Como preparar o teu PC para vibe coding passo a passo

Este artigo é o primeiro de uma série em que vou explicar como começar a fazer vibe coding do zero.. 

Não se trata apenas de pedir a uma inteligência artificial que escreva código e pronto, mas de o fazer bem, com um sistema que minimize os erros e garanta alguma qualidade do código. Além disso, ter tudo documentado, registar as alterações ao código e dispor de um sistema de testes. Tudo como as equipas de desenvolvimento profissionais, mas sem precisar de ser programador.

Para isso, o primeiro passo é preparar o computador e configurar as ferramentas necessárias.

No final deste primeiro tutorial teremos um computador preparado para fazer vibe coding e teremos publicado uma pequena aplicação de teste com GitHub e Railway.

Porque recomendo Linux para fazer vibe coding

É perfeitamente possível fazer vibe coding em Windows, Linux ou macOS. As principais ferramentas de IA funcionam nos três sistemas, diretamente ou através de ambientes compatíveis.

Eu vou fazê-lo com Linux, porque simplifica muitas coisas e é bastante provável que dê menos erros do que Windows. Se insistirmos neste sistema, podemos utilizar WSL2 para ter um ambiente Linux dentro do Windows 11. Mas isso acrescenta mais uma camada de configuração que pode complicar as coisas quando surgem problemas.

Com Linux trabalhamos diretamente no ambiente onde executaremos as ferramentas, sem depender de um subsistema adicional.

E o macOS? Não o utilizo, por isso não te sei dizer, mas pelo que vi, o sucesso dos Mac Mini e o facto de o seu terminal e ambiente Unix permitirem um fluxo de trabalho muito semelhante ao do Linux dão-me a impressão de que é igualmente adequado para desenvolvimento.

É melhor um computador secundário ou um disco independente

Também recomendo não utilizar o nosso computador principal de trabalho para experimentar com desenvolvimento e agentes de IA, sobretudo enquanto estamos a aprender.

Não porque estas ferramentas sejam perigosas per se, embora também o possam ser, mas porque podem instalar dependências, executar comandos, modificar ficheiros e realizar ações que talvez não nos interessem.

Por isso prefiro manter esse ambiente separado do equipamento que utilizo para trabalhar todos os dias. Já sabes que prefiro separar os diferentes usos do PC a arrepender-me de não o ter feito.

O ideal seria utilizar um computador secundário, mas também não precisamos de comprar outro equipamento. Se não tens um, uma solução de que gosto especialmente é instalar o Linux num SSD externo e arrancar por USB num PC compatível..

Assim posso arrancar o Linux quando quiser desenvolver e continuar a utilizar o Windows normalmente no resto do tempo. Os programas, projetos e configurações ficam no SSD, sem ser necessário criar uma partição Linux no disco principal.

Claro que não é um isolamento absoluto: o Linux pode aceder a outros discos ligados se os montarmos e lhe dermos permissões. Temos de continuar a ter cuidado com aquilo que autorizamos a executar.

No meu caso vou utilizar o que explico no artigo: Linux Mint Xfce instalado num SSD SATA dentro de uma caixa USB 3.0.

Daqui para a frente vou assumir que já tens o Linux Mint instalado, a arrancar corretamente e ligado à internet.

Que ferramentas precisamos para fazer vibe coding

Antes de começar, convém saber o que vamos instalar e para quê.

Ferramenta	Função
Linux Mint Xfce	Sistema operativo
Terminal	Executar comandos e agentes
Git	Controlo de versões do código
Node.js	Executar ferramentas e aplicações JavaScript
npm	Instalar pacotes JavaScript
Codex	Agente de programação com IA
Antigravity	Segundo agente, utilizado como auditor
Claude Code	Alternativa ao Codex ou segundo agente pago
GitHub	Repositórios de código
Railway	Publicar aplicações na internet
Linear	Gestão de projetos e tarefas
Notion	Documentação e requisitos, opcional
LocalWP	Desenvolvimento local de WordPress, opcional

A maioria destas ferramentas é gratuita ou tem um plano gratuito. Podes começar com o Codex no plano gratuito do ChatGPT, sujeito a limites de utilização. As subscrições pagas podem compensar se precisares de maior capacidade.

O meu sistema: uma IA programa e outra audita

Poderíamos fazer tudo com uma única IA, mas prefiro trabalhar com dois agentes com funções diferentes:

• Analista-programador: interpreta os requisitos, propõe soluções, escreve código e corrige erros.
• Auditor: revê as alterações, procura problemas e verifica se o que foi desenvolvido cumpre os requisitos.

A ideia é que quem revê o trabalho não seja a mesma IA que o fez, pois uma revisão independente e bem estruturada pode detetar erros que o primeiro agente deixou passar.

Noutro artigo, em breve, explicarei melhor o sistema de loop.

Que combinação de inteligências artificiais escolher

Vejo três opções interessantes.

Subscrições pagas	Analista-programador	Auditor
ChatGPT pago	Codex	Antigravity
Claude pago	Claude Code	Antigravity
ChatGPT + Claude pagos	Claude Code	Codex

Neste tutorial utilizarei a primeira: Codex como analista-programador e Antigravity como auditor.

Se a tua subscrição do ChatGPT custar 18 € por mês, podes usar o acesso gratuito ao Antigravity para rever o código sem pagar uma segunda subscrição. Assim:

• Não pagas por dois serviços de IA.
• Usas o Codex dentro dos limites do teu plano do ChatGPT.
• Um modelo de outra família pode rever o código.

O Antigravity oferece acesso gratuito sujeito às condições e quotas em vigor, que podem mudar, atenção. 

Se só pagas o Claude, podes substituir o Codex pelo Claude Code e manter o Antigravity como auditor.

E se pagas tanto o ChatGPT como o Claude, proponho que utilizes o Claude Code como analista-programador e o Codex como auditor. É a combinação que eu escolheria se já pagasse pelos dois serviços, mas tens de pagar duas ferramentas.

Bom, agora que já enumerámos as ferramentas, vamos ao tutorial propriamente dito.

Passo 1. Atualizar o Linux Mint

Abrimos o terminal do Linux Mint.

No Xfce podemos aceder-lhe pelo menu de aplicações ou através do atalho Ctrl + Alt + T.

A primeira coisa a fazer é atualizar a informação dos repositórios e instalar as atualizações disponíveis:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

O Linux vai pedir a palavra-passe do utilizador.

Se a atualização instalar componentes importantes do sistema ou uma nova versão do kernel, convém reiniciar antes de continuar.

Agora instalamos as ferramentas básicas:

sudo apt install -y curl git ca-certificates

Com isto teremos:

• curl, para descarregar recursos da internet.
• git, para gerir repositórios.
• ca-certificates, para validar certificados de ligações HTTPS.

Verificamos se o Git funciona:

git –version

Deverá devolver o número da versão.

Um pormenor sobre o terminal e a sua cache

Durante as instalações, pode acontecer uma ferramenta ser instalada corretamente, mas o terminal indicar que o respetivo comando não existe.

Muitas vezes isso deve-se ao facto de o instalador ter acrescentado uma nova pasta à variável de ambiente PATH e de o nosso terminal ainda não ter carregado essa alteração.

Por isso, é recomendável fechar completamente o terminal (não apenas o separador) e abrir outro depois de instalar ferramentas que modificam o ambiente.

Reiniciamos a sessão do terminal para carregar a configuração atualizada.

Passo 2. Instalar Node.js e npm

O Node.js permite executar JavaScript fora do navegador.

Vamos utilizá-lo em projetos web, automatizações e ferramentas de desenvolvimento. O npm é o seu gestor de pacotes, que facilita a instalação de dependências.

Para simplificar o tutorial, utilizaremos a versão LTS do Node.js através do NodeSource.

Primeiro descarregamos o script de configuração:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o nodesource_setup.sh

Executamo-lo:

sudo -E bash nodesource_setup.sh

E instalamos o Node.js:

sudo apt install -y nodejs

Agora verificamos os dois programas:

node –version

npm –version

Se devolverem as respetivas versões, podemos continuar.

Também podemos eliminar o script descarregado:

rm nodesource_setup.sh

O Node.js não é necessário para executar as versões independentes do Codex ou do Claude Code, mas vamos utilizá-lo em projetos web e noutras ferramentas.

Passo 3. Instalar o Codex, o nosso analista-programador

O Codex é o agente de programação da OpenAI. Pode explorar ficheiros, modificar código, executar comandos, analisar erros e ajudar-nos a trabalhar com projetos completos a partir do terminal.

Para o instalar, utilizamos o instalador oficial:

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Ou através do npm:

npm install -g @openai/codex

Não precisamos de executar ambos os comandos. Neste tutorial utilizaremos o instalador independente.

Depois verificamos:

codex –version

Se o terminal não reconhecer o comando, fechamo-lo completamente e abrimos outro.

Ligar o Codex ao ChatGPT

Para iniciar o Codex, escrevemos:

codex

Na primeira vez serão apresentados os métodos de autenticação disponíveis.

Escolhemos iniciar sessão com o ChatGPT, abrimos o navegador quando solicitado e autorizamos a ligação.

Uma vez lá dentro, podemos consultar os comandos.

Por exemplo, para escolher entre os modelos e níveis de raciocínio disponíveis:

/model

Para consultar o estado da sessão:

/status

E para rever as permissões que o agente terá:

/permissions

Os modelos disponíveis dependem da nossa conta e da versão do Codex.

Importante: não recomendo conceder permissões ilimitadas ao agente logo de início. Embora tenhamos preparado um disco novo para isto, é preferível rever manualmente as operações que afetam ficheiros importantes, comandos externos ou serviços ligados.

Alternativa: instalar o Claude Code

Se escolheste o Claude Code como analista-programador, o procedimento é semelhante.

Instalamos o cliente oficial:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Verificamos:

claude –version

E executamos o diagnóstico:

claude doctor

Para iniciar o agente:

claude

Seguimos o processo de autenticação.

No resto do tutorial utilizarei o Codex, mas as instruções de desenvolvimento podem ser adaptadas ao Claude Code.

Passo 4. Instalar o Antigravity como auditor

Agora vamos instalar o nosso segundo agente.

O Antigravity tem uma aplicação gráfica, mas neste caso interessa-nos a versão CLI, que podemos executar diretamente no terminal.

O instalador oficial para Linux é:

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

A localização predefinida do executável é:

~/.local/bin/agy

Verificamos:

~/.local/bin/agy –version

Se funcionar diretamente com agy, não precisamos de fazer mais nada.

Caso contrário, podemos acrescentar a pasta ao PATH:

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

Fechamos completamente o terminal e abrimos outro.

Verificamos:

agy –version

Iniciar sessão no Antigravity

Abrimos:

agy

Na primeira utilização seguimos o assistente de configuração.

Podemos escolher preferências de apresentação e concluir a autenticação através dos métodos disponíveis para a nossa conta.

Também devemos confirmar que confiamos na pasta do projeto antes de permitir ao agente aceder aos ficheiros.

Por agora não precisamos de configurar nenhuma auditoria automática. Faremos isso quando tivermos o nosso primeiro projeto.

Importante: os agentes podem partilhar um repositório, mas não convém que ambos modifiquem os mesmos ficheiros ao mesmo tempo. Por isso, um desenvolverá e o outro fará a revisão.

Passo 5. Instalar o GitHub CLI

Já temos o Git, mas ainda precisamos de ligar o computador ao GitHub.

O Git permite controlar versões localmente. O GitHub serve para alojar repositórios remotos, colaborar e guardar o código fora do computador.

Instalamos o GitHub CLI:

sudo apt install -y gh

Verificamos:

gh –version

Configurar a nossa identidade no Git

Antes de fazer commits, indicamos o nome e o email que queremos associar às nossas alterações:

git config –global user.name "Tu Nombre"

git config –global user.email "tu-correo@example.com"

Substituímos os valores pelos nossos dados.

Podemos verificar a configuração:

git config –global –list

Autenticar-nos no GitHub

Executamos:

gh auth login

Selecionamos GitHub.com e seguimos as instruções.

Se escolhermos autenticação pelo navegador, o GitHub CLI mostrará um código temporário e um endereço onde o introduzir.

Depois de autorizado o acesso:

gh auth status

Assim verificamos que o GitHub CLI reconhece a nossa conta.

Para projetos profissionais utilizaremos repositórios privados e evitaremos incluir palavras-passe ou chaves API no código..

Passo 6. Instalar o Railway

O Railway é uma plataforma para publicar aplicações sem termos de configurar e administrar diretamente o nosso próprio servidor.

Neste tutorial vamos utilizá-lo primeiro para publicar uma pequena página HTML e verificar que o processo funciona.

Não é obrigatório utilizar o Railway para fazer vibe coding. Poderíamos usar outros serviços, como o Vercel, mas é útil para verificar que o nosso código pode passar de um repositório local para uma aplicação acessível na internet.

Instalamos o Railway CLI:

bash <(curl -fsSL https://railway.com/install.sh)

Também é possível instalar através do npm:

npm install -g @railway/cli

Escolhemos apenas um dos dois métodos.

Verificamos:

railway –version

Ligar o Railway

Primeiro criamos uma conta em:

https://railway.com

Depois, no terminal:

railway login

O navegador abrir-se-á para autorizar o acesso.

Podemos verificar que conta está ligada:

railway whoami

O Railway disponibiliza modalidades com créditos limitados e planos pagos. Antes de publicar serviços que vão estar permanentemente ativos, convém consultar as condições e os limites de consumo.

Passo 7. Criar contas no Linear e, opcionalmente, no Notion

Não vamos instalar aplicações de ambiente de trabalho para estas duas ferramentas.

O Linear será o nosso gestor de projetos. Aqui organizaremos funcionalidades, erros, tarefas e versões.

Podemos criar uma conta em:

https://linear.app

Mais tarde configuraremos um projeto e definiremos como ligá-lo ao nosso fluxo de desenvolvimento.

O Notion será opcional. Podemos utilizá-lo para escrever documentos de requisitos ou PRD (Product Requirements Document).).

Em projetos simples também podemos guardar os requisitos num ficheiro Markdown dentro do próprio repositório Git. A documentação é útil quando ajuda a tomar decisões e a clarificar o que temos de desenvolver. Não precisamos de criar documentos extensos para cada pequena alteração.

Por agora basta criar as contas e verificar que conseguimos aceder-lhes.

Passo 8. Rever a privacidade das ferramentas de IA

Antes de utilizar os agentes com código real de clientes, vale a pena rever as opções de privacidade.

No ChatGPT podemos ir a Definições > Controlos de dados e desativar a opção de utilizar as nossas conversas para melhorar os modelos. Também é necessário rever os controlos específicos aplicáveis ao Codex.

No Claude e no Antigravity verificaremos as respetivas opções de utilização de dados para melhoria dos produtos, retenção, telemetria e comunicações comerciais. Cada serviço tem as suas próprias condições.

E há algo que devemos ter bem presente: desativar o treino não significa que o código deixe de ser enviado ao fornecedor da IA. Os modelos alojados na nuvem precisam de receber a informação necessária para trabalhar.

Por isso, seguiremos algumas regras básicas: 

• Não partilhar chaves privadas, palavras-passe nem tokens.
• Manter as credenciais fora do GitHub.
• Limitar as permissões de cada ferramenta ao estritamente necessário.

Passo 9. Verificar tudo antes de começar

Agora sim, fechamos completamente o terminal e voltamos a abri-lo.

Verificamos as ferramentas de desenvolvimento:

git –version

node –version

npm –version

GitHub e Railway:

gh –version

railway –version

E as nossas inteligências artificiais:

codex –version

agy –version

Se utilizarmos o Claude Code:

claude –version

claude doctor

Também verificamos se continuamos autenticados:

gh auth status

railway whoami

As verificações de versão indicam que os programas estão instalados. As de autenticação indicam que conseguimos aceder às nossas contas.

Mas ainda temos de fazer um teste funcional completo.

Passo 10. Criar a nossa primeira pasta de desenvolvimento

Vamos criar uma pequena página web para verificar que tudo funciona.

No Linux Mint podemos criar uma pasta no ambiente de trabalho e abrir diretamente nela um terminal.

Outra possibilidade é fazê-lo com comandos:

mkdir -p ~/Proyectos/mi-primera-app

cd ~/Proyectos/mi-primera-app

É importante abrir o Codex a partir da pasta do projeto. Assim, o agente poderá trabalhar com os ficheiros necessários sem ter de explorar todo o computador.

Passo 11. Pedir ao Codex que programe uma aplicação

Iniciamos:

codex

Agora pedimos-lhe que crie uma aplicação simples:

Quero uma aplicação HTML, CSS e JavaScript que permita criar uma lista de tarefas, marcá-las como concluídas e eliminá-las. Guarda as tarefas no armazenamento local do navegador para não desaparecerem ao recarregar a página. A interface deve ser responsiva e funcionar em telemóveis e computadores. Utiliza ficheiros separados e evita frameworks ou dependências desnecessárias. Prepara também um README com instruções para a executar.

O Codex analisará os requisitos e criará os ficheiros correspondentes.

Quando terminar, verificamos o que gerou. Num projeto destes podemos encontrar algo tão simples como:

mi-primera-app/

├── index.html

├── style.css

├── script.js

└── README.md

Se não houver dependências nem compilação, podemos abrir o HTML diretamente no navegador.

Para fazer um teste mais semelhante a um servidor real, também podemos utilizar Python, que normalmente está disponível no Linux Mint:

python3 -m http.server 8000

Depois abrimos:

http://localhost:8000

Verificamos se as tarefas são criadas, concluídas, eliminadas e mantidas ao atualizar a página.

Para parar o servidor, premimos Ctrl + C no respetivo terminal.

Passo 12. Criar o repositório no GitHub

Quando a aplicação funcionar localmente, guardaremos a sua primeira versão.

Podemos pedir ao Codex que prepare o Git e um ficheiro .gitignore, mas a criação do repositório deve depender da nossa aprovação.

Também podemos fazê-lo manualmente assim:

Na pasta do projeto:

git init

Adicionamos os ficheiros:

git add .

Criamos o primeiro commit:

git commit -m "Primera version funcional"

E criamos um repositório privado no GitHub:

gh repo create mi-primera-app –private –source=. –remote=origin –push

Este comando cria o repositório remoto, liga a nossa pasta e envia a versão inicial.

A partir daqui, o GitHub guardará o histórico das alterações que publicarmos.

Antes de enviar código real, devemos verificar sempre que o .gitignore exclui ficheiros sensíveis, credenciais e diretórios que não devem ser enviados para o controlo de versões.

Passo 13. Publicar o projeto no Railway

Agora vamos verificar se o GitHub pode servir de origem para o código que publicamos.

Entramos manualmente no painel do Railway e criamos um novo projeto.

Selecionamos Deploy from GitHub Repo, autorizamos o GitHub se ainda não o fizemos e escolhemos o nosso repositório.

O Railway dispõe de um sistema de construção chamado Railpack que reconhece projetos HTML estáticos.

Portanto, não precisamos de pedir ao Codex que gere um servidor Node.js nem um package.json apenas para publicar a nossa pequena aplicação..

O Railway analisará o repositório e preparará a publicação.

Se o processo falhar, analisaremos os registos e a estrutura dos ficheiros antes de alterar alguma coisa.

Depois da publicação, entramos na configuração de rede do serviço e geramos um domínio público.

Abrimos o endereço no navegador.

Se virmos a lista de tarefas a funcionar na internet, teremos concluído a primeira publicação.

Passo 14. Verificar se o GitHub e o Railway estão ligados

Ainda falta um teste importante.

O facto de a aplicação aparecer no Railway demonstra que publicámos uma versão, mas queremos garantir que as alterações posteriores enviadas para o GitHub também são publicadas corretamente..

Voltamos ao projeto e abrimos o Codex:

codex

Pedimos-lhe:

Adiciona à aplicação um botão que elimine todas as tarefas concluídas. Mantém o design atual, verifica que funciona e não faças nenhuma publicação. Quero rever as alterações antes de as guardar no Git.

Testamos localmente a nova funcionalidade.

Quando confirmarmos que funciona, guardamos as alterações:

git add .

git commit -m "Añadir limpieza de tareas completadas"

git push

Se tivermos a publicação automática do Railway ativada para esse ramo, detetará o novo commit e gerará outra versão.

Aguardamos que a publicação termine corretamente e voltamos a abrir a aplicação pública.

Se o novo botão aparecer e funcionar, teremos verificado todo o circuito: Linux > Codex > Git > GitHub > Railway.

É um teste muito mais fiável do que limitar-nos a passar o URL público ao Codex e perguntar-lhe se está tudo ligado.

Passo 15. Pedir uma auditoria ao Antigravity

Já temos uma aplicação desenvolvida e publicada.

Agora, neste teste, entra em ação o nosso segundo agente. Neste caso fazemos assim para testar que tudo funciona, mas adianto já que, com software real e não de teste, a auditoria é feita ANTES de desenvolver seja o que for e de enviar qualquer coisa para produção.

Abrimos o terminal na pasta do projeto e executamos:

agy

Vamos dar-lhe instruções concretas:

Age como auditor técnico independente. Revê esta aplicação e verifica se cumpre os requisitos funcionais. Procura erros de JavaScript, problemas de segurança, acessibilidade, design responsivo e possíveis falhas no armazenamento local. Examina também a estrutura do repositório e se está corretamente preparado para o Railway. Não modifiques nenhum ficheiro. Entrega um relatório ordenado por gravidade, indicando como reproduzir cada problema e que solução propões.

O auditor deve rever o código e, sempre que possível, executar verificações. Não queremos que se limite a dizer que o trabalho está bem.

Se detetar erros, voltaremos ao Codex, entregar-lhe-emos o relatório e pediremos as correções necessárias.

Depois repetiremos os testes e a auditoria.

Em projetos pequenos, uma revisão pode ser suficiente. Em projetos mais importantes precisaremos de testes automatizados e controlos adicionais.

É o que se conhece como o método Loop..

Se utilizarmos Claude Code e Codex

O funcionamento é o mesmo. O Claude Code desenvolve o projeto e o Codex revê as alterações.

Podemos iniciar o Codex e utilizar a sua função interativa de revisão:

/review

A ferramenta concreta não é o mais importante. O essencial é separar as responsabilidades e garantir que os problemas detetados são reais.

Com isto já temos o equipamento preparado para criar aplicações web, usando frameworks como Astro ou até desenvolvidas do zero. 

Por exemplo, neste artigo explico-te como criar o site do teu negócio com este sistema. Ou até todo o teu canal digital por muito pouco dinheiro..

Se reparares, esses sites não utilizam nenhuma base de dados, por isso não instalámos nenhuma neste tutorial. Se precisarmos, podemos usar Convex ou Supabase. Isso fica para outro artigo.

Da mesma forma, talvez queiras utilizar este sistema para desenvolver em WordPress, como é o meu caso. Então continua a ler.

Passo 16 (opcional). Instalar o LocalWP e prepará-lo para WordPress

Por último, instalaremos o LocalWP.

Esta ferramenta permitirá executar WordPress no nosso computador, com servidor web, PHP e base de dados, sem precisar de publicar as alterações num site real.

Descarregamos o instalador oficial para Linux em:

Releases

Selecionamos a versão .deb compatível com Ubuntu, Debian e Linux Mint.

Depois de descarregado, podemos abri-lo com o instalador gráfico ou executar a partir da pasta de transferências:

sudo apt install ./nombre-del-archivo.deb

Substituímos o nome de exemplo pelo do ficheiro realmente descarregado.

Depois iniciamos o LocalWP a partir do menu de aplicações e verificamos que abre corretamente.

A seguir, neste artigo explico Como clonar um site WordPress com Local WP e aqui como o otimizar no Windows..

Noutro artigo dedicado ao vibe coding para WordPress veremos o sistema e o fluxo que utilizo:

• Como defino as funcionalidades.
• Como decido se faço um plugin ou tudo em ficheiros do tema filho.
• Que ficheiros coloco sob controlo de versões.
• O que fica fora do controlo do GitHub.
• Como faço os testes.
• Como publico num alojamento que não é o Railway (Webempresa, no meu caso).

Como vês, há muito por onde pegar.

Antes de terminar, deixo-te outra ferramenta que pode ser útil em certas situações.

Opcional: utilizar ditado por voz para dar instruções

Uma das vantagens de trabalhar com agentes de IA é podermos explicar funcionalidades em linguagem natural. Por isso, pode ser interessante utilizar ferramentas de ditado.

Pessoalmente, utilizo-as quando a funcionalidade que pretendo é longa e é mais fácil explicá-la a falar, para que a transcrição apareça diretamente no terminal.

O Whisper e as ferramentas que o executam localmente permitem este tipo de ditado. No Linux, duas opções são OpenWhispr ou Handy..

Não é uma ferramenta indispensável. Podes acrescentá-la mais tarde se a considerares útil.

Conclusão: já temos o equipamento preparado para fazer vibe coding

Com isto concluímos a primeira parte do processo.

Temos o Linux Mint a funcionar, Git e Node.js instalados, dois agentes de inteligência artificial disponíveis, o GitHub ligado e o Railway preparado para publicar aplicações.

E, mais importante, fizemos um teste completo: criar código com uma IA, verificá-lo, enviá-lo para o GitHub, publicá-lo no Railway e rever o resultado com um segundo agente.

Esta é a base do sistema que quero utilizar.

Não pretendo substituir a programação tradicional por uma sucessão de instruções improvisadas. A ideia é aproveitar a inteligência artificial para desenvolver mais depressa, mantendo o controlo dos requisitos, das versões e dos resultados.

No próximo artigo entraremos na parte mais interessante: como organizar um projeto de vibe coding com o Linear, definir os requisitos, distribuir as tarefas entre analista-programador e auditor e estabelecer um método de desenvolvimento repetível..

Depois aplicaremos o mesmo sistema ao WordPress, com LocalWP, GitHub e Webempresa.

E será aí que começaremos a perceber até onde conseguimos chegar ao desenvolver com IA sem ter de escrever pessoalmente cada linha de código.