Vibe coding: cos’è e quali rischi comporta per la sicurezza

Il vibe coding è un nuovo paradigma della programmazione guidata dall’intelligenza artificiale generativa. Scopri come funziona e quali sono le implicazioni per la sicurezza.

La lingua dell’informatica accoglie costantemente neologismi. Uno di questi, emerso nel febbraio 2025 dalla penna di Andrej Karpathy, ha già trovato spazio stabile nel lessico degli sviluppatori: vibe coding. Non si tratta di un linguaggio di programmazione né di un quadro tecnico definito ma di un modo nuovo di scrivere codice, dove l’intento del programmatore conta più della precisione sintattica e l’intelligenza artificiale generativa si fa carico della traduzione tecnica.

1. Cos’è il vibe coding
2. Strumenti e ambienti di vibe coding
3. Quando il vibe coding fa davvero la differenza
4. I rischi di sicurezza del vibe coding
5. Come integrare il vibe coding in modo sicuro

Il paradigma riflette un cambiamento netto nel rapporto tra sviluppatore e macchina. La precisione sintattica lascia spazio a un’interazione più fluida ed espressiva, in parte automatizzata. Si colloca esattamente tra tre elementi: coding tradizionale, intelligenza artificiale generativa e design esperienziale.

Sebbene il vibe coding si stia diffondendo rapidamente tra gli strumenti low-code e nelle comunità creative, dietro l’apparente accessibilità si annidano nuove sfide per la sicurezza. La più importante riguarda direttamente il componente principale di questa filosofia: l’intelligenza artificiale generativa.

Ma come sempre, andiamo con ordine e affrontiamo per gradi l’argomento.

Cos’è il vibe coding?

Il vibe coding nasce ufficialmente nel febbraio 2025. A coniare il termine è Andrej Karpathy, tra i fondatori di OpenAI ed ex responsabile dell’IA di Tesla. Con un post pubblicato su X racconta un proprio modo di lavorare con i modelli linguistici di ultima generazione. Anziché digitare istruzioni una riga alla volta, lo sviluppatore descrive in linguaggio naturale ciò che vuole ottenere e l’LLM (Large Language Model) produce il codice corrispondente.

Karpathy sintetizza il metodo in un’espressione divenuta presto virale: “abbandonarsi completamente alle vibrazioni“. Si tratta in sostanza di un patto di fiducia con la macchina. La precisione sintattica viene delegata al modello, mentre l’umano si concentra sull’intento e sul disegno generale del progetto. Da questa logica deriva un cambiamento di ruolo netto. Il programmatore non scrive più direttamente il codice, ma lo guida, lo verifica e lo affina, secondo un metodo che si presta soprattutto al rapid prototyping e alle fasi creative dello sviluppo. In queste fasi la velocità di esplorazione delle idee conta più della perfezione formale del codice.

Resta inteso che questo paradigma non elimina la figura del programmatore. La sua funzione, semplicemente, cambia natura: dalla scrittura del codice alla supervisione del processo. Secondo gli osservatori più attenti, il vibe coding democratizza la creazione di software, perché apre le porte anche a utenti meno esperti. Il rovescio della medaglia è che, senza una verifica accurata della qualità e della sicurezza del codice generato, il rischio che un controllo salti è tutt’altro che teorico.

Strumenti e ambienti di vibe coding

I principali strumenti del vibe coding si basano sull’integrazione tra modelli linguistici e ambienti di sviluppo interattivi. Tra i più utilizzati spiccano Cursor, un IDE costruito su Visual Studio Code che integra modelli generativi per produrre, modificare e correggere codice tramite prompt testuali, e Codeium, piattaforma che fornisce suggerimenti durante la scrittura del codice.

Anche GitHub Copilot, potenziato da modelli OpenAI, rientra a pieno titolo nel vibe coding. L’estensione accetta prompt in linguaggio naturale e propone codice autocompletato in tempo reale. A questi si aggiungono ambienti come Replit, che integra generazione automatica e collaborazione cloud, Claude Code di Anthropic per il coding agentico via riga di comando, a cui si uniscono diverse piattaforme no-code o low-code orientate alla generazione di interfacce utente.

In tutti questi casi il pattern non cambia. Lo sviluppatore esprime un’intenzione, il modello produce codice e l’umano valuta e affina.

Quando il vibe coding fa davvero la differenza

Il principale vantaggio del vibe coding sta nella riduzione della barriera tecnica. Utenti senza una formazione approfondita possono produrre codice partendo da semplici istruzioni testuali, comprimendo i tempi di sviluppo e accelerando la prototipazione. Il metodo si adatta particolarmente bene a creativi, designer, studenti e team interfunzionali che hanno bisogno di risultati rapidi.

Lo sviluppo frontend è probabilmente l’ambito di maggior efficacia. La generazione di layout, di interfacce utente e di animazioni in linguaggio naturale ha aperto nuove modalità di lavoro per chi disegna prodotti digitali. Anche l’ambito educativo trae beneficio dal metodo. Chi impara a programmare può concentrarsi sulla logica e sull’architettura, senza l’attrito iniziale della sintassi formale.

Il vibe coding ha trovato spazio anche fuori dal contesto strettamente professionale. Musicisti, visual artist e sviluppatori indipendenti lo usano per generare esperienze interattive, ambienti 3D, videogiochi o effetti visivi. In questi casi l’intenzione comunicativa conta più della precisione tecnica. È proprio in quel margine espressivo che il vibe coding offre il suo contributo più riconoscibile.

I rischi di sicurezza del vibe coding

Tuttavia, il vibe porta con sé rischi che in ambito professionale non si possono ignorare. Questi si possono ricondurre a quattro famiglie principali: vulnerabilità del codice generato, hallucination delle dipendenze, assenza di tracciabilità e possibilità di abuso.

Vulnerabilità nel codice generato

Il primo rischio è il più diretto. Il codice prodotto da un LLM può contenere vulnerabilità logiche difficili da individuare anche a uno sguardo esperto. Diversi studi accademici hanno mostrato che una quota rilevante del codice generato da assistenti AI presenta bug di sicurezza. Tra i casi più frequenti figurano l’uso scorretto delle librerie crittografiche, l’esposizione di credenziali, controlli di input gestiti in modo superficiale e vulnerabilità di tipo RCE che possono passare inosservate.

Quando l’utente non possiede le competenze per analizzare a fondo l’output, il problema si amplifica. Il codice viene integrato in un’applicazione reale così com’è e i difetti restano nascosti fino a quando un attaccante li individua. Per scenari critici, una revisione manuale rigorosa resta un passaggio non negoziabile.

Hallucination delle dipendenze e slopsquatting

Un rischio meno intuitivo ma altrettanto serio riguarda le dipendenze fantasma. I modelli linguistici, quando producono codice, talvolta importano librerie che non esistono. Inventano nomi di pacchetti plausibili che però non corrispondono ad alcuna voce reale su npm, PyPI o altri repository pubblici. Il fenomeno è noto come hallucination delle dipendenze.

Da questa imprecisione nasce una minaccia concreta. Ricercatori di sicurezza hanno documentato come attori malevoli registrino sui repository pubblici i nomi delle dipendenze inventate dagli LLM, riempiendoli di malware. Quando uno sviluppatore copia il codice generato e lancia il comando di installazione, scarica il pacchetto fasullo. Il risultato è un cavallo di Troia introdotto nella propria base di codice. Il fenomeno è stato battezzato slopsquatting, con un richiamo al più noto typosquatting.

Codice non tracciabile

La terza famiglia di rischi riguarda la tracciabilità. Nei flussi di vibe coding il codice viene prodotto in maniera dinamica e non sempre il risultato è riconducibile a un prompt specifico. In ambienti collaborativi o di scala enterprise, questo rende difficile risalire all’origine di un errore o di un comportamento anomalo. La stessa risposta dell’LLM allo stesso prompt può variare nel tempo, perché i modelli si aggiornano. La revisione e l’audit perdono quindi una parte del loro valore consueto.

Abuso per scopi malevoli

L’ultima famiglia riguarda l’accesso al coding di soggetti malintenzionati ma poco esperti. La semplificazione estrema del processo apre potenziali scenari di abuso su larga scala. Con un prompt in linguaggio naturale chiunque può ottenere script di phishing, codice offuscato, exploit, payload pronti all’uso. Le piattaforme commerciali applicano filtri stringenti. I sistemi locali e i modelli open source distribuiti senza salvaguardie offrono però una via libera ai criminali meno tecnici.

Come integrare il vibe coding in modo sicuro

La risposta corretta consiste nell’integrare il vibe coding con criterio. Il metodo va inserito in un flusso di sviluppo che conserva gli stessi controlli di qualità del codice scritto a mano. Bandirlo dagli ambienti di lavoro avrebbe poco senso pratico, considerando la rapidità con cui si sta diffondendo.

Per far ciò, sono di seguito riportati una serie di consigli operativi di facile applicazione:

• revisione manuale obbligatoria del codice generato prima di portarlo in produzione, anche sulle porzioni che sembrano semplici;
• uso di strumenti SAST e DAST per intercettare automaticamente le vulnerabilità più ricorrenti, come accade per il codice tradizionale;
• verifica delle dipendenze suggerite dall’LLM prima dell’installazione, con strumenti come pip-audit per Python o npm audit per JavaScript;
• versioning dei prompt e conservazione delle interazioni significative con il modello, per ricostruire a posteriori l’origine del codice;
• isolamento degli ambienti di esecuzione del codice sperimentale, in sandbox o container dedicati;
• formazione mirata degli sviluppatori sui rischi specifici del vibe coding, dallo slopsquatting alla prompt injection passando per le hallucination.

L’integrazione di queste pratiche non rallenta eccessivamente il flusso di lavoro, ma richiede un investimento iniziale di tempo. Questo perché bisogna definire una serie di regole chiare e formare il proprio personale. In contesti aziendali, una verifica indipendente attraverso un’attività di penetration test sul codice generato può portare alla luce vulnerabilità che sfuggono alla revisione interna, soprattutto quando il prodotto è destinato a esporre superficie pubblica.

In conclusione

Il vibe coding è ormai più di un fenomeno passeggero. La velocità con cui si è diffuso negli ambienti di sviluppo professionali ne segnala la portata. Si tratta di una transizione comparabile per impatto al passaggio dai linguaggi assembler ai linguaggi di alto livello degli anni Settanta. Resta tuttavia una pratica ancora giovane. Le buone pratiche di sicurezza sono in fase di consolidamento, mentre gli strumenti di mitigazione vengono affinati mese dopo mese. La consapevolezza collettiva dei rischi, intanto, cresce con i primi incidenti documentati.

Una nuova tecnologia va sempre prima compresa e studiata a fondo, dopo l’iniziale entusiasmo e prima dell’eventuale ostracismo. In tutto ciò il vibe coding non fa eccezione.