Vibe coding: o que é a nova forma programação com IA?

Em fevereiro de 2025, o cientista da computação Andrej Karpathy — cofundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla — publicou um post no X descrevendo uma forma de programar que, segundo ele, envolvia “ceder totalmente às vibes” e esquecer que o código sequer existe. A frase virou meme, depois virou termo técnico e, hoje, é uma das expressões mais discutidas no desenvolvimento de software.

O vibe coding descreve a prática de gerar código a partir de instruções em linguagem natural, delegando a escrita das linhas a um modelo de inteligência artificial. É uma mudança de postura: em vez de o desenvolvedor traduzir sua intenção em sintaxe, ele descreve o que quer para um chatbot e só confere o que a máquina produz.

Mas o que exatamente isso significa na prática? E, mais importante: o vibe coding substitui programadores? O TecMundo explica.

O que é vibe coding?

Vibe coding é um método de desenvolvimento de software que depende fortemente de grandes modelos de linguagem (LLMs) para gerar código-fonte. Em vez de escrever cada linha manualmente, o desenvolvedor fornece instruções gerais e de alto nível — os chamados prompts — e o modelo produz o código funcional correspondente.

A definição é deliberadamente frouxa. Não há um manual, uma certificação ou uma metodologia formal. O que existe é uma mudança de mentalidade: construir primeiro, refinar depois. A IBM descreve essa postura como uma abordagem de “código primeiro, refinamento depois”, alinhada com princípios ágeis de prototipagem rápida e ciclos curtos de feedback.

Isso não significa que o código gerado é bom por padrão. Significa que a barreira entre ter uma ideia e ver essa ideia rodando ficou drasticamente mais baixa.

Como surgiu e por que ganhou popularidade

O termo nasceu do post de Karpathy, mas a prática já existia informalmente desde a popularização do ChatGPT e do GitHub Copilot. Muitos desenvolvedores já experimentavam formas de programação com IA antes de o conceito ganhar nome.

O que Karpathy fez foi nomear e legitimar uma atitude específica: aceitar que o código está além da compreensão imediata, contornar bugs em vez de entendê-los profundamente, pedir alterações até que o problema desapareça. Ele mesmo qualificou a abordagem como adequada para “projetos descartáveis de fim de semana” — uma ressalva que boa parte da discussão pública sobre o tema simplesmente ignorou.

A popularidade explodiu por facilitar a implementação de ideias, mas sem depender de conhecimento técnico. Basta ter acesso aos modelos de IA – atualmente, bem capazes e vários disponíveis gratuitamente – descrever o conceito e ver o que eles produzem.

Como funciona a programação com IA?

O fluxo de trabalho do vibe coding pode ser dividido em quatro etapas relativamente estáveis, independentemente da ferramenta escolhida.

1. Escolha da ferramenta. A decisão depende do tipo de projeto, do orçamento e do nível de integração desejado. Alguns assistentes vivem dentro do editor de código; outros são ambientes completos no navegador.
2. Definição do requisito. O desenvolvedor descreve o que pretende construir. Aqui está o ponto que separa resultados úteis de resultados frustrantes: quanto mais específico, contextualizado e orientado a objetivo for o prompt, melhor tende a ser a saída. Instruções vagas produzem código genérico.
3. Refinamento iterativo. A primeira versão do código é, na maioria dos casos, um esqueleto imperfeito. O trabalho passa a ser conversar com o modelo: apontar o que não funciona, pedir ajustes, reformular o prompt. É um ciclo, não um comando único.
4. Revisão e entrega. Antes de qualquer coisa ir para produção, o código precisa ser lido, testado e verificado — especialmente do ponto de vista de segurança. Essa etapa é a mais frequentemente pulada, e é também onde mora a maior parte dos problemas.

Vale notar que os LLMs geram código porque foram treinados em enormes volumes de exemplos, tanto de linguagem humana quanto de linguagens de programação. Eles reconhecem padrões e reproduzem estruturas plausíveis. Isso é diferente de compreender a lógica do problema.

Quais ferramentas permitem fazer vibe coding?

O mercado de assistentes de programação cresceu rapidamente e hoje oferece opções para perfis bem distintos de usuário.

Assistentes integrados ao editor

São ferramentas que vivem dentro do ambiente de desenvolvimento (IDEs) e sugerem código enquanto você digita. O GitHub Copilot, da Microsoft, é um dos mais famosos: funciona como autocomplete avançado, aceita instruções em linguagem natural e mora no VS Code. O Cursor, um editor construído sobre o VS Code, foi projetado desde o início para o fluxo conversacional com a IA e ganhou tração especialmente entre desenvolvedores que trabalham com bases de código grandes.

Ambientes completos no navegador

O Replit permite escrever, executar e publicar aplicações direto do navegador, com um agente de IA capaz de construir projetos a partir de descrições. É a porta de entrada mais comum para quem não tem ambiente de desenvolvimento configurado. Ferramentas como Bolt e v0 seguem lógica parecida, com foco em interfaces web.

Modelos de uso geral

ChatGPT, Claude e Gemini não são ferramentas de programação por definição, mas são amplamente usados para gerar trechos de código, explicar erros e revisar implementações. Para quem está começando, costumam ser o primeiro contato com o método, apesar das limitações acerca da testagem e navegação sobre o código.

Quais são as vantagens e limitações do vibe coding?

As vantagens

• Velocidade de prototipagem. A capacidade de transformar um conceito em protótipo funcional em horas — não semanas — muda a economia de testar ideias. Empresas conseguem validar hipóteses com custo baixo antes de comprometer recursos.
• Acessibilidade. Pessoas sem formação em engenharia de software conseguem construir ferramentas para resolver problemas próprios. Um profissional de marketing pode montar um dashboard; um professor pode criar um gerador de exercícios.
• Redução de trabalho repetitivo. Boilerplate, configuração de projeto, estruturas padrão de código — tarefas que consomem tempo sem exigir criatividade — podem ser delegadas com segurança razoável.
• Foco no problema, não na sintaxe. O desenvolvedor passa mais tempo pensando em o quê construir e menos tempo lembrando como se escreve determinada estrutura em determinada linguagem.

As limitações

• Segurança: A limitação mais crítica. Código gerado por IA frequentemente escapa das revisões e verificações de segurança tradicionais, o que permite que vulnerabilidades cheguem à produção sem que ninguém tenha percebido. Pior: se a equipe não conhece o código, corrigir a falha depois se torna muito mais difícil.
• Qualidade e desempenho. O código funciona, mas nem sempre funciona bem. Otimização, arquitetura e escalabilidade tendem a não ser pontos fortes da geração automática. Para aplicações distribuídas, que exigem decisões estruturais sofisticadas, o método tem limitações claras.
• Dificuldade de depuração. Bugs em código que você não escreveu — e talvez não compreenda inteiramente — são substancialmente mais difíceis de resolver. A tentação de “pedir alterações aleatórias até o problema sumir”, como descreveu Karpathy, é real e perigosa.
• Manutenção a longo prazo. Aplicações precisam ser atualizadas. Se ninguém entende a lógica subjacente do código, cada atualização vira um exercício de arqueologia.
• Complexidade técnica. Para problemas padrão e frameworks conhecidos, a IA se sai bem. Para requisitos novos, incomuns ou muito específicos, o desempenho cai visivelmente.

Vibe coding pode substituir programadores?

O vibe coding não vai substituir os programadores – pelo menos, não exatamente como o hype sugere.

O papel do desenvolvedor continua importante

A IA gera código, mas definir o problema certo, alinhar a solução aos objetivos do negócio, avaliar trade-offs de arquitetura e reconhecer quando uma abordagem está errada continuam sendo tarefas humanas. A própria IBM, em sua documentação sobre o tema, é explícita: criatividade real, alinhamento de objetivos e pensamento fora do padrão permanecem exclusivamente humanos, e a supervisão humana não pode ser dispensada.

O que muda é o formato do trabalho. O desenvolvedor deixa de ser digitador de sintaxe e passa a ser revisor, arquiteto e curador. É uma mudança de nível de abstração — historicamente, a programação já passou por várias delas, do assembly às linguagens de alto nível, das linguagens de alto nível aos frameworks.

Dá para desenvolver sem saber nada de programação?

Dá para gerar algo que funciona. Não é a mesma coisa que desenvolver software.

Sem conhecimento técnico, é possível construir protótipos, scripts pessoais e ferramentas internas simples. É genuinamente democratizante e não deve ser menosprezado. Mas as limitações aparecem no momento em que algo dá errado: sem entender o que o código faz, o usuário não sabe diagnosticar o problema, avaliar se a solução proposta pela IA faz sentido, ou identificar que a aplicação tem uma vulnerabilidade grave.

O paradoxo do vibe coding é este: ele reduz a barreira de entrada, mas a competência técnica se torna ainda mais valiosa quanto mais crítico é o projeto. Quem sabe programar usa a IA como multiplicador de produtividade. Quem não sabe usa a IA como muleta — e muletas funcionam até o terreno ficar acidentado.

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