Il "vibe coding" è un approccio allo sviluppo di applicazioni che si basa fortemente sull'utilizzo di un Large Language Model (LLM) per la generazione di codice.
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Il vibe coding è un metodo di sviluppo software che integra in modo significativo l'uso di Large Language Model (LLM) per la generazione di codice. Il termine "vibe coding", che significa codifica assistita dall'IA, è stato coniato da Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI, in un post su X di febbraio 2025:
Esiste un nuovo tipo di programmazione che io chiamo "vibe coding", dove ci si abbandona completamente alle sensazioni, si abbracciano gli esponenziali e ci si dimentica persino che il codice esista. È possibile perché gli LLM (ad es., Cursor Composer w Sonnet) stanno diventando troppo validi... Il codice supera la mia normale comprensione, dovrei davvero analizzarlo più a fondo. A volte, gli LLM non riescono a correggere un bug, quindi lo aggiorno, chiedo modifiche casuali finché non scompare... Non è un grosso problema per progetti usa e getta del fine settimana, ma è comunque abbastanza divertente.
Sebbene Karpathy abbia definito questo termine, molti sviluppatori avevano già iniziato a sperimentare un approccio simile assistito dall'IA con il rilascio pubblico di LLM come ChatGPT e Copilot.
L'obiettivo del vibe coding è quello di sviluppare più rapidamente applicazioni funzionanti e nuove funzionalità. Tradizionalmente, la codifica è un'attività molto precisa; il vibe coding, invece, consente agli sviluppatori di fornire indicazioni generali di alto livello a un LLM, che poi produce le istruzioni precise contenute nel codice funzionante.
Come per altri casi d'uso degli LLM, il vibe coding implica la fornitura di prompt a un modello, che produce contenuti (in questo caso, codice) in risposta. Gli LLM sono modelli di IA generativa: essendo stati addestrati su grandi quantità di esempi, possono riconoscere, interpretare e generare linguaggio. Gli LLM sono in grado di farlo sia con il linguaggio umano di tutti i giorni sia con i linguaggi di programmazione. Questa funzionalità consente a un LLM di generare codice funzionante, spesso in pochi secondi.
Lo sviluppatore di vibe-coding deve fornire all'LLM i prompt corretti affinché l'LLM crei il giusto tipo di funzionalità o applicazione. In generale, questi prompt non devono essere particolarmente precisi, anche se potrebbero essere necessari diversi tentativi prima che l'LLM produca codice che funzioni nel modo desiderato dallo sviluppatore.
Il test e il debug avvengono dopo che l'LLM ha generato il codice. Ciò implica l'identificazione di bug e problemi di sicurezza. All'LLM può quindi essere richiesto di risolvere quei bug oppure, come descritto da Karpathy, ad "aggirarli o chiedere modifiche casuali finché il problema non scompare" (un approccio che può funzionare o meno, a seconda del bug).
Sono disponibili diversi LLM ampiamente utilizzati per consentire agli sviluppatori di sperimentare con il vibe coding. Copilot, Cursor, Codeium, Qodo, CodeWhisperer e Replit sono tutti strumenti popolari per lo sviluppo di software assistito da LLM.
Leggi il nostro articolo su come iniziare a utilizzare il vibe coding per dare vita al tuo primo progetto.
I vantaggi del vibe coding includono:
Alcuni degli svantaggi possono includere:
Vulnerabilità: qualsiasi applicazione può contenere vulnerabilità o rischi per la sicurezza. Poiché il vibe coding può rendere la compilazione e la creazione di nuove funzionalità molto più veloci, il pericolo è che un numero maggiore di problemi di sicurezza possa sfuggire e raggiungere la fase di produzione. Quindi, risolvere questi problemi di sicurezza può essere più difficile se i team di sviluppo non hanno familiarità con il codice problematico.
Perdita di dati: l'utilizzo di LLM in un contesto aziendale introduce il rischio che l'input contenga proprietà intellettuale che potrebbe essere condivisa in contesti esterni. Per proteggere i dati interni, gli sviluppatori devono essere consapevoli di come un LLM segmenta i propri dati nel backend.
Scopri di più sul funzionamento di un LLM e su come metterlo in sicurezza.
La codifica vibe è un metodo di sviluppo software in cui un Large Language Model (LLM) viene ampiamente utilizzato per creare codice. Il termine è stato coniato dal co-fondatore di OpenAI Andrej Karpathy nel febbraio 2025.
Gli LLM sono modelli di IA generativa (GenAI) addestrati su grandi quantità di dati, che consentono loro di comprendere e generare sia linguaggi umani che di programmazione. Questo permette loro di generare codice funzionale, spesso in pochi secondi.
La codifica vibe offre diversi vantaggi, tra cui: la prototipazione rapida di nuovi prodotti o funzionalità; l'automazione del codice boilerplate e di basso livello; e tempi di sviluppo e lancio complessivi più rapidi.
Uno svantaggio della codifica vibe è che gli sviluppatori potrebbero perdere familiarità con le loro basi di codice, il che può complicare la risoluzione di bug e vulnerabilità. Inoltre, il vibe coding può causare problemi di conformità se il trattamento dei dati personali all'interno delle applicazioni non è attentamente monitorato.
La codifica vibe può aumentare i timori di sicurezza perché la rapidità dello sviluppo potrebbe permettere a più vulnerabilità di arrivare in produzione. Questi problemi possono essere difficili da risolvere se il team di sviluppo non ha familiarità con il codice generato automaticamente. Esiste anche il rischio di perdita di dati, poiché la proprietà intellettuale sensibile potrebbe essere esposta se gli input all'LLM non vengono gestiti correttamente.
Il termine "codifica vibe" è stato introdotto da Andrej Karpathy, co-fondatore di OpenAI, in un post su X nel febbraio 2025.
Dopo che un LLM ha generato il codice, uno sviluppatore è responsabile del collaudo e del debug. Lo sviluppatore identifica e risolve bug e falle di sicurezza. È possibile inviare un prompt all'LLM per contribuire a risolvere questi problemi, oppure lo sviluppatore potrebbe trovare soluzioni alternative o richiedere modifiche casuali finché il problema non viene risolto.
La programmazione tradizionale richiede un lavoro molto preciso da parte degli sviluppatori. Al contrario, la codifica vibe permette agli sviluppatori di impartire istruzioni generali e di alto livello a un LLM. L'LLM quindi traduce questi nel codice preciso necessario per l'applicazione o la funzionalità.
In un contesto aziendale, l'utilizzo di un LLM comporta il rischio che la proprietà intellettuale inclusa nell'input possa essere divulgata esternamente. Gli sviluppatori devono comprendere come l'LLM elabora e segmenta i dati nel suo backend per proteggere le informazioni sensibili interne.