Em fevereiro de 2025, Andrej Karpathy lançou o conceito de vibe coding e o mercado explodiu. Em 2026, o próprio Karpathy chamou o termo de 'passé'. O que veio no lugar não é mais simples — é mais sério. AI agents +70% em menções técnicas. 461 pontos no Hacker News perguntando 'existe evidência de que agentic coding funciona?'. Existe — quando é construído direito.
Pesquisadores testaram 5 ferramentas de vibe coding construindo os mesmos 3 apps. Encontraram 69 vulnerabilidades. O Lovable expôs 18.697 usuários por um bug básico — lógica de autenticação invertida. Código gerado sem supervisão produz 1,7x mais issues que código humano. O hype revelou a demanda real. O acidente mostrou o custo de fazê-lo errado.
SSRF, autenticação invertida, privilege escalation +322% em repos com adoção de IA. Agentes constroem o que foi pedido — não o que é seguro. Sem revisão estruturada, cada deploy é uma aposta.
GitClear analisou 211 milhões de linhas: código duplicado cresceu 8x em dois anos. Refatoração caiu de 25% para menos de 10%. Você vai mais rápido para uma arquitetura que vai custar o dobro para manter.
Times com agentes completaram 21% mais tasks. Mas o tempo de revisão de PR cresceu 91%. A velocidade de geração de código criou um gargalo humano que o demo não mostra.
'Do you have any evidence that agentic coding works?' — 461 pontos, 159 comentários no HN. O mercado técnico quer evidência, não promessa. Quem entrega a evidência fecha o contrato.
Não entregamos um agente. Entregamos um sistema onde agentes são amplificadores de engenheiros, não substitutos. Com testes, segurança e ROI mensurável desde a primeira sprint.
Mapeamos seu codebase, seu fluxo de trabalho e onde agentes introduzem valor real vs. onde criam risco. O estudo METR mostrou que devs seniors ficaram 19% mais lentos com IA em terreno familiar. O inverso é verdadeiro onde o código é desconhecido. Identificamos onde está o seu ROI antes de escrever uma linha.
Entregamos uma prova de conceito com métricas: velocidade de entrega, taxa de bugs introduzidos, tempo de revisão. Não um demo. Um resultado comparável ao baseline da sua equipe. Isso responde a pergunta do HN com dados da sua realidade.
Revisão automática de vulnerabilidades antes do merge, testes de regressão gerados pelo agente mas validados por critérios humanos, e arquitetura de 'costuras' onde humano e agente se passam trabalho de forma limpa e verificável.
A superfície da bolha AI se expande a cada release. O que o agente faz bem hoje pode ser diferente em 3 meses — para melhor e para pior. Entregamos dashboards de produtividade real e um protocolo de recalibração trimestral.
Faros AI documentou ratio 4:1 em times que implantaram agentes de forma estruturada — US$ 37,50 de custo por PR vs. US$ 150 de tempo de dev economizado. Medimos esse número no seu contexto.
Pipeline com verificação de vulnerabilidades automática antes do merge. Zero surpresas de autenticação invertida ou SSRF em produção. Auditoria de segurança como etapa de CI/CD, não como post-mortem.
Entregamos dashboard com métricas antes/depois: velocidade de entrega, taxa de bugs, tempo de revisão. A pergunta do HN tem resposta — com dados da sua equipe, não de um benchmark de laboratório.
70% do código em produção na Anthropic é gerado por agentes supervisionados por engenheiros. A diferença não é a ferramenta — é a arquitetura de costuras entre humano e agente. Entregamos essa arquitetura.
Sua equipe opera o pipeline sem dependência de nós. Documentação de decisions, playbook de revisão, protocolo de calibração. O agente amplifica quem já está lá — não substitui.
POC em 2 semanas com resultado mensurável. Pipeline completo em 6-8 semanas. A demanda por agentic engineering é agora — não daqui 6 meses quando o mercado estiver saturado.
A diferença entre vibe coding e pipeline agentic é a diferença entre demo e produção. Mostramos a diferença com dados da sua realidade.