24 de ago. de 2025·8 min
Vibe Coding na Prática: Como Difere da Engenharia
Vibe coding é uma forma rápida, orientada por experimentos, de construir com IA. Saiba como funciona no dia a dia, como difere da engenharia de software e quando é adequado.
Vibe coding é uma forma rápida, orientada por experimentos, de construir com IA. Saiba como funciona no dia a dia, como difere da engenharia de software e quando é adequado.
“Vibe coding” é construção orientada por intenção: você começa com o que quer que aconteça, tenta algo rapidamente e guia o resultado pelo feeling e pelo feedback em vez de projetar todos os detalhes antecipadamente. O “vibe” é o loop curto—escreva um pouco, rode, reaja, ajuste—até que o produto se comporte como você imaginou.
No seu melhor, vibe coding é desenvolvimento orientado por prompts com uma mentalidade de construtor: você descreve o resultado, gera ou escreve um primeiro rascunho e depois itera com base no que vê. É menos “plano perfeito, depois executar” e mais “faça funcionar, depois molde”.
A programação assistida por IA acelera essa abordagem porque pode rascunhar scaffolding, sugerir implementações e traduzir intenções vagas em código funcional. Mas a abordagem existia antes das ferramentas atuais—a IA apenas reduz o custo de testar ideias.
A habilidade central continua humana: decidir o que construir a seguir, perceber quando algo está errado e manter o loop de iteração e feedback honesto.
Se quiser um exemplo de fluxo construído em torno desse loop, Koder.ai é, essencialmente, “vibe coding como plataforma”: você descreve o app no chat, itera comportamentos e UI, e um sistema baseado em agentes gera e ajusta o projeto (apps web em React, backends em Go/PostgreSQL e apps mobile em Flutter). O ponto não é que uma ferramenta “substitui a engenharia”—é que ela comprime o tempo de ideia → fatia executável → refinamento.
Vibe coding encaixa na cultura maker: as pessoas querem lançar pequenos experimentos, protótipos e ferramentas pessoais sem pedir permissão. Ferramentas acessíveis—ambientes de desenvolvimento hospedados, templates de app e copilotos competentes—fazem da prototipagem rápida algo normal em vez de “apenas para especialistas”.
Não é mágica, nem pular o pensamento. Você ainda precisa escopar, testar e fazer trade-offs. Vibe coding também não é “sem estrutura”: é escolher só a estrutura necessária para manter o momentum enquanto você aprende o que o produto deve ser.
Na prática, vibe coding parece menos “planejar um sistema” e mais “guiar um par-programador inteligente em direção a um resultado útil.” O objetivo é momentum: fazer algo funcionar rápido e depois apertar em loops curtos.
Escolha um resultado pequeno e testável que você consiga finalizar em uma sessão—algo que produza um resultado visível. Por exemplo: “Uma página onde posso adicionar itens a uma lista e eles persistem após atualizar.” Uma fatia vertical fina vence uma lista ampla porque revela restrições reais cedo.
Antes de nomear arquivos ou debater arquitetura, escreva o que a feature deve fazer em inglês claro: entradas, saídas, casos de borda e o que significa “pronto”. Isso vira a âncora para seus prompts e sua avaliação.
Peça à IA para gerar uma implementação inicial e então imediatamente acrescente guardrails:
Você não aceita o código cegamente—você modela o espaço de busca.
Rode, quebre, ajuste. Quando algo falha, dê à IA sinais concretos: mensagens de erro, comportamento atual vs. esperado e os menores passos para reproduzir. Alterne entre ajustes de prompt e pequenas edições de código para não perder o controle do que mudou.
Mantenha um “diário de decisões” leve enquanto avança: o que tentou, por que mudou de direção e quais trade-offs aceitou. Isso evita repetir becos sem saída e facilita passar o projeto adiante depois—mesmo que a sessão tenha sido improvisada.
Vibe coding e engenharia tradicional podem produzir saídas parecidas (uma feature funcionando, um app deployado), mas otimizam para coisas diferentes.
Vibe coding tende à ação: tente uma ideia, veja o resultado, ajuste rápido. O objetivo é aprendizado e momentum. Engenharia tradicional tende à previsibilidade: garantir que o trabalho possa ser estimado, revisado, testado e mantido ao longo do tempo.
Essa diferença aparece cedo: vibe coding trata a primeira versão como uma sonda; engenharia a trata como o início de um sistema.
Num fluxo vibe, a “spec” costuma ser um prompt mais alguns exemplos: “Faça o checkout parecer mais simples”, “Adicione um filtro assim”, “Combine o tom desta página.” É conversacional e flexível.
A engenharia normalmente traduz intenção em requisitos, critérios de aceitação e tickets. Essa estrutura facilita coordenar e verificar o trabalho—especialmente quando várias pessoas mexem na mesma área.
Vibe coding incentiva experimentos locais: scripts rápidos, componentes pontuais, cerimônia mínima. A engenharia tradicional empurra para padrões compartilhados e arquitetura para manter coerência conforme o sistema cresce.
Nenhuma é “mais correta”—elas servem restrições diferentes.
Vibe coding frequentemente para em “roda e parece certo.” Engenharia pergunta mais: vai quebrar sob carga? É testável? O tratamento de erros é consistente? Casos de borda estão cobertos?
Vibe coding costuma ser otimizado para o fluxo individual. Engenharia é otimizada para times: convenções, normas de revisão, documentação e uma definição compartilhada de pronto para que o progresso não dependa do contexto de uma única pessoa.
Vibe coding brilha quando o objetivo é velocidade, aprendizado e momentum—não arquitetura perfeita desde o dia um. Se você usa programação assistida por IA como parceiro para prototipagem rápida e iteração, estes são os cenários em que o desenvolvimento orientado por prompts tende a compensar.
Se precisa de uma demo, uma ferramenta interna ou uma pequena feature rapidamente, vibe coding é imbatível. Você descreve o resultado (“um dashboard que mostra inscrições e erros de ontem”) e deixa o modelo rascunhar a primeira versão, depois refina com feedback. É especialmente útil quando o trabalho é autocontido e o risco para sistemas críticos é baixo.
Quando os requisitos são vagos, a engenharia tradicional pode gastar muito tempo planejando cenários que nunca acontecem. Vibe coding permite construir uma fatia funcional, colocar na frente dos usuários e aprender o que importa. A “spec” vira o resultado de ciclos curtos de iteração e feedback.
Uma mentalidade de construtor costuma aprender mais rápido fazendo do que lendo. Vibe coding pode ajudar a sair do bloqueio em frameworks desconhecidos: gerando código inicial, sugerindo estrutura de arquivos e explicando erros. Você ainda aprende os conceitos, mas no contexto, com algo tangível na tela.
Stakeholders respondem menos a descrições abstratas do que a “experimente isto”. Vibe coding é ótimo para chegar a um protótipo clicável—fluxos básicos, UI simples, dados de exemplo—para que conversas de produto fiquem concretas.
Pequenas automações (scripts de relatório, helpers de limpeza de dados, bots simples no Slack) são ideais. Geralmente têm baixa cerimônia, são fáceis de testar e entregam valor imediato—perfei tas para acelerar com programação assistida por IA.
O fio comum: esses casos se beneficiam de velocidade e aprendizado. Quando o custo de estar meio bagunçado é baixo, vibe coding é o caminho mais rápido para algo real.
Vibe coding é ótimo para explorar “isso pode funcionar?” Engenharia tradicional vence quando a pergunta vira: “isso pode continuar funcionando—de forma previsível, segura e com outras pessoas dependendo dele?”
Se a feature lida com pagamentos, autenticação, permissões ou qualquer coisa crítica à segurança, velocidade raramente é o gargalo. O desafio é a correção frente a casos de borda, cenários de ataque e falhas operacionais.
Uma implementação rápida assistida por IA pode ser útil como rascunho, mas subir para produção exige modelagem de ameaças, codificação defensiva e revisão. Nesses domínios, “quase certo” costuma equivaler a “errado”.
Sistemas com requisitos rigorosos de conformidade ou auditoria precisam de rastreabilidade: quem mudou o quê, por que mudou e evidências de testes. Do mesmo modo, sistemas com exigência de uptime demandam monitoramento, planos de rollback, planejamento de capacidade e playbooks de incidentes.
Essas necessidades empurram para:
Assim que múltiplas pessoas contribuem, convenções compartilhadas e interfaces estáveis importam mais que o momentum individual. Práticas tradicionais—contratos de API, versionamento, normas de revisão e padrões consistentes—reduzem custos de coordenação e previnem quebras-surpresa.
Para produtos esperados para durar anos, manutenibilidade supera velocidade bruta. Isso significa testes que cobrem comportamentos (não só linhas), módulos legíveis, nomes consistentes e um modelo de dados que não te deixe sem saída.
Alguns bugs não se resolvem testando variações até algo funcionar. Sistemas distribuídos, regras de negócio complexas, gargalos de performance e problemas que “só acontecem em produção” frequentemente requerem entendimento profundo do domínio e investigação metódica—disciplina clássica de engenharia.
Vibe coding parece espontâneo de fora: você descreve o que quer, a IA escreve código e você fica empurrando até funcionar. Mas o diferencial real não é “ser bom com IA”. É ser bom em escopar—transformar uma ideia vaga em um problema delimitado que o modelo pode resolver sem chutar.
Uma sessão forte começa com uma declaração de problema pequena e uma definição clara de “pronto”. Exemplo: “Converter um CSV de leads em uma lista deduplicada por email, preservando o timestamp mais recente” é solucionável. “Arrumar meu pipeline de leads” convida ambiguidade.
Antes de pedir código, anote—com clareza—o que sucesso significa, o que você aceita ignorar e o que não pode quebrar.
Prompts úteis parecem mini-specs:
Isso evita que a IA invente suposições que você não quis.
Em vez de “escreva o código”, tente: “Me dê 2–3 abordagens, explique trade-offs e recomende uma.” Você vai trazer escolhas cedo (script rápido vs. módulo reutilizável, validação estrita vs. parsing tolerante) e evitar reescrever tudo depois.
Peça testes, dados de exemplo e modos de falha. Prompts como “Que entradas vão quebrar isso?” ou “Adicione testes para casos de borda e mostre saídas esperadas” frequentemente pegam problemas antes de rodar qualquer coisa.
Trate cada prompt como uma pequena mudança com um único objetivo. Quando algo estiver errado, não reinicie—apetreche a spec, acrescente uma restrição e rerun. Esse ritmo é o “vibe”, mas a habilidade é clareza disciplinada.
Vibe coding anda rápido—logo o objetivo não é “arquitetura perfeita”, é evitar a bagunça que torna a próxima mudança duas vezes mais difícil. Um pouco de estrutura cedo mantém o momentum alto porque você perde menos tempo desembaraçando surpresas depois.
Comece com uma fatia que funcione de ponta a ponta: uma ação de usuário que passe por UI (se houver), lógica e armazenamento/API, mesmo que seja minimalista. Isso cria uma espinha estável para iterar. Ao adicionar features, você estará estendendo algo real—não empilhando partes meia-acabadas.
Guardrails leves pagam dividendos:
Isso não é processo pesado—é seguro que permite continuar experimentando.
Mantenha o código fácil de ler e re-gerar: funções pequenas, nomes claros e módulos óbvios (ex.: api/, services/, ui/). Se você consegue descrever o propósito de um arquivo em uma frase, está no caminho certo.
Escreva o suficiente para que outra pessoa rode sem você:
Antes de enviar um link ou abrir um PR, rode um checklist rápido: remova código morto, renomeie variáveis confusas, adicione TODOs onde você conscientemente cortou caminhos e verifique se a fatia ainda funciona. Essa passada de cinco minutos costuma ser a diferença entre “protótipo legal” e “ponto de partida utilizável”.
Vibe coding é rápido, então qualidade tem que ser leve, reprodutível e fácil de aplicar no meio do fluxo. O objetivo não é transformar um protótipo em burocracia—é pegar os erros que te custariam horas depois.
Antes de confiar, garanta que o projeto roda de um estado limpo. Isso significa instalação limpa, passos de setup claros e um comando que funcione.
Se você não consegue reproduzir seu próprio resultado, não tem produto—tem uma máquina sortuda.
Não mire cobertura total. Adicione os testes que protegem o núcleo:
Esses testes criam uma rede de segurança para iterações assistidas por IA, onde um pequeno refactor pode mudar comportamento silenciosamente.
Código gerado pode ser inconsistente. Um formatador e linter mantêm legibilidade sem debates de time. Também pegam erros comuns (variáveis não usadas, imports ruins) antes de subir.
Pergunte coisas simples:
Isto é crucial quando a IA sugere “correções rápidas” como acesso admin amplo ou despejar debug em logs.
IA pode reproduzir trechos reconhecíveis. Se algo parecer copiado (especialmente blocos grandes), substitua ou confirme que vem de fonte permissiva. Em caso de dúvida, mantenha original e documente a adaptação com um comentário e referência.
Vibe coding pode parecer casual—prompts rápidos, resultados rápidos—mas assim que o código toca usuários reais, a responsabilidade é sua. “IA escreveu” não muda quem responde por segurança, correção, conformidade legal ou danos.
Trate prompts, histórico de chat e trechos colados como artefatos de produção. Eles podem ser armazenados, revisados, exportados ou compartilhados acidentalmente.
Quando um assistente gera código, você frequentemente não sabe o que ele se assemelha. Essa incerteza importa.
Se adaptar código de docs, GitHub ou Stack Overflow, seja explícito sobre a fonte. Evite copiar trechos de “origem desconhecida” para um produto sem revisão. Um hábito simples ajuda: adicione um comentário curto com o link de referência quando adaptar algo intencionalmente.
Lógica gerada por IA pode incorporar suposições: nomes, endereços, moedas, gênero, necessidades de acessibilidade. Teste com entradas e usuários diversos—especialmente em fluxos como onboarding, pagamentos, moderação e elegibilidade.
Vibe coding é excelente para prototipagem rápida, mas protótipos podem parecer terminados. Avise stakeholders sobre o que é real e o que é placeholder: hardening de segurança, monitoramento, performance e revisão legal podem não existir ainda. Uma linha no README (“qualidade demo”) evita mal-entendidos caros.
Um protótipo vibe é ótimo para provar um conceito, mas times precisam de mais que “funciona na minha máquina.” O objetivo é preservar a velocidade que você ganhou enquanto torna o trabalho legível, testável e com dono.
Empacote o protótipo como quem passa um bastão, não uma caixa misteriosa. Escreva um curto “README para humanos”: o que a feature faz, como rodar, o que está mockado, o que está hard-coded e quais partes são experimentais. Inclua um roteiro de demo rápido (passos + saída esperada) para que outros validem em minutos.
Se você usou uma plataforma como Koder.ai, aproveite recursos práticos de handoff: exporte o código-fonte, capture um snapshot antes de mudanças grandes e mantenha um caminho simples de rollback para que experimentos iniciais não se tornem irreversíveis.
Seus prompts são histórico útil, mas tickets precisam de clareza. Converta a intenção do protótipo em:
Se ainda tiver o thread de prompts original, cole trechos-chave no ticket como contexto—não como spec final.
Na produção inicial, os revisores devem priorizar:
Estilo pode vir depois que os riscos estiverem controlados.
“Pronto” normalmente significa: metas de confiabilidade, monitoramento/alertas básicos, documentação mínima e caminho claro de on-call/propriedade. Se ninguém é dono, continua sendo protótipo.
Refatore quando o design central estiver bom, mas bagunçado. Reescreva quando a estrutura do protótipo bloqueia testes, performance ou segurança. Uma boa regra: se você não consegue explicar a arquitetura em poucas frases, pare e redesenhe antes de empilhar features.
Vibe coding fala com quem aprendeu fazendo: assistiu um tutorial curto, tentou na hora e compartilhou resultados rápido. Quando uma ideia vira demo funcional em uma hora, a distância entre “tenho um conceito” e “construí algo” encolhe—e isso muda quem se sente autorizado a construir.
Ferramentas assistidas por IA removem muito atrito inicial: setup boilerplate, ansiedade com sintaxe e o problema do “arquivo em branco”. Isso não faz os problemas difíceis desaparecerem, mas permite que iniciantes comecem por resultados—um app que roda, uma feature que funciona—e aprendam os detalhes no caminho.
Vibe coding encaixa com loops curtos: prompt, rodar, ajustar, repetir. Você obtém sinais imediatos do próprio produto—parece certo? é útil? é confuso?—e isso torna o aprendizado mais lúdico e menos punitivo do que semanas de planejamento antes de ver algo.
Muitos novos construtores não miram num “sistema perfeito” no dia um. Querem lançar ferramentas pequenas, compartilhar e iterar com base em reações reais. Vibe coding apoia essa abordagem porque é otimizado para momentum: testar ideias como experimentos em vez de compromissos longos.
Em vez de traduzir intenção em instruções rígidas desde o início, você descreve o que quer em linguagem natural, refina com a ferramenta e guia o resultado. Para muita gente, isso soa mais próximo de uma sessão de brainstorming do que de “programar”.
O ofício muda de decorar APIs para tomar boas decisões: o que construir a seguir, o que simplificar, o que deletar e quando o resultado é “bom o suficiente” para o objetivo. Em vibe coding, gosto—junto com a disposição de iterar—vira vantagem técnica real.
Vibe coding brilha na descoberta: transformar uma ideia vaga em algo clicável, testável e iterável. Engenharia tradicional brilha na durabilidade: tornar isso confiável, compreensível e seguro de modificar. O truque não é escolher—é saber quando mudar de modo.
Explorar (vibe-first): rascunhe a feature com prompts rápidos, aceite código bagunçado e otimize para aprender. Mantenha um “parking lot” para coisas que você conscientemente pula (auth, casos de borda, tratamento de erro).
Validar (cheque de realidade): rode o app, tente entradas bobas e confirme que o fluxo central funciona. Se não for significativamente melhor que a alternativa, pare cedo—é aí que vibe economiza tempo.
Endurecer (passo de engenharia): refatore em módulos claros, adicione testes nas behaviors mais valiosas e deixe falhas óbvias (erros bons, defaults seguros). Escreva suposições e trade-offs para que o futuro você não tenha que adivinhar.
Manter (amigável ao time): documente como rodar, como fazer deploy e como mudar sem quebrar tudo.
Se quer velocidade vibe sem caos, aprenda o básico de debugging, testing e higiene de segurança (validação de entrada, limites de autenticação, manejo de segredos). Isso já basta para manter momentum evitando quebras evitáveis.
Próximos passos: melhore seu fluxo de prompts com /blog/how-to-write-better-prompts-for-coding, e se estiver avaliando ferramentas ou planos, confira /pricing.
É uma forma de construir software com foco na intenção: comece pelo comportamento desejado, gere ou escreva uma primeira versão rápida e depois itere em ciclos curtos com base no que você vê rodando.
Uma boa sessão de vibe é menos sobre “sem regras” e mais sobre “feedback rápido + estrutura mínima para manter controle”.
Não—IA torna tudo mais rápido, mas o fluxo (construir uma fatia, testar, ajustar) existia muito antes dos copilotos.
A IA reduz principalmente o custo de testar ideias ao rascunhar scaffolding, sugerir implementações e ajudar a depurar—mas quem toma as decisões continua sendo você.
Comece com um resultado pequeno e testável que você consiga terminar em uma sessão.
Exemplo: “Uma página onde eu posso adicionar itens a uma lista e eles persistem após atualizar.” Essa fatia fina expõe restrições reais cedo sem precisar comprometer uma grande arquitetura.
Escreva uma mini-especificação em linguagem natural:
Use isso como âncora para os prompts e para julgar se o resultado está realmente correto.
Dê sinais concretos:
Evite recomeçar do zero; aperte uma restrição por vez para ver o que mudou e por quê.
Um registro de decisões evita que iterações rápidas virem becos sem saída.
Mantenha leve—apenas bullets como:
Também facilita o handoff e a limpeza posterior.
Vibe coding otimiza velocidade e exploração; engenharia otimiza previsibilidade, coordenação e manutenção a longo prazo.
Na prática isso significa:
Boa aplicação inclui:
O ponto comum: o custo de estar um pouco bagunçado é baixo e a velocidade de aprendizado importa.
Use disciplina de engenharia quando correção e segurança superarem a velocidade:
Uma versão vibe pode servir como rascunho, mas o deploy exige revisão, testes e modelagem de ameaças.
Adote checagens leves e repetíveis que não matam o momentum:
Se quiser uma rotina simples: explore → valide → endureça → mantenha.