Vibe Coding: o que é e por que todo mundo está falando sobre isso

Há pouco tempo, criar um aplicativo significava aprender linguagens de programação, frameworks, bancos de dados, APIs, servidores e uma longa lista de conceitos técnicos.

Com o vibe coding, parte dessa lógica mudou.

Em vez de escrever cada linha de código manualmente, você descreve em linguagem natural o que deseja construir e uma inteligência artificial gera, altera e corrige o código para transformar sua ideia em software.

Você pode escrever algo como:

“Crie um painel para acompanhar leads, com cadastro de clientes, etapas do funil, filtros por vendedor e um gráfico mostrando as conversões mensais.”

A IA interpreta a intenção, cria a estrutura da aplicação e apresenta algo que pode ser testado. Depois você conversa novamente com ela:

“Deixe o painel mais minimalista.”

“Adicione login.”

“Crie uma página para cadastrar oportunidades.”

“Esse botão não está funcionando. Corrija.”

E o projeto evolui por meio dessa conversa.

Esse é o princípio por trás do vibe coding.

Mas há uma parte importante que o hype frequentemente ignora:

fazer um aplicativo funcionar não significa necessariamente construir um software seguro, escalável ou bem projetado.

É justamente essa combinação de poder e risco que transformou o vibe coding em um dos assuntos mais discutidos da tecnologia.

O que é vibe coding?

Vibe coding é uma forma de desenvolver software na qual uma pessoa descreve o que deseja em linguagem natural e utiliza inteligência artificial para gerar e modificar grande parte do código.

Em vez de trabalhar principalmente na sintaxe, o usuário trabalha na intenção.

O ciclo costuma ser:

ideia → prompt → código gerado → teste → feedback → nova versão

A pessoa diz o que quer.

A IA implementa.

A pessoa observa o resultado.

Depois pede mudanças até chegar a algo próximo do esperado.

Em sua forma mais radical, o vibe coding também envolve não analisar profundamente cada trecho de código produzido. O usuário julga principalmente pelo resultado: se a aplicação parece funcionar, continua desenvolvendo.

Essa característica é importante porque diferencia o vibe coding de simplesmente usar inteligência artificial como apoio à programação.

Quem criou o termo vibe coding?

O termo ganhou forma em fevereiro de 2025 por meio de Andrej Karpathy, pesquisador de inteligência artificial, ex-diretor de IA da Tesla e um dos membros fundadores da OpenAI.

Karpathy descreveu uma maneira de programar na qual ele praticamente se entregava ao fluxo produzido pelos modelos de linguagem, conversava com a IA, aceitava alterações e chegava ao ponto de “esquecer que o código existe”.

A expressão pegou.

Poucos meses depois, já aparecia em discussões entre desenvolvedores, empresas, criadores de produtos e pessoas que sequer tinham experiência tradicional com programação.

O crescimento cultural foi tão forte que o Collins Dictionary escolheu “vibe coding” como Word of the Year de 2025, definindo o termo como o uso de inteligência artificial orientada por linguagem natural para auxiliar na escrita de código.

O que começou quase como uma brincadeira virou o nome de uma transformação muito maior.

Por que o vibe coding ficou tão popular?

Porque ele ataca uma das maiores barreiras históricas da criação de software:

a distância entre ter uma ideia e conseguir transformá-la em algo funcional.

Antes, alguém poderia pensar:

“Seria ótimo ter um sistema que fizesse isso.”

Mas transformar essa ideia em produto exigia conhecimento técnico ou a contratação de alguém que soubesse programar.

Agora, em determinados projetos, o primeiro passo pode simplesmente ser descrever a ideia.

Isso tem várias consequências.

A linguagem natural virou uma interface para criação de software

Durante décadas, uma pessoa precisava aprender a linguagem do computador.

Python.

JavaScript.

PHP.

SQL.

Java.

C#.

Hoje ocorre também o movimento inverso:

o computador está ficando cada vez melhor em interpretar a linguagem das pessoas.

Isso não elimina a engenharia de software, mas muda a porta de entrada.

Pessoas que não são desenvolvedoras conseguem prototipar ideias

Um designer pode criar uma ferramenta interna.

Um profissional de marketing pode desenvolver uma calculadora.

Um empreendedor pode testar um MVP.

Uma agência pode montar rapidamente uma prova de conceito.

Um analista pode transformar uma planilha repetitiva em uma pequena aplicação.

Uma pessoa ainda pode precisar de profissionais experientes para transformar esse protótipo em um produto robusto.

Mas ela não precisa necessariamente começar do zero.

Desenvolvedores também conseguem trabalhar em outro nível de abstração

Vibe coding não interessa apenas a iniciantes.

Desenvolvedores experientes também podem usar IA para produzir código repetitivo, explorar bibliotecas, criar protótipos, testar hipóteses, escrever testes ou implementar versões iniciais de funcionalidades.

A diferença está no nível de supervisão.

Um profissional experiente tende a reconhecer rapidamente quando a solução gerada possui problemas de arquitetura, segurança, desempenho ou manutenção.

Como funciona o vibe coding na prática?

Imagine que você queira criar uma ferramenta simples para organizar ideias de conteúdo.

1. Você descreve o produto

Em vez de começar criando arquivos e configurando frameworks, você poderia escrever:

“Crie uma aplicação web para organizar ideias de conteúdo. Quero cadastrar título, palavra-chave, intenção de busca, status, responsável e data de publicação.”

2. A IA cria uma primeira versão

Dependendo da ferramenta, ela pode criar automaticamente:

• interface;

• componentes;

• páginas;

• estilos;

• lógica;

• banco de dados;

• rotas;

• integrações.

Você recebe algo que já pode ser visualizado ou executado.

3. Você testa visualmente

Agora aparecem problemas.

“O formulário está grande demais.”

“Preciso editar uma ideia existente.”

“Quero visualizar apenas conteúdos em produção.”

“Essa tela quebra no celular.”

4. Você descreve as correções

Em vez de procurar imediatamente o arquivo e alterar manualmente o código, você conversa novamente com a IA.

“Adicione edição.”

“Crie filtros.”

“Corrija a responsividade.”

“Faça o formulário abrir em um modal.”

5. A IA modifica o projeto

O ciclo continua.

Você orienta.

Ela implementa.

Você testa.

Ela corrige.

É por isso que o processo pode parecer muito mais próximo de dirigir um produto do que simplesmente digitar código.

Vibe coding significa não saber programar?

Não necessariamente.

Uma pessoa sem conhecimento de programação pode fazer vibe coding.

Mas um desenvolvedor experiente também pode.

A diferença está principalmente em quanto controle e compreensão a pessoa mantém sobre o código produzido.

Imagine dois usuários utilizando exatamente a mesma IA.

O primeiro pede:

“Crie um sistema de login.”

A aplicação funciona e ele segue adiante.

O segundo verifica:

Como as senhas estão sendo armazenadas?

Existe proteção contra ataques de força bruta?

Como funciona a recuperação de senha?

As sessões expiram?

As rotas estão protegidas no servidor?

Existe autorização ou apenas autenticação?

Há informações sensíveis expostas no frontend?

Os dois utilizaram IA.

Mas apenas um está exercendo julgamento de engenharia sobre o resultado.

Essa diferença importa muito.

Vibe coding e programação com IA são a mesma coisa?

Não exatamente.

Esse é um dos erros mais comuns ao discutir o assunto.

Utilizar IA para programar não significa automaticamente fazer vibe coding.

Um desenvolvedor pode utilizar IA para gerar uma função e depois revisar cada linha.

Pode pedir ajuda para escrever testes.

Pode pedir uma explicação sobre um erro.

Pode gerar documentação.

Pode solicitar uma refatoração e analisar cuidadosamente o resultado.

Isso é desenvolvimento assistido por IA, mas não necessariamente vibe coding no sentido original.

O Google Cloud, por exemplo, diferencia uma modalidade mais “pura”, próxima da ideia de esquecer o código e iterar pelo resultado, de uma aplicação profissional em que código gerado por IA é revisado, testado e compreendido antes de ser utilizado.

Essa distinção é fundamental.

Vibe coding vs programação tradicional vs no-code vs agentic engineering

Essa tabela também mostra por que vibe coding não é simplesmente o novo no-code.

Qual é a diferença entre vibe coding e no-code?

No-code normalmente limita o usuário aos recursos que uma determinada plataforma oferece.

Você possui blocos, componentes, regras e integrações pré-construídas.

Vibe coding funciona de outra forma.

A IA pode produzir código novo com base naquilo que você descreveu.

Isso potencialmente oferece muito mais liberdade.

A contrapartida é que liberdade também significa mais espaço para erros.

Uma plataforma no-code tradicional possui limites bastante claros.

No vibe coding, a sensação pode ser:

“Se consigo explicar, talvez a IA consiga construir.”

Essa possibilidade é uma das razões pelas quais a abordagem se tornou tão atraente.

O que é possível criar com vibe coding?

Dependendo da ferramenta, do modelo utilizado e da complexidade do projeto, é possível criar uma variedade enorme de experiências.

Sites e landing pages

Você pode descrever estrutura, textos, componentes, formulários e comportamento da interface.

Aplicações web

Dashboards, áreas de membros, sistemas internos, ferramentas de produtividade e pequenos SaaS podem nascer de prompts.

MVPs

Aqui existe um dos casos de uso mais interessantes.

Em vez de investir semanas desenvolvendo uma hipótese, um empreendedor pode criar rapidamente uma primeira versão e descobrir se alguém realmente deseja usar aquela ideia.

Ferramentas internas

Calculadoras, sistemas administrativos, organizadores, dashboards e automações específicas muitas vezes possuem escopo limitado e podem ser excelentes candidatos.

Aplicativos mobile

Algumas plataformas já conseguem transformar descrições em aplicações móveis completas.

Em 2026, por exemplo, o Replit Agent permite partir de linguagem natural para criar aplicações web e mobile, enquanto a plataforma afirma que não é necessário conhecimento prévio de programação para iniciar determinados projetos.

Funcionalidades dentro de projetos existentes

Ferramentas voltadas a desenvolvedores conseguem analisar repositórios existentes e implementar alterações solicitadas em linguagem natural.

O GitHub Copilot já pode pesquisar, planejar, modificar código e preparar pull requests para revisão, enquanto o Cursor trabalha com agentes capazes de atuar sobre projetos e tarefas de programação.

Quais ferramentas são usadas para vibe coding?

O mercado evolui rapidamente, então recursos e planos podem mudar.

Mas hoje existem dois grandes grupos.

Ferramentas para construir pela conversa

São plataformas em que você começa pela ideia.

Entre os exemplos estão Replit e v0.

O v0, da Vercel, permite descrever uma aplicação em linguagem natural e gerar interface e código, indo de landing pages a aplicações completas. O Replit Agent segue lógica semelhante, permitindo criar e refinar projetos conversando com o agente.

Essas soluções costumam ser especialmente interessantes para:

• designers;

• founders;

• profissionais de produto;

• empreendedores;

• estudantes;

• criadores;

• usuários menos técnicos.

Ferramentas para trabalhar dentro do código

Aqui entram soluções como Cursor e GitHub Copilot.

O usuário continua próximo do repositório e da estrutura técnica, mas consegue delegar cada vez mais tarefas para modelos e agentes de programação.

São particularmente úteis para desenvolvedores que desejam velocidade sem abandonar completamente o controle sobre o projeto.

Por que o vibe coding parece tão revolucionário?

Porque o gargalo começa a mudar.

Antes, uma pessoa poderia ter clareza absoluta sobre o que queria construir e ainda assim ser incapaz de implementar.

Agora, em muitos casos, a ideia pode ser transformada rapidamente em uma interface funcional.

Isso desloca parte do valor para outras habilidades.

Saber definir o problema

Uma IA pode construir rapidamente a coisa errada.

Se você não sabe qual problema está tentando resolver, produzir código mais rápido não ajuda muito.

Saber especificar

“Crie um CRM” é uma solicitação gigantesca.

“Crie uma página que permita cadastrar nome, empresa, telefone, responsável e estágio de cada oportunidade” é muito mais operacional.

Quanto melhor a descrição, menor o espaço para interpretações indesejadas.

Saber avaliar

Essa provavelmente é a habilidade mais importante.

Se a IA entregar algo errado, você percebe?

Se estiver visualmente bonito, mas tecnicamente inseguro, você identifica?

Se funcionar com dez usuários e quebrar com dez mil, você sabe prever?

A IA reduz parte da dificuldade de construção.

Ela não elimina a necessidade de julgamento.

Vibe coding realmente aumenta a produtividade?

Depende.

E essa resposta é muito mais importante do que simplesmente dizer “IA deixa todo mundo dez vezes mais rápido”.

A pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow de 2025 mostrou que 84% dos respondentes utilizavam ou planejavam utilizar ferramentas de IA no desenvolvimento.

Ao mesmo tempo, 46% disseram desconfiar da precisão dos resultados produzidos por essas ferramentas, contra 33% que declararam confiar.

E há outro dado particularmente relevante: quase 77% disseram que vibe coding não fazia parte do desenvolvimento profissional deles.

Ou seja:

adoção de IA não significa adoção irrestrita de vibe coding.

Existe entusiasmo, mas também existe cautela.

A IA pode até deixar um desenvolvedor mais lento

Essa parece uma afirmação contraditória, mas existe uma boa lição aqui.

Um estudo controlado publicado pela METR em 2025 acompanhou 16 desenvolvedores experientes realizando 246 tarefas em projetos open source que eles conheciam profundamente.

Os participantes acreditavam que ferramentas de IA os deixariam mais rápidos.

Naquele experimento específico, aconteceu o contrário: os desenvolvedores levaram aproximadamente 19% mais tempo quando puderam utilizar as ferramentas de IA avaliadas.

Isso não significa que “IA torna programadores mais lentos”.

O próprio estudo é um retrato de ferramentas, participantes e condições específicas do início de 2025.

A conclusão mais inteligente é outra:

ganho de produtividade depende da tarefa, do contexto, da ferramenta e de como ela é utilizada.

Criar um protótipo do zero não é a mesma coisa que modificar cuidadosamente um sistema maduro de milhões de linhas.

Então por que vibe coding é tão rápido para protótipos?

Porque protótipos possuem uma característica maravilhosa:

eles toleram imperfeição.

Se você quer validar se uma interface faz sentido, não precisa necessariamente ter a arquitetura perfeita.

Se quer testar uma ideia em uma reunião amanhã, talvez não precise resolver hoje a infraestrutura necessária para atender um milhão de usuários.

Se quer criar uma ferramenta pessoal, pode aceitar limitações que seriam inaceitáveis em um sistema bancário.

É por isso que vibe coding pode ser extraordinariamente poderoso em:

• prototipagem;

• provas de conceito;

• projetos pessoais;

• experimentos;

• ferramentas internas de baixo risco;

• validação de ideias;

• hackathons;

• interfaces exploratórias.

O erro aparece quando a lógica do protótipo é levada diretamente para produção sem uma mudança de rigor.

O maior risco do vibe coding: funciona não significa está certo

Uma aplicação pode abrir.

Os botões podem funcionar.

O login pode funcionar.

O banco de dados pode salvar informações.

E ainda assim o software pode possuir problemas graves.

Segurança

Código gerado por IA pode introduzir vulnerabilidades.

A Veracode avaliou mais de 100 modelos em seu relatório de segurança de código gerado por IA de 2025 e encontrou falhas de segurança detectáveis em 45% das tarefas avaliadas.

Esse número não significa que 45% de todo código gerado por IA no mundo seja vulnerável.

Ele representa o conjunto específico de tarefas e testes da pesquisa.

Mas deixa um alerta importante:

código sintaticamente correto não é automaticamente código seguro.

Autenticação e autorização

Um sistema pode verificar se o usuário está logado, mas esquecer de verificar se ele possui autorização para acessar um determinado registro.

Essa diferença é invisível em muitos testes superficiais.

Chaves e informações sensíveis

Usuários sem experiência podem inserir senhas, tokens e chaves de API diretamente em prompts ou no código.

Isso pode transformar uma demonstração inocente em um problema de segurança.

Dependências

A IA pode adicionar bibliotecas desnecessárias, versões problemáticas ou dependências que aumentam a superfície de ataque.

Manutenção

Você consegue adicionar novas funcionalidades hoje.

Mas conseguirá entender o projeto daqui a seis meses?

Quanto mais código é aceito sem compreensão, maior pode ficar a distância entre o software e a pessoa responsável por ele.

Débito técnico em alta velocidade

IA também consegue produzir bagunça mais rápido.

Se as primeiras decisões arquiteturais estiverem erradas, cada nova solicitação pode construir mais uma camada em cima daquele problema.

A OWASP já alerta sobre o “vibe coding”

A discussão deixou de ser apenas opinião de desenvolvedores.

A OWASP incluiu em suas orientações uma seção sobre confiança inadequada em código gerado por IA, citando explicitamente o vibe coding.

Entre as recomendações estão entender o código que será enviado, revisar vulnerabilidades, utilizar ferramentas de segurança e evitar vibe coding sem supervisão em funções complexas, aplicações críticas ou sistemas destinados a uso prolongado.

A mensagem é simples:

IA pode escrever o código. A responsabilidade pelo software continua sendo humana.

Como fazer vibe coding de forma mais segura

Você não precisa escolher entre usar IA e trabalhar com responsabilidade.

É possível manter grande parte da velocidade sem transformar o projeto em uma caixa-preta.

1. Comece pelo problema, não pelo código

Antes de abrir a ferramenta, responda:

Quem vai usar?

Qual problema será resolvido?

Quais são as funções essenciais?

Que dados serão armazenados?

Existe alguma informação sensível?

O que acontece se o sistema falhar?

Essa reflexão evita centenas de prompts desnecessários.

2. Peça um plano antes da implementação

Em vez de:

“Crie meu aplicativo.”

Experimente:

“Antes de escrever código, proponha a arquitetura mais simples para este projeto. Liste páginas, dados, autenticação, integrações, principais riscos e etapas de implementação. Não implemente ainda.”

Planejamento reduz improvisação.

3. Divida o projeto em partes

Não peça vinte funcionalidades de uma vez.

Construa progressivamente.

Primeiro estrutura.

Depois dados.

Depois autenticação.

Depois determinada funcionalidade.

Depois testes.

Mudanças menores são mais fáceis de entender, validar e desfazer.

4. Use controle de versão

Git existe por um motivo.

Se a IA destruir alguma coisa que estava funcionando, você precisa conseguir voltar.

Faça checkpoints antes de grandes alterações.

5. Nunca exponha segredos

Senhas, chaves de API, tokens privados e credenciais de banco de dados não devem aparecer em código client-side ou ser enviados indiscriminadamente para ferramentas.

Utilize variáveis de ambiente e mecanismos seguros de gerenciamento de segredos.

6. Peça testes — e execute os testes

Não confie apenas na aparência.

Solicite testes para:

• funções principais;

• validação;

• autenticação;

• autorização;

• formulários;

• APIs;

• casos de erro.

Depois execute-os.

7. Faça uma revisão específica de segurança

Depois que a aplicação funcionar, mude o objetivo da IA.

Não diga apenas:

“Veja se está tudo certo.”

Diga:

“Agora faça uma revisão de segurança. Procure problemas de autenticação, autorização, exposição de dados, validação de entrada, chaves no frontend, injeção, permissões excessivas e dependências vulneráveis. Não altere nada ainda. Primeiro liste os riscos encontrados.”

É muito mais difícil encontrar um problema quando você não pergunta especificamente por ele.

8. Teste como alguém que quer quebrar o sistema

Tente acessar uma URL que não deveria.

Altere IDs.

Envie campos vazios.

Envie dados enormes.

Faça solicitações repetidas.

Teste outro usuário.

Tente visualizar registros que pertencem a outra conta.

A aplicação não deve funcionar apenas no cenário perfeito.

9. Saiba quando chamar um especialista

Se o sistema envolve:

• pagamentos;

• informações financeiras;

• dados pessoais sensíveis;

• saúde;

• infraestrutura crítica;

• autenticação complexa;

• grandes volumes;

• requisitos regulatórios;

• operações importantes da empresa;

o custo de errar muda.

A IA pode continuar ajudando.

Mas a revisão profissional deixa de ser opcional.

Um bom prompt para começar um projeto com vibe coding

Em vez de escrever:

“Crie um SaaS de tarefas.”

Use algo mais próximo disto:

Objetivo: criar uma aplicação web simples para equipes pequenas acompanharem tarefas.

Usuários: equipes de 2 a 10 pessoas.

Funcionalidades da primeira versão: cadastro, login, criação de projetos, criação de tarefas, responsável, prazo e status.

Interface: minimalista, responsiva e simples.

Regra: antes de implementar, proponha a arquitetura e a estrutura de dados.

Segurança: credenciais nunca devem ficar expostas no frontend. Valide permissões no servidor.

Desenvolvimento: implemente uma funcionalidade por vez e execute testes antes de avançar.

Escopo: não adicione funcionalidades que não foram solicitadas.

Perceba o que aconteceu.

Você saiu de um desejo e começou a criar uma especificação.

Essa mudança melhora radicalmente a qualidade da interação com a IA.

O verdadeiro superpoder do vibe coding não é escrever código

É diminuir o custo de experimentar.

Essa talvez seja a consequência mais interessante.

Uma ideia que antes parecia pequena demais para justificar dias de desenvolvimento pode agora merecer algumas horas de exploração.

“E se tivéssemos uma calculadora para isso?”

“E se nossos clientes conseguissem acompanhar isso em um painel?”

“E se eu transformasse esta planilha em uma ferramenta?”

“E se esse formulário gerasse automaticamente um relatório?”

Muitas dessas ideias nunca seriam testadas porque o custo de implementação era maior do que a certeza sobre seu valor.

Vibe coding reduz esse custo inicial.

E quando experimentar fica mais barato, mais ideias podem ser testadas.

Designers podem usar vibe coding?

Sim — e existe uma mudança especialmente interessante acontecendo para designers.

Durante muito tempo, o designer conseguia representar como um produto deveria parecer.

Agora também pode experimentar como ele deve funcionar.

Isso reduz a distância entre protótipo e comportamento real.

Um designer pode criar:

• configuradores;

• calculadoras;

• dashboards;

• componentes interativos;

• geradores;

• pequenas ferramentas;

• protótipos funcionais;

• experiências que dependem de dados.

Isso não elimina o papel de desenvolvedores.

Na verdade, pode melhorar a conversa entre design e desenvolvimento porque uma ideia deixa de existir apenas como tela estática e passa a poder ser testada como comportamento.

Vibe coding vai substituir programadores?

A pergunta talvez esteja errada.

A transformação mais imediata não é:

“A IA vai substituir o programador?”

É:

“O que um programador passa a fazer quando escrever cada linha deixa de ser a única maneira de produzir software?”

Quanto mais a IA assume implementação, mais valor migra para:

• arquitetura;

• especificação;

• produto;

• segurança;

• revisão;

• integração;

• testes;

• conhecimento de domínio;

• debugging;

• julgamento técnico.

Gerar código está ficando barato.

Saber qual código deveria existir continua sendo difícil.

Vibe coding vai acabar com a necessidade de aprender programação?

Para criar determinados projetos, talvez você precise saber muito menos sintaxe do que antes.

Mas existe um paradoxo.

Quanto mais sério fica o projeto, mais valioso se torna entender o que está acontecendo por baixo da interface.

Quem entende programação consegue:

• detectar soluções ruins;

• explicar melhor o problema;

• analisar erros;

• avaliar arquitetura;

• controlar custos;

• identificar vulnerabilidades;

• substituir componentes;

• decidir quando não confiar na IA.

Então talvez a programação não desapareça.

Talvez o que mude seja onde o conhecimento técnico é aplicado.

E o que é agentic engineering?

Aqui está uma atualização especialmente importante para entender o cenário em 2026.

Depois da explosão do termo vibe coding, Andrej Karpathy passou a destacar uma prática mais rigorosa para desenvolvimento profissional com agentes de IA: agentic engineering.

Em vez de simplesmente “seguir a vibe” e avaliar se o resultado parece funcionar, o profissional:

• define especificações;

• fornece contexto;

• organiza tarefas;

• orquestra agentes;

• acompanha alterações;

• executa testes;

• revisa resultados;

• mantém padrões de qualidade;

• assume responsabilidade pelo software.

Em apresentação realizada no AI Ascent 2026, da Sequoia Capital, Karpathy discutiu justamente essa evolução do vibe coding para uma engenharia baseada em agentes.

É uma distinção extremamente útil.

Vibe coding: “Crie isso para mim e vamos ajustando.”

Agentic engineering: “Aqui está o problema, o contexto, a arquitetura, as restrições, os critérios de aceitação e os testes. Execute esta parte e me entregue para revisão.”

O segundo modelo preserva a velocidade da IA sem abandonar os princípios da engenharia.

Se quiser entender melhor essa camada, leia também: O que são agentes de IA e por que eles estão mudando a forma de trabalhar.

Vibe coding é hype ou veio para ficar?

O nome pode perder força.

A prática provavelmente não.

“Vibe coding” foi a expressão perfeita para um determinado momento: modelos ficaram bons o suficiente para que pessoas começassem a construir software conversando com inteligência artificial.

Mas a tecnologia continua evoluindo.

Ferramentas que inicialmente apenas sugeriam linhas de código passaram a modificar múltiplos arquivos.

Depois começaram a executar comandos.

Depois testar.

Depois navegar pelo repositório.

Depois planejar tarefas.

Agora agentes podem trabalhar sobre partes cada vez maiores do processo.

Talvez daqui a alguns anos ninguém chame isso de vibe coding.

Da mesma maneira que hoje ninguém destaca que um editor possui autocomplete como se fosse uma tecnologia extraordinária.

A capacidade simplesmente pode virar parte normal da criação de software.

Então devo usar vibe coding?

Use quando a velocidade de exploração for mais importante do que a perfeição inicial.

É especialmente interessante para:

• experimentar uma ideia;

• validar um MVP;

• criar uma ferramenta pessoal;

• desenvolver um protótipo;

• automatizar uma tarefa pequena;

• aprender;

• explorar interfaces;

• testar uma hipótese de produto.

Aumente o rigor quando começar a envolver:

• usuários reais;

• dinheiro;

• dados;

• autenticação;

• integrações externas;

• infraestrutura;

• informações sensíveis;

• processos críticos;

• crescimento.

Existe uma regra simples:

quanto maior o custo do erro, menor deve ser a quantidade de “vibe” e maior deve ser a quantidade de engenharia.

Conclusão: vibe coding muda quem pode transformar uma ideia em software

Vibe coding não significa que programação acabou.

Também não significa que qualquer pessoa agora consegue construir qualquer sistema de forma segura apenas escrevendo prompts.

A transformação é mais interessante do que isso.

Estamos reduzindo drasticamente a distância entre imaginar um software e conseguir experimentar esse software.

A linguagem natural está se transformando em uma camada de criação.

Designers conseguem construir lógica.

Empreendedores conseguem testar produtos.

Profissionais conseguem criar ferramentas para os próprios problemas.

Desenvolvedores conseguem delegar partes cada vez maiores da implementação.

Mas o mesmo avanço que reduz a barreira de entrada aumenta a importância de outra habilidade:

saber avaliar aquilo que a IA construiu.

O futuro provavelmente não será dividido simplesmente entre quem programa e quem não programa.

Pode ser dividido entre quem apenas pede coisas para a IA e quem consegue transformar intenção em sistemas confiáveis.

Vibe coding abriu a porta.

A próxima etapa é aprender a atravessá-la sem deixar a engenharia para trás.

Perguntas frequentes sobre vibe coding

O que é vibe coding?

Vibe coding é uma abordagem de desenvolvimento de software em que a pessoa descreve em linguagem natural o que deseja construir e utiliza inteligência artificial para gerar, modificar e corrigir grande parte do código, normalmente iterando com base no resultado observado.

Quem criou o termo vibe coding?

O termo vibe coding foi popularizado por Andrej Karpathy em fevereiro de 2025. Ele descreveu uma forma de programar fortemente baseada em modelos de linguagem, na qual o usuário poderia se concentrar no resultado e praticamente “esquecer que o código existe”.

Precisa saber programar para fazer vibe coding?

Não necessariamente. Existem ferramentas que permitem criar aplicações a partir de linguagem natural mesmo sem experiência em programação. Entretanto, conhecimento técnico se torna cada vez mais importante conforme aumentam a complexidade, o risco e a necessidade de manutenção do projeto.

Vibe coding é seguro?

Pode ser utilizado com segurança em determinados contextos, mas código gerado por IA não deve ser considerado seguro automaticamente. Aplicações importantes precisam de testes, revisão de código, controle de permissões, proteção de credenciais e análise de segurança proporcional ao risco.

Quais são as principais ferramentas de vibe coding?

Existem diferentes categorias de ferramentas. Plataformas como Replit e v0 permitem partir de linguagem natural para criar aplicações, enquanto ferramentas como Cursor e GitHub Copilot são mais integradas ao fluxo de desenvolvimento e aos repositórios de código.

Vibe coding é a mesma coisa que no-code?

Não. No-code normalmente utiliza componentes e regras pré-construídas por uma plataforma. No vibe coding, modelos de IA podem gerar código novo a partir de instruções em linguagem natural, oferecendo mais flexibilidade, mas também introduzindo novos riscos e responsabilidades.

Vibe coding é a mesma coisa que programar com IA?

Não necessariamente. Um desenvolvedor pode usar IA para gerar ou revisar código e ainda compreender detalhadamente cada alteração. Vibe coding, especialmente em sua definição original, pressupõe uma relação mais livre com o código gerado, concentrando-se principalmente no resultado.

Posso usar vibe coding para criar um aplicativo real?

Sim. Ferramentas atuais conseguem criar aplicações web e mobile funcionais. Entretanto, projetos destinados a usuários reais devem passar por revisão de arquitetura, segurança, testes, monitoramento e validação antes de serem considerados prontos para produção.

Vibe coding vai substituir programadores?

É mais provável que transforme a função dos desenvolvedores do que simplesmente elimine a profissão. À medida que a IA assume mais implementação, arquitetura, especificação, testes, debugging, segurança, integração e julgamento técnico se tornam ainda mais importantes.

Qual é a diferença entre vibe coding e agentic engineering?

Vibe coding prioriza uma interação rápida e exploratória com a IA, muitas vezes guiada pelo resultado. Agentic engineering aplica agentes de IA ao desenvolvimento de forma mais estruturada, com especificações, contexto, testes, revisão, critérios de qualidade e supervisão profissional.

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