A codificação Vibe é uma nova maneira de criar software usando ferramentas de IA como ChatGPT, Cursor, Replit e Gemini. Ele funciona descrevendo para a ferramenta o que você deseja em linguagem simples e recebendo em troca código escrito. Você pode então simplesmente colar o código em um ambiente (como o Google Colab), executá-lo e testar os resultados, tudo isso sem nunca programar uma única linha de código.

Dicionário Collins chamado “vibe coding” palavra do ano em 2025definindo-o como “o uso de artificial inteligência solicitado por linguagem natural para escrever computador código.”

Neste guia, você entenderá como iniciar o vibe coding, aprenderá suas limitações e riscos e verá exemplos de ótimas ferramentas criadas por SEOs para inspirá-lo a vibe code em seus próprios projetos.

Variações de codificação do Vibe

Embora “codificação de vibração” seja usada como um termo abrangente, existem subconjuntos de codificação com suporte ou IA, incluindo o seguinte:

Vamos nos concentrar exclusivamente na codificação de vibração neste guia.

Com a codificação vibe, embora haja um pouco de trabalho manual a ser feito, a barreira ainda é baixa – você basicamente precisa de uma conta ChatGPT (gratuita ou paga) e acesso a uma conta Google (gratuita). Dependendo do seu caso de uso, você também pode precisar de acesso a APIs ou assinaturas de ferramentas de SEO, como Semrush ou Sapo gritando.

Para definir as expectativas, ao final deste guia você saberá como executar um pequeno programa na nuvem. Se você espera construir um SaaS ou software para vender, a codificação assistida por IA é uma opção mais razoável, o que envolverá custos e um conhecimento mais profundo de codificação.

Casos de uso de codificação do Vibe

A codificação do Vibe é ótima quando você está tentando encontrar resultados para grupos específicos de dados, como encontrar links relacionados, adicionar tags pré-selecionadas a artigos ou fazer algo divertido onde o resultado não precisa ser exato.

Por exemplo, criei um aplicativo para criar um desenho diário para minha filha. Digito uma frase sobre algo que ela me contou sobre seu dia (por exemplo, “comi bolo de cenoura na creche”). O aplicativo tem alguns exemplos de estilos de desenho que gosto e algumas fotos dela. Os resultados (desenhos) são o trabalho final, pois vêm da IA.

Quando peço mudanças específicas, porém, o programa tende a piorar e redesenhar coisas que eu não pedi. Certa vez, pedi para remover um bigode e, em vez disso, ele recoloriu a imagem.

Se minha filha fosse uma cliente que examinasse minuciosamente o resultado e exigisse alterações muito específicas, eu precisaria de alguém que conhecesse Photoshop ou ferramentas semelhantes para fazer melhorias específicas. Neste caso, porém, os resultados são bons o suficiente.

Construir aplicações comerciais exclusivamente com base na codificação vibe pode exigir que uma empresa contrate limpadores de codificação vibe. No entanto, para uma demonstração, MVP (produto mínimo viável) ou aplicativos internos, a codificação vibe pode ser um atalho útil e eficaz.

Usar o vibe coding para criar suas próprias ferramentas de SEO requer três etapas:

1. Escreva um prompt descrevendo seu código
2. Cole o código em uma ferramenta como o Google Colab
3. Execute o código e analise os resultados

Aqui está um exemplo rápido de uma ferramenta que criei para mapear links relacionados em escala. Depois de rastrear um site usando o Screaming Frog e extrair embeddings de vetores (usando a integração do rastreador com OpenAI), codifiquei uma ferramenta que compararia a distância tópica entre os vetores em cada URL.

Isso é exatamente o que escrevi no ChatGPT:

Eu preciso de um Google Co. código que usará OpenAI para:

Verifique os embeddings vetoriais existentes na coluna C. Use a similaridade de cosseno para combinar com duas sugestões de cada localidade (localidade identificada em Coluna A).

O objetivo é descobrir quais páginas de cada localidade são mais semelhantes entre si, para que possamos adicionar hreflang entre essas páginas.

Doente carregar um CSV com essas colunas e espere um CSV em troca com as respostas.

Em seguida, colei o código que o ChatGPT criou no Google Colab, um ambiente Jupyter Notebook gratuito que permite aos usuários escrever e executar código Python em um navegador da web. É importante executar seu programa clicando em “Executar tudo” no Google Colab para testar se a saída corresponde ao esperado.

É assim que o processo funciona no papel. Como tudo na IA, pode parecer perfeito, mas nem sempre funciona exatamente como você deseja.

Você provavelmente encontrará problemas ao longo do caminho – felizmente, eles são simples de solucionar.

Primeiro, seja explícito sobre a plataforma que você está usando no seu prompt. Se for Google Colab, digamos que o código é para Google Colab.

Você ainda pode acabar com um código que requer pacotes que não estão instalados. Nesse caso, basta colar o erro no ChatGPT e ele provavelmente irá gerar novamente o código ou encontrar uma alternativa. Você nem precisa saber qual é o pacote, basta mostrar o erro e usar o novo código. Alternativamente, você pode pedir ao Gemini diretamente em seu Google Colab para corrigir o problema e atualizar seu código diretamente.

A IA tende a ser muito confiante em qualquer coisa e pode retornar resultados completamente inventados. Uma vez esqueci de dizer que os dados de origem viriam de um arquivo CSV, então simplesmente criei URLs, tráfego e gráficos falsos. Sempre verifique e verifique novamente a saída porque “parece bom” às vezes pode estar errado.

Se estiver se conectando a uma API, especialmente uma API paga (por exemplo, da Semrush, OpenAI, Google Cloud ou outras ferramentas), você precisará solicite sua própria chave de API e tenha em mente os custos de uso.

Se você deseja uma barreira de execução ainda menor do que a do Google Colab, você pode tentar usar o Replit.

Basta solicitar sua solicitação e o software criará o código, projetará e permitirá o teste, tudo na mesma tela. Isso significa uma menor chance de erros de codificação, sem copiar e colar e um URL que você pode compartilhar imediatamente com qualquer pessoa para ver seu projeto construído com um design bonito. (Você ainda deve verificar se há resultados ruins e iterar com prompts até que seu aplicativo final seja criado.)

Lembre-se de que, embora o Google Colab seja gratuito (você só gastará se usar chaves de API), o Replit cobra uma assinatura mensal e uma taxa por uso de APIs. Portanto, quanto mais você usa um aplicativo, mais caro ele fica.

Embora o Google Colab seja a maneira mais básica (e fácil) de codificar um programa pequeno, alguns SEOs estão levando a codificação ainda mais longe, criando programas que são transformados em extensões do Chrome, automação do Planilhas Google e até jogos de navegador.

O objetivo por trás de destacar essas ferramentas não é apenas mostrar o excelente trabalho da comunidade, mas também inspirar, construir e adaptar-se às suas necessidades específicas. Você gostaria que alguma dessas ferramentas tivesse recursos diferentes? Talvez você possa construí-los para você mesmo – ou para o mundo.

Analisador de sentimento de avaliações de GBP (Celeste Gonzalez)

Depois de codificar algumas ferramentas de SEO no Google Colab, Celeste Gonzalez, diretora de testes de SEO da RicketyRoo Inc, levou suas habilidades de vibração um passo adiante e criou uma extensão do Chrome. “Percebi que não preciso construir algo grande, apenas algo útil”, explicou ela.

Sua extensão de navegador, o Analisador de sentimento de avaliações de GBPresume a análise de sentimento das avaliações dos últimos 30 dias e a velocidade da revisão. Também permite que as informações sejam exportadas para um CSV. A extensão funciona nas páginas do Google Maps e do perfil da empresa no Google.

Em vez do ChatGPT, Celeste usou uma combinação de Claude (para criar prompts de alta qualidade) e Cursor (para colar os prompts criados e gerar o código).

Ferramentas de IA usadas: Claude (modelo Sunner 4.5) e Cursor

APIs usadas: API de perfil comercial do Google (gratuita)

Hospedagem de plataforma: Extensão do Chrome

Rastreador do Painel de Conhecimento (Gus Pelogia)

Fiquei obcecado pelo Knowledge Graph em 2022, quando aprendi a criar e gerenciar meu próprio painel de conhecimento. Desde então, descobri que o Google possui uma API de pesquisa do Knowledge Graph que permite verificar a pontuação de confiança de qualquer entidade.

Esta ferramenta codificada por vibração verifica a pontuação de suas entidades diariamente (ou na frequência que você desejar) e a retorna em uma planilha. Você pode rastrear várias entidades ao mesmo tempo e adicionar novas à lista a qualquer momento.

O Knowledge Panel Tracker é executado totalmente no Planilhas Google, e a API de pesquisa do Knowledge Graph é de uso gratuito. Este guia mostra como criá-lo e executá-lo em sua própria conta do Google, ou você pode veja a planilha aqui e apenas atualizar a chave API em Extensões > Scripts de aplicativos.

Modelos de IA usados: Bate-papoGPT 5.1

APIs usadas: API do Gráfico de conhecimento do Google (gratuita)

Hospedagem de plataforma: Planilhas Google

Jogo de herói da caixa de entrada (Vince Nero)

Que tal codificar com vibração um ativo de link building? Isso é o que Pretas vencem do BuzzStream fez ao criar o Jogo herói da caixa de entrada. Requer que você use o teclado para aceitar ou rejeitar uma proposta em segundos. O jogo acaba se você aceitar muitos arremessos ruins.

O Inbox Hero Game é certamente mais complexo do que executar um código no Google Colab, e Vince levou cerca de 20 horas para construir tudo do zero. “Aprendi que é preciso construir coisas em pedaços. Primeiro projete o cara, depois os cenários, depois um aspecto da mecânica do jogo, etc.”, disse ele.

O jogo foi codificado em HTML, CSS e JavaScript. “Eu carreguei os arquivos no GitHub para que funcionasse. O ChatGPT me orientou em tudo”, explicou Vince.

Segundo ele, quanto mais tempo o prompt durava, menos eficaz se tornava o ChatGPT, “a ponto de (ele) ter que reiniciar em um novo chat”.

Esse problema foi uma das partes mais difíceis e frustrantes da criação do jogo. Vince adicionaria um novo recurso (por exemplo, pontuação), e o ChatGPT “garantiria” que encontrou o erro, atualizaria o arquivo, mas ainda retornaria com o mesmo erro.

No final das contas, Inbox Hero Game é um jogo divertido que demonstra que é possível criar um jogo simples sem conhecimento de codificação, mas tomar medidas para aperfeiçoá-lo seria mais viável para um desenvolvedor.

Modelos de IA usados: Bate-papoGPT

APIs usadas: Nenhum

Hospedagem de plataforma: Página da Internet

Codificação Vibe com intenção

A codificação do Vibe não substituirá os desenvolvedores, e não deveria. Mas, como mostram esses exemplos, ele pode desbloquear de maneira responsável novas maneiras para os SEOs criarem protótipos de ideias, automatizarem tarefas repetitivas e explorarem experimentos criativos sem grande esforço técnico.

A chave é o realismo: use a codificação de vibração onde a precisão não é essencial, valide os resultados cuidadosamente e entenda quando um projeto deixou de ser “bom o suficiente” e precisa de recursos adicionais e intervenção humana.

Quando abordado com cuidado, o vibe coding tem menos a ver com o envio de software perfeito e mais com a expansão do que é possível: testes mais rápidos, insights mais nítidos e mais espaço para experimentação. Esteja você construindo uma ferramenta interna, uma prova de conceito ou um divertido projeto paralelo de SEO, os melhores resultados vêm da combinação de curiosidade com moderação.