Já se passou mais de um ano desde que o cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy, saiu da empresa. Desde então, ele cunhou e popularizou o termo “vibe coding” para descrever a prática de delegar projetos de codificação para ferramentas de IA. Mas, no início desta semana, quando lançou seu próprio modelo de código aberto chamado nanochat, ele admitiu que escreveu tudo à mão, que se danem as vibrações.
Nanochat, segundo Karpathy, é um “pipeline de treinamento/inferência completo e minimalista, do zero”, que é projetado para permitir que qualquer pessoa construa um modelo de linguagem grande com uma interface de chatbot estilo ChatGPT em questão de horas e por apenas $100. Karpathy disse que o projeto contém cerca de 8.000 linhas de “código bastante limpo”, que ele escreveu à mão — não necessariamente por escolha, mas porque descobriu que as ferramentas de IA não conseguiam fazer o que ele precisava.
“É basicamente todo escrito à mão (com autocompletar de tabulação)”, escreveu ele. “Tentei usar agentes claude/codex algumas vezes, mas eles simplesmente não funcionaram bem o suficiente e foram totalmente inúteis.”
Essa é uma atitude muito diferente da que Karpathy havia projetado no passado, embora ele tenha notado que o vibe coding é algo melhor para “projetos descartáveis de fim de semana”. Em sua postagem, que agora é frequentemente creditada como a origem do “vibe coding” como um termo popular, Karpathy disse que, ao usar ferramentas de codificação de IA, ele escolhe “abrir mão das vibrações” e não se preocupar em realmente olhar o código. “Quando recebo mensagens de erro, geralmente copio e colo sem comentários, normalmente isso resolve. O código cresce além da minha compreensão habitual, eu teria que ler por um tempo. Às vezes, os LLMs não conseguem corrigir um bug, então eu simplesmente contorno ou peço mudanças aleatórias até que desapareça”, escreveu ele. “Estou construindo um projeto ou webapp, mas não é realmente codificação – eu apenas vejo coisas, digo coisas, executo coisas e copio e colo coisas, e geralmente funciona.”
Claro, nanochat não é um web app, então faz sentido que a estratégia não funcionasse nesse caso. Mas isso destaca as limitações de tal abordagem, apesar das promessas elevadas de que é o futuro da programação. No início deste ano, uma pesquisa da empresa de computação em nuvem Fastly descobriu que 95% dos desenvolvedores entrevistados disseram que gastam tempo extra corrigindo código gerado por IA, com alguns relatando que leva mais tempo para corrigir erros do que o tempo salvo inicialmente gerando o código com ferramentas de IA. A empresa de pesquisa METR também descobriu recentemente que o uso de ferramentas de IA realmente torna os desenvolvedores mais lentos para concluir tarefas, e algumas empresas começaram a contratar especialistas humanos para corrigir bagunças de codificação feitas por ferramentas de IA. A coisa a lembrar sobre vibe coding é que, às vezes, as vibrações são ruins.