Cos’è il Vibe Coding? Il modo assistito dall’IA per creare software
Il vibe coding è lo sviluppo software in cui descrivi quello che vuoi in italiano semplice e un large language model scrive il codice al posto tuo — l’hardware progettato per il vibe coding, come il Codex Micro macropad, trasforma quel botta e risposta in singole pressioni di un tasto.
Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy nel febbraio 2025, e si è diffuso così rapidamente che il Collins English Dictionary ha nominato vibe coding Parola dell’Anno 2025 appena nove mesi dopo.
Cosa significa davvero Vibe Coding
Dalla scrittura di righe alla descrizione dell’intento
Il vibe coding è lo sviluppo software in cui descrivi quello che vuoi in un linguaggio semplice e un large language model produce il codice. Invece di scrivere ogni riga da solo, guidi il processo: prompt, revisione, nuovo prompt. Karpathy l’ha detto senza mezzi termini — ha dichiarato che l’obiettivo era “abbandonarsi completamente alle vibrazioni… e dimenticare che il codice esiste”. Questa impostazione è ciò che distingue il vibe coding dal normale sviluppo software assistito dall’IA, in cui un essere umano continua ad essere l’autore della maggior parte della logica e il modello si limita a colmare le lacune.
Il prompt in linguaggio naturale è l’intera interfaccia. Non si memorizzano sintassi né si consulta la documentazione — si esprime un intento e un large language model traduce quell’intento in codice funzionante, adattandolo quando lo si mette in discussione.
Vibe coding puro vs. responsabile
Il vibe coding “puro”, nel senso originale di Karpathy, significa accettare l’output dell’IA senza una revisione attenta — non si legge il diff, si esegue e si vede se funziona. Lo sviluppo AI-assistito “responsabile” mantiene lo stesso flusso di lavoro conversazionale ma aggiunge un controllo umano: si revisionano, si testano e si comprende ciò che viene pubblicato prima che vada in produzione.
Questa distinzione è più importante di quanto sembri. Realizzare un prototipo nel weekend e mettere in produzione un sistema che gestisce dati degli utenti non hanno lo stesso profilo di rischio, anche se entrambi partono dallo stesso prompt in linguaggio naturale.
Le due modalità tendono a differenziarsi lungo le stesse poche linee:
- Vibe coding puro: prompt, accetta, vai avanti — nessuna revisione del diff.
- Sviluppo AI-assistito responsabile: prompt, leggi il diff, testa, poi accetta.
- Il puro si adatta ai prototipi usa-e-getta e agli strumenti personali.
- Il responsabile è il riferimento minimo per qualsiasi cosa con utenti reali o dati reali.
Da dove viene il termine
Andrej Karpathy, febbraio 2025
Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy — cofondatore di OpenAI ed ex direttore dell’IA di Tesla — in un post su X del febbraio 2025. Si basava direttamente su qualcosa che aveva detto nel 2023: che “il linguaggio di programmazione più caldo del momento è l’inglese”. Il vibe coding era la naturale estensione di quell’idea, una volta che i large language model erano diventati abbastanza capaci da agire direttamente sulle istruzioni in inglese, anziché limitarsi al completamento automatico all’interno del codice esistente.
Karpathy ha trascorso gran parte della sua carriera all’intersezione tra ricerca e ingegneria applicata, il che spiega in parte perché l’espressione ha avuto successo — proveniva da qualcuno che stava costruendo i modelli di OpenAI che rendevano possibile quel flusso di lavoro, non da un team marketing che cercava di dare un nome a una tendenza dopo il fatto.
C’è un nuovo tipo di programmazione che chiamo “vibe coding”, in cui ti abbandoni completamente alle vibrazioni, abbracci gli esponenziali e dimentichi che il codice esiste… “Accept All” sempre, non leggo più i diff.Andrej Karpathy
Dal tweet alla parola dell’anno
Il Merriam-Webster ha registrato “vibe coding” come termine da tenere d’occhio nel marzo 2025, poche settimane dopo il post di Karpathy. Il Collins English Dictionary è andato oltre e lo ha nominato Parola dell’Anno il 6 novembre 2025 — una corsa di nove mesi da un singolo post sui social al riconoscimento lessicografico, insolita anche per il vocabolario tecnologico.
Come funziona il Vibe Coding
La meccanica è un ciclo, non una richiesta unica. Descrivi la funzionalità, il modello la scrive, controlli il risultato e descrivi cosa deve cambiare. Si ripete finché non è fatta.
- Descrivi la funzionalità in linguaggio semplice — cosa deve fare, non come.
- Il modello genera il codice sulla base di quella descrizione.
- Esegui o testalo per verificare se il comportamento corrisponde a ciò che hai chiesto.
- Descrivi cosa modificare se non corrisponde — un bug, un caso mancante, un ritocco stilistico.
- Ripeti finché l’output non è accettabile, poi passa alla funzionalità successiva.
Gli agenti di codice moderni estendono quel ciclo ben oltre la generazione di codice. Possono creare nuovi file, eseguire comandi da terminale, installare dipendenze e, in alcune configurazioni, distribuire il risultato — tutto ancora guidato dallo stesso ciclo di prompt in linguaggio naturale.
Il ciclo prompt-genera-testa-raffina
Questo ciclo è ciò che le persone intendono quando dicono che il vibe coding “si sente” diverso dalla programmazione tradizionale. Non si traccia uno stack di chiamate per trovare un bug; si descrivono i sintomi e si lascia che il modello proponga una correzione, per poi valutare se quella correzione risolve davvero il problema.
Alcune sessioni rimangono puramente conversazionali — testo in entrata, codice in uscita. Altre coinvolgono agenti AI che mantengono uno stato attraverso molti passaggi, ricordando le decisioni precedenti nella stessa sessione in modo da non dover ripetere il contesto ogni volta che si effettua un nuovo prompt.
Guidare agenti, non solo l’autocompletamento
È qui che gli strumenti dedicati iniziano a fare la differenza. Agenti di codice come OpenAI Codex trasformano un singolo prompt in modifiche su più file e aprono persino pull request in autonomia, invece di suggerire una riga alla volta. Un controller hardware come un macropad programmabile completa quel cambiamento — invece di prendere il mouse per cliccare accetta, rifiuta o riesegui, si attivano quelle azioni con un tasto dedicato e si rimane nel flusso della conversazione con l’agente.
Vibe Coding vs. Programmazione Tradizionale
Cosa cambia, cosa resta
Nella programmazione tradizionale, scrivi e fai il debug di ogni riga da solo, usando la tua comprensione della sintassi e della logica per individuare gli errori. Nel vibe coding, si specifica l’intento e si seleziona l’output del modello — la scrittura passa da te all’LLM, ma il giudizio su se il risultato è corretto deve comunque provenire da qualche parte.
Il compromesso è velocità contro controllo diretto. Si procede più velocemente perché non si digita ogni carattere, ma si ha anche meno certezza diretta su cosa fa effettivamente un blocco di codice generato, finché non lo si legge.
| Aspetto | Programmazione tradizionale | Vibe coding |
|---|---|---|
| Chi scrive il codice | Lo sviluppatore, riga per riga | L’LLM, da un prompt in linguaggio naturale |
| Competenza principale | Sintassi, debug, algoritmi | Descrivere l’intento, valutare l’output |
| Velocità | Più lenta per il boilerplate | Più veloce per prototipi e funzionalità di routine |
| Carico di revisione | Continuo, integrato nella scrittura | Concentrato dopo la generazione |
| Caso d’uso migliore | Sistemi in produzione, logica complessa | Prototipi, strumenti piccoli, funzionalità non critiche |
Gli strumenti dietro al Vibe Coding
Dal completamento automatico agli agenti completi
Gli strumenti per il vibe coding si dividono in quattro categorie, e la differenza tra loro riguarda quanto del ciclo gestiscono in autonomia.
Gli assistenti al completamento suggeriscono codice mentre si digita ma lasciano la struttura complessiva a te — GitHub Copilot è l’esempio più noto di questa categoria. Gli IDE nativi per l’IA come Cursor e Windsurf integrano il ciclo conversazionale nell’editor stesso, così il prompting e la revisione avvengono nella stessa finestra del codice. I costruttori di app come Replit, Lovable e bolt.new vanno ancora oltre, generando e ospitando intere applicazioni da un prompt con poca configurazione manuale. Gli strumenti agentici come OpenAI Codex si occupano di un intero compito — leggono un repository, apportano modifiche su più file e propongono una pull request completa anziché un singolo suggerimento.
In sintesi, le quattro categorie si suddividono così:
- Assistenti al completamento — suggerimenti inline all’interno di un file esistente.
- IDE nativi per l’IA — prompt, revisione e modifica in un’unica finestra.
- Costruttori di app — un’intera app strutturata e ospitata da un singolo prompt.
- Strumenti agentici — attività su più file e pull request con supervisione minima.
| Categoria | Esempi | Cosa gestisce |
|---|---|---|
| Assistenti al completamento | GitHub Copilot | Suggerimenti a livello di riga e funzione |
| IDE nativi per l’IA | Cursor, Windsurf | Ciclo prompt-genera-testa nell’editor |
| Costruttori di app | Replit, Lovable, bolt.new | Struttura completa dell’app e hosting |
| Strumenti agentici | OpenAI Codex, Claude Code | Attività su più file, pull request, deploy |
Software e hardware si abbinano sempre più in questo contesto: uno strumento agentico gestisce il codice, e una superficie di controllo fisica gestisce le azioni di accetta, rifiuta ed esegui che prima significavano raggiungere il trackpad ogni pochi secondi.
Vantaggi e Rischi
Perché piace così tanto
I non esperti possono pubblicare software funzionante senza una formazione formale, e gli sviluppatori esperti usano lo stesso flusso di lavoro per prototipare molto più velocemente di quanto potrebbero fare a mano. La portata dell’adozione lo conferma: nel batch Winter 2025 di Y Combinator, un quarto delle startup ha dichiarato che il 95% della propria codebase era generata dall’IA.
Quella velocità emerge in alcuni modi ricorrenti:
- I non programmatori possono costruire prototipi funzionanti senza imparare prima un linguaggio.
- Gli sviluppatori esperti saltano il boilerplate e arrivano più velocemente alla logica interessante.
- I cicli di iterazione si riducono da ore di debug manuale a minuti di nuovo prompting.
- I piccoli team possono coprire più territorio senza assumere specialisti per ogni stack.
Dove morde
I critici indicano responsabilità, manutenibilità e sicurezza come i punti di fallimento ricorrenti. Un audit ha rilevato che 170 delle 1.645 app costruite con Lovable esponevano i dati degli utenti a causa di controlli di accesso mal configurati — una conseguenza diretta della pubblicazione di codice generato senza una revisione della sicurezza. I guadagni di produttività non sono garantiti neanche: uno studio controllato randomizzato condotto da METR ha rilevato che gli sviluppatori esperti erano in realtà il 19% più lenti in alcuni compiti quando usavano l’assistenza IA, probabilmente perché revisionare e correggere il codice generato richiedeva più tempo che scriverlo da zero.
I rischi ricorrenti da tenere d’occhio prima di pubblicare qualcosa costruito in questo modo:
- Vulnerabilità di sicurezza da codice che non è mai stato revisionato riga per riga.
- Debito tecnico che si accumula perché nessuno comprende a fondo la logica generata.
- Lacune di responsabilità quando qualcosa si rompe e nessuno riesce a spiegare perché è stato scritto in quel modo.
- Eccessiva fiducia in output che sembrano corretti ma non sono stati testati contro i casi limite.