Melhores ferramentas de Vibe Coding em 2026: ferramentas de IA que deixam você programar no ritmo

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Soren Atelier

Updated on 12/02/2026

Você tem uma ideia para um app. Talvez seja um dashboard que visualiza os dados de vendas da sua empresa, um rastreador de finanças pessoais ou um produto SaaS que você vem rabiscando em guardanapos há meses. O problema é o mesmo que bloqueou milhões de aspirantes a criadores por décadas: transformar essa ideia em software funcionando exige anos aprendendo sintaxe, depurando erros obscuros e brigando com conflitos de dependências. Até desenvolvedores experientes passam a maior parte do tempo com boilerplate, configuração e “encanamento”, em vez do trabalho criativo que realmente importa.

Esse gargalo está desaparecendo. No início de 2025, Andrej Karpathy — ex-diretor de IA da Tesla e cofundador da OpenAI — cunhou o termo "vibe coding" para descrever uma nova forma de construir software. Em vez de escrever cada linha à mão, você descreve o que quer em inglês simples, deixa uma IA gerar o código e guia o processo por meio de conversa. Você aceita sugestões, direciona o caminho e foca no o quê em vez do como. O código vira um subproduto da sua intenção.

Em 2026, vibe coding deixou de ser uma curiosidade e virou um paradigma legítimo de desenvolvimento. Dezenas de ferramentas agora competem pelo título de melhor plataforma de vibe coding, cada uma com forças, concessões e públicos-alvo diferentes. Este guia detalha as dez ferramentas de vibe coding mais capazes disponíveis agora, compara elas lado a lado e ajuda você a escolher a melhor para o seu fluxo de trabalho.

O que é Vibe Coding?

Vibe coding é uma abordagem de desenvolvimento de software em que o desenvolvedor descreve a funcionalidade em linguagem natural e um modelo de IA gera o código correspondente. O termo captura bem a experiência: você define o vibe — a intenção, o comportamento, a “sensação” do que quer — e a IA cuida dos detalhes de implementação.

Principais características do vibe coding:

• Linguagem natural como entrada principal. Você descreve funcionalidades, bugs ou mudanças em inglês conversacional (ou outros idiomas) em vez de escrever código diretamente.
• A IA gera e modifica código. A ferramenta produz funções completas, arquivos ou até aplicações inteiras com base nas suas descrições.
• Refinamento iterativo por conversa. Você revisa o resultado, pede alterações e guia a IA até chegar no que deseja.
• Menor necessidade de conhecimento profundo de sintaxe. Entender código ajuda, mas vibe coding reduz a barreira para não-desenvolvedores e acelera desenvolvedores experientes.

Vibe coding não é a mesma coisa que plataformas “no-code”. Ferramentas no-code restringem você a componentes e fluxos pré-definidos. Vibe coding gera código-fonte real e editável — você é dono dele, pode modificá-lo e pode fazer deploy em qualquer lugar. A IA é uma colaboradora, não um jardim murado.

As 10 melhores ferramentas de Vibe Coding em 2026

1. Cursor -- O editor de código nativo de IA

Cursor é um fork do VS Code reconstruído do zero em torno de assistência por IA. Ele tem a aparência e a sensação do editor que milhões de desenvolvedores já conhecem, mas cada recurso foi pensado para tornar a colaboração com IA fluida.

O que faz ele se destacar: o modo Composer do Cursor permite descrever mudanças em múltiplos arquivos em linguagem natural, e a IA edita vários arquivos simultaneamente mantendo consistência. Seu sistema de referência com @ permite apontar a IA para arquivos, funções ou documentação específicos para ancorar as sugestões em contexto. O Agent mode pode planejar e executar tarefas de múltiplas etapas: implementar um recurso, escrever testes, corrigir erros de lint e abrir um pull request — tudo a partir de um único prompt.

Prós:

• Interface familiar do VS Code com compatibilidade total de extensões
• Edição multi-arquivo com consciência do codebase
• Agent mode lida com tarefas complexas de múltiplas etapas
• Tab completion que prevê sua próxima edição, não só a próxima linha
• Desenvolvimento ativo com atualizações frequentes de modelos

Contras:

• Assinatura necessária para recursos completos ($20/mês Pro, $40/mês Business)
• Pode produzir soluções verbosas ou superengenheiradas para tarefas simples
• Depende de modelos na nuvem, então a latência varia com a qualidade da conexão
• Curva de aprendizado para recursos avançados como regras customizadas e arquivos .cursorrules

2. Claude Code (Anthropic) -- programação agentic no terminal

Claude Code é o agente de coding em CLI da Anthropic. Ele opera diretamente no seu terminal, lê todo o seu codebase e faz mudanças coordenadas entre arquivos usando instruções em linguagem natural.

O que faz ele se destacar: o Claude Code adota uma abordagem agentic — você dá um objetivo de alto nível como “adicionar autenticação de usuário com OAuth” e ele planeja a implementação, cria arquivos, modifica código existente, executa testes e itera sobre falhas. Ele entende a estrutura do projeto via arquivos de configuração CLAUDE.md e consegue navegar repositórios com milhões de linhas. O design terminal-first significa que ele se integra a fluxos existentes sem exigir um novo editor.

Prós:

• Entendimento profundo do codebase em repositórios grandes
• Nativo do terminal — funciona em qualquer ambiente com shell
• Controles de segurança configuráveis (aprovação antes de alterar arquivos)
• Forte em refatoração, debugging e tarefas complexas multi-arquivo
• Integrações com IDE disponíveis para VS Code e JetBrains

Contras:

• Interface de CLI tem curva de aprendizado mais íngreme do que ferramentas gráficas
• Requer assinatura do Claude (Pro ou superior)
• Sem preview visual embutido para trabalho de frontend
• Pode ser cauteloso demais com checagens de segurança, desacelerando a iteração

3. GitHub Copilot -- o pair programmer original com IA

GitHub Copilot foi a ferramenta que levou coding assistido por IA ao mainstream em 2021. Em 2026, ela evoluiu para uma plataforma abrangente com sugestões inline, assistência via chat e um agent mode capaz de lidar com tarefas complexas.

O que faz ele se destacar: a maior vantagem do Copilot é integração. Ele vive dentro de VS Code, JetBrains, Neovim e até Xcode. O Copilot Workspace permite descrever issues em linguagem natural e gera planos de implementação com mudanças de código em múltiplos arquivos. O modo Copilot Agent pode criar pull requests de forma autônoma, corrigir falhas de CI e responder comentários de code review. Com o enorme volume de dados do GitHub e o contexto do seu repositório, as sugestões geralmente são boas logo de cara.

Prós:

• Maior suporte a IDEs e editores entre as ferramentas de AI coding
• Integração profunda com GitHub (issues, PRs, Actions, code review)
• Nível gratuito disponível para desenvolvedores individuais
• Copilot Workspace oferece um fluxo estruturado de planejamento até implementação
• Recursos Enterprise incluindo indenização de IP e exclusões de conteúdo

Contras:

• Sugestões podem ser genéricas sem prompts cuidadosos
• Respostas do chat às vezes ficam atrás de Claude e GPT-4 em profundidade de raciocínio
• Agent mode é mais novo e menos polido do que o do Cursor ou Claude Code
• Configuração em nível de organização pode ser complexa

4. Replit Agent -- apps completos a partir de um prompt no navegador

Replit Agent constrói aplicações completas e prontas para deploy a partir de uma única descrição em linguagem natural. Ele funciona inteiramente no navegador, eliminando a necessidade de setup local de desenvolvimento.

O que faz ele se destacar: o Replit Agent lida com a stack inteira — frontend, backend, database e deployment. Descreva um app como “crie uma ferramenta de gestão de projetos com contas de usuário, quadros kanban e colaboração em equipe”, e o agente faz o scaffold do projeto, escreve o código, configura um database e faz o deploy em uma URL ao vivo. A interface de chat iterativa permite refinar recursos, corrigir bugs e adicionar funcionalidades por conversa.

Prós:

• Zero setup — tudo roda no navegador
• Geração full-stack incluindo database e deployment
• Preview ao vivo atualiza conforme a IA faz mudanças
• Deploy para produção com um clique
• Colaborativo — múltiplos usuários podem trabalhar no mesmo workspace

Contras:

• Qualidade do código pode ser inconsistente, especialmente em apps complexos
• Controle limitado sobre decisões de arquitetura
• Performance de apps gerados pode precisar de otimização
• Lock-in na hospedagem do Replit (embora você possa exportar o código)
• Preço pode escalar com uso intenso

5. Lovable (formerly GPT Engineer) -- construtor de web apps com IA

Lovable é uma plataforma baseada no navegador que gera aplicações web full-stack a partir de descrições em linguagem natural, com foco em produzir aplicações React limpas e prontas para produção.

O que faz ele se destacar: o Lovable enfatiza qualidade de design. Os apps que ele gera usam padrões modernos de UI, layouts responsivos e uma arquitetura limpa de componentes. Ele integra com Supabase para serviços de backend (auth, database, storage), conecta ao GitHub para controle de versão e suporta deployment com domínio customizado. O editor visual permite refinar designs ao lado da interface conversacional de IA.

Prós:

• Produz aplicações web modernas e visualmente polidas
• Integração com Supabase reduz a complexidade de backend
• Sincronização com GitHub para controle de versão e colaboração
• Edição visual junto com prompting conversacional
• Bom para MVPs, protótipos e ferramentas internas

Contras:

• Focado em web apps — não é adequado para mobile, CLI ou systems programming
• Lógica de negócio complexa pode confundir o processo de geração
• Customização de backend limitada em comparação com soluções hand-coded
• Custo mensal pode ser relevante para times ($50+/mês para recursos de produção)

6. Bolt.new -- gerador full-stack com IA no navegador

Bolt.new da StackBlitz gera aplicações web completas a partir de prompts, rodando tudo dentro de um ambiente de desenvolvimento no navegador impulsionado por WebContainers.

O que faz ele se destacar: a execução no navegador é o diferencial. O app gerado roda imediatamente na sua aba — sem servidor, sem Docker, sem instalação local de Node.js. Você pode editar código, instalar pacotes npm, pré-visualizar mudanças e fazer deploy no Netlify com um único clique. A velocidade do prompt até a aplicação rodando frequentemente fica abaixo de um minuto.

Prós:

• Menor tempo do prompt até o app rodando
• Desenvolvimento completo no navegador — sem setup local
• Preview em tempo real conforme o código muda
• Deploy com um clique para Netlify
• Suporta múltiplos frameworks (React, Vue, Svelte, etc.)

Contras:

• Código gerado pode ser difícil de manter em escala
• Limitado a tecnologias web (sem Python, mobile ou apps de nível de sistema)
• Ambiente WebContainer tem limitações comparado a um OS real
• Aplicações complexas com múltiplas páginas podem prejudicar a qualidade da geração
• Nível gratuito é limitado; créditos são consumidos rapidamente

7. Windsurf (Codeium) -- IDE de IA com Cascade Agent

Windsurf é uma IDE de IA construída para esse propósito pela Codeium e traz o Cascade, um sistema agentic projetado para tarefas de coding multi-etapas com consciência profunda do codebase.

O que faz ele se destacar: o Cascade não é apenas autocomplete — é um agente de raciocínio que consegue planejar implementações em múltiplas etapas, entender o contexto do seu repositório e executar mudanças entre arquivos mantendo coerência. O recurso Supercomplete do Windsurf prevê não só a próxima linha, mas a próxima ação lógica (criar um arquivo, rodar um teste, abrir um terminal). O fluxo Tab-Tab-Tab deixa você aplicar edições sugeridas rapidamente sem quebrar a concentração.

Prós:

• IDE construída para isso (não é um plugin “acoplado” a um editor existente)
• Agente Cascade lida com tarefas complexas de múltiplas etapas
• Autocomplete forte com previsão de ações
• Nível gratuito com limites generosos
• UI rápida e responsiva

Contras:

• Ecossistema de extensões menor que o do VS Code
• Menos documentação e tutoriais da comunidade do que Cursor ou Copilot
• Limitações ocasionais de context window em repositórios grandes
• Alguns recursos ainda amadurecendo comparado a ferramentas mais estabelecidas

8. v0 by Vercel -- gerador de componentes de UI com IA

v0 é a ferramenta da Vercel com IA para gerar componentes de UI frontend a partir de descrições em linguagem natural ou mockups em imagem.

O que faz ele se destacar: o v0 é feito para desenvolvimento frontend. Descreva um elemento de UI — “uma página de pricing com três tiers, tabela de comparação de recursos e toggle mensal/anual” — e o v0 gera componentes React prontos para produção usando Tailwind CSS e shadcn/ui. Você pode enviar screenshots ou mockups de design e o v0 recria isso em código. A saída integra diretamente em projetos Next.js com um comando.

Prós:

• Gera componentes de UI de alta qualidade, prontos para produção
• Suporta image-to-code para recriar designs
• Tailwind CSS e shadcn/ui geram estilo limpo e moderno
• Integração direta com Next.js e deployment na Vercel
• Suporta saída para React, Vue e Svelte

Contras:

• Somente frontend — sem backend, database ou geração de APIs
• Melhores resultados exigem descrições claras e específicas
• Componentes gerados podem precisar de customização para interações complexas
• Nível gratuito tem limites de geração

9. RunCell -- agente de IA no Jupyter para vibe coding em data science

RunCell (opens in a new tab) leva vibe coding para o fluxo de trabalho de data science. É um agente de IA que opera dentro de notebooks Jupyter, escrevendo código Python, executando células, analisando saídas e iterando nos resultados — tudo guiado por conversa em linguagem natural.

O que faz ele se destacar: a maioria das ferramentas de vibe coding foca em desenvolvimento web e engenharia de software geral. O RunCell mira um público diferente: data scientists, analistas e pesquisadores que trabalham em notebooks Jupyter. Em vez de descrever um web app, você descreve uma tarefa de análise — “carregue este CSV, trate valores ausentes, crie uma matriz de correlação e visualize as 10 principais features” — e o RunCell escreve o código, executa, interpreta a saída e refina a análise com base no seu feedback.

O RunCell oferece dois modos: Learning mode, em que o agente explica cada etapa e espera sua entrada, e Autonomous mode, em que ele completa workflows inteiros de análise de forma independente. Ele lida com imports, gera funções auxiliares, cria visualizações com bibliotecas como matplotlib, seaborn e PyGWalker (opens in a new tab), e responde perguntas sobre seus dados.

Prós:

• Construído especificamente para fluxos de trabalho de data science e análise
• Roda dentro do Jupyter — o ambiente que data scientists já usam
• Escreve, executa e itera no código automaticamente
• Learning mode é excelente para estudantes e analistas juniores
• Autonomous mode pode completar pipelines inteiros de análise
• Integra com bibliotecas populares de data science (pandas, numpy, scikit-learn, PyGWalker)

Contras:

• Focado em data science — não é uma ferramenta de coding generalista
• Requer ambiente Jupyter
• Pipelines de ML complexos podem exigir intervenção manual
• Ferramenta mais nova, com uma comunidade menor (porém em crescimento)

Se você trabalha com dados em notebooks Jupyter, RunCell é a forma mais natural de trazer vibe coding para o seu fluxo. Visite runcell.dev (opens in a new tab) para começar.

10. Devin (Cognition) -- engenheiro de software autônomo com IA

Devin da Cognition Labs se posiciona como o primeiro engenheiro de software totalmente autônomo do mundo. Ele consegue planejar, programar, depurar e fazer deploy de features inteiras com intervenção humana mínima.

O que faz ele se destacar: o Devin opera com um ambiente completo de desenvolvimento incluindo editor de código, browser, terminal e planner. Dada uma tarefa a partir de uma issue do GitHub ou mensagem do Slack, o Devin cria um plano, implementa a solução em múltiplos arquivos, executa testes, depura falhas e abre um pull request. Ele pode usar documentação, pesquisar na web e aprender com codebases desconhecidos. O nível de autonomia é significativamente maior do que ferramentas que exigem orientação humana contínua.

Prós:

• Maior nível de autonomia entre as ferramentas atuais
• Ambiente completo de desenvolvimento (editor, terminal, browser)
• Pode trabalhar a partir de issues do GitHub e mensagens do Slack
• Lida com implementação end-to-end de features
• Aprende com documentação e codebases desconhecidos

Contras:

• Caro ($500/mês para times)
• Execução autônoma aumenta preocupações de code review e segurança
• Resultados inconsistentes em tarefas novas ou muito complexas
• Menos transparente do que ferramentas em que você vê cada edição em tempo real
• Disponibilidade limitada (waitlist e acesso por convite em alguns planos)

Tabela de comparação abrangente

Como escolher a ferramenta de Vibe Coding certa

A “melhor” ferramenta depende do que você está construindo e de como você trabalha. Aqui vai um framework de decisão:

Se você é um desenvolvedor profissional e quer assistência de IA dentro de um editor familiar, Cursor ou Windsurf são as opções mais fortes. Ambos oferecem agent modes para tarefas complexas enquanto mantêm você no controle do codebase.

Se você prefere o terminal e trabalha em repositórios grandes e complexos, Claude Code é a opção mais capaz. Seu entendimento profundo do codebase e o planejamento agentic se destacam em refatoração, debugging e mudanças cross-file.

Se você já está investido no ecossistema do GitHub, GitHub Copilot é o caminho de menor resistência. A integração com issues, PRs, Actions e code review cria um workflow bem fluido.

Se você quer construir um web app sem nenhum setup local, Bolt.new (pela velocidade) ou Replit Agent (por recursos full-stack) permitem ir da ideia ao app em produção inteiramente no navegador.

Se qualidade de design importa e você está construindo um produto web, Lovable tende a gerar o resultado visual mais polido, e v0 é a melhor opção para gerar componentes de UI individuais.

Se você trabalha com data science, RunCell (opens in a new tab) é o vencedor claro. É a única ferramenta desta lista feita especificamente para o workflow de notebooks Jupyter, e entende nativamente a stack de data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, PyGWalker).

Se você quer máxima autonomia, Devin pode lidar com features inteiras com supervisão mínima — mas espere pagar caro e investir em processos de code review.

Os benefícios e riscos do Vibe Coding

Vibe coding não é uma bala de prata. Entender seus pontos fortes e limitações ajuda você a usar essas ferramentas de forma eficaz.

Benefícios

Velocidade. Tarefas que levavam horas ou dias podem ser feitas em minutos. Geração de boilerplate, operações CRUD, escrita de testes e documentação ficam dramaticamente mais rápidas com assistência de IA.

Barreira de entrada menor. Pessoas com conhecimento de domínio, mas pouca experiência em programação, agora conseguem construir software funcional. Um analista de marketing pode criar um dashboard de dados. Um fundador de startup pode prototipar um MVP. Um pesquisador pode automatizar pipelines de processamento de dados.

Foco na intenção em vez da implementação. Em vez de gastar energia mental com sintaxe e detalhes de API, desenvolvedores podem focar em arquitetura, experiência do usuário e lógica de negócio.

Prototipagem rápida. Testar ideias antes de comprometer recursos de engenharia fica trivial. Você consegue gerar três abordagens diferentes para um problema e avaliar no tempo que antes levava para implementar uma.

Riscos e limitações

Qualidade do código varia. Código gerado por IA pode conter bugs sutis, vulnerabilidades de segurança ou problemas de performance. Quanto mais complexa a tarefa, maior a chance de o resultado exigir revisão humana.

Preocupações de segurança. Vibe coding pode introduzir vulnerabilidades se desenvolvedores aceitarem código gerado sem revisar ataques de injeção, falhas de autenticação ou exposição de dados. Código que funciona não é o mesmo que código que é seguro.

Dificuldade de debugging. Quando você não escreveu o código, depurar pode ser mais difícil. Entender por que uma função gerada por IA falha exige ler e compreender código que você não produziu.

Dependência excessiva de IA. Desenvolvedores que dependem totalmente de código gerado por IA podem não desenvolver o entendimento profundo necessário para arquitetar sistemas complexos, otimizar performance ou depurar problemas em produção.

Limitações de context window. Modelos atuais de IA têm janelas de contexto finitas. Em codebases muito grandes, a IA pode perder detalhes importantes, levando a mudanças inconsistentes ou quebradas.

Custo. Embora muitas ferramentas ofereçam níveis gratuitos, uso profissional geralmente exige $20–$50/mês por desenvolvedor. Para times, os custos podem aumentar rapidamente.

Boas práticas para Vibe Coding

1. Sempre revise o código gerado. Mesmo “no vibe”, uma leitura rápida pega problemas óbvios.
2. Use controle de versão. Faça commits frequentes para poder reverter mudanças problemáticas geradas por IA.
3. Escreva testes. Peça para a IA gerar testes junto do código de implementação. Testes capturam regressões de futuras edições feitas por IA.
4. Forneça contexto claro. Quanto mais específico o prompt, melhor o resultado. Inclua restrições, edge cases e requisitos.
5. Saiba quando codar manualmente. Partes críticas de segurança, código sensível a performance e lógica central do negócio merecem atenção humana.

O futuro do Vibe Coding

Vibe coding em 2026 ainda está no começo. As ferramentas atuais são poderosas, mas imperfeitas. Nos próximos anos, espere alguns avanços:

• Janelas de contexto maiores permitirão que ferramentas de IA entendam codebases inteiros, em vez de trabalhar com contexto limitado por arquivo.
• Melhor verificação via testes automatizados, verificação formal e code review com IA reduzirá o risco de aceitar código gerado com bugs.
• Ferramentas específicas por domínio como RunCell (opens in a new tab) para data science vão se multiplicar. Espere ferramentas de vibe coding para desenvolvimento mobile, game design, infraestrutura e sistemas embarcados.
• Workflows multi-agente, em que múltiplos agentes de IA colaboram em diferentes partes do projeto — um cuidando do frontend, outro do backend, outro dos testes — virarão mainstream.
• Loops de feedback mais apertados entre a IA e o runtime permitirão que ferramentas observem o comportamento do código gerado e se corrijam em tempo real.

As ferramentas desta lista representam a fronteira atual. Algumas vão se consolidar, outras serão superadas por novos concorrentes, e todas ficarão significativamente mais capazes. A única certeza: descrever o que você quer e fazer uma IA construir não vai desaparecer. Está virando o padrão.

FAQ

O que é vibe coding?

Vibe coding é uma abordagem de desenvolvimento de software em que você descreve o que quer em linguagem natural e uma ferramenta de IA gera o código. O termo foi cunhado por Andrej Karpathy em 2025 para descrever a experiência de construir software guiando uma IA por conversa, em vez de escrever cada linha de código à mão.

Quais são as melhores ferramentas de vibe coding em 2026?

As principais ferramentas de vibe coding em 2026 são Cursor (editor nativo de IA), Claude Code (coding agentic no terminal), GitHub Copilot (maior suporte a IDEs), Replit Agent (geração full-stack no browser), Lovable (construtor de web app com UI polida), Bolt.new (prototipagem mais rápida no navegador), Windsurf (IDE de IA com agente Cascade), v0 by Vercel (geração de componentes de UI), RunCell (agente de IA para Jupyter/data science) e Devin (engenheiro de software autônomo com IA).

Vibe coding é seguro para aplicações em produção?

Vibe coding pode ser usado em aplicações de produção, mas exige code review cuidadoso, testes e auditoria de segurança. Código gerado por IA pode conter bugs sutis e vulnerabilidades. Boas práticas incluem revisar todo código gerado, escrever testes automatizados, usar controle de versão e revisar manualmente caminhos críticos de segurança.

Não-desenvolvedores podem usar ferramentas de vibe coding?

Sim. Ferramentas como Replit Agent, Lovable e Bolt.new são projetadas para serem acessíveis a pessoas sem experiência profunda de coding. Você descreve o que quer em inglês simples e a IA constrói. Ainda assim, entender conceitos básicos de programação ajuda a guiar a IA com mais eficácia e avaliar o resultado.

Qual é a melhor ferramenta de vibe coding para data science?

RunCell é a melhor ferramenta de vibe coding para data science. Ela opera como um agente de IA dentro de notebooks Jupyter, escrevendo código Python, executando células, criando visualizações e iterando resultados de análise por conversa em linguagem natural. Ela oferece learning mode para exploração guiada e autonomous mode para completar workflows inteiros de análise.

Quanto custam ferramentas de vibe coding?

A maioria das ferramentas oferece níveis gratuitos com limites de uso. Planos profissionais geralmente variam de $10–$50/mês por usuário. Cursor Pro custa $20/mês, GitHub Copilot Individual custa $10/mês, Windsurf começa em $15/mês, e Replit e Lovable variam de $25–$50/mês. Devin é a mais cara, em torno de $500/mês para times.

Vibe coding vai substituir a programação tradicional?

Vibe coding não vai substituir a programação tradicional, mas vai mudar como a maioria do software é construída. Arquitetura de sistemas complexos, otimização de performance, engenharia de segurança e design de algoritmos inéditos ainda exigem expertise profunda. Vibe coding é melhor entendido como um amplificador poderoso que torna desenvolvedores mais rápidos e reduz a barreira para novos criadores.