Vibe coding no Google: como usar o Gemini para programar descrevendo o que você quer

Dá pra abrir o navegador, descrever um app em português e ver o Gemini escrever o código inteiro

Parece papo de hype, mas é literalmente como o Google define vibe coding: construir apps e sites descrevendo a sua visão pra uma ferramenta de IA, mesmo sem saber programar

O detalhe é que o Google mexeu MUITO nas peças em 2026

Coisa que era tutorial padrão saiu de cena, ferramenta nova entrou no lugar, e quem procura "como programar com Gemini" cai em post velho ensinando um caminho que nem responde mais

Então esse post é um mapa: o que existe hoje no ecossistema do Google pra programar descrevendo, e pra que tipo de tarefa cada peça serve, sem você trocar de stack 🙂

AI Studio, Antigravity e Jules: qual peça faz o quê

Antes de sair instalando qualquer coisa, vale entender que são três lugares diferentes com propósitos diferentes

Repare no critério que separa os três: o AI Studio é síncrono e visual, o Antigravity vive no SEU ambiente e o Jules é você delegar e voltar depois

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O que você precisa antes de começar

A lista é curtinha, e é de propósito

• Uma conta Google: a interface do Google AI Studio é gratuita com qualquer conta, então dá pra começar hoje sem cartão
• Noção de custo: a API do Gemini tem camada gratuita, e a cobrança só entra quando você habilita o billing do Google Cloud e passa da cota
• Uma máquina qualquer das três: o Antigravity CLI roda nativamente em macOS, Linux e Windows, então não precisa de PC da Nasa pra experimentar

Se você só quer ver o negócio funcionando, o navegador já basta

Como programar descrevendo o que você quer no Google AI Studio

Esse é o caminho mais rápido do zero até um app no ar, e o porquê é simples: você não instala nada, não configura ambiente, não briga com dependência

Você abre, escreve e olha o resultado

1. Abra o aistudio.google.com com a sua conta Google e entre no Build mode

É nele que mora o vibe coding do AI Studio: o modo em que você descreve o app e o Gemini gera a aplicação

2. Escreva o prompt em linguagem natural, com o objetivo E as regras do app

Algo nesse espírito:

Crie um app web onde eu escolho uma cidade em um campo de busca
e a tela mostra um resumo do clima em um card

A página tem que ter uma lista das últimas cidades pesquisadas
e funcionar bem no celular

O erro comum deste passo é o prompt vago tipo "faça um app de clima": aí o modelo inventa a regra do produto no lugar que você deixou vazio, e você passa a próxima meia hora corrigindo escolha que nem era sua

3. Ajuste a interface com o annotation mode em vez de descrever a tela por texto

Com a ferramenta de caixa você desenha um retângulo sobre o elemento e digita o que quer mudar naquele ponto, e o prompt fica anexado à caixa

O erro comum deste passo é tentar consertar a tela inteira pelo chat ("o botão do meio tá feio"): a IA não sabe qual é o botão do meio, você sabe

Marcar o elemento resolve a ambiguidade que o texto não resolve

4. Se o alvo for celular, peça app Android nativo

O Build mode gera app web com runtime full-stack e também app Android nativo em Kotlin com Jetpack Compose, tudo por prompt

5. Publique com o botão Deploy app

Ele sobe o app no Google Cloud Run com um clique e te devolve a URL

O erro comum aqui é confundir preview com publicado: enquanto você não clicou em Deploy app, aquilo tá rodando só pra você

Quando o projeto sai da fase de protótipo e você quer domínio próprio e controle do ambiente, o passo natural é hospedar o projeto numa VPS em vez de depender só do clique

Se quiser seguir um roteiro oficial passo a passo, o Google publicou o codelab Vibe Code with Gemini in Google AI Studio

Como colocar o Antigravity CLI para rodar

O AI Studio é ótimo pra nascer projeto, mas na hora que vira trabalho contínuo dentro de um repositório que já existe, você quer o agente no seu terminal

O Antigravity CLI é o terminal da plataforma

1. Instale pelo script da sua plataforma

A instalação é por scripts específicos por plataforma, que registram o binário agy: em ~/.local/bin/agy no macOS e no Linux, e em C:\Users\<Usuario>\AppData\Local\agy\bin no Windows

O passo a passo por sistema está na documentação de instalação do Antigravity CLI

O erro comum deste passo é rodar o comando num terminal que já estava aberto antes da instalação e tomar um "comando não encontrado": fecha e abre de novo antes de sair investigando 😀

2. Entre na pasta do projeto e invoque o agy

cd meu-projeto
agy

O erro comum deste passo é chamar o agente da pasta errada e depois estranhar que ele não conhece o seu código

3. Passe pelo setup interativo do primeiro launch

Na primeira vez, a interface de terminal faz uma configuração interativa de esquema de cores, modo de renderização e confiança do workspace

O erro comum aqui é dar confiança no automático, no modo next, next e finish: essa pergunta existe justamente pra você olhar em qual pasta tá dando essa permissão

4. Reaproveite o que você já sabia do Gemini CLI

O Antigravity CLI manteve os conceitos: Agent Skills, Hooks, Subagents e Extensions, que agora vêm reempacotadas como plugins do Antigravity

Se você já tinha um fluxo montado, boa parte do vocabulário continua valendo

5. Escolha o modelo da tarefa

O Antigravity oferece escolha de modelos, incluindo modelos que não são do Google: Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Claude Sonnet e Opus 4.6 e gpt-oss-120b

Isso é mais relevante do que parece: você não fica preso a um modelo só porque a ferramenta é do Google

Que tipo de tarefa cada ferramenta do Google resolve melhor

A pergunta certa não é "qual é a melhor", é "o que eu tô fazendo agora?"

Validar uma ideia rápido, sem ambiente: Build mode do AI Studio

Você descreve, olha na tela, ajusta com annotation mode e publica no Cloud Run pelo Deploy app pra mandar o link pra alguém opinar

Protótipo web ou Android nativo em Kotlin com Jetpack Compose, e o ciclo inteiro no navegador

Trabalhar dentro do projeto de verdade: Antigravity IDE ou CLI

Aqui entram Agent Manager, integração com o navegador e a escolha de modelo por tarefa (dá pra jogar um Claude Opus 4.6 num refactor cabeludo e um Flash no que é repetitivo)

É o cenário de código que já existe, com convenção, com histórico, com gente usando

Delegar e voltar depois: Jules

Ele é assíncrono, integrado ao GitHub, sobe uma VM própria pra trabalhar na tarefa e entrega em pull request

Ou seja: você não fica olhando o agente trabalhar, você revisa o diff igual revisaria o de um colega

E tem o vizinho de mesa disso tudo, que é quando o Gemini vira peça de um fluxo em vez de escrever o app: aí a conversa muda pra automação com n8n e agentes de IA, que é outro tipo de problema

O que eu vi na prática testando o mesmo projeto com e sem skill

Tem um problema chato do vibe coding com API de terceiro que quase ninguém avisa: o modelo foi treinado num ponto do passado

Aí você pede um app que usa API do Google e o código sai apontando pra versão antiga de pacote e pra modelo velho, com a maior cara de certo

Eu quis ver isso acontecendo, então fiz o MESMO projeto duas vezes, com praticamente o mesmo prompt: primeiro sem a skill de APIs do Gemini, depois com ela instalada

O projeto era um app web com página HTML simples e backend em Node com Express: o usuário escolhe uma cidade, o backend chama a API do Gemini, busca o clima em tempo real via Google Search, gera um infográfico e devolve a imagem na página

Na primeira rodada, sem a skill, abri o package.json e o pacote instalado estava numa versão antiga

No código, o modelo escolhido era um Gemini 2.0 Flash

O app até subiu, mas na hora que digitei a cidade veio erro: o modelo apontado ali não estava disponível pra gerar o conteúdo

E esse é o tipo de erro em que a IA costuma não se resolver sozinha, porque pra ela aquilo está certo

Você acaba caçando resposta no Stack Overflow e na busca, que é exatamente o tempo que o vibe coding prometeu economizar 😛

Na segunda rodada eu listei as skills disponíveis do Google, achei a de APIs do Gemini e instalei de forma global, escolhendo cópia de arquivo em vez de link simbólico (na minha experiência o link às vezes dá problema)

Dica de bastidor: vale rodar essa listagem de tempos em tempos, porque skill nova aparece por lá

No prompt da segunda rodada eu coloquei uma instrução explícita mandando usar a skill

Eu faço isso sempre, porque às vezes o agente passa por cima e ignora, mesmo com a IDE lendo as skills disponíveis

Antes de rodar, criei a chave de API no AI Studio, na opção de obter chave de API

Dois detalhes que já me ferraram: a chave vai num arquivo .env, que não é versionado no repositório, e ela precisa estar colada ANTES de você iniciar a aplicação, porque o arquivo é lido no start

Se você subir o app antes de colar, reinicia

No meu caso ainda tive que renomear o arquivo gerado pra .env antes de colar a chave

A IDE também gerou um plano de implementação antes de escrever o código

Nesse projeto simples eu não intervim, mas ler esse plano é o momento mais barato de corrigir rumo, então não pula

O resultado: o projeto com a skill veio com o pacote Google GenAI 1.41 (foi o que li na tela), e mudou até o NOME do pacote em relação à primeira rodada

Sem skill, o caminho foi cheio de correção de erro

Com a skill, o caminho ficou linear: pedir, instalar, rodar o app

A lição que fica pra qualquer vibe coder, mesmo quem não usa Antigravity: código gerado por IA vem com viés de passado, e versão de pacote e nome de modelo são os dois primeiros lugares onde você deve olhar antes de xingar a ferramenta

No vídeo acima dá pra acompanhar as duas rodadas lado a lado: o package.json antigo, o erro na hora de buscar a cidade, a instalação da skill e o projeto final já com pacote atual

O que saiu de cena: Gemini CLI, Code Assist e Firebase Studio

Essa parte é pra você não perder tarde seguindo tutorial velho

No Google I/O 2026, em 19 de maio, o Google anunciou a transição do Gemini CLI para o Antigravity CLI, unificando os esforços numa plataforma só

Em 18 de junho de 2026, o Gemini CLI e as extensões de IDE do Gemini Code Assist pararam de atender requisições para Google AI Pro, Ultra e pra quem usava de graça pelo Gemini Code Assist para indivíduos

As licenças Standard e Enterprise seguem sem mudança

O Gemini Code Assist para contas de consumidor foi descontinuado

E o Firebase Studio será desligado em 22 de março de 2027: desde 22 de junho de 2026 a criação de novos workspaces e o cadastro de novos usuários estão desabilitados, e a recomendação oficial é migrar para o Google AI Studio ou para o Google Antigravity

Ou seja: se o tutorial que você achou começa mandando instalar Gemini CLI ou abrir Firebase Studio, ele é de outra era

Quanto custa fazer vibe coding com o Gemini hoje

Dá pra ir longe sem pagar nada, e isso não é força de expressão

De graça você tem a interface do AI Studio no navegador com qualquer conta Google, a camada gratuita da API do Gemini, o Antigravity em preview público sem custo pra pessoas físicas (com autocomplete de tab ilimitado e acesso a recursos como Agent Manager e integração com o navegador) e o plano de acesso introdutório sem custo do Jules

A cobrança da API só entra quando você habilita o billing do Google Cloud e passa da cota

Nos pagos, o Google AI Pro custa US$ 19,99 por mês e o Google AI Ultra tem dois níveis: US$ 99,99 e US$ 199,99 por mês

No I/O 2026 o Google criou um nível de AI Ultra de US$ 100 por mês voltado a desenvolvedores e reduziu o topo do AI Ultra de US$ 250 para US$ 200 por mês

O que a grana compra, em limite: o nível de US$ 100 dá 5x mais limite de uso no app Gemini e no Google Antigravity que o plano Pro, e o de US$ 200 dá 20x

No Jules a lógica é a mesma: 5x mais limite no Google AI Pro e 20x no Google AI Ultra

No AI Studio, as assinaturas AI Pro e Ultra desbloqueiam modelos pagos, limites maiores no Playground e o Code Assistant do Build mode

E se o limite acabar no meio de um projeto, assinantes AI Pro e Ultra podem comprar créditos de IA avulsos (pay-as-you-go) para o Google Antigravity e o Google Flow

Tradução prática: começa no gratuito, e só assina quando o limite virar o seu gargalo de verdade, não antes

Por onde começar

Se eu pudesse te dar UM passo pra hoje, seria esse: abre o Build mode do AI Studio e descreve um app pequeno, de uma tela só, com uma regra clara

Não é pra ficar bonito, é pra você sentir o ciclo de descrever, olhar, anotar o ponto na tela e publicar

Depois disso, quando a tarefa deixar de ser "criar um app do zero" e virar trabalho contínuo dentro de um projeto que já existe, você desce pro Antigravity, com o agy no terminal ou a IDE, e escolhe o modelo por tipo de tarefa

Pra ir mais fundo, os dois codelabs oficiais são o próximo passo natural: o de vibe coding no AI Studio e o Deploy Applications from Gemini CLI and Antigravity to Cloud Run using MCP Server

E guarda essa: sempre que o app gerado quebrar em uma chamada de API, olha primeiro a versão do pacote e o nome do modelo no código

Na maioria das vezes o problema não é a sua ideia, é o calendário do treino do modelo 🙂

Até o próximo post!