O “vibe coding” saiu do jargão de nicho para o centro das discussões sobre produtividade de software. A prática consiste em usar agentes e copilotos de IA para gerar rapidamente grandes blocos de código a partir de prompts pouco estruturados — e depois refinar, revisar, testar e colocar em produção com supervisão humana. Segundo reportagem da TechCrunch, esse fluxo tem mudado a rotina de engenheiros experientes, que relatam passar boa parte do tempo inspecionando, corrigindo e endurecendo o que a IA produz — a ponto de alguns se definirem como “babás de IA”. Mesmo assim, muitos afirmam que o saldo é positivo.
O que é vibe coding — e como ele difere do “pair programming” com IA
No vibe coding, a ênfase está na velocidade de geração e no volume: a IA cria estruturas de apps, endpoints, componentes e integrações com base em descrições de alto nível. Diferentemente do “pair programming” assistido por IA (que sugere linhas e trechos incrementais), o vibe coding delega blocos inteiros e só depois considera o “vibe fixing”: o trabalho de tornar o código sólido, limpo, seguro e alinhado aos requisitos reais do negócio.
Por que seniores viraram “babás de IA”
De acordo com a TechCrunch, líderes e engenheiros com muitos anos de estrada relatam uma nova rotina: revisar arquitetura, caçar dependências alucinadas e garantir que o código gerado não quebre em produção. Em um dos relatos, um desenvolvedor com 15 anos de experiência precisou reiniciar um projeto após confiar cedo demais na saída da IA. Outro fundador descreve uma divisão de tempo aproximada em três fases: entendimento de requisitos, “vibe coding” e “vibe fixing” — com a etapa de conserto ocupando uma fatia relevante do esforço.
Onde a IA tropeça com mais frequência
- Duplicação de lógica e acoplamento desnecessário entre módulos.
- Pacotes e APIs “alucinados” (referências a bibliotecas que não existem ou não atendem ao caso).
- Ausência de elementos essenciais de produção: observabilidade, controle de erros, limites de taxa, migrações e rollback.
- “Sistemas frágeis”: funcionam em demos, mas colapsam sob carga real, dados sujos ou cenários de falha.
O dado que acendeu o alerta
A TechCrunch cita um levantamento da Fastly indicando que 95% de quase 800 desenvolvedores dizem gastar tempo extra corrigindo código gerado por IA. O estudo também aponta que profissionais seniores tendem mais do que juniores a levar esse código para produção — coerente com a ideia de que a experiência reduz os riscos ao saber quando e como “aterrar” a saída da IA com padrões e revisões mais rígidos.
Segurança e conformidade: “rápido” não pode suplantar “correto”
Especialistas ouvidos na reportagem reforçam que modelos costumam priorizar soluções mais curtas ou comuns, nem sempre as melhores para segurança e robustez. Isso cria novos pontos cegos em revisões de código, especialmente quando o time supõe que “a IA sabe o que faz”. Surgem, então, práticas de “safe vibe coding” que têm ganhado espaço:
- Controles de acesso e segmentação de segredos em ambientes de geração, teste e produção.
- Revisão obrigatória por pares para qualquer trecho gerado por IA, com checklist de riscos.
- Varreduras automáticas (SAST/DAST), políticas de dependências e análise de SBOM antes de deploy.
- Logs detalhados do que foi proposto pela IA e do que foi alterado manualmente, para auditoria.
Por que, apesar do retrabalho, ainda “vale a pena”
Para muitos times, o ganho em prototipagem, scaffolding e aceleração de tarefas repetitivas compensa o tempo de babysitting. A IA ajuda a erguer esqueleto de aplicações, gerar boilerplate de integração e criar provas de conceito em horas — algo que antes tomava dias. Em equipes pequenas e para fundadores solo, isso aumenta a cadência de iteração e libera foco para decisões de produto. Alguns entrevistados pela TechCrunch descrevem o custo adicional de revisão como um “imposto de inovação”: uma taxa aceita em troca de velocidade nas primeiras milhas.
Boas práticas para reduzir o “vibe fixing”
- Contexto rico e atualizado: forneça exemplos, contratos (OpenAPI/GraphQL), esquemas de dados, políticas de erros e SLAs.
- Especificações mínimas: descreva requisitos não funcionais (latência, observabilidade, limites) no próprio prompt.
- Gerar, testar, endurecer: peça testes unitários/integração no mesmo ciclo; rode scanners e linters desde o início.
- Arquitetura primeiro: defina limites de contexto, padrões de logs e camadas; evite deixar a IA improvisar arquitetura.
- Pequenos lotes: quebre entregas em PRs curtos; reduza o blast radius de erros e facilite a revisão humana.
- Catálogo de decisões: registre por que uma sugestão da IA foi aceita ou rejeitada; isso retroalimenta prompts e estilo.
Impactos na carreira e na organização
O vibe coding eleva a importância de papéis seniores em arquitetura, engenharia de confiabilidade e segurança. Cresce a demanda por quem sabe ligar pontos entre requisitos, riscos e implementação — não apenas escrever código. Times relatam inclusive títulos informais centrados no “vibe code cleanup”, refletindo a necessidade de uma “última milha” criteriosa antes do deploy. Para gestores, o recado é claro: não se trata de cortar cabeças, mas de realocar talento sênior para garantir qualidade e governança de IA em produção.
O que monitorar a seguir
- Métricas de eficácia: tempo economizado em protótipos versus tempo gasto em correções.
- Qualidade em produção: taxa de incidentes, regressões e vulnerabilidades associadas a código gerado por IA.
- Ferramentas “seguras por padrão”: geração que já inclui observabilidade, limites e políticas de dependências.
- Treinamento e playbooks internos: guias de prompts, padrões de arquitetura e checklists de segurança.
- Regulamentação e auditoria: exigências sobre rastreabilidade de contribuições da IA no ciclo de desenvolvimento.
O saldo da reportagem da TechCrunch é pragmático: vibe coding não elimina trabalho — ele o desloca. Ao aceitar a “taxa de revisão” e incorporar práticas de segurança e engenharia de confiabilidade, organizações conseguem colher os ganhos de velocidade sem sacrificar qualidade. Para quem lidera equipes, o desafio estratégico é institucionalizar esse fluxo: definir onde a IA acelera de fato, onde ela atrapalha e como transformar seniores de “babás” em arquitetos de sistemas sustentáveis.
