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Principais conclusões da ZDNET
- A codificação Vibe permite programar em inglês simples.
- No entanto, isso significa velocidade em relação à revisão e rigor do código.
- A qualidade do código pode ser inconsistente.
A codificação Vibe se tornou o novo item obrigatório nas lojas de tecnologia. O termo e a metodologia foram cunhados pela primeira vez por Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, em fevereiro de 2025. “Eu apenas vejo coisas, digo coisas, executo coisas e copio e colo coisas, e geralmente funciona”, disse ele na época.
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“Ao contrário da codificação tradicional assistida por IA ou da programação em pares, a codificação por vibração significa que você descreve o que deseja em inglês simples”, de acordo com um relatório de v0. Ele também permite que desenvolvedores profissionais e cidadãos “deixem que sugestões de IA orientem projetos com pouca ou nenhuma revisão de código”. Pode-se até “confiar na IA para lidar com tarefas pesadas como sintaxe, estrutura e implementação. Essa mudança transforma a codificação de uma habilidade técnica que requer anos de treinamento em uma interface de conversação que qualquer um pode dominar em horas”.
(Divulgação: Ziff Davis, empresa controladora da ZDNET, entrou com uma ação judicial em abril de 2025 contra a OpenAI, alegando que ela violou os direitos autorais de Ziff Davis no treinamento e operação de seus sistemas de IA.)
‘As empresas não funcionam com vibrações’
Dados do início de 2025 mostram que 25% das startups do Y Combinator tinham mais de 95% de código gerado por IA, comentou Varun Badhwar, fundador e CEO da Endor Labs. A codificação Vibe surgiu como a abordagem ideal para construir e desenvolver rapidamente novos produtos.
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A codificação vibratória é boa demais para ser verdade?
O veterano observador da indústria David Linthicum acha que sim, especialmente no nível empresarial. “A codificação Vibe pode funcionar para projetos pessoais ou hackathons, mas o mundo real exige algo mais substancial”, disse ele em um recente LinkedIn publicar. “As empresas não funcionam com base em vibrações – elas funcionam com confiabilidade, escalabilidade e facilidade de manutenção. Quanto mais tempo uma empresa se dedica à codificação de vibrações, mais difícil e caro se torna padronizar, refatorar e proteger seus sistemas.”
A falta de padrões que acompanham a codificação vibe “significa que a qualidade do código é totalmente inconsistente”, apontou Linthicum. “Os recursos implementados em uma semana são duplicados ou incompatíveis com o código escrito na semana seguinte.” E como a codificação vibratória é um atalho, ela acumula dívidas técnicas. O custo da limpeza após a codificação do vibe é enorme. O que pode começar como ‘agir rápido e quebrar coisas’ muitas vezes se transforma em agir rápido e quebrar tudo, e depois gastar uma fortuna para reconstruí-lo.”
Os aplicativos de codificação do Vibe “continuam atingindo vulnerabilidades: expondo segredos, configurações incorretas de acesso, credenciais codificadas”, de acordo com a v0.
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Para startups e pequenas empresas, o risco aumenta. “À medida que os malfeitores se tornam mais sofisticados e encontram novas maneiras de realizar a execução remota de código, os riscos vão crescer para os codificadores amadores”, advertiu Badhwar. Quanto menor a organização, mais difícil e caro será a recuperação de uma violação. “Basear produtos inteiramente em código gerado por IA é arriscado.”
Como a codificação vibratória pode amplificar os problemas de codificação humana
De certa forma, a codificação vibratória pode amplificar e dimensionar problemas com a codificação humana. “As pessoas não fazem revisões de código o suficiente”, disse Brandon Evans, instrutor sênior do SANS Institute, à ZDNET. “Isso é acelerado pela codificação vibratória. Também temos negligenciado a revisão do código escrito por humanos.”
A codificação Vibe, desenvolvida pelo GitHub Copilot ou qualquer ferramenta de IA, “ajuda a gerar respostas rapidamente, mas muitas vezes ignora as práticas recomendadas, a documentação e o design estruturado”, concordou Naga Santhosh Reddy Vootukuri, principal gerente de engenharia de software da Microsoft e autor de Codificação Vibe com GitHub Copilot. “Você precisa iterar várias vezes ou passar no contexto certo os prompts corretos para alcançar os resultados desejados.”
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Vootukuri identifica os principais perigos da codificação vibe como “vulnerabilidades de segurança, dívida técnica rápida, arquiteturas fragmentadas e código que ninguém entende ou pode manter”. A segurança é uma questão preocupante, pois “as sugestões geradas por IA podem parecer funcionais, mas escondem bugs sutis ou até criam novos vetores de ataque”, acrescentou. “A supervisão da segurança e o conhecimento profundo são essenciais para evitar “tempo e esforço na reescrita, dores de cabeça de suporte e software não confiável”.
Ferramentas de geração de código não são novas
Ao mesmo tempo, os problemas com a codificação de vibrações não são necessariamente novos. “As ferramentas de geração de código não são novas”, disse Louis Landry, diretor de tecnologia da Teradata. “Temos andaimes, modelos e geradores de código há décadas. O que é diferente agora é o escopo do que é possível. Parece mágico porque é. Você pode prototipar e explorar rapidamente experiências e integrações que antes levariam muito tempo para serem justificadas. Mas os fundamentos não mudaram: as equipes de desenvolvimento são responsáveis pelo código que enviam, seja um ser humano ou uma máquina que o escreveu. A revisão do código é crítica, independentemente da fonte.”
No entanto, continuou Landry, “o problema é quando as equipes ignoram esse processo de revisão porque o resultado parece polido. Estamos no início da curva de maturidade aqui. A tecnologia é poderosa, mas a disciplina em torno dela ainda não a alcançou.” Landry também alertou contra dívidas técnicas que podem surgir com atalhos de codificação de vibração.
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“Unir velocidade e disciplina é fundamental – o sucesso vem quando as equipes fundem a criatividade orientada pela IA com fluxos de trabalho robustos e padrões claros”, disse Vootukuri. “Trate os resultados da IA como rascunhos, nunca como código pronto para produção. Mantenha revisões rigorosas, execute análises estáticas e siga padrões de codificação rígidos. Documente cada uso de IA e sempre verifique a segurança, especialmente em qualquer coisa voltada ao cliente ou sensível. Com experiência e tempo, você pode melhorar as solicitações e fazer as perguntas certas aos LLMs, impor revisões obrigatórias por pares dentro de sua equipe, automatizar testes de CI e alinhar claramente com as metas de negócios, tudo isso ajuda a garantir que a IA continue sendo um acelerador, não um passivo.”
