Vibe Coding na Prática: o que é, quando usar e os riscos reais

O que é Vibe Coding?

Vibe coding é o termo que pegou para descrever uma abordagem de desenvolvimento onde você descreve o que quer em linguagem natural, deixa a IA gerar o código, e só intervém quando algo quebra. O nome vem de uma paleta do Andrej Karpathy em 2025 — “vibe coding” porque você está no vibe da IA, não no controle fino de cada linha.

Na prática, funciona assim:

“Cria uma tabela com paginação que busca dados de /api/users e mostra loading state”

— e a IA (Cursor, Windsurf, Claude Code) gera o componente React com fetch, loading, empty state, paginação e testes.

O desenvolvedor revisa, ajusta pequenos detalhes, e segue. O ganho de velocidade é real — especialmente em tarefas repetitivas ou boilerplate pesado.

Mas nem tudo são flores. Vamos ver onde isso brilha, onde quebra, e como usar sem afundar seu projeto em dívida técnica.

Onde o Vibe Coding brilha

Prototipação rápida

Nada supera vibe coding para MVP e provas de conceito. Precisa validar uma ideia com um stakeholder amanhã de manhã? Descreva o fluxo, deixe a IA gerar o CRUD, ajuste o essencial. Em horas você tem algo rodando que levaria dias.

Scripts e automação descartável

Scripts de migração, transformação de dados, web scraping básico — tarefas que você faria uma vez e jogaria fora. Vibe coding aqui é mão na roda: descreva “script que lê CSV, transforma coluna X em Y e salva como JSON”, e pronto.

UI boilerplate e componentes repetitivos

Formulários, tabelas, CRUDs, páginas de dashboard — padrões que todo dev já escreveu dezenas de vezes. A IA gera o esqueleto, você customiza. Economia de horas por sprint.

Geração de testes

“Gera teste unitário para esse hook que cobre edge cases de loading e erro” — e a IA produz mocks, describe blocks e assertions. Você revisa e ajusta. Muito mais rápido que escrever do zero.

Onde o Vibe Coding quebra (e quebra feio)

Lógica de negócio crítica

Sistemas financeiros, cálculos de imposto, regras de compliance — aqui o vibe coding é perigoso. A IA não entende o domínio do seu negócio. Ela gera código que parece certo mas tem bugs sutis de lógica que passam despercebidos em code review.

Exemplo real: Um desenvolvedor usou Cursor para gerar uma função de rate limiting. Parecia correta. Só descobriu o bug de off-by-one quando o sistema deixou passar 2x mais requisições que o limite configurado — em produção.

Segurança

Se você não entende profundamente o código que a IA gerou, não deveria colocá-lo em produção. A IA pode:

Usar bibliotecas com vulnerabilidades conhecidas
Expor acidentalmente tokens ou secrets
Ignorar sanitização de input (abrindo caminho para SQL injection, XSS)
Implementar autenticação de forma insegura

Código que ninguém entende

Vibe coding tende a produzir código “cada um por si” — sem consistência de estilo, sem padrões claros. Com o tempo, o código se torna um emaranhado que só a IA entende. E quando a IA erra, ninguém consegue debugar.

Onde usei, e onde parei de usar

Isto é relato do meu próprio trabalho, sem número de produtividade: eu não medi com denominador, e economia de tempo estimada de cabeça é a métrica mais fácil de inflar que existe. O que dá para dizer com honestidade é onde a coisa virou:

Funcionou bem para:

Gerar componentes de UI a partir de um design system já definido
Escrever teste de integração para uma API REST que já tinha contrato
Script de ETL para migrar dado entre sistemas legados

Parou de funcionar quando:

Refatorar conciliação de transação financeira. A IA insistia em solução genérica que não capturava a regra de negócio, e a regra de negócio era o problema
Um sistema de autorização com mais regras do que cabe numa janela de contexto. Ela perdia o começo e gerava regras que se contradiziam
Depurar vazamento de memória em Node. As “soluções” sugeridas pioravam o quadro, com confiança

A linha divisória é clara: vibe coding funciona para código genérico, quebra para código de domínio.

Boas práticas para não acumular dívida técnica

1. Tenha um contrato claro com a IA

Descreva não só o que fazer, mas como fazer. Especifique padrões: “use React Query para data fetching, componentes server-side do Next.js App Router, e validação com Zod”. Quanto mais contexto, melhor o resultado.

2. Sempre revise o diff completo

Não aceite código que você não entende. Revise cada diff como se fosse de um colega. Se a IA fez algo que você não sabe explicar, peça ajustes ou faça manualmente.

3. Use vibe coding só no que é boilerplate

Separe o código genérico (UI, testes, scripts) do código de domínio (regras de negócio, lógica financeira, segurança). Use IA para o primeiro, escreva o segundo você mesmo.

4. Testes não são opcionais

A IA pode gerar código que passa nos testes que ela mesma escreveu. Sempre escreva testes de borda manualmente. A IA tende a testar o caminho feliz e ignorar edge cases críticos.

5. Mantenha o código legível

Peça para a IA gerar código limpo, com nomes descritivos e comentários onde necessário. Código ofuscado que a IA entende é o tech debt de amanhã.

6. Tenha um humano responsável

No final, alguém precisa assumir a responsabilidade pelo código. Vibe coding não substitui revisão. Se o código quebrou, o erro é do time, não da IA.

Conclusão

Vibe coding é uma ferramenta poderosa — mas é exatamente isso: uma ferramenta. Não substitui conhecimento de domínio, boas práticas de engenharia, ou revisão de código. Use para acelerar o que é genérico, mas mantenha o controle sobre o que é específico do seu negócio.

Uso IA todo dia para escrever código, e a regra que eu mesmo sigo é a da última seção: alguém responde pelo que foi gerado, e esse alguém sou eu. Quando não dá para revisar de verdade o que saiu, o certo não é revisar por cima: é não usar ali.

Douglas Haruo, engenheiro de software há 15 anos, cinco deles em risco e fraude numa fintech de pagamentos. haruo.dev