Programação Vibe: Ótima para MVP, mas ainda não está pronta para produção.

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atualizado em Jan 21, 2026

A codificação intuitiva (vibe coding) é um termo novo que surgiu em nossas vidas com ferramentas de programação por IA, como o Cursor. Significa programar apenas com base em comandos. Realizamos diversos testes para avaliar as ferramentas de codificação intuitiva e, com base em nossa experiência, decidimos preparar este guia detalhado.

Que ferramentas usar?

Existem muitos editores de código de IA diferentes com recursos distintos. Os mais populares são:

Cursor : Cursor é uma ferramenta ativa que pode criar, editar e excluir arquivos em sua base de código por meio do Composer.
Windsurf : O Cascade do Windsurf funciona de forma semelhante ao Cursor Composer; os usuários podem especificar as alterações desejadas e deixar que o agente as implemente.
Google Antigravity : O Antigravity de Google é um IDE agentivo semelhante ao Cursor e ao Windsurf.
Replit : Replit funciona no navegador, que alguns usuários preferem. Também pode ser usado como um aplicativo móvel.
Cline : Cline é uma ferramenta de código aberto.
Claude Code : Claude Code é uma ferramenta de programação orientada a agentes criada pela equipe Anthropic. Pode ser usada na linha de comando (CLI), no Claude Desktop, no Claude Web e na interface gráfica do VSCode.
Devin
Auxiliar
Amável.dev
Parafuso
v0 por Vercel

Essas ferramentas possuem funcionalidades semelhantes: utilizam modelos de IA para gerar código, modificar código existente e explorar código a partir das instruções fornecidas pelo usuário. Elas podem até mesmo executar comandos no terminal e solucionar erros por meio de mensagens de erro.

Alguns deles também adotam recursos MCP.

Figura 1: Trajetória do cursor até atingir uma receita recorrente mensal (MRR) de US$ 1 milhão a US$ 100 milhões. ¹

O Cursor passou de 1 milhão para 100 milhões de dólares em receita recorrente anual em 2 anos, com um crescimento rápido, demonstrando a importância do tema e a popularidade da ferramenta.

Como funciona?

Essas ferramentas são alimentadas por IA, portanto, elas possuem seu próprio LLM ou oferecem alguma integração com LLMs como Claude Opus 4.5 e GPT 5.2 Codex, ou podem usar LLMs hospedados internamente.

O desempenho dos modelos varia; enquanto alguns modelos podem ser melhores no planejamento, outros podem ser melhores na implementação.

Além disso, alguns usuários relatam que certos modelos são excessivamente "autoconfiantes" e adicionam muitos recursos desnecessários e indesejados ao projeto. O uso de instruções claras aumenta significativamente a precisão dos resultados.

Quais são as melhores práticas de codificação de vibração?

O planejamento é fundamental; cada característica deve ser planejada em todos os detalhes.

Ter isso escrito em um arquivo .cursorrules ou em um arquivo separado, caso você esteja usando outras ferramentas como o Cursor, ajuda a ferramenta de IA a manter o alinhamento.

Além disso, os usuários mencionaram que fazer a IA registrar cada recurso aplicado em um arquivo separado ajuda a seguir as diretrizes com mais rigor.

Em grandes bases de código, as ferramentas tendem a se perder em meio a dificuldades; separar tarefas e documentar cada etapa ajuda a mantê-las alinhadas aos objetivos.

Não se esqueça de usar uma ferramenta de revisão de código antes de publicar o projeto para garantir a segurança.

Como isso afetará o futuro dos engenheiros de software?

Este é um tema controverso:

Os otimistas afirmam que essas ferramentas ajudam a desenvolver software de forma mais rápida e fácil. Com elas, o trabalho que levaria um mês para ser feito pode ser realizado em um único dia. Essas ferramentas também permitem que pessoas sem conhecimento de programação criem software sem precisar desenvolver habilidades de codificação.

Os pessimistas, por outro lado, afirmam que essas ferramentas estão destruindo as habilidades de programação dos desenvolvedores. Um desenvolvedor júnior que utiliza o Cursor não aprende novas habilidades, e isso representa um problema para o futuro. Além disso, a IA lidando com todas as tarefas é uma grande ameaça para o desenvolvimento de software — na definição atual do setor.

Isso também pode levar a alguns problemas de segurança; portanto, os setores de alta segurança não adotarão o código gerado por IA por algum tempo.

Como disse Karpathy, hoje em dia a maioria das pessoas apenas "vê coisas, diz coisas, executa coisas e copia e cola coisas". Isso fará com que as ideias sejam mais importantes do que as habilidades de programação na engenharia de software.

Um ponto de vista realista

Para um projeto de software, geralmente são necessários desenvolvedores e designers. Com essas ferramentas, um usuário com conhecimentos técnicos, mas sem experiência em desenvolvimento, pode programar seu próprio projeto e ganhar dinheiro com isso.

A definição de desenvolvimento de software provavelmente mudará nos próximos anos; quem tiver habilidades sólidas e criatividade sobreviverá, e a maior parte do trabalho atual (especialmente na área de desenvolvimento web e de aplicativos) será substituída por IA.

Nossos parâmetros de comparação com essas ferramentas

Note que não obtivemos o software completo nesses testes, mas isso não significa que as ferramentas não sejam capazes de executá-lo. Para manter os testes o mais objetivos possível, não solicitamos correções adicionais para os problemas nos códigos-fonte.

Você pode lê-los com mais detalhes seguindo os links:

Cursor vs. Windsurf vs. Replit:

Realizamos 2 tarefas com Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code e Cline.

O benchmark Prompt-to-API: Windsurf é o líder deste benchmark. Replit não estava disponível nesta tarefa, pois não foi possível usar o Heroku para implantação.
Comparativo de desempenho para desenvolvimento de aplicativos: Claude Code lidera este comparativo, com uma taxa de sucesso de 93%.

Conversão de captura de tela em código:

Testamos as versões v0, Bolt e Lovable usando 5 capturas de tela de designs do Figma e pedimos que os usuários as codificassem. As versões v0 e Bolt foram as ferramentas mais bem-sucedidas, com taxas de sucesso superiores a 70%.

Criador de sites com IA:

Solicitamos aos participantes v0, Bolt, Lovable e CerebrasCoder que criassem um site. O líder do teste foi o v0, com uma taxa de sucesso de 90%.

Teste comparativo de codificação de IA:

Testamos os assistentes de codificação com IA em 5 critérios diferentes. As ferramentas avaliadas foram Cursor, Amazon Q, Gitlab, Replit, Cody, Gemini, Codeium, Codiumate, Github Copilot e Tabnine. O Cursor foi o líder geral neste teste.

Avaliação de Referência de Codificação LLM – Avaliação LMC:

Comparamos os principais LLMs em 100 questões diferentes de codificação lógica/matemática, sendo que OpenAI (o1) e o3-mini são os líderes neste comparativo.

RevEval – Avaliação de revisão de código por IA

Avaliamos as principais ferramentas de revisão de código com IA em 309 Pull Requests, já que, com a popularização do Vibe coding, a necessidade delas aumentou significativamente. Entre as ferramentas testadas, o CodeRabbit obteve a maior taxa média de sucesso (80,3%), seguido pelo Greptile (69,5%), GitHub Copilot (69,1%) e Cursor Bugbot (62,3%).

O código gerado por IA é seguro para usar?

Assistentes de programação com IA geralmente geram código seguro, mas os usuários devem estar cientes de que podem ocorrer erros ou deixar brechas no sistema. Portanto, o código gerado deve sempre ser verificado por um especialista humano. Parece fácil descartar projetos de fim de semana com desenvolvimento assistido por IA para escrever código, mas escalar e garantir a segurança para os clientes ainda exige um desenvolvedor experiente. Portanto, os usuários não devem encarar isso como "copiar e colar", mas sim compreender o fluxo de trabalho.

Links de referência

Cursor at $100M ARR | Sacra

Cem Dilmegani

Analista Principal

Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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