Como IA está mudando a programação: o que vibe coding revela agora
A ascensão dos LLMs desafia o jeito de programar. Testamos código real criado por IA, incluindo modelos abertos e fechados, para responder: até onde a máquina vai e onde só humanos ainda chegam?
Por que isso é importante
Programar nunca foi tão fácil – ao menos, é essa a promessa dos novos modelos de IA. Mas será que pedir um site para uma LLM pode realmente substituir sua função como programador? Quem dominar essa fronteira, redefine sua carreira. Saber como funciona o vibe coding e o que as máquinas realmente entregam é o divisor de águas para quem quer sobreviver na tecnologia em 2025.
O que existe por trás do hype: Vibe Coding não é mágica
Quando se fala em vibe coding, a ideia parece simples: pedir sites e funções via prompt, receber tudo pronto. Mas a realidade é menos linear. Modelos geram código com base em padrões do que viram, o que muda muito entre open source e APIs fechadas. O resultado prático pode surpreender – ou frustrar, dependendo do quanto você sabe explicar o que quer.
ℹ️Atenção
Nem sempre o código entregue por IA é o que você imagina. Os detalhes técnicos, nomes de elementos e escolhas de design podem ser drasticamente diferentes dos originais. A clareza do seu prompt e seu domínio da linguagem fazem toda diferença.
Desafio real: IA recriando uma página a partir de um print
O experimento é simples. A partir de um print de uma página real, pedi para 4 dos maiores modelos de LLM – 2 open source, 2 fechados – criarem uma réplica usando HTML, CSS e JS. Nenhum deles visualizou o código fonte: só tiveram o print como referência. O objetivo? Analisar até onde chegam na fidelidade visual, na capacidade de raciocínio e nas escolhas técnicas.
⚠️Atenção
Ao usar só imagens, LLM precisa “adivinhar” animações e efeitos. Se não for explícito no prompt, detalhes podem ficar de fora ou serem implementados com variações inesperadas.
O que cada modelo entregou na prática
Quain e GLM: Open source surpreende, mas ainda fica atrás
Os modelos open source geraram a maior parte dos elementos esperados: navegação centralizada, emoji, seta animada e até flocos de neve em movimento. Mas faltaram efeitos de “frost glass”, fontes personalizadas e animação avançada – detalhes cruciais para quem busca profissionalismo visual. Mesmo assim, chegam a 70-80% de fidelidade com apenas um prompt.
GPT e Gemini: Fechados entregam mais precisão e detalhes visuais
Modelos fechados, como GPT-4 e Gemini, conseguem entender nuances do print, implementando animações e efeitos que escapam aos abertos. Acertam a seta, usam fontes diferentes, chegam perto do efeito glass, tentam “adivinhar” o que deveria ter movimento. O Gemini, em especial, trouxe fidelidade de cores, formas do logo e até inventou um logo alternativo viável.
⚠️Cuidado
A maioria dos modelos cria seu código usando tudo num arquivo só (HTML, CSS e JS misturados). Embora funcione, não representa boas práticas modernas. O risco? Código menos estruturado e difícil de escalar.
Prompt é tudo: IA só entrega o que você pede
A precisão da resposta depende da clareza da pergunta. Se pedir só por desenho, vai faltar lógica. Se não exigir animações, não receberá. Quanto mais técnico for o pedido, mais profissional fica o resultado. Saber os nomes certos dos efeitos (como “frosted glass” ou “accordion”) muda radicalmente o desfecho – e explica por que quem já programa ainda lidera na era dos prompts.
ℹ️Dica
Use termos técnicos, explique como quer cada detalhe visual e funcional. Descrever “acordeon ao clicar”, “fundo frost glass”, “animação de neve” faz toda diferença (e poupa dias de refação).
Open source vs Fechado: há espaço para todos?
Apesar de entregarem menos detalhes e requinte visual, modelos open source evoluem rápido. Muita gente já roda esses monstros em casa, explorando privacidade, custo baixo e personalização. Fechados (como GPT e Gemini) ainda superam em qualidade, mas vêm com limitações de API, custo ou privacidade.
ℹ️Atenção
Se custo/preço for uma barreira, open source é alternativa viável. Mas esteja preparado para mais ajustes manuais e, às vezes, uma dose extra de paciência.
Parâmetros importam: bilhões nem sempre são melhores (mas quase sempre)
Modelos com bilhões de parâmetros costumam entregar respostas melhores. Mas quantidade não é tudo: treinamento, dados e atualizações constantes influenciam mais do que o hype sugere. O segredo está no equilíbrio entre tamanho, otimização e contexto do uso.
ℹ️Info
Modelos open source “gigantes” já competem com APIs pagas. Fique atento às novidades e testes práticos: a corrida não tem vencedor fixo!
Vibe Coding coloca programação ao alcance de todos?
Sim, mas com limites. Qualquer um pode criar uma página simples usando IA. Mas acertar o que deseja exige saber comunicar etapas, nomenclaturas e detalhamento. Quanto mais específico o prompt, mais fiel o código. Mesmo quem não é da área pode gerar uma landing page, mas só quem conhece o básico de frontend (ou design) atinge um nível realmente bom.
Prompt power: a chave está no “como pedir”
Comando genérico = resultado genérico. Dizer “quero card expandindo ao clicar” é diferente de “quero um elemento que mostra mais conteúdo ao clicar nele”. Palavras fazem toda a diferença. Aqui, o programador segue ganhando: sabe traduzir necessidades em comandos objetivos para IA.
A inteligência da IA depende dos programadores
Se o modelo gera código inseguro, é porque a base de dados que treinou estava cheia de exemplos inseguros feitos por humanos. A IA só replica comportamentos programados por pessoas. Por isso, só enxergar a IA como ameaça é perder a chance de elevar a própria carreira adaptando e validando o que ela propõe.
⚠️Alerta
Se você acha que a IA gera código inseguro enquanto humanos não, repense: grandes empresas e os melhores programadores também erram – e a IA aprende com todos eles.
Programadores precisam ser “ídolos do prompt”
Daqui para frente, programadores não deixam de ser essenciais. Ao invés de negarem IA, precisam dominá-la, revisando, corrigindo e expandindo o que ela entrega. O item central não é só aceitar código pronto, mas saber moldá-lo, depurá-lo, garantir segurança. Quem domina prompt + revisão dispara na frente.
O mito da segurança absoluta: a real ameaça (ou oportunidade?)
Brechas de segurança existem em todo tipo de software. Tanto IA quanto humanos cometem erros sérios, mesmo em empresas multibilionárias. O ponto-chave? Repensar sua postura: IA não elimina programadores; exige que revisem, adaptem e filtrem o que ela sugere.
IA não é rival, mas um amplificador
Programadores que abraçam IA vão além: aceleram entregas, ampliam potencial criativo e otimizam tempo. Não se trata de combater a máquina, mas de pilotá-la – quem sabe codar e pedir, monta times muito mais poderosos.
O futuro será feito de programadores... que dominam IA
Mesmo que tudo chegue ao “programar só por prompt”, quem entende programação descreve melhor, revisa melhor e extrai o máximo da IA. A vantagem de saber código não desaparece: ela se soma ao poder dos prompts. Aprenda IA, mas siga aprendendo programação.
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