Vibe Coding: quando o mais difícil é escolher o que construir

• Qual problema estamos resolvendo, e para quem?
• O que estamos dispostos a sacrificar (precisão, tempo, segurança, escopo)?
• O que precisa ser verdade para isso ser considerado “concluído”?

Quando essas respostas são nebulosas, a velocidade vira ruído: mais protótipos, mais meio-recursos, mais resultados “quase corretos”.

Para quem é este artigo (e para quê)

Este é um guia prático para quem precisa transformar saída rápida em resultados reais—product managers, founders, designers, líderes de time e stakeholders não técnicos que agora se encontram “construindo” por meio de prompts.

Você aprenderá como passar de vibes vagas para requisitos claros, priorizar quando tudo parece fácil de entregar, decidir o que evolui de protótipo para produto e criar ciclos de feedback para que a codificação assistida por IA gere valor mensurável—não apenas mais código.

O que “vibe coding” significa na prática

“Vibe coding” é um nome informal para construir software direcionando uma IA em vez de escrever cada linha manualmente. Você descreve o que quer em linguagem natural, a IA propõe código, e vocês iteram juntos—como pair programming onde seu “par” pode rascunhar rápido, refatorar sob demanda e explicar opções.

Em plataformas como Koder.ai, esse fluxo de chat-para-construção é o produto: você descreve o app que quer, o sistema gera uma implementação web/servidor/mobile funcional, e você itera em conversa—sem precisar unir cinco ferramentas diferentes só para ter um protótipo funcionando.

Como é no dia a dia

A maioria dos ciclos de vibe coding segue o mesmo ritmo:

1. Prompt: você declara o objetivo, restrições e contexto (“Adicione um formulário de checkout com validação, mantenha o design atual, use Stripe”).
2. Gerar: a IA produz código, testes ou um plano.
3. Revisar: você lê como um revisor de código—checando corretude, casos de borda, segurança e alinhamento com o produto.
4. Iterar: você aperta o prompt (“Não armazene dados de cartão; trate pagamentos falhos; adicione nomes de eventos analíticos”).

O que não é

Não é magia e não é “construa qualquer coisa instantaneamente”. A IA pode estar confiante e errada, não entender seu domínio ou introduzir bugs sutis. Julgamento, testes e responsabilidade continuam com humanos. Vibe coding muda como o código é produzido, não a necessidade de garantir que ele seja seguro, manutenível e alinhado ao negócio.

Fluxos comuns que você verá

• Chat-to-code: descrever funcionalidades em um chat, depois colar ou aplicar alterações sugeridas.
• Geração no IDE: sugestões inline, refatores, geração de testes e edições “torne esta função mais limpa”.
• Tarefas estilo agente: dar um objetivo (“adicionar exportação para CSV”) e deixar a ferramenta executar mudanças em vários arquivos, depois revisar um diff único proposto.

O novo fator limitante: clareza de intenção

Quando gerar código é barato, o recurso escasso se torna decisões claras: o que deve existir, o que “feito” significa, o que excluir e quais riscos são aceitáveis. Quanto melhor sua intenção, melhor a saída—e menos surpresas caras depois.

Por que escrever menos código aumenta a necessidade de melhores decisões

Há alguns anos, a principal restrição em software era o tempo do desenvolvedor: sintaxe, boilerplate, conectar serviços e “fazer rodar”. Essas fricções forçavam times a serem seletivos. Se uma funcionalidade levava três semanas, você discutia muito se valia a pena.

Com a codificação assistida por IA, boa parte dessa fricção some. Você pode gerar variantes de UI, testar modelos de dados diferentes ou montar um proof-of-concept em horas. Como resultado, a restrição muda de produção para direção: gosto, trade-offs e decidir o que é realmente valioso.

Exploração mais barata significa mais decisões

Quando opções são caras de construir, você naturalmente as limita. Quando opções são baratas, você cria mais—intencionalmente ou não. Cada “experimento rápido” adiciona escolhas:

• Qual versão corresponde ao objetivo?
• O que deve ser mantido, deletado ou mesclado?
• Quais casos de borda são aceitáveis agora?

Então, embora a produção de código aumente, o volume de decisões cresce ainda mais rápido.

Dívida de decisão: o novo desperdício

“Dívida de decisão” é o que se acumula quando você evita escolhas difíceis: critérios de sucesso pouco claros, propriedade difusa ou trade-offs não resolvidos (velocidade vs qualidade, flexibilidade vs simplicidade). O código pode ser fácil de gerar, mas o produto fica mais difícil de direcionar.

Sinais comuns incluem múltiplas implementações meio prontas, funcionalidades sobrepostas e reescritas repetidas porque “não parecia certo”.

Objetivos pouco claros ainda causam churn

Se o objetivo é vago (“melhorar onboarding”), a IA pode ajudar a construir algo, mas não pode dizer se isso melhorou ativação, reduziu tickets de suporte ou encurtou o time-to-value. Sem um alvo claro, times giram em iterações que parecem produtivas—até perceberem que enviaram movimento, não progresso.

O novo gargalo: decidir o que deve existir

Quando o código é barato de produzir, o recurso escasso vira clareza. “Construa essa funcionalidade” deixa de ser um pedido de implementação e vira um pedido de julgamento: o que deve ser construído, para quem e com qual padrão.

As decisões-chave que você não pode terceirizar

Antes de pedir a IA (ou um colega), tome um pequeno conjunto de decisões de produto que definam o formato do trabalho:

• Problema: Qual dor estamos resolvendo e o que motivou este pedido?
• Usuário: Para quem é (usuário primário) e quem é afetado indiretamente?
• Resultado: O que deve ser verdade após o lançamento (mudança de comportamento, tempo economizado, menos erros)?
• Restrições: Tempo, orçamento, legal/compliance, plataformas, integrações, acessibilidade.
• Métricas de sucesso: Como você saberá que funcionou (adoção, conversão, retenção, tickets de suporte, latência).

Sem isso, você ainda receberá “uma solução”—mas não saberá se é a certa.

Separe o “o quê” do “como”

Uma regra útil: decida o “o quê” em termos humanos; deixe a IA propor o “como.”

• Decisões sobre o quê: fluxo do usuário, permissões, dados necessários, critérios de aceitação, estados de erro.
• Decisões sobre o como: frameworks, estrutura de código, detalhes de implementação, refatores.

Se você misturar cedo demais (“Construa em React com a biblioteca X”), pode travar acidentalmente o comportamento de produto errado.

As decisões ocultas que mordem depois

Vibe coding frequentemente entrega padrões padrão que você não escolheu conscientemente. Aponte-os explicitamente:

• Padrões: configurações iniciais, estados vazios, campos pré-preenchidos.
• Casos de borda: duplicatas, tentativas de novo, falhas parciais, comportamento offline.
• Tratamento de dados: o que é armazenado, por quanto tempo, necessidades de exportação/exclusão.
• Permissões: quem pode ver/editar/excluir, logs de auditoria, sobrescritas de admin.

Checklist rápido pré-prompt

Antes de escrever um prompt, responda:

1. Quem é o usuário e qual tarefa ele tenta realizar?
2. Qual é o menor resultado aceitável?
3. O que não pode acontecer (riscos, compliance, segurança)?
4. Quais entradas/saídas existem (dados, sistemas, papéis)?
5. Quais são 3 testes de aceitação que provam que funciona?

Essas decisões transformam “gerar código” em “entregar um resultado”.

De vibes vagas a requisitos claros

A IA pode transformar uma ideia vaga em código funcional rápido—mas não pode adivinhar o que “bom” significa para o seu negócio. Prompts como “melhore isso” falham porque não especificam um resultado-alvo: melhor para quem, em qual cenário, medido como e com quais trade-offs.

Comece pelo resultado, não pela implementação

Antes de pedir mudanças, escreva o resultado observável que você quer. “Usuários completam o checkout mais rápido” é acionável. “Melhorar o checkout” não é. Um resultado claro dá direção ao modelo (e ao time) sobre decisões: o que manter, o que remover e o que medir.

Use artefatos leves (não burocracia pesada)

Você não precisa de uma spec de 30 páginas. Escolha um destes formatos curtos e mantenha em uma página:

• PRD de uma página: problema, objetivo, não-objetivos, métrica de sucesso, restrições, perguntas em aberto
• User story: “Como um ___, eu quero ___, para que ___”
• Critérios de aceitação: condições concretas que devem ser verdadeiras para considerar “feito”

Se você usa um construtor chat-first como Koder.ai, esses artefatos mapeiam bem para prompts—especialmente quando usa um template consistente como “contexto → objetivo → restrições → critérios de aceitação → não-objetivos.” Essa estrutura costuma ser a diferença entre uma demo chamativa e algo que você realmente pode lançar.

Requisitos nítidos vs vagos (exemplos)

• Vago: “Torne o onboarding mais suave.”

• Nítido: “Reduzir o abandono no onboarding de 45% para 30% removendo o passo ‘tamanho da empresa’; usuários podem pular e ainda chegar ao dashboard.”

• Vago: “Adicione uma busca melhor.”

• Nítido: “A busca retorna resultados em <300ms para 95% das consultas e suporta busca exata + tolerância a erros de digitação para nomes de produto.”

• Vago: “Melhorar segurança.”

• Nítido: “Exigir MFA para cargos de admin; registrar todas as mudanças de permissão; reter logs de auditoria por 365 dias.”

Escreva restrições explicitamente

A velocidade aumenta o risco de ultrapassar limites silenciosamente. Coloque restrições no prompt e na spec:

• Tempo/orçamento: “Deve ser entregue em 2 dias; sem novos serviços pagos.”
• Limites técnicos: “Somente PostgreSQL; não introduzir Kafka.”
• Compliance: “Sem PII em logs; exclusão GDPR em até 30 dias.”

Requisitos claros transformam vibe coding de “gerar coisas” em “construir o que é certo”.

Priorização quando tudo parece barato de construir

A codificação assistida por IA faz o esforço parecer colapsado. Isso é ótimo para momentum—mas também facilita enviar a coisa errada mais rápido.

Use um método de pontuação leve

Uma matriz impacto/esforço simples ainda funciona, mas você terá mais clareza com RICE:

• Reach (alcance): quantas pessoas usarão em um período dado?
• Impact (impacto): quanto isso move a métrica chave (pequeno/médio/grande)?
• Confidence (confiança): quão certo você está sobre alcance e impacto?
• Effort (esforço): tempo de ideia a feito (não “primeira demo”).

Mesmo que a IA reduza o tempo de codificação, esforço ainda inclui pensamento de produto, QA, docs, suporte e manutenção futura. É aí que “barato de construir” deixa de ser barato.

A velocidade pode esconder custo de oportunidade

Quando tudo parece construível, o custo real vira o que você deixou de construir: o bug que não foi consertado, o fluxo de onboarding que não foi melhorado, a solicitação de cliente ignorada.

Uma salvaguarda prática: mantenha uma lista curta “Agora / A seguir / Depois” e limite Agora a 1–2 apostas por vez. Se chegar uma nova ideia, ela deve substituir algo—não simplesmente se empilhar.

Limite WIP e defina “feito” antes de começar

Defina uma definição de pronto que inclua: métrica de sucesso, checagens básicas de QA, evento analítico e uma nota interna explicando a decisão. Se não conseguir cumprir a definição rapidamente, é um protótipo—não uma funcionalidade.

Como dizer não (e o que cortar primeiro)

Ao priorizar, corte nesta ordem:

1. Casos de borda (mantenha o caminho feliz)
2. Coisas boas de ter (mantenha a promessa central)
3. Personalizações (entregue um padrão opinativo)
4. Polimento (só após o uso provar valor)

Vibe coding funciona melhor quando você trata cada “sim” como um compromisso com resultados, não com output.

Prototipagem vs produto: escolher o que avança para “real”

A codificação assistida por IA faz protótipos aparecerem rápido—e isso é presente e armadilha. Quando um time consegue montar três variações de uma funcionalidade em um dia, esses protótipos começam a competir por atenção. As pessoas lembram da demo que parecia mais legal, não de qual resolve o problema certo. Logo você mantém “coisas temporárias” que viram dependências.

Por que protótipos se multiplicam (e confundem todo mundo)

Protótipos são fáceis de criar, mas difíceis de interpretar. Eles borram linhas importantes:

• Isto é um conceito ou um compromisso?
• É seguro, compatível e suportável?
• Está medindo algo real, ou apenas mostrando o possível?

Sem rótulos claros, times acabam debatendo detalhes de implementação de algo que só existia para responder uma pergunta.

Use uma escada de protótipos

Trate protótipos como degraus com objetivos e expectativas diferentes:

1. Esboço: esclarecer a ideia e o fluxo do usuário.
2. Clicável: testar compreensão e desejo.
3. Funcional: testar viabilidade e casos de borda com caminhos de dados reais.
4. Produção: construir para confiabilidade, segurança, monitoramento e suporte.

Cada degrau deve ter uma pergunta explícita que tenta responder.

Decida com sinais de validação

Um protótipo “vence” com base em evidências, não empolgação. Procure sinais como:

• Entrevistas com usuários que confirmem o problema e o fluxo proposto
• Pilotos pequenos com audiência definida e critérios de sucesso
• Padrões de retenção/uso (uso repetido, tempo-para-valor, conclusão de tarefas)

A regra que evita produtos acidentais

Não escale um protótipo—mais usuários, mais dados, mais integrações—sem uma decisão documentada de comprometimento. Essa decisão deve nomear o dono, a métrica de sucesso e o que você está disposto a parar de construir para financiá‑lo.

Se você itera rápido, torne a “reversibilidade” uma exigência de primeira classe. Por exemplo, Koder.ai suporta snapshots e rollback, que é uma maneira prática de experimentar agressivamente mantendo a capacidade de voltar a um estado conhecido quando um protótipo der errado.

Qualidade e risco: velocidade não tira responsabilidade

Vibe coding pode fazer parecer que você pode “só lançar” porque o código aparece rápido. Mas o perfil de risco não encolhe—ele muda. Quando a saída é barata, decisões de baixa qualidade e salvaguardas fracas se amplificam mais rápido.

O que tende a dar errado

Modos de falha comuns não são exóticos—são erros ordinários produzidos em maior volume:

• Falhas de segurança: checagens de auth inseguras, riscos de injeção, endpoints expostos, CORS excessivamente permissivo.
• Fluxos quebrados: casos de borda ignorados, estados de UX confusos, tratamento parcial de erros.
• Propriedade de dados incerta: onde os dados ficam, quem acessa, regras de retenção e auditabilidade.

Código gerado por IA ainda precisa de escrutínio

Código assistido por IA deve ser tratado como código escrito por um novo colega que trabalha extremamente rápido: útil, mas não automaticamente correto. Revisão é inegociável—especialmente em autenticação, pagamentos, permissões e qualquer coisa que toque dados de clientes.

Salvaguardas que mantêm a velocidade segura

Algumas práticas leves preservam velocidade reduzindo surpresas:

• Revisão de código como portão (até para mudanças “pequenas”).
• Testes automatizados para caminhos críticos: login, compra, CRUD central e permissões.
• Modelagem de ameaças para novas funcionalidades: “o que poderia dar errado, e como notaríamos?”
• Logging + monitoramento: logs estruturados, tracking de erros e alertas para fluxos-chave.

Uma lista simples de “não ir”

Faça estas regras duras desde cedo e repita-as frequentemente:

• Nada de segredos em prompts (chaves de API, tokens, dados de clientes).
• Nada de dependências não revisadas adicionadas “porque a IA sugeriu”.
• Nada de bibliotecas com licenças incertas ou ausentes.
• Nada de mesclar funcionalidades com testes ausentes nos caminhos críticos.

A velocidade é vantagem só quando você confia no que está entregando—e consegue detectar problemas rápido quando não confia.

Ciclos de feedback que transformam saída em resultados

Construir rápido só importa se cada iteração te ensina algo real. O objetivo não é “mais output.” É transformar o que você lançou (ou simulou) em evidência que orienta a próxima decisão.

O loop a rodar toda vez

Um loop simples mantém o vibe coding ancorado:

prompt → build → test → observe → decide

• Prompt: Declare o problema do usuário, o comportamento pretendido e o que você quer aprender.
• Build: Gere a menor versão que responda à pergunta.
• Test: Use com uso real, não apenas “funciona na minha máquina.”
• Observe: Capture o que as pessoas realmente fazem e dizem.
• Decide: Pare, continue ou mude de direção—com base em evidências.

Colete feedback rápido (sem processos pesados)

Você não precisa de um departamento de pesquisa para obter sinal rápido:

• Perguntas in-app: Uma pesquisa de uma pergunta após uma ação-chave (“Isso ajudou você a terminar mais rápido? Sim/Não”).
• Notas de sessão: Peça a 3–5 usuários que testem; escreva citações reais e onde hesitaram.
• Analytics leve: Acompanhe alguns eventos relacionados ao resultado (start → complete, tempo-para-concluir, abandono).
• Escaneamento de suporte: Marque mensagens que mencionem a funcionalidade; conte repetições.

Checkpoints de decisão e timeboxes

Após cada iteração, faça um checkpoint:

• Go: Evidência diz que é útil e seguro—aprimorar.
• Change: Há algum valor, mas a abordagem está errada—revisar a hipótese.
• Stop: Baixo valor ou alto risco—arquivar.

Para evitar iteração sem fim, timeboxe experimentos (por exemplo, “dois dias ou 20 sessões de usuário”). Quando o timebox acabar, você deve decidir—mesmo que a decisão seja “pausar até podermos medir X.”

Papéis no time: quem decide, quem revisa, quem é dono dos resultados

Quando a IA pode produzir código sob demanda, “quem pode implementar” deixa de ser a restrição principal. Times que vão bem com vibe coding não eliminam papéis—eles os reequilibram em torno de decisões, revisão e responsabilidade.

O decisor: uma garganta para apertar (no bom sentido)

Você precisa de um decisor claro para cada iniciativa: um PM, founder ou líder de domínio. Essa pessoa responde:

• Qual problema estamos resolvendo, para quem e por que agora?
• O que significa “feito” (métrica de sucesso + critérios de aceitação)?
• O que estamos explicitamente não construindo?

Sem um decisor nomeado, a saída da IA pode virar um monte de funcionalidades meio prontas que ninguém pediu e que ninguém pode lançar com confiança.

Desenvolvedores mudam de datilógrafos para revisores, arquitetos e mentores

Desenvolvedores ainda constroem—mas parte maior do valor deles se desloca para:

• Revisar código gerado por IA quanto a corretude, segurança, performance e manutenibilidade.
• Decisões de arquitetura: limites, modelos de dados, padrões de integração e “como isso encaixa no sistema.”
• Treinar outros sobre prompts, restrições e como traduzir intenção de produto em tarefas implementáveis.

Pense nos engenheiros como editores e pensadores de sistemas, não apenas produtores de linhas de código.

Contribuintes não técnicos: redatores de spec e avaliadores

Designers, leads de suporte, ops e vendas podem contribuir diretamente—se focarem em clareza em vez de detalhes de implementação.

Entradas úteis que eles podem assumir:

• Uma spec de uma página: user story, restrições, casos de borda, exemplos e o que medir.
• Um roteiro de testes: “clique aqui, insira isto, espere aquilo.”
• Um reality check: o protótipo realmente resolve o problema do cliente?

O objetivo não é “fazer prompts melhores”, mas definir o que sucesso significa para que o time possa julgar a saída.

Rituais de colaboração que impedem que a velocidade vire caos

Alguns rituais leves tornam papéis explícitos:

• Revisões de prompt (10 minutos): compartilhe o prompt + restrições antes de gerar grande volume de código.
• Demo Fridays: mostre o que mudou, o que vem a seguir e o que foi descartado.
• Logs de decisão: um registro curto e contínuo do que foi decidido, por quem e por quê (vincule isso no seu rastreador ou ao modelo /blog/decision-log).

Ser dono dos resultados (não apenas do envio)

Atribua um “proprietário de resultado” por funcionalidade—frequentemente igual ao decisor—que acompanhe adoção, carga de suporte e se a funcionalidade move a métrica. Vibe coding torna construir mais barato; deve tornar aprender mais rápido, não tornar a responsabilidade mais vaga.

Um fluxo prático para vibe coding sem caos

Velocidade só é útil quando apontada para o alvo certo. Um fluxo leve mantém a codificação assistida por IA produtiva sem transformar seu repositório em um arquivo de experimentos.

Um fluxo simples ponta a ponta

Comece com um funil claro da ideia ao resultado mensurável:

1. Backlog: capture pedidos como uma linha + o “porquê” (quem se beneficia, que problema resolve).
2. Spec: transforme o item escolhido em uma descrição pequena e testável (entradas, saídas, casos de borda e o que significa “feito”).
3. Gerar: use IA para rascunhar código, testes e docs a partir da spec—não de um chat vago.
4. Revisar: humanos verificam comportamento, implicações de segurança/privacidade e consistência com padrões.
5. Merge: lance por feature flag quando possível.
6. Medir: confirme o resultado (ativação, tempo economizado, taxa de erro, tickets de suporte).

Se você está avaliando como isso cabe no seu time, mantenha a barra simples: você consegue ir de “ideia” a “mudança medida” repetidamente? (/pricing)

Artefatos úteis que mantêm a qualidade alta

Algumas “padrões” pequenos previnem a maior parte do caos:

• Templates de prompt: “contexto → objetivo → restrições → critérios de aceitação → não-objetivos.”
• Padrões de código: nomeação, logging, tratamento de erros e regras de dependência.
• Testes de aceitação: cenários em linguagem simples mais checagens automatizadas (unit/integration).

Documente decisões, não só código

Trate documentação como registro de decisão:

• Quais suposições foram feitas (e o que as invalidaria)
• Quais alternativas foram rejeitadas (e por quê)
• Riscos conhecidos e follow-ups

Uma dica prática se você está em um ambiente gerenciado: torne a “exitabilidade” explícita. Ferramentas como Koder.ai suportam exportação de código-fonte, o que ajuda times a verem a aceleração por IA como alavanca—não como aprisionamento—quando um protótipo vira produto de longa duração.

Quando precisar de ajuda para montar esse fluxo ou calibrar responsabilidades de revisão, passe pelo dono único e busque orientação externa se necessário. (/contact)

Exemplo: transformar “construa uma funcionalidade” em uma decisão clara

Um PM deixa uma mensagem: “Podemos adicionar um recurso ‘Smart Follow‑Up’ que lembre usuários de enviar e-mails para leads que não foram contatados?” Com codificação assistida por IA, o time gera três versões em dois dias:

• um modal de lembrete agendado
• uma aba tipo inbox “Follow‑Ups”
• um e-mail rascunhado automaticamente

Então tudo para. Vendas quer mais automação (“redigir para eles”), Suporte se preocupa com usuários enviando e-mails errados, e Design diz que a UI está ficando poluída. Ninguém concorda qual versão é “melhor” porque o pedido original nunca disse o que sucesso significa.

Onde o time emperrou

Eles tinham:

• Objetivos conflitantes: economizar tempo vs evitar erros vs manter o app simples
• Usuário indefinido: SDRs? founders? agências?
• Sem métrica: menos follow-ups perdidos, maior taxa de resposta ou redução de churn?

Então o time continuou construindo alternativas em vez de decidir.

A correção: transforme em decisão, não em vibe

Eles reescreveram o pedido em um resultado mensurável:

Resultado alvo: “Reduzir a % de leads sem follow-up em 7 dias de 32% → 20% para times SDR.”

Escopo restrito (v1): lembretes apenas para leads marcados como ‘Hot’.

Critérios de aceitação:

• o usuário pode definir uma data de follow-up na visualização do lead
• o lembrete aparece in‑app (não por email) uma vez por dia
• o usuário pode adiar ou marcar como feito com um clique
• evento de tracking: followup_reminder_completed

Agora o time pode escolher a implementação mais simples que prove o resultado.

Checklist reutilizável

• Quem é o usuário primário?
• Que mudança de resultado, e de quanto?
• O que está em v1 (e o que está explicitamente fora)?
• O que faria isto ser um “não”? (risco, compliance, carga de suporte)
• Quais são os critérios de aceitação e a métrica principal a observar?