Using vibe coding to scratch an itch has many of the same issues as using low-code and no-code development tools. That’s not surprising. Putting together something quickly to solve a specific problem lacks the level of discipline of software engineering, introducing inefficiencies that come from not following architect…
Using vibe coding to scratch an itch has many of the same issues as using low-code and no-code development tools. That’s not surprising. Putting together something quickly to solve a specific problem lacks the level of discipline of software engineering, introducing inefficiencies that come from not following architect…
I recently reviewed the AI-generated code I used to quickly build a PDF archive of some HTML-formatted content. The program used common libraries in unusual ways, often combining three or more libraries when all the necessary calls were in one, with a program flow that was hard to understand in places. The result was at best unmaintainable. The only way it was acceptable was that I’d thrown it together in an hour to solve a specific problem, and once I’d built that local PDF archive I could simply throw the program away.
But what if your sloppy AI-generated code was needed by an entire department, or had become part of an essential business process? The risk is that something, somewhere, would inevitably change, and that essential business process would fail, with no practical way of fixing the code. The risk only compounds when the author has left their role and there is no one left who remembers or understands the initial prompts that produced the code.
Adding AI-powered coding tools to products and platforms is risky. But they are too useful to ignore. Like low-code tools, AI tools put coding in the hands of the people who understand the business problems and helps them automate processes on their own schedule.
What’s needed is a way to improve the harnesses used by the coding agents, taking concepts from specification-driven development and using them to build guardrails and standards into the code they produce, with the aim of building code that’s maintainable.
In context
- Topic: Low-Code y No-Code — Plataformas de bajo código, su gobierno y su deuda técnica.
- Source: InfoWorld
- Published: 15/10/2026
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Por que importa
Tudo o que se automatiza deixa de ser visível. Esse é o benefício e também o risco: o trabalho se faz sozinho até o dia em que deixa de se fazer sozinho, e a essa altura a pessoa que entendia o processo manual já não está na empresa.
Eu avalio essas ferramentas pelo que acontece no dia em que falham. Um fluxo automático que quebra em silêncio é pior que não ter fluxo, porque ninguém fica sabendo até o cliente reclamar. A primeira coisa que pergunto não é o que integra, e sim como avisa quando não conseguiu.
O que costuma dar errado
O que mais quebra esses projetos é a rotatividade. O fluxo foi montado por alguém que já saiu, não deixou nada escrito, e agora ninguém se atreve a tocar porque não sabe o que depende do quê. Acaba funcionando por inércia até falhar, e nesse dia se descobre que era crítico.
O que observar
- O custo por execução em volume real, que nessas plataformas escala rápido e surpreende.
- Como o fluxo avisa quando falha, e a quem: sem isso, o erro é descoberto pelo cliente.
- Quantos fluxos já existem e quem os mantém, que é onde aparece a dívida invisível.
Como leio esta publicação
O que eu faria primeiro é medir o processo manual com honestidade — quantas vezes por mês, quanto demora, quantos erros tem. Sem esse número não há como saber se a automação serviu, e todas as conversas seguintes viram questão de sensação.
A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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