Un confronto pratico tra vibe coding e ingegneria tradizionale. Scopri dove ciascuno eccelle in termini di velocità, gestione del rischio e manutenibilità a lungo termine.
“Vibe coding” è uno stile di sviluppo in cui si va veloci appoggiandosi molto al codice generato dall'IA e all'intuizione su ciò che “sembra giusto”. Descrivi il risultato che vuoi ottenere, accetti una soluzione suggerita, la provi, modifichi i prompt e ripeti. Il ciclo di feedback è soprattutto: esegui, vedi cosa succede, aggiusta. Si pianifica meno a monte e si itera rapidamente finché il prodotto non sembra corretto.
L'ingegneria software tradizionale enfatizza l'opposto: ridurre le sorprese aggiungendo struttura prima e durante l'implementazione. Questo tipicamente include chiarire i requisiti, abbozzare un design, suddividere il lavoro in ticket, scrivere test, fare code review e documentare le decisioni. Il ciclo è comunque iterativo, ma guidato da standard condivisi e controlli che mirano a intercettare errori presto.
Questo articolo confronta i due approcci su tre dimensioni pratiche:
Non è un argomento morale su un unico modo “giusto” di costruire software. Il vibe coding può essere una scelta intelligente per prototipi, strumenti interni o scoperta precoce del prodotto. L'ingegneria tradizionale può essere essenziale quando interruzioni, incidenti di sicurezza o problemi di compliance hanno conseguenze reali.
Non è nemmeno un pezzo di hype sull'IA. L'IA può accelerare entrambi gli stili: il vibe coding usa l'IA come driver principale, mentre l'ingegneria tradizionale usa l'IA come aiuto all'interno di un processo strutturato. L'obiettivo è chiarire i compromessi per scegliere intenzionalmente—in base a dimensione del team, scadenze e quanto costerebbero gli errori.
Due team possono costruire la stessa feature seguendo percorsi radicalmente diversi per arrivare in main. La differenza non è solo negli strumenti: è dove avviene il “pensare”: a monte in artefatti e revisioni, o continuamente tramite iterazioni rapide.
Un tipico ciclo di vibe coding inizia con un obiettivo concreto (“aggiungi una pagina di fatturazione con checkout Stripe”) e passa subito a prompt, generazione di codice e test immediati.
Gli artefatti principali tendono a essere:
Il feedback è veloce e locale: esegui, clicchi, modifichi i prompt e ripeti. Il momento del “merge” spesso arriva quando la feature sembra giusta e non rompe nulla in modo evidente.
Questo workflow brilla per singoli sviluppatori e piccoli team che costruiscono prototipi, strumenti interni o prodotti greenfield dove i requisiti sono ancora in formazione.
Se lo fai in un ambiente dedicato al vibe coding come Koder.ai, puoi spesso mantenere il ciclo stretto aggiungendo un po' di sicurezza: modalità di pianificazione per l'intento a monte, snapshot per il rollback e l'opzione di esportare il codice sorgente quando sei pronto a consolidare il prototipo in una pipeline più tradizionale.
Un workflow tradizionale investe più sforzo prima che i cambiamenti di codice vengano integrati.
Artefatti comuni includono:
I cicli di feedback sono a tappe: primo feedback da prodotto/design, poi feedback tecnico in review, quindi fiducia da test e controlli pre-merge. Il “merge” è un checkpoint: il codice deve essere comprensibile, testabile e sicuro da mantenere.
Questo approccio si adatta a team più grandi, codebase di lunga durata e organizzazioni con vincoli di affidabilità, sicurezza o compliance—dove “funziona sulla mia macchina” non è accettabile.
La maggior parte dei team reali li fonde: usa l'IA per accelerare l'implementazione mantenendo il lavoro ancorato a requisiti chiari, review e controlli automatizzati che rendono i merge noiosi—in senso positivo.
La velocità è il punto dove il vibe coding sembra imbattibile—all'inizio. È ottimizzato per il momentum: meno decisioni a monte, più “spedire qualcosa che funziona” e iterazione rapida con assistenza IA.
Il vibe coding eccelle quando il lavoro riguarda soprattutto assemblare pezzi piuttosto che progettare un sistema.
In queste aree, il percorso più veloce è di solito “fallo funzionare, poi raffina”. Questo è esattamente il motivo per cui il vibe coding è progettato.
L'ingegneria tradizionale parte più lentamente perché investe in decisioni che riducono il lavoro futuro: confini chiari, componenti riutilizzabili e comportamento prevedibile.
Spesso diventa più veloce dopo perché ottieni:
Il costo nascosto del vibe coding è la tassa del rifacimento: tempo speso in seguito a districare scorciatoie ragionevoli al momento—logica duplicata, naming poco chiari, pattern inconsistenti, casi limite mancanti e soluzioni “temporanee” che diventano permanenti.
Le tasse di rifacimento si manifestano come:
Se la tua prima versione richiede 2 giorni ma il mese successivo aggiunge 10 giorni di pulizie, il tuo approccio “veloce” potrebbe risultare più lento complessivamente.
Invece di discutere sensazioni, misura alcune metriche semplici:
Il vibe coding spesso vince sul cycle time iniziale. L'ingegneria tradizionale spesso vince sul lead time quando il prodotto richiede consegne costanti e affidabili.
Il rischio non è solo “bug”. È la probabilità che ciò che rilasci causi danni reali: soldi persi, tempo sprecato, fiducia compromessa o sistemi non funzionanti. La differenza chiave tra vibe coding e ingegneria tradizionale è quanto quel rischio sia visibile durante la costruzione.
Correttezza: la feature funziona nella demo “best-case”, ma fallisce con dati reali, edge case o in ambienti diversi.
Affidabilità: operazioni vanno in timeout, crashano sotto carico o falliscono durante deploy e rollback.
Sicurezza: segreti esposti, permessi insicuri, vulnerabilità di injection, dipendenze non sicure o flussi di autenticazione deboli.
Compliance e privacy: registrare dati personali per errore, mancare flussi di consenso, non rispettare requisiti di audit o retention.
Il vibe coding tende all'ottimismo: si procede in base a ciò che “sembra giusto” nel momento. Questa velocità spesso si basa su assunzioni non esplicite—sugli input, il comportamento degli utenti, l'infrastruttura o la forma dei dati. Lo sviluppo assistito dall'IA può amplificare questo effetto riempiendo i vuoti con codice plausibile che sembra corretto ma non è validato.
Il rischio non è che il codice sia sempre sbagliato; è che non sai quanto possa essere sbagliato finché non arriva in produzione. Pattern di fallimento comuni includono:
L'ingegneria tradizionale riduce il rischio costringendo alla chiarezza prima del rilascio. Pratiche come code review, threat modeling e test non sono cerimoniali: creano checkpoint dove le assunzioni vengono sfidate.
Il risultato non è rischio zero, ma rischio più basso e più prevedibile nel tempo.
Il processo può introdurre rischi propri: ritardi che spingono il team a rilasciare tardi e sotto stress, o over-design che incatena a complessità non necessaria. Se il team costruisce troppo “per ogni evenienza”, puoi ritrovarti con apprendimento più lento, migrazioni più grandi e feature che non producono valore.
L'obiettivo pratico è abbinare i guardrail agli stake: più alto è l'impatto di un fallimento, più struttura vuoi a monte.
La manutenibilità è quanto facilmente una codebase può essere capita, modificata e considerata affidabile nel tempo. Non è un ideale vago di “codice pulito”: è una combinazione pratica di leggibilità, modularità, test, documentazione e proprietà chiara. Quando la manutenibilità è alta, piccoli cambiamenti restano piccoli. Quando è bassa, ogni modifica diventa un mini-progetto.
All'inizio il vibe coding spesso sembra più economico: vai veloce, le feature compaiono e l'app “funziona”. Il costo nascosto appare dopo, quando la stessa velocità crea attrito composto—ogni cambiamento richiede più congetture, più fix di regressione e più tempo per riscoprire l'intento.
La manutenibilità è un costo di prodotto, non una preferenza estetica. Impatta:
L'output assistito dall'IA può ridurre la manutenibilità quando viene prodotto in molti burst senza un quadro coerente. Pattern di degenerazione comuni includono naming inconsistente, stili architetturali misti, logica duplicata e comportamenti “magici” non documentati. Anche se ogni snippet è ragionevole, il sistema intero può diventare un patchwork dove nessuno è sicuro degli standard.
Le pratiche dell'ingegneria tradizionale mantengono la curva più piatta per progetto: convenzioni condivise, confini modulari, test come specifiche viventi, documenti leggeri per decisioni chiave e proprietà chiara (chi mantiene cosa). Non sono rituali: sono meccanismi che rendono le modifiche future prevedibili.
Se vuoi la velocità del vibe coding senza l'onere a lungo termine, tratta la manutenibilità come una feature che stai rilasciando continuamente, non come un'attività di pulizia rimandabile.
Il debugging è dove la differenza fra vibe coding e ingegneria tradizionale diventa evidente. Quando spedisci velocemente, è facile scambiare “il bug è sparito” con “il sistema è compreso”.
Il vibe coding spesso usa un ciclo prompt-and-try: descrivi il sintomo a uno strumento IA, applichi una patch suggerita, riesegui il happy path e passi oltre. Questo può funzionare per problemi isolati, ma è fragile quando i bug sono causati da tempistiche, stato o dettagli di integrazione.
L'ingegneria tradizionale tende al reproduce-and-fix: ottieni una riproduzione affidabile, isoli la causa e poi la sistemi in modo da prevenire la stessa classe di errore. È più lento a breve termine ma produce fix di cui puoi fidarti e che puoi spiegare.
Senza osservabilità di base, prompt-and-try degrada facilmente in congetture. Il rischio “funziona in locale” aumenta perché la tua esecuzione locale non corrisponde ai dati di produzione, ai pattern di traffico, ai permessi o alla concorrenza.
L'osservabilità utile spesso significa:
Con questi segnali spendi meno tempo a discutere cosa è successo e più tempo a risolverlo.
Nella pratica, gli strumenti possono rinforzare abitudini positive. Per esempio, quando deployi e ospiti app su una piattaforma come Koder.ai, abbinare generazione rapida a snapshot/rollback può ridurre il “fattore panico” durante il debugging—soprattutto quando un esperimento rapido va storto e devi ripristinare in sicurezza.
Quando qualcosa si rompe, prova questa sequenza:
I team veloci non sono quelli che non vedono bug—sono quelli che possono dimostrare rapidamente cosa è successo e prevenire ripetizioni.
La differenza più grande tra vibe coding e ingegneria tradizionale non sono gli strumenti—è la “spec”. Nel vibe coding la spec è spesso implicita: vive nella tua testa, in una chat o nella forma di quello che il codice fa ora. Nell'ingegneria tradizionale la spec è esplicita: requisiti scritti, criteri di accettazione e un design che altri possono revisionare prima di iniziare implementazioni pesanti.
Una spec implicita è veloce e flessibile. È ideale quando stai ancora scoprendo il problema, quando i requisiti sono instabili o quando il costo dell'errore è basso.
Una spec esplicita rallenta a monte, ma riduce il churn. Vale la pena quando più persone lavoreranno sulla feature, quando gli edge case contano o quando il fallimento ha conseguenze reali (soldi, fiducia, compliance).
Non serve un documento di 10 pagine per evitare confusione. Due opzioni leggere funzionano bene:
/docs/notes.Lo scopo è semplice: far capire al futuro-te (e ai revisori) il comportamento atteso senza dover reverse-engineerare il codice.
Requisiti completi e criteri di accettazione valgono lo sforzo quando:
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
Questo livello di struttura mantiene la velocità guidata dal vibe, fornendo al contempo un target chiaro per il lavoro di produzione e una definizione condivisa di “done”.
Il testing è il punto in cui vibe coding e ingegneria tradizionale divergono nettamente—non perché uno si preoccupi di più, ma perché i test determinano se la velocità si trasforma in affidabilità o in rifacimenti.
Un pattern comune del vibe coding è: genera codice, clicca attraverso il happy path, spedisci, poi sistemi ciò che gli utenti segnalano. Questo può andar bene per un prototipo usa-e-getta, ma è fragile quando dati reali, pagamenti o altri team dipendono dal sistema.
L'ingegneria tradizionale punta a test automatizzati ripetibili. L'obiettivo non è la perfezione; è rendere economica la risposta alla domanda “abbiamo rotto qualcosa?” ogni volta che cambi il codice.
Non servono centinaia di test per ottenere valore. I livelli ad alto impatto di solito sono:
L'IA funziona meglio quando i test forniscono un obiettivo. Due opzioni pratiche:
Perseguire una percentuale di coverage può sprecare tempo. Invece, lega lo sforzo all'impatto:
Buoni test non rallentano la consegna—fanno sì che la velocità di oggi non si trasformi nella crisi di domani.
La code review è il punto in cui “funziona sulla mia macchina” diventa “funziona per il team”. Il vibe coding spesso ottimizza per il momentum, quindi la review varia da nessuna a un rapido controllo prima del push. L'ingegneria tradizionale tende a considerare la review come passo di default, con peer review e merge protetti (niente approvazioni, niente merge) come norma.
A grandi linee, i team rientrano spesso in questi pattern:
Anche test robusti possono perdere problemi che sono “corretti” ma costosi in seguito:
Puoi mantenere la velocità senza saltare il passo di sicurezza:
Quando l'IA ha scritto parte del codice, i revisori dovrebbero verificare esplicitamente:
Una buona cultura di review non è burocrazia—è un meccanismo per scalare la fiducia.
L'iterazione rapida può spedire valore velocemente, ma spedisce anche errori velocemente—soprattutto problemi di sicurezza che non si vedono in una demo.
I problemi più frequenti non sono exploit esotici; sono igiene di base mancata:
Il vibe coding aumenta questi rischi perché il codice è spesso assemblato da snippet e suggerimenti, ed è facile accettare una soluzione che “sembra giusta” senza verificarne i threat model.
Gli snippet generati dall'IA spesso importano librerie “perché funzionano”, non perché siano appropriate. Questo può introdurre:
Anche se il codice è pulito, il grafo delle dipendenze può diventare il punto più debole.
Tratta i controlli di sicurezza come lo spellcheck: automatici e sempre attivi.
Centralizza tutto in CI in modo che il “percorso veloce” sia anche quello sicuro.
Se operi sotto SOC 2, ISO 27001, HIPAA o regole simili, hai bisogno di più delle buone intenzioni:
Il vibe coding può ancora funzionare—ma solo quando i guardrail sono policy, non memoria.
Scegliere tra vibe coding e ingegneria tradizionale non è ideologia—è abbinare l'approccio agli stake. Una regola utile: più utenti, denaro o dati sensibili sono coinvolti, più vuoi prevedibilità rispetto alla pura velocità.
Il vibe coding è ottimo quando l'obiettivo è apprendere in fretta piuttosto che costruire qualcosa che deve durare.
Funziona bene per prototipi che testano un concetto, strumenti interni con un pubblico limitato, demo per stakeholder, script one-off e spike esplorativi (“possiamo fare X?”). Se tolleri imperfezioni e riscritture occasionali, la velocità è un vero vantaggio.
L'ingegneria tradizionale paga quando il fallimento ha conseguenze reali.
Usala per flussi di pagamento e fatturazione, sistemi sanitari o legali, autenticazione e autorizzazione, infrastruttura e tool di deployment, e tutto ciò che gestisce dati regolamentati o sensibili. È anche preferibile per prodotti long-lived con più sviluppatori, dove onboarding, pattern coerenti e cambi prevedibili contano.
Una mossa vincente comune: vibe per scoprire, engineer per consegnare.
Inizia con vibe coding per definire la feature, provarne l'usabilità e chiarire i requisiti. Una volta confermato il valore, tratta il prototipo come usa-e-getta: riscrivilo o induriscilo con interfacce chiare, test, logging e standard di review prima che diventi “reale”.
| Fattore | Si adatta al Vibe coding | Si adatta all'ingegneria tradizionale |
|---|---|---|
| Stakes (costo del fallimento) | Basso | Alto |
| Numero di utenti | Pochi / interno | Molti / esterno |
| Sensibilità dei dati | Pubblico / non critico | Sensibile / regolamentato |
| Velocità di cambiamento | Sperimentazione rapida | Iterazioni pianificate |
Se non sei sicuro, dai per scontato che crescerà—e almeno aggiungi test e guardrail basilari prima del rilascio.
Un buon approccio ibrido è semplice: usa il vibe coding per esplorare rapidamente, poi applica disciplina ingegneristica prima che qualcosa diventi “reale”. Il trucco è fissare pochi non negoziabili così la velocità non si trasforma in un conto di manutenzione.
Mantieni il ciclo veloce, ma vincola l'output:
Se costruisci su una piattaforma come Koder.ai (che genera app web/server/mobile complete via chat), queste regole valgono ancora di più—la generazione rapida può superare la tua capacità di notare il drift architetturale. Usare la modalità di pianificazione prima di generare e mantenere cambi piccoli e reviewabili aiuta a conservare la velocità evitando un codice a toppe.
Se l'IA ha contribuito, finirlo dovrebbe significare:
Quando devi passare da prototipo a “reale”, prioritizza un percorso di handoff pulito. Per esempio, Koder.ai supporta source code export e deploy/hosting con domini personalizzati, il che rende più facile partire veloce e poi transitare a controlli ingegneristici più rigorosi senza rifare tutto da zero.
Monitora pochi segnali settimanali:
Se questi salgono mentre la velocità di consegna resta piatta, stai pagando interessi sul lavoro frettoloso.
Inizia con una feature a basso rischio o uno strumento interno. Imposta guardrail (linting, test, review PR, CI). Spedisci, misura le metriche sopra e irrigidisci le regole solo dove i dati mostrano dolore. Itera finché il team non riesce a muoversi veloce senza lasciare dietro di sé un pasticcio.
Il vibe coding è uno stile rapido e iterativo in cui ci si affida molto al codice generato dall'IA e all'intuizione, usando un ciclo come prompt → generate → try → adjust.
L'ingegneria tradizionale è più strutturata: chiarire i requisiti, abbozzare un design, implementare con test, fare code review e fondere con controlli che riducono le sorprese.
Il vibe coding tende a vincere nelle fasi iniziali quando stai assemblando pezzi noti velocemente:
La velocità deriva dal minimizzare la pianificazione iniziale e massimizzare il feedback rapido da un'app in esecuzione.
L'ingegneria tradizionale spesso vince nel tempo perché riduce il rework tax (pulizie, regressioni, logiche duplicate e effetti collaterali indesiderati).
Paghi di più all'inizio per chiarezza e coerenza, ma spesso rilasci in modo più prevedibile su settimane e mesi—soprattutto quando la dimensione del team e del codice cresce.
Il “rework tax” è il costo di tempo nascosto che paghi dopo per scorciatoie sensate al momento.
Segnali comuni:
Se continui a sbrogliare il codice di ieri, la tua velocità iniziale si sta trasformando in interessi continui.
Categorie di rischio tipiche:
Il vibe coding può aumentare il rischio nascosto perché il codice generato dall'IA può sembrare plausibile ma incorporare assunzioni non testate.
Misuralo con segnali semplici e ripetibili:
Se il cycle time è ottimo ma il lead time cresce a causa di bugfix, hotfix e riscritture, probabilmente stai pagando la velocità con l'instabilità.
La osservabilità di base riduce le congetture e i problemi “works on my machine”:
Con questi segnali puoi muoverti velocemente e capire cosa è andato storto, dove e perché.
Concentrati su un piccolo set di test ad alto rendimento:
Una regola pratica: almeno per ciò che è importante.
Mantieni il processo leggero ma coerente:
Le review rilevano drift di design e problemi operativi che i test spesso non catturano.
Usa un approccio ibrido: vibe per scoprire, engineering per consegnare.
Il vibe coding è adatto a:
L'ingegneria tradizionale è adatta a:
Se sei incerto, aggiungi guardrail (test, controlli CI, scansione segreti, logging di base) prima del rilascio in produzione.