De la maşinăriile cu aburi până la limbajele de programare, evoluţia software a urmărit mereu scurtături inteligente care să păstreze funcţionalitatea. Astăzi vorbim despre vibe coding, o abordare în care inteligenţa artificială generează majoritatea codului pe baza instrucţiunilor naturale, precum şi despre riscurile şi oportunităţile pe care le aduce în designul şi securitatea aplicaţiilor.
Vibe coding, termen popularizat de Andrej Karpathy la începutul anului 2025, se referă la faptul că, în loc să scrii fiecare linie de cod, descrii ce vrei în cuvinte, iar un model AI construieşte aplicaţia, o ajustează şi o testează. Există două tendinţe: unii folosesc AI-ul ca instrument unic pentru a prototipa rapid idei, alţii practică o colaborare mai strânsă, în care dezvoltatorul supraveghează şi verifică producţia AI. Platforme precum Replit, Claude sau Cursor sunt exemple de generatoare de cod bazate pe modele mari, antrenate pe volume uriaşe de cod; rezultatul este posibilitatea de a obţine aplicaţii funcţionale pornind doar de la o descriere text. Pe hârtie pare aproape magic şi, în practică, economiseşti timp, dar nu toate problemele dispar.
Un aspect critic rămâne experienţa umană. Programatorii mai puţin experimentaţi pot scăpa rapid de sarcinile repetitive cu vibe coding, însă pot lăsa lacune serioase: consideraţii de securitate, integrarea cu alte sisteme sau probleme de performanţă pot trece neobservate. Un caz concret: aplicaţia Tea Dating Advice, lansată în 2023 ca platformă pentru verificarea antecedentelor persoanelor întâlnite, a suferit o breşă ce a expus 72.000 de imagini stocate într-un sistem arhivat, 13.000 folosite pentru documente de identificare şi 59.000 încărcate de utilizatori. Cauza a fost o arhivare într-un bucket Firebase configurat greşit. Nu înseamnă că AI-ul nu poate lua în seamă securitatea; poate, dar numai dacă primeşte contextul adecvat. Dacă dezvoltatorul specifică faptul că datele sunt sensibile şi supuse reglementărilor, un sistem AI poate sugera soluţii mai sigure; în lipsa acelor indicaţii, AI-ul poate favoriza opţiuni orientate spre performanţă care devin vulnerabile fără supraveghere.
Limitările vibe coding sunt reale chiar şi pentru dezvoltatori avansaţi. Modelele se bazează pe date anterioare, deci se descurcă bine cu pattern-uri şi framework-uri uzuale, dar întâmpină dificultăţi la arhitecturi foarte specializate. Depanarea poate fi dificilă: codul venit dintr-un flux conversaţional poate lipsi de o structură clară, îngreunând testarea şi localizarea cauzelor unui defect. Performanţa şi calitatea codului rămân aspecte ce necesită optimizare manuală, iar mentenanţa pe termen lung riscă să ridice datoria tehnică dacă nimeni nu înţelege cum a fost creat codul. Totodată, vulnerabilităţi de securitate pot rămâne necunoscute dacă nu se efectuează o revizuire atentă.
Cu toate acestea, vibe coding aduce avantaje concrete: prototiparea rapidă pe baza descrierilor naturale accelerează validarea ideilor, iar combinarea textului cu input vocal şi vizual face programarea mai accesibilă şi flexibilă. Pentru companii asta înseamnă posibilitatea de a testa concepte cu investiţii limitate înainte de a direcţiona resurse pentru dezvoltarea comercială. Dar rămâne o întrebare practică: este responsabil să lansezi software pe care nimeni nu îl înţelege în totalitate? Presiunea concurenţială şi dorinţa de time-to-market pot încuraja scurtături periculoase, iar volumul mare de cod generat poate complica menţinerea unei baze de cunoştinţe coerente. Pe termen lung, adoptarea pe scară largă a vibe coding ar putea schimba şi modul în care se predau şi se învaţă abilităţile de programare.
Alternativa sau, mai exact, complementul vibe coding sunt platformele no-code şi metodele tradiţionale bine organizate. No-code oferă blocuri funcţionale testate, reducând riscul datoriei tehnice şi transferând anumite responsabilităţi ale execuţiei către furnizorul platformei. Aceste instrumente nu dau aceeaşi libertate totală ca vibe coding, dar oferă control şi predictibilitate. În multe cazuri, combinarea prototipurilor generate de AI cu dezvoltarea ulterioară realizată de ingineri experimentaţi, sau folosirea no-code pentru anumite fluxuri şi codul clasic pentru altele, este o abordare pragmatică.
Vibe coding reprezintă o nouă etapă în procesul de abstractizare a codului pe care programatorii l-au realizat de decenii. Produce un salt de productivitate, dar impune şi responsabilităţi. Este crucial ca echipele să păstreze oameni cu experienţă: aceştia aduc context tehnic, gândire critică şi evaluarea riscurilor pe care AI-ul nu le poate deduce singur. În final, soluţia nu este o alegere între AI şi om, ci găsirea unui echilibru între experimente rapide, discipline de securitate şi responsabilitate în producţie.
Replit, Claude, Cursor şi Tea Dating Advice sunt exemple din text care ilustrează atât avantajele, cât şi capcanele vibe coding. Modelele mari pot genera cod, dar incidente precum breşa din Firebase subliniază necesitatea revizuirii umane şi a unor politici clare pentru date sensibile. Cum ai integra tu vibe coding în procesele tradiţionale pentru a reduce riscurile şi a creşte beneficiile?
da, vibe coding e ok pt prototipuri, dar vezi să nu scapi securitatea.