A prática do vibe coding tem se tornado uma tendência cada vez mais presente entre desenvolvedores que adotam ferramentas de Inteligência Artificial para programar com mais velocidade.  

O termo representa aquele momento em que o programador entra no “flow” criativo e intuitivo, deixando a IA gerar ou completar trechos inteiros de código com base em contextos aprendidos por grandes modelos treinados. O foco passa a ser a agilidade, a entrega rápida de features e o aumento da produtividade, com menos fricção e mais automação. 

Por trás dessa fluidez, no entanto, existe uma realidade técnica importante: as IAs generativas são treinadas com grandes volumes de código público, incluindo práticas antigas, bibliotecas ultrapassadas e padrões que nem sempre seguem as melhores recomendações de segurança. Ou seja, mesmo sem intenção, a IA pode replicar códigos com vulnerabilidades conhecidas, como SQL Injection, XSS, uso de dependências inseguras ou até hardcoded secrets — chaves e senhas expostas no código-fonte. 

Portanto, mesmo que a entrega pareça funcional, existe um risco silencioso: a falsa sensação de segurança. O desenvolvedor, animado pela fluidez da IA, pode aceitar sugestões de código sem realizar uma verificação crítica aprofundada. E é nesse ponto que a produtividade se torna uma possível brecha de segurança, acumulando débitos técnicos e riscos que podem se manifestar em produção. 

As Fragilidades Mais Comuns no Código Gerado por IA 

Ao adotar o vibe coding como padrão de desenvolvimento, é essencial estar atento a quatro vulnerabilidades especialmente recorrentes nos códigos gerados por IA. A primeira delas é o uso de dependências desatualizadas, que podem ter CVEs (Common Vulnerabilities and Exposures) já documentadas, mas ainda assim serem recomendadas pela IA por estarem entre as mais populares em repositórios públicos. 

Em seguida, vêm as falhas clássicas de injeção, como SQL Injection ou Cross-Site Scripting, muitas vezes introduzidas por sugestões de código que não fazem o tratamento adequado das entradas do usuário. Outra brecha comum é o uso de segredos no código-fonte — tokens de API, senhas e outras credenciais que a IA “aprende” com exemplos inseguros e replica sem validação, expondo informações sensíveis de forma crítica. 

Por fim, há também erros de lógica de autorização, onde a IA pode implementar rotinas de login, mas negligenciar o controle de permissões entre níveis de acesso, permitindo que usuários acessem dados indevidos. Essas vulnerabilidades não são causadas pela IA em si, mas pela ausência de processos robustos de validação e segurança no ciclo de desenvolvimento. É aqui que entram ferramentas como SAST e DAST. 

SAST e DAST: Seus Aliados na Segurança do Vibe Coding 

Ao contrário do que muitos imaginam, trazer segurança para o ciclo de desenvolvimento não significa desacelerar. Ferramentas como SAST (Static Application Security Testing) e DAST (Dynamic Application Security Testing) atuam como uma camada de proteção invisível, que trabalha enquanto você foca no que importa: entregar soluções ágeis, funcionais e seguras. 

O SAST analisa o código ainda em fase de escrita, apontando falhas diretamente no editor, como se fosse um revisor técnico com foco exclusivo em segurança. Ele identifica desde dependências vulneráveis até credenciais expostas e padrões de código arriscados. Já o DAST entra em cena quando a aplicação já está rodando em ambiente de teste, simulando ataques reais para expor brechas que só aparecem em tempo de execução — como se fosse um hacker ético testando seu sistema. 

Ao integrar SAST e DAST ao seu pipeline de desenvolvimento, você pratica o verdadeiro “shift-left”: antecipa a segurança para o início do ciclo, evitando retrabalho, mitigando riscos desde o começo e mantendo o ritmo de produção acelerado que o vibe coding proporciona. A tecnologia se torna uma aliada real, e não um gargalo. E sua empresa pode inovar com velocidade sem renunciar à proteção. 

Quero transformar SAST e DAST em meus aliados e não em gargalos.