Vibe Coding: cos’è, come funziona e quali sono i migliori strumenti AI per programmare

Immagina di poter scrivere software senza dover digitare una sola riga di codice. Ti basta descrivere un problema in linguaggio naturale e un’intelligenza artificiale genera il codice per te. Questo è il concetto alla base del Vibe Coding, un nuovo approccio alla programmazione reso possibile dai modelli AI avanzati, come ChatGPT, Codex e GitHub Copilot.

Il termine è stato introdotto nel 2025 da Andrej Karpathy, ex direttore AI di Tesla, e in pochi mesi ha guadagnato popolarità, tanto da entrare nel dizionario Merriam-Webster come termine di tendenza.

Il motivo? Il Vibe Coding promette di rendere accessibile la programmazione a chiunque, anche a chi non ha mai scritto una riga di codice. Basta fornire un prompt ben formulato, e l’AI si occupa di tutto: dalla scrittura del codice alla gestione della logica del programma.

L’idea è rivoluzionaria, ma è davvero così semplice? Se da un lato il Vibe Coding può accelerare lo sviluppo software e abbassare le barriere d’ingresso, dall’altro porta con sé una serie di rischi che non possono essere ignorati.

Il codice generato dall’AI non è sempre corretto, può contenere bug, vulnerabilità di sicurezza e inefficienze, e senza una supervisione umana esperta può trasformarsi in un problema più che in un aiuto, soprattutto in contesti nei quali la sicurezza e l’affidabilità sono cruciali.

In questo articolo esploreremo il Vibe Coding in dettaglio: cos’è, come funziona, quali strumenti lo rendono possibile e soprattutto perché può essere tanto potente quanto pericoloso.

Cos’è il Vibe Coding?

Il Vibe Coding è un nuovo paradigma di programmazione basato sull’uso di modelli di intelligenza artificiale per generare codice a partire da semplici descrizioni testuali.

Grazie all’intelligenza artificiale, in linea teorica, un qualsiasi utente – anche senza esperienza in ambito di software development – può creare un programma. Come? Può semplicemente descrivere un problema o una funzionalità in linguaggio naturale all’AI e quest’ultima, dopo aver interpretato il prompt, produce il codice in pochi secondi.

In questo modo un semplice programma potrebbe essere scritto da chiunque, anche senza competenze, seguendo l’istinto. Questo è il Vibe Coding.

La parola “vibe”, in inglese, significa appunto atmosfera, sensazione, stato d’animo e viene spesso usata per indicare un flusso naturale o intuitivo di eventi.

Il coding diventa così una questione di “vibrazioni”… Non è più necessario sapere esattamente come scrivere il codice, basta sapere cosa si vuole ottenere…. e seguire l’istinto!

Scrivere codice senza nessuna competenza?

L’idea alla base del Vibe Coding è quella di rendere la programmazione più intuitiva e accessibile, permettendo di creare software senza dover necessariamente conoscere a fondo la sintassi di un linguaggio o i dettagli tecnici della sua implementazione.

Tuttavia, è fondamentale ricordare che i modelli di intelligenza artificiale non garantiscono sempre soluzioni ottimali o prive di errori. Il codice generato può risultare inefficiente, contenere bug o trascurare aspetti fondamentali legati alla sicurezza.

Questo nuovo approccio “vibrazionale” ha il potenziale per trasformare il mondo della programmazione, ma solleva anche interrogativi cruciali: l’AI può davvero sostituire un programmatore? È sicuro affidarsi completamente all’AI senza comprendere il codice che genera? Quali sono i limiti di questo modello?

Pensare che il ruolo dello sviluppatore sia destinato a scomparire è un’ipotesi poco realistica. Più che un’eliminazione, si prospetta un’evoluzione della figura del developer: invece di scrivere ogni riga di codice, il programmatore assumerà sempre più un ruolo di guida, supervisione e ottimizzazione del lavoro svolto dall’AI, garantendo che il codice prodotto sia affidabile, sicuro e performante.

Come funziona il Vibe Coding?

E’ giusto ricordare che scrivere codice con l’ausilio di una AI è una pratica ormai comune e consolidata per moltissimi programmatori, ma il Vibe Coding è una cosa diversa.

Per capire in cosa differisca è opportuno descrivere le 3 fasi in cui dovrebbe articolarsi il processo di programmazione con l’ausilio della AI:

Scrittura del Prompt: descrivere il problema

Il primo passo è la creazione di un prompt efficace. Un prompt, nell’ambito dei modelli di AI, è semplicemente una richiesta scritta in linguaggio naturale che descrive ciò che si vuole ottenere. Ad esempio:

Scrivi una funzione in Python che calcola la media di una lista di numeri.

Più il prompt è chiaro e dettagliato, più il codice generato dall’AI sarà preciso e funzionale. Un buon prompt dovrebbe sempre includere:

• Il linguaggio di programmazione desiderato.
• Il comportamento atteso della funzione o del programma.
• Eventuali vincoli o requisiti specifici legati al caso d’uso che si deve affrontare.

Generazione del Codice da parte dell’AI

Dopo aver ricevuto il prompt, il modello AI (come ChatGPT, Codex o Copilot) elabora la richiesta e restituisce un blocco di codice.

Nel caso dell’esempio precedente, l’AI potrebbe generare qualcosa del genere:

def calcola_media(lista):
    if not lista:
        return None
    return sum(lista) / len(lista) if lista else None

A questo punto, l’utente può decidere di accettare il codice così com’è oppure richiedere modifiche per adattarlo meglio alle proprie esigenze. Se non si hanno competenze di Python, ovviamente, può essere difficile capire cosa fa quel codice, quindi se l’utente non ha nessuna competenza di programmazione implementare modifiche o migliorie può essere certamente più difficile e si tenderà ad accettare semplicemente il codice proposto.

Revisione e Test del Codice

Uno dei punti critici del Vibe Coding è che il codice generato dall’AI non è sempre perfetto. Questa fase è il vero punto debole del concetto di Vibe Coding in senso stretto.

È fondamentale, infatti, che uno sviluppatore effettui una revisione e testi il codice prima di utilizzarlo in produzione! Questo passaggio aiuta a:

• Verificare la correttezza del codice.
• Ottimizzare le prestazioni.
• Correggere eventuali bug o vulnerabilità di sicurezza.

Ad esempio, nel codice generato sopra, un programmatore esperto potrebbe migliorarlo aggiungendo validazioni più robuste. Ad esempio si potrebbe aggiungere un controllo per verificare che tutti gli elementi della lista siano numeri e in caso contrario restituire un avviso.

Nel Vibe Coding “puro” la terza fase di Revisione e Test del codice manca del tutto (o è molto lacunosa) ed è qui che emergono i limiti di questo approccio. Senza adeguate competenze “ogni riga di codice viene presa per buona” col risultato di aprire le porte a problemi gravi o anche gravissimi.

Il (nuovo) ruolo del programmatore nel Vibe Coding

Come abbiamo visto l’avvento del Vibe Coding sta rivoluzionato il modo in cui il codice viene scritto ma, diversamente da quello che si potrebbe pensare, non ha eliminato la necessità di figure esperte nel software development.

Se da un lato l’AI è in grado di generare codice in pochi secondi, dall’altro il ruolo dello sviluppatore non diviene superfluo ma cambia radicalmente: non è più colui che scrive il codice manualmente, ma diventa un supervisore, stratega e ottimizzatore del codice prodotto dalle AI.

Si tratta di un ruolo tutt’altro che secondario.

Vediamo nel dettaglio i nuovi ruoli che il programmatore assume nel contesto del coding mediante l’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Prompt Engineer

Nel Vibe Coding, la qualità del codice generato dipende direttamente dalla qualità del prompt fornito all’AI.

Un prompt engineer è qualcuno in grado di formulare richieste chiare, dettagliate e precise per ottenere codice efficace e ben strutturato. Per fare ciò è necessario avere competenze ed esperienza nell’affrontare problematiche legate al contesto.

Ma cosa fa un Prompt Engineer?

• Scrive prompt dettagliati: invece di una richiesta generica come “Scrivi una funzione in Python per ordinare una lista”, un prompt engineer scriverà qualcosa di più specifico, come: “Scrivi una funzione in Python che ordini una lista di numeri interi in ordine crescente, utilizzando l’algoritmo di quicksort. La funzione deve essere ottimizzata per liste di grandi dimensioni.”
• Sperimenta con diverse formulazioni: se il codice generato non è soddisfacente, può riformulare il prompt per ottenere un output migliore.
• Apprende il funzionamento dell’AI: comprendere i bias e le limitazioni dei modelli AI aiuta a scrivere prompt più efficaci.

Perché è importante? Il prompt engineering è una skill fondamentale nel Vibe Coding: chi sa scrivere prompt migliori ottiene codice migliore, con meno correzioni e debugging successivi.

Revisore e Debugger

L’AI può scrivere codice, ma non comprende il contesto reale del progetto e non garantisce che il codice sia esente da bug. Il programmatore diventa quindi fondamentale come revisore e debugger, il cui compito è controllare e correggere gli errori.

Cosa fa un Revisore/Debugger?

• Analizza il codice generato: verifica che la soluzione proposta dall’AI sia corretta e applicabile.
• Identifica bug ed errori logici: il codice generato può avere problemi logici o sintattici che un AI non sempre rileva.
• Effettua test specifici e verifica il comportamento del codice sperimentando situazioni particolari e possibili anomalie che potrebbero verificarsi durante l’uso del programma.

Perché è importante? Un errore nell’output di un AI può non essere immediatamente evidente, ma può portare a comportamenti imprevedibili nel software e, in determinati contesti, problemi molto seri. Senza una revisione umana, il rischio di introdurre bug in produzione è elevatissimo.

Ottimizzatore (migliora efficenza e sicurezza)

Il codice generato dall’AI è spesso funzionante, ma non necessariamente ottimizzato. Un programmatore esperto sa come migliorarlo in termini di performance, leggibilità e sicurezza.

Cosa fa un Ottimizzatore?

• Migliora l’efficienza: ad esempio, se l’AI genera un algoritmo con complessità O(n²), l’ottimizzatore può sostituirlo con una versione O(n log n).
• Rende il codice più leggibile e manutenibile: il codice AI può essere ridondante o poco chiaro, un programmatore esperto lo organizza in modo più strutturato.
• Garantisce la sicurezza: il codice AI può introdurre vulnerabilità, come SQL injection o gestione errata dell’input. Un programmatore esperto applica best practice per la sicurezza.

Perché è importante? Un software ottimizzato funziona più velocemente, è più facile da mantenere, ottimizza le risorse hardware a disposizione e riduce il rischio di attacchi informatici.

Strumenti e piattaforme AI per il Coding

L’emergere del Vibe Coding è strettamente legato ai progressi nell’intelligenza artificiale applicata alla programmazione. Diversi strumenti oggi permettono di generare codice in modo automatico a partire da semplici descrizioni testuali, ognuno con caratteristiche specifiche che lo rendono più o meno adatto a determinati contesti.

L’adozione di questi strumenti dipende da diversi fattori, tra cui l’ambiente di sviluppo utilizzato, il livello di integrazione con altri strumenti e la necessità di sicurezza e ottimizzazione del codice. Alcuni di questi strumenti sono già molto diffusi e integrati nei flussi di lavoro quotidiani degli sviluppatori, mentre altri stanno emergendo come alternative innovative.

ChatGPT

Uno dei primi strumenti che ha reso popolare il concetto di generazione automatica di codice è ChatGPT, sviluppato da OpenAI. Questo modello di linguaggio è in grado di generare codice per diversi linguaggi di programmazione, spiegare concetti, suggerire miglioramenti e correggere errori.

L’uso di ChatGPT per il Vibe Coding è particolarmente efficace quando si ha bisogno di generare rapidamente una funzione o un frammento di codice, ma richiede comunque un controllo umano per verificare l’accuratezza e la qualità del codice prodotto.

Uno dei limiti principali di questo strumento è che, pur essendo molto avanzato, non ha la capacità di eseguire direttamente il codice generato né di comprendere completamente il contesto in cui viene applicato. Per questo motivo, i programmatori devono sempre testare e ottimizzare le soluzioni proposte e non “fidarsi ciecamente” dei frammenti prodotti da ChatGPT.

GitHub Copilot (basato su Codex)

GitHub Copilot è una delle soluzioni più integrate negli ambienti di sviluppo e utilizza il modello Codex, una versione ottimizzata dei modelli OpenAI pensata specificamente per la programmazione. A differenza di ChatGPT, Copilot funziona come un assistente in tempo reale direttamente nell’editor di codice, suggerendo completamenti automatici mentre lo sviluppatore scrive.

Questa modalità di utilizzo lo rende molto utile per chi lavora su progetti di grandi dimensioni e ha bisogno di velocizzare la scrittura del codice senza dover formulare richieste esplicite.

Un limite di Copilot è che tende a proporre soluzioni basate su pattern comuni, che non sempre sono le più efficienti o sicure.

Amazon Q Developer

Amazon ha recentemente introdotto Amazon Q Developer, un assistente potenziato dall’intelligenza artificiale generativa, che incorpora e amplia le funzionalità precedentemente offerte da Amazon CodeWhisperer. Questo strumento avanzato non solo fornisce suggerimenti in tempo reale per il completamento del codice, ma offre anche assistenza nella scrittura, revisione, debugging e ottimizzazione del codice.

Amazon Q Developer si integra perfettamente con ambienti di sviluppo integrati (IDE) come Visual Studio Code, IntelliJ IDEA e AWS Cloud9, supportando una vasta gamma di linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, JavaScript, TypeScript e C#. Questa integrazione consente agli sviluppatori di ricevere suggerimenti contestuali e personalizzati direttamente nel loro flusso di lavoro, migliorando l’efficienza e riducendo il tempo dedicato a compiti ripetitivi. 

Oltre alle funzionalità di completamento del codice, Amazon Q Developer offre strumenti per la scansione delle vulnerabilità, l’ottimizzazione delle risorse AWS e la modernizzazione delle applicazioni.

Per gli sviluppatori che lavorano su progetti cloud-native, Amazon Q Developer rappresenta un vantaggio significativo, poiché propone soluzioni aderenti alle esigenze di scalabilità e sicurezza del cloud computing. Tuttavia, il suo utilizzo è strettamente legato all’ambiente AWS, rendendolo meno versatile per chi opera su altre piattaforme.

Meta Code Llama

Meta ha recentemente introdotto Code Llama, un modello AI pensato per la generazione e l’ottimizzazione del codice. Rispetto ad altre soluzioni, Code Llama ha il vantaggio di essere open-source e più personalizzabile, il che lo rende particolarmente interessante per chi lavora su progetti di ricerca o vuole integrare l’intelligenza artificiale direttamente nei propri flussi di lavoro.

Tuttavia, essendo un progetto ancora giovane, Code Llama non ha la stessa integrazione e facilità d’uso di strumenti più maturi come Copilot, ma per chi è interessato a sperimentare con soluzioni AI per la programmazione, potrebbe però rappresentare una valida alternativa.

Altri strumenti emergenti

Oltre ai nomi più noti, esistono altri strumenti che stanno guadagnando popolarità nel panorama del Coding. Tra questi, Tabnine si distingue per il suo approccio alla privacy e alla sicurezza, offrendo una soluzione che può funzionare localmente senza inviare dati a server esterni. Replit Assistant, invece, consente di apportare rapidamente aggiornamenti, aggiungere nuove funzionalità o risolvere problemi direttamente all’interno dell’editor di codice. Un altro strumento interessante è Qodo (ex CodiumAI), che utilizza l’intelligenza artificiale per generare test automatici, aiutando a garantire che il codice prodotto sia affidabile e privo di errori fin dalle prime fasi dello sviluppo.

Quale strumento scegliere per il Coding?

La scelta dello strumento dipende dalle esigenze specifiche di chi lo utilizza e dal contesto in cui viene impiegato. La tabella seguente riassume le principali caratteristiche di ciascun sistema.

Strumento	Migliore per…	Vantaggi principali
ChatGPT	Apprendimento, generazione generica di codice	Versatile, spiega sempre il codice prodotto il che lo rende ottimo per chi vuole imparare
GitHub Copilot	Programmazione quotidiana in IDE	Suggerimenti in tempo reale
Amazon CodeWhisperer	Sviluppo su AWS	Ottimizzato per il cloud AWS
Meta Code Llama	Ricerca e sperimentazione	Open-source e personalizzabile
Tabnine	Privacy e sicurezza	Funziona anche offline
Replit Assistant	Coding nell’editor di codice	Ottimizzato per ambienti online
Qodo	Effettuare test e rivedere il codice prodotto	Offre maggiori garanzie sulla qualità e robustezza del codice prodotto

Vantaggi e Limiti del Vibe Coding

L’idea di poter generare codice semplicemente descrivendo un problema in linguaggio naturale è senza dubbio affascinante. Il Vibe Coding promette di semplificare lo sviluppo software, accelerare i processi e rendere la programmazione più accessibile. Tuttavia, questa tecnologia presenta anche delle criticità che non possono essere ignorate.

Esaminiamo i principali vantaggi e limiti del Vibe Coding.

Vantaggi del Vibe Coding

Riduzione delle barriere d’ingresso alla programmazione

Uno degli aspetti più rivoluzionari del Vibe Coding è la sua capacità di rendere la programmazione più accessibile anche a chi non ha una conoscenza approfondita di linguaggi e sintassi.

Un utente che capisce il problema, ma non conosce la sintassi del codice, può comunque ottenere una soluzione “accettabile” scrivendo un semplice prompt. Questo potrebbe democratizzare l’accesso allo sviluppo software, permettendo a più persone di creare applicazioni senza un lungo percorso di apprendimento tecnico.

Focus sulla logica e sulla creatività

Scrivere codice spesso significa preoccuparsi della sintassi e della struttura, ma con il Vibe Coding il focus si sposta sulla logica del problema e sulla creatività del progetto. Questo potrebbe portare a uno sviluppo software più intuitivo, in cui il programmatore si concentra più sul cosa fare piuttosto che sul come farlo (fermo restando quanto detto sopra in ottica di controllo, revisione e ottimizzazione dei risultati prodotti).

Limiti e Criticità del Vibe Coding

Rischi legati alla qualità del codice generato

L’AI genera codice basandosi su un’enorme quantità di dati di addestramento, ma non sempre produce soluzioni ottimali. Il codice potrebbe essere:

• Inefficiente, perché l’AI tende a proporre soluzioni generiche e non sempre le più performanti.
• Difficile da mantenere, se l’AI genera codice poco leggibile o non commentato.
• Soggetto a bug, perché l’AI non è in grado di testare e verificare la correttezza del codice in un contesto specifico.

Un programmatore inesperto potrebbe non accorgersi di questi problemi e utilizzare codice che funziona solo apparentemente, ma che nasconde errori potenzialmente gravi.

Rischi per la sicurezza

Uno dei limiti più critici del Vibe Coding riguarda la sicurezza del codice generato. Gli strumenti di AI non sempre applicano automaticamente le best practice per la sicurezza, il che potrebbe portare a vulnerabilità come:

• SQL Injection, se il codice per l’accesso a un database non è ben protetto.
• Buffer Overflow, se l’AI non gestisce correttamente l’allocazione della memoria.
• Hardcoded Secrets, se l’AI suggerisce di inserire credenziali (chiavi API, password, ecc.) direttamente nel codice.

In un ambiente di produzione, questi problemi possono avere conseguenze gravi, come violazioni di dati e falle di sicurezza sfruttabili da attaccanti.

Mancanza di comprensione del contesto

Le AI generano codice in base a ciò che viene loro richiesto, ma non hanno una comprensione reale del progetto in cui il codice verrà usato.

Ad esempio, se un AI genera una funzione per gestire un’operazione finanziaria, non ha modo di sapere se deve rispettare determinate normative o se esistono specifiche limitazioni di performance. Un programmatore esperto deve quindi sempre verificare che il codice generato si adatti correttamente al contesto d’uso.

Dipendenza dall’AI e perdita di competenze

Se il Vibe Coding diventasse la norma, potremmo assistere a una progressiva perdita delle competenze tradizionali di programmazione. I nuovi sviluppatori potrebbero affidarsi eccessivamente all’AI senza mai imparare realmente i principi fondamentali della scrittura del codice.

A lungo termine, questo potrebbe generare un problema di superficialità nelle competenze tecniche, con sviluppatori meno preparati a gestire problemi complessi che richiedono ragionamento logico e debugging avanzato.

Problemi di licenza e copyright

Gli strumenti di Vibe Coding generano codice basandosi su dataset pre-esistenti, molti dei quali provenienti da repository pubblici come GitHub. Questo solleva alcune domande legali:

• Il codice generato è davvero libero da diritti?
• Potrebbe includere frammenti protetti da licenza?
• È lecito utilizzare codice AI-generated in progetti commerciali senza verificare la fonte?

Queste incertezze sono ancora oggetto di dibattito e rappresentano un rischio per le aziende che vogliono adottare il Vibe Coding in ambito professionale.

Esempio di codice errato o inefficiente creato con il Vibe Coding

Uno dei problemi principali del Vibe Coding è che l’AI non sempre produce codice corretto. Gli LLM (Large Language Models) generano codice sulla base di pattern statistici, ma non “pensano” realmente al problema, il che significa che possono proporre soluzioni errate o inefficienti.

Facciamo un esempio: supponiamoc he un utente chieda ad una AI di scrivere una funzione per verificare se un numero è primo:

Scrivi una funzione in Python per verificare se un numero è primo.

L’AI potrebbe generare qualcosa del genere:

def is_prime(n):
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

A prima vista, il codice sembra corretto, ma presenta dei problemi. Ad esempio non gestisce il caso n <= 1, quindi is_prime(1) restituirebbe True, mentre dovrebbe restituire False (1 non è un numero primo!).

Un programmatore esperto lo noterebbe e correggerebbe il codice così:

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False    
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

(il codice ancora non è perfetto per la verifica dei numeri primi, ma la correzione proposta rende l’idea di quanto una revisione “esperta” del codice possa essere utile).

Esempio di codice non sicuro generato tramite Vibe Coding

Uno dei rischi più gravi del Vibe Coding è che il codice generato può contenere vulnerabilità di sicurezza. Poiché i modelli AI vengono addestrati su dataset pubblici, non sempre applicano automaticamente le best practice di sicurezza.

Facciamo un esempio e supponiamo che un utente chieda all’AI di scrivere una funzione in Python per autenticare un utente tramite un database SQL.

Scrivi una semplice funzione in Python che verifica le credenziali di un utente memorizzate in un database.

L’AI potrebbe generare qualcosa del genere:

import sqlite3

def authenticate(username, password):
    conn = sqlite3.connect("database.db")
    cursor = conn.cursor()
    query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{username}' AND password = '{password}'"
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchone()
    conn.close()
    return result is not None

Questo codice sembra funzionare, ma è altamente insicuro perché è vulnerabile a SQL Injection.

Un attaccante potrebbe sfruttarlo inserendo nel campo username un valore come:

' OR '1'='1

E la query risultante diventerebbe:

SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1' AND password = ''

Poiché ‘1’=’1′ è sempre vero, l’autenticazione andrebbe a buon fine per qualsiasi utente, consentendo accessi non autorizzati.

Un programmatore esperto saprebbe che la soluzione corretta è usare query parametrizzate, quindi richiederebbe (o effettuerebbe) una modifica al codice per renderlo più sicuro:

def authenticate(username, password):
    conn = sqlite3.connect("database.db")
    cursor = conn.cursor()
    query = "SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?"
    cursor.execute(query, (username, password))
    result = cursor.fetchone()
    conn.close()
    return result is not None

Essere programmatori nell’era del Vibe Coding: l’importanza di mantenere e aggiornare le proprie competenze tecniche

L’adozione del Vibe Coding può semplificare e velocizzare il processo di sviluppo software, ma porta con sé un rischio concreto: la perdita progressiva delle competenze tecniche da parte degli sviluppatori.

Se un programmatore si abitua a dipendere dall’AI per la generazione del codice senza mai scrivere manualmente le soluzioni, la sua capacità di risolvere problemi in modo autonomo si riduce. Il rischio è quello di trasformarsi in un semplice “intermediario” tra il problema e l’AI, senza più possedere una reale comprensione della logica e delle strategie di sviluppo software.

Questo fenomeno non è del tutto nuovo: strumenti come i framework ad alto livello e gli ambienti di sviluppo automatizzati hanno già ridotto nel tempo la necessità di conoscere a fondo i dettagli di basso livello della programmazione. Tuttavia, il Vibe Coding rappresenta un’accelerazione di questa tendenza, perché sposta la creazione del codice dall’essere un processo attivo a un processo passivo, in cui il programmatore si limita a dare istruzioni generiche e a verificare il risultato.

Per evitare di perdere il controllo sulle proprie competenze, è fondamentale adottare un approccio equilibrato: usare l’AI come supporto, ma mantenere un ruolo attivo e critico nello sviluppo del software.

Per evitare di perdere competenze fondamentali, è essenziale:

• Continuare a scrivere codice manualmente, per mantenere la padronanza della sintassi e della logica.
• Approfondire algoritmi, strutture dati e paradigmi di programmazione, per valutare la qualità del codice generato dalla AI.
• Imparare a ottimizzare e refactorizzare il codice, affinché sia efficiente, leggibile e sicuro.

Il vero valore di uno sviluppatore moderno non è saper scrivere codice velocemente, ma saper scrivere codice di qualità, capire perché una soluzione è migliore di un’altra e garantire che il software prodotto sia affidabile, sicuro ed efficiente. Il Vibe Coding può essere un alleato, ma solo se usato con consapevolezza e competenza.

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