Nel 2025, il vibe coding ha rivoluzionato il modo di sviluppare software. Coniato da Andrej Karpathy, il termine descrive l’idea che chiunque possa descrivere ciò che desidera e ottenere codice funzionale da modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Secondo Karpathy, il vibe coding consiste nel “lasciarsi trasportare dalle vibrazioni, abbracciare gli esponenziali e dimenticare che il codice esiste”.
Dal prompt al prototipo: un nuovo modello di sviluppo
Questo modello non è più teorico. Pieter Levels (@levelsio) ha lanciato un simulatore di volo multiplayer, Fly.Pieter.com, utilizzando strumenti AI come Cursor, Claude e Grok 3. Ha creato il primo prototipo in meno di 3 ore con un solo prompt: “Crea un gioco di volo 3D nel browser”. Dopo 10 giorni, aveva guadagnato $38,000 dal gioco e stava guadagnando circa $5,000 mensili dagli annunci, con il progetto che si è espanso a 89,000 giocatori entro marzo 2025.
Ma non si tratta solo di giochi. Il vibe coding viene utilizzato per costruire MVP, strumenti interni, chatbot e persino versioni iniziali di app full-stack. Secondo un’analisi recente, quasi il 25% delle startup di Y Combinator utilizza l’AI per costruire i codici base principali.
Il costo nascosto della velocità
Nonostante la promessa di iterazioni più rapide, maggiore sperimentazione e meno barriere, c’è un costo nascosto. Il codice generato dall’AI crea quelle che i ricercatori di sicurezza chiamano vulnerabilità “killer silenziose”, codice che funziona perfettamente nei test ma contiene difetti sfruttabili che sfuggono agli strumenti di sicurezza tradizionali e sopravvivono alle pipeline CI/CD per raggiungere la produzione.
Pratiche sicure di vibe coding
Un’analisi dettagliata delle pratiche sicure di vibe coding è disponibile qui. In sintesi, il vibe coding, utilizzando il linguaggio naturale per generare software con l’AI, sta rivoluzionando lo sviluppo nel 2025. Tuttavia, mentre accelera la prototipazione e democratizza la codifica, introduce anche vulnerabilità “killer silenziose”: difetti sfruttabili che passano i test ma sfuggono agli strumenti di sicurezza tradizionali.
Questo articolo esplora:
- Esempi reali di codice generato dall’AI in produzione.
- Statistiche scioccanti: esposizione segreta del 40% più alta nei repository assistiti dall’AI.
- Perché i modelli di linguaggio di grandi dimensioni omettono la sicurezza a meno che non venga esplicitamente richiesta.
- Tecniche di prompting sicuro e confronti tra strumenti (GPT-4, Claude, Cursor, ecc.).
- Pressione normativa dall’EU AI Act.
- Un flusso di lavoro pratico per lo sviluppo assistito dall’AI sicuro.
In sintesi: l’AI può scrivere codice, ma non lo renderà sicuro a meno che non venga richiesto, e anche in quel caso, è necessario verificare. La velocità senza sicurezza è solo un fallimento rapido.
Fonte: The Hackers News
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