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Vibecoding: A Ilusão da Competência Instantânea (E a Ressaca da Dívida Técnica)

Se você passou os últimos meses no LinkedIn, provavelmente já foi bombardeado pelo termo da moda: Vibecoding. A ideia sedutora de que você só precisa "sentir a vibe", descrever o que quer em inglês e deixar a IA cuspir o código para você. Andrej Karpathy disse que o inglês é a nova linguagem de programação, e de repente todo gerente de produto acha que virou engenheiro de software sênior.

A realidade, porém, é bem menos glamorosa e muito mais perigosa.

O problema do Vibecoding não é que ele não funciona. O problema é que ele funciona rápido demais no começo. Você pede um site, a IA gera um HTML com Tailwind bonitinho, um servidor Node.js básico e um banco de dados SQLite. Tudo roda. O botão clica, a tela pisca, o deploy é feito. A dopamina bate forte. Você se sente um Deus da tecnologia. "Quem precisa de anos de estudo em algoritmos quando eu tenho o Claude 200?", você pensa.

E é exatamente aí que a armadilha se fecha.

A Armadilha Estatística: O Erro é uma Certeza Matemática

Vamos tirar o elefante da sala e falar de matemática básica, algo que a galera do hype adora ignorar.

Modelos de linguagem (LLMs) como GPT, Claude ou Llama são, por definição, modelos estocásticos. Eles não "sabem" programar; eles são máquinas de autocompletar glorificadas que calculam a probabilidade estatística do próximo token. Eles operam em um campo de incerteza probabilística, não de lógica determinística.

Isso significa que o erro não é um "bug" que será corrigido na próxima versão; o erro é uma característica intrínseca do modelo.

Em um sistema determinístico (o código que escrevemos manualmente), 2 + 2 é sempre 4. Se houver um erro, a culpa é da lógica. Em um modelo estatístico, 2 + 2 é 4 na maioria das vezes, mas pode ser 5 se o contexto da conversa pender para isso.

Não existe — e nunca existirá — um LLM que seja 100% preciso. Matematicamente, é impossível garantir que um modelo probabilístico forneça apenas a resposta correta o tempo todo, a menos que você zere a temperatura e restrinja o modelo a ponto de ele virar um banco de dados inútil. Ao usar Vibecoding, você está trocando a certeza binária da computação clássica pela aposta de um cassino. Você aceita que, estatisticamente, uma porcentagem do seu código vai estar errada, sutilmente quebrada ou insegura. E não há filtro no mundo que resolva isso, porque para filtrar 100% dos erros, você precisaria de um validador determinístico que soubesse a verdade absoluta — o que, ironicamente, é exatamente o que você não tem.

A Alucinação da Competência

O Vibecoding cria, portanto, uma camada de abstração que eu chamo de "Alucinação de Competência". Você não construiu um sistema robusto; você montou um castelo de cartas com uma fachada de mármore. O código gerado pela IA segue o "Caminho Feliz". Ele funciona para o caso de uso ideal, com dados ideais, no ambiente ideal.

Mas engenharia de software não é sobre o Caminho Feliz. É sobre o que acontece quando o usuário insere um emoji no campo de CPF, quando a API de pagamento dá timeout, ou quando você precisa escalar de 10 para 10.000 usuários simultâneos. A IA não pensa na arquitetura a longo prazo. Ela resolve o prompt atual.

O Muro da Realidade (The Wall)

O colapso acontece quando você precisa fazer a manutenção. E acredite, você vai precisar.

Chega o momento em que o produto precisa de uma regra de negócio específica, algo que foge do padrão estatístico que o LLM viu em seu treinamento. Você tenta explicar no prompt. A IA, presa em sua natureza probabilística, começa a alucinar. Ela corrige uma coisa e quebra três. Você insiste. Ela entra em loop, sugerindo a mesma solução errada cinco vezes seguidas com total confiança.

Nesse ponto, o "Vibecoder" descobre a verdade dura: você não consegue depurar o que não entende.

Se você não sabe ler o código que a IA escreveu, você é refém da aleatoriedade dela. E a IA, diferente de um estagiário, não aprende com o erro; ela apenas recalcula os pesos e chuta de novo. Você se vê com um sistema em produção, clientes reclamando, e sua única ferramenta é digitar "por favor, conserte" em uma janela de chat.

Dívida Técnica Exponencial

O custo do Vibecoding não é pago na entrada, é pago na saída, com juros compostos. Cada linha de código que você não revisou é um passivo. A segurança é o primeiro item a ser sacrificado. Chaves de API hardcoded, injeção de SQL mascarada, tratamento de erros inexistente... a lista de horrores que já encontrei em "MVPs de IA" daria para escrever um livro de terror.

Conclusão: A Ferramenta não é o Mestre

Não me entenda mal. Eu uso IA todos os dias. Mas eu a uso como um multiplicador de força, não como um substituto do intelecto. Eu sei exatamente o que ela está escrevendo, e na metade das vezes, eu reescrevo porque sei que a estatística jogou contra mim naquele momento.

Vibecoding é ótimo para protótipos descartáveis. Para qualquer coisa que precise durar mais que uma semana ou processar dados reais de clientes, é negligência profissional confiar em um gerador de texto probabilístico para fazer o trabalho de um engenheiro.

Se você quer sobreviver a essa bolha, pare de tentar "codar por vibração" e comece a entender a engenharia por trás da mágica. Caso contrário, quando a música parar e a estatística cobrar seu preço, você vai ser apenas mais um "prompter" desempregado com um produto que ninguém consegue consertar.

Se voce se interessou pelo assunto, recomendo ir para uma conversa mais densa:
https://www.tabnews.com.br/macnator/a-revolucao-da-inteligencia-artificial-so-que-nao-parte-4-se-voce-nao-ler-isso-voce-vai-ser-o-proximo-eu-avisei

clacerda

2 dias atrás

Modelos de linguagem (LLMs) como GPT, Claude ou Llama são, por definição, modelos estocásticos. Eles não "sabem" programar; eles são máquinas de autocompletar glorificadas que calculam a probabilidade estatística do próximo token. Eles operam em um campo de incerteza probabilística, não de lógica determinística.

Isso significa que o erro não é um "bug" que será corrigido na próxima versão; o erro é uma característica intrínseca do modelo.

Em um sistema determinístico (o código que escrevemos manualmente), 2 + 2 é sempre 4. Se houver um erro, a culpa é da lógica. Em um modelo estatístico, 2 + 2 é 4 na maioria das vezes, mas pode ser 5 se o contexto da conversa pender para isso.

Não existe — e nunca existirá — um LLM que seja 100% preciso. Matematicamente, é impossível garantir que um modelo probabilístico forneça apenas a resposta correta o tempo todo, a menos que você zere a temperatura e restrinja o modelo a ponto de ele virar um banco de dados inútil. Ao usar Vibecoding, você está trocando a certeza binária da computação clássica pela aposta de um cassino.

Cara, isso é tão 2024 que me deu saudade de quando a gente ainda achava que prompt engineering era carreira pra currículo.
A narrativa do "papagaio estocástico" morreu quando a gente parou de usar LLM como oráculo e começou a usar como gerador em loop fechado.
Vibe coding não é mais "ah, o modelo alucinou um bug".
É: o modelo gera → o teste deterministico quebra → o próprio modelo analisa o stack trace → gera correção → loop até passar. Simples assim. O erro estocástico não sobrevive ao encontro com a lógica binária de um assert.

A mágica não está na probabilidade do token, está na arquitetura de verificação. O LLM pode alucinar o caminho, mas não pode alucinar o destino quando existe uma suite de testes determinística esperando no fim do túnel. É deterministico por construção, só que construído por estocásticos.

Então, por favor, atualiza o script. A discussão não é mais "será que ele sabe programar?", é "qual o nível de abstração do seu loop de automação!"

macnator

Autor

2 dias atrás

"Clacerda, seu comentário descreve o cenário ideal de laboratório — a famosa 'Engenharia de Slide' — mas colapsa completamente quando confrontado com a realidade empírica e econômica de 2025-2026 descrita no artigo maior de onde derivei esse que leu, recomendo que leia é muito instrutivo: https://www.tabnews.com.br/macnator/a-revolucao-da-inteligencia-artificial-so-que-nao-parte-4-se-voce-nao-ler-isso-voce-vai-ser-o-proximo-eu-avisei

Vou dissecar sua tese do 'Loop Fechado Determinístico' em três pontos, provando por que essa arquitetura falhou para a Microsoft e por que ela é uma impossibilidade lógica para o Vibecoding.

O Paradoxo do Oráculo (A Falácia da Recursividade)
Você afirma: "O LLM não pode alucinar o destino quando existe uma suite de testes determinística esperando no fim do túnel."

Aqui reside o erro lógico fatal. Para criar uma suíte de testes que garanta 100% de conformidade e capture todas as alucinações estocásticas (casos de borda, race conditions, falhas de segurança), o humano precisa ter um conhecimento superior ao do modelo sobre o sistema.

Se você, humano, sabe escrever essa suíte de testes perfeita e determinística que cobre o 'espaço de possibilidades' do problema, você não precisa do Vibecoding. Você já detém a especificação exata do software.

O Vibecoding, por definição, é usado por quem não sabe ou não quer detalhar essa complexidade. Se deixarmos a própria IA escrever os testes (o que acontece na prática), caímos na Alucinação de Confirmação: a IA gera a lógica errada (2+2=5) e o teste errado (assert 2+2==5). O loop fecha, o teste passa, e o sistema quebra em produção.

A Prova Real: O Caso Microsoft KB5074109
Você diz que o erro estocástico "não sobrevive ao encontro com a lógica binária de um assert". A realidade discorda, e a prova custou bilhões.

A Microsoft tentou exatamente o que você descreve: substituiu o QA humano por automação massiva e loops de verificação de IA no Windows 11 (Janeiro de 2026). Eles têm os melhores engenheiros e arquiteturas de verificação do mundo. Resultado?
O código passou nos asserts. O código passou nos testes sintéticos. Mas em produção, causou Telas Pretas da Morte, conflitos de drivers não previstos e processos zumbis no Outlook, resultado: Mesmo com engenheiros de primeira não funcionou e tiveram que recontratar os testes humanos.

Por que? Porque a realidade não é determinística. Hardware, drivers, e comportamento de usuário possuem entropia que nenhum 'loop fechado' de LLM consegue prever em ambiente de teste. Se a Microsoft, com recursos infinitos, não conseguiu blindar o sistema da natureza estocástica da IA, sugerir que um Vibecoder individual vai conseguir é, no mínimo, ingênuo.

O Custo do "Workslop" e a Produtividade Negativa
Você menciona o loop "gera → teste quebra → corrige → repete". Isso tem um nome no mercado atual: Workslop.

O relatório do BCG (2025) citado no artigo maior mostra que 60% das empresas caíram na estagnação de valor justamente por causa disso. Esse loop não gera código limpo; ele gera código 'remendado' que satisfaz o teste específico, mas cria uma dívida técnica monstruosa e inaudível e tão cara que toma todo o lucro que a ia prometia.

Para filtrar 100% das respostas incorretas de um modelo estatístico, você precisaria de um validador determinístico infinito. Como isso não existe, o que sobra é a necessidade do Especialista Humano (o recurso que se tornou escasso) e mesmo assim pode falhar.

Conclusão:
Você está descrevendo Engenharia de Agentes Avançada (que exige seniors monitorando), mas está vendendo isso como a solução para o Vibecoding (que é praticado por quem quer atalhos).

O artigo não diz que a IA é inútil. Ele diz que a ausência de validação humana competente é catastrófica. Achar que uma arquitetura de testes automatizada substitui a cognição humana foi o erro da Microsoft em 2026. Não cometa o mesmo erro."