparare il software”. Sembrano guardare qualcosa che risponde a te—velocemente—senza che tu conosca ancora le regole.
La maggior parte delle persone attraversa una serie di reazioni familiari:
Il vibe coding iniziale ti colpisce con risultati visibili e rapidi. Chiedi una pagina semplice, un pulsante, un form, un piccolo calcolatore—e appare. Quella velocità crea un’illusione potente: che le parti difficili siano sparite.
Quello che succede davvero è più semplice (e comunque impressionante): l’AI prende decisioni predefinite ragionevoli per dozzine di piccole scelte che non hai toccato—layout, nomi, logica di base e codice di collegamento. Ottieni una versione “abbastanza buona” di un’idea prima che la tua mente abbia il tempo di dubitarne.
Poi arriva il momento in cui procede con sicurezza ma sbaglia. Il pulsante non fa quello che intendevi. I numeri sono sbagliati. Il testo sembra giusto ma il comportamento è strano. Qui la sensazione magica diventa: “Aspetta—perché ha fatto così?”
Quella domanda è l’inizio della competenza.
Considera la prima sessione come un laboratorio, non un esame. Fai richieste piccole, controlla cosa cambia e correggi senza timore: “Non così—fai X invece.” La curiosità batte la perfezione qui, e l’iterazione batte i grandi piani.
Il vibe coding raramente è un “prompt perfetto”. È un loop di conversazione in cui orienti reagendo a quello che vedi.
Richiedi → l’AI mostra un output → modifichi la richiesta → ripeti.
Può sembrare così:
Il miglior feedback è specifico e osservabile, non astratto.
Meno utile: “Rendilo migliore.”
Più utile:
Nota come tutte queste cose sono verificabili.
Lo sviluppo tradizionale spesso ti chiede di definire tutto in anticipo, poi aspettare una build, poi mettere ticket di fix, poi aspettare ancora. Con il vibe coding il ciclo di feedback è corto. Non stai “ricominciando”—stai plasmando ciò che esiste già.
Se non sai come descrivere qualcosa, fai riferimento a un pattern familiare:
“Fallolo come un’app note: semplice, tanto spazio bianco, ma con un pulsante ‘Copy summary’ e un indicatore di conteggio parole.”
Gli esempi danno all’AI uno stile e un comportamento target, mentre le tue correzioni lo mantengono allineato con l’intento reale.
Quando si parla di “prompt”, può sembrare che serva l’incantesimo perfetto. Nel vibe coding i prompt funzionano meglio se li tratti come mini‑brief che daresti a un collega: chiari, specifici e ancorati a ciò che vuoi ottenere.
Un buon prompt non “costringe” l’AI a obbedire. Le dà abbastanza contesto per fare scelte sensate—e ti dà un punto chiaro da cui reagire quando sbaglia.
Se non sai cosa scrivere, inizia con questo template leggero:
Ecco come suona in parole semplici:
Obiettivo: Aggiungi un pulsante “Salva bozza” al form.
Utenti: Agenti di supporto che salvano note parziali durante una chiamata.
Vincoli: Non cambiare il comportamento esistente di “Invia”. Mantieni tutto semplice—un solo pulsante, niente schermate nuove.
Esempi: Se la pagina si ricarica, la bozza deve rimanere. Se l’utente clicca Invia, la bozza deve essere cancellata.
Noterai che niente è “tecnico”, ma riduce le ipotesi.
Il tono dice all’AI se stai esplorando o decidendo.
Un piccolo cambiamento aiuta molto:
Il vibe coding funziona meglio in cicli brevi. Invece di chiedere “tutta la funzionalità”, chiedi il prossimo passo visibile, controllalo e poi aggiusta.
Una regola pratica: un prompt = un cambiamento che puoi verificare velocemente. Se non riesci a dire facilmente se ha funzionato, il prompt è probabilmente troppo grande.
Così resti in controllo: breve, osserva, affina—come se stessi plasmando una bozza, non lanciando comandi segreti.
Il vibe coding può sembrare improvvisazione: fai una proposta, l’AI risponde con “sì, e…”, e all’improvviso la tua idea semplice ha uno schermo di impostazioni, un flusso di login, un pannello admin e una dashboard che non avevi chiesto. Quel momentum è eccitante—perché sembra progresso—ma può anche nascondere una trappola.
Lo scope creep non è solo “aggiungere feature”. È aggiungerle prima che le basi funzionino, o prima di aver deciso cosa significa “funzionare”.
Potresti partire con “una pagina che raccoglie email” e cinque minuti dopo discutere di piani di abbonamento e eventi di analytics mentre il form email ancora non invia.
Quando succede, il progetto diventa più difficile da governare. Ogni nuova feature porta nuove domande (“Dove salviamo questo?” “Chi può accedervi?” “Cosa succede se fallisce?”), e l’AI continuerà volentieri a espandere il mondo a meno che tu non ponga confini.
Prima di chiedere il prossimo miglioramento, scrivi una definizione di done in una frase:
Se una richiesta non aiuta a raggiungere quella definizione, mettila in pausa.
Tieni un backlog minuscolo con due colonne:
Poi prompta di conseguenza: “Implementa solo i must‑have. Non aggiungere nuove funzionalità a meno che non lo richieda.” Otterrai comunque velocità—ma con un volante in mano.
Arriverà il momento in cui tutto sembra finito—pulsanti al posto giusto, pagina dall’aspetto giusto, copy coerente—e poi clicchi in giro e pensi: “Perché fa così?”
Questa è una delle esperienze più comuni del vibe coding: l’interfaccia sembra corretta ma il comportamento è sbagliato. Un form si invia ma non salva. Un pulsante “Elimina” rimuove l’elemento sbagliato. Un filtro funziona su una schermata ma non su un’altra. Nulla è “visibilmente rotto”, eppure l’app non si comporta come un utente reale si aspetterebbe.
La maggior parte dei malfunzionamenti non è drammatica. Sono discrepanze tra ciò che intendevi e ciò che hai detto.
Sorprese tipiche:
La soluzione inizia quasi sempre con un test più chiaro. Invece di “Non funziona”, descrivi uno scenario:
“Quando faccio A, mi aspetto **B.”
Per esempio:
“Quando aggiungo un articolo al carrello e ricarico la pagina, mi aspetto che il conteggio del carrello resti lo stesso.”
Quella singola frase dà all’AI qualcosa di concreto da debug‑gare: input, azioni e risultato atteso. E rinforza una verità fondamentale: il vibe coding non è magia—è chiarificazione iterativa.
Il vibe coding spesso somiglia a montagne russe della fiducia. Un minuto l’AI produce qualcosa che sembra magico, il minuto dopo fraintende un dettaglio che pensavi ovvio. Questo sbalzo è normale—soprattutto quando costruisci qualcosa di nuovo e non hai l’“istinto da programmatore” su cui appoggiarti.
Alcuni compiti premiano naturalmente il vibe coding perché sono visivi e facili da giudicare. Il lavoro di UI può essere immediatamente soddisfacente: “Rendi il pulsante più grande”, “Usa un colore più calmo”, “Metti il form in una card”, “Aggiungi uno spinner di caricamento.” Vedi il risultato subito e capisci se è meglio.
Altri compiti sono più difficili perché il fallimento è invisibile fino al test. Logiche complesse—regole di pagamento, permessi, sincronizzazione dei dati o casi limite (“E se l’utente chiude la scheda a metà salvataggio?”)—possono sembrare corrette pur essendo sottilmente sbagliate.
Le modifiche di UI e copy spesso sono vittorie facili perché il ciclo di feedback è corto.
La logica complessa è più dura perché devi definire regole con precisione e verificarle in più situazioni.
Un buon modo per restare con i piedi per terra è lavorare passo dopo passo e creare checkpoint:
La via più rapida dal dubbio al sollievo è ridurre la dimensione del passo successivo. Quando qualcosa si rompe, evita di chiedere una riscrittura totale. Chiedi all’AI di spiegare cosa ha cambiato, quali file ha toccato e come testare la correzione.
Inoltre: salva versioni funzionanti. Tieni un checkpoint “known good” (anche solo una cartella copiata o un commit) prima di grandi cambiamenti. Sapere di poter tornare indietro trasforma l’ansia in sperimentazione—e questo cambiamento emotivo è fondamentale per rendere sostenibile il vibe coding.
Alcune piattaforme facilitano questo per design. Per esempio, Koder.ai include snapshot e rollback così puoi sperimentare velocemente, mantenere lo slancio e tornare a una versione stabile quando un’iterazione va off‑track.
Il vibe coding può sembrare magico fino a quando non chiedi: “Questo è davvero buono?” La risposta dipende da cosa stai costruendo: un prototipo per imparare o un prodotto su cui qualcuno farà affidamento.
Per un prototipo, “buono” generalmente significa: dimostra l’idea, puoi cliccare il percorso principale e si capisce quale problema risolve. I bordi grezzi sono accettabili se non nascondono il punto.
Per un prodotto reale, “buono” significa: le persone lo usano ripetutamente senza confusione, i dati non si perdono e il comportamento è prevedibile su dispositivi e situazioni diverse.
Un segnale sorprendentemente forte: puoi consegnarlo a qualcun altro e non ti chiede subito dove cliccare.
Provali prima di festeggiare:
Per ogni nuova feature, scrivi 5–7 righe “done when…”. Esempio:
Questo mantiene il vibe coding creativo—ma ancorato a risultati reali.
Il vibe coding è stimolante perché non sei più bloccato dalla sintassi—ma rivela anche una cosa: non hai “scappato dal lavoro”, hai cambiato lavoro. Diventi il product manager di una piccola squadra composta da te + un assistente AI.
Invece di chiederti “Come scrivo questo codice?”, ora chiedi: “Cosa deve fare questo, per chi e cosa conta di più?” Sono priorità, compromessi e chiarezza. L’AI genera opzioni velocemente, ma non può decidere cosa è giusto per i tuoi utenti.
Anche con prompt eccellenti, sarai tu a guidare il build. Dovrai scegliere spesso cose come:
Quando queste cose sono vaghe, l’AI riempie i buchi con ipotesi. È in quei momenti che il prodotto sembra “quasi giusto” ma in qualche modo fuori posto.
Una delle parti migliori è renderti conto che puoi modellare l’esperienza a un livello sorprendentemente dettagliato—senza leggere una parete di codice. Puoi dire: “Rendi la registrazione più leggera”, “Riduci i passaggi da quattro a due” o “Questa schermata deve rassicurare gli utenti sulla privacy”, e poi vedere l’UI e il comportamento cambiare.
È meno come digitare comandi magici e più come dare feedback su una bozza. La soddisfazione viene dal vedere la tua intenzione trasformarsi in qualcosa di tangibile, poi affinarla finché non rispecchia il tuo gusto.
Un’abitudine semplice semplifica tutto: annota le decisioni mentre procedi.
Tieni un breve “nota di progetto” con convenzioni di naming, tono di voce, regole chiave (chi può fare cosa) e ciò che hai già deciso sia fuori scopo. Riutilizzala nei prompt futuri.
Così non rivisiti le stesse decisioni a ogni sessione—e l’AI può costruire sulla tua direzione invece di reinventarla.
Il vibe coding sembra informale—come chiacchierare fino ad ottenere uno strumento funzionante. Questa familiarità può indurti a condividere troppo. Una buona regola: tratta l’AI come un contractor competente che hai appena incontrato. Utile, veloce, ma non a cui consegni le chiavi di casa.
Non incollare segreti o dati sensibili nei prompt:
Usa placeholder come API_KEY_HERE, nomi falsi o un piccolo campione inventato che abbia la stessa struttura dei dati reali.
Alcune semplici abitudini mantengono gli esperimenti sicuri:
Se stai costruendo qualcosa che tocca pagamenti, login o record clienti, rallenta e aggiungi un passaggio di revisione—anche se la demo sembra perfetta.
L’AI può suggerire con sicurezza passi obsoleti, insicuri o semplicemente sbagliati per il tuo setup. Prima di eseguire comandi o cliccare “deploy”, leggi ciò che ha generato e assicurati di capire l’effetto.
Se non sei sicuro, chiedi una traduzione: “Spiegami in parole semplici cosa fa questa modifica, cosa potrebbe andare storto e come annullarla.” Quella domanda trasforma il vibe coding dal provare‑e‑sperare al prendere decisioni informate.
Il vibe coding rende al meglio quando l’obiettivo è il momentum: ottenere qualcosa di funzionante sullo schermo che puoi cliccare, reagire e rimodellare. Se vuoi provare un’idea, costruire uno strumento interno o prototipare un flusso, è sorprendente quanto velocemente puoi passare da “pagina vuota” a “bozza utilizzabile”.
Eccelle nel pensiero prodotto in fase iniziale: trasformare un concetto vago in una semplice app, form, dashboard o script che puoi testare con persone reali. È ottimo anche per lavori “di collante”—piccole automazioni, pulizie dati o funzionalità leggere che altrimenti resterebbero in fondo al backlog.
Nella pratica, questo è il motivo per cui un ambiente end‑to‑end di vibe coding può essere utile: per esempio, Koder.ai è pensato per generare app web complete (spesso in React), backend (Go + PostgreSQL) e perfino app mobili (Flutter) dalla chat—così puoi andare oltre i mockup in qualcosa che puoi eseguire e condividere.
Il limite si manifesta solitamente in tre frizioni:
Coinvolgi uno sviluppatore esperto quando servono pagamenti, sicurezza, permessi, conformità o integrazioni complesse (API di terze parti, sistemi legacy, single sign‑on). Non sono difficili solo per il codice—sono difficili perché gli errori costano denaro o fiducia.
Condividi il contesto come un brief creativo: l’obiettivo, per chi è, vincoli (budget, scadenza, sensibilità dei dati), cosa già funziona, cosa è rotto e esempi di comportamento atteso.
La conclusione realistica: il vibe coding è un avvio rapido e uno strumento potente per la bozza—ma non è una scorciatoia universale. Ti porta a “qualcosa di reale” velocemente e poi l’aiuto giusto trasforma quella bozza in un prodotto affidabile.
Vibe coding significa costruire software descrivendo risultati a un’AI e iterando su ciò che genera, invece di scrivere ogni singola riga di sintassi. Tu guidi con intenzioni, esempi e feedback; l’AI produce rapidamente codice e interfacce.
Persone in grado di spiegare chiaramente cosa vogliono ma che non vogliono o non possono affrontare un lungo percorso di programmazione—fondatori che prototipano, operatori che automatizzano flussi di lavoro, creatori che sperimentano e principianti che vogliono spedire qualcosa di reale. L’abilità chiave è una mentalità da regista: “più così, meno così.”
No. Devi comunque prendere decisioni di prodotto: cosa significa “fatto”, cosa devono vedere gli utenti, come gestire i casi limite e cosa conta davvero. Vibe coding riduce la digitazione della sintassi; non elimina il pensiero o la responsabilità.
Usa un ciclo semplice:
Trattalo come la definizione di un draft, non come l’invio di un prompt perfetto una sola volta.
Il feedback migliore è specifico e osservabile. Esempi:
Evita richieste vaghe come “migliora” a meno che tu non definisca cosa significa “migliore”.
Scrivi prompt come mini‑brief creativi:
Questo riduce le ipotesi e semplifica il debug quando l’AI sbaglia.
Perché l’AI tende a rispondere con un “sì, e…”, aggiungendo funzionalità che non hai richiesto—spesso prima che le basi funzionino. Evitalo:
Descrivi uno scenario concreto invece di dire “non funziona”:
Poi chiedi una correzione mirata e come testarla. Richiedi anche trasparenza: “Dimmi cosa hai cambiato, quali file hai toccato e come tornare indietro.”
Per i prototipi, “buono” significa che dimostra l’idea, puoi navigare il percorso principale e si capisce il problema risolto. Per un prodotto reale, “buono” vuol dire uso ripetuto senza confusione, dati che non si perdono e comportamenti prevedibili.
Controlli rapidi:
Una breve checklist di accettazione (5–7 righe “done when…”) ti mantiene onesto.
Non incollare informazioni sensibili:
Usa placeholder come API_KEY_HERE, nomi finti o campioni che rispettino la forma dei dati reali. Per aree rischiose (pagamenti, autenticazione, permessi, conformità) rallenta e aggiungi revisioni o coinvolgi uno sviluppatore esperto.
Inoltre: verifica sempre le istruzioni generate dall’AI prima di eseguirle e chiedi una spiegazione in linguaggio semplice di cosa fa la modifica e come annullarla.
