Il vibe coding è un modo di sviluppare software in cui descrivi in linguaggio naturale ciò che vuoi ottenere e lasci che l’intelligenza artificiale generi, modifichi e corregga gran parte del codice.
La differenza rispetto al normale coding assistito dall’AI non riguarda soltanto quante righe scrive il modello. Nel vibe coding puoi arrivare a concentrarti sul risultato senza comprendere necessariamente ogni dettaglio dell’implementazione.
Ed è proprio qui che il metodo diventa contemporaneamente interessante e rischioso.
Oggi puoi descrivere una landing page, un piccolo gestionale o un’applicazione web e ottenere rapidamente qualcosa che funziona. Ma vedere un progetto girare nel browser non significa automaticamente avere software sicuro, manutenibile e pronto per utenti reali.
La distinzione più utile è quindi questa:
il vibe coding può accorciare enormemente la distanza tra idea e prototipo; non elimina il lavoro necessario per trasformare quel prototipo in un prodotto affidabile.
In questa guida vediamo cosa significa realmente vibe coding, come funziona, quali strumenti puoi utilizzare, cosa cambia rispetto ad AI-assisted coding e agentic coding e, soprattutto, quando puoi affidarti alla “vibe” e quando devi tornare a ragionare da ingegnere.
Cos’è il vibe coding
Nel vibe coding l’interazione principale con il software non parte dalla sintassi di un linguaggio di programmazione, ma dall’intento.
Invece di scrivere direttamente:
const filteredProducts = products.filter(...)
potresti chiedere:
Mostra solo i prodotti disponibili, permetti di filtrarli per categoria e ordina prima quelli con il prezzo più basso.
Il sistema AI traduce la richiesta in codice, osservi il risultato e continui a guidarlo:
intento → generazione → esecuzione → feedback → modifica
Il termine è stato introdotto dal ricercatore Andrej Karpathy il 2 febbraio 2025. La ricostruzione etimologica di Merriam-Webster collega l’espressione proprio a un suo messaggio in cui descriveva un modo di programmare estremamente guidato dalle sensazioni e dal risultato, fino quasi a “dimenticare” l’esistenza del codice.
Questa origine è importante perché nel tempo vibe coding è diventato un termine ombrello molto più ampio.
Oggi viene spesso usato per indicare qualsiasi programmazione con AI. Ma se un developer usa un agente per implementare una feature, controlla l’architettura, legge i diff, esegue i test e revisiona il risultato, non sta necessariamente “andando a vibe”.
Sta usando l’AI come strumento di engineering.
Da Andrej Karpathy a un nuovo modo di creare software
L’idea originaria nasce da una combinazione che solo pochi anni fa sarebbe stata molto meno pratica:
- modelli capaci di generare codice;
- finestre di contesto più ampie;
- strumenti in grado di leggere interi repository;
- terminale e ambienti di esecuzione accessibili agli agenti;
- feedback immediato da test, compilatori e browser.
Il cambiamento reale non è quindi semplicemente:
AI → scrive codice
ma:
utente → descrive obiettivo → AI comprende il contesto → modifica il progetto → osserva il risultato → itera
Una review multivocale che ha analizzato 47 fonti accademiche e professionali descrive infatti il vibe coding prevalentemente come un processo iterativo di generazione, valutazione e revisione, non come una singola richiesta che produce magicamente un’applicazione finita. La review sul vibe coding rileva inoltre segnali positivi soprattutto per prototipazione e interfacce, mentre le evidenze diventano molto più limitate quando entrano in gioco produzione, sistemi data-intensive e scenari critici.
Il punto che spesso si perde: nel vibe coding conta il risultato più del codice
Immagina di voler creare un piccolo tool per calcolare il preventivo di un servizio.
Puoi descrivere:
Crea una pagina con tre servizi selezionabili. Ogni servizio ha un prezzo base. Se scelgo più di due servizi applica uno sconto del 10%. Mostra il totale in tempo reale.
L’AI genera HTML, CSS e JavaScript.
Tu apri la pagina.
Lo sconto non funziona.
Scrivi:
Quando seleziono tre servizi non viene applicato lo sconto. Correggilo.
Il modello modifica il codice.
A quel punto funziona.
In un workflow tradizionale probabilmente avresti individuato il problema leggendo la funzione che calcola il totale. Nel vibe coding puoi invece valutare semplicemente il comportamento esterno:
“fa quello che voglio?”
È estremamente potente quando l’output è facile da verificare.
Diventa molto meno sicuro quando la parte importante del sistema non è visibile nell’interfaccia.
Un login può sembrare funzionare e avere comunque un problema di autorizzazione. Un database può salvare correttamente i dati durante un test e avere una struttura che diventerà ingestibile dopo migliaia di record.
La qualità percepita dall’utente e la qualità dell’implementazione non coincidono necessariamente.
Vibe code e vibe coder: cosa significano
Con vibe code si indica normalmente il codice prodotto attraverso questo processo.
Un vibe coder è invece chi costruisce software utilizzando prevalentemente istruzioni in linguaggio naturale e iterazioni con l’AI, anche senza intervenire direttamente sulla maggior parte del codice.
Non implica necessariamente che la persona non sappia programmare.
Anche uno sviluppatore esperto può scegliere deliberatamente di “andare a vibe” su un prototipo, perché leggere e perfezionare ogni dettaglio sarebbe uno spreco rispetto all’obiettivo del momento.
La variabile importante non è quindi il titolo professionale dell’utente.
È quanto controllo sull’implementazione viene deliberatamente delegato.
Vibe coding, AI-assisted coding e agentic coding non sono la stessa cosa
Queste tre espressioni vengono frequentemente sovrapposte, ma descrivono livelli differenti di relazione tra persona, modello e software.
| Approccio | Chi guida l’implementazione | Cosa fa l’AI | Livello di verifica tipico | Scenario naturale |
|---|---|---|---|---|
| Vibe coding | L’utente guida soprattutto il risultato | Genera e modifica gran parte del codice | Prevalentemente comportamento visibile e feedback | Prototipi, esperimenti, piccoli tool |
| AI-assisted coding | Lo sviluppatore mantiene controllo sul codice | Suggerisce, completa, spiega e implementa parti | Code review e test | Sviluppo quotidiano |
| Agentic coding | L’umano definisce obiettivo, vincoli e checkpoint | Pianifica, modifica file, usa strumenti, esegue test | Diff, test, CI e review | Task software multi-step |
La distinzione non è assoluta. Esiste un continuum.
Puoi iniziare in vibe coding per creare rapidamente una prova di concetto e passare progressivamente a un workflow più strutturato man mano che il progetto acquisisce importanza.
AI-assisted coding: l’AI aiuta, ma sei tu a guidare il codice
Nel coding assistito l’intelligenza artificiale lavora soprattutto come acceleratore.
Può:
- completare una funzione;
- suggerire una query SQL;
- spiegare un errore;
- generare test;
- rifattorizzare una porzione di codice.
Ma continui a conoscere la struttura dell’applicazione e normalmente revisioni ciò che viene prodotto.
Il modello mentale è:
developer decide → AI propone → developer valuta
L’AI riduce parte del lavoro meccanico senza diventare necessariamente responsabile dell’intero task.
Agentic coding: deleghi task e strumenti, mantenendo controllo e verifiche
Con gli strumenti agentici il livello di autonomia aumenta molto.
La nostra guida completa a Cursor AI mostra bene questo passaggio: un coding agent può analizzare un codebase, pianificare una feature, modificare più file, utilizzare il terminale e verificare parte del proprio lavoro.
La stessa documentazione ufficiale di Cursor presenta oggi il prodotto come un coding agent capace di comprendere il codebase, pianificare feature, correggere bug e revisionare modifiche.
Analogamente, Claude Code può leggere un progetto, modificare file ed eseguire comandi direttamente dagli ambienti di sviluppo supportati.
Qui la delega può essere molto maggiore rispetto al semplice autocomplete.
Ma maggiore autonomia non significa automaticamente vibe coding.
Un workflow può essere fortemente agentico e allo stesso tempo molto disciplinato.
Quando un workflow smette di essere davvero “vibe coding”
Considera queste due richieste.
La prima:
Fammi un sistema di login moderno e sicuro.
La seconda:
Analizza il sistema di autenticazione esistente. Prima di modificare il codice, identifica i componenti coinvolti e proponi un piano. Mantieni il provider OAuth attuale, non cambiare lo schema utenti, aggiungi test per autorizzazione e session expiration. Dopo l’implementazione esegui i test e mostrami il diff.
In entrambi i casi l’AI potrebbe scrivere gran parte del codice.
Ma il secondo workflow ha:
- vincoli;
- specifiche;
- planning;
- test;
- review;
- criteri verificabili.
Siamo già molto più vicini all’agentic engineering.
La differenza fondamentale non è quindi:
chi digita le righe di codice
ma:
chi mantiene la responsabilità di capire, verificare e governare il sistema.
Come funziona il vibe coding in pratica
Un buon workflow di vibe coding non consiste nel descrivere l’intero prodotto con un prompt gigantesco e sperare nel risultato perfetto.
Funziona meglio come una serie di cicli piccoli.
Parti dall’intento, non dalla sintassi
All’inizio descrivi ciò che deve succedere.
Debole:
Fammi un ecommerce.
Più utile:
Crea una pagina catalogo mobile-first con prodotti divisi per categoria. Ogni prodotto deve avere immagine, prezzo, disponibilità e pulsante per aggiungerlo al carrello. Il carrello deve aggiornare quantità e totale senza ricaricare la pagina.
La seconda richiesta fornisce comportamento osservabile.
L’AI ha più informazioni per costruire una prima versione e tu hai criteri migliori per capire se ha funzionato.
L’AI genera una prima versione funzionante
Il sistema sceglie componenti, struttura e codice necessari a implementare la richiesta.
In strumenti orientati al prompt-to-app questo passaggio può includere anche backend, database, autenticazione e deployment.
Lovable, per esempio, si definisce una piattaforma full-stack che permette di costruire e distribuire web application usando il linguaggio naturale, mantenendo codice modificabile e possibilità di sincronizzazione con sistemi Git. La documentazione di Lovable descrive un workflow che può coprire frontend, backend, database, autenticazione e integrazioni.
Questo non significa però che ogni componente generato sia automaticamente la scelta migliore per il tuo progetto.
Testi il risultato e descrivi cosa deve cambiare
La parte centrale del vibe coding è il feedback.
Non dici necessariamente:
Modifica la funzione
calculateTotal()alla riga 148.
Puoi dire:
Se rimuovo l’ultimo prodotto dal carrello il totale precedente rimane visibile. Quando il carrello è vuoto deve tornare a zero.
L’AI individua dove intervenire.
Questo sposta il tuo lavoro dalla sintassi all’osservazione del comportamento.
Il ciclo continua: prompt, esecuzione, verifica, correzione
Il workflow reale assomiglia più a:
descrivi → genera → prova → osserva → correggi → riprova
che a:
prompt → software completo
Per progetti un po’ più articolati conviene inoltre separare planning e implementazione.
Replit Agent, per esempio, dispone di una modalità di pianificazione che permette di scomporre il progetto, valutare approcci e revisionare il piano prima di autorizzare modifiche. La documentazione di Replit Agent descrive espressamente questa separazione tra planning e costruzione.
È una buona abitudine indipendentemente dal tool utilizzato:
un piano sbagliato costa molto meno da correggere prima che l’AI abbia modificato trenta file.
Cosa puoi creare con il vibe coding
La risposta più corretta non è “qualsiasi cosa”.
Tecnicamente puoi tentare progetti estremamente complessi. Ma la domanda utile è un’altra:
in quali progetti la velocità di generazione resta superiore al costo della verifica?
Landing page, siti e interfacce
Le interfacce sono uno degli scenari più naturali.
Puoi verificare rapidamente:
- struttura;
- responsive design;
- contenuti;
- navigazione;
- moduli;
- animazioni;
- comportamento dei componenti.
Se il tuo obiettivo è specificamente creare un sito attraverso strumenti che generano automaticamente struttura e layout, la nostra guida agli AI Website Builder approfondisce quel sotto-intent.
Vibe coding e AI website building però non coincidono.
Il primo è un paradigma di sviluppo più ampio; il secondo è una categoria specifica di strumenti per la creazione di siti.
Prototipi e MVP
Qui il vantaggio può essere enorme.
Vuoi sapere se gli utenti comprendono un nuovo flusso?
Non sempre hai bisogno di un’architettura progettata per servire milioni di richieste.
Hai bisogno di qualcosa che ti permetta di validare:
idea → comportamento → feedback
Se il prototipo dimostra che l’idea non funziona, avere investito settimane in un’architettura perfetta sarebbe stato inutile.
Tool interni e piccole automazioni
Un convertitore, uno script per elaborare CSV, un pannello interno o un piccolo tool per automatizzare un’attività ripetitiva possono essere candidati eccellenti.
Soprattutto quando:
- il numero di utenti è limitato;
- l’errore è facilmente rilevabile;
- non vengono trattati dati sensibili;
- puoi ripristinare rapidamente lo stato precedente.
Qui il rapporto tra velocità e rischio è favorevole.
Web app e applicazioni più complesse: dove cambia il rischio
Quando entrano:
- autenticazione;
- pagamenti;
- dati personali;
- permessi;
- API esterne;
- processi asincroni;
- concorrenza;
- migrazioni di database;
la difficoltà non è più solo “far funzionare la feature”.
Devi sapere se continua a funzionare nelle condizioni che non hai provato manualmente.
È qui che il vibe coding puro inizia a perdere terreno rispetto a un processo di sviluppo più controllato.
Quali strumenti si usano per il vibe coding
Non esiste un unico “tool da vibe coding”.
Il mercato comprende almeno due famiglie differenti.
Builder che trasformano un prompt in un’app
Piattaforme come Lovable o Replit Agent sono progettate per accorciare molto la distanza tra descrizione e applicazione.
Replit permette di iniziare descrivendo l’applicazione direttamente nella chat, mentre Lovable costruisce web application full-stack tramite linguaggio naturale.
Sono particolarmente interessanti quando parti da zero e vuoi vedere rapidamente una prima versione del prodotto.
IDE e coding agent per lavorare direttamente sul codice
Un’altra categoria lavora più vicino ai normali workflow di sviluppo.
Cursor opera direttamente sul codebase.
Claude Code può leggere file, eseguire comandi e lavorare su più componenti di un progetto. Se vuoi capire più in generale dove Claude Code si inserisce nell’ecosistema Anthropic, nella nostra guida a Claude AI distinguiamo l’assistente generalista dai prodotti dedicati al coding agentico.
Anche GitHub Copilot cloud agent può analizzare un repository, creare un piano, modificare codice su un branch, eseguire test e preparare modifiche da revisionare prima della pull request.
E OpenAI Codex è orientato a task software end-to-end come feature, refactoring e migrazioni.
La categoria quindi si sta rapidamente spostando dal semplice:
prompt → snippet
verso:
obiettivo → agente → strumenti → ambiente → verifica
Non scegliere il tool prima di aver scelto quanto controllo vuoi mantenere
La domanda “qual è il miglior strumento per il vibe coding?” parte spesso dal punto sbagliato.
Prima chiediti:
voglio creare un’app da zero descrivendola a parole oppure voglio lavorare su un codebase reale mantenendo Git, test e review?
Nel primo scenario ha senso guardare ai prompt-to-app builder.
Nel secondo diventano più interessanti IDE e agenti integrati con repository, terminale e processi di sviluppo.
Non stai scegliendo soltanto un modello AI.
Stai scegliendo il livello di astrazione attraverso cui controllerai il software.
I vantaggi reali del vibe coding
Il valore del vibe coding non consiste nell’aver “reso inutile programmare”.
È molto più concreto.
Riduce drasticamente la distanza tra idea e prototipo
Prima di poter giudicare un’idea software spesso dovevi:
- definirla;
- progettare l’interfaccia;
- impostare il progetto;
- scrivere boilerplate;
- collegare i componenti;
- implementare la prima feature.
Oggi una parte significativa di questo percorso può essere compressa.
Questo cambia soprattutto il costo della sperimentazione.
Se puoi scartare cinque prototipi prima di scegliere il sesto, puoi esplorare soluzioni che prima non avresti avuto tempo di provare.
Permette di sperimentare prima di investire nello sviluppo
Per una startup, un freelance o un team di prodotto può essere molto più utile mostrare agli utenti un prototipo reale che discutere per settimane su un documento.
L’AI rende più economico rispondere a domande come:
- gli utenti capiscono questa funzione?
- questo workflow è troppo complicato?
- il prodotto risolve davvero il problema?
- questa interfaccia è utilizzabile?
In questo scenario il codice è temporaneamente un mezzo, non il prodotto finale.
Abbassa la barriera tecnica, ma non elimina il bisogno di competenza
Una persona senza esperienza può oggi arrivare molto più lontano di quanto fosse realistico in passato.
Questo è un cambiamento reale.
Ma bisogna distinguere:
barriera alla creazione
da:
barriera alla comprensione e responsabilità.
Puoi creare un database senza conoscere SQL.
Quando qualcosa va storto, però, sapere come funzionano relazioni, transazioni, indici e permessi continua a essere utile.
L’AI sposta il punto in cui la competenza diventa necessaria.
Non la rende automaticamente irrilevante.
Velocità di generazione e produttività non sono la stessa cosa
Produrre più codice in meno tempo non significa necessariamente completare prima il progetto.
Se il codice generato introduce:
- regressioni;
- dipendenze superflue;
- duplicazioni;
- soluzioni architetturali incoerenti;
- bug difficili da riprodurre;
il tempo guadagnato in scrittura può essere perso nella verifica.
La metrica giusta non è:
righe generate / minuto
ma:
tempo necessario per ottenere un risultato corretto, verificato e mantenibile
Ed è proprio per questo che il vantaggio del vibe coding cambia molto in base al tipo di progetto.
Rischi e limiti del vibe coding
Il limite più importante non è che “l’AI può sbagliare”.
Anche i programmatori sbagliano.
Il problema è la combinazione tra errori possibili e riduzione della capacità dell’utente di riconoscerli.
Codice che funziona ma che nessuno comprende davvero
Un progetto può attraversare decine di iterazioni:
aggiungi questa funzione
correggi questo errore
prova un’altra libreria
cambia il database
sistema il login
Dopo qualche ora potresti avere un’applicazione che funziona.
Ma potresti non sapere più:
- perché è stata scelta una certa libreria;
- quali componenti dipendono da essa;
- perché esiste una determinata funzione;
- quali workaround sono stati introdotti;
- cosa può essere rimosso senza rompere altro.
Questa è una forma di debito tecnico particolarmente insidiosa: il sistema cresce più velocemente del tuo modello mentale del sistema stesso.
Bug, regressioni e perdita di contesto
Ogni nuova richiesta può risolvere un problema introducendone un altro.
Esempio:
Il form deve permettere l’invio anche senza numero di telefono.
La modifica risolve il form.
Ma magari un’altra parte del sistema assume che il campo telefono esista sempre.
Senza test automatici puoi scoprire la regressione solo molto più tardi.
Più l’applicazione cresce, meno è realistico verificarla semplicemente “cliccando un po’”.
Sicurezza, autenticazione, dati e dipendenze
La sicurezza è probabilmente il punto in cui bisogna diffidare maggiormente dell’idea:
“se funziona, va bene”.
Uno studio empirico su applicazioni sviluppate tramite vibe coding ha individuato pattern ricorrenti come gestione inadeguata degli input, esposizione di segreti e logiche placeholder lasciate nel software. Gli autori osservano inoltre che modelli migliori e prompting più accurato possono ridurre alcuni problemi, ma non eliminano il rischio strutturale. Lo studio sulla sicurezza delle applicazioni vibe-coded
Questo non dimostra che ogni applicazione generata dall’AI sia insicura.
Dimostra qualcosa di più utile:
la semplice generazione tramite uno strumento moderno non sostituisce un processo di sicurezza.
Se l’applicazione gestisce account, credenziali, dati personali o denaro, devi verificare almeno autenticazione, autorizzazione, validazione degli input, gestione dei segreti e dipendenze.
Debito tecnico e manutenibilità
Nel breve periodo è facile accettare qualsiasi modifica che risolve il problema.
Nel lungo periodo questa strategia produce frequentemente:
problema → patch → nuova patch → workaround → altra patch
Il software continua a funzionare, ma diventa progressivamente più difficile da modificare.
Il problema emerge quando chiedi una feature apparentemente semplice e l’agente deve cambiare una quantità crescente di parti del progetto.
A quel punto l’AI non sta più compensando la complessità.
La sta ereditando.
Il problema più pericoloso: non sapere cosa non stai controllando
Un principiante sa riconoscere facilmente che un pulsante non funziona.
È molto più difficile riconoscere:
- una race condition;
- un controllo di autorizzazione mancante;
- una query inefficiente;
- un segreto esposto;
- un problema di consistenza dei dati;
- un errore nella gestione delle sessioni.
Questo crea un paradosso.
Più l’AI ti permette di costruire oltre il tuo livello tecnico, più puoi arrivare velocemente in una zona in cui non possiedi gli strumenti per valutare ciò che hai costruito.
È il limite che dovrebbe guidare tutte le decisioni successive.
Quando usare il vibe coding e quando evitarlo
Il modo più semplice per decidere è valutare tre variabili:
costo dell’errore + difficoltà di verifica + reversibilità
| Scenario | Vibe coding | Perché |
|---|---|---|
| Mockup e prototipo | Ottimo | Errori poco costosi e facili da correggere |
| Landing page sperimentale | Buono | Output visibile e verificabile |
| Tool personale | Buono | Rischio limitato se non tratta dati sensibili |
| MVP con primi utenti | Con controllo | Servono test, Git, monitoraggio e review |
| SaaS con utenti paganti | Solo come parte del workflow | Crescono responsabilità e complessità |
| Ecommerce e pagamenti | Controllo tecnico forte | Errori possono avere conseguenze economiche |
| Dati sensibili o sanitari | Non affidarsi al vibe coding puro | Sicurezza e compliance diventano centrali |
| Sistema business-critical | Engineering strutturato | Costo dell’errore elevato |
Ottimo per prototipi, esperimenti e progetti facilmente reversibili
Il caso ideale è quello in cui puoi dire:
Se questa versione è sbagliata, la butto e ricomincio.
Un esperimento locale, una demo o un prototipo hanno un costo di errore limitato.
Il vibe coding è particolarmente forte proprio perché permette di esplorare rapidamente.
Serve più controllo quando entrano utenti, dati o integrazioni
Non esiste un momento universale in cui devi smettere di fare vibe coding.
Esiste però un pattern chiaro.
Più aumentano:
utenti + dati + dipendenze + durata prevista + costo dell'errore
più deve aumentare:
test + review + documentazione + osservabilità + controllo
Puoi continuare a usare l’AI.
Ciò che cambia è il sistema di verifica intorno all’AI.
Business critical, pagamenti e sistemi sensibili richiedono un altro livello di verifica
Se un errore può:
- perdere denaro;
- esporre dati;
- bloccare un processo aziendale;
- consentire accessi non autorizzati;
- produrre una decisione critica sbagliata;
“sembra funzionare” non è più un test sufficiente.
Il progetto deve passare da:
vibe-driven development
a:
verification-driven engineering
Dal prototipo alla produzione: quando la “vibe” non basta più
Il passaggio più importante non è scegliere un altro tool.
È cambiare processo.
Un prototipo può essere valido anche se nessuno intende mantenerlo per anni.
Un prodotto in produzione deve invece sopravvivere:
- a utenti reali;
- a input inattesi;
- a cambiamenti;
- a errori;
- a nuovi sviluppatori;
- al prossimo aggiornamento.
Version control e modifiche reversibili
Il primo requisito è sapere sempre cosa è cambiato.
Git trasforma una modifica dell’AI da evento irreversibile a diff revisionabile.
Prima di una modifica importante:
- stato pulito;
- branch dedicato;
- commit identificabile;
- rollback possibile.
Un agente può modificare decine di file in pochi minuti.
Proprio per questo la possibilità di tornare indietro vale più di prima, non meno.
Test automatici e verifica del comportamento
Quando il progetto cresce, devi trasformare almeno i comportamenti più importanti in test.
Invece di dire all’AI:
Assicurati che il login funzioni.
puoi avere un test che verifica automaticamente:
credenziali corrette → accesso
password errata → rifiuto
utente senza permesso → accesso negato
Il vantaggio è fondamentale:
il test non deve fidarsi della spiegazione dell’agente.
Osserva il comportamento del software.
Code review e comprensione delle modifiche
Non devi necessariamente leggere ogni riga con la stessa profondità.
Ma devi capire almeno:
- quali parti sono cambiate;
- perché;
- quali dipendenze vengono introdotte;
- cosa può rompersi;
- come viene verificato il risultato.
Una buona richiesta a un coding agent può quindi essere:
Prima di fare modifiche spiegami causa, file coinvolti e piano. Dopo l’implementazione mostrami il diff e indicami quali test verificano il comportamento.
È già molto diverso dal semplice:
sistemalo.
Sicurezza, segreti e dipendenze
Prima di pubblicare devi verificare almeno:
- chi può accedere a cosa;
- dove vengono conservate credenziali e API key;
- se gli input esterni vengono validati;
- quali package sono stati aggiunti;
- se esistono vulnerabilità note;
- quali endpoint sono pubblicamente raggiungibili.
L’agente può aiutarti a eseguire questi controlli.
Ma non dovrebbe essere contemporaneamente autore, revisore e unica autorità che dichiara sicuro il proprio lavoro.
Logging, monitoraggio, backup e documentazione
Il software reale fallisce.
La differenza fra una demo e un prodotto non è soltanto che il secondo ha meno bug.
È che quando qualcosa va storto puoi capire:
- cosa è successo;
- quando;
- a chi;
- su quale versione;
- con quali dati;
- come ripristinare il servizio.
Queste capacità raramente emergono spontaneamente da una sequenza di prompt orientati soltanto a far apparire la prossima feature sullo schermo.
Devi richiederle e progettarle.
Come iniziare con il vibe coding senza perdere il controllo
Puoi ottenere buona parte della velocità del vibe coding senza trasformare il progetto in una scatola nera.
Definisci prima cosa deve fare il progetto
Prima del tool scrivi il comportamento.
Per esempio:
Voglio un’app in cui ogni utente possa creare progetti privati. Un progetto ha nome, descrizione e stato. Gli utenti possono vedere solo i propri progetti. La prima versione non deve avere collaborazione tra utenti né pagamenti.
Hai già definito:
- funzione;
- dati;
- autorizzazione;
- confini.
È molto più utile di:
crea un project manager moderno.
Parti da una funzione piccola e verificabile
Non chiedere immediatamente:
costruisci tutto il SaaS.
Parti da:
crea il modello progetto, la schermata elenco e la possibilità di aggiungere un nuovo progetto.
Poi verifica.
Poi aggiungi il resto.
La dimensione ideale del task è quella in cui riesci ancora a comprendere cosa dovrebbe essere cambiato.
Fai pianificare il lavoro prima di modificare tutto
Per task complessi chiedi:
Prima di scrivere codice analizza il progetto e proponi un piano. Elenca i file che prevedi di modificare e i rischi principali.
Questo semplice passaggio intercetta molti errori prima che diventino codice.
Planning e coding sono due attività differenti.
Un agente capace di fare entrambe non significa che debbano avvenire nello stesso istante.
Controlla ogni milestone prima di aggiungere complessità
Dopo ogni blocco importante verifica:
- comportamento;
- errori;
- test;
- diff;
- stato Git.
Poi continua.
È molto più facile capire perché un progetto si è rotto se dall’ultima verifica sono cambiate tre cose invece di cinquanta.
Aumenta la delega solo quando aumenta anche la capacità di verifica
Questa è probabilmente la regola più utile dell’intera guida:
autonomia dell’AI ≤ capacità di verificare il risultato
Se puoi verificare automaticamente un task con test molto affidabili, puoi concedere più autonomia.
Se l’esito è difficile da controllare, aumenta i checkpoint.
Non delegare di più semplicemente perché il modello può fare di più.
Serve sapere programmare per fare vibe coding?
Per iniziare, no. Per costruire e mantenere sistemi sempre più complessi, la competenza continua ad avere un valore enorme.
Una persona senza conoscenze tecniche può creare oggi prototipi, siti, automazioni e piccoli software che in passato avrebbero richiesto molto più supporto.
Questa democratizzazione è reale.
Ma imparare i fondamenti cambia radicalmente il modo in cui puoi utilizzare l’AI.
Se conosci:
- strutture dati;
- HTTP;
- database;
- autenticazione;
- Git;
- test;
- sicurezza;
- architettura software;
non devi necessariamente scrivere tutto manualmente.
Puoi però fare domande migliori e riconoscere risposte peggiori.
È una differenza decisiva.
L’AI riduce il valore di ricordare a memoria parte della sintassi.
Aumenta invece il valore di capire:
cosa deve succedere, quali condizioni devono essere rispettate e come dimostrare che il risultato è corretto.
Il vibe coding sostituirà gli sviluppatori?
Probabilmente cambierà molto più il lavoro degli sviluppatori di quanto eliminerà la necessità di engineering.
Il motivo è semplice:
scrivere codice è soltanto una parte dello sviluppo software.
Un progetto reale richiede anche:
- comprensione del problema;
- raccolta dei requisiti;
- decisioni architetturali;
- gestione dei dati;
- sicurezza;
- testing;
- osservabilità;
- performance;
- manutenzione;
- valutazione dei compromessi.
Gli agenti stanno diventando capaci di partecipare a un numero crescente di queste attività.
GitHub Copilot può già analizzare repository, pianificare modifiche, lavorare in ambienti isolati ed eseguire test. Cursor si presenta come coding agent. Claude Code lavora direttamente sul codebase. Codex è progettato per task software completi.
Questo sposta progressivamente il lavoro umano.
Scrivere codice non è tutto il lavoro di sviluppo software
Quando l’implementazione costa meno, diventano relativamente più importanti:
- scegliere cosa costruire;
- specificarlo correttamente;
- definire vincoli;
- valutare trade-off;
- verificare il risultato.
Il collo di bottiglia si sposta.
Un developer potrebbe scrivere meno codice manualmente e passare più tempo a:
specificare → supervisionare → verificare → decidere
Il lavoro si sposta verso specifica, verifica, architettura e controllo
È possibile che la distinzione fra developer e non-developer diventi meno netta per alcuni progetti.
Un designer potrà costruire direttamente una parte dell’interfaccia.
Un marketer potrà creare un tool interno.
Un founder potrà prototipare il proprio prodotto.
Questo non rende automaticamente tutti software engineer.
Significa che la capacità di produrre software si distribuisce su un numero maggiore di persone.
Allo stesso tempo, quando il prototipo diventa infrastruttura reale, aumenta il valore di chi sa trasformare quella velocità iniziale in un sistema che può essere compreso, verificato e mantenuto.
Il vibe coding non elimina quindi l’ingegneria.
Rende molto più evidente quando l’ingegneria serve davvero.
Conclusione
Il vibe coding cambia concretamente chi può costruire software e quanto velocemente può arrivare a una prima versione funzionante.
Per prototipi, esperimenti, landing page, piccoli tool e idee ancora da validare può essere un acceleratore straordinario.
Il problema nasce quando confondiamo:
“l’app funziona sul mio schermo”
con:
“l’app è pronta per utenti reali”.
Più aumentano utenti, dati, integrazioni, durata del progetto e costo dell’errore, più deve aumentare il livello di controllo.
Puoi continuare a utilizzare la stessa intelligenza artificiale.
Puoi continuare a farle scrivere gran parte del codice.
Ma il workflow deve evolvere:
vibe → specifica → planning → Git → test → review → sicurezza → monitoraggio
Il vero salto di qualità non consiste quindi nello smettere di usare il vibe coding.
Consiste nel capire quando smettere di affidarsi soltanto alla vibe.
Se l’errore costa poco, sperimenta velocemente.
Se l’errore può danneggiare utenti, dati o business, la velocità resta utile, ma deve essere accompagnata da un processo capace di dimostrare che il software non soltanto funziona: funziona nel modo giusto.