Il vibe coding punta a cicli di apprendimento rapidi: costruire, testare e aggiustare in fretta mantenendo però guardrail di qualità. Scopri come farlo responsabilmente.
“Vibe coding” è un modo di costruire software che ottimizza l'apprendimento rapido. L'obiettivo non è digitare più in fretta o sembrare occupati: è ridurre il tempo tra avere un'idea e scoprire se quell'idea funziona davvero.
Vibe coding significa preferire incrementi rapidi e testabili: costruisci la cosa più piccola che possa insegnarti qualcosa, mettila davanti alla realtà (un utente, un collega, dati reali, un vincolo reale) e poi aggiusta.
Questa enfasi sul feedback cambia la percezione di “progresso”. Il progresso non è un grande documento di piano o un'architettura perfetta fin da subito: è una serie di piccole scommesse che diventano rapidamente informate.
Vibe coding non è:
Se tagli scorciatoie che rendono i cambiamenti futuri dolorosi, non stai facendo vibe coding: stai solo correndo.
Il ciclo è semplice:
idea → costruire → feedback → aggiustare
Il “feedback” può essere la reazione di un utente, una metrica, un test che fallisce, la review di un collega o anche il disagio che provi quando il codice diventa difficile da modificare.
Il resto di questo articolo parla di come mantenere velocità e standard: come creare cicli di feedback rapidi, da dove dovrebbe arrivare il feedback e quali guardrail impediscono che l'esperimento diventi caos.
Il lavoro veloce è facile da fraintendere perché le parti visibili dello sviluppo non sempre riflettono la cura che c'è dietro. Quando qualcuno spedisce un prototipo in un giorno, gli osservatori possono vedere solo la velocità—senza notare il timeboxing, le scorciatoie deliberate o i controlli che avvengono sullo sfondo.
La velocità può sembrare incuria quando i segnali tradizionali di “lavoro serio” non sono evidenti. Una demo rapida spesso salta la lucidatura che le persone associano allo sforzo: naming, documentazione, casi limite perfetti e UI pulita. Se gli stakeholder non sanno che è un esperimento, presumono che sia lo standard finale.
Un'altra ragione: alcuni team sono già stati bruciati da culture “move fast” dove velocità significava scaricare complessità sui manutentori futuri. Quindi quando vedono output rapido, lo associano a dolori passati.
Andare veloci significa ridurre il tempo di ciclo—quanto rapidamente puoi testare un'idea e imparare. Essere sconsiderati significa evitare responsabilità su ciò che spedisci.
Un esperimento veloce sano ha confini chiari:
La sconsideratezza non ha nulla di tutto questo. Trasforma silenziosamente scorciatoie temporanee in decisioni permanenti.
Gli standard bassi non sono “ho scritto velocemente”. Appaiono come:
Vibe coding va inteso come velocità temporanea al servizio dell'apprendimento. L'obiettivo non è evitare qualità: è rimandare decisioni irreversibili finché non le hai guadagnate con il feedback.
La scelta falsa è: “O andiamo veloci e spediamo codice disordinato, o andiamo lenti e manteniamo qualità.” Vibe coding è meglio descritto come cambiare l'ordine del lavoro, non abbassare il livello.
Tratta il lavoro come due modalità distinte:
Il fallimento comune è mescolarli: chiedere polish da produzione mentre si sta ancora indovinando, o restare in modalità “veloce e sporco” dopo che la risposta è già nota.
Questa frase aiuta solo se definisci i confini a priori:
Così mantieni la velocità senza normalizzare il disordine.
Gli standard possono essere applicati a tappe senza essere incoerenti:
Ciò che cambia è quando applichi ogni standard, non se ci credi o meno.
“Vibe” dovrebbe descrivere il ritmo e il ritmo d'apprendimento—not il livello di qualità. Se gli standard del team sono nebulosi, scrivili e agganciali alle fasi: l'esplorazione ha regole, la produzione regole più rigide, e il passaggio tra le due è una decisione esplicita.
Vibe coding non è “muoviti veloce e spera”. È ottimizzare Quanto rapidamente puoi imparare cosa è vero—sull'utente, sul sistema e sulle tue ipotesi.
Il feedback è qualsiasi segnale che cambia quello che fai dopo. I segnali più utili sono concreti e vicini alla realtà:
Quando ricevi segnali in fretta, smetti di investire nell'idea sbagliata prima. Un prototipo che raggiunge utenti oggi può invalidare una settimana di implementazione “perfetta” domani. Questo non è abbassare gli standard—è evitare lavoro che non avrebbe valore.
I cicli brevi mantengono i cambiamenti leggibili e reversibili. Invece di puntare tutto su una grande costruzione, spedisci una fetta sottile, impara e poi consolida. Ogni iterazione è un esperimento controllato: diff più piccolo, esito più chiaro, rollback più semplice.
Un test che fallisce che cattura un bug inatteso. Un clip utente breve che mostra confusione in un passaggio chiave. Un ticket di supporto che rivela un workflow mancante. Sono questi i momenti che trasformano il “veloce” in “intelligente”.
Vibe coding funziona solo quando il feedback è reale, tempestivo e aderente alla fase in cui ti trovi. Il trucco è scegliere la fonte giusta al momento giusto—altrimenti ottieni rumore, non apprendimento.
1) Autocontrolli (minuti–ore)
Prima che qualcuno veda il lavoro, esegui controlli rapidi: test che hai già, lint/format, un click-through della “happy path” e una breve nota in stile README che spiega cosa hai costruito. L'autofeedback è il più veloce e previene di sprecare il tempo degli altri.
2) Colleghi (ore–giorni)
Quando l'idea sembra plausibile, chiedi feedback ai pari: una demo breve, una piccola pull request o 20 minuti di pairing. I colleghi sono i migliori per catturare intenti poco chiari, scelte di design rischiose e problemi di manutenibilità—soprattutto quando si va veloci.
3) Utenti (giorni–settimane)
Non appena il prototipo è utilizzabile, gli utenti danno il feedback più prezioso: “Questo risolve il problema?” Il feedback degli utenti precoci batte il dibattito interno, ma solo dopo che hai qualcosa di coerente da provare.
4) Segnali di produzione (continuo)
Per le feature live, affidati all'evidenza: tassi di errore, latenza, conversione, retention e ticket di supporto. Questi segnali dicono se hai migliorato o introdotto nuovi problemi.
Se il feedback è per lo più opinioni (“Non mi piace”) senza scenario specifico, metrica o issue riproducibile, trattalo come scarso di fiducia. Chiedi: Cosa cambierebbe la tua opinione? Poi progetta un test rapido.
Usa demo veloci, cicli di review brevi e feature flag per limitare il raggio d'azione. Un rollout dietro flag più monitoraggio di base trasforma il feedback in un loop serrato: spedisci piccolo, osserva, aggiusta.
Vibe coding funziona meglio se trattato come un esperimento controllato, non come un far west. L'obiettivo è imparare velocemente mantenendo la tua visione visibile per il tuo futuro io e per gli altri.
Scegli una finestra breve—tipicamente 30–120 minuti—e scrivi una singola domanda che vuoi rispondere, ad esempio: “Possiamo processare pagamenti con il provider X senza cambiare l'UI di checkout?” Quando il timer scade, fermati e decidi: continua, cambia rotta o scarta.
Invece di perfezionare un design fin da subito, mira al percorso più sottile che dimostri che la cosa funziona end-to-end. Può essere un pulsante, una chiamata API e un risultato visibile. Stai ottimizzando la prova, non la perfezione.
Cerca di limitare il lavoro a “un comportamento per commit/PR” quando possibile. I cambiamenti piccoli sono più facili da revisionare, più facili da revertare e più difficili da trasformare in espansioni disordinate “tanto sono qui”.
L'esplorazione va bene; l'esplorazione nascosta è rischiosa. Metti gli spike in un branch nominato chiaramente (es.: spike/provider-x) o apri una PR draft. Segnala che “potrebbe essere scartato” lasciando però spazio a commenti, checkpoint e visibilità.
Prima di mergiare, estendere o eliminare il lavoro, cattura l'insegnamento in poche righe:
Aggiungilo alla descrizione della PR, a una breve voce in /docs/notes/ o nel registro decisionale del team. Il codice può essere temporaneo; l'apprendimento no.
Vibe coding funziona solo se la velocità è abbinata ad alcuni non negoziabili. L'obiettivo è muoversi velocemente per imparare, non creare una montagna di codice fragile da cui si ha paura di intervenire la settimana dopo.
Mantieni una baseline minima che si applica a ogni cambiamento:
Un prototipo veloce può essere “done” senza essere perfetto, ma ha comunque bisogno di sicurezza. Esempi da includere nella Definition of Done:
Usa checklist brevi per mantenere la qualità consistente senza rallentare. La checklist dovrebbe essere noiosa e ripetibile—esattamente le cose che i team dimenticano quando sono entusiasti.
Configura pre-commit hooks, CI e type checks non appena un prototipo sembra poter sopravvivere. L'automazione precoce impedisce che “lo sistemeremo dopo” diventi debito permanente.
Se usi una piattaforma di vibe-coding come Koder.ai per generare una prima slice funzionante dalla chat, tratta questi guardrail come il “layer di verità” intorno al layer della velocità: mantieni CI verde, revisiona le diff e usa meccanismi di rollback semplici (snapshot/rollback) così gli esperimenti restano reversibili.
Rifattorizza quando senti attrito ripetuto: nomi confusi, logica copiata/incollata, comportamento instabile o test che fallano a caso. Se rallenta l'apprendimento, è tempo di mettere ordine.
Vibe coding va veloce, ma non è “niente pianificazione”. È pianificazione giusta: sufficiente per rendere il passo successivo sicuro e informativo, senza fingere di poter prevedere la forma finale del prodotto.
Prima di toccare il codice, scrivi una nota di design breve (spesso 5–10 minuti). Sii leggero, ma specifico:
Questa nota è uno strumento per il tuo futuro io (e per i colleghi) per capire perché hai preso una decisione.
La velocità non significa scorciatoie casuali. Significa scegliere pattern che si adattano al problema oggi, e nominare il compromesso. Per esempio: “Hardcode delle regole in un modulo per ora; se vediamo più di tre varianti, passeremo a una soluzione basata su configurazione.” Non sono standard bassi—è controllo intenzionale dello scope.
L'overengineering spesso nasce dal voler risolvere il problema futuro.
Preferisci:
L'obiettivo è mantenere le decisioni reversibili. Se una scelta è difficile da annullare (modello dati, contratto API, permessi), rallenta e sii esplicito. Tutto il resto può essere semplice prima e migliorato dopo.
Vibe coding è ottimo quando l'obiettivo è imparare in fretta con conseguenze basse. Non è adatto quando gli errori sono costosi, irreversibili o difficili da rilevare. La domanda chiave non è “Possiamo costruire questo velocemente?”—è “Possiamo imparare in sicurezza provando?”
Evita vibe coding (o limitane l'uso a piccoli spike isolati) quando lavori in ambiti dove un piccolo errore può causare danni reali o grandi downtime.
I segnali comuni includono lavoro safety-critical, requisiti di compliance stringenti e sistemi dove un outage ha un costo elevato (economico, reputazione o entrambi). Se un bug può esporre dati clienti, rompere pagamenti o attivare segnalazioni regolamentari, non vuoi un ritmo “spedisci prima, aggiusta dopo”.
Alcuni lavori richiedono più riflessione prima di digitare perché il costo della rifacitura è enorme. Le migrazioni dati sono un classico: una volta trasformati e scritti i dati, il rollback può essere complesso o impossibile. I cambiamenti di sicurezza sono un altro esempio: modificare autenticazione, autorizzazione o cifratura non è un terreno da “vediamo come va”, perché la modalità di fallimento può essere silente.
Fai attenzione anche ai cambiamenti cross-cutting che toccano molti servizi o team. Se il collo di bottiglia è il coordinamento, il coding veloce non produrrà apprendimento rapido.
Se sei in un'area rischiosa ma vuoi comunque mantenere slancio, passa dalla “vibe mode” alla “deliberate mode” con guardrail espliciti:
Non è burocrazia; è cambiare la fonte del feedback dalla “conseguenza in produzione” alla “verifica controllata”.
I team funzionano meglio quando nominano esplicitamente le zone sensibili: flussi di pagamento, sistemi di permessi, pipeline di dati cliente, infrastruttura, tutto ciò legato a SLA o audit. Mettilo per iscritto (anche una pagina breve tipo /engineering/guardrails) così la gente non deve indovinare.
Il vibe coding può ancora aiutare intorno a queste aree—per esempio prototipare una UI, esplorare la forma di un'API o costruire un esperimento usa-e-getta—ma il confine impedisce alla velocità di trasformarsi in rischio evitabile.
Vibe coding funziona meglio nei team quando “move fast” è abbinato a una definizione condivisa di “sicuro”. L'obiettivo non è spedire lavoro incompleto; è imparare rapidamente mantenendo il codebase comprensibile e prevedibile per tutti.
Concorda un piccolo set di non negoziabili che si applicano a ogni cambiamento—anche sperimentale. Questo crea un vocabolario condiviso: “Questo è uno spike”, “Questo è produzione”, “Questo richiede test”, “Questo è dietro flag”. Quando tutti usano le stesse etichette, la velocità smette di sembrare disordine.
Una regola semplice: i prototipi possono essere disordinati, ma i percorsi di produzione non possono essere misteriosi.
Il caos spesso nasce dal lavoro troppo grande per essere rivisto rapidamente. Preferisci pull request piccole che rispondono a una domanda o implementano una fetta ristretta. I reviewer rispondono più in fretta e è più facile individuare problemi di qualità presto.
Chiarisci la ownership fin dall'inizio:
Se usi strumenti AI, è ancora più importante: l'autore resta responsabile del risultato, non lo strumento. (Vale sia che tu usi un assistant nell'editor o un builder chat-first come Koder.ai che può generare UI React, backend Go e schema PostgreSQL da una conversazione—qualcuno deve comunque validare comportamento, test e sicurezza operativa.)
Pairing (o brevi mob session) accelera la parte più costosa della collaborazione: sbloccarsi e mettersi d'accordo sulla direzione. Una sessione di 30 minuti può evitare giorni di approcci divergenti, pattern incoerenti o “non sapevo si facesse così”.
L'iterazione rapida ha bisogno di una valvola di scarico. Decidi cosa succede quando qualcuno segnala un rischio:
La chiave è che chiunque può sollevare una preoccupazione—e la risposta è prevedibile, non politica.
Non ti serve un manuale enorme. Mantieni note leggere su naming, struttura delle cartelle, aspettative sui test, feature flag e cosa conta come “dal prototipo alla produzione”. Una pagina interna breve o un README vivente basta per evitare che lo sviluppo iterativo diventi improvvisazione.
Vibe coding è utile solo se aumenta l'apprendimento per settimana senza aumentare silenziosamente il costo di proprietà. Il modo più veloce per saperlo è tracciare pochi segnali che riflettono sia la velocità di apprendimento sia la stabilità operativa.
Cerca evidenza che stai convalidando assunzioni rapidamente, non solo aumentando i commit.
Se il tempo di ciclo migliora ma le assunzioni validate restano piatte, potresti produrre attività anziché apprendimento.
La velocità senza stabilità è un segnale d'allarme. Monitora alcuni indicatori operativi difficili da discutere.
Una regola semplice: se la gente evita di deployare il venerdì, il vibe coding non è “veloce”—è rischioso.
Un pattern sano è: il tempo di ciclo diminuisce mentre rollback e on-call restano stabili (o migliorano). Un pattern malsano è: il tempo di ciclo diminuisce e rollback/on-call aumentano.
Quando vedi segnali d'allarme, non iniziare con “Chi ha rotto cosa?” Inizia con “Quale guardrail è mancato?” Nelle retro, aggiusta una leva alla volta—aggiungi un piccolo test, stringi la definition of done o richiedi una review leggera per le aree rischiose.
Ecco un workflow pratico di “vibe coding” che mantiene la velocità focalizzata sull'apprendimento, per poi innalzare gradualmente il livello.
Obiettivo: validare l'idea, non l'implementazione.
Potresti costruire una fetta verticale sottile (UI → API → dati) con dati hardcoded o una tabella semplice. I test sono minimi: qualche controllo happy-path e esplorazione manuale. L'architettura è intenzionalmente semplice—un servizio, un endpoint, una schermata.
Compromesso: accetti interni più disordinati per ottenere reazioni utente reali in fretta.
Obiettivo: confermare il valore sotto un uso reale limitato.
Ora aggiungi guardrail:
Il feedback guida le priorità: se gli utenti abbandonano al passo 2, sistema prima l'UX che non gli interni.
Obiettivo: renderla affidabile.
Allarga i test (casi limite, regressione), aggiungi controlli di performance, stringi i permessi e formalizza l'osservabilità (alert, SLO). Paghi il debito del prototipo che rallentava le correzioni.
Vibe coding funziona meglio se lo tratti come un esperimento controllato: una piccola scommessa, feedback rapido e confini di qualità chiari. Ecco un piano settimanale semplice.
Scegli una feature che si può spedire in una settimana e che ha un risultato “sì/no” ovvio.
Buoni esempi: un nuovo step di onboarding, un filtro di ricerca, un pulsante di esportazione report, una piccola automazione o un flusso di gestione degli errori più chiaro. Evita refactor o obiettivi vaghi come “migliorare le performance” a meno che non siano misurabili rapidamente.
Scrivi una frase che definisca il successo (es.: “Gli utenti completano X senza chiedere aiuto”).
Lo scopo è velocità entro dei confini. Definisci un set minimale di guardrail che deve restare verde:
Mantieni le regole minime, ma trattale come rigorose. Se non le hai, comincia piccolo e amplia dopo.
Decidi quanto tempo sei disposto a spendere prima di: ship, ripensare o fermarti.
Esempio: “Due sessioni focalizzate al giorno per tre giorni.” Definisci anche una condizione di stop, tipo:
Questo evita che gli esperimenti rapidi diventino lavori infiniti e disordinati.
Lavora a piccoli pezzi. Alla fine di ogni slice:
Se usi strumenti AI, trattali come un partner di bozza veloce—poi verifica con test, review e uso reale.
Chiudi la settimana con una decisione esplicita:
Se vuoi workflow più pratici, consulta il blog interno per ulteriori risorse. Se stai valutando strumenti per accorciare il passo “idea → app funzionante” mantenendo i guardrail—come le funzioni di building chat-based, planning mode e rollback semplici di Koder.ai—valuta la pagina dei prezzi quando sei pronto.
È un approccio alla costruzione del software che ottimizza per l'apprendimento rapido, non per la velocità di digitazione. Costruisci la più piccola porzione testabile, la metti in contatto con la realtà (utenti, dati reali, vincoli reali) e itera in base a ciò che impari.
Perché un prototipo veloce spesso manca dei “segnali di impegno” tradizionali (rifinitura, documentazione, nomi perfetti, casi limite esaustivi). Se non etichetti chiaramente qualcosa come esperimento, gli altri tendono a pensare che rappresenti lo standard finale di qualità.
Muoversi velocemente riduce il tempo di ciclo (idea → feedback). Il lavoro spericolato evita la responsabilità e trasforma silenziosamente scorciatoie temporanee in decisioni permanenti.
Un esperimento veloce sano ha:
Qualsiasi segnale concreto che cambia ciò che fai dopo, come:
Usa standard a tappe:
La cosa importante è rendere esplicito il passaggio: “Questo va in produzione, quindi va consolidato prima”.
Inizia con i controlli più veloci ed economici e poi amplia:
Dagli esempi migliori:
Questo evita che gli spike diventino architetture permanenti.
Mantieni una piccola base minima che si applica a ogni cambiamento:
Una breve checklist è spesso sufficiente per rendere tutto consistente.
Non è adatto (o va fortemente contenuto) quando gli errori hanno costi elevati, sono irreversibili o difficili da rilevare — per esempio: pagamenti, autenticazione/permessi, dati sensibili, flussi soggetti a normative, migrazioni rischiose o infrastrutture che impattano molti team.
In questi casi passare a una modalità deliberata: progettazione più approfondita, review più rigorose e verifiche controllate in staging.
Traccia sia la velocità di apprendimento sia la stabilità operativa:
Se il tempo di ciclo scende ma rollback e incidenti aumentano, rafforza i guardrail. Non partire con “chi ha sbagliato?”, ma con “quale guardrail è mancato?”.
