L’intelligenza artificiale sta ormai ridefinendo i confini di ciò che è possibile realizzare in ambito informatico e la cosa è assodata, che tu sia uno sviluppatore o un semplice appassionato della materia ormai saprai che le regole del gioco stanno cambiando.
Ma forse non sai che tra le innovazioni più importanti degli ultimi mesi troviamo il vibe coding, ovvero un approccio alla programmazione che promette di trasformare radicalmente il modo in cui il software viene concepito e sviluppato. Da alcuni molto criticato, da altri visto come la naturale evoluzione di questo processo.
L’idea: immagina di poter creare applicazioni complesse semplicemente descrivendo ciò che desideri ottenere, senza dover scrivere manualmente nemmeno una riga di codice.
Non è fantascienza, ma la realtà che si sta delineando grazie all’evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni applicati alla programmazione.
Il vibe coding rappresenta un cambio di paradigma fondamentale: non si tratta più di imparare la sintassi di linguaggi di programmazione specifici, ma di comunicare con l’intelligenza artificiale in linguaggio naturale, lasciando che sia essa a generare il codice necessario. In pratica una branca del Prompt Engineering dedicata proprio alla produzione di software.
Coniato da Andrej Karpathy, ex direttore AI di Tesla e co-fondatore di OpenAI, questo approccio si basa sul “lasciarsi andare alle vibrazioni” della tecnologia, abbracciando le potenzialità dell’AI e quasi dimenticando che il codice esista.
Vediamo meglio il fenomeno del vibe coding, analizzandone le origini, il funzionamento, gli strumenti disponibili, i vantaggi e i rischi.
Di cosa parleremo..
Che cos’è il Vibe Coding, definizione e origini
Il vibe coding è una tecnica di programmazione dipendente dall’intelligenza artificiale in cui una persona descrive un problema in linguaggio naturale come prompt a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) addestrato per la programmazione. L’LLM genera il software, spostando il ruolo del programmatore dalla codifica manuale alla guida, test e perfezionamento del codice generato dall’AI.
La nascita di un nuovo paradigma di programmazione
Il termine vibe coding è stato introdotto nel febbraio 2025 da Andrej Karpathy, figura di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale. In meno di un mese, il termine è diventato virale, tanto da essere inserito nel dizionario Merriam-Webster come buzzword tecnologica dell’anno. Un rapido successo che testimonia quanto il concetto abbia colpito l’immaginario collettivo degli sviluppatori e non solo.
La parola “vibe” in inglese significa atmosfera, sensazione, stato d’animo e viene spesso usata per indicare un flusso naturale o intuitivo di eventi. Nel contesto della programmazione, il vibe coding rappresenta un approccio più fluido e intuitivo, dove la rigidità della sintassi lascia spazio alla naturalezza del linguaggio umano.
Andrej Karpathy e la filosofia del “lasciarsi andare alle vibrazioni”
Karpathy ha descritto questo approccio come “ti lasci completamente andare alle vibrazioni, abbracci le potenzialità e dimentichi che il codice esista“. Questa filosofia rappresenta un cambiamento radicale rispetto all’approccio tradizionale alla programmazione, dove la conoscenza dettagliata della sintassi e delle strutture di un linguaggio è fondamentale.
Non è proprio programmare: vedo cose e copio-incollo delle cose, le faccio andare, e funziona quasi sempre
ha affermato Karpathy, sottolineando la natura quasi magica di questo nuovo modo di creare software.
Ma attenzione: ha anche riconosciuto che il vibe coding ha delle limitazioni, notando che gli strumenti AI non sono sempre in grado di correggere o comprendere i bug, richiedendo talvolta esperimenti con modifiche non correlate fino alla risoluzione dei problemi.
Probabilmente siamo semplicemente in una fase molto prematura.
Dal linguaggio di programmazione al linguaggio naturale
Il concetto di vibe coding elabora l’affermazione di Karpathy del 2023 secondo cui “il linguaggio di programmazione più in voga del momento è l’inglese“, intendendo che le capacità degli LLM erano tali che gli esseri umani non avrebbero più avuto bisogno di imparare linguaggi di programmazione specifici per comandare i computer.
Una caratteristica distintiva del vibe coding è che il codice software generato viene accettato così com’è, anche senza necessariamente comprenderne a fondo il funzionamento. Come ha affermato il ricercatore di AI Simon Willison:
Se un LLM ha scritto ogni riga del tuo codice, ma l’hai revisionato, testato e compreso tutto, questo non è vibe coding secondo me – è usare un LLM come assistente alla digitazione”
Simon Willison
Come funziona il Vibe Coding nella pratica
Il vibe coding si distingue dalla programmazione assistita dall’AI per il suo approccio più radicale e meno interventista. Non si tratta semplicemente di ricevere suggerimenti di codice, ma di delegare quasi interamente la scrittura del software all’intelligenza artificiale.
Come funziona il processo di sviluppo nel Vibe Coding
Il processo di vibe coding si articola generalmente in cinque fasi principali:
- Descrizione in linguaggio naturale: L’utente fornisce istruzioni in linguaggio naturale, come “Crea una navbar responsive con un menu a discesa”. Più il prompt è chiaro e dettagliato, più il codice generato dall’AI sarà preciso e funzionale. Un buon prompt dovrebbe sempre includere il linguaggio di programmazione desiderato, il comportamento atteso della funzione o del programma, ed eventuali vincoli o requisiti specifici.
- Generazione automatica del codice: Strumenti AI come Cursor o Replit Agent generano istantaneamente il codice corrispondente. Il modello AI elabora la richiesta e restituisce un blocco di codice completo.
- Debug automatizzato: Se si verificano errori, spesso basta copiare il messaggio di errore e passarlo all’AI, che suggerirà le correzioni necessarie. Questo approccio “trial and error” è caratteristico del vibe coding.
- Raffinamento iterativo: L’utente può chiedere modifiche o miglioramenti al codice generato, sempre attraverso istruzioni in linguaggio naturale. Questo processo può essere ripetuto più volte fino a ottenere il risultato desiderato.
- Integrazione e distribuzione: Una volta ultimato, il codice può essere integrato in applicazioni reali e distribuito agli utenti finali.
Quali sono le differenze tra Vibe Coding e programmazione tradizionale?
La programmazione tradizionale richiede una conoscenza approfondita della sintassi, delle strutture dati e degli algoritmi. Il programmatore deve scrivere manualmente ogni riga di codice, comprendendo esattamente cosa fa e perché. Il vibe coding, invece, sposta il focus dalla scrittura del codice alla formulazione efficace delle richieste.
Nel vibe coding, la qualità del risultato dipende principalmente dalla qualità del prompt fornito all’AI. Non è più necessario sapere esattamente come scrivere il codice, basta sapere cosa si vuole ottenere e seguire l’istinto. Un aspetto che cambia radicalmente il set di competenze richieste: dalla conoscenza tecnica dettagliata si passa alla capacità di comunicare efficacemente con l’AI.
Un’altra differenza fondamentale riguarda il debugging: nella programmazione tradizionale, il programmatore analizza il codice riga per riga, o output per output, per identificare e correggere gli errori in base ai valori istantanei delle variabili. Nel vibe coding, si tende a delegare anche questa fase all’AI, fornendo il messaggio di errore o cosa si sta ricevendo in output in base all’input dato e chiedendo una soluzione.
Esempi concreti di applicazioni sviluppate con il Vibe Coding
Kevin Roose, giornalista del New York Times non programmatore, ha sperimentato con il vibe coding per creare diverse applicazioni su piccola scala. Una di queste è LunchBox Buddy, un’app che analizzava il contenuto del suo frigorifero per suggerire elementi per un pranzo al sacco. Roose ha notato che, sebbene il vibe coding permetta a non programmatori di generare software funzionale, i risultati sono spesso limitati e soggetti a errori.
Un altro esempio viene da Ethan Mollick, docente della University of Pennsylvania, che ha sperimentato il vibe coding chiedendo a Claude Code di
“sviluppare un gioco in 3D dove posso posizionare edifici di forme diverse e guidare attraverso la città che ho creato”
Il risultato è stato un gioco rudimentale con problemi tecnici, ma creato in pochi minuti senza scrivere codice.
Esempi che mostrano come il vibe coding possa essere particolarmente utile per progetti personali, prototipi rapidi o “software per uno”, ovvero strumenti personalizzati progettati per rispondere a esigenze specifiche individuali.
Quali sono gli strumenti e le tecnologie per il Vibe Coding?
Il vibe coding è reso possibile da una serie di strumenti e tecnologie basati sull’intelligenza artificiale. Strumenti che stanno evolvendo rapidamente, offrendo funzionalità sempre più avanzate e intuitive.
Quali sono i migliori LLM per la generazione di codice?
I Large Language Models (LLM) sono il cuore del vibe coding, si tratta di modelli addestrati su enormi quantità di codice e sono in grado di generare software funzionante a partire da descrizioni in linguaggio naturale.
Tra i più performanti al momento troviamo:
- ChatGPT: Sviluppato da OpenAI, è uno dei modelli più versatili e accessibili per il vibe coding. La versione GPT-4o (e sue evoluzioni) ha mostrato capacità notevoli nella generazione di codice complesso, ma seppur sia la più “user friendly”, ChatGPT non è la migliore per la scrittura di software ma ci si avvicina.
7/10 - Claude: Creato da Anthropic, Claude si distingue per la sua capacità di comprendere contesti complessi e generare codice più pulito e manutenibile. Al momento è il top di gamma per la scrittura di sorgenti.
8.5/10 - LlamaCode: Un modello specializzato nella programmazione, ottimizzato per generare codice efficiente e ben strutturato, ma va eseguito in locale.
8.3/10 - DeepSeek: Un eccellente modello disponibile sia online che in locale opensource, si attesta discretamente al di sotto di ChatGPT ma è comunque uno strumento valido.
6/10
Molti IDE ed Editor consentono già di integrarli nella scrittura software, come ad esempio VisualCode e Trae.
Ovviamente sono modelli che continuano a migliorare, riducendo progressivamente il divario tra il codice generato dall’AI e quello scritto da programmatori esperti.
Quali sono i migliori IDE e le piattaforme ottimizzate per il Vibe Coding
Per sfruttare al meglio il potenziale del vibe coding, sono state sviluppate piattaforme e IDE (Integrated Development Environment) specificamente ottimizzati per questa metodologia:
- GitHub Copilot: Fornisce suggerimenti di codice in base a descrizioni testuali. L’estensione di Github può essere richiamata come plugin in VS Code così da poter utilizzare le funzionalità direttamente dentro un IDE di programmazione. Può essere utilizzato basandosi su Claude, Chatgpt e tanti altri.
- Trae: Editor di casa TikTok ma non per questo poco valido, di fatto si tratta di un fork di VS Code direttamente orientato alla scrittura di codice con il supporto AI. Al momento supporta nativamente Claude, DeepSeek e GPT 4o.
- Cursor: IDE potenziata dall’AI che permette di scrivere codice tramite descrizioni ad alto livello. È uno dei servizi più usati per il vibe coding e sta negoziando un investimento con una valutazione di 10 miliardi di dollari.
- Replit Agent: Consente di generare codice partendo da input testuali. La particolarità è che Replit è online e consente di far eseguire il codice direttamente dal browser, visualizzando i risultati in tempo reale.
- Lovable: Servizio online con lo slogan “dall’idea all’app in pochi secondi”. Funziona come un normale chatbot, ma nella parte destra dello schermo mostra il codice generato in tempo reale e il risultato finale.
- Bolt: Altro servizio online pensato espressamente per il vibe coding, che semplifica ulteriormente il processo di creazione di applicazioni.
Come integrare il Vibe Coding nei flussi di lavoro esistenti
L’adozione del vibe coding non implica necessariamente l’abbandono completo dei metodi tradizionali. Molte aziende e sviluppatori stanno integrando questa metodologia nei loro flussi di lavoro esistenti, creando approcci ibridi che combinano il meglio dei due mondi.
Per esempio, il vibe coding può essere utilizzato nelle fasi iniziali di un progetto per generare rapidamente prototipi funzionanti, che vengono poi raffinati e ottimizzati manualmente. Oppure può essere impiegato per automatizzare la scrittura di codice ripetitivo e a basso valore aggiunto, permettendo ai programmatori di concentrarsi sugli aspetti più creativi e strategici.
L’integrazione può avvenire anche a livello di team, con alcuni membri specializzati nella formulazione di prompt efficaci e altri nella revisione e ottimizzazione del codice generato. Una suddivisione dei compiti che può aumentare significativamente la produttività complessiva.
Vantaggi e potenzialità del Vibe Coding
Il vibe coding offre numerosi vantaggi che stanno contribuendo alla sua rapida diffusione nel mondo dello sviluppo software. Benefici che vanno ben oltre la semplice automazione e stanno ridefinendo il modo in cui pensiamo alla programmazione.
La democratizzazione della programmazione
Uno dei vantaggi più significativi del vibe coding è la sua capacità di rendere la programmazione accessibile a un pubblico molto più ampio. Persone senza una formazione tecnica specifica possono ora creare applicazioni funzionali, esprimendo semplicemente le loro idee in linguaggio naturale.
Una democratizzazione che ha il potenziale di sbloccare un’enorme creatività, permettendo a esperti di dominio in campi non tecnici di sviluppare soluzioni software senza dover imparare linguaggi di programmazione complessi. Un medico potrebbe creare un’app per la gestione dei pazienti, un insegnante potrebbe sviluppare strumenti educativi personalizzati, un artista potrebbe realizzare installazioni interattive.
Il vibe coding sta abbattendo le barriere d’ingresso al mondo della programmazione, rendendo la creazione di software una possibilità concreta per chiunque abbia un’idea da realizzare.
L’accelerazione dei tempi di sviluppo
La velocità è un altro vantaggio fondamentale del vibe coding. Ciò che tradizionalmente richiederebbe ore o giorni di programmazione manuale può essere realizzato anche in pochi minuti con un prompt ben formulato.
Questa accelerazione dei tempi di sviluppo ha implicazioni profonde per l’industria del software. Le aziende possono iterare più rapidamente sui loro prodotti, testare nuove funzionalità con un investimento minimo e rispondere più prontamente alle esigenze del mercato.
Y Combinator ha riportato che il 25% delle startup nel suo batch Winter 2025 aveva codebase che erano al 95% generate dall’AI, testimoniando come questa metodologia stia già trasformando il panorama imprenditoriale tecnologico.
La riduzione del lavoro ripetitivo per gli sviluppatori
Il vibe coding libera gli sviluppatori dal peso del lavoro ripetitivo e meccanico, permettendo loro di concentrarsi su aspetti più creativi e strategici della programmazione.
Attività come la creazione di interfacce utente standard, l’implementazione di funzionalità CRUD (Create, Read, Update, Delete) o la scrittura di test unitari possono essere delegate all’AI, mentre i programmatori umani possono dedicarsi alla definizione dell’architettura complessiva, all’ottimizzazione delle prestazioni e alla risoluzione di problemi complessi.
Un cambiamento nel ruolo dello sviluppatore che non implica una diminuzione della sua importanza, ma piuttosto una sua evoluzione verso compiti a più alto valore aggiunto. Il programmatore diventa un supervisore, stratega e ottimizzatore del codice prodotto dalle AI.
Alcuni casi di studio di successo
Numerose aziende stanno già raccogliendo i frutti del vibe coding. Anthropic, che ha creato il chatbot Claude, è valutata oltre 60 miliardi di dollari, mentre Anysphere, che ha sviluppato Cursor, sta negoziando un investimento con una valutazione di 10 miliardi.
Microsoft ha puntato sul coding assistito dall’AI sin dal 2021 con GitHub Copilot, un servizio in grado di assistere i programmatori anche generando codice (il cui nome ha ispirato la linea AI Copilot, oggi in uso in molti altri prodotti dell’azienda).
Successi commerciali che dimostrano come il vibe coding non sia solo una moda passeggera, ma una trasformazione profonda con un impatto economico significativo.
Limiti e rischi del Vibe Coding
Nonostante i numerosi vantaggi, il vibe coding presenta anche limitazioni e rischi che è importante considerare per un suo utilizzo consapevole ed efficace.
I rischi nella qualità e sicurezza del codice generato
Il codice generato dall’AI non è sempre ottimale in termini di qualità, efficienza e sicurezza. Talvolta risulta ridondante e prolisso, con più linee di codice del dovuto, oppure non completamente aderente all’ambito concreto, magari perché l’IA ha perso il contesto, il che può portare anche a riscrivere funzioni già implementate ma con un nome diverso.
Un fenomeno che nel gergo del settore viene detto “spaghetti code”.
Inoltre, l’AI potrebbe introdurre involontariamente vulnerabilità di sicurezza o bug difficili da individuare. Spesso l’AI sviluppa codice per risolvere il problema senza focalizzarsi all’aspetto della sicurezza, è necessario un ulteriore passaggio proprio focalizzato su quest’ultima per migliorarlo.
In un caso documentato, il codice generato dall’AI ha persino fabbricato recensioni false per un sito di e-commerce in autonomia, il che evidenzia i rischi etici associati a questa tecnologia.
Si tratta di problemi che sono particolarmente critici in contesti professionali o per applicazioni che gestiscono dati sensibili. Le aziende dovrebbero sviluppare processi robusti di revisione del codice e investire in strumenti di debugging per garantire qualità e affidabilità dei programmi software così sviluppati. Ma sappiamo che non sempre sarà fatto.
Il problema della scarsa comprensibilità e manutenibilità del codice
Una delle critiche principali al vibe coding riguarda la comprensione limitata del codice generato. Gli utenti potrebbero accettare e utilizzare codice senza comprenderne appieno il funzionamento, creando una dipendenza pericolosa dall’AI.
Questa mancanza di comprensione diventa particolarmente problematica quando si tratta di manutenere il software nel tempo. Come ha affermato Matteo Cancellieri, lead developer del database di paper accademici open source CORE
se si vuole un’applicazione che sia robusta e duri nel tempo, bisogna essere in grado di guardare sotto al cofano e capire i problemi del codice
La manutenibilità è un aspetto cruciale dello sviluppo software professionale, e il vibe coding puro potrebbe compromettere questa dimensione fondamentale.
Il problema della dipendenza tecnologica e della sostenibilità a lungo termine
Affidarsi completamente al vibe coding crea una forte dipendenza dalle piattaforme AI che lo rendono possibile. Una dipendenza che può creare problemi di sostenibilità a lungo termine: cosa succederebbe se questi servizi aumentassero drasticamente i prezzi o cessassero di esistere?
Inoltre, il vibe coding potrebbe portare a una progressiva erosione delle competenze di programmazione tradizionali. Se le nuove generazioni si affidassero esclusivamente all’AI per scrivere codice, potremmo assistere a una perdita collettiva di conoscenze fondamentali.
Come in molti altri ambiti dell’automazione, è importante trovare un equilibrio che preservi le competenze umane essenziali mentre si sfruttano i vantaggi dell’intelligenza artificiale.
Come diventare un Vibe Coder, il percorso formativo
Diventare un vibe coder efficace richiede un approccio formativo specifico, che combina competenze tecniche di base con nuove abilità legate all’interazione con l’intelligenza artificiale.
Ma la barriera di ingresso è bassa.
Le competenze fondamentali necessarie
Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, il vibe coding non elimina completamente la necessità di competenze tecniche.
Una comprensione di base dei concetti di programmazione rimane fondamentale per:
- Valutare la qualità e l’efficienza del codice generato
- Identificare potenziali problemi di sicurezza
- Formulare prompt efficaci e tecnicamente corretti
- Integrare il codice generato in sistemi più ampi
Insomma è necessario essere almeno al livello di un esame di Programmazione I di un corso di laurea in Informatica o Ing. Informatica ed avere una conoscenza, anche superficiale, degli strumenti che si sta per utilizzare.
Oltre alle competenze tecniche, un buon vibe coder deve sviluppare eccellenti capacità comunicative. La qualità del codice generato dipende direttamente dalla chiarezza e precisione con cui si formulano le richieste all’AI.
È inoltre importante coltivare un pensiero critico e analitico, per valutare le soluzioni proposte dall’AI e identificare eventuali lacune o problemi.
Risorse e corsi per imparare il Vibe Coding
Il vibe coding è un campo in rapida evoluzione, con nuove risorse formative che emergono continuamente.
Tra le più valide troviamo:
- Documentazione ufficiale delle piattaforme come GitHub Copilot, Cursor e Replit, che offrono guide dettagliate e best practices
- Corsi online su piattaforme come Coursera, Udemy e edX, che stanno iniziando a offrire programmi specifici sul coding assistito dall’AI
- Comunità online come GitHub, Stack Overflow e forum dedicati, dove è possibile condividere esperienze e apprendere dai casi d’uso reali
- Libri e pubblicazioni come “Co-Intelligence: Living and Working with AI” di Ethan Mollick, che esplorano le implicazioni pratiche e teoriche del vibe coding
Un approccio efficace all’apprendimento del vibe coding combina lo studio teorico con la pratica costante, sperimentando con progetti reali e analizzando criticamente i risultati ottenuti.
Le strategie per scrivere Prompt Efficaci
La scrittura di prompt efficaci è forse la competenza più importante per un vibe coder. Un buon prompt dovrebbe:
- Essere chiaro e specifico, evitando ambiguità
- Includere tutti i requisiti funzionali e non funzionali
- Specificare il linguaggio di programmazione e il framework desiderati
- Fornire esempi di input e output attesi
- Indicare eventuali vincoli o preferenze stilistiche
È utile adottare un approccio iterativo, raffinando progressivamente il prompt in base ai risultati ottenuti. Spesso, piccole modifiche nella formulazione possono portare a miglioramenti significativi nel codice generato.
Come bilanciare automazione e comprensione del codice
Un aspetto cruciale della formazione di un vibe coder è trovare il giusto equilibrio tra automazione e comprensione. Se da un lato il vibe coding puro promuove un approccio “hands-off”, dall’altro una comprensione approfondita del codice rimane essenziale in contesti professionali.
Una strategia efficace è quella di utilizzare il vibe coding come punto di partenza, generando rapidamente una base di codice funzionante, per poi dedicare tempo all’analisi, comprensione e ottimizzazione di tale codice. Questo approccio ibrido combina i vantaggi della velocità dell’AI con la profondità della comprensione umana.
È anche importante sviluppare la capacità di valutare quando il vibe coding è appropriato e quando invece è preferibile un approccio più tradizionale. Progetti critici per la sicurezza o con requisiti di performance stringenti potrebbero richiedere un controllo umano più diretto.
Quale sarà il futuro del Vibe Coding e della programmazione
Il vibe coding rappresenta solo l’inizio di una trasformazione profonda nel mondo della programmazione. Le sue implicazioni future sono vaste e potenzialmente rivoluzionarie.
Quale sarà l’evoluzione degli strumenti di Vibe Coding?
Gli strumenti di vibe coding sono destinati a evolversi rapidamente nei prossimi anni. Possiamo aspettarci:
- Modelli AI più potenti e specializzati, addestrati specificamente per domini di programmazione particolari
- Interfacce più intuitive, che potrebbero includere input vocale e multimodale
- Maggiore integrazione con gli ambienti di sviluppo esistenti, rendendo il passaggio tra coding tradizionale e vibe coding più fluido
- Strumenti avanzati di verifica e testing automatico, che garantiscano la qualità e la sicurezza del codice generato
- Capacità di spiegazione migliorate, con l’AI che non si limita a generare codice ma lo commenta e ne spiega il funzionamento
Questi sviluppi renderanno il vibe coding ancora più accessibile ed efficace, ampliandone ulteriormente l’adozione.
Quale sarà il nuovo ruolo del Programmatore nell’era dell’Intelligenza Artificiale
Con l’avanzare del vibe coding, il ruolo del programmatore tradizionale è destinato a evolversi. Anziché scomparire, questa figura professionale si trasformerà, assumendo nuove responsabilità:
- Prompt Engineer: Specialista nella formulazione di richieste efficaci all’AI
- AI Supervisor: Esperto nella valutazione e ottimizzazione del codice generato
- Architetto di Sistema: Responsabile della progettazione ad alto livello e dell’integrazione dei componenti
- Specialista di Dominio: Professionista che combina competenze tecniche con conoscenze approfondite in settori specifici
Questa evoluzione richiederà un aggiornamento continuo delle competenze e una maggiore flessibilità da parte dei professionisti del settore.
L’impatto sul mercato del lavoro e sull’industria del software dell’Intelligenza Artificiale
L’impatto del vibe coding sul mercato del lavoro è oggetto di dibattito. Secondo Mark Zuckerberg, “probabilmente nel 2025” Meta e altre aziende saranno dotate di AI in grado di “fare efficacemente il lavoro di un programmatore di medio livello”. Il capo di Anthropic Dario Amodei ha previsto che nell’arco di un periodo che va dai tre ai sei mesi, le AI scriveranno “il 90% del codice”, mentre entro un anno “potremmo ritrovarci in un mondo in cui l’AI scrive tutto il codice”.
Queste previsioni sollevano interrogativi sulla futura domanda di programmatori tradizionali. Tuttavia, la storia dell’automazione suggerisce che, più che eliminare posti di lavoro, il vibe coding potrebbe trasformarli, creando nuove opportunità per chi saprà adattarsi.
A livello industriale, possiamo aspettarci una maggiore democratizzazione dello sviluppo software, con più aziende in grado di creare e mantenere applicazioni complesse senza necessità di grandi team di sviluppo. Questo potrebbe portare a un’accelerazione dell’innovazione e a una maggiore competitività nel settore.
Consigli pratici per iniziare con il Vibe Coding
Per chi desidera esplorare il mondo del vibe coding, ecco alcuni consigli pratici per iniziare nel modo giusto.
Il setup iniziale dell’ambiente di sviluppo
Per iniziare con il vibe coding, è consigliabile configurare un ambiente di sviluppo che integri strumenti AI. Ecco i passi fondamentali:
- Scegliere una piattaforma di base: VS Code è una scelta eccellente grazie alla sua flessibilità e alla vasta gamma di estensioni disponibili.
- Installare estensioni AI: GitHub Copilot è un’ottima opzione per iniziare, ma vale la pena esplorare anche alternative come Cursor o Replit.
- Configurare un account su piattaforme specializzate: Servizi come Lovable o Bolt offrono ambienti già pronti per il vibe coding, ideali per i principianti.
- Preparare un ambiente di test: È importante avere a disposizione un ambiente dove testare rapidamente il codice generato, preferibilmente con feedback immediato.
- Organizzare un sistema di documentazione: Anche nel vibe coding, documentare i prompt efficaci e le soluzioni trovate è fondamentale per migliorare nel tempo.
Questo setup di base può essere poi personalizzato in base alle esigenze specifiche e al tipo di progetti che si intende sviluppare.
I primi progetti per principianti
Per familiarizzare con il vibe coding, è consigliabile iniziare con progetti semplici ma significativi:
- Pagina web personale: Chiedere all’AI di generare una landing page responsive con informazioni personali o professionali.
- Utility per la produttività: Sviluppare piccoli strumenti che risolvono problemi quotidiani, come un gestore di appuntamenti o un tracker di abitudini.
- Visualizzazione di dati: Creare grafici interattivi a partire da dataset pubblici, esplorando le capacità dell’AI nella manipolazione e visualizzazione dei dati.
- Bot conversazionale semplice: Implementare un chatbot basico che risponda a domande specifiche su un argomento di interesse.
- Gioco browser-based: Sviluppare un semplice gioco per browser, come un puzzle o un quiz, per esplorare le capacità dell’AI nella programmazione interattiva.
Questi progetti offrono un buon equilibrio tra semplicità e valore educativo, permettendo di sperimentare con diversi aspetti del vibe coding.
Le Best Practices per risultati ottimali
Per ottenere i migliori risultati dal vibe coding, è utile seguire alcune best practices:
- Iterare sui prompt: Non accontentarsi della prima risposta dell’AI, ma raffinare progressivamente le richieste in base ai risultati ottenuti.
- Dividere problemi complessi: Scomporre progetti ambiziosi in componenti più piccoli e gestibili, chiedendo all’AI di risolvere un problema alla volta.
- Combinare vibe coding e programmazione tradizionale: Utilizzare l’AI per le parti ripetitive o standard, e intervenire manualmente per gli aspetti più critici o personalizzati.
- Testare rigorosamente: Non fidarsi ciecamente del codice generato, ma testarlo in modo approfondito per identificare eventuali problemi.
- Imparare dai fallimenti: Analizzare i casi in cui l’AI non produce i risultati attesi, cercando di comprendere le ragioni e migliorare i prompt futuri.
Pratiche che aiutano a massimizzare i benefici del vibe coding minimizzandone i rischi.
Come valutare e migliorare il Codice Generato dalle AI
Anche nel vibe coding, la qualità del codice rimane un aspetto fondamentale. Ecco alcuni criteri per valutare e migliorare il codice generato dall’AI:
- Leggibilità: Il codice dovrebbe essere facile da leggere e comprendere, con nomi di variabili significativi e una struttura logica chiara.
- Efficienza: Verificare che il codice non contenga operazioni ridondanti o inefficienti che potrebbero compromettere le prestazioni.
- Sicurezza: Controllare la presenza di potenziali vulnerabilità, soprattutto in applicazioni che gestiscono dati sensibili o interagiscono con servizi esterni.
- Manutenibilità: Valutare quanto sarebbe facile modificare o estendere il codice in futuro, considerando aspetti come la modularità e la documentazione.
- Conformità agli standard: Verificare che il codice rispetti le convenzioni e le best practices del linguaggio o framework utilizzato.
Per migliorare il codice generato, è possibile chiedere direttamente all’AI di ottimizzarlo secondo questi criteri, fornendo feedback specifici sugli aspetti da migliorare.
