Indice
- Cos’è il vibe coding
- Perché si chiama così: la storia del termine
- Come funziona in pratica
- I diversi livelli di vibe coding
- Gli strumenti che si usano per fare vibe coding
- Perché se ne parla così tanto
- Il problema che nessuno può ignorare: la sicurezza
- Vibe coding sì o no: come usarlo con criterio
- Domande frequenti sul Vibe Coding
Digiti una frase in italiano, o in inglese, come se stessi scrivendo un messaggio a un amico. Qualche secondo dopo, sullo schermo compare un’app che funziona.
Un form, un database, un sito con login. Nessuna riga di codice scritta a mano, nessun corso di programmazione, nessuna laurea in informatica. Solo una conversazione con un’intelligenza artificiale che ha fatto tutto il lavoro sporco al posto tuo.
Questo è il vibe coding, e nel 2026 non è più una curiosità da smanettoni ma un metodo di lavoro che ha già cambiato il modo in cui nascono startup, prototipi e persino software che finisce davanti a milioni di utenti.
Con tutti i vantaggi, ma anche con tutti i problemi, che una scorciatoia così radicale porta inevitabilmente con sé.
Cos’è il vibe coding
Il vibe coding è una tecnica di sviluppo software in cui il ruolo principale non è più scrivere codice riga per riga, ma guidare un assistente basato su intelligenza artificiale attraverso un dialogo continuo, lasciando che sia lui a generare, correggere e mettere insieme il codice vero e proprio.
Il termine descrive un cambio di paradigma preciso. Chi programma nel modo tradizionale pensa in sintassi: variabili, funzioni, cicli, parentesi al posto giusto.
Chi fa vibe coding pensa in intenzioni: descrive cosa vuole ottenere, guarda il risultato, e corregge la rotta con altre frasi in linguaggio naturale, esattamente come farebbe con un collaboratore umano a cui delega un compito.
Non è la stessa cosa del “semplice” completamento automatico di codice che conosciamo da anni con strumenti come GitHub Copilot.
Lì l’IA suggerisce la riga successiva mentre uno sviluppatore scrive. Nel vibe coding l’IA scrive intere funzioni, interi file, a volte intere applicazioni, partendo da un prompt, mentre la persona osserva, testa e chiede modifiche.
Perché si chiama così: la storia del termine
Il nome ha una data di nascita precisa: 2 febbraio 2025. Quel giorno Andrej Karpathy, cofondatore di OpenAI ed ex direttore dell’intelligenza artificiale di Tesla, pubblica un post su X che in poche ore diventa virale.
Karpathy descrive un modo nuovo di programmare in cui ci si abbandona completamente alle “vibrazioni” del momento, si accettano le modifiche di codice proposte dall’IA senza leggerle riga per riga, si parla con l’assistente anche a voce, e si copia e incolla il messaggio di errore finché il problema non si risolve da solo.
La frase che ha fatto il giro del mondo è rimasta scolpita nella memoria collettiva del settore: si tratta di abbandonarsi completamente alle vibrazioni, abbracciare l’esponenziale, e dimenticarsi che il codice esista.
Un’affermazione volutamente estrema, pensata per descrivere un approccio informale e quasi ludico alla programmazione, riservato secondo lo stesso Karpathy a progetti a basso rischio, weekend hackathon e prototipi, non a software critico destinato alla produzione.
Il paradosso è che Karpathy stesso è uno dei programmatori più esperti al mondo. Non ha certo bisogno dell’IA per scrivere codice.
La sua scelta era motivata dalla velocità: un modello linguistico può generare codice funzionante molto più rapidamente di qualsiasi essere umano, e per esplorare idee nuove senza perdere tempo su sintassi e dettagli, “lasciare fare” diventa un vantaggio competitivo.
Il problema è nato quando il resto del mondo ha preso quella definizione, pensata per un contesto specifico, e l’ha estesa a qualsiasi utilizzo dell’IA in fase di sviluppo, incluso quello di chi non sa programmare affatto e costruisce software che finisce davanti a utenti reali.
Nel giro di poche settimane il termine è arrivato su New York Times, Ars Technica e The Guardian, uscendo dal recinto tecnico e diventando un argomento di conversazione mainstream.
Come funziona in pratica
Il flusso di lavoro del vibe coding segue quasi sempre lo stesso schema, che si può riassumere in quattro passaggi.
Descrizione dell’obiettivo. Si scrive, in linguaggio naturale, cosa si vuole costruire: “voglio un’app che permetta agli utenti di registrarsi, caricare una foto e votare quella degli altri”. Più il prompt è dettagliato, migliore sarà il punto di partenza.
Generazione del codice. L’assistente IA (che può essere integrato in un editor, in un terminale o in una piattaforma web) produce il codice necessario: struttura del progetto, logica applicativa, interfaccia, a volte anche database e sistema di autenticazione.
Test e osservazione del risultato. Si esegue l’app e si osserva cosa succede realmente. È qui che il vibe coding si differenzia più nettamente dalla programmazione classica: il giudizio si forma guardando il comportamento del software, non leggendo il codice che lo produce.
Correzione tramite nuovo dialogo. Se qualcosa non funziona, non si va a caccia del bug riga per riga. Si copia il messaggio di errore, si descrive cosa non va, e si lascia che sia l’IA a proporre una soluzione. Il ciclo si ripete finché il risultato non è quello desiderato.
Questo meccanismo di prompt, osservazione, correzione può ripetersi decine di volte in una singola sessione di lavoro, ed è la ragione per cui applicazioni che in passato richiedevano settimane di sviluppo oggi possono nascere in un pomeriggio.
I diversi livelli di vibe coding
Non tutto il vibe coding è uguale, ed è un errore comune trattarlo come un blocco unico. Nella comunità di sviluppatori si è consolidata una distinzione utile in livelli di coinvolgimento umano.
Al livello più superficiale c’è chi accetta ogni riga di codice proposta senza leggerla, esattamente come descriveva Karpathy nel suo post originale: adatto solo a esperimenti personali, demo, progetti che nessuno userà mai sul serio.
Al livello intermedio ci sono sviluppatori con esperienza che usano l’IA per accelerare compiti che sanno già fare da soli, ma che rivedono comunque il codice generato prima di integrarlo, controllando la logica e correggendo gli errori più evidenti.
Al livello più maturo, quello che si sta imponendo nel 2026 nelle aziende serie, l’IA genera il codice ma un processo di revisione strutturata (controlli automatici di sicurezza, test, revisione umana finale) resta obbligatorio prima che qualsiasi cosa arrivi in produzione.
È la differenza tra “vibe coding” nel senso originale del termine e quello che oggi si chiama più correttamente sviluppo assistito dall’IA.
Gli strumenti che si usano per fare vibe coding
L’ecosistema del vibe coding nel 2026 si è organizzato in due grandi famiglie di strumenti, ciascuna pensata per un pubblico diverso.
La prima famiglia è quella dei generatori di app complete, pensati per chi non ha (o non vuole usare) competenze di programmazione. Lovable e Bolt.new trasformano una descrizione testuale in un’applicazione web funzionante nel giro di pochi minuti, gestendo anche l’hosting.
Replit offre un ambiente di sviluppo cloud completo, editor, IA e distribuzione tutto in un’unica scheda del browser, ma lega il progetto alla propria infrastruttura, il che rende più complicato spostarlo altrove in futuro.
La seconda famiglia è quella degli assistenti per sviluppatori, integrati in editor di codice o terminale, pensati per chi programma già e vuole velocizzare il lavoro.
Cursor si è affermato come editor di riferimento per chi lavora su progetti complessi con molti file da coordinare.
Claude Code funziona da terminale ed è particolarmente indicato per modifiche che toccano contemporaneamente più parti di un progetto di grandi dimensioni. GitHub Copilot resta l’opzione più economica per chi vuole semplicemente completamenti di codice più intelligenti dentro il proprio editor abituale.
A metà strada si posiziona v0 di Vercel, pensato per generare rapidamente interfacce in React, e Windsurf (dal giugno 2026 confluito in Devin Desktop dopo l’acquisizione da parte di Cognition), rivolto a chi lavora su codebase di grandi dimensioni.
La scelta tra le due famiglie dipende essenzialmente da un fattore: se non si sa programmare, gli strumenti come Lovable e Bolt.new restano gli unici realisticamente accessibili. Se invece si programma già, Cursor e Claude Code offrono molto più controllo, ma richiedono di saper leggere e valutare il codice che producono.
Perché se ne parla così tanto
Ci sono almeno tre ragioni concrete dietro l’esplosione di interesse verso il vibe coding, e nessuna delle tre è pura moda.
La prima è l’abbattimento della barriera d’ingresso. Per la prima volta nella storia dell’informatica, un’idea può trasformarsi in un prodotto funzionante senza che chi la ha avuta debba prima passare anni a imparare un linguaggio di programmazione.
Questo ha aperto le porte dello sviluppo software a designer, imprenditori, content creator, chiunque abbia un problema da risolvere ma non il tempo (o la volontà) di studiare Python o JavaScript da zero.
La seconda è la velocità con cui si muove il mercato. Alcune delle startup più discusse dell’ultimo anno hanno costruito il loro prodotto quasi interamente con codice generato dall’intelligenza artificiale, e i numeri di crescita di piattaforme come Lovable e Cursor hanno attirato investimenti enormi in tempi record. Quando un intero settore cambia velocità di questa portata, la notizia si diffonde da sola.
La terza ragione, meno raccontata ma altrettanto importante, è il dibattito acceso che il vibe coding ha scatenato tra chi lo considera il futuro del software e chi lo considera un rischio sottovalutato.
Da un lato ci sono voci autorevoli, la stessa Karpathy incluso, che ne sottolineano il potenziale per prototipazione rapida e progetti personali.
Dall’altro ci sono ricercatori ed esperti di sicurezza, tra cui Andrew Ng, che invitano alla cautela quando l’entusiasmo per la velocità fa dimenticare la qualità del risultato finale.
Il problema che nessuno può ignorare: la sicurezza
Qui arriviamo al punto dolente, quello che ogni guida seria sul vibe coding deve affrontare senza girarci intorno.
Diversi studi indipendenti pubblicati nel 2025 e nel 2026 concordano su un dato allarmante: tra il 38% e il 62% del codice generato dall’intelligenza artificiale contiene falle di sicurezza, che vanno da vulnerabilità di iniezione a credenziali scritte direttamente nel codice invece che gestite in modo sicuro.
Un report di GitGuardian del marzo 2026 ha rilevato che i commit assistiti da Claude Code hanno esposto segreti (password, chiavi d’accesso) più del doppio delle volte rispetto ai commit scritti interamente da esseri umani, mentre l’esposizione complessiva di credenziali su GitHub è aumentata del 34% su base annua nel solo 2025.
I casi reali non sono mancati. Nel 2025 l’app Tea, costruita in larga parte con codice generato dall’IA e senza revisione di sicurezza, ha esposto i messaggi privati dei propri utenti a causa di un controllo degli accessi implementato in modo scorretto.
Nel febbraio 2026 la piattaforma Moltbook, un social network per agenti IA il cui fondatore ha dichiarato pubblicamente di non aver scritto nemmeno una riga di codice, ha subito una violazione dovuta a un database configurato con accesso di lettura e scrittura pubblico: nessuno aveva deciso consapevolmente quella configurazione, semplicemente l’IA l’aveva impostata così e nessuno l’aveva controllata.
Il problema di fondo, secondo gli esperti di sicurezza, non è tecnico ma organizzativo: il vibe coding ottimizza per le funzionalità, non per i permessi.
Le decisioni su chi può accedere a cosa vengono prese implicitamente dall’IA durante la generazione del codice, e quelle decisioni implicite sono spesso sbagliate.
Quando il problema viene scoperto mesi dopo, non c’è nessuno da interrogare sul perché di quella scelta architetturale, perché nessun essere umano l’ha davvero presa.
Vibe coding sì o no: come usarlo con criterio
La sintesi più onesta possibile è questa: il vibe coding è uno strumento formidabile per un uso, e un rischio serio per un altro.
Per prototipi, esperimenti personali, dimostrazioni da mostrare a un potenziale cliente o investitore, siti vetrina senza dati sensibili, il vibe coding è probabilmente il metodo più rapido ed efficiente disponibile oggi. Non ha senso negarlo solo perché “non è programmazione vera”.
Per qualsiasi software che gestisce dati personali, pagamenti, credenziali di accesso o informazioni riservate, il codice generato dall’IA deve passare attraverso una revisione umana strutturata prima di andare in produzione: controlli automatici di sicurezza, gestione corretta delle credenziali tramite variabili d’ambiente e non scritte a mano nel codice, test delle logiche di autorizzazione.
Le aziende che stanno adottando il vibe coding con serietà nel 2026 non hanno eliminato la revisione del codice, l’hanno semplicemente spostata più a valle del processo, integrandola come passaggio obbligatorio prima della pubblicazione.
Domande frequenti sul Vibe Coding
Il vibe coding sostituirà i programmatori? No, almeno non nel senso in cui viene raccontato nei titoli più allarmisti. Cambia il tipo di competenza richiesta, spostando il valore dalla scrittura di sintassi verso la capacità di progettare architetture solide, scrivere prompt efficaci e riconoscere codice pericoloso. Chi sa programmare resta in vantaggio, perché può controllare davvero quello che l’IA produce.
Serve saper programmare per fare vibe coding? Con strumenti come Lovable, Bolt.new e Replit, no: sono pensati apposta per chi non ha competenze tecniche. Con strumenti come Cursor e Claude Code, invece, l’esperienza di programmazione fa una differenza enorme nella qualità del risultato finale.
Il codice generato con il vibe coding è sicuro? Non per definizione. Diversi studi indicano che una quota molto ampia di codice generato dall’IA senza controllo umano contiene vulnerabilità di sicurezza. Va sempre sottoposto a revisione prima di essere usato per qualcosa che gestisce dati reali.
Qual è la differenza tra vibe coding e GitHub Copilot? Copilot suggerisce righe di codice mentre uno sviluppatore scrive attivamente. Nel vibe coding l’IA genera intere funzioni o applicazioni a partire da una descrizione in linguaggio naturale, con un ruolo umano molto più orientato alla supervisione che alla scrittura diretta.
Chi ha inventato il termine vibe coding? Andrej Karpathy, cofondatore di OpenAI ed ex direttore dell’intelligenza artificiale di Tesla, in un post pubblicato su X il 2 febbraio 2025.
Quali sono i migliori strumenti per iniziare con il vibe coding? Per chi non programma, Lovable e Bolt.new sono i punti di partenza più semplici. Per chi ha già competenze tecniche e vuole velocizzare il lavoro, Cursor e Claude Code offrono più controllo e si integrano meglio con progetti complessi.
