Criar um software completo em 8 horas. Autenticação, dashboard, cadastros, tudo funcionando. Parece ficção, mas é exatamente o que ferramentas de vibe coding como Lovable, v0 e Replit prometem e entregam. O problema é o que vem depois.
Eu entrei nesse mundo em meados de 2025. Peguei o Lovable, mandei os prompts e vi a mágica acontecer. Em poucas horas, tinha um MVP rodando com telas bonitas, autenticação e banco de dados integrado. Fiquei encantado. Mas sou programador desde a era Delphi. Conheço arquitetura de software, boas práticas e sei onde a coisa aperta quando o sistema precisa escalar. Quando tirei o código do Lovable e coloquei na minha máquina para analisar com o Claude Code, encontrei mais de 42 problemas críticos em um único projeto. E esse número não é exagero.
Neste artigo, vou compartilhar exatamente o que descobri, com dados de mercado e fontes externas que comprovam: vibe coding é fantástico para prototipar, mas levar para produção sem ajustes é receita para dor de cabeça.
O Encantamento Inicial é Real
Não vou negar: a primeira experiência com vibe coding é transformadora. Você descreve o que precisa em linguagem natural, e o software aparece. “Preciso de autenticação de usuário”, e ela aparece. “Preciso de um dashboard com gráficos”, e ele surge. “Quero uma tela de cadastro em modal”, e pronto.
Essa velocidade não é ilusão. O Lovable, por exemplo, atingiu US$ 400 milhões em receita anual recorrente em fevereiro de 2026, com apenas 146 funcionários, segundo reportagem do TechCrunch. O mercado está apostando pesado nessas ferramentas, e o crescimento é exponencial: de US$ 100 milhões em julho para US$ 400 milhões em fevereiro, em menos de um ano.
Mas encantamento não paga boleto quando o sistema trava com 500 usuários simultâneos.
Os 5 Problemas Que Descobri ao Analisar o Código
Quando peguei o projeto gerado pelo Lovable e rodei uma análise estruturada usando Claude Code como code assistant, o resultado foi alarmante. Mais de 42 problemas críticos distribuídos em cinco categorias principais.
1. Arquitetura Inexistente
O problema mais grave. Ferramentas de vibe coding no nível zero não criam arquitetura de três camadas, que é o básico absoluto para qualquer aplicação que pretenda escalar. O que elas fazem é gerar um frontend bonito e socar toda a regra de negócio em edge functions no banco de dados, geralmente via Supabase.
Funciona para 10 usuários? Sim. Funciona para uma aplicação interna? Provavelmente. Mas quando você precisa de microsserviços, cache de dados, filas de processamento ou proxy reverso, essa arquitetura monolítica simplesmente não suporta.
Na minha experiência com mais de 300 software houses que mentoro desde 2016, banco de dados é repositório de dados. Ponto. Lógica de negócio pertence ao backend, onde eu consigo escalar serviços de forma independente sem multiplicar o custo de toda a infraestrutura.
2. Performance Comprometida
O projeto analisado tinha 42 páginas. Todas carregadas sincronamente no arquivo principal (app.tsx), sem nenhum code splitting. Isso significa que, ao fazer login, o navegador baixava o código de administrador, professor e aluno, independente do perfil do usuário.
Segundo análise publicada na comunidade DEV, esse padrão é previsível em aplicações geradas por vibe coding: zero code splitting, sem estratégia de chunks, dependências mortas acumuladas e assets sem otimização. Um favicon em PNG dez vezes maior que o necessário. Trezentas thumbnails de cursos carregadas sem lazy loading, sem tratamento no upload e sem compressão no download.
3. Segurança Fragilizada
Este ponto é particularmente perigoso. O Supabase oferece Row Level Security (RLS), um mecanismo robusto de proteção de dados a nível de banco. O problema é que, quando a IA encontra dificuldade para executar uma operação com RLS habilitada, ela frequentemente desabilita a regra e “esquece” de reativá-la.
Os dados confirmam essa realidade. Segundo relatório da Veracode de 2025, 45% do código gerado por inteligência artificial contém vulnerabilidades de segurança. Uma análise do CodeRabbit com 470 pull requests em projetos open-source revelou que código co-autorado por IA apresenta 2,74 vezes mais vulnerabilidades de segurança que código escrito por humanos. E uma análise independente encontrou que 170 de 1.645 aplicações construídas com Lovable expunham dados sensíveis de usuários publicamente.
4. Escalabilidade Cara
Quando toda a lógica está no banco de dados e o frontend conecta diretamente, escalar significa aumentar o poder de processamento de toda a infraestrutura. Se o banco está lento, você precisa subir o plano inteiro do Supabase, mesmo que apenas uma funcionalidade específica esteja sobrecarregada.
Com arquitetura de três camadas e microsserviços, eu consigo identificar qual serviço está consumindo mais recursos. Se o módulo de renderização de aulas está pesado, eu escalo apenas ele, de 1 GB para 4 GB de memória, sem mexer no restante. O custo cresce de forma cirúrgica, não exponencial.
5. Manutenibilidade Comprometida
Código gerado por IA tende a ser inconsistente. A mesma ferramenta pode gerar async/await numa segunda-feira e promise chains na quarta para resolver o mesmo tipo de problema. Pacotes são importados e abandonados sem remoção. Padrões de organização mudam de tela para tela.
O resultado é um código que funciona, mas que nenhum desenvolvedor consegue manter com confiança. A dívida técnica gerada por vibe coding não aparece imediatamente, mas se manifesta quando o projeto escala, quando um novo desenvolvedor entra no time, ou quando uma feature nova precisa de fundações sólidas que simplesmente não existem.
O Vibe Code Hangover: a Ressaca Já Chegou
O termo “vibe code hangover” virou referência na comunidade de desenvolvedores em 2026. A Fast Company reportou que engenheiros seniores estão citando “development hell” ao trabalhar com código gerado por IA em produção. O Elektor Magazine publicou uma análise intitulada “2026: An AI Odyssey, The 2025 Vibe Coding Hangover”, documentando o movimento de retorno à rigidez de engenharia.
O padrão é previsível: euforia na criação, frustração na manutenção. E os números não mentem. Cerca de 30% a 40% dos prompts em sessões de vibe coding são gastos consertando coisas que a própria IA quebrou, criando loops de debug onde corrigir um problema gera outro. Essa ineficiência em fase de refinamento pode consumir todo o tempo economizado na criação inicial.
A própria Lovable reconhece implicitamente essa limitação. Segundo análise da Azumo, a plataforma leva o usuário cerca de 70% do caminho. Os últimos 30%, que incluem debugging, edge cases e lógica de negócio complexa, são onde os créditos queimam rápido e a frustração cresce.
A Solução Não é Parar de Usar IA
Quero deixar isso muito claro: a solução não é abandonar inteligência artificial no desenvolvimento. É usar IA com arquitetura correta.
Todas as minhas aplicações hoje começaram no Lovable e foram migradas. Eu tiro de lá, ajusto a arquitetura para três camadas, separo os serviços e os domínios, e continuo a evolução com ferramentas de code assistant como Claude Code. O resultado é uma aplicação que aproveita a velocidade da IA sem herdar os problemas de arquitetura.
O caminho prático é:
- Prototipar com vibe coding para validar a ideia rapidamente
- Extrair o código e refatorar a arquitetura
- Separar frontend, backend e banco de dados em camadas independentes
- Usar code assistants para evolução contínua com supervisão humana
- Implementar code splitting, lazy loading e otimização de assets
- Habilitar segurança desde o dia zero, incluindo RLS e autenticação robusta
Conclusão
Vibe coding é a ferramenta mais poderosa de prototipação que já existiu. Mas prototipar e produzir são etapas diferentes que exigem mentalidades diferentes. Se você está construindo um MVP para validar uma ideia, vá em frente. Se está levando para produção com clientes reais pagando, pare, analise o código e ajuste a arquitetura antes.
Os dados de mercado mostram que estamos entrando na fase de maturidade do vibe coding. A euforia está passando, e quem sair na frente vai ser quem souber combinar velocidade de IA com solidez de engenharia.
Sou Thulio, mentoro 300+ software houses desde 2016. Se você quer escalar sua software house com as ferramentas certas, acesse a plataforma XPEX Play gratuitamente e comece hoje.
Este artigo foi baseado no vídeo “MVP vs PRODUÇÃO: Os Segredos que Todo Dev Deveria Saber” do nosso canal no YouTube.
Assista ao vídeo completo: https://www.youtube.com/watch?v=4v7RR462Dlc
