10 ott 2025·8 min
Perché il Vibe Coding è ideale per strumenti AI-first e prototipi
Scopri come il vibe coding accelera il lavoro su prodotti AI-first, strumenti interni e prototipi—mantenendo qualità con guardrail, test e review.
Scopri come il vibe coding accelera il lavoro su prodotti AI-first, strumenti interni e prototipi—mantenendo qualità con guardrail, test e review.
“Vibe coding” è un modo pratico per costruire software rapidamente accoppiando l'intuito di prodotto (“la vibe”) con l'assistenza AI. Descrivi quello che vuoi ottenere, lascia che un LLM generi una prima bozza di codice o UI, poi itera in cicli brevi: esegui, vedi cosa si rompe, aggiusta il prompt e vai avanti.
L'obiettivo non è codice perfetto al primo tentativo. L'obiettivo è ottenere qualcosa che funzioni abbastanza velocemente da imparare: questo flusso ha senso, l'output del modello è sensato e qualcuno vuole davvero questa feature?
Lo sviluppo tradizionale spesso pone l'accento su design iniziale, ticket dettagliati e implementazione accurata prima che qualcuno tocchi il prodotto. Il vibe coding ribalta l'ordine: inizi con una fetta sottile e funzionante, poi affini. Continui a prendere decisioni ingegneristiche—semplicemente rimandi quelle che non contano ancora.
Questo non significa abbandonare la struttura. Significa applicarla dove ti dà velocità: scope ristretto, demo rapide e check di accettazione chiari (anche se semplici).
Gli strumenti no-code sono ottimi quando il tuo problema si adatta ai loro blocchi. Il vibe coding è diverso perché stai ancora costruendo software reale: API, modelli dati, integrazioni, auth e tutti i casi limite. L'AI ti aiuta a scrivere e modificare codice più rapidamente, senza costringerti nei vincoli di una piattaforma.
In pratica, il vibe coding spesso inizia come “prompt-to-code”, ma diventa rapidamente “prompt-to-change”: chiedi al modello di rifattorizzare una funzione, aggiungere logging, generare un test o rimodellare uno schema.
Non è evitare il pensiero. Hai ancora bisogno di un risultato chiaro, vincoli e una definizione di “funziona”. Se non riesci a spiegare la feature in parole semplici, un LLM genererà volentieri qualcosa che sembra giusto ma risolve il problema sbagliato.
Non è evitare la validazione. Un prototipo veloce che nessuno usa è comunque un fallimento. Il vibe coding dovrebbe accelerare la scoperta di prodotto, non sostituirla.
Il vibe coding brilla per prodotti AI-first, strumenti interni e prototipi iniziali—dove il rischio principale è “stiamo costruendo la cosa giusta?”. È meno adatto a sistemi critici per la sicurezza, domini fortemente regolamentati o riscritture su larga scala dove correttezza e manutenibilità a lungo termine dominano ogni decisione.
I prodotti AI-first premiano la velocità perché gran parte del “prodotto” è comportamento, non solo schermate. Con un'app tipica puoi spesso ragionare sui requisiti in anticipo: input, regole, output. Con un LLM in gioco, il modo più rapido per imparare è eseguire scenari reali e guardare cosa succede.
Raramente testi una sola cosa alla volta. Una piccola modifica al prompt, una nuova chiamata a un tool o una diversa affordance UI può rimodellare l'intera esperienza. Il vibe coding si adatta a questa realtà: disegna un flusso, provalo subito, quindi aggiusta in base a ciò che osservi.
Per esempio, una feature “riassumi questo ticket” potrebbe dipendere da:
Poiché gli output sono probabilistici, la correttezza non è binaria. Si imparano pattern: quando allucina, quando rifiuta, quando indovina con troppa sicurezza e come reagiscono gli utenti. Eseguire 30 esempi reali oggi batte discutere casi limite per una settimana.
Cambiare modello, temperatura, superare i limiti della finestra di contesto o aggiungere una singola chiamata a funzione può produrre risultati sorprendentemente diversi. All'inizio, la velocità di iterazione conta più della perfezione architetturale—perché stai ancora scoprendo cosa il prodotto dovrebbe fare.
Il vibe coding ti aiuta a spedire “prototipi di apprendimento” velocemente: flussi piccoli e testabili che rivelano dove c'è valore (e dove c'è rischio) prima di investire in struttura a lungo termine.
Gli strumenti interni sono dove il vibe coding sembra più “naturale”: il pubblico è noto, le poste in gioco sono contenute e la velocità conta più della rifinitura. Quando gli utenti sono dietro qualche scrivania, puoi iterare con feedback reale invece di discutere ipotesi.
Le richieste interne spesso partono vaghe: “Possiamo automatizzare le approvazioni?” o “Mi serve una dashboard.” Con il vibe coding esplori il workflow reale costruendo versioni minuscole e veloci—una schermata, un report, uno script—poi lasci che le persone reagiscano a qualcosa di concreto.
Un pattern utile è prototipare il percorso che un utente compie end-to-end:
Invece di scrivere una lunga specifica, traduci la richiesta in una schermata cliccabile o in uno script funzionante lo stesso giorno. Anche una UI “finta” supportata da dati hardcoded è sufficiente per rispondere a domande chiave: quali campi sono obbligatori? Chi può approvare? Cosa succede se mancano dati?
I processi interni sono pieni di eccezioni: ID mancanti, record duplicati, override dei manager, controlli di conformità. Un prototipo veloce porta alla luce questi casi limite presto—insieme ai dati che ti mancano e alle approvazioni che avevi dimenticato.
Una demo di cinque minuti vale più di un'ora di allineamento. Le persone indicano cosa non va, cosa manca e cosa intendevano davvero—così passi meno tempo a interpretare requisiti e più tempo a modellare uno strumento che verrà usato.
I prototipi iniziali servono a rispondere a una domanda: vale la pena costruire questo? Il vibe coding è perfetto perché ottimizza esperimenti rapidi e credibili—non infrastruttura rifinita.
Inizia con il flusso più piccolo che prova il valore: input → elaborazione → output. Se lo strumento riassume ticket di supporto, non partire con ruoli, dashboard e impostazioni. Parti con: incolla un ticket → ottieni un riassunto → copialo nella risposta.
Un buon prototipo sembra reale perché il ciclo principale funziona. Tutto il resto può rimanere sottile.
Le integrazioni sono dove i prototipi spesso si bloccano. Mockale prima:
Una volta validato il valore, sostituisci i mock con API reali uno per volta. Questo mantiene lo slancio evitando complessità prematura.
Spedisci aggiornamenti frequenti e piccoli a un pubblico limitato (5–20 persone è più che sufficiente). Dà loro un modo semplice per rispondere:
Tratta ogni rilascio come un'ipotesi testabile, non come una milestone.
Imposta checkpoint basati su evidenze. Per esempio: “Almeno il 60% degli utenti sceglie l'output AI senza modifiche pesanti” o “Questo fa risparmiare 5 minuti per attività.” Se non raggiungi la soglia, cambia il workflow—o fermati. Il prototipo ha successo se ti ha impedito di costruire la cosa sbagliata.
Il vibe coding funziona meglio quando tratti la velocità come un vincolo, non come obiettivo. L'obiettivo è apprendere velocemente—con sufficiente struttura perché non si cada in infinite modifiche al prompt e funzionalità a metà.
Prima di aprire un editor, scrivi:
Per feature AI-first, gli esempi battono le astrazioni. Invece di “riassumi ticket”, usa 10 ticket reali e il formato di riassunto esatto che accetteresti.
Tieni tutto su una pagina. Includi:
Questa spec diventa ancora il tuo ancora quando il modello suggerisce espansioni “carine da avere”.
Crea una cartella leggera nel repo (o drive condiviso) con:
Quando chiedi a un LLM di generare codice, incolla esempi direttamente da questa cartella. Riduce l'ambiguità e rende i risultati riproducibili.
Il vibe coding crea molte micro-decisioni: wording del prompt, scelta del tool, fraseggio UI, comportamento di fallback. Cattura perché le hai scelte in un log semplice (README o /docs/decisions.md). Il te futuro—e i colleghi—potranno distinguere ciò che era intenzionale da ciò che è stato accidentale.
Se vuoi un template per spec e registri delle decisioni, tienilo linkato internamente (es. /blog/vibe-coding-templates) così il workflow rimane coerente tra i progetti.
Se il tuo team fa molta iterazione prompt-to-change, una piattaforma dedicata può ridurre l'attrito: cicli più stretti, esecuzioni riproducibili e rollback più sicuri.
Per esempio, Koder.ai è costruito intorno a un workflow di build guidato dalla chat: puoi descrivere la feature, iterare su UI e backend e mantenere il progresso senza ricreare sempre la stessa base. Supporta anche esportazione del codice sorgente, deployment/hosting, domini personalizzati e snapshot con rollback—utile quando spedisci velocemente ma hai bisogno di una rete di sicurezza.
Le feature AI-first sembrano “magiche” quando in realtà sono sistemi ben strutturati intorno a un LLM. I team più veloci si affidano a pattern ripetibili che mantengono gli esperimenti comprensibili e aggiornabili.
Inizia disegnando il loop che la feature deve eseguire ogni volta:
Messaggio utente → retrieval (contesto) → chiamata a tool → risposta.
Anche uno schizzo semplice forza buone decisioni: quali dati servono, quando chiamare un tool (lookup CRM, creazione ticket, calcolo) e dove memorizzerai risultati intermedi. Rende anche ovvio quali parti sono “lavoro sul prompt” rispetto a “lavoro di sistema”.
I prompt non sono copywriting—sono logica. Versionali, sottoponili a review e testali.
Un approccio pratico è memorizzare i prompt nel repo (o in un config store) con nomi chiari, changelog e piccoli test in stile unità: dato input X e contesto Y, il modello dovrebbe produrre intent Z o chiamare il tool A. Così il vibe coding resta sicuro: iteri in fretta senza perdere traccia di cosa è cambiato.
Gli utenti reali spingeranno i casi limite subito. Costruisci comportamenti espliciti per:
Non stai solo evitando output scadenti—stai proteggendo la fiducia.
Se non puoi riprodurre una conversazione con esatto contesto recuperato, output dei tool e versione del prompt, il debug diventa congettura.
Logga ogni step del loop (input, documenti recuperati, chiamate a tool, risposte) e aggiungi un pulsante “re-run” per il team. Trasforma feedback vago in fix azionabili e misura i miglioramenti nel tempo.
La velocità è il punto del vibe coding—ma la qualità è ciò che rende l'esperimento utilizzabile. Il trucco è aggiungere pochi guardrail leggeri che catturino i fallimenti prevedibili senza trasformare il prototipo in una build enterprise completa.
Inizia con le basi che prevengono che “output strani” arrivino agli utenti:
Questi guardrail sono economici e riducono i fallimenti di prototipo più comuni: rotture silenziose, attese infinite e formattazione incoerente.
Invece del testing automatizzato esteso, crea un golden set: 10–30 prompt fissi che rappresentano uso reale (più un paio di casi avversari). Per ogni prompt, definisci proprietà attese piuttosto che testo esatto, ad esempio:
Esegui il golden set a ogni cambiamento significativo. È veloce e cattura regressioni che gli umani possono perdere.
Tratta prompt, definizioni dei tool e policy di sicurezza come asset versionati. Usa diff e regole di review semplici (anche in una PR leggera) così puoi rispondere: cosa è cambiato, perché e cosa potrebbe rompersi?
Scrivi il momento in cui smetterai di “muoverti veloce”, ad esempio: gestire dati sensibili, supportare utenti paganti, uso ad alto volume o fallimenti ripetuti del golden set. Quando scatta una condizione di stop, è ora di indurire, rifattorizzare o restringere lo scope.
I prototipi spesso sembrano a posto finché non toccano dati reali: API terze inaffidabili, DB lenti, schemi inconsistenti e permessi. Il trucco è scalare le integrazioni a fasi senza riscrivere tutta l'app ogni settimana.
Inizia con un'API mock (JSON statico, fixture locali o un piccolo stub server) così puoi validare flow e comportamento AI rapidamente. Quando l'UX risulta utile, sostituisci l'integrazione reale dietro la stessa interfaccia. Solo dopo aver visto traffico reale investi nel rafforzamento: retry, rate limiting, osservabilità e backfill.
Questo ti permette di spedire apprendimento presto mantenendo la “tassa di integrazione” proporzionale alle evidenze.
I servizi esterni cambiano e i prototipi tendono ad accumulare chiamate one-off sparse ovunque. Crea invece un wrapper sottile per servizio (es., PaymentsClient, CRMClient, VectorStoreClient) che esponga un piccolo set di metodi stabili che l'app usa.
Quel wrapper diventa il tuo punto di swap per:
Anche nei prototipi gestisci le credenziali in modo sicuro: variabili d'ambiente, secrets manager e chiavi con least-privilege. Evita di commitare token nei repo, incollarli nei prompt o loggare payload grezzi che potrebbero contenere dati clienti.
Gli output AI possono cambiare con variazioni di prompt, aggiornamenti di modello e nuove fonti di contesto. Metti i nuovi comportamenti AI dietro feature flag così puoi:
I feature flag trasformano cambi rischiosi in esperimenti controllati—esattamente ciò che serve nel percorso da prototipo a prodotto.
Il vibe coding premia lo slancio. Rifattorizzare è utile—ma solo quando protegge lo slancio piuttosto che sostituirlo con “lavoro di pulizia” che non cambia i risultati. Una buona regola: se la struttura attuale ti permette ancora di imparare, spedire e supportare il team, lasciala così.
Evita grandi refactor. Fai piccoli miglioramenti mirati quando qualcosa ti rallenta attivamente:
Quando rifattorizzi, tieni lo scope ristretto: migliora un collo di bottiglia, spedisci e vai avanti.
All'inizio va bene che testo dei prompt, definizioni dei tool e wiring UI vivano vicini. Una volta che i pattern si ripetono, estrai moduli:
Un segnale pratico: quando hai copiato la stessa logica due volte, è pronta per diventare modulo.
Le feature AI-first falliscono in modi poco evidenti. Aggiungi osservabilità di base presto: tassi di errore, successo dei tool, latenza e costo per task. Se i costi esplodono o le chiamate ai tool falliscono spesso, quello è un trigger per rifattorizzare perché impatta usabilità e budget.
Mantieni una lista breve del debito con un trigger chiaro per ogni voce (es., “rifattorizza il router dei tool quando aggiungiamo il terzo tool” o “sostituisci prompt-in-code quando due persone modificano i prompt ogni settimana”). Questo mantiene il debito visibile senza lasciarlo dirottare la roadmap.
Il vibe coding è al meglio quando la velocità conta più dell'architettura perfetta—soprattutto quando l'obiettivo è apprendere. Se il lavoro è esplorativo, la rifinitura utente è secondaria e puoi tollerare bordi ruvidi, avrai ritorni composti.
Gli strumenti interni sono ideali perché il contratto con l'utente è flessibile e il loop di feedback è breve. Buoni candidati includono:
Valgono la pena anche se il codice non vivrà per sempre:
Evita il vibe coding per sistemi dove gli errori hanno danni reali o rischi contrattuali:
Prima di iniziare, chiediti:
Se puoi spedire, osservare e revertire in sicurezza, il vibe coding è quasi sempre una vittoria.
Il vibe coding è veloce, ma la velocità può nascondere errori evitabili. La buona notizia: la maggior parte delle insidie ha fix semplici e ripetibili—soprattutto per strumenti AI-first e prototipi.
Se progetti prompt e flussi da input ipotetici, spedirai qualcosa che demo bene ma fallisce in uso reale.
Fix: raccogli 20–50 casi reali prima di ottimizzare. Estrali da ticket di supporto, fogli, appunti di chiamate o sessioni di shadowing. Trasformali in un set di valutazione leggero (una tabella va bene): input, output atteso, criterio di “sufficiente” e note sui casi limite.
I prompt si moltiplicano rapidamente: uno per schermata, per feature, per sviluppatore—fino a che nessuno sa quale conta.
Fix: tratta i prompt come asset di prodotto. Usa naming chiaro, template brevi e regole di review.
feature.goal.version (es., summarize.followup.v3)I modelli a volte rifiutano, allucinano, timeoutano o fraintendono. Se l'UX assume perfezione, la fiducia degli utenti cala in fretta.
Fix: pianifica degradazione elegante e handoff umano. Fornisci opzioni “Riprova”, “Usa modalità semplificata” e “Invia a un collega”. Conserva abbastanza contesto così l'utente non deve riscrivere tutto.
L'uso dei token può diventare silenziosamente il tuo problema di scala più grande.
Fix: misura presto. Logga token per richiesta, aggiungi caching per contesti ripetuti e imposta limiti (max input, max chiamate a tool, timeout). Se i costi salgono, lo vedrai prima che lo faccia il finance.
Un mese è sufficiente per capire se il vibe coding aumenta la velocità del tuo team—o se genera solo rumore. L'obiettivo non è “costruire un'app”. È creare un loop di feedback stretto dove prompt, codice e uso reale ti insegnano cosa costruire dopo.
Scegli un singolo workflow ad alta frequenza (es., “riassumi ticket di supporto”, “redigi follow-up di vendita”, “tagga documenti”). Scrivi una definizione di successo in una frase: quale risultato migliora, per chi e come lo misurerai.
Costruisci la demo più piccola che provi il core loop end-to-end. Evita rifiniture UI. Ottimizza per l'apprendimento: il modello produce qualcosa di affidabile?
Trasforma il “mi è sembrato buono” in evidenza. Aggiungi:
Questa settimana previene che la magia della demo si trasformi in rischio di produzione accidentale.
Integra un sistema reale (ticketing, CRM, docs, DB) e rilascia a 5–15 utenti interni. Mantieni lo scope stretto e raccogli feedback in un unico posto (un canale Slack dedicato + un review settimanale di 20 minuti).
Concentrati su dove gli utenti correggono l'AI, dove si blocca e quali campi di dati richiede sempre.
A fine mese, prendi una decisione chiara:
Se decidi di mettere in produzione, valuta se il tuo tooling supporta sia l'iterazione rapida che la gestione sicura delle modifiche (prompt versionati, deploy/rollback e ambienti riproducibili). Piattaforme come Koder.ai sono pensate attorno a quei loop: build guidata da chat per web/server/mobile, mode di planning per definire scope prima di generare e snapshot per rollback rapidi quando un esperimento non funziona.
La vittoria è una decisione basata sull'uso, non un prototipo più grande.
Il vibe coding è un modo rapido e iterativo di costruire software usando l'AI per generare e revisionare codice mentre tu guidi con un obiettivo di prodotto chiaro.
Ottimizza l'apprendimento veloce (funziona? qualcuno lo vuole?) piuttosto che ottenere un'implementazione perfetta al primo tentativo.
Un loop minimo apparente è:
Serve ancora pensiero e struttura: vincoli, una definizione di “funziona” e la validazione con utenti reali.
Il vibe coding non è una scusa per evitare chiarezza; senza un obiettivo chiaro, il modello può generare output plausibili che risolvono il problema sbagliato.
Il no-code è limitato ai blocchi della piattaforma.
Il vibe coding produce ancora software reale—API, autenticazione, integrazioni, modelli dati—e usa l'AI per velocizzare la scrittura e la modifica del codice, non per sostituire il controllo ingegneristico.
Le feature AI-first sono probabilistiche e guidate dal comportamento, quindi si impara più in fretta eseguendo scenari reali invece di discutere requisiti.
Piccole modifiche (testo del prompt, temperatura, scelta del modello, chiamate a tool, dimensione del contesto) possono cambiare significativamente i risultati, rendendo la velocità di iterazione particolarmente preziosa.
Gli strumenti interni hanno un loop di feedback ravvicinato (gli utenti sono vicini), rischio contenuto e obiettivi chiari di risparmio di tempo.
Questo rende più semplice spedire un flusso grezzo ma funzionante, mostrarlo e rifinirlo basandosi su feedback concreti invece di specifiche e lunghe riunioni.
Concentrati sul percorso “happy path” end-to-end: input → elaborazione → output.
Tutto il resto può rimanere sottile; usa mock per le integrazioni così puoi validare prima il flusso. Una volta dimostrato il valore, sostituisci i mock con API reali in modo incrementale.
Inizia con guardrail leggeri che prevengano i fallimenti più comuni:
Aggiungi una piccola suite di test golden-set (10–30 casi reali) e rieseguila dopo cambiamenti significativi di prompt o codice.
Procedi in fasi: mock → reale → rafforzato.
Incapsula ogni servizio esterno dietro un client sottile così puoi sostituire le implementazioni, normalizzare i dati e aggiungere retry/caching senza disperdere chiamate one-off nel codice.
Evita grandi refactor se non sbloccano il progresso. Rifattorizza quando:
Regola pratica: quando hai duplicato la stessa logica due volte, è ora di estrarre un modulo (libreria di prompt, layer tool o componente UI riutilizzabile).