Minha avó gerenciou planilhas de inventário para uma empresa têxtil por 40 anos. Ela calcula descontos compostos na cabeça mais rápido do que a maioria das pessoas consegue com calculadoras, mas não tem experiência alguma com programação.
Quando sugeri construir juntos um aplicativo de monitoramento de jardim usando IA, o ceticismo dela foi quase instantâneo.
Duas horas depois, ela tinha um aplicativo web funcionando até que pedimos mais uma coisa, e o aplicativo quebrou. Esta é uma história muito comum de vibe coding.
Agora, eu tenho um Framework para entender o que a programação de vibe realmente entrega em comparação ao que promete, para que você possa olhar além do exagero do marketing e fazer uso real do produto.
Primeiro, O Que É Vibe Coding?
Vibe coding é construir software descrevendo o que você deseja em inglês simples e deixando a IA escrever o código para você.
O ex-diretor de IA da Tesla e cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy, cunhou o termo em fevereiro de 2025 quando tweetou: “Há um novo tipo de programação que eu chamo de ‘programação vibe’, onde você se entrega totalmente às vibes, abraça as exponenciais e esquece que o código até existe.”
O post explodiu com mais de 5 milhões de visualizações, capturando uma abordagem de desenvolvimento que já se espalhava pela comunidade tecnológica.
Em vez de aprender linguagens de programação e lidar com a sintaxe, você simplesmente diz a uma IA o que deseja construir. A IA gera o código. Você se torna um gerente de produto em vez de um programador, focado no que o aplicativo deve fazer em vez de como fazê-lo funcionar.
Por Que a Codificação de Vibrações Importa Agora?
87% das empresas enfrentam escassez de talentos ou esperam enfrentá-la nos próximos anos, segundo a McKinsey.
Ferramentas de codificação com IA como Bolt.new, Lovable, Replit Agent e Cursor prometem resolver esse problema ao melhorar a produtividade para os desenvolvedores existentes e permitindo que não-desenvolvedores testem suas ideias rapidamente.
Os números confirmam o hype:
- Em março de 2025, o Y Combinator revelou que 25% do seu lote de inverno de 2025 tinha 95% de suas bases de código geradas por IA.
- Em abril de 2025, o CEO da Microsoft, Satya Nadella, revelou que 20–30% da base de código foi escrita por IA.
- Um quarto das startups no atual grupo do YC tem bases de código quase inteiramente geradas por IA.
- O CEO da Google, Sundar Pichai, relatou números semelhantes, afirmando que mais de 25% do código da Google é gerado por IA.
Passamos do preenchimento automático básico a escrever aplicações inteiras com entrada humana mínima.
Mas as mesmas funcionalidades que tornam a codificação de vibe acessível, como entrada de linguagem natural, geração autônoma de código e tratamento automático de complexidade, criam problemas sérios quando seu aplicativo precisa crescer além dessa primeira versão.
O Que Você Pode Realmente Construir com a Programação Vibe?
Quando você pode realmente construir com vibe coding depende de três coisas:
- Quão complexo seu aplicativo precisa ser
- Se você consegue identificar código ruim e falhas de segurança
- Se você sabe quando parar de adicionar funcionalidades
Se os requisitos do seu aplicativo são simples, e você consegue identificar lacunas técnicas e resistir a adições desnecessárias de funcionalidades, a programação vibe pode ajudar a entregar resultados funcionais rapidamente.
Contudo, à medida que a complexidade aumenta ou se você precisa construir aplicativos de nível de produção, a revisão profissional e o planejamento arquitetônico tornam-se imprescindíveis.
A experiência da minha avó construindo um aplicativo de acompanhamento de jardim mostrou exatamente onde estão esses limites.
O Que Aconteceu Na Primeira Hora? Instruções Simples Funcionaram
Existem pelo menos uma dúzia de plataformas de codificação com vibração de IA como Bolt, Lovable, OpenAI Code, Claude Code, Google Opal, etc.
Começamos com a extensão OpenAI Codex no VS Code porque eu já tinha uma assinatura, mas eu recomendaria começar com Bolt.new, Lovable ou Vercel para uma experiência de codificação visual mais envolvente.
Nosso primeiro prompt: “Crie um aplicativo de acompanhamento de jardim onde eu possa registrar o que plantei, quando plantei e quanto colhi. Inclua uma maneira de ver quais plantas tiveram o melhor desempenho em cada estação.”
Este prompt funcionou porque continha três elementos críticos:
- Estrutura de dados clara (nome da planta, data de plantio, quantidade de colheita, estação)
- Saída definida (comparação de desempenho por estação)
- Contexto de uso específico (rastreamento de jardim pessoal)
Em poucos minutos, o Codex gerou uma aplicação completa. Ele tinha um banco de dados SQLite com tabelas para plantas, plantios e colheitas, endpoints de API REST para operações CRUD, um frontend Python com tabelas de dados e formulários de entrada, e estilo básico com CSS.
Já continha alguns dados de demonstração por padrão.
O aplicativo web parecia bom. Essa é a superpotência da programação por vibe e seu maior perigo. Mas antes de entrar nisso, deixe-me explicar o que realmente está acontecendo por trás do pensamento do Codex. Eu brinquei com o aplicativo, descobri o que tínhamos e o que mais precisávamos.
O Que Aconteceu Atrás da Interface
O código gerado tomou decisões arquitetônicas para uma aplicação de usuário único. O esquema do banco de dados podia lidar facilmente com novas entradas. A API seguiu as convenções RESTful. Os componentes do frontend foram separados logicamente.
Entretanto, percebi que ele não fez considerações críticas de segurança por padrão. Não havia validação de entrada, nenhuma camada de autenticação, sem limitação de taxa, sem consideração de vulnerabilidades de injeção SQL e sem criptografia.
A arquitetura do agente de IA assumiu um único usuário confiável em um ambiente controlado.
Considerando que este foi um projeto para a minha avó e mais ninguém, essas omissões são riscos gerenciáveis. No entanto, para qualquer pessoa que considere usar vibe coding para construir uma aplicação web multiusuário, esses são riscos de segurança críticos que simplesmente não podem ser ignorados.
Eu vejo frequentemente discussões sobre isso no Reddit ou PostStatus: desenvolvedores iteram com sucesso em código gerado por IA porque identificam essas lacunas e implementam camadas de segurança adequadas. Usuários não técnicos veem um aplicativo funcionando e assumem que está pronto para produção.
O Que Aconteceu Na Segunda Hora? O Aumento de Recursos Tornou-se Evidente
O aplicativo funcionou conforme o previsto, e esse momento decisivo ajudou ela a construir confiança. Minha avó começou a pensar em melhorias. É aqui que as limitações da codificação de vibrações se tornam evidentes.
Tentamos uma solicitação de funcionalidade: “Adicionar a capacidade de fazer upload de fotos de cada planta para que eu possa ver como elas estavam em diferentes estágios de crescimento.”
Este pedido aparentemente simples desencadeou uma cascata de complexidade arquitetônica.
Alterações necessárias no esquema do banco de dados e módulo do aplicativo:
- Nova tabela de fotos com colunas: id, plant_id (chave estrangeira), photo_url, upload_date, growth_stage
- Definição de relação entre plantas e fotos (um-para-muitos)
- Estratégia de migração para dados existentes
Modificações no backend necessárias:
- Ponto final de upload de arquivo com manipulação de formulário multipart
- Solução de armazenamento de arquivos (sistema de arquivos local vs. armazenamento em nuvem)
- Novos pontos finais da API para operações CRUD de fotos
- Atualizar os pontos finais de plantas existentes para incluir dados de fotos
Alterações no frontend necessárias:
- Componente de entrada de arquivo com arrastar e soltar
- Funcionalidade de pré-visualização de imagem
- Exibição de galeria de fotos para cada planta
- Atualizar cartões de plantas existentes para mostrar miniaturas
- Estados de carregamento para progresso de upload
OpenAI Codex tentou implementar tudo simultaneamente. O modelo mais recente GPT5-Codex-High conseguiu fazer isso funcionar em aproximadamente 5 minutos após inserir o comando.
O problema é que isso criou um código com erros e inseguro. Veja o que quebrou:
- A estrutura da tabela de plantas original mudou
- Componentes do frontend que referenciavam o antigo esquema pararam de funcionar
- Conflitos de CSS entre os novos componentes de fotos e a UI existente (como visível na captura de tela) surgiram
E então havia o problema do excesso de engenharia: Codex gerou um sistema complexo com processamento de imagem desnecessário e dados capturados para cada foto, etc.
Cada tentativa de correção introduziu novos problemas. Atualize o esquema do banco de dados, quebre a API. Corrija a API, quebre o frontend. Resolva os problemas do frontend, descubra novos bugs no backend. O código que funcionava perfeitamente com 200 linhas agora se espalhou por 1.500 linhas com dependências interconectadas.
A Armadilha da Arquitetura Não Extensível
A arquitetura do aplicativo foi otimizada apenas para o que pedimos na primeira hora. Com a programação vibe, você precisa ser muito específico, e essa é a parte difícil para quem não é desenvolvedor.
Você não saberia o que significa arquitetura extensível se a IA a implementasse.
Se você tem um aplicativo simples pronto e depois precisa ampliá-lo, uma arquitetura não extensível significaria reescrever o código do zero para a IA.
Suposições arquitetônicas desde a primeira hora:
- Design de tabela única (razoável para dados simples)
- Consultas diretas da API ao banco de dados (rápido para operações com muita leitura)
- Definições de componentes embutidos (aceitável para pequenas interfaces de usuário)
- Sem separação entre lógica de negócios e acesso a dados (adequado para CRUD simples)
Por que essas suposições se tornaram restrições:
- O design de tabela única impediu a modelagem de dados relacionais adequada para fotos
- Consultas diretas exigiam reescritas completas quando o esquema mudava
- Componentes embutidos significavam que mudanças se propagavam por todo o código
- A ausência de uma camada de lógica de negócios significava que cada funcionalidade tocava diretamente o banco de dados
Já tínhamos ultrapassado o ponto de retorno. Muito código existia para abandonar. Cada tentativa de correção consumia mais tokens tentando salvar uma arquitetura que não conseguia suportar os novos requisitos.
O Que Aconteceu Na Terceira Hora? Esgotamento De Tokens E Código Mal Funcional Surgiram
Depois que a funcionalidade de upload de fotos funcionou, tentamos melhorias adicionais.
- “Adicione categorias para tipos de plantas (vegetais, ervas, flores)”
- “Mostre recomendações de plantio baseadas na estação”
- “Permita-me marcar plantas como favoritas”
Cada solicitação seguiu o mesmo padrão: Codex tentou uma implementação completa para algumas solicitações aparentemente simples, introduziu mudanças significativas, criou soluções superdimensionadas e consumiu milhares de tokens tentando corrigir os bugs resultantes.
O aplicativo funciona muito bem, e minha avó ficou satisfeita com o resultado.
Como desenvolvedor, no entanto, eu podia ver claramente que estávamos no último estágio em termos de código. Mais algumas funcionalidades e o aplicativo seria uma bagunça.
via Imgflip
Por Que Isso É Um Problema Tão Comum?
Os agentes de codificação são apenas grandes modelos de linguagem “programados” para produzir código.
Então eles têm todos os problemas que os grandes modelos de linguagem têm, incluindo:
- Não ser específico sobre o que é esperado deles
- Inventando chamadas de funções aleatórias (alucinações)
- Escrevendo código complicado para objetivos simples
Além disso, à medida que o histórico de chat cresce, os agentes de codificação atingem seus limites de janela de contexto.
- Decisões arquitetônicas originais e suas razões
- Modificações subsequentes e suas interdependências
- Bugs atuais e suas causas raízes
- Funcionalidade desejada para novas funcionalidades
Cada novo prompt foi interpretado isoladamente sem um entendimento completo da história arquitetônica. A IA sugeriu soluções que faziam sentido para características individuais, mas criava conflitos sistêmicos quando integradas com o código existente.
Este guia do Reddit enfatiza: “Quando o chat ficar muito grande, apenas abra um novo. A janela de contexto da IA é limitada. Se o chat for muito grande, ele esquecerá tudo o que foi dito anteriormente, esquecerá quaisquer padrões e design, e começará a produzir resultados ruins.”
Mas abrir um novo chat significava perder todo o contexto sobre o que existia. Fornecer esse contexto consumia tokens. Mesmo com um contexto “resumido”, ainda estamos perdendo detalhes importantes quando se trata de código.
Enfrentamos o Problema do Aplicativo TEA em Menor Escala
O aplicativo TEA demonstrou esse exato padrão de falha em escala de produção. Lançado em 2023 como uma plataforma de segurança para mulheres, ele rapidamente escalou para 1,6 milhão de usuários.
Então, em julho de 2025, falhou catastroficamente:
- A Violação: Pesquisadores de segurança descobriram um bucket de armazenamento Firebase desprotegido contendo 72.000 imagens de usuários, incluindo 13.000 selfies de verificação e identidades governamentais. Um segundo banco de dados expôs 1,1 milhão de mensagens privadas.
- As falhas técnicas: Chaves de API codificadas diretamente no código-fonte, bucket Firebase acessível publicamente sem autenticação, sem proteções em tempo de execução e sem camada de revisão de segurança. Especialistas associaram essas vulnerabilidades a práticas de codificação apressadas, onde a velocidade de desenvolvimento de recursos eclipsou a arquitetura de segurança.
- O resultado: Um pôster anônimo do 4chan descobriu e compartilhou ferramentas de download. Ações coletivas movidas dentro de 48 horas. A plataforma foi desativada. Custo médio da violação: $4,88 milhões.
A falha da TEA segue o mesmo padrão que experimentamos em uma escala tão pequena, o que me faz perguntar por que as pessoas não verificam o código gerado por IA.
Tivemos uma implementação inicial que funcionou bem; no entanto, adições de funcionalidades complicaram a arquitetura, considerações de segurança foram negligenciadas para novas funcionalidades, e vulnerabilidades sistêmicas foram deixadas abertas para exploração sem conhecimento.
Como Programar com Vibração Sem Enfrentar os Mesmos Problemas que Nós
Se você não é um desenvolvedor, é impossível evitar completamente os problemas. No entanto, existem formas de minimizar os problemas.
1. Comece Com Minimalismo Implacável de Funcionalidades
Defina o conjunto mínimo absoluto de funcionalidades antes de escrever o primeiro prompt, mas sempre resista à tentação de adicionar funcionalidades durante o desenvolvimento inicial.
Framework de Escopo Eficaz:
- Liste todas as funcionalidades desejadas
- Identifique as 3–5 funcionalidades que validam sua hipótese principal
- Construa apenas essas funcionalidades na primeira versão
- Lance, valide e itere
Não dê instruções como, ‘Construa-me essa funcionalidade inteira.’ A IA vai alucinar e produzir um código terrível. Quebre qualquer funcionalidade em pelo menos 3–5 solicitações sequenciais.
Se você não consegue identificar o conjunto mínimo de funcionalidades, use o “Modo de plano” ou o “Modo de chat” disponível na maioria das ferramentas de codificação de IA.
Isso permite que você diga ao agente o que deseja em linguagem natural e permite que a IA descubra como dividir o aplicativo em recursos ou arquivos individuais.
2. Faça Commit No Git Após Cada Funcionalidade Funcionar
Para um não-desenvolvedor, o controle de versão pode parecer complicado, mas é uma adição necessária. Git é uma ferramenta de controle de versão que cria pontos de restauração quando adições de recursos comprometem a funcionalidade existente.
Fluxo de trabalho Git para codificação de vibe:
- Inicialize o repositório antes do primeiro prompt
- Commit após a versão inicial de trabalho
- Crie uma nova branch para cada adição de funcionalidade
- Commit frequentemente durante o desenvolvimento da funcionalidade
- Teste completamente antes de mesclar para a branch principal
Podes pedir ao agente de codificação da tua preferência para fazer isto por ti, se não te sentires confortável com comandos Git.
3. Design Para Extensão em Prompts Iniciais
Sua primeira solicitação define a base de código. Solicitações simples fornecerão apenas um aplicativo funcional até que você comece a pedir novos recursos.
Em vez disso, solicite uma arquitetura extensível logo no início.
- Prompt inicial ineficaz: “Construa um aplicativo de acompanhamento de jardim onde eu possa registrar o que plantei e colhi.”
- Prompt inicial eficaz: “Construa um aplicativo de acompanhamento de jardim com um esquema de banco de dados extensível que possa acomodar recursos futuros. Utilize uma arquitetura modular onde componentes de frontend, pontos de API e acesso ao banco de dados sejam separados. Inclua documentação clara do esquema e estrutura da API para modificações futuras.”
Isso aumenta o uso de tokens inicialmente. No entanto, quando você começa a adicionar novos recursos, a IA não precisará desperdiçar tokens refatorando o código antigo para acomodar as solicitações.
4. Escolha Ferramentas Baseadas na Estabilidade Arquitetônica
- Bolt.new, Agente Replit e Lovable: Excelente para protótipos de sessão única e fácil implantação. Ruim para adições de recursos multi-sessão. A arquitetura torna-se progressivamente frágil a cada modificação.
- Claude/OpenAI/Gemini, agentes de codificação: Às vezes útil para codificação complexa, mas pode parecer mais complicado em comparação com os aplicativos web visuais que vimos antes.
- DreamHost Liftoff: Ótimo como uma base WordPress com padrões de extensibilidade comprovados. A arquitetura do WordPress é projetada para modificação e adições de Plugins. Isso resolve o problema da arquitetura não extensível ao começar com uma base extensível testada em batalha.
5. Implemente A Segurança Desde A Primeira Hora
De forma semelhante à extensibilidade, você quer integrar a segurança desde o primeiro prompt. Assim, juntamente com a solicitação de uma arquitetura extensível e modular, você também quer adicionar componentes com prioridade em segurança ao prompt inicial.
Aqui está um exemplo de como eu adicionaria segurança no primeiro prompt: “Crie um aplicativo de rastreamento de jardim com hash de senha bcrypt, validação de entrada em todos os campos, consultas SQL parametrizadas para prevenir ataques de injeção, limitação de taxa em todos os pontos de API e segredos armazenados em variáveis de ambiente nunca expostos ao código frontend.”
Se estás a construir uma aplicação voltada para o cliente, aqui estão algumas coisas a ter em mente:
- Nunca confie nos dados do cliente—valide e limpe pelo lado do servidor
- Mantenha segredos em variáveis de ambiente
- Verifique as permissões para cada ação
- Use mensagens de erro genéricas—registros detalhados apenas para desenvolvedores
- Implemente verificações de propriedade para prevenir o acesso não autorizado aos dados
- Proteja as APIs com limites de taxa
Entender como a IA generativa funciona ajuda você a reconhecer quando a IA faz suposições de segurança que criam vulnerabilidades.
6. Saiba Quando Começar do Zero ou Continuar
Reconheça os sinais de que continuar irá desperdiçar tokens.
Comece do zero quando:
- O consumo de tokens excede 300k sem funcionalidades ativas
- Cada correção de erro introduz dois novos erros
- Modificações arquitetônicas quebram múltiplas funcionalidades existentes
- O histórico do chat ultrapassa 30 trocas
- Você não consegue explicar a arquitetura atual da base de código
Continue quando:
- Novas funcionalidades integram-se de forma limpa com o código existente
- Correções de bugs resolvem problemas sem efeitos colaterais
- O consumo de tokens mantém-se dentro dos orçamentos
- A arquitetura permanece compreensível
Quando a IA erra e segue o caminho errado, voltar, alterar o comando e enviar novamente seria muito melhor do que completar este código péssimo.
7. Revisão Com Análise de Segurança de IA
Após construir a funcionalidade principal, copie o código-base completo para Gemini 2.5 Pro para uma análise de segurança abrangente. Eu prefiro este modelo de linguagem por causa de sua grande janela de contexto de dois milhões de tokens, para que você possa mover toda a base de código para ele.
Revisão de Segurança: “Aja como um especialista em segurança. Analise este código completo em busca de vulnerabilidades. Identifique riscos de injeção SQL, vulnerabilidades XSS, fraquezas de autenticação, falhas de autorização, exposição de credenciais e quaisquer problemas do OWASP Top 10. Forneça locais específicos no código e recomendações de remediação.”
Isso se aproxima de uma análise de segurança profissional por uma fração do custo.
É insuficiente para implantação em produção, mas identifica falhas catastróficas em protótipos antes de alcançarem os usuários.
Quando A Codificação Vibe Faz Sentido Nos Negócios?
Não precisas descartar completamente a codificação por vibe só porque ela não consegue criar aplicações complicadas neste momento. Aqui estão alguns casos em que penso que um protótipo ou aplicativo codificado por vibe realmente faz sentido.
- Validação Rápida de Conceito: Construa protótipos em horas para testar o interesse do mercado. Custo médio de validação reduzido de $15.000–$100.000+ para menos de $500. Use a codificação vibe para responder: “Os clientes querem isso o suficiente para usá-lo?”
- Automação de Processos Internos: Forneça ferramentas para sua equipe onde você controla o acesso e aceita uma maior tolerância a riscos porque o raio de impacto permanece limitado. Ferramentas internas podem evoluir em direção à segurança, em vez de exigir segurança desde o primeiro dia.
- Especificação Pré-desenvolvimento: Entenda os requisitos antes de contratar desenvolvedores para reduzir a comunicação dispendiosa. Protótipos codificados por vibe servem como documentos interativos de requisitos.
- MVP para Captação de Recursos: Demonstre funcionalidades para investidores enquanto é transparente sobre a maturidade técnica. Muitas startups usam MVPs codificados por vibe para garantir financiamento inicial, depois reconstruem adequadamente com equipes profissionais.
Quando O Desenvolvimento Profissional Se Torna Inegociável
Aplicações voltadas para o cliente que processam qualquer dado do usuário requerem uma revisão de segurança profissional. O custo de uma implementação de segurança incorreta supera qualquer economia proveniente de codificação ao acaso.
Alguns casos em que precisas de uma revisão profissional incluem:
- Autenticação multiusuário
- Processamento de pagamento
- Armazenamento de informações pessoais
- Implantação voltada ao público
- Situações que envolvem requisitos de conformidade (como GDPR, CCPA, HIPAA)
O CEO da Microsoft revelou que 30% do código da empresa é agora gerado por IA. O Google relatou números similares. Ambos mantêm processos extensivos de revisão de segurança, testes automatizados e supervisão humana.
O deployment de produção requer salvaguardas semelhantes, independentemente do método de geração de código.
Entender se a IA substituirá desenvolvedores ajuda a estabelecer expectativas realistas sobre o que você pode construir e implementar sozinho. Explore os melhores recursos online para aprender a programar para diminuir a distância entre protótipos de codificação por vibração e sistemas prontos para produção.
Perguntas Frequentes Sobre Vibe Coding
O que é programação por vibe e como ela difere da programação tradicional?
Vibe coding é o processo de construir aplicações descrevendo requisitos em inglês simples para uma IA, que gera o código para você. Diferente da programação tradicional, que exige conhecimento de linguagens de programação, o vibe coding muda o foco para a gestão de produtos e a intenção, em vez da codificação manual.
Podem os não desenvolvedores criar aplicativos prontos para produção usando vibe coding?
Enquanto a codificação por vibe permite que não desenvolvedores prototipem rapidamente aplicativos funcionais, a maior parte do código gerado por IA carece da segurança e robustez necessárias para implantação em produção. Dito isso, protótipos codificados por vibe são ótimos para validação de conceitos.
Quais são os maiores riscos de usar código gerado por IA para desenvolvimento de aplicativos?
Os riscos mais significativos incluem falhas de segurança (como falta de validação, autenticação, limitação de taxa e proteção contra injeção SQL), arquitetura não extensível e acúmulo de funcionalidades que levam a sistemas frágeis ou quebrados. A violação do aplicativo TEA é um exemplo de desenvolvimento rápido sem uma revisão de segurança adequada, resultando em consequências catastróficas.
Quando faz sentido usar codificação vibe para projetos de negócios reais?
O vibe coding é ideal para prototipagem rápida, ferramentas internas, especificação pré-desenvolvimento (coleta de requisitos) e MVPs para captação de recursos. No entanto, para aplicativos voltados para o cliente ou que processem dados sensíveis, invista sempre em desenvolvimento profissional e revisões de segurança.
A Linha De Fundo: Conheça Seus Limites Arquitetônicos
Minha avó mantém seu rastreador de jardim simplificado para uso pessoal. Ela também adicionou análises funcionais (o botão da barra de navegação não ia a lugar algum antes) para ver como seu jardim está se saindo.
Isso funciona como um aplicativo para um único usuário. Se estás a desenvolver uma plataforma para uso de múltiplos clientes, ainda assim poderias criar protótipos codificados por vibe, MVPs, etc., para dar início ao processo. Mas confiar apenas na codificação por vibe sem entender o que está acontecendo é simplesmente repetir a história do aplicativo TEA.
A codificação Vibe democratiza a criação de software enquanto introduz novas responsabilidades. Você pode construir aplicativos em 30 minutos. No entanto, você deve entender os limites arquitetônicos, implicações de segurança e padrões de consumo de tokens antes de disponibilizar para os usuários.
O futuro pertence aos construtores que entendem a lacuna entre protótipo e produção.
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