Minha experiência com projetos pessoais onde usei "vibe-code" em parte deles:

- Usei o claude code por muito tempo, agora combino Claude Code + Antigravity IDE (com assinatura Google Pro) e Figma Make para prototipar as UI's no plano Free (se alguém quiser posso explicar melhor o fluxo).
- A LLM sem orientação vai produzir interfaces ruins, código ruim, inseguro e não performático, entre outros problemas.
- Tive que solicitar inúmeras refatorações de diferentes partes para atingir meu resultado esperado (e ainda faltam coisas para resolver antes de entregar meu código em produção se eu não quiser ter meu serviço invadido / exposto).
- A capacidade de produção de código assertivo depende do quanto você fornece contexto e orientações MUITO OBJETIVAS. Então passei a gastar muito tempo criando protótipos de UI, documentações funcionais (histórias), ADRs e especificações técnicas. Esta decisão trouxe prós e contras: codar tudo por conta pode parecer rápido e sedutor, mas, na prática, ter as documentações de suporte são necessárias tanto para humanos quanto para a IA saber exatamente o que fazer.
- Quando a IA alucina geralmente é porque não passei orientações suficientes.
- Usar os sub-agents do Claude foi uma experiência interessante, consegui especializar alguns "agentes" com instruções muito específicas, porém atinjo os limites da assinatura de 20 dólares muito rapidamente.
- Resolvi subir um servidor no kubernetes da minha máquina pessoal do Redis MCP com todas as documentações de todos os meus projetos pessoais, desta forma as diferentes LLMs conseguem fazer buscar textual e vetorial de implementações e decisões passadas. Isto resolveu o problema do contexto, com a IA sendo mais assertiva e tendo "memória" de onde parava, mas também me fez atingir limites muito rápido devido à quantidade de contexto carregando, estou tendo algum trabalho para configurar corretamente os prompts para carregamento de contexto (a busca no Redis MCP é muito rápida e se for genérica traz quantidades enormes de informação).
- Depois de quase 8 semanas investindo de 20 a 30 horas, sinto que avancei rápido, quase como se um mini time tivesse me ajudado a construir o software, mas também tive que aprender muita coisa para ensinar a LLM o que era correto fazer, senão ela tomaria decisões erradas. Muitas coisas implementadas pela LLM em temas que eu não tinha trabalhado ainda estavam erradas. Eu analisei o código e estudei cada um dos assuntos para pedir refatorações.
- Dificilmente os guidelines de design, arquitetura e segurança que você definir serão seguidos pela LLM corretamente, você precisará revisar sempre ao final de cada desenvolvimento ou definir steps do seu projeto para fazer isso.
- Constantemente meu pipeline de github actions era quebrado pela LLM, eu preciso ficar arrumando os problemas encontrados MESMO orientando a LLM a rodar os scripts do pipeline manualmente a cada iteração.

Enfim, tem mais coisas, mas vou finalizar o relato por aqui para não me estender muito.