17 de jul. de 2025·8 min
Vibe Coding: Como engenheiros se tornam curadores e editores
Vibe coding desloca engenheiros de digitar cada linha para orientar, revisar e moldar a saída da IA. Aprenda fluxos, habilidades e salvaguardas.
Vibe coding desloca engenheiros de digitar cada linha para orientar, revisar e moldar a saída da IA. Aprenda fluxos, habilidades e salvaguardas.
“Vibe coding” é um atalho para um fluxo de trabalho específico: você descreve o que quer em linguagem natural, um assistente de IA rascunha o código e você direciona o resultado até que corresponda à sua intenção. A IA faz uma implementação de primeira passada rapidamente; você faz a direção, a seleção e a verificação.
A ideia chave não é produtividade mágica — é uma mudança de onde seu tempo é gasto. Em vez de passar a maior parte do esforço digitando boilerplate, conectando endpoints ou traduzindo padrões conhecidos da memória, você passa mais esforço moldando a solução: clarificando requisitos, escolhendo trade-offs e garantindo que o código final esteja correto para o seu produto.
No vibe coding, o engenheiro age mais como:
Essa mudança de papel é sutil, mas importante. A IA pode rascunhar rápido, mas também pode chutar errado, entender mal restrições ou gerar código que “parece certo” enquanto falha em produção. O ganho é na geração do rascunho, não na responsabilidade.
Vibe coding funciona melhor quando você trata a saída da IA como um ponto de partida, não como gabarito. Você continua responsável por:
Esse fluxo é especialmente útil para times de produto, startups e construtores solo que precisam iterar rápido — entregar fatias pequenas, aprender com feedback e refinar continuamente — sem fingir que a geração de código elimina o julgamento de engenharia.
A maior mudança no vibe coding não é que os engenheiros “param de programar”. É que o centro de gravidade se move de digitar linhas para moldar resultados.
Tradicionalmente, um engenheiro produzia a maior parte do primeiro rascunho. Você projetava a abordagem, implementava linha a linha, rodava, consertava o que quebrava e depois refatorava até ficar legível e sustentável. O gargalo era o teclado — e o sinal mais visível de progresso era simplesmente “há mais código agora do que antes”.
Com programação assistida por IA, o primeiro rascunho fica barato. Seu trabalho se desloca para:
Essa mudança está acelerando porque as ferramentas finalmente são acessíveis: modelos melhores, feedback mais rápido e interfaces que tornam a iteração mais conversacional do que o ciclo compilar-executar de antes.
Mesmo que uma IA escreva 80% dos caracteres, o engenheiro ainda responde pelo resultado. Você é responsável por correção, segurança, desempenho e segurança — especialmente as coisas “chatas” que ferramentas costumam perder: tratamento de erros, condições de contorno, validação de dados e interfaces claras.
Vibe coding recompensa engenheiros que conseguem tomar decisões firmes: “Esta é a solução certa para o nosso sistema?” e “Eu confiaria nisso em produção?”. Esse julgamento — não a velocidade de digitação — vira o diferencial.
A programação assistida por IA brilha quando a “forma” do código é conhecida e o objetivo principal é velocidade. É mais fraca quando o trabalho real é descobrir o que o software deve fazer em situações do mundo real, cheias de ambiguidade.
Quando você consegue descrever a tarefa claramente, a IA pode produzir rascunhos iniciais sólidos — muitas vezes mais rápido do que começar com um arquivo em branco.
Nessas áreas, vibe coding pode parecer “mágico” porque o trabalho é, em grande parte, montar padrões familiares.
A IA costuma tropeçar quando requisitos são implícitos, específicos do domínio ou cheios de exceções.
Um modelo pode falar com confiança enquanto inventa restrições, interpreta mal formatos de dados ou escolhe uma biblioteca que conflita com seu stack.
A IA reduz o tempo de digitação (colocar código na tela). Mas pode aumentar o tempo no editor — revisar, clarificar requisitos, rodar testes, depurar e apertar o comportamento.
O ganho de produtividade é real quando times aceitam o trade-off: menos teclas, mais julgamento. O trabalho do engenheiro passa de “escreva isso” para “prove que funciona, é seguro e corresponde ao que realmente precisamos”.
Trate seu prompt como uma especificação leve. Se você quer código pronto para produção, não peça uma “implementação rápida”. Peça uma mudança com propósito claro, limites e uma forma de verificar o sucesso.
Comece com o que a funcionalidade deve fazer, o que não deve fazer e como você decidirá que está pronta. Inclua restrições como limites de desempenho, ambientes suportados e requisitos de “não quebrar” (compatibilidade, rotas existentes, estabilidade de esquema).
Um padrão útil é:
Prompts grandes convidam a erros grandes. Em vez disso, faça um loop em passos menores:
Isso mantém você no controle e facilita a revisão.
A IA escreve melhor quando pode “ver” seu mundo. Compartilhe APIs existentes, regras de estilo e a estrutura de arquivos esperada. Quando possível, inclua exemplos:
Feche cada iteração pedindo uma autoavaliação:
O prompt vira o contrato — e sua revisão é verificar se o contrato foi cumprido.
Código gerado por IA é melhor tratado como uma proposta: um rascunho rápido que precisa de um editor. Seu trabalho muda de “escrever cada linha” para “decidir o que pertence”, “provar que funciona” e “moldar para caber no codebase”. Times rápidos não aceitam saída inteira — eles a curam.
Leia a saída da IA como você revisaria o PR de um colega. Pergunte: isso se encaixa na nossa arquitetura, convenções de nomes e estilo de tratamento de erros? Se algo parece pouco claro, assuma que está errado até provar o contrário.
Use diffs e commits pequenos para manter as mudanças compreensíveis. Em vez de colar uma reescrita de 300 linhas, entregue uma série de commits focados: renomear + reestruturar, depois mudança de comportamento, depois casos de borda. Isso torna regressões mais fáceis de detectar e reverter.
Quando vir áreas arriscadas, adicione comentários inline e perguntas para a IA responder. Exemplos: “O que acontece se essa API retornar null?” “Esse loop de retry é limitado?” “Podemos evitar alocar no caminho quente?” Isso mantém a iteração ancorada no código, não numa conversa vaga.
Uma checklist curta evita revisões “parece bom”:
Se você está gastando várias rodadas de prompt para consertar uma função embaraçada, pare e reescreva manualmente. Uma reescrita limpa costuma ser mais rápida — e produz código que você conseguirá manter no mês seguinte.
A IA pode levar você até “isso roda” rapidamente. A mudança profissional é insistir em “isso está verificado”. Trate código gerado como rascunho até que ele passe na mesma régua que você esperaria de um colega.
Um bom fluxo de trabalho de vibe coding produz artefatos em que você pode confiar: testes, tratamento de erro claro e uma checklist repetível. Se você não consegue explicar como sabe que está correto, não está pronto — teve sorte.
Quando requisitos estão claros (entradas, saídas, restrições), escreva testes primeiro. Isso dá um alvo à IA e reduz implementações errantes.
Quando os requisitos estão nebulosos, gere o código e escreva testes logo em seguida, enquanto o contexto está fresco. O importante é o timing: não deixe código “temporário” e sem teste virar permanente.
A IA tende a lidar bem com o caminho feliz e perder cantos estranhos. Dois padrões práticos ajudam:
Coloque asserts e validações onde o sistema encontra o mundo externo: requisições de API, parsing de arquivos e especialmente gravações no banco. Se dado ruim entrar uma vez, fica caro para sempre.
Uma checklist simples mantém a qualidade consistente:
É assim que a velocidade permanece sustentável.
Vibe coding pode parecer rápido porque produz código plausível rápido. O risco principal é que “plausível” não é o mesmo que “correto”, “seguro” ou “permitido”. Trate saída da IA como rascunho não confiável que precisa conquistar seu lugar no codebase.
A IA frequentemente falha de maneiras silenciosas: off-by-one, casos de borda faltando, tratamento de erro incorreto ou problemas de concorrência que só aparecem sob carga. Pode também fazer suposições erradas sobre sua arquitetura — por exemplo, esperar que um serviço seja síncrono, presumir que uma tabela existe ou inventar uma função helper que só existe na imaginação do modelo.
Um modo comum de falha é APIs alucinadas: o código compila na imaginação do modelo, não no seu repositório. Fique atento a nomes de métodos “quase corretos”, uso de bibliotecas obsoletas e padrões que eram comuns dois anos atrás, mas são desencorajados hoje.
Código gerado pode introduzir defaults inseguros (cripto fraca, falta de checagens de autorização, desserialização insegura). Não aceite mudanças sensíveis sem revisão focada e, quando possível, análise automatizada.
Privacidade é mais simples: não cole segredos, tokens ou dados de clientes em ferramentas a menos que sua organização permita explicitamente. Se precisar de ajuda, sanitize os inputs ou use ferramentas internas aprovadas.
Conheça a política da sua organização sobre procedência do código e licenças — especialmente para trechos gerados que se assemelham a exemplos públicos. Quando a mudança for de alto impacto (fluxos de auth, pagamentos, infra, migrações de dados), defina regra de escalonamento: exija um segundo revisor, rode a suíte completa de testes e considere um threat model leve antes de mergear.
Vibe coding funciona melhor como processo de time, não como truque individual. O objetivo é tornar a saída da IA previsível, revisável e fácil de melhorar — para que sua base de código não vire um monte de “código misterioso”.
Use o mesmo fluxo para a maioria das tarefas:
brief da tarefa → rascunho pela IA → edição humana → testes
O brief da tarefa é chave. Deve definir entradas/saídas, restrições e critérios de aceitação em linguagem simples (e linkar arquivos relevantes). A IA produz o primeiro passe. Um humano deixa o código pronto para produção: nomes, estrutura, casos de borda, tratamento de erros e encaixe em padrões existentes. Finalmente, testes e checagens confirmam o comportamento.
Quebre em fatias pequenas e revisáveis. PRs menores facilitam detectar suposições erradas, regressões sutis e estilo incompatível. Se a IA propõe uma grande refatoração, faça em etapas: primeiro adicione testes, depois mude comportamento, depois limpe.
Para reduzir “bobagens confiantes”, peça explicações junto com o rascunho:
Isso dá aos revisores algo concreto para avaliar (desempenho, complexidade, manutenibilidade) antes de debater detalhes de implementação.
Registre mudanças influenciadas por IA nas descrições de PR. Não como selo — apenas como contexto: o que foi gerado, o que foi editado e o que você verificou. Isso melhora a qualidade da revisão e constrói intuição compartilhada sobre quando sugestões de IA são confiáveis.
Crie prompts reutilizáveis para tarefas recorrentes (novo endpoint, migração de dados, comando CLI, adição de testes). Templates transformam o hábito de prompt de uma pessoa em ativo do time — e tornam os resultados mais consistentes entre revisores e repositórios.
A IA pode gerar muito código rápido. O diferencial não é quão rápido você digita — é quão bem você guia, avalia e integra o que é gerado.
Vibe coding recompensa quem modela o sistema inteiro: fluxo de dados, fronteiras e modos de falha. Quando você consegue descrever como requisições passam pelos serviços, onde o estado vive, o que acontece em timeouts e o que é “input ruim”, você orienta a IA a produzir código que encaixe na realidade — não só no caminho feliz.
Habilidade de leitura vira superpoder. Saídas de IA podem parecer plausíveis e, ainda assim, falhar no objetivo: casos de borda errados, bibliotecas mal usadas, abstrações com vazamentos ou tipos incompatíveis. O trabalho é achar gaps entre o requisito e o que o código realmente faz — rápido, calmo e sem assumir que está certo.
Quando código gerado falha, você ainda precisa localizar o problema. Isso significa logs que respondem perguntas, métricas que mostram tendências e traces que revelam gargalos. A IA pode sugerir correções, mas você precisa da disciplina para reproduzir, inspecionar estado e verificar resultados.
Requisitos claros, prompts precisos e boas narrativas em PR reduzem retrabalho. Documente suposições, liste critérios de aceitação e explique o “porquê” nas revisões. Isso facilita validar saída da IA e alinhar colegas rapidamente.
Consistência, simplicidade e manutenibilidade não surgem por acaso. Curadores aplicam convenções, removem complexidade desnecessária e escolhem a solução mais chata que sobreviverá às mudanças. Esse julgamento — mais que as teclas — determina se vibe coding acelera ou gera custo no longo prazo.
A IA pode rascunhar código rápido, mas não garante consistência, segurança ou manutenibilidade. Times mais rápidos tratam o modelo como gerador e a ferramenta como guarda-corpo para manter a saída alinhada com padrões de produção.
Comece com ferramentas que imponham convenções sem debate:
A IA gosta de importar pacotes ou copiar padrões desatualizados.
Use ferramentas de PR para focar atenção no risco:
Reduza variação dando um caminho ao modelo:
Onde você roda vibe coding faz diferença no que consegue padronizar. Ex.: plataformas como Koder.ai envolvem o fluxo de chat com controles de engenharia práticos: modo planejamento (para revisar plano antes de gerar código), exportação de código-fonte (sem lock-in) e snapshots/rollback (experimentos fáceis de reverter). Se seu time gera frontends React, serviços Go com PostgreSQL ou apps Flutter, ter convenções de stack embutidas no fluxo reduz variação entre rascunhos da IA.
O objetivo não é mais ferramentas — é um pipeline confiável onde saída da IA é formatada, checada, escaneada e revisada como qualquer outra mudança.
Implantar vibe coding funciona melhor como experimento observável — não como mandato em grande escala. Trate como introdução de um novo sistema de build ou framework: escolha uma área limitada, defina expectativas e meça se melhora resultados.
Comece onde erros são baratos e o feedback é rápido. Bons candidatos: ferramentas internas, um serviço pequeno com entradas/saídas claras ou um componente de UI autocontido.
Regra útil: se você consegue reverter a mudança rapidamente e validar comportamento com checagens automáticas, é um bom piloto.
Times andam mais rápido quando “o que é permitido” é explícito. Mantenha a primeira versão curta e prática:
Se já tiver padrões de engenharia, linke-os e adicione um adendo em vez de reescrever tudo (ex.: “código gerado por IA deve atender à mesma régua de revisão e testes”).
Escolha algumas métricas e acompanhe durante o piloto:
O objetivo é aprender onde a IA ajuda e onde acrescenta custos ocultos.
Após cada sprint (ou semanalmente), colecione exemplos:
Transforme isso em templates de prompt reutilizáveis, checklists de revisão e avisos de “não faça isso”.
Documente o aprendizado num lugar central (ex.: /engineering/playbook). Inclua:
Quando o piloto mostrar resultados consistentes positivos, expanda para a próxima área — sem baixar o padrão de qualidade.
Se você usa um ambiente hospedado de vibe coding (como Koder.ai), padronizar costuma ser mais simples porque o fluxo já estrutura passos repetíveis (planejar, gerar, revisar, deploy), com deploy/hosting e domínios customizáveis quando quiser mover de protótipo para produção.
Vibe coding não tira engenheiros do loop — muda o que significa “estar no loop”. O trabalho de maior alavancagem passa de digitar cada linha para decidir o que deve ser construído, restringir como é construído e verificar que o resultado é seguro, correto e manutenível.
Quando a IA consegue rascunhar implementações rapidamente, sua vantagem é o julgamento: escolher a abordagem certa, notar casos de borda sutis e saber quando não aceitar uma sugestão. Você vira o curador da intenção e o editor da saída — guiando o modelo com restrições claras e então moldando o rascunho a algo pronto para produção.
Sim, você pode enviar mais rápido. Mas velocidade só conta quando a qualidade se mantém. Os guardrails são o trabalho: testes, checagens de segurança, disciplina de revisão de código e uma definição clara de pronto. Trate a IA como um colaborador júnior rápido, incansável e ocasionalmente errado com muita confiança.
Vibe coders confiáveis não “sentem” que terminaram — revisam sistematicamente. Crie músculo em torno de uma checklist leve: correção (incluindo entradas estranhas), legibilidade, tratamento de erros, noções básicas de desempenho, logging/observabilidade, risco de dependências e expectativas de segurança/privacidade.
Crie dois ativos reutilizáveis:
Com isso em mãos, o trabalho vira menos sobre velocidade de digitação e mais sobre direção, verificação e bom gosto — as partes da engenharia que geram valor ao longo do tempo.
“Vibe coding” é um fluxo de trabalho em que você descreve a intenção em linguagem natural, uma IA rascunha uma implementação e você a guia por meio de revisão, edições e verificações até que atenda aos requisitos reais.
A aceleração está principalmente no rascunho inicial, não na responsabilidade — você continua sendo responsável pelo que é entregue.
Seu papel muda de digitar código para curar e editar rascunhos:
Ajuda mais quando a tarefa tem formato conhecido e requisitos claros, como:
Frequentemente falha quando os requisitos são implícitos ou confusos:
Trate a saída como rascunhos plausíveis, não como verdade absoluta.
Inclua três itens desde o início:
Isso transforma o prompt em uma especificação leve que você pode verificar.
Use um loop curto:
Iterações menores reduzem grandes erros difíceis de revisar.
Revise como um pull request de um colega:
Prefira commits e diffs pequenos para que regressões sejam fáceis de identificar.
Não pare em “isso roda”. Peça evidências:
Perigos comuns:
Use varredura de dependências e de segredos no CI e suba a revisão para mudanças em auth, pagamentos, infra ou migrações de dados.
Transforme em um processo de time repetível:
Documente uma checklist compartilhada para que “gerado por IA” não vire “código misterioso”.