17 lug 2025·8 min
Vibe Coding: come gli ingegneri diventano curatori e editor
Il vibe coding sposta gli ingegneri dal digitare ogni riga al guidare, rivedere e modellare l'output dell'AI. Scopri flussi, competenze e misure di sicurezza.
Il vibe coding sposta gli ingegneri dal digitare ogni riga al guidare, rivedere e modellare l'output dell'AI. Scopri flussi, competenze e misure di sicurezza.
“Vibe coding” indica un flusso di lavoro specifico: descrivi quello che vuoi in linguaggio naturale, un assistente AI genera il codice e tu indirizzi il risultato finché non corrisponde alla tua intenzione. L'AI fa una prima bozza rapida; tu fai direzione, selezione e verifica.
L'idea principale non è una produttività magica, ma uno spostamento di dove va il tuo tempo. Invece di passare la maggior parte dello sforzo a digitare boilerplate, collegare endpoint o richiamare pattern a memoria, versi più energia nel plasmare la soluzione: chiarire i requisiti, scegliere i compromessi e assicurarti che il codice finale sia corretto per il tuo prodotto.
Nel vibe coding, l'ingegnere assume più il ruolo di:
Questo cambiamento di ruolo è sottile ma importante. L'AI può redigere rapidamente, ma può anche sbagliare, fraintendere vincoli o produrre codice che “sembra giusto” ma fallisce in produzione. Il guadagno è nella redazione, non nella responsabilità.
Il vibe coding funziona meglio se tratti l'output dell'AI come punto di partenza, non come risposta definitiva. Continua a essere tuo compito:
Questo flusso è particolarmente utile per team di prodotto, startup e sviluppatori solitari che devono iterare velocemente—consegnare piccole porzioni, imparare dal feedback e migliorare continuamente—senza illudersi che la generazione del codice elimini il giudizio ingegneristico.
Il cambiamento più grande nel vibe coding non è che gli ingegneri “smettano di programmare”. È che il baricentro si sposta dal digitare righe al plasmare risultati.
Tradizionalmente, l'ingegnere produceva la maggior parte della prima bozza. Progettavi l'approccio, implementavi riga per riga, lo eseguivi, aggiustavi ciò che si rompeva e poi rifattorizzavi fino a renderlo leggibile e manutenibile. La tastiera era il collo di bottiglia—e il segnale più visibile di progresso era semplicemente “ora c'è più codice di prima”.
Con la programmazione assistita dall'AI, la prima bozza diventa economica. Il tuo lavoro si sposta verso:
Questo cambiamento accelera perché gli strumenti sono finalmente accessibili: modelli migliori, cicli di feedback più rapidi e interfacce che rendono l'iterazione conversazionale invece che un ciclo compilazione-esecuzione.
Anche se un'AI scrive l'80% dei caratteri, l'ingegnere è comunque responsabile del risultato. Sei responsabile di correttezza, sicurezza, performance e affidabilità—soprattutto delle parti “noiose” che gli strumenti spesso trascurano: gestione degli errori, condizioni di confine, validazione dei dati e interfacce chiare.
Il vibe coding premia chi sa prendere decisioni forti: “È questa la soluzione giusta per il nostro sistema?” e “Mi fiderei di questo in produzione?” Quel giudizio—non la sola velocità di digitazione—diventa il fattore distintivo.
La programmazione assistita dall'AI brilla quando la “forma” del codice è nota e l'obiettivo principale è la velocità. È più debole quando il lavoro reale consiste nel capire cosa il software debba fare in situazioni complesse e sfumate.
Quando puoi descrivere il compito in modo pulito, l'AI può produrre solide prime bozze—spesso più velocemente che partire da un file vuoto.
In queste aree, il vibe coding può sembrare “magico” perché il lavoro è in gran parte assemblare pattern familiari.
L'AI tende a inciampare quando i requisiti sono impliciti, specifici del dominio o pieni di eccezioni.
Un modello può parlare con sicurezza mentre inventa vincoli, fraintende forme dei dati o sceglie una libreria in conflitto con il tuo stack.
L'AI riduce il tempo di digitazione (mettere codice sullo schermo). Ma può aumentare il tempo in editor—revisione, chiarimento dei requisiti, esecuzione dei test, debugging e rifinitura del comportamento.
Il guadagno di produttività è reale quando i team accettano il compromesso: meno battute, più giudizio. Il lavoro dell'ingegnere passa dal “scrivilo” al “dimostra che funziona, è sicuro e corrisponde a ciò che vogliamo davvero”.
Tratta il tuo prompt come una spec leggera. Se vuoi codice pronto per la produzione, non chiedere una “implementazione rapida”. Chiedi una modifica con uno scopo chiaro, confini e un modo per verificare il successo.
Comincia con cosa deve fare la feature, cosa non deve fare e come deciderai che è finita. Includi vincoli come limiti di performance, ambienti supportati e requisiti di “non rompere” (retrocompatibilità, rotte esistenti, stabilità degli schemi).
Un pattern utile è:
Prompt grandi invitano grandi errori. Invece, procedi a piccoli passi:
Questo mantiene il controllo e rende la revisione semplice.
L'AI scrive meglio quando può “vedere” il tuo mondo. Condividi API esistenti, regole di stile e la struttura dei file che ti aspetti. Quando possibile, includi esempi:
Termina ogni iterazione chiedendo un'auto-audizione:
Il prompt diventa il contratto—e la tua revisione verifica che il contratto sia rispettato.
Il codice generato dall'AI è meglio considerarlo una proposta: una prima bozza veloce che necessita di editing. Il tuo lavoro diventa decidere cosa rimane, dimostrare che funziona e modellarlo per adattarsi al codebase. I team rapidi non accettano l'output così com'è—lo curano.
Leggi l'output dell'AI come se fosse la PR di un collega. Chiediti: si adatta alla nostra architettura, ai nomi e allo stile di gestione degli errori? Se qualcosa è poco chiaro, assumi che sia sbagliato finché non verificato.
Usa diff e commit piccoli per mantenere le modifiche comprensibili. Invece di incollare una riscrittura da 300 righe, consegna una serie di commit mirati: rinomina + ristruttura, poi modifica comportamento, poi casi limite. Questo rende le regressioni più facili da individuare e annullare.
Quando vedi aree rischiose, aggiungi commenti inline e domande per l'AI. Esempi: “Cosa succede se questa API ritorna null?” “Questo retry è limitato?” “Possiamo evitare allocazioni nel path critico?” Questo mantiene l'iterazione ancorata al codice, non a una chat vaga.
Una breve checklist evita revisioni “sembra ok”:
Se spendi molte iterazioni a sistemare una funzione ingarbugliata, fermati e riscrivila manualmente. Una riscrittura pulita è spesso più veloce e produce codice che puoi mantenere con sicurezza in futuro.
L'AI può portarti a “gira” rapidamente. Il salto professionale è insistere su “è verificato”. Tratta il codice generato come bozza finché non supera lo stesso livello che richiederesti a un collega.
Un buon flusso di vibe coding produce artefatti di cui ti puoi fidare: test, gestione degli errori chiara e una checklist ripetibile. Se non sai spiegare come sai che è corretto, non è finito—è solo fortuna.
Quando i requisiti sono chiari (input, output, vincoli), scrivi i test prima. Questo dà all'AI un obiettivo e riduce implementazioni vaganti.
Quando i requisiti sono ancora incerti, genera il codice e poi scrivi i test a mente fresca. L'importante è il timing: non lasciare che codice “temporaneo” e non testato diventi permanente.
L'AI tende a gestire bene l'happy path e a perdere gli angoli strani. Due pattern pratici aiutano:
Metti assertion e validazione dove il sistema incontra il mondo esterno: richieste API, parsing di file e soprattutto scritture su DB. Se entra una cattiva dato una volta, diventa costoso rimediare.
Una semplice checklist di “done” mantiene la qualità uniforme:
Così la velocità resta sostenibile.
Il vibe coding può sembrare veloce perché genera codice plausibile rapidamente. Il rischio principale è che “plausibile” non è uguale a “corretto”, “sicuro” o “consentito”. Tratta l'output dell'AI come una bozza non fidata che deve guadagnarsi l'accesso al codebase.
L'AI spesso fallisce in modi silenziosi: logica off-by-one, casi limite mancanti, gestione errori errata o problemi di concorrenza che emergono solo sotto carico. Può anche fare assunzioni sbagliate sull'architettura—ad esempio aspettandosi un comportamento sincrono, assumendo che una tabella esista o inventando helper che non esistono nel repo.
Un difetto comune è l'hallucination di API: il codice compila nella fantasia del modello, non nel tuo repository. Fai attenzione a nomi di metodi quasi giusti, uso di librerie datate o pattern ormai sconsigliati.
Il codice generato può introdurre default insicuri (scelte crittografiche deboli, mancanza di controlli di autorizzazione, deserializzazione insicura). Non accettare cambiamenti sensibili senza una revisione mirata e, dove possibile, scansioni automatizzate.
La privacy è più semplice: non incollare segreti, token o dati clienti in strumenti esterni a meno che la tua organizzazione non lo permetta esplicitamente. Se hai bisogno di aiuto, sanitizza gli input o usa strumenti interni approvati.
Conosci la policy della tua org su provenienza del codice e licenze—soprattutto per snippet che somigliano a esempi pubblici. Quando il cambiamento è ad alto impatto (flussi di auth, pagamenti, infrastruttura, migrazioni dati), imposta regole di escalation: richiedi un secondo reviewer, esegui la suite completa di test e valuta un threat model leggero prima di mergiare.
Il vibe coding funziona meglio come processo di team, non come trucco individuale. L'obiettivo è rendere l'output dell'AI prevedibile, verificabile e facile da migliorare—così il codebase non diventa una collezione di “codice misterioso”.
Usa lo stesso flusso per la maggior parte dei task:
brief del task → bozza AI → modifica umana → test
Il brief è la chiave. Deve definire input/output, vincoli e criteri di accettazione in linguaggio semplice (e indicare i file rilevanti). Poi l'AI produce una prima bozza. Un umano rende il codice pronto per la produzione: nomi, struttura, casi limite, gestione errori e adattamento ai pattern esistenti. Infine, test e controlli confermano il comportamento.
Spezzetta il lavoro in fette piccole. PR più piccoli facilitano l'individuazione di assunzioni sbagliate, regressioni sottili e stili incongruenti. Se l'AI propone un refactor ampio, dividilo: prima aggiungi test, poi cambia il comportamento, poi pulisci.
Per ridurre la “sicurezza apparente”, chiedi spiegazioni insieme alla bozza:
Questo dà ai revisori qualcosa di concreto da valutare (performance, complessità, manutenibilità) prima di discutere i dettagli di implementazione.
Annota le modifiche influenzate dall'AI nelle descrizioni delle PR. Non come badge—ma come contesto: cosa è stato generato, cosa è stato modificato e cosa hai verificato. Questo migliora la qualità della revisione e costruisce intuizione condivisa su quando le proposte AI sono affidabili.
Crea prompt riutilizzabili per task ricorrenti (nuovo endpoint, migrazione dati, comando CLI, aggiunta test). I template trasformano l'abitudine di una persona in un asset di team—e rendono i risultati più coerenti tra reviewer e repository.
L'AI può generare molto codice velocemente. Il fattore distintivo non è quanto veloce digiti, ma quanto bene indirizzi, valuti e integri ciò che viene generato.
Il vibe coding premia chi modella l'intero sistema: flusso dei dati, confini e modalità di fallimento. Se sai descrivere come le richieste attraversano i servizi, dove risiede lo stato, cosa succede ai timeout e cosa è un input “cattivo”, puoi guidare l'AI verso codice che si adatta alla realtà e non solo all'happy path.
Saper leggere output plausibile e individuare discrepanze diventa una superpotenza. L'AI può sembrare corretta mentre manca l'intento: casi limite sbagliati, librerie usate male, astrazioni che perdono dati o tipi non coincidenti. Il compito è riconoscere i gap tra requisito e codice—velocemente e senza dare per scontato che sia giusto.
Quando il codice generato fallisce, serve comunque localizzare il problema. Ciò richiede logs che rispondano a domande, metriche che mostrino tendenze e trace che rivelino colli di bottiglia. L'AI può proporre fix, ma serve disciplina per riprodurre i problemi, ispezionare lo stato e verificare i risultati.
Requisiti chiari, prompt netti e buone narrative nelle PR riducono il lavoro rifatto. Documenta assunzioni, elenca i criteri di accettazione e spiega il “perché” nelle review. Questo rende l'output AI più facile da validare e allinea più rapidamente i colleghi.
Coerenza, semplicità e manutenibilità non emergono per caso. I curatori applicano convenzioni, rimuovono complessità non necessarie e scelgono la soluzione noiosa che sopravvive ai cambiamenti. Quel giudizio—più che le battute sulla tastiera—determina se il vibe coding ti accelera o ti appesantisce nel lungo periodo.
L'AI può generare bozze rapidamente, ma non garantisce coerenza, sicurezza o manutenibilità. I team più veloci trattano il modello come generatore e gli strumenti come guardrail che mantengono l'output allineato agli standard di produzione.
Comincia con strumenti che fanno rispettare le convenzioni senza discussione:
L'AI tende a importare pacchetti o copiare pattern obsoleti.
Usa strumenti PR per concentrare l'attenzione sul rischio:
Riduci la varianza dando al modello uno standard:
Dove esegui il vibe coding influisce su cosa puoi standardizzare in sicurezza. Per esempio, piattaforme come Koder.ai avvolgono il workflow chat-driven con controlli ingegneristici pratici: modalità planning (per rivedere un piano prima che venga generato codice), esportazione sorgente (così non sei mai vincolato), e snapshot/rollback (per revertare esperimenti facilmente). Se il tuo team genera frontend React, servizi Go con PostgreSQL o app mobile Flutter, avere convenzioni di stack integrate nel flusso può ridurre la varianza tra le bozze AI.
L'obiettivo non è più strumenti—è una pipeline affidabile dove l'output AI viene subito formattato, controllato, scannerizzato e revisionato come qualsiasi altro cambiamento.
Introdurre il vibe coding funziona meglio come esperimento osservabile—non come imposizione globale. Trattalo come l'introduzione di un nuovo sistema di build o framework: scegli un'area delimitata, definisci aspettative e misura se migliora i risultati.
Inizia dove gli errori costano poco e il feedback è rapido. Buoni candidati sono tool interni, un piccolo servizio con input/output chiari o un componente UI autosufficiente.
Una regola pratica: se puoi revertare la modifica rapidamente e validare il comportamento con controlli automatici, è un buon pilota.
I team vanno più veloci quando è esplicito cosa è permesso. Mantieni la prima versione breve e pratica:
Se hai già standard ingegneristici, aggiungi un addendum invece di riscrivere tutto (es. “Il codice generato deve rispettare la stessa Definition of Done”).
Scegli poche metriche e monitorale durante il pilota:
L'obiettivo è capire dove l'AI aiuta e dove aggiunge costi nascosti.
Dopo ogni sprint (o anche settimanalmente), raccogli esempi:
Trasforma questi elementi in template di prompt riutilizzabili, checklist di review e avvertenze “non fare”.
Documenta ciò che hai imparato in un posto centrale (es. /engineering/playbook). Includi:
Quando il pilota mostra risultati costanti, espandi ad altre aree—senza abbassare la soglia di qualità.
Se usi un ambiente hosted per vibe-coding (come Koder.ai), la standardizzazione è spesso più semplice perché il flusso è già strutturato attorno a passi ripetibili (piano, genera, revisione, deploy), con hosting e domini personalizzati disponibili quando vuoi passare da prototipo a produzione.
Il vibe coding non elimina gli ingegneri dal loop—cambia cosa significa essere nel loop. Il lavoro ad alto valore passa dal digitare ogni riga al decidere cosa costruire, vincolare come costruirlo e verificare che il risultato sia sicuro, corretto e manutenibile.
Quando l'AI può generare implementazioni velocemente, il tuo vantaggio è il giudizio: scegliere l'approccio giusto, individuare casi limite sottili e sapere quando non accettare una proposta. Diventi il curatore dell'intento e l'editore dell'output—guidando il modello con vincoli chiari e poi plasmando la bozza in qualcosa di pronto per la produzione.
Sì, puoi spedire più velocemente. Ma la velocità conta solo se la qualità resta. I guardrail sono il lavoro: test, controlli di sicurezza, disciplina nella code review e una chiara definition of done. Tratta l'AI come un collega rapido e instancabile: utile, instancabile e talvolta sbagliato con grande sicurezza.
I vibe coder affidabili non “vanno a occhio” fino al completamento—revisionano sistematicamente. Allenati a una checklist leggera: correttezza (inclusi input strani), leggibilità, gestione errori, basi di performance, logging/osservabilità, rischio dipendenze e aspettative su sicurezza/privacy.
Crea due asset riutilizzabili:
Con questi in mano, il lavoro diventa meno sulla velocità di digitazione e più su direzione, verifica e gusto—le parti dell'ingegneria che compongono valore nel tempo.
“Vibe coding” è un flusso di lavoro in cui descrivi l'intento in linguaggio naturale, un'AI genera un'implementazione e tu la guidi attraverso revisione, modifiche e verifica finché non rispecchia i requisiti reali.
Il vantaggio è soprattutto nella bozza iniziale: non riduce la responsabilità—sei comunque responsabile di ciò che viene rilasciato.
Il tuo ruolo passa dal digitare principalmente codice al curare e modificare le bozze:
Funziona meglio quando il compito ha una forma nota e requisiti chiari, ad esempio:
Tende a fallire quando i requisiti sono impliciti o confusi:
Considera l'output come bozze plausibili, non verità assolute.
Includi tre elementi fin da subito:
Questo trasforma il prompt in una sorta di spec leggibile e verificabile.
Cicla stretto:
Iterazioni più piccole riducono errori grandi e difficili da rivedere.
Rivedilo come una pull request di un collega:
Preferisci commit e diff piccoli così le regressioni sono più facili da individuare.
Non fermarti a “gira”. Richiedi prove:
I rischi comuni includono:
Usa scanner per dipendenze e segreti in CI e richiedi escalation su auth, pagamenti, infra o migrazioni di dati.
Rendilo un processo ripetibile:
Documenta una checklist condivisa così il codice “generato” non diventa “misterioso”.