"Vibe coding", programar descrevendo o que se quer para uma IA sem olhar o código, foi cunhado por Andrej Karpathy em fevereiro de 2025 e virou palavra do ano do Collins em novembro. O ano também trouxe alertas: falhas de segurança, um banco de dados apagado e um estudo com desenvolvedores 19% mais lentos.
"Vibe coding" é o nome dado a uma forma de criar software em que a pessoa descreve em linguagem natural o que quer e deixa a inteligência artificial escrever o código, sem examiná-lo em detalhe. O termo foi cunhado por Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, em post de 2 de fevereiro de 2025, e foi escolhido a palavra do ano de 2025 pelo dicionário Collins, em novembro. Ao longo do ano, a prática se espalhou entre startups e ganhou também uma coleção de alertas sobre segurança e qualidade.
De onde veio o termo?
Segundo a Wikipédia, Karpathy descreveu o vibe coding como um estilo em que se "entrega totalmente às vibrações, abraça os exponenciais e esquece que o código sequer existe". A expressão se popularizou rapidamente:
| Data | Marco |
|---|---|
| 02/02/2025 | Karpathy publica o post que cunha o termo |
| março de 2025 | Merriam-Webster lista a expressão como gíria em alta |
| março de 2025 | Y Combinator relata que 25% das startups da turma de inverno tinham código 95% gerado por IA |
| 06/11/2025 | Collins escolhe "vibe coding" como palavra do ano |
O Collins definiu o termo como uma forma emergente de desenvolvimento de software que transforma linguagem natural em código de computador usando IA, ou "programação por vibrações, não por variáveis", segundo o Gulf News.
Que problemas apareceram em 2025?
O mesmo ano que popularizou o termo registrou episódios que mostraram seus limites, segundo a Wikipédia:
- Dados expostos: em maio, 170 de 1.645 aplicativos web criados com a ferramenta Lovable tinham, segundo relatos, uma falha que permitia acesso a informações pessoais;
- Banco de dados apagado: em julho, o fundador da SaaStr relatou que o agente de IA do Replit apagou um banco de dados de produção, mesmo instruído a não fazer alterações;
- Produtividade abaixo do esperado: um estudo controlado do METR, em julho, mostrou que desenvolvedores experientes de projetos de código aberto levaram 19% mais tempo para concluir tarefas com ferramentas de IA, embora acreditassem ter sido 20% mais rápidos.
Os desenvolvedores profissionais adotaram o vibe coding?
Não de forma ampla. Na pesquisa do Stack Overflow de 2025, divulgada em julho, 72% dos desenvolvedores disseram que não praticavam vibe coding, segundo a InfoWorld. A mesma pesquisa mostrou que 66% se frustravam com soluções de IA "quase certas, mas não exatamente", e 45% consideravam mais demorado depurar código gerado por IA.
Onde o vibe coding faz sentido?
A experiência de 2025 sugere uma divisão de usos. Situações em que a prática tende a funcionar melhor:
- Protótipos rápidos para validar uma ideia com usuários.
- Ferramentas internas simples, sem dados sensíveis.
- Experimentos que serão descartados ou reescritos.
Situações em que ela exige muito mais cuidado:
- Sistemas com dados pessoais, pagamentos ou integrações críticas.
- Produtos que precisarão de manutenção por anos.
- Ambientes de produção com acesso direto a bancos de dados.
O que isso significa hoje?
Em 2026, ferramentas de geração de código fazem parte do dia a dia das equipes, e um protótipo pode ficar pronto em horas. A diferença entre um protótipo e um sistema confiável continua sendo revisão de código, testes, segurança e arquitetura. Ao contratar uma software house, pergunte como a IA é usada no processo e como o código gerado é revisado antes de ir para produção.
Fontes
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Perguntas frequentes
Quem criou o termo vibe coding?
Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI e ex-líder de IA da Tesla, em um post publicado em 2 de fevereiro de 2025.
Vibe coding foi palavra do ano?
Sim. O dicionário Collins escolheu "vibe coding" como palavra do ano de 2025, em anúncio de novembro.
Vibe coding é seguro para sistemas em produção?
Os episódios de 2025, como falhas de acesso a dados em apps gerados por IA e um banco de dados de produção apagado por um agente, mostram que sistemas críticos exigem revisão humana de código, testes e controles de acesso.