Uma pessoa descreve uma ideia, a inteligência artificial monta uma tela e, depois de algumas mensagens, o programa começa a funcionar. A experiência é atraente: o intervalo entre imaginar e experimentar diminui. O problema aparece quando esse primeiro resultado passa a ser tratado como um produto pronto, sem que alguém compreenda o que foi construído.

Este artigo abre a série IA na prática: do protótipo à operação responsável. A trilha vai percorrer contexto, instruções de projeto, manutenção Delphi, testes, execução local, documentos, integrações e segurança. Começamos pelo modo de trabalhar: o que significa vibe coding, onde a experimentação ajuda e em que momento precisamos mudar de postura.

Quando o protótipo começa a receber regras de negócio, o desafio deixa de ser pedir outra tela: é explicar o comportamento esperado e demonstrar que ele foi preservado. SDD em Delphi aprofunda esse percurso com especificações, contratos, critérios de aceite e ligação entre implementação e testes. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como esse método pode orientar sua próxima demanda. Para quem coordena a equipe, Liderança Ampliada complementa a leitura ao tratar a IA como apoio à preparação de decisões, sem transferir a responsabilidade humana.

Vibe coding não é todo desenvolvimento com IA

A expressão vibe coding tem usos diferentes. Em uma leitura ampla, designa a criação de software por meio de pedidos em linguagem natural. Em uma leitura mais restrita, envolve aceitar a implementação produzida sem examinar o código, guiando a evolução pelo resultado observado. A distinção importa porque descreve níveis diferentes de controle.

Simon Willison, em sua análise publicada em março de 2025, defende essa leitura restrita e separa a experimentação sem revisão da programação assistida com compreensão e testes. Trata-se da posição de um desenvolvedor sobre o termo, não de uma norma universal. Neste artigo, essa separação será a definição de trabalho.

Um modelo de linguagem, também chamado LLM, interpreta entradas e gera respostas, inclusive código. Um agente combina o modelo com ferramentas para executar etapas: ler arquivos, propor alterações e chamar testes, por exemplo. Pedir uma função em uma conversa e permitir que um agente modifique um projeto são experiências diferentes, mesmo quando usam o mesmo modelo.

O paradigma que estamos discutindo é a mudança do ponto de partida: em vez de escrever cada instrução do programa, a pessoa descreve o comportamento desejado e negocia com uma ferramenta a implementação. Isso pode apoiar tanto uma experiência informal quanto um processo de engenharia. A diferença está na especificação, nos limites e na verificação, não na presença da IA.

Usar Delphi, JavaScript ou outra linguagem também não resolve a questão por si só. Uma alteração pequena em Object Pascal pode ser aceita sem compreensão; uma aplicação gerada por instruções pode ser cuidadosamente revisada. É mais útil perguntar quem verifica o comportamento e responde pela manutenção do que discutir qual rótulo aparece na ferramenta.

Por que experimentar pode ser útil

Proponho enxergar o protótipo como um instrumento para aprender. Se a dúvida é como organizar um painel ou apresentar uma sequência de passos, uma implementação provisória pode revelar problemas que uma descrição abstrata não mostra. A pessoa observa o resultado, percebe ambiguidades e melhora a pergunta.

Imagine um demonstrador de importação de pedidos. A tela permite escolher um arquivo fictício, apresentar registros e marcar inconsistências. Nesse estágio, o objetivo não é gravar pedidos reais. É descobrir se a representação ajuda o usuário a entender os dados. O código pode ser descartado sem comprometer a operação.

O interesse pelo assunto também é documentado. A Locaweb publicou um levantamento que informa crescimento de 124% nas buscas relacionadas ao termo no Brasil, considerando julho de 2025 a junho de 2026. Esse dado descreve interesse de busca segundo a metodologia do fornecedor; não mede produtividade, qualidade ou segurança do código produzido.

A vantagem que precisa ser avaliada em cada caso é a redução do custo de experimentar uma hipótese. Não há garantia de economia total: um protótipo difícil de manter pode consumir mais tempo depois. Antes de começar, defina que aprendizado se espera obter e se a implementação será descartável ou poderá evoluir.

O limite muda quando o programa ganha consequências

A palavra “pequeno” não é sinônimo de “seguro”. Uma rotina curta pode apagar arquivos, expor informações ou alterar um valor importante. O critério inicial deve ser o impacto de uma falha e a possibilidade de recuperar o estado anterior, não a quantidade de linhas produzidas.

Para um primeiro exercício, recomendo usar dados inventados, uma pasta isolada e operações somente de leitura. Operação somente de leitura consulta informações sem modificar a fonte. Esse limite facilita a revisão, mas precisa ser real: não basta pedir ao modelo que não grave dados se a ferramenta continua autorizada a fazê-lo.

Quando o protótipo recebe usuários externos, credenciais ou acesso a um sistema empresarial, a pergunta deixa de ser apenas “funciona na demonstração?”. Passa a incluir quem pode usar, quais dados podem circular, como detectar uma falha e como interromper a execução. Não devemos pressupor que o gerador implementou respostas adequadas a essas perguntas.

A OWASP descreve a injeção de instruções como um risco de aplicações com modelos de linguagem. Um conteúdo consultado pode tentar interferir no comportamento do sistema. Por isso, textos de arquivos e documentos não devem receber automaticamente a mesma autoridade das instruções do usuário. A série aprofundará o mecanismo em seu encerramento.

Um exercício: do painel provisório ao contrato da tarefa

Considere um caso fictício de importação de pedidos em um ERP, sistema integrado de gestão empresarial. O protótipo recebe um conjunto inventado de registros e indica quais parecem completos. Ele não consulta clientes reais, não salva pedidos e não usa credenciais. A única entrega é uma prévia visual.

Uma instrução inicial pode dizer: “crie uma tela para revisar estes registros fictícios e destacar campos ausentes”. Essa solicitação serve para discutir a apresentação, mas deixa regras importantes em aberto. O que significa campo ausente? Espaço em branco conta? Um registro rejeitado deve aparecer na contagem? A prévia precisa preservar a ordem original?

O passo seguinte é registrar o comportamento esperado. Como proposta editorial, separe três estados: registro apto para revisão, registro com informação obrigatória ausente e registro cujo formato não pode ser interpretado. Os nomes não são resultados de um teste; constituem uma especificação ilustrativa que a equipe pode adaptar.

Agora descreva exemplos de entrada e resultados esperados antes de pedir outra implementação. Um registro com todos os campos obrigatórios deve permanecer na prévia. Um campo obrigatório vazio deve gerar uma mensagem identificável. Uma linha malformada deve ser indicada, não desaparecer silenciosamente. Não inclua regras comerciais que ainda não foram discutidas.

A finalidade é mudar o centro da conversa. Em vez de avaliar se a tela parece convincente, o leitor passa a avaliar se ela respeita um contrato. Contrato, nesse contexto, é uma descrição explícita das entradas, das saídas e dos comportamentos que precisam ser preservados. Ele não exige uma ferramenta sofisticada para existir.

Quando deixar de aceitar tudo

A transição para desenvolvimento controlado deve acontecer antes de conectar o protótipo à operação real. Recomendo uma pausa de revisão: identificar arquivos, dependências, pontos de acesso a dados e decisões que foram assumidas durante a conversa. Se ninguém consegue explicar uma parte essencial, ela ainda não está pronta para sustentar o negócio.

Uma dependência é um componente utilizado pelo programa, como biblioteca ou serviço externo. Confira sua origem e compatibilidade com o ambiente. Não instale automaticamente qualquer pacote sugerido, nem trate um nome plausível como prova de existência. Se a ferramenta não consegue demonstrar a referência, a decisão precisa ser verificada por outro meio.

Em Delphi, essa revisão também deve considerar a versão do compilador e os componentes disponíveis. Uma sugestão que pressupõe um recurso ausente no projeto não se torna adequada apenas porque o modelo a explica bem. A tarefa deve informar o ambiente e estabelecer limites para mudanças em formulários, persistência e interfaces públicas.

A distinção da Anthropic entre fluxos predefinidos e agentes ajuda a pensar na autonomia: um fluxo segue caminhos definidos pelo código, enquanto um agente pode decidir etapas e ferramentas dinamicamente. O artigo é uma referência arquitetural de 2024; não será usado aqui como catálogo atual de produtos.

Escolha autonomia proporcional à tarefa. Se o exercício consiste em revisar registros, um fluxo delimitado pode ser suficiente. Não há motivo para conceder comandos gerais de sistema ou alterações em banco apenas porque a ferramenta dispõe dessas capacidades. Recursos possíveis e recursos necessários não são a mesma coisa.

Figura: roteiro autoral para separar experimentação e uso operacional. Não representa medição de produtividade nem certificação de segurança.

Verificar sem transformar a experiência em burocracia

A verificação pode começar pequena. Escolha uma tarefa, escreva poucos exemplos relevantes e registre o que foi executado. Compilar confirma que o compilador aceitou o código no ambiente utilizado; não confirma sozinho que as regras estão certas. Abrir a tela também não substitui conferir os resultados.

Para o painel fictício, verifique quantidade de registros, mensagens de rejeição e comportamento com entrada vazia. Inclua uma entrada inesperada. Quando um erro aparece, registre o resultado observado e o esperado, em vez de solicitar mudanças aleatórias até a mensagem desaparecer. Uma correção precisa explicar o que alterou e por quê.

Revise as diferenças entre versões, chamadas de diff nas ferramentas de controle de código. Observe se a alteração ficou restrita ao problema e se introduziu mudanças não solicitadas. Um ajuste visual não deveria modificar silenciosamente uma regra de validação. Quando a ferramenta ampliar o escopo, peça a separação das decisões.

A possibilidade de retorno também deve ser planejada. Guarde a versão anterior e saiba como reconstruí-la. Esse cuidado não autoriza apagar alterações de outras pessoas ou dados de produção. Recuperar código e recuperar informação operacional são problemas distintos; uma versão anterior do executável não desfaz necessariamente uma gravação já realizada.

Benefícios, contrapartidas e responsabilidades

Minha proposta é usar a experimentação para explorar possibilidades, esclarecer requisitos e aprender sobre os limites da ferramenta. Esses benefícios dependem do contexto; não representam resultados medidos neste artigo. O leitor pode avaliar se houve aprendizado real comparando a dúvida inicial com o entendimento obtido ao final.

A contrapartida é que uma aparência funcional pode esconder decisões que ainda não foram tomadas conscientemente. Sem revisão, o projeto cresce enquanto o entendimento fica parado. Quando a implementação deixa de ser descartável, a equipe precisa conhecer os comportamentos importantes e conseguir alterá-los com evidências de que foram preservados.

Para quem não programa, a contribuição não é fingir que domina o código. É descrever melhor o problema, reconhecer limites e buscar revisão qualificada antes de assumir riscos relevantes. Para o desenvolvedor experiente, a contribuição é deixar de confundir conhecimento da linguagem com conhecimento automático da implementação gerada.

Essa discussão se conecta ao artigo A IA respondeu. Mas você colocaria essa resposta em produção?. A pergunta continua útil depois do entusiasmo inicial: o que sustenta a confiança no resultado? A resposta deve incluir critérios, testes e entendimento, não apenas a autoridade atribuída à ferramenta.

A comparação final de modelos para programação oferece outro apoio: escolher um modelo e definir o processo são decisões relacionadas, mas distintas. Trocar de fornecedor pode alterar capacidade e custo; não resolve automaticamente requisitos ausentes ou permissões excessivas.

Conclusão

Vibe coding pode ser um espaço de experimentação, desde que o risco e o destino do protótipo estejam claros. O problema não é produzir código por meio de linguagem natural. É permitir que uma implementação não compreendida passe a tomar decisões importantes sem uma mudança correspondente no nível de controle.

Para começar, escolha um exercício reversível, use dados fictícios e declare o que quer aprender. Antes de conectá-lo ao mundo real, transforme as observações em critérios, revise a implementação e verifique os comportamentos relevantes. Se essa transição não puder ser feita, mantenha o resultado como protótipo.

O próximo tema da série é engenharia de contexto: como fornecer à IA as informações certas para uma tarefa, sem tentar compensar a falta de entendimento com uma conversa cada vez maior. A trilha começa pela postura e avança para os mecanismos que ajudam a sustentar resultados verificáveis.

Quando o protótipo começar a receber dados reais, a dificuldade será converter descobertas em regras e critérios de aceite. SDD em Delphi desenvolve esse percurso entre entendimento, implementação e testes. Consulte o sumário e a degustação gratuita para avaliar como levar a experimentação a um processo verificável, sem tratar a velocidade da IA como substituta da engenharia.

Referências

ANTHROPIC. Building effective agents. Publicação online, 19 dez. 2024. Disponível em: https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents. Acesso em: 2 out. 2026.

LOCAWEB. Vibe coding: dúvidas e ferramentas mais buscadas no Brasil. Publicação online, 13 ago. 2026. Disponível em: https://www.locaweb.com.br/blog/estudos/vibe-coding-duvidas-e-ferramentas/. Acesso em: 2 out. 2026.

OWASP. LLM01:2025 Prompt Injection. Publicação online, [s. d.]. Disponível em: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/. Acesso em: 2 out. 2026.

SILVEIRA, Régys Borges da. A IA respondeu. Mas você colocaria essa resposta em produção?. regys.com.br, [s. d.]. Disponível em: https://regys.com.br/a-ia-respondeu-mas-voce-colocaria-essa-resposta-em-producao/. Acesso em: 2 out. 2026.

SILVEIRA, Régys Borges da. Como escolher modelos de IA para programação: comparação final da série. regys.com.br, [s. d.]. Disponível em: https://regys.com.br/como-escolher-modelos-de-ia-para-programacao-comparacao-final-da-serie/. Acesso em: 2 out. 2026.

SILVEIRA, Régys Borges da. Liderança Ampliada. Livros Régys Borges da Silveira, [s. d.]. Disponível em: https://livros.regys.com.br/lideranca-ampliada. Acesso em: 2 out. 2026.

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WILLISON, Simon. Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks). Publicação online, 19 mar. 2025. Disponível em: https://simonwillison.net/2025/Mar/19/vibe-coding/. Acesso em: 2 out. 2026.