Precisão do VibeCoding = M / ((2 - M) - (1 - M) * Q)^T
Minha conclusão final sobre o vibe coding — depois de usar, observar e refletir.
Depois de experimentar o famoso vibe coding (quando você deixa a IA programar tudo e só vai “guiando” com prompts), cheguei a uma percepção clara:
A IA se sai bem no começo, mas sua precisão cai à medida que o projeto cresce.
Não é só impressão — é padrão. E mesmo sendo algo empírico, tentei colocar isso em forma de uma equação simples, que expressa o comportamento que observei em mim e em outros devs (em vídeos) ao longo dos últimos meses.
⚙️ A fórmula:
P = M / ((2 - M) - (1 - M) * Q)^T
- P: Precisão das respostas da IA para gerar código útil.
- M: Precisão geral do modelo no processamento de prompts (estimativa subjetiva), entre 0 e 1.
- Q: Qualidade do código (arquitetura, nomeação, organização, documentação, etc), entre 0 e 1.
- T: Nível do Tamanho do projeto (estimativa subjetiva - quanto mais complexo, maior o T).
📊 Exemplos práticos:
1️⃣ Projeto zerado, nada feito ainda:
M = 0.9(precisão do modelo),T = 0(tamanho zero),Q = 0(sem qualidade ainda)- Resultado:
P = 0.9 / (1.3 - 0.3 * 0)^0 = 0.9 / 1^0 = 0.9
Precisão: 90%
A IA acerta muito, porque o contexto está todo no prompt. Você está praticamente pedindo um script isolado, e ela entrega muito bem.
2️⃣ Projeto em andamento (mesmo modelo), tamanho 3 e qualidade média (Q = 0.5):
D = 1.3 - 0.3 * 0.5 = 1.15
P = 0.9 / 1.15^3 ≈ 0.9 / 1.520875 ≈ 0.5915
Precisão: ~59%
Aqui a IA começa a patinar. Com um projeto mais complexo e qualidade apenas razoável, o código gerado exige revisão, adaptação e leitura extra. A chance de erro ou incompatibilidade aumenta bastante.
🤔 Mas por que isso acontece?
Simples: a IA não consegue ter o projeto inteiro como contexto.
Mesmo os melhores modelos atuais têm um limite de tokens/contexto que cabe na memória de uma resposta. Isso significa que:
- Se o projeto cresce, a IA começa a perder de vista partes importantes do sistema.
- Sem contexto, ela chuta.
- E se o código estiver bagunçado, ela chuta ainda pior.
❗ Observação importante:
Essa fórmula só se aplica quando a IA está no comando total, ou seja: quando você pede para ela fazer uma funcionalidade inteira do zero, confiando 100% no output.
Se você usa IA como assistente (tipo GitHub Copilot), essa limitação é muito menor, porque você já está provendo contexto local no seu editor, linha por linha.
Essa fórmula também não tem como objetivo ser precisa nem lei, é somente uma observação matemática praticamente filosófica.
📌 Conclusão:
Se você quer usar IA de forma mais eficaz em projetos grandes:
- Invista em qualidade: código limpo, bem estruturado e documentado ajuda a IA a entender e contribuir melhor.
- Dê contexto: quanto mais você explicar ou isolar o que quer, mais chance da IA entregar algo útil.
- Não terceirize o raciocínio. Vibe coding parece mágico no começo, mas sem direção, vira caos com commit bonito.