Vibe coding: o que precisas de saber antes de começar
Antes de começares com vibe coding, escolhe um problema pequeno, define o comportamento esperado e percebe onde ficam o código, os dados e a aplicação publicada. Podes usar linguagem natural para orientar a construção com IA. Continuas a precisar de observar resultados, testar percursos e decidir o que está suficientemente verificado para entrar em utilização.
Neste artigo, usamos vibe coding para falar da criação de software em que vais descrevendo o que pretendes e ajustando a implementação com ajuda de IA. A expressão aparece com sentidos diferentes. O que nos interessa é o processo que te permite construir algo útil e compreender o suficiente para o manter.
Não precisas de começar por uma plataforma com clientes, pagamentos e dezenas de integrações. Vamos usar um exemplo fictício mais simples: uma lista de materiais para preparar workshops. A primeira versão permite acrescentar um item, indicar a quantidade e marcar o que já está preparado.
Que projeto deves escolher para começar?
Escolhe um projeto que resolva uma dificuldade que conheces e cujo resultado consigas avaliar diretamente. Limita a primeira versão a um percurso completo, com dados de teste e poucos efeitos externos. Antes de construir, considera se uma ferramenta existente ou uma simplificação do processo já resolve o problema com menos trabalho de manutenção.
No exemplo, a equipa prepara uma caixa para cada workshop. Usa uma folha dispersa, esquece por vezes um material e quer ver rapidamente o que falta. A primeira pergunta é se melhorar essa folha chega. Se chegar, podes fazê-lo e guardar a construção de uma aplicação para uma necessidade que a justifique.
Se o exercício de aprendizagem for construir, define a utilidade pretendida: abrir a lista, acrescentar «marcadores», indicar uma quantidade e marcar o item como preparado. Ainda não precisamos de gerir fornecedores, enviar mensagens ou prever compras com IA.
Escolhe dados que possas inventar sem consequências: nomes de materiais e quantidades fictícias. Isso permite experimentar sem expor clientes ou alterar operações reais. O protótipo deve indicar que usa dados de demonstração, para não ser confundido com uma ferramenta em funcionamento na equipa.
Um bom primeiro projeto também tem uma fronteira de conclusão. «Consigo preparar e rever uma lista de materiais no meu computador» é verificável. «Quero uma plataforma para gerir tudo» deixa demasiadas decisões abertas e torna difícil perceber o que está pronto.
O que precisas de compreender sobre as ferramentas?
Precisas de distinguir a ferramenta onde pedes alterações, o código que ela modifica, o ambiente onde a aplicação corre e os serviços de que depende. Algumas plataformas juntam estas partes na mesma experiência; outras deixam-nas separadas. Em qualquer caso, deves conseguir identificar onde estás a trabalhar e qual é a versão que estás a observar.
O editor serve para consultar e alterar ficheiros. O terminal permite executar comandos. O agente pode usar essas capacidades, dentro das permissões disponíveis, para investigar e implementar. O modelo ajuda a interpretar o pedido e a produzir alterações, mas não é o mesmo que o alojamento da aplicação.
Uma aplicação aberta no teu computador pode depender de serviços externos. Ter ficheiros locais não significa que todo o processamento aconteça sem rede. Confirma que serviços recebem dados e quais são necessários para o projeto arrancar, sobretudo quando acrescentares funcionalidades além da interface.
Também convém separar criação de utilização. Uma ferramenta pode ajudar-te a construir a aplicação, enquanto os utilizadores finais dependem de outro serviço para a abrir. As condições e custos de cada parte precisam de ser avaliados no contexto do projeto.
Se estás a escolher entre um construtor visual e um agente de desenvolvimento, lê a comparação Lovable ou Claude Code. A escolha deve considerar o trabalho que queres fazer, o controlo necessário e a tua capacidade de acompanhar a operação depois da primeira demonstração.
Como transformar a ideia num primeiro pedido?
Transforma a ideia num pedido que identifique o utilizador, a tarefa principal, os dados necessários e o resultado esperado. Acrescenta limites claros para a primeira versão e critérios que possas testar. Se existir uma decisão que muda o comportamento da aplicação, esclarece-a antes de a IA escolher uma opção por ti.
Para a lista de materiais, podes escrever: «Quero um protótipo para preparar materiais de um workshop. Deve permitir acrescentar um item com nome e quantidade, marcar um item como preparado e ver o que falta. Usa dados fictícios. Nesta fase, o objetivo é testar este percurso localmente.»
A seguir, define comportamentos. O nome pode ficar vazio? A quantidade aceita zero ou valores negativos? Marcar um item como preparado deve permitir voltar atrás? Ao apagar um item, queres confirmação ou uma forma de recuperar? As respostas determinam o que será construído.
Define também a persistência: os dados devem continuar disponíveis depois de atualizar a página? Apenas no mesmo navegador ou em vários dispositivos? Estas opções alteram a solução. Se o protótipo guardar apenas no navegador, deixa essa limitação explícita e evita tratá-lo como sistema partilhado da equipa.
O pedido pode terminar com: «Apresenta as decisões em falta que alteram este percurso. Depois de as resolvermos, implementa uma primeira versão e demonstra os testes feitos.» Não precisas de exigir um questionário extenso quando já deste informação suficiente.
O guia sobre como preparar o briefing de uma aplicação ajuda a desenvolver esta etapa. Guarda as decisões fechadas para que uma conversa posterior não volte a introduzir opções que já tinhas descartado.
Como construir por etapas sem perder o objetivo?
Constrói por etapas que terminem num comportamento observável e que mantenham a direção do projeto. Começa pelo percurso principal, testa-o e acrescenta a próxima capacidade necessária. Planeia desde cedo as decisões de dados e acesso que serão exigidas mais tarde, mesmo quando a implementação inicial usa apenas informação fictícia e um ambiente limitado.
No exemplo, a primeira etapa pode mostrar a lista de demonstração. A segunda permite acrescentar e editar materiais. A terceira trata da persistência escolhida. Cada etapa deve deixar claro o que funciona e o que continua simulado.
Um botão desenhado com a palavra «Guardar» pode ainda não guardar nada. Por isso, evita avaliar a conclusão pela presença dos elementos no ecrã. Clica, altera valores, atualiza a página e observa se o estado corresponde ao que foi definido.
Também não vale a pena polir todas as animações antes de confirmar a ação principal. Podes ajustar a apresentação à medida que testas, mas mantém a prioridade no percurso que justifica a aplicação. Uma lista legível e fiável ajuda mais o primeiro teste do que um painel cheio de indicadores inventados.
Regista novas ideias numa lista separada. Exportar para PDF, partilhar com colegas e criar modelos de workshops podem ser úteis depois. Guardá-las permite terminar a etapa atual e escolher a seguinte com base no que observaste, sem perder sugestões durante o trabalho.
Que testes deves fazer na primeira versão?
Testa o percurso principal, os dados inválidos e as situações em que a aplicação deve impedir uma ação ou explicar uma falha. Usa exemplos com resultados esperados definidos antes do teste. Pede evidência da execução e observa a aplicação no ambiente em que será utilizada, incluindo os dispositivos relevantes para o teu caso.
Para a lista de materiais, começa com uma tabela de casos:
| Caso | Ação de teste | Resultado esperado |
|---|---|---|
| Item válido | Acrescentar marcadores com quantidade dois | Aparece um único item com os dados corretos |
| Nome vazio | Tentar guardar sem nome | A aplicação explica o campo em falta |
| Quantidade inválida | Introduzir um valor negativo | O valor é recusado conforme a regra definida |
| Alteração de estado | Marcar como preparado e desfazer | O estado e a contagem voltam a corresponder |
| Persistência | Atualizar a página após guardar | O comportamento coincide com a opção acordada |
A documentação de boas práticas do Claude Code recomenda dar ao agente formas concretas de verificar o trabalho, como testes executáveis e comparação visual. Aplica essa ideia ao comportamento que te interessa, pedindo os resultados e as limitações da verificação.
Não confundas uma compilação bem-sucedida com todos os percursos testados. A aplicação pode compilar e continuar a aceitar quantidades erradas. Da mesma forma, uma captura de ecrã mostra a apresentação num momento, mas não demonstra que o estado foi guardado.
Abre a interface num telemóvel se a equipa a vai usar enquanto prepara caixas. Confere se consegues marcar um item, ler a quantidade e perceber o que falta. Testa também navegação por teclado e mensagens de erro legíveis, porque essas condições fazem parte da utilização.
Como pedir uma correção que seja fácil de verificar?
Descreve a correção com o estado inicial, os passos realizados, o resultado observado e o resultado esperado. Identifica o elemento ou percurso afetado e fornece evidência útil, sem dados sensíveis. Depois de corrigir, repete o caso que falhou e os percursos próximos que possam ter sido alterados pela mesma mudança.
«A lista está estranha» dá pouca informação. «Depois de marcar um material como preparado, o contador continua a mostrar o total anterior; espero que conte apenas os itens em falta» permite localizar a diferença. Se tens uma captura, junta-a com a sequência de ações.
Quando a causa ainda não está demonstrada, apresenta-a como hipótese. Um contador errado pode resultar do estado guardado, do cálculo ou da forma como a interface atualiza. Pedir logo uma reescrita completa pode acrescentar problemas sem resolver o original.
Conserva a versão atual antes de uma alteração maior. Se a correção estragar outro comportamento, precisas de comparar o que mudou e recuperar um ponto conhecido. O histórico é útil quando contém versões identificáveis, com uma descrição do que foi alterado e verificado.
Depois do teste, regista o resultado de forma concreta: «o contador atualiza ao marcar e ao desfazer, nos casos testados». Evita transformar essa observação numa afirmação de que toda a aplicação está validada. O âmbito da conclusão deve acompanhar o âmbito da revisão.
O que muda quando entram utilizadores e dados reais?
Quando entram utilizadores e dados reais, tens de definir quem pode consultar, criar, alterar e apagar cada informação. As permissões precisam de ser aplicadas onde os dados são processados e guardados, além da apresentação no ecrã. Testa essas regras com contas e registos de teste antes de abrir o acesso à equipa ou a clientes.
Imagina que a lista passa a ser usada por duas equipas com materiais diferentes. Esconder a lista de outra equipa no menu não demonstra isolamento. É necessário verificar se uma conta consegue obter ou alterar dados que não lhe pertencem através dos pedidos feitos pela aplicação.
A documentação de segurança do Lovable explica que o código no navegador pode ser inspecionado ou contornado e que as verificações sensíveis precisam de acontecer no servidor. Também orienta a manter segredos fora do frontend e a rever regras de acesso aos dados. Estes controlos exigem conferência no projeto concreto.
A pasta onde abriste um agente organiza o trabalho, mas não prova que ele só consegue aceder a essa pasta. Confirma as permissões efetivas da ferramenta. Dá-lhe os acessos necessários ao pedido e separa experiências de ambientes que tenham dados ou operações reais.
Para um projeto com autenticação, pagamentos ou informação sensível, inclui revisão técnica adequada ao que está em causa. A IA pode ajudar a implementar e a testar; a decisão de colocar o sistema em uso deve apoiar-se em evidência sobre os requisitos reais.
Quando está pronto para publicar e continuar a manter?
Está pronto para publicar quando a versão definida cumpre os critérios acordados no ambiente de destino e existe uma forma de acompanhar falhas e recuperar o serviço. Distingue o código guardado, a pré-visualização e a aplicação pública. Confirma o endereço final, o comportamento dos dados e os custos necessários para manter a solução disponível.
Guardar uma alteração no repositório não demonstra que ela chegou ao site. Depois da publicação, abre o endereço usado pelos utilizadores e repete o percurso principal. Se a aplicação depende de configurações ou serviços externos, confirma-os no ambiente publicado.
Também precisas de saber como recuperar. Voltar a uma versão anterior do código não desfaz automaticamente alterações na base de dados, emails enviados ou operações noutros serviços. A recuperação de cada parte deve ser pensada de acordo com os efeitos que a aplicação pode produzir.
Define quem recebe problemas, quem consegue alterar o projeto e onde estão as instruções para o arrancar. Inclui criação, alojamento, dados, serviços externos e manutenção na avaliação de custo. Uma demonstração barata pode transformar-se numa ferramenta que exige acompanhamento regular.
Se precisares de organizar o histórico, o artigo sobre como usar Git para recuperar uma versão do projeto ajuda a começar. O primeiro projeto ensina-te mais quando consegues explicar o que faz, o que foi testado e o que falta antes da próxima utilização.
Como podes aprender este processo no Laboratório da IA?
No Laboratório da IA podes transformar uma ideia concreta num projeto acompanhado, aprendendo a preparar o pedido, observar o resultado e corrigir o que falha. As aulas semanais e os Zooms de acompanhamento semanais ajudam a trabalhar dúvidas reais. Começa por uma tarefa pequena que conheces e por critérios de conclusão que consegues verificar.
A lista de materiais é apenas um exercício possível. Podes escolher outro processo do teu trabalho, desde que consigas delimitar a primeira versão e usar dados adequados à experiência. O objetivo é aprender a construir com IA e a tomar decisões sobre a aplicação que estás a criar.
Referências
As referências seguintes apoiam os critérios de verificação e os cuidados com a separação entre interface, servidor e dados. Foram consultadas na revisão do artigo. A lista de materiais é um exemplo editorial fictício, sem aplicação construída ou resultados de testes apresentados como reais. Confirma as capacidades e condições da ferramenta escolhida antes de implementar.
Aprende a construir isto no Lab.
Trabalha o processo com aulas, materiais e acompanhamento. Leva o que estás a construir e esclarece as dúvidas da tua implementação.
- Definir uma primeira aplicação com comportamentos verificáveis.
- Distinguir interface, dados, permissões, versões e publicação.
- Construir projetos nas aulas e Zooms semanais do Lab.
Aulas semanais para aprender e aplicar. Zooms de acompanhamento semanais para esclarecer dúvidas. Replay e materiais para retomar o trabalho ao teu ritmo.
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