Vibe Coding: Ottimo per l'MVP, ma non ancora pronto per la produzione.
Il vibe coding è un nuovo termine che è entrato a far parte delle nostre vite grazie agli strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale come Cursor. Significa programmare seguendo solo i suggerimenti. Abbiamo effettuato diversi benchmark per testare gli strumenti di vibe coding e, sulla base della nostra esperienza, abbiamo deciso di preparare questa guida dettagliata.
Quali strumenti utilizzare?
Esistono molti editor di codice basati sull'intelligenza artificiale con diverse funzionalità. I più apprezzati sono:
- Cursor : Cursor è uno strumento agente che permette di creare, modificare ed eliminare file nel codice sorgente tramite Composer.
- Windsurf : Cascade di Windsurf funziona in modo simile a Cursor Composer, gli utenti possono specificare quali modifiche desiderano e lasciare che l'agente le implementi.
- Google Antigravity : Antigravity di Google è un IDE agentico simile a Cursor e Windsurf.
- Replit : Replit funziona sul browser, che alcuni utenti preferiscono. Può essere utilizzato anche come app per dispositivi mobili.
- Cline : Cline è uno strumento open-source.
- Claude Code : Claude Code è uno strumento di programmazione agentiva creato dal team Anthropic. Può essere utilizzato tramite riga di comando (CLI), Claude Desktop, Claude Web e interfaccia grafica (GUI) di VS Code.
- Devin
- Aider
- Lovable.dev
- Bullone
- v0 di Vercel
Questi strumenti presentano caratteristiche simili: utilizzano modelli di intelligenza artificiale per generare codice, modificare codice esistente ed esplorare codice in base alle istruzioni fornite dall'utente. Possono persino eseguire comandi da terminale e risolvere errori utilizzando i messaggi di errore.
Alcuni di essi adottano anche funzionalità MCP.
Cursor è passato da 1 milione a 100 milioni di ARR in 2 anni, con una crescita rapida, a dimostrazione dell'importanza dell'argomento e della popolarità degli strumenti.
Come funziona?
Questi strumenti sono basati sull'intelligenza artificiale, quindi o dispongono di un proprio LLM (Learning Learning Model) o offrono integrazioni con LLM come Claude Opus 4.5 e GPT 5.2 Codex, oppure possono utilizzare LLM autogestiti.
Le prestazioni dei modelli variano: alcuni modelli sono più adatti alla pianificazione, mentre altri lo sono all'implementazione.
Inoltre, alcuni utenti segnalano che alcuni modelli sono troppo "sicuri di sé" e aggiungono al progetto molte caratteristiche inutili e indesiderate. Fornire indicazioni chiare aumenta significativamente la precisione del risultato.
Quali sono le migliori pratiche di vibe coding?
La pianificazione è fondamentale; ogni elemento deve essere pianificato in ogni dettaglio.
Avere le regole scritte nel file .cursorrules o in un file separato, se si utilizzano altri strumenti come Cursor, aiuta lo strumento di intelligenza artificiale a rimanere allineato.
Inoltre, gli utenti hanno affermato che fare in modo che l'IA scriva ogni funzionalità applicata in un file separato contribuisce a far sì che segua le linee guida in modo più rigoroso.
Gli strumenti tendono ad avere allucinazioni nelle grandi codebase, separare i compiti e annotare ogni passaggio aiuta gli strumenti a rimanere allineati con gli obiettivi.
Non dimenticare di utilizzare uno strumento di revisione del codice prima di pubblicare il progetto per garantirne la sicurezza.
In che modo influirà sul futuro degli ingegneri del software?
Si tratta di un argomento controverso:
Gli ottimisti sostengono che questi strumenti contribuiscono a sviluppare software in modo più rapido e semplice. Utilizzandoli, si potrebbe svolgere in un solo giorno un lavoro che normalmente richiederebbe un mese. Questi strumenti permettono inoltre anche a chi non ha competenze di programmazione di creare software.
I pessimisti, d'altro canto, affermano che questi strumenti stanno distruggendo le competenze di programmazione degli sviluppatori. Un programmatore junior che utilizza Cursor non acquisisce nuove competenze, e questo rappresenta un problema per il futuro. Inoltre, l'intelligenza artificiale che gestisce ogni compito costituisce un'enorme minaccia per lo sviluppo del software, nella sua definizione attuale.
Potrebbe inoltre comportare alcuni problemi di sicurezza; pertanto, i settori ad alta sicurezza non adotteranno codice generato dall'intelligenza artificiale per un certo periodo.
Come ha detto Karpathy, ormai la maggior parte delle persone si limita a "vedere cose, dire cose, eseguire cose e copiare e incollare cose". Questo renderà le idee più importanti delle competenze di programmazione nell'ingegneria del software.
Un punto di vista realistico
Per un progetto software, di solito, sono necessari sviluppatori e designer. Con questi strumenti, un utente con competenze tecniche ma senza essere uno sviluppatore può programmare il proprio progetto e guadagnarci.
Nei prossimi anni, la definizione di sviluppo software probabilmente cambierà: sopravvivranno le figure professionali dotate di solide competenze e creatività, mentre gran parte del lavoro odierno (soprattutto nello sviluppo web e di app) verrà sostituito dall'intelligenza artificiale.
I nostri parametri di riferimento con questi strumenti
Si prega di notare che non abbiamo ottenuto alcun software completo in questi benchmark, ma ciò non significa che gli strumenti non ne siano capaci. Per mantenere i benchmark il più obiettivi possibile, non abbiamo fornito ulteriori suggerimenti per la correzione dei problemi nei codebase.
Potete leggerli in modo più dettagliato seguendo i link:
Cursore vs. Windsurf vs. Replit:
Abbiamo realizzato 2 attività con Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code e Cline.
- Benchmark Prompt-to-API: Windsurf è il leader di questo benchmark. Replit non era disponibile in questa attività poiché non è stato possibile utilizzare Heroku per il deployment.
- Benchmark per la creazione di app: Claude Code è leader in questo benchmark, con un tasso di successo del 93%.
Da screenshot a codice:
Abbiamo testato v0, Bolt e Lovable utilizzando 5 screenshot di progetti Figma e abbiamo chiesto agli utenti di codificarli. v0 e Bolt sono risultati gli strumenti di maggior successo, con un tasso di successo superiore al 70%.
Creatore di siti web basato sull'intelligenza artificiale:
Abbiamo chiesto a v0, Bolt, Lovable e CerebrasCoder di creare un sito web; il leader del benchmark è v0 con un tasso di successo del 90%.
Benchmark di programmazione per l'intelligenza artificiale:
Abbiamo testato gli assistenti di programmazione basati sull'IA in base a 5 diversi criteri. Gli strumenti confrontati sono Cursor, Amazon Q, Gitlab, Replit, Cody, Gemini, Codeium, Codiumate, Github Copilot e Tabnine. Il leader assoluto di questo benchmark è Cursor.
LLM Coding Benchmark – Valutazione LMC:
Abbiamo confrontato i principali LLM su 100 diverse domande di programmazione logica/matematica; i risultati di o1 e OpenAI sono i migliori.
RevEval – Valutazione della revisione del codice tramite intelligenza artificiale
Abbiamo effettuato un benchmark dei principali strumenti di revisione del codice basati sull'IA su 309 pull request, poiché con l'avvento del vibe coding la necessità di tali strumenti è aumentata significativamente. Tra gli strumenti testati, CodeRabbit ha ottenuto il tasso di successo medio più elevato (80,3%), seguito da Greptile (69,5%), GitHub Copilot (69,1%) e Cursor Bugbot (62,3%).
Il codice generato dall'intelligenza artificiale è sicuro da utilizzare?
Gli assistenti di programmazione basati sull'IA solitamente generano codice sicuro, ma gli utenti devono essere consapevoli del fatto che potrebbero commettere errori o lasciare delle backdoor nel sistema. Pertanto, il codice generato dovrebbe sempre essere controllato da un esperto umano. Sembra fin troppo facile abbandonare progetti amatoriali con lo sviluppo assistito dall'IA per scrivere codice, ma scalare il sistema e renderlo sicuro per i clienti richiede comunque uno sviluppatore esperto. Di conseguenza, gli utenti non dovrebbero considerarlo un semplice "copia e incolla", ma essere consapevoli del flusso di lavoro.
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