Exemplos de programação em Vibe: 6 projetos práticos para explorar

Introdução

A programação Vibe permite que praticamente qualquer pessoa descreva uma ideia em linguagem simples e receba de volta uma primeira versão funcional, priorizando a rapidez em detrimento do extenso processo de engenharia que uma compilação tradicional exigiria. Saber por onde realmente começar, porém, é um problema à parte, especialmente para equipes acostumadas a enviar um ticket e aguardar a compilação.

A programação Vibe pode se concretizar como uma maquete visual rápida, um protótipo funcional ou uma pequena prova de conceito, dependendo do que você está tentando aprender. Este artigo apresenta seis exemplos que profissionais podem experimentar. São projetos ilustrativos que qualquer pessoa poderia construir, não produtos finalizados ou comerciais.

6 exemplos práticos de “vibe coding” para equipes de negócios

O uso de ferramentas de IA para o “vibe coding” pode gerar rapidamente código executável e componentes de aplicativos com base em descrições simples do usuário, mas é importante se familiarizar com o processo antes de lançar qualquer coisa. Esses seis exemplos, do tipo de projeto com que as pessoas se deparam no trabalho, vão do simples e visual para o mais complexo, mais próximo de algo com dados reais e lógica de fluxo de trabalho por trás. Cada um deles começa com a necessidade de negócio, apresenta um exemplo de prompt e uma possível primeira saída, e termina com o que deve ser verificado antes de prosseguir.

1. Visualize uma página de destino antes de criá-la

Transformar um conceito de página em algo com que a equipe possa trabalhar geralmente significa esperar por um tempo de desenvolvimento que ninguém tem. O Vibe Coding elimina essa espera. Uma única solicitação pode gerar um layout funcional com hierarquia e fluxo reais, dando à equipe algo concreto para discutir, em vez de um briefing escrito que as pessoas interpretam de maneiras diferentes.

Exemplo de prompt: “Crie uma página de destino para proprietários de pequenas empresas que estejam considerando [produto]. Inclua uma seção principal com um título e um CTA, três cartões de benefícios, uma seção de depoimentos e uma tabela de comparação de preços. Faça com que o botão de CTA permaneça fixo enquanto o visitante rola a página.”

Possível resultado inicial. Uma única página funcional com layout e espaçamento reais, mesmo que o texto e as imagens sejam placeholders, é suficiente para avaliar a hierarquia e o fluxo antes mesmo de chegar ao primeiro usuário.

O que verificar em seguida. Ainda vêm a aprovação do texto, a revisão de acessibilidade, as diretrizes da marca e a implementação propriamente dita. Uma maquete clicável responde se a estrutura funciona, não se ela está pronta para publicação.

2. Teste um seletor interativo de produtos

Gamas complexas de produtos são difíceis de navegar. Ajudar os clientes a encontrar a opção certa geralmente significa uma longa lista de filtros ou muitas suposições. Um prompt pode gerar um fluxo de questionário guiado em minutos, fazendo algumas perguntas e direcionando os clientes para uma recomendação antes que alguém acesse o catálogo real.

Exemplo de prompt: “Crie um aplicativo web de seleção de produtos que faça três perguntas sobre caso de uso, orçamento e espaço disponível e, em seguida, recomende um dos cinco tipos de produtos com uma breve explicação para cada recomendação.”

Possível resultado inicial: um fluxo de questionário funcional com lógica de recomendação provisória, suficiente para percorrer todos os caminhos e ver aonde cada resposta leva.

O que verificar em seguida. Isso testa a interação, não a precisão das recomendações. Perguntas confusas ou caminhos sem saída aparecem rapidamente. Os dados reais do produto, a lógica de recomendação e a disponibilidade de estoque ainda precisam de verificação separada antes que a ferramenta acesse o catálogo ativo.

3. Explore um painel com dados de amostra

Nem toda ideia de relatório precisa de um pipeline de dados completo antes que se saiba se o layout realmente ajuda. Um prompt pode montar um painel construído inteiramente a partir de registros fictícios, no qual as partes interessadas possam navegar e responder imediatamente.

Exemplo de comando: “Crie um painel usando dados de amostra para 50 solicitações de suporte. Inclua cartões de resumo com os números de solicitações em aberto, em andamento e resolvidas, um filtro por prioridade e equipe designada, e uma tabela mostrando o tempo médio de resposta por categoria.”

Possível resultado inicial. Um painel funcional que as partes interessadas podem filtrar e com o qual podem interagir imediatamente, usando registros fictícios em vez de dados extraídos de um sistema ativo.

O que verificar a seguir. Um painel convincente construído com dados de exemplo ainda não esclareceu de onde virão os dados ativos, se eles serão alimentados por um banco de dados real, com que frequência serão atualizados ou se os números realmente significam o que as pessoas supõem.

4. Criar um protótipo do fluxo de trabalho de integração de fornecedores

A admissão de fornecedores geralmente fica espalhada por cadeias de e-mails, planilhas e na memória de quem se lembra da última etapa. Ninguém percebe direito o quanto isso é desorganizado até que alguém mapeie o processo. Um prompt pode gerar telas interativas cobrindo a admissão, o acompanhamento do status e a aprovação, permitindo que as equipes de compras e operações percorram todo o processo juntas pela primeira vez.

Exemplo de prompt: “Crie um fluxo de integração de fornecedores com um formulário de envio para dados da empresa e documentos exigidos, uma visualização de status mostrando em que estágio cada envio se encontra e uma tela de aprovação para que os revisores aceitem ou rejeitem uma solicitação com comentários.”

Possível resultado inicial. Telas pelas quais as equipes de compras e operações podem percorrer juntas para identificar etapas ausentes ou transferências de responsabilidade pouco claras antes de se comprometerem com qualquer coisa concreta.

O que verificar a seguir. Uma versão duradoura requer estruturas de dados acordadas, regras de acesso reais para cada função, tratamento de documentos que atenda a quaisquer requisitos de conformidade aplicáveis e conexões com os sistemas que já rastreiam fornecedores e pagamentos.

5. Criar uma simulação da experiência de conta de autoatendimento

Os clientes não deveriam precisar ligar para alguém apenas para revisar um pedido ou atualizar uma configuração da conta. Construir uma infraestrutura de conta real para testar essa suposição é um grande compromisso inicial. Um conjunto de telas navegáveis, construído com dados de amostra, pode responder à pergunta se as pessoas conseguem realmente encontrar o que precisam muito antes que essa infraestrutura exista.

Exemplo de instrução: “Crie uma experiência de conta do cliente com um painel mostrando pedidos recentes, uma página para atualizar preferências de contato e pagamento e um formulário de solicitação de suporte com um rastreador de status, usando cinco contas de cliente de exemplo.”

Possível resultado inicial: telas pelas quais um usuário real possa navegar usando dados de conta fictícios, o suficiente para testar se o layout e os rótulos realmente fazem sentido.

O que verificar em seguida. Isso testa se os clientes conseguem encontrar informações e concluir uma tarefa sem ajuda. A verificação de identidade real, as permissões e as conexões com o sistema de contas real, juntamente com tudo o que envolva dados confidenciais, constituem um conjunto separado de tarefas que o protótipo não abrange.

6. Verifique uma ideia de integração com uma pequena prova de conceito

Raramente dois sistemas concordam sobre como os dados devem ser estruturados. Descobrir isso no meio da integração sai caro. Com uma prova de conceito de escopo restrito, um desenvolvedor pode criar uma pequena função que transforme dados de amostra de um sistema no formato esperado por outro sistema, respondendo à pergunta em uma tarde, em vez de uma semana.

Exemplo de instrução: “Dada esta resposta JSON de amostra do [sistema A], escreva uma função que a transforme na estrutura de campos esperada pelo [sistema B]. Trate os campos ausentes deixando-os em branco e sinalize qualquer campo que não corresponda ao tipo esperado.”

Possível primeira saída: Lógica de transformação funcional no lado do cliente que lida corretamente com a entrada de exemplo, testada com alguns registros de exemplo, em vez de uma conexão ativa.

O que verificar a seguir. Um exemplo bem-sucedido não verifica como as APIs ativas realmente se comportam, como credenciais como chaves de API são armazenadas e renovadas, o que acontece quando uma solicitação falha ou quem mantém o mapeamento quando os sistemas de origem mudam.

O que você pode aprender ao experimentar os exemplos de programação do Vibe?

Cada um desses exemplos ensina algo diferente, mas a lição subjacente é a mesma. Você descobre se uma ideia se sustenta quando ela se torna algo real, e não apenas uma descrição em uma reunião. Descrever o que você deseja em linguagem natural para um agente de IA , analisar o que é retornado e solicitar novamente até que funcione é como você chega lá.

O verdadeiro valor vai além da primeira solicitação. Você vê a interface ou o comportamento real que ela produz. Você também aprende o que precisa ser alterado quando alguém reage a ela. Às vezes, essa reação aponta para a própria ferramenta. As pessoas costumam começar com uma ferramenta para uma análise visual rápida e, em seguida, passam para algo como o Cursor ou o Claude Code quando o código subjacente precisa de atenção de verdade. As ferramentas de “vibe coding” e as plataformas low-code adotam abordagens genuinamente diferentes aqui: uma baseada em prompts e código, a outra em configuração visual.

Nenhum dos exemplos acima está concluído ou pronto para produção. Eles são um ponto de partida. O que você aprende com a primeira versão determina se vale a pena levar o projeto adiante.

Como escolher um projeto de Vibe Coding para experimentar?

Seis direções diferentes são muitas opções para escolher. O projeto certo depende do que você realmente está tentando aprender. Algumas perguntas ajudam a restringir as opções:

• O que você está tentando aprender? Um layout de página, um fluxo de usuários, uma visualização de relatório, um fluxo de trabalho ou uma conexão técnica — cada um exige um tipo diferente de protótipo, já que tarefas diferentes exigem tipos diferentes de comprovação.
• Você pode começar com dados de exemplo? Use informações que permitam que as pessoas avaliem a ideia sem acessar registros comerciais reais, para que o experimento não envolva riscos elevados.
• Quem precisa reagir ao resultado? Dependendo de o exemplo ser destinado a clientes, partes interessadas da empresa, designers ou desenvolvedores, o que é considerado “útil” muda.
• O que tornaria o experimento útil? Identifique uma decisão específica que ele deva orientar, como, por exemplo, se vale a pena continuar desenvolvendo um fluxo de trabalho.

Isso não significa que deva se transformar em uma revisão completa de segurança. No entanto, vale a pena levar a sério. Uma pesquisa da Veracode descobriu que 45% das amostras de código geradas por IA contêm falhas de segurança. Uma verificação rápida agora é melhor do que uma verificação cara mais tarde.

O que acontece quando um exemplo se torna um aplicativo duradouro?

Escolher o protótipo certo para construir é apenas a primeira decisão. O que acontece depois é igualmente importante. Alguns protótipos respondem à pergunta e podem ser descartados imediatamente. Outros revelam um fluxo de trabalho que a empresa realmente deseja continuar usando.

Veja o exemplo anterior de integração de fornecedores. Quando as pessoas começam a contar com ele regularmente, a equipe precisa de registros confiáveis, permissões claramente definidas, um processo de aprovação de verdade, integrações que funcionem e alguém responsável por ele daqui para frente. Esses são os mesmos requisitos que qualquer fluxo de trabalho operacional precisa, independentemente de a primeira versão ter sido escrita por um dos modelos de IA atuais ou não.

Os recursos de low-code do Liferay DXP podem dar suporte a grande parte disso. Os objetos lidam com dados estruturados, os formulários lidam com o recebimento de informações, os fluxos de trabalho lidam com as etapas de aprovação, e as permissões e integrações conectam tudo aos sistemas já existentes, formando efetivamente uma camada de governança em torno do que começou como um protótipo rápido. Funcionalidades especializadas ainda podem exigir desenvolvimento personalizado e sua própria revisão, especialmente quando uma equipe precisa adicionar recursos que nenhum recurso pronto para uso oferece ou deseja ter mais controle sobre exatamente como algo se comporta. A questão não é que o Liferay DXP tenha construído o protótipo original. Trata-se de escolher a base certa quando um protótipo se torna algo do qual a empresa realmente depende.

Comece com a ideia que você precisa testar

Comece com uma pergunta bem definida, não com uma solicitação genérica para criar um aplicativo. As ferramentas de IA lidam rapidamente com código padrão, o que é parte do motivo pelo qual o primeiro resultado, por mais rudimentar que seja, oferece algo para você reagir e refinar imediatamente. Essa reação costuma ser mais útil do que o próprio protótipo. Compartilhe-o como uma postagem rápida para obter feedback ou mantenha-o privado — o que for mais rápido para gerar uma reação sincera.

O verdadeiro valor de um exemplo é tornar uma ideia testável, independentemente de ela vir a se tornar ou não um aplicativo permanente. Se um desses experimentos se tornar um fluxo de trabalho que sua organização precise executar e manter, explore os recursos de low-code do Liferay DXP para ver como seria uma base governada.

Perguntas frequentes sobre exemplos de “vibe coding”

De onde veio o termo “vibe coding”?

O pesquisador de IA Andrej Karpathy popularizou o termo em 2025, ao descrever uma maneira de desenvolver software partindo do que se deseja, em vez de escrever código linha por linha. O nome pegou porque capturou algo real sobre a rapidez com que uma ideia pode se transformar em uma primeira versão funcional.

Quais são alguns exemplos simples de “vibe coding” para iniciantes?

Uma maquete de página de destino, uma calculadora básica, jogos simples para navegador ou um painel de controle usando dados de exemplo são todos bons pontos de partida. Nenhum deles exige conhecimento prévio em programação para ser tentado. Cada um tem um objetivo específico e oferece algo visível para você analisar e refinar, em vez de uma ideia abstrata. Comece com um recurso, em vez de tentar criar um aplicativo completo.

É possível fazer “vibe coding” para uma ferramenta interna da empresa?

Sim, e muitas vezes é melhor começar por aí, já que ferramentas internas têm maior tolerância a imperfeições. Um rastreador de solicitações internas ou um painel de relatórios poderia facilmente começar como um projeto paralelo ou um protótipo desenvolvido com “vibe coding”. “Interno”, porém, não significa automaticamente baixo risco, uma vez que a ferramenta tenha acesso a dados da empresa ou se torne parte de um fluxo de trabalho regular. A equipe ainda precisa avaliar o acesso, a confiabilidade e a responsabilidade antes de passar a dependê-la no dia a dia. Quaisquer falhas identificadas na avaliação ainda precisam ser corrigidas.

O que você deve incluir em uma instrução de programação intuitiva?

Especifique quem usará o projeto, qual tarefa ele deve apoiar, as informações ou dados de amostra necessários e o que deve acontecer quando os usuários interagirem com ele — tudo em linguagem simples, em vez de detalhes técnicos. Inclua regras importantes ou casos extremos, quando for relevante. Você sempre pode refinar o resultado por meio de instruções de acompanhamento após testar a primeira versão.

Os exemplos codificados com o Vibe estão prontos para uso com dados reais de clientes?

Não. O código gerado por IA geralmente requer uma revisão profissional antes do lançamento. Um protótipo funcional não garante que sua autenticação, permissões, tratamento de dados ou integrações estejam prontos para uso pelos clientes. Comece com dados sintéticos e, em seguida, passe por uma revisão adequada de engenharia e segurança antes de conectar qualquer coisa a registros ativos.