Cos'è il Vibe Coding
Il Vibe Coding è uno stile di sviluppo software in cui il programmatore descrive ciò che vuole ottenere usando il linguaggio naturale (ad esempio in italiano o inglese) e lascia che un’intelligenza artificiale generi, esegua e corregga il codice, spesso senza leggerlo riga per riga.
Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy (ex responsabile AI di Tesla e cofondatore di OpenAI) in un tweet del febbraio 2025, in cui descriveva un approccio in cui si “cede completamente alle vibes”, si accettano tutti i suggerimenti dell’AI e si dimentica quasi che il codice esista.
In pratica, invece di scrivere manualmente ogni funzione, tu:
Descrivi l’obiettivo (“crea una landing page con form di contatto”)
L’AI genera il codice
Tu esegui il risultato
Se ci sono errori, li incolli all’AI e chiedi di correggerli
Ripeti finché non funziona

Come funziona il flusso di lavoro (Vibe Coding Loop)
Il ciclo tipico del vibe coding si articola in quattro fasi:
Describe (Descrivi): Spieghi in linguaggio naturale cosa vuoi costruire.
Generate (Genera): L’AI scrive il codice, spesso modificando più file contemporaneamente.
Run (Esegui): Avvii il programma o apri l’anteprima nel browser.
Nudge (Correggi): Se qualcosa non va, incolli l’errore all’AI e chiedi una correzione, poi ripeti.
La caratteristica distintiva è che non leggi il codice generato (o lo fai molto superficialmente). Se invece lo leggi e lo verifichi, stai facendo “AI-assisted coding” tradizionale, non vibe coding.

Strumenti per il Vibe Coding
Esistono diverse categorie di tool che abilitano il vibe coding:dreamhost+1
1. CLI-based (da terminale)
Claude Code (Anthropic): agente AI da terminale che comprende l’intero codebase e fa modifiche multi-file
OpenCode: strumento open-source che supporta 75+ provider AI, completamente gratuito (paghi solo i crediti API)
Codex CLI (OpenAI): interfaccia a riga di comando per Codex.
2. IDE plugin (estensioni per editor di codice)
Cline (per VSCode/Cursor): estensione gratuita che pianifica e implementa modifiche complesse.
Roo Code: open-source, ottima consapevolezza del contesto di progetto.
Kilo Code: fork di Roo Code con funzionalità simili a Cline.
3. IDE fork (editor dedicati)
Cursor: l’editor AI più popolare nel 2026, con piano gratuito e abbonamenti da $20/mese.
Devin Desktop (ex Windsurf): editor con agente Cascade e deploy integrato.
4. Piattaforme web-based
v0 (Vercel): genera interfacce UI moderne da prompt testuali.
Lovable: crea app complete da un singolo prompt, con hosting integrato.
Bolt (StackBlitz): builder browser-based per siti e app.
Replit: piattaforma all-in-one con database e publishing.
Risorse e link utili per approfondire
Ecco una selezione di risorse affidabili per studiare il vibe coding:
DreamHost – Vibe Coding Tools: 9 Best Picks for 2026
https://www.dreamhost.com/blog/vibe-coding-tools/
Recensione dettagliata e comparativa dei migliori tool, con punteggi e pro/contro.dreamhostScrimba – What Is Vibe Coding? A 2026 Guide for Developers
https://scrimba.com/articles/what-is-vibe-coding/
Guida completa con definizione, storia, benefici, rischi e consigli per imparare.scrimbaWikiprompt – Vibe coding (AI Wiki)
https://www.wikiprompt.org/wiki/vibe-coding
Voce enciclopedica con definizione, origini e critiche.wikipromptStartupHub – Andrej Karpathy: Vibe Coding to Agentic Engineering, 2026
https://www.startuphub.ai/ai-news/ai-figures/2026/figure-andrej-karpathy-vibe-coding-agentic-engineering-2026-08-16
Approfondimento sull’evoluzione del concetto da Karpathy.startuphubScaler – What is Vibe Coding? A Beginner’s Guide
https://www.scaler.com/blog/what-is-vibe-coding-a-beginners-guide-to-ai-powered-app-development/
Guida per principianti con esempi pratici.scalerCodeRabbit – A semantic history of vibe coding
https://www.coderabbit.ai/blog/a-semantic-history-how-the-term-vibe-coding-went-from-a-tweet-to-prod
Storia semantica del termine e del suo impatto.coderabbit
Conclusione
Il vibe coding rappresenta un cambiamento di paradigma: non si tratta più di scrivere codice, ma di guidare un’AI verso il risultato desiderato. È perfetto per prototipi rapidi, progetti personali e apprendimento iniziale, ma richiede cautela per progetti production-critical, dato che il codice non letto può nascondere vulnerabilità.


