40 termini del mondo AI + vibe coding spiegati in italiano chiaro, con esempi concreti. Perfetto per orientarsi se sei nuovo al settore.
Un sistema AI autonomo che pianifica ed esegue task multi-step senza intervento umano continuo.
A differenza di un chatbot (botta e risposta), un agente prende un obiettivo di alto livello, lo scompone in sotto-task, li esegue, valuta il risultato, si corregge. Claude Code e Cursor Agent mode sono esempi in ambito vibe coding.
Una tecnica di prompt engineering dove chiedi all'LLM di 'ragionare passo passo' prima di dare la risposta finale.
Scrivere 'Pensa passo passo' nel prompt attiva una catena di ragionamento esplicito che migliora notevolmente la qualità su problemi complessi. I modelli 2026 (Claude Opus 4.7, GPT-5) hanno chain-of-thought implicita nel ragionamento.
La quantità massima di testo (misurata in token) che un LLM può elaborare in una singola richiesta.
Il context window è la 'memoria a breve termine' del modello. Se il tuo prompt + la risposta superano il limite, il modello 'dimentica' parti iniziali. Claude Opus 4.7 ha 1M token di context; GPT-4 Turbo ne ha 128k. Per vibe coding su progetti grandi, un context ampio è cruciale.
Una rappresentazione numerica (vettore) del significato di un testo, usata per ricerche semantiche.
Gli embedding trasformano parole/frasi in vettori ad alta dimensione (tipicamente 768-3072 numeri). Testi con significato simile hanno vettori vicini. Sono la base dei sistemi RAG e delle ricerche semantiche.
Il processo di addestrare ulteriormente un LLM preesistente su dati specifici, per specializzarlo.
Partendo da un modello generale (es. GPT-4), aggiungi un training supplementare con i tuoi dati (es. tutti i documenti della tua azienda). Il risultato è un modello che eccelle nel tuo dominio. Più raro nel vibe coding: spesso basta un buon prompt + RAG.
Quando un LLM genera informazioni plausibili ma false, come API inesistenti o nomi di librerie inventate.
Problema classico degli LLM, specie su task di codice. Claude potrebbe suggerire `import { foo } from 'bar'` quando `foo` o `bar` non esistono. Si mitiga con RAG, prompt ben scritti, e verifica sempre prima di eseguire il codice generato.
Un modello di intelligenza artificiale di grandi dimensioni addestrato sul testo per generare, capire e ragionare.
Gli LLM sono il motore dietro ChatGPT, Claude, Gemini. Vengono addestrati su enormi quantità di testo (internet, libri, codice) e imparano pattern linguistici. Nel vibe coding usiamo LLM per generare codice da descrizioni.
Esempi: Claude Opus 4.7 (Anthropic), GPT-5 (OpenAI), Gemini Ultra (Google).
Un protocollo standard introdotto da Anthropic per collegare LLM a fonti di dati e tool esterni.
Lanciato nel 2024, MCP permette di esporre tool (query DB, API, filesystem) in modo standard a qualsiasi LLM compatibile. Nel 2026 è diventato lo standard de-facto per agenti AI. Sia Claude che molti tool di vibe coding supportano MCP.
L'istruzione in linguaggio naturale che dai a un modello AI per ottenere una risposta o un'azione.
Un prompt è il messaggio che invii a un LLM (come Claude o GPT) per chiedere qualcosa. Nel vibe coding, un prompt tipico descrive cosa vuoi costruire: componente, funzione, intera feature. La qualità del prompt determina largamente la qualità dell'output.
Esempio: 'Crea un bottone React con Tailwind, colore giallo #FFC800, testo nero, che mostra un'icona di caricamento quando isLoading è true.'
L'arte (e scienza) di scrivere prompt efficaci per ottenere risultati di alta qualità dagli LLM.
Il prompt engineering è la disciplina che studia come strutturare le istruzioni per modelli AI. Include tecniche come chain-of-thought, few-shot examples, role prompting, step-by-step reasoning. È una skill fondamentale per chi fa vibe coding.
Una tecnica in cui l'LLM cerca prima informazioni rilevanti (retrieval) e poi genera la risposta (generation) usando quel contesto.
Il RAG permette a un LLM di accedere a conoscenze al di fuori del training set. Esempio: un chatbot della tua azienda che risponde con documenti interni. Flusso: query → ricerca semantica su database vettoriale → LLM riceve documenti + query → genera risposta contestuale.
Un prompt iniziale 'nascosto' che definisce il comportamento, la personalità e i limiti dell'LLM per tutta la conversazione.
Il system prompt imposta il contesto generale (es. 'Sei un assistente esperto in Next.js. Rispondi in italiano. Non inventare API inesistenti.'). In Cursor e Claude Code, il file `.cursorrules` o `CLAUDE.md` funziona come un system prompt persistente per il progetto.
L'unità base in cui gli LLM dividono il testo. Non è una parola: è una sotto-parola o sequenza di caratteri.
Un token è circa 3-4 caratteri in inglese, meno in italiano. La parola 'intelligenza' viene divisa in 3-4 token. I costi API degli LLM si misurano in token: più lungo il prompt, più costa. 1M token costa $3-75 a seconda del modello.
La capacità di un LLM di invocare funzioni/API esterne per svolgere azioni oltre la generazione di testo.
Grazie al tool calling, un LLM può: cercare sul web, leggere un file, eseguire codice Python, interrogare un database. È il meccanismo base degli agenti AI moderni. Nel vibe coding, Claude Code usa tool calling per modificare file e eseguire comandi.
Un database specializzato per memorizzare e cercare vettori (embeddings) efficientemente.
Esempi: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector (PostgreSQL), Chroma. Permettono ricerche 'trova i 10 testi più simili semanticamente a questa query' in millisecondi. Cuore dei sistemi RAG.
Piattaforma di StackBlitz che genera app complete in un container Node.js nel browser. Velocità estrema.
Supporta Next.js, Astro, Vite, Remix. Avvia progetti in 30-60 secondi nel browser grazie a WebContainer. Deploy integrato (Netlify, Cloudflare). Free tier + Pro $20/mese. Ideale per hackathon e demo rapide.
Agente AI CLI di Anthropic che lavora nel terminale, legge e modifica file autonomamente.
Lanciato nel 2025 da Anthropic. Si installa con `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`. Usato tramite subscription Claude Pro/Max/Ultraplan o API. Eccelle su task complessi grazie a Claude Opus 4.7.
Assistente AI per codice con piano free generoso, alternativa a Copilot per studenti e freelance.
Stessa azienda di Windsurf. Offre autocompletamento + chat integrata nel tuo editor. Free tier illimitato, Pro $15/mese.
Editor di codice basato su VS Code con AI integrata nativamente. Il più popolare tra i developer che fanno vibe coding.
Lanciato nel 2023, Cursor è un fork di VS Code con Tab AI, Cmd+K per modifiche inline, Composer per feature multi-file, e Agent mode per task autonomi. Prezzo: Free tier + Pro $20/mese.
Il primo assistente AI per il codice, basato su OpenAI Codex. Autocompletamento intelligente dentro VS Code e altri editor.
Lanciato nel 2021, resta una delle soluzioni più diffuse, specialmente in ambienti enterprise. Oggi supporta chat, agente, CLI. Piano Business $19/utente/mese.
Piattaforma web per generare web-app complete da prompt, ideale per non-developer.
Stack: React + Tailwind + Supabase. Generazione UI molto curata. Deploy automatico su *.lovable.app. Esportazione codice su GitHub disponibile nel piano Pro. Ottimo per MVP e idea validation.
L'agente AI integrato in Replit, l'IDE cloud all-in-one con editor + hosting + database.
Replit Agent costruisce app complete all'interno dell'ecosistema Replit. Pratico per studenti e per deploy tutto-in-uno. Piano Core $15/mese include Agent + hosting.
Autocompletatore AI per codice ottimizzato per velocità e contesto grande (1M token).
Focalizzato esclusivamente sul Tab completion. Non ha chat né agent. Eccelle nella velocità di risposta e capacità di vedere contesto ampio. Free tier + Pro $10/mese.
Generatore di componenti UI React + shadcn/ui da prompt. Perfetto per aggiungere sezioni belle a progetti Next.js esistenti.
Non è un app builder completo come Lovable, ma uno specialista UI. Output: React + Tailwind + shadcn. Sviluppato da Vercel. Free tier + Premium $20/mese.
Editor AI di Codeium, alternativa diretta a Cursor con focus su 'agentic flows' multi-step.
Lanciato nel 2024, Windsurf (ex Codeium IDE) è un IDE AI-native con un forte agent system chiamato 'Cascade'. Concorrente diretto di Cursor. Prezzo: Free tier + Pro $15/mese.
L'arte di coordinare più modelli/tool AI per completare task complessi.
Esempio: usare Claude per la logica, GPT per la creatività, Cursor per l'editing, Lovable per il prototipo. Gli orchestratori scelgono il tool giusto per ogni sub-task. Nel 2026 i vibe coder avanzati orchestrano abitualmente 3-5 tool.
Programmazione in coppia con un'AI: tu pensi a cosa fare, l'AI propone il codice, tu valuti e correggi.
Evoluzione del classico 'pair programming' (due developer che lavorano insieme). Qui il 'secondo developer' è un LLM. Il flusso è conversazionale: il tuo ruolo è quello di 'driver' strategico; l'AI è il 'navigator' che suggerisce.
Architettura modulare di AI dove pezzi diversi (modelli, tool, prompt) si combinano flessibilmente.
L'opposto di 'monolite AI'. In una pipeline composable puoi sostituire l'LLM senza cambiare il resto. MCP (Model Context Protocol) favorisce la composability. Il futuro del vibe coding professionale.
Metodologia di sviluppo che parte dall'intento dell'utente piuttosto che dalla sintassi del codice.
Nel intent-first coding, prima descrivi cosa deve fare il software (intento di business), poi l'AI traduce in codice. È la filosofia alla base del vibe coding. Richiede meno conoscenza tecnica, più chiarezza di pensiero.
Il processo di miglioramento progressivo del codice generato, attraverso prompt successivi e feedback.
Il 99% dei task di vibe coding non produce il risultato perfetto al primo prompt. L'iterative refinement è il pattern corretto: prima genera uno scheletro, poi iterare su dettagli, bug, estetica, performance. 3-5 iterazioni ben focalizzate valgono 1 prompt gigantesco.
Metodo di sviluppo in cui il ciclo di lavoro è: scrivi prompt → AI genera → testa → rivedi prompt.
Simile a Test-Driven Development ma centrato sul prompt invece che sui test. I prompt diventano artefatti versionabili (in .cursorrules, CLAUDE.md, doc del progetto). Questo approccio rende replicabile la generazione di codice.
Approccio allo sviluppo software in cui descrivi in linguaggio naturale cosa vuoi costruire, e un'AI genera il codice.
Termine coniato da Andrej Karpathy nel febbraio 2025. Il vibe coding inverte il paradigma tradizionale: non scrivi codice ma 'orchestri' un assistente AI. Gli strumenti di vibe coding includono Cursor, Claude Code, Lovable, v0. Collins Dictionary Word of the Year 2025.
Esempio: dire 'crea una landing page fitness con sfondo scuro e accent arancione' invece di scrivere HTML/CSS a mano.
Debuggare bug incollando errori e log nell'AI, senza necessariamente capire profondamente il codice sottostante.
Pattern comune tra i vibe coder principianti: quando qualcosa si rompe, invece di leggere tutto il codice, copi il messaggio di errore all'AI e chiedi aiuto. Funziona per bug semplici; fallisce su architetture complesse dove serve comprensione sistemica.
Il percorso che un utente compie da visitatore a cliente pagante, spesso visualizzato come un imbuto.
Tipico funnel: visita → iscrizione → trial → pagamento → retention. Ogni step ha un tasso di conversione. Un funnel ottimizzato può triplicare i ricavi senza aumentare il traffico. Le landing page sono l'ingresso del funnel.
Una pagina web singola focalizzata su un obiettivo specifico (registrazione, acquisto, iscrizione newsletter).
La prima pagina che i visitatori 'atterrano' arrivando da ads, email o social. Massima conversion rate = massimo ROI marketing. I tool di vibe coding come v0 e Lovable eccellono nel generare landing page in 10-30 minuti.
Approccio intermedio tra no-code e codice tradizionale: interfacce visuali + possibilità di iniettare codice custom.
Esempi: OutSystems, Mendix, Retool. Usato principalmente in enterprise per automazioni e app interne. Meno popolare tra startup rispetto al no-code o vibe coding.
La versione minima di un prodotto con abbastanza funzionalità per essere utilizzata e validata da primi utenti.
Concetto introdotto da Eric Ries (Lean Startup). Nel vibe coding un MVP che prima richiedeva 3 mesi si costruisce in 2-4 settimane. L'obiettivo è validare ipotesi di business, non consegnare un prodotto finito.
Approccio allo sviluppo software che permette di creare applicazioni senza scrivere codice, tramite interfacce visuali.
Esempi: Webflow, Bubble, Airtable. Il no-code preesiste al vibe coding ma è complementare: il vibe coding produce codice reale, il no-code no. I moderni tool AI (Lovable) sono un ibrido: non scrivi codice ma il codice esiste.
Lo stato in cui un prodotto soddisfa un mercato reale: gli utenti lo cercano, lo usano, lo pagano, lo raccomandano.
Il Santo Graal delle startup. Marc Andreessen: 'Il mondo si divide in startup con PMF e senza'. Il vibe coding accorcia drasticamente il tempo per testare se hai PMF: costruisci, lanci, misuri, iteri.
Modello di business in cui il software è offerto come servizio tramite abbonamento, accessibile via web.
Esempi: Notion, Figma, VibeDojo. Paghi mensilmente o annualmente, niente installazione. Il modello preferito per monetizzare idee nate dal vibe coding: ricavi ricorrenti, scalabilità, basso costo marginale per utente.
Conoscere le parole è solo il primo passo. Nel Corso Cintura Bianca impari a mettere in pratica tutto questo e a creare la tua prima app reale.
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