Il creatore di Claude Code vuole dire addio al termine vibe coding

Anthropic continua a spingere sull’idea che la programmazione assistita dall’Intelligenza Artificiale non debba limitarsi all’autocompletamento.

Boris Cherny, creatore di Claude Code e responsabile dell’ingegneria agentica dell’azienda, ha descritto in un’intervista a Business Insider come sta cambiando il rapporto tra sviluppatori e software generativo.

Al centro della discussione compare il cosiddetto vibe coding, espressione ormai entrata stabilmente nel lessico dell’industria AI per identificare un approccio in cui lo sviluppatore orchestra il comportamento dell’AI attraverso prompt, istruzioni iterative e validazione dei risultati, senza necessariamente scrivere ogni riga di codice manualmente. La crescita di strumenti come il già citato Claude Code, Cursor, Windsurf e GitHub Copilot ha accelerato questo modello soprattutto tra startup, prototipazione rapida e piccoli team software.

Claude Code e il vibe coding: cosa cambia davvero per gli sviluppatori

Diversamente da molti coding assistant integrati negli editor grafici, Claude Code nasce come strumento CLI orientato a sviluppatori esperti.

Il sistema opera da terminale e può leggere repository, modificare file, eseguire comandi shell, analizzare stack trace e generare patch complete. Anthropic ha costruito il progetto attorno alla famiglia Claude 3, in particolare le varianti Sonnet e Opus ottimizzate per reasoning e manipolazione del codice.

Cherny descrive il vibe coding come un’evoluzione del lavoro ingegneristico più vicina alla direzione creativa che alla scrittura lineare: lo sviluppatore definisce obiettivi, vincoli architetturali e criteri di qualità, mentre l’AI produce implementazioni che vengono poi corrette, guidate o rigenerate. Il modello ricorda in parte il rapporto tra senior engineer e junior developer.

Anthropic sostiene però che gli sviluppatori più efficaci non siano quelli che delegano completamente il lavoro all’AI, ma quelli capaci di alternare automazione e verifica critica. Nel settore si parla sempre più spesso di automation complacency, fenomeno già studiato nell’aviazione e nei sistemi industriali: quando ci si fida eccessivamente dell’automazione, la capacità di rilevare errori diminuisce progressivamente, con rischi concreti in termini di vulnerabilità silenziose, dipendenze non sicure e regressioni logiche introdotte senza un controllo adeguato.

Gestione del contesto, sicurezza e limiti ancora aperti

Nonostante i progressi dei modelli linguistici, la gestione di codebase grandi resta uno dei problemi tecnici più difficili per gli agenti di coding.

I modelli LLM lavorano entro finestre contestuali finite e repository enterprise reali possono superare rapidamente questi limiti anche con context window da 200.000 token. Claude Code affronta il problema attraverso retrieval augmented generation, ranking semantico dei file e compressione contestuale.

Secondo Cherny, uno degli errori più comuni consiste proprio nel fornire al modello troppo contesto invece di quello corretto: l’eccesso di dati può degradare il reasoning e aumentare le allucinazioni.

Sul fronte sicurezza, un agente capace di eseguire comandi shell o modificare file automaticamente richiede sandboxing rigoroso e permission model granulari. Anthropic sostiene di avere implementato meccanismi di limitazione operativa e approvazioni esplicite, ma il rischio non riguarda soltanto l’errore accidentale: prompt injection e manipolazione dei repository possono alterare il comportamento dell’agente in modi difficili da rilevare.

L’impatto del vibe coding è anche ben percepibile nel contesto del lavoro, con gli specialisti che hanno già lanciato l’allarme: sono infatti molti i posti a rischio con l’adozione di massa di questo approccio.