Estamos vivendo uma transformação robusta na forma como o software é criado. A lógica sequencial e o planejamento prévio estão dando espaço para uma abordagem mais fluida, iterativa e, por que não dizer, mais humana. É nesse cenário que o conceito de vibe coding ganha força. Esse é um conceito popularizado por Andrej Karpathy que representa uma nova forma de programar, guiada mais pela intenção e experimentação do que por planejamentos rígidos.
Com a popularização dos modelos de linguagem generativos (LLMs) como ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot, estamos testemunhando um novo ciclo na engenharia de software. Não se trata apenas de ferramentas que completam linhas de código, mas sim de plataformas que interpretam ideias, constroem blocos funcionais, ajustam a sintaxe e otimizam estruturas de forma quase instantânea. Estamos saindo do “design before code” (arquitetar antes de codificar) para o “idea-to-code” (da ideia ao código).
Da intuição ao deploy: um novo fluxo de trabalho
O que torna o vibe coding tão transformador é sua capacidade de reduzir drasticamente a distância entre concepção e execução. Em vez de começar por uma arquitetura detalhada ou diagramas extensos, o desenvolvedor inicia com um comando, um esboço ou uma pergunta. A IA responde com uma proposta de solução. O processo segue em ciclos rápidos de refinamento e validação, com o humano no papel de editor e estrategista.
Essa dinâmica vai permitir automatizar tarefas repetitivas no desenvolvimento – como geração de boilerplate, testes unitários, scripts de automação e refatoração básica. Com isso, os desenvolvedores ficam livres para focar no que realmente importa: arquitetura, experiência do usuário e resolução de problemas estratégicos.
Impacto do Vibe Coding em startups e grandes empresas
Não por acaso, equipes enxutas estão alcançando resultados exponenciais. Segundo entrevistas divulgadas pela aceleradora Y Combinator mostram que startups com menos de 10 pessoas estão alcançando receitas milionárias, algo impensável há poucos anos. A combinação entre IA generativa, ambientes em nuvem e ferramentas colaborativas está nivelando o campo de jogo, permitindo que pequenas equipes entreguem valor em escala global.
Em grandes empresas, esse novo paradigma já é realidade. Durante a LlamaCon 2025 – primeira conferência dedicada exclusivamente aos desenvolvedores e pesquisadores interessados nos modelos de inteligência artificial Llama, desenvolvidos pela Meta – , Satya Nadella, CEO da Microsoft, revelou que entre 20% e 30% do código presente nos repositórios da companhia já é gerado por inteligência artificial, reforçando a rapidez com que o desenvolvimento assistido por IA está sendo incorporado ao fluxo de trabalho de engenharias de software em larga escala.
O mercado global de software com IA generativa, que inclui soluções de vibe coding, plataformas low-code e no-code, deve crescer de cerca de US$ 196,63 bilhões em 2022 para aproximadamente US$ 1,81 trilhão até 2030, com uma taxa anual composta (CAGR) de 37,3%, de acordo com projeções da Grandview Research.
Desafios e riscos do Vibe Coding
Ainda assim, o cenário não é isento de obstáculos. O vibe coding não é um atalho mágico para qualidade, e muito menos uma substituição da engenharia tradicional. Ele exige mais discernimento técnico, mais senso crítico e maior consciência sobre arquitetura, versionamento, testes, segurança e escalabilidade.
Quando usado de forma irresponsável, o vibe coding pode gerar dívidas técnicas difíceis de resolver. Um código que “funciona” não é, necessariamente, um código sustentável. Por isso, o papel do desenvolvedor como arquiteto da solução continua central. A IA é poderosa, mas ainda opera com base em padrões estatísticos, necessitando de contexto, objetivos claros e curadoria humana.
Essa não é uma revolução no sentido de romper com o passado. É uma evolução que amplia as possibilidades de quem já domina os fundamentos da engenharia de software.
O novo perfil do programador: orquestrador
Estamos vendo o nascimento de um novo perfil de desenvolvedor: alguém que combina visão de produto, habilidades técnicas e domínio de ferramentas de IA. Alguém capaz de traduzir problemas de negócios em soluções técnicas, com o apoio de assistentes generativos, mas sem abrir mão da responsabilidade técnica. Em vez de menos código, estamos caminhando para um cenário de melhor código, mais rápido e com menos atrito.
O vibe coding não elimina a complexidade do desenvolvimento. Mas nos dá uma nova forma de enfrentá-la: com criatividade, autonomia e ferramentas mais poderosas do que nunca. A IA não veio substituir programadores. Ela chegou para mudar o que significa “programar”.
Guia prático: como aplicar o Vibe Coding no seu dia a dia
Confira algumas dicas para tirar o máximo proveito do vibe coding:
Comece com clareza
· Defina sua visão com objetividade
· Use ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini 2.5 Pro para organizar ideias, traçar objetivos e mapear funcionalidades
Escolha a ferramenta certa para você
· Iniciantes: comece com Bolt.new, Replit ou Lovable
· Desenvolvedores experientes: prefira VS Code, Cursor ou Windsurf para fluxos mais sofisticados e controle avançada
Crie um plano de projeto com a IA
· Elabore um arquivo README.md ou project.md na pasta do projeto com:
- Descrição do que será construído
- Funcionalidades previstas
- Ideias futuras
· Trabalhe com a IA para simplificar esse plano e desenvolver seção por seção
Escreva Prompts específicos
· Instrua a IA com clareza
· Evite frases vagas. Forneça contexto, objetivos e restrições sempre que possível
Construa em blocos pequenos
· Divida o projeto em partes menores
· Implemente, teste e commite por bloco
· Essa abordagem facilita o debug e a evolução contínua
Teste de forma rigorosa
· Nunca assuma que o código da IA está perfeito
· Aplique testes unitários, de integração e simulações em diferentes ambientes
Use ferramentas avançadas de vibe coding
· VS Code: oferece integração com IA, sugestões inteligentes e debugging eficiente
· Cursor: ideal para explorar, editar e gerar código com auxílio contínuo da IA
· Windsurf: foca na produtividade com suporte robusto para times e automação
Cuidados técnicos e boas práticas
· Evite abstrações desnecessárias, prefira soluções simples e legíveis
· Use variáveis globais com cautela
· Documente e comente, mesmo que a IA gere o código, escreva comentários e mantenha documentação clara.
