O fim do vibe coding: como montar um processo de desenvolvimento com LLMs que não destrói o projeto

Mais de 70% dos desenvolvedores, segundo diversas pesquisas, já usam ferramentas de IA regularmente para escrever código — mas as metodologias de trabalho com elas ainda se formam de maneira espontânea. Um desenvolvedor que usa LLMs no dia a dia há mais de um ano descreveu o caminho doloroso que percorreu do "vibe coding" ingênuo até um sistema de engenharia baseado em três princípios, que permite usar assistentes de IA sem comprometer a qualidade da base de código.

O que é vibe coding e por que ele falha

O termo "vibe coding" surgiu no vocabulário dos desenvolvedores como uma descrição irônica do processo em que o programador simplesmente repassa tarefas a um modelo de linguagem e aceita tudo o que ele gera, quase sem revisão. No começo, tudo parece ótimo: o modelo gera funções rapidamente, escreve testes e sugere soluções de arquitetura. O código é visualmente limpo, as variáveis têm nomes cuidadosos e os comentários estão no lugar.

Mas, à medida que o projeto cresce, uma dívida técnica invisível se acumula. O modelo não lembra que já escreveu um utilitário parecido três chats atrás, não conhece o padrão de tratamento de erros adotado no projeto e insere stubs onde é preciso lógica real — e faz isso com tanta confiança que é fácil confundir esses stubs com código funcional. Como resultado, a depuração fica mais cara, a refatoração fica mais dolorosa e a confiança no código gerado cai.

Hoje, a maioria das abordagens de trabalho com LLMs se resume a dois extremos: confiança total no modelo ou abandono completo dele após o primeiro bug sério.

Os três princípios da metodologia

O primeiro princípio é separar o contexto em chats. Em vez de um diálogo interminável, no qual o modelo perde o fio da meada aos poucos, o autor cria sessões separadas para tarefas específicas: decisões de arquitetura, regras de negócio, testes e refatoração. Cada chat recebe seu próprio system prompt, com a descrição da stack, as principais convenções e o estado atual do módulo. Isso não elimina totalmente o problema da janela de contexto limitada, mas reduz o risco de o modelo "esquecer" detalhes críticos.

O segundo princípio são os artefatos obrigatórios em cada etapa. Além do código, o modelo deve entregar uma saída estruturada com a descrição das decisões tomadas, a lista de dependências, as premissas adotadas e a indicação explícita dos pontos em que foram usados stubs ou simplificações. Com isso, o trabalho com LLMs deixa de ser uma caixa-preta e vira um processo transparente, em que cada decisão fica documentada e pode ser contestada no code review.

O terceiro elemento são os checklists de verificação. Após cada geração, o autor confere o resultado: se há duplicação em relação ao código existente, se o estilo segue as convenções adotadas, se todos os stubs estão marcados como TODO e se os casos extremos foram tratados corretamente. Parte das verificações é automatizada com linters e análise estática, e parte exige inspeção manual — mas a verificação não é opcional: é uma etapa obrigatória do pipeline, sem a qual o código não entra no branch principal.

O custo da disciplina e o papel do desenvolvedor

A abordagem descrita aumenta o overhead: separar o contexto, escrever prompts e verificar resultados exige um tempo que poderia ser gasto escrevendo código diretamente. O autor argumenta que esse investimento se paga várias vezes no longo prazo — um projeto que não acumula dívida técnica oculta acaba evoluindo mais rápido do que outro em que cada sprint começa com a limpeza das consequências da geração sem critério.

Para o setor, a abordagem chama atenção por formalizar o papel do desenvolvedor no trabalho com assistentes de IA: o programador deixa de ser um operador que aperta um botão e aceita o resultado e passa a ser o arquiteto do processo — quem define os limites, controla a qualidade e toma as decisões finais. Isso ecoa uma posição cada vez mais comum em grandes empresas: a IA não substitui o engenheiro; ela o potencializa, mas só quando há disciplina. Tudo indica que a era do vibe coding ingênuo está chegando ao fim.

Os desenvolvedores estão passando a construir processos maduros em torno dos modelos de linguagem, e quem transformar a geração caótica em uma esteira de engenharia controlada terá uma vantagem competitiva real: velocidade, e sem perda de qualidade.

O que é vibe coding?

Vibe coding é um termo irônico para a prática em que o programador simplesmente repassa tarefas a um modelo de linguagem e aceita quase tudo o que ele gera, sem uma revisão séria. No começo, o código parece limpo e organizado, mas, conforme o projeto cresce, uma dívida técnica oculta se acumula: lógica duplicada, contexto esquecido pelo modelo e stubs fáceis de confundir com código funcional.

Quais são os três princípios propostos pelo autor da metodologia?

A metodologia se apoia em três princípios: separação do contexto em chats distintos para tarefas específicas (arquitetura, regras de negócio, testes, refatoração), cada um com seu próprio system prompt; artefatos estruturados obrigatórios em cada etapa — descrição das decisões, dependências, premissas e stubs explícitos; e checklists de verificação após cada geração, que checam duplicação, estilo, marcações TODO e casos extremos, parte deles automatizada com linters.

Quantos desenvolvedores já usam ferramentas de IA no trabalho?

Segundo diversas pesquisas, mais de 70% dos desenvolvedores usam ferramentas de IA regularmente para escrever código. Ainda assim, como observa o autor, uma abordagem de engenharia intermediária, entre a confiança total no modelo e o abandono completo dele após o primeiro bug sério, continua sendo rara.