O que é vibe coding? O guia completo do jeito de programar conversando com IA

Fala aí, beleza? Dá pra colocar um projeto no ar descrevendo o que tu quer, testando e pedindo ajuste, sem digitar linha por linha

Isso ganhou nome, autor, data de nascimento e até verbete de dicionário: vibe coding

E ganhou também uma briga boa de definição, porque nem todo mundo que usa IA pra programar está vibe codando de verdade

Aqui tu vai ver de onde veio o termo, o que muda na prática em relação a escrever código do jeito tradicional, onde ele encaixa (e onde NÃO encaixa) no dia a dia de quem já programa e o que os números dizem sobre adoção e confiança

Bora?

De onde veio o termo vibe coding

O nome nasceu em um post de Andrej Karpathy no X, publicado em 2 de fevereiro de 2025

E Karpathy não é qualquer um: ele é cofundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla

O texto original diz assim:

"There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It’s possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper so I barely even touch the keyboard. I ask for the dumbest things like ‘decrease the padding on the sidebar by half’ because I’m too lazy to find it. I ‘Accept All’ always, I don’t read the diffs anymore."

Se liga no que ele descreve: aceitar tudo sem ler o diff, colar a mensagem de erro sem comentário nenhum e ir empurrando até o bug sumir

Ele mesmo fecha o post dizendo que "it’s not too bad for throwaway weekend projects", ou seja, aquilo estava sendo descrito como método pra projeto descartável de fim de semana, não como norma de engenharia

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Um tweet casual que virou verbete

A parte mais engraçada é que o autor tratou aquilo como algo jogado

Em um post retrospectivo, no aniversário de um ano do termo, Karpathy chamou o original de "a shower of thoughts throwaway tweet that I just fired off without thinking" e notou que "vibe coding is now mentioned on my Wikipedia" haha

Pois é… o tweet de banho virou palavra do ano

Palavra do Ano de 2025 do Collins

Em 6 de novembro de 2025, o Collins Dictionary anunciou vibe coding como a Palavra do Ano de 2025

A definição do Collins é direta: construir apps e sites conversando com IA em vez de codificar manualmente

Na shortlist daquele ano ficaram outros termos ligados a IA e ao clima da internet: clanker, broligarchy, taskmasking, glazing e aura farming

O Merriam-Webster também já tem verbete pro termo, definido como "the act or practice of using an artificial intelligence system to generate computer code in a given programming language", e o verbete de gíria atribui a criação justamente ao post de Karpathy de 2 de fevereiro de 2025

Ou seja: não é jargão de nicho, entrou pro vocabulário mesmo

O que muda na prática em relação a escrever código linha a linha

A mudança principal é a unidade de trabalho

No jeito tradicional, tu pensa em função, arquivo, linha

No modo vibe, tu pensa em resultado: descreve o que quer, roda, olha o que aconteceu na tela e pede o ajuste

O próprio Karpathy resumiu isso numa frase que ficou: "I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works"

É um ciclo de conversa, não de digitação

E o código, sumiu?

Não sumiu não, tome cuidado com essa ideia

O código continua lá, rodando, com as mesmas rotas, o mesmo banco, o mesmo deploy e os mesmos bugs de sempre

O que muda é que tu deixou de ser quem digita cada linha e virou quem descreve, testa e corrige o rumo

Se tu já usou um gerenciador de pacotes tipo NPM ou composer, a lógica de aproximação é parecida: tu não escreve a biblioteca, tu declara o que precisa e confia no que vem

A diferença é que aqui o que vem é código novo, feito na hora, e ninguém revisou por ti

Vibe coding é a mesma coisa que usar IA para programar?

Não! E essa é a confusão número um do assunto

Na definição estrita, defendida pelo Simon Willison, pra estar de fato vibe codando tu precisa deixar a IA assumir o controle e não conferir nem ajustar o código gerado

Se tu revisa a saída, tu está usando o modelo como assistente

Útil? Muito

Vibe coding? Pela régua estrita, não

E tem um terceiro balde: o próprio Karpathy passou a defender o termo agentic engineering pro trabalho profissional com agentes

"Agentic" porque na maior parte do tempo tu não escreve o código, e sim orquestra agentes e supervisiona

"Engineering" porque existe técnica e expertise no processo, algo que se aprende e se melhora

Na prática, muita gente transita entre os três no mesmo dia, e tá tudo bem

O problema é chamar tudo de vibe coding e depois discutir sem saber do que se está falando

Onde o método encaixa (e onde não encaixa) no dia a dia de quem já programa

Onde encaixa muito bem:

• protótipo pra mostrar uma ideia rodando em vez de explicar no slide
• script descartável que tu vai usar uma vez e jogar fora
• projeto de fim de semana pra testar uma hipótese, exatamente o "throwaway weekend projects" que o autor do termo delimitou
• ferramenta interna pequena, sem dado sensível e sem usuário externo

Onde a coisa aperta: qualquer coisa que vá pra produção com usuário real, dado de terceiro, autenticação e pagamento envolvido

E aqui não é achismo

O que o estudo de segurança mostrou

O relatório GenAI Code Security 2025 da Veracode testou mais de cem modelos em 80 tarefas de codificação

Resultado: 45% das amostras falharam em testes de segurança, com falhas em categorias do OWASP Top 10 como XSS, log injection, SQL injection e criptografia

E varia bastante conforme a linguagem:

Java teve o pior desempenho da lista, Python o melhor

Olha o tamanho do buraco: quase metade do código gerado passando com falha de segurança é MUITO risco pra deixar rodando sem ninguém ler

Então a régua fica simples: quanto mais perto de produção, menos "accept all" e mais leitura

E quando o projeto sai do localhost e vai pro mundo, a conversa deixa de ser só sobre o código e passa a ser sobre onde ele mora: vale entender desde cedo como hospedar seus projetos numa VPS em vez de descobrir isso no dia do lançamento

O que os números dizem sobre a adoção e a confiança

A pesquisa do Stack Overflow de 2025 é a foto mais completa que temos hoje: foi a 15ª edição, com mais de 49.000 respostas de 177 países

Do lado da adoção, é avassalador:

• 84% usam ou planejam usar ferramentas de IA no processo de desenvolvimento, contra 76% no ano anterior
• 51% dos desenvolvedores profissionais usam diariamente

Agora se liga no outro lado da moeda, o da confiança:

• 29% confiam na precisão das respostas de IA
• 46% desconfiam
• apenas 3% relatam confiança alta

E as frustrações mais citadas explicam bem esse número:

• 66% dizem que as respostas ficam "quase certas, mas não totalmente"
• 45% afirmam perder tempo significativo depurando código gerado por IA

O retrato honesto é esse: adoção altíssima, confiança baixa

A galera usa todo dia e continua conferindo, porque o "quase certo" é justamente o tipo de erro mais caro de achar

Quais ferramentas as pessoas usam pra isso

No berço do termo, a ferramenta citada era o Cursor

Ele é desenvolvido pela Anysphere, fundada em 2022 por Michael Truell, Sualeh Asif, Aman Sanger e Arvid Lunnemark, com sede em San Francisco, e é um fork do Visual Studio Code com recursos de IA

Tem também o Claude Code, o agente de codificação da Anthropic, que roda no terminal e integra com IDE

E o GitHub Copilot, a ferramenta de IA para código do GitHub/Microsoft, que funciona como extensão de assistência integrada ao VS Code e a outros editores

Não vou entrar em preço nem em passo a passo de instalação aqui, porque isso muda rápido e informação desatualizada atrapalha mais do que ajuda

O que vale como critério é outra coisa: o modelo que responde por trás pesa tanto quanto o editor que tu abre, e dá pra ver isso comparando como o Kimi K3 se sai gerando código com o que tu já usa hoje

Escolhe uma e vai fundo antes de sair trocando, beleza? Ficar pulando de ferramenta é o jeito mais rápido de não aprender nenhuma

O que muda de verdade no ritmo de quem constrói

Agora deixa eu te contar de onde vem o meu interesse nisso

A plataforma da minha empresa levou 2 anos pra ser construída do zero, na época em que não existia IA nenhuma pra ajudar

Dois anos!

E vários outros projetos ficaram no caminho, por falta de tempo, de time ou de orçamento

Hoje eu consigo tirar um projeto do papel e deixar rodando às vezes em uma semana

Eu já coloquei no ar um projeto completo, com autenticação, integração de pagamento e integração com IA, sem escrever nenhuma linha de código, só coordenando a IA

Se alguém me falasse isso alguns anos atrás, eu teria rido na cara da pessoa, sério 😀

Mas tem um porém importante, e ele vem de quem já construiu sistema do jeito tradicional: a IA cria o que tu pedir

Pedir do jeito errado gera falha de segurança, dado exposto e sistema lento que não escala

Por isso eu continuo defendendo que é preciso entender o que roda por baixo do capô: desenvolvimento web, banco de dados, versionamento, deploy

Tu pode não digitar o código, mas pensar como programador continua fazendo parte do processo

No vídeo abaixo eu conto essa história com mais detalhe e mostro como cheguei nessa conclusão depois de meses testando ferramenta atrás de ferramenta, gratuita e paga, de empresa grande e pequena:

Por onde começar no vibe coding

Recapitulando o veredito, sem hype e sem torcer o nariz:

O método é ótimo pra protótipo, script descartável e ideia de fim de semana, que foi exatamente o recorte que o criador do termo deu

Pra código que vai encarar usuário real, ele exige revisão, porque quase metade das amostras testadas pela Veracode falhou em segurança e 45% dos devs da pesquisa do Stack Overflow já perdem tempo depurando saída de IA

O próximo passo concreto é bem simples:

1. escolhe um projeto pequeno e sem risco, de preferência algo que tu jogaria fora depois. O erro comum aqui é começar pelo sistema da empresa, com dado de cliente dentro
2. escolhe UMA ferramenta e fica nela até entender o ciclo de descrever, rodar e ajustar. O erro comum é trocar de ferramenta a cada travada e nunca passar da superfície
3. lê o que a IA entregou pelo menos uma vez, antes de considerar pronto. O erro comum é o "accept all" virar hábito e o projeto crescer além do que tu consegue explicar

Depois dessas três, tu já vai ter opinião própria sobre onde o método ajuda e onde ele te enrola

E é isso que separa quem usa a IA de quem só assiste ela trabalhar =)

Até o próximo post!