Vibe Coding - Significato e descrizione

Cos'è questa moda dell'AI assistente per la programmazione?

Indice

Vibe coding è un approccio alla programmazione guidato dall’AI in cui gli sviluppatori descrivono la funzionalità desiderata in linguaggio naturale, permettendo agli strumenti AI di generare automaticamente il codice.

vibe coding con microfono

Ecco una lista di AI Coding Assistants.

Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI, nel febbraio 2025, e sottolinea un flusso di lavoro conversazionale in cui i programmatori si concentrano su come guidare le uscite dell’AI piuttosto che scrivere manualmente il codice.

Generazione di codice guidata dall’AI

Aspetti chiave:

Prompt in linguaggio naturale: Gli utenti esprimono i requisiti in inglese (o in altre lingue), e gli assistenti all’AI come GitHub Copilot o Replit traducono queste richieste in codice funzionale.

Raffinamento iterativo: Adotta un approccio “codice prima, raffinamento successivo”, privilegiando la prototipazione rapida rispetto all’ottimizzazione immediata.

Supervisione limitata del codice: Spesso i praticanti accettano il codice generato dall’AI senza un’analisi approfondita, affidandosi ai test e alle modifiche iterative per risolvere i problemi.

Strumenti e flusso di lavoro

Gli sviluppatori utilizzano piattaforme come Cursor, Replit o GitHub Copilot per generare codice a partire da prompt (es. “Crea una visualizzazione interattiva della musica con transizioni fluide”). L’AI produce un codice funzionale, ma spesso imperfetto, che gli utenti raffinano attraverso prompt successivi o piccoli aggiustamenti manuali.

Dibattiti e limitazioni

Ambito: Alcuni sostengono che il vero “vibe coding” richieda un controllo minimo del codice, mentre altri utilizzano l’assistenza dell’AI in modo più deliberato.

Sfide di manutenzione: L’AI eccelle nella creazione iniziale, ma ha difficoltà nel debug e nella manutenzione di sistemi complessi, richiedendo un controllo umano.

Spostamento delle competenze: Riconsidera i ruoli degli sviluppatori verso la risoluzione creativa dei problemi e la sintesi tra diversi ambiti piuttosto che l’espertise nella sintassi.

Karpathy lo descrive come “non veramente programmazione”, ma piuttosto osservare, descrivere e iterare, un metodo particolarmente adatto a progetti sperimentali o su piccola scala.

Vibe coding è un gergo o un slang?

Il termine “vibe coding” viene utilizzato per descrivere qualsiasi applicazione possibile del lavoro informatico assistito dall’AI. Dato che è un termine estremamente recente, c’è una buona possibilità che il significato cambi se verrà utilizzato in modo estensivo. La parola è più gergo che slang.

Vantaggi del vibe coding

I principali vantaggi del vibe coding sono:

  • Riduzione delle barriere tecniche: Consente a chi non è un programmatore di costruire prototipi funzionali utilizzando prompt in linguaggio naturale, democratizzando lo sviluppo del software.
  • Prototipazione rapida: Accelera la creazione del MVP da settimane a ore, ideale per validare rapidamente le idee.
  • Efficienza economica: Riduce i costi iniziali dello sviluppo minimizzando la dipendenza da programmatori esperti.
  • Focalizzazione creativa: Sposta l’energia dei programmatori dalla codifica standard alla risoluzione di problemi di alto livello e all’esperienza utente.
  • Flussi di lavoro agili: Supporta il raffinamento iterativo con il codice generato dall’AI, permettendo di effettuare rapidi cambiamenti durante lo sviluppo.
  • Automazione accessibile: Gli strumenti gestiscono compiti ripetitivi come i test e le distribuzioni, riducendo gli errori manuali.

Impatto e trade-off del vibe coding

Sebbene vantaggioso per i progetti su piccola scala, il codice generato dall’AI potrebbe richiedere interventi umani per il debug e la scalabilità.

L’impatto del vibe coding sulla qualità del prodotto dipende dall’accuratezza dell’implementazione e dall’ambito del progetto, presentando sia opportunità che rischi:

Impatti positivi sulla qualità

  • Validazione rapida: Permette un test utente più rapido dei prototipi, migliorando l’esperienza utente grazie al feedback precoce.
  • Sperimentazione creativa: Consente agli sviluppatori di testare soluzioni non convenzionali che potrebbero essere troppo onerose da codificare manualmente.
  • Barriere di competenza più basse: Gli esperti non possono produrre strumenti funzionali per uso personale o a basso rischio.

Rischi principali per la qualità

  • Debito tecnico: Il codice generato dall’AI spesso manca di gestione degli errori, misure di sicurezza e ottimizzazioni, creando un carico di manutenzione.
  • Architettura fragile: Il codice potrebbe utilizzare dipendenze non verificate o anti-pattern che causano problemi di scalabilità.
  • Complessità del debug: La logica opaca dell’AI rende più difficile il troubleshooting, specialmente per gli sviluppatori non familiari con il codice generato.

Strategie di mitigazione

  • Protocolli di revisione rigorosi: Trattare l’output dell’AI come codice bozza che richiede analisi di sicurezza, test di prestazioni e revisioni da parte dei pari.
  • Utilizzo mirato: Riservare il vibe coding a prototipi, strumenti personali o funzionalità non critiche piuttosto che a sistemi centrali.
  • Flussi di lavoro ibridi: Combinare la velocità dell’AI con l’ottimizzazione manuale per i componenti critici per le prestazioni.

Spectro di risultati:

  • Progetti a basso rischio: Fornisce una qualità “abbastanza buona” con un rischio minimo (es. strumenti di automazione personali).
  • Sistemi aziendali: Richiede un’ampia supervisione umana per soddisfare gli standard di sicurezza e affidabilità.

Come nota IBM, il vibe coding funziona meglio quando abbinato a pratiche ingegneristiche tradizionali per bilanciare velocità e robustezza.

Come funziona

Spesso lo sviluppo del software assistito dall’AI viene implementato come:

  • un plug-in per VS Code (come in continue.dev o Amazon Q)
  • un fork di VS Code (il licenziamento lo permette) o un reimplementazione dell’IDE con una buona integrazione per la gestione dei file sorgente e gli strumenti IDE (come cursor.ai)
  • un servizio completamente in cloud (come lovable ai)

Quello che dobbiamo comprendere è che l’esperienza “vibe coding” che questi prodotti offrono è un servizio che vendono, e lo fanno direttamente (come cursor o alovable ai), oppure tu lo pagherai ai fornitori di servizi LLM (come continue.dev)

Per ulteriori dettagli sui diversi strumenti di coding AI, IDE e migliori AI per coding.

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