Uma comparação prática entre vibe coding e engenharia tradicional. Veja onde cada uma vence em velocidade, gestão de risco e manutenibilidade a longo prazo.
“Vibe coding” é um estilo de construir software em que você avança rápido apoiando-se fortemente em código gerado por IA e na sua intuição do que “parece certo”. Você descreve o resultado desejado, aceita uma solução sugerida, testa, ajusta prompts e repete. O ciclo de feedback é, na maior parte: execute, veja o que acontece, ajuste. Trata-se menos de planejar tudo antecipadamente e mais de iterar rapidamente até que o produto pareça correto.
A engenharia de software tradicional enfatiza o oposto: reduzir surpresas adicionando estrutura antes e durante a implementação. Isso normalmente inclui clarificar requisitos, esboçar um design, dividir o trabalho em tickets, escrever testes, fazer code review e documentar decisões. O loop ainda é iterativo, mas guiado por padrões e verificações compartilhadas que visam pegar erros cedo.
Este artigo compara as duas abordagens em três dimensões práticas:
Isto não é um argumento moral por uma única “maneira certa” de construir software. Vibe coding pode ser uma escolha inteligente para protótipos, ferramentas internas ou descoberta de produto em fases iniciais. Engenharia tradicional pode ser essencial quando quedas, incidentes de segurança ou falhas de conformidade têm consequências reais.
Também não é um artigo de hype sobre IA. A IA pode acelerar ambos os estilos: o vibe coding usa IA como motor principal, enquanto a engenharia tradicional usa IA como um ajudante dentro de um processo estruturado. O objetivo aqui é deixar os trade-offs claros para que você escolha intencionalmente — com base no tamanho da equipe, prazos e em quanto os erros custariam.
Duas equipes podem construir a mesma feature e ainda seguir caminhos radicalmente diferentes para levá-la ao main. A diferença não está só nas ferramentas — está em onde o “pensar” acontece: antecipadamente em artefatos e revisões, ou continuamente através de iteração rápida.
Um loop típico de vibe coding começa com um objetivo concreto (“adicionar uma página de cobrança com checkout Stripe”) e vai direto para prompts, geração de código e testes imediatos na prática.
Os artefatos principais tendem a ser:
O feedback é rápido e local: execute, clique, ajuste prompts, repita. O momento do “merge” frequentemente acontece quando a feature parece certa e não quebra nada óbvio.
Esse fluxo brilha para construtores solo e pequenas equipes criando protótipos, ferramentas internas ou produtos greenfield onde os requisitos ainda estão se formando.
Se você faz isso em um ambiente dedicado de vibe-coding como o Koder.ai, pode manter o loop curto enquanto adiciona um pouco mais de segurança: modo de planejamento para intenção prévia, snapshots para rollback e a opção de exportar o código-fonte quando estiver pronto para endurecer o protótipo em um pipeline mais tradicional.
Um workflow tradicional investe mais esforço antes de as mudanças de código chegarem ao repositório.
Artefatos comuns incluem:
Os loops de feedback são escalonados: feedback precoce de produto/design, depois feedback técnico na revisão, e então confiança de testes e verificações pré-merge. O “merge” é um checkpoint: espera-se que o código seja compreensível, testável e seguro para manutenção.
Essa abordagem serve para equipes maiores, bases de código de longa duração e organizações com restrições de confiabilidade, segurança ou conformidade — onde “funciona na minha máquina” não é suficiente.
A maioria das equipes reais mistura as duas: usar IA para acelerar a implementação ao mesmo tempo em que se ancora o trabalho em requisitos claros, revisão e verificações automatizadas que tornam os merges monótonos — no bom sentido.
Velocidade é onde o vibe coding parece imbatível — no começo. É otimizado para momentum: menos decisões antes, mais “entregar algo que funcione”, e iteração rápida com ajuda da IA.
Vibe coding brilha quando o trabalho é mais sobre montar peças do que projetar um sistema.
Nessas áreas, o caminho mais rápido normalmente é “fazer rodar, depois refinar”. É exatamente para isso que o vibe coding foi pensado.
A engenharia tradicional começa mais devagar porque investe em decisões que reduzem trabalho futuro: limites claros, componentes reutilizáveis e comportamento previsível.
Ela frequentemente fica mais rápida depois porque você ganha:
O custo oculto do vibe coding é o imposto de retrabalho: tempo gasto depois desembaraçando atalhos que foram razoáveis no momento — lógica duplicada, nomes pouco claros, padrões inconsistentes, casos de borda ausentes e soluções “temporárias” que viraram permanentes.
Impostos de retrabalho aparecem como:
Se sua primeira versão levou 2 dias, mas no mês seguinte adiciona 10 dias de limpeza, sua abordagem “rápida” pode acabar mais lenta no total.
Em vez de debater sensações, acompanhe algumas métricas simples:
Vibe coding costuma ganhar tempo de ciclo inicialmente. Engenharia tradicional costuma ganhar lead time quando o produto precisa de entrega estável e confiável.
Risco não é só “bugs”. É a chance de o que você entrega causar dano real: dinheiro perdido, tempo desperdiçado, confiança abalada ou sistemas derrubados. A principal diferença entre vibe coding e engenharia tradicional é quão visível esse risco é enquanto você constrói.
Correção: a feature funciona no demo ideal, mas falha com dados reais, casos de borda ou ambientes diferentes.
Confiabilidade: coisas estouram, dão timeout, ou quebram durante deploys e rollbacks.
Segurança: segredos vazados, permissões inseguras, vulnerabilidades de injeção, dependências inseguras ou fluxos de autenticação fracos.
Conformidade e privacidade: logar dados pessoais por acidente, faltar fluxos de consentimento, falhar em requisitos de auditoria ou violar regras de retenção.
Vibe coding tende a ser otimista: você avança com base no que “parece certo” no momento. Essa velocidade frequentemente depende de suposições não explicitadas — sobre entradas, comportamento do usuário, infraestrutura ou formato dos dados. O desenvolvimento assistido por IA pode amplificar isso preenchendo lacunas com código plausível que parece correto, mas não é validado.
O risco não é que o código esteja sempre errado; é que você não sabe o quão errado ele pode estar até chegar em produção. Padrões comuns de falha incluem:
A engenharia tradicional reduz risco forçando clareza antes do envio. Práticas como revisão de código, modelagem de ameaças e testes não são cerimônia — criam checkpoints onde suposições são desafiadas.
O resultado não é risco zero, mas risco menor e mais previsível ao longo do tempo.
Processo também pode introduzir risco: atrasos que empurram times a entregar tarde e estressados, ou over-design que prende você em complexidade desnecessária. Se a equipe constrói muito “por precaução”, você pode acabar com aprendizado mais lento, migrações maiores e features que não entregam valor.
A meta prática é combinar guardrails ao nível das consequências: quanto maior o impacto da falha, mais estrutura você quer antes de começar.
Manutenibilidade é quão fácil é entender, alterar e confiar em uma base de código ao longo do tempo. Não é um ideal vago de “código limpo” — é uma mistura prática de legibilidade, modularidade, testes, docs e propriedade clara. Quando a manutenibilidade é alta, pequenas mudanças de produto continuam pequenas. Quando é baixa, cada ajuste vira um mini-projeto.
No início, vibe coding muitas vezes parece mais barato: você anda rápido, funcionalidades aparecem e o app “funciona”. O custo oculto surge depois, quando essa mesma velocidade cria atrito composto — cada mudança exige mais adivinhação, mais consertos de regressão e mais tempo para redescobrir a intenção.
Manutenibilidade é um custo de produto, não uma preferência estética. Ela afeta:
Saída assistida por IA pode reduzir sutilmente a manutenibilidade quando é produzida em muitos bursts sem um quadro consistente. Padrões comuns de deriva incluem nomes inconsistentes, estilos arquiteturais misturados, lógica duplicada e comportamento “mágico” que não está explicado em lugar nenhum. Mesmo que cada trecho seja razoável, o sistema inteiro pode virar um remendado onde ninguém tem certeza do padrão.
Práticas tradicionais mantêm a curva mais plana por design: convenções compartilhadas, limites modulares, testes como especificações vivas, docs leves para decisões-chave e propriedade clara (quem mantém o quê). Não são rituais — são os mecanismos que tornam mudanças futuras previsíveis.
Se você quer velocidade de vibe coding sem arrastar dívida técnica, trate manutenibilidade como uma feature que você entrega continuamente, não como uma tarefa de limpeza que “vai fazer depois”.
Debugging é onde a diferença entre vibe coding e engenharia tradicional se torna óbvia. Quando você entrega rápido, é fácil confundir “o bug sumiu” com “o sistema foi entendido”.
Vibe coding frequentemente usa um loop de prompt-and-try: descreva o sintoma para uma ferramenta de IA, aplique um patch sugerido, rode o happy path e siga em frente. Isso funciona bem para problemas isolados, mas é frágil quando bugs vêm de timing, estado ou detalhes de integração.
A engenharia tradicional tende a reproduzir-e-consertar: obter uma reprodução confiável, isolar a causa e então corrigir de forma que previna a mesma classe de falha. É mais lento no começo, mas produz correções que você pode confiar e explicar.
Sem observabilidade básica, o prompt-and-try tende a degradar-se em tentativa e erro. O risco de “funciona na minha máquina” aumenta porque sua execução local não corresponde a dados, padrões de tráfego, permissões ou concorrência de produção.
Observabilidade útil geralmente significa:
Com esses sinais, você gasta menos tempo debatendo o que aconteceu e mais tempo consertando. Na prática, ferramentas podem reforçar bons hábitos aqui. Por exemplo, ao fazer deploy e hospedar apps em uma plataforma como Koder.ai, parear geração rápida com snapshots/rollback pode reduzir o “fator pânico” durante debugging — especialmente quando um experimento rápido dá errado e você precisa reverter com segurança.
Quando algo quebra, tente esta sequência:
Times rápidos não são os que nunca veem bugs — são os que conseguem provar o que aconteceu rapidamente e prevenir repetições.
A maior diferença entre vibe coding e engenharia tradicional não são as ferramentas — é a “especificação”. No vibe coding, a spec costuma ser implícita: vive na sua cabeça, numa thread de chat ou na forma do que o código faz atualmente. Na engenharia tradicional, a spec é explícita: requisitos escritos, critérios de aceitação e um design que outros podem revisar antes de uma implementação pesada começar.
Uma spec implícita é rápida e flexível. É ideal quando você ainda está descobrindo o problema, quando requisitos são instáveis ou quando o custo de estar errado é baixo.
Uma spec explícita desacelera você no início, mas reduz churn. Vale a pena quando várias pessoas vão trabalhar na feature, quando casos de borda importam ou quando falhas têm consequências reais (dinheiro, confiança, conformidade).
Você não precisa de um documento de 10 páginas para evitar confusão. Duas opções leves funcionam bem:
/docs/notes.O objetivo é simples: fazer com que o você do futuro (e os revisores) entendam o comportamento esperado sem ter que reverter o código.
Requisitos completos e critérios de aceitação valem o esforço 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?
Este nível de estrutura mantém a velocidade orientada pelo vibe, ao mesmo tempo em que dá ao trabalho de produção um alvo claro e uma definição compartilhada de “pronto”.
Testes são onde vibe coding e engenharia tradicional mais divergem — não porque um grupo se importe mais, mas porque os testes determinam se a velocidade vira confiabilidade ou retrabalho.
Um padrão comum de vibe coding é: gerar código, clicar pelo happy path, enviar, depois consertar o que os usuários reportarem. Isso pode ser razoável para um protótipo descartável, mas é frágil quando há dados reais, pagamentos ou outras equipes dependendo disso.
A engenharia tradicional se apoia em testes automatizados repetíveis. O objetivo não é perfeição; é tornar “quebramos algo?” barato de responder sempre que você muda o código.
Você não precisa de centenas de testes para obter valor. Camadas de alto impacto tipicamente são:
A IA funciona melhor quando os testes fornecem um alvo. Duas opções práticas:
Perseguir uma porcentagem de coverage pode desperdiçar tempo. Em vez disso, vincule esforço a impacto:
Bons testes não retardam a entrega — evitam que a velocidade de hoje vire incêndios de amanhã.
Code review é onde “funciona na minha máquina” vira “funciona para a equipe”. Vibe coding frequentemente otimiza por momentum, então revisão varia de nenhuma a uma checagem rápida antes do push. Engenharia tradicional tende a tratar review como passo padrão, com peer review e merges condicionados (sem aprovações, sem merge) como norma.
Em alto nível, equipes costumam cair em padrões como:
Mesmo testes fortes podem perder problemas que são “corretos” mas caros depois:
Você pode manter velocidade sem pular a etapa de segurança:
Quando a IA escreveu parte do código, os revisores devem verificar explicitamente:
Boa cultura de revisão não é burocracia — é um mecanismo para escalar confiança.
Iteração rápida pode entregar valor depressa, mas também entrega erros depressa — especialmente falhas de segurança que não aparecem em um demo.
Os problemas mais frequentes não são explorações exóticas; são falhas de higiene básicas:
Vibe coding aumenta esses riscos porque o código costuma ser montado a partir de trechos e sugestões, e é fácil aceitar uma solução que “parece certa” sem validar o modelo de ameaças.
Trechos gerados por IA frequentemente puxam bibliotecas “porque funcionam”, não porque são apropriadas. Isso pode introduzir:
Mesmo com código limpo, o grafo de dependências pode ser o elo mais fraco.
Trate checagens de segurança como correção ortográfica: automáticas e sempre ativas.
Centralize isso no CI para que o “caminho rápido” seja também o caminho seguro.
Se você opera sob SOC 2, ISO 27001, HIPAA ou regras similares, precisará de mais que boas intenções:
Vibe coding pode continuar funcionando — mas apenas quando guardrails são política, não memória.
Escolher entre vibe coding e engenharia tradicional não é ideologia — é casar a abordagem com as apostas. Uma regra útil: quanto mais usuários, dinheiro ou dados sensíveis envolvidos, mais você quer previsibilidade ao invés de velocidade bruta.
Vibe coding é ótimo quando o objetivo é aprender rápido, não construir algo que precise durar.
Funciona bem para protótipos que testam um conceito, ferramentas internas com público reduzido, demos para stakeholders, scripts pontuais e spikes exploratórios (“conseguimos fazer X?”). Se você tolera arestas e reescritas ocasionais, a velocidade é uma vantagem real.
Engenharia tradicional vale quando a falha tem consequências reais.
Use-a para fluxos de pagamentos e cobrança, sistemas de saúde ou legais, autenticação e autorização, infraestrutura e tooling de deploy, e qualquer coisa que lide com dados regulados ou sensíveis. Também é a melhor escolha para produtos de longa vida com múltiplos desenvolvedores, onde onboarding, padrões consistentes e mudanças previsíveis importam.
Uma jogada comum vencedora: vibe para descobrir, engenharia para entregar.
Comece com vibe coding para moldar a feature, provar usabilidade e clarificar requisitos. Uma vez confirmada a proposta de valor, trate o protótipo como descartável: reescreva ou endureça com interfaces claras, testes, logging e padrões de revisão antes que vire “real”.
| Factor | Vibe coding cabe | Engenharia tradicional cabe |
|---|---|---|
| Apostas (custo da falha) | Baixas | Altas |
| Número de usuários | Poucos / internos | Muitos / externos |
| Sensibilidade dos dados | Público / não crítico | Sensível / regulado |
| Taxa de mudança | Experimentação rápida | Iterações planejadas |
Se estiver inseguro, presuma que vai crescer — e pelo menos adicione testes e guardrails básicos antes de enviar.
Uma boa abordagem híbrida é simples: use vibe coding para explorar rápido e então aplique disciplina de engenharia antes que algo se torne “real”. O truque é definir alguns não negociáveis para que a velocidade não vire uma fatura de manutenção.
Mantenha o loop rápido, mas restrinja a saída:
Se você constrói sobre uma plataforma como Koder.ai (que gera apps web/servidor/mobile via chat), essas regras ainda se aplicam — talvez mais — porque a geração rápida pode superar sua habilidade de notar deriva arquitetural. Usar modo de planejamento antes de gerar e manter mudanças em incrementos pequenos e revisáveis ajuda a preservar velocidade sem virar um remendo de código.
Se a IA ajudou a gerar, finalizar deve significar:
Quando precisar migrar de protótipo para “real”, priorize um caminho de handoff limpo. Por exemplo, Koder.ai suporta exportação de código-fonte e deploy/hospedagem com domínios customizados, o que facilita começar rápido e depois transitar para controles de engenharia mais rigorosos sem reconstruir do zero.
Acompanhe alguns sinais semanalmente:
Se esses subirem enquanto a velocidade de entrega permanece, você está pagando juros por trabalho apressado.
Comece com uma feature de baixo risco ou ferramenta interna. Defina guardrails (linting, testes, revisão em PR, CI). Entregue, meça as métricas acima e aperte as regras apenas onde os dados mostrarem dor. Itere até a equipe conseguir mover-se rápido sem deixar um rastro de sujeira.
Vibe coding é um estilo rápido e iterativo em que você depende fortemente de código gerado por IA e da sua intuição, usando um loop como prompt → gerar → testar → ajustar.
A engenharia tradicional é mais estruturada: clarificar requisitos, esboçar um design, implementar com testes, revisar o código e mesclar com verificações que reduzem surpresas.
Vibe coding tende a vencer no começo quando você está montando peças conhecidas rapidamente:
A velocidade vem de minimizar o planejamento inicial e maximizar o feedback rápido de um app em execução.
A engenharia tradicional geralmente vence quando você já está iterando sobre um produto real, porque reduz o imposto de retrabalho (limpeza, regressões, lógica duplicada e efeitos colaterais surpresa).
Você paga mais no início por clareza e consistência, mas costuma entregar com mais previsibilidade ao longo de semanas e meses — especialmente conforme o tamanho da equipe e do código cresce.
O “imposto de retrabalho” é o custo de tempo oculto que você paga mais tarde por atalhos que foram razoáveis no momento.
Sinais comuns incluem:
Se você fica repetidamente desembaraçando o código de ontem, a sua velocidade inicial está virando juros contínuos.
Categorias típicas de risco incluem:
O vibe coding pode aumentar riscos porque código gerado por IA pode parecer plausível enquanto incorpora suposições não testadas.
Meça com sinais simples e repetíveis:
Se o tempo de ciclo é ótimo, mas o lead time cresce por causa de correções, hotfixes e reescritas, provavelmente você está pagando a velocidade com instabilidade.
Observabilidade básica reduz tentativa-e-erro e surpresas “funciona na minha máquina”:
Com esses sinais você pode mover rápido e ainda saber o que quebrou, onde e por quê.
Concentre-se em um conjunto pequeno de testes de alto impacto:
Regra prática: pelo menos para qualquer coisa importante.
Mantenha a revisão leve, porém consistente:
Reviews pegam desvios de design e problemas operacionais que testes frequentemente deixam passar.
Use um padrão híbrido: vibe para descobrir, engenharia para entregar.
Vibe coding cabe bem para:
Engenharia tradicional serve para:
Se estiver em dúvida, adicione guardrails (testes, verificações CI, varredura de segredos, logging básico) antes de enviar para produção.