vibe coding

Andrej Karpathy ha coniato il termine nel febbraio 2025 per un ciclo ristretto: dare un prompt a un modello e accettarne il risultato con una verifica minima. Ha anche tracciato il confine che gran parte degli autori successivi ha ripreso: il vibe coding abbassa la soglia d'ingresso democratizzando lo sviluppo software, mentre l'agentic engineering mantiene l'asticella della qualità disciplinando il modo in cui gli agenti vengono coordinati. Il suo terreno dichiarato è il lavoro usa e getta: prototipi, MVP, script, apprendimento.

La domanda che ricorre è dove finisca questo terreno. Donn Felker riporta il caso di un CFO bloccato dopo due mesi dentro un'unica sessione di Claude Cowork, senza alcuna idea di dove si trovasse il suo codice, e quello di un fotografo la cui applicazione Base44 archiviava i contenuti multimediali su Google Drive a un costo di trasferimento insostenibile. La persistenza della sessione, la localizzazione del codice e le scelte infrastrutturali sono i punti in cui il metodo cede.

Dave Farley lo classifica come un anti-pattern: una specifica vaga delegata a un'IA senza pipeline di deployment, una bomba di complessità a innesco ritardato. Simon Wardley applica il paradosso di Jevons e prevede che una grande impresa passi da 30 milioni a oltre un miliardo di righe di codice. Addy Osmani e i suoi coautori abbandonano la logica binaria e collocano la pratica su uno spettro di struttura, verifica e giudizio, in cui il suo basso CapEx e l'elevato OpEx finiscono per costare da tre a dieci volte di più per funzionalità rispetto all'agentic engineering. Andrew Ng attribuisce il fallimento al praticante: il vibe coder inesperto non sa quale contesto fornire al proprio agente. Hugo Lassiège, il cui codice di produzione è generato quasi interamente, rifiuta l'etichetta e chiama la propria pratica Context Engineering.