Gate Research: ¿Vibe Coding es la clave para la eficiencia o una amenaza para la seguridad?

Resumen

• Vibe Coding es una práctica de programación en la que la intención expresada en lenguaje natural es la entrada principal, los sistemas de inteligencia artificial generan automáticamente estructuras de código a nivel de sistema y la validación se basa en la experimentación rápida y la usabilidad orientada a resultados.
• La investigación actual señala que las herramientas de programación con IA pueden mejorar notablemente la velocidad de generación de código, el tiempo de finalización de tareas y la satisfacción subjetiva de los desarrolladores.
• Al reducir la profundidad en la comprensión del código y el rigor en la verificación, Vibe Coding incrementa la exposición a riesgos de seguridad en sistemas blockchain, donde el código es inmutable y está directamente vinculado a activos valiosos.
• En entornos blockchain de alto riesgo, Vibe Coding resulta más apropiado para prototipos, lógica no central y desarrollo experimental, en vez de para la lógica central de contratos inteligentes que gestionan activos de alto valor.
• Las mejoras de eficiencia obtenidas con Vibe Coding deben acompañarse de auditorías de seguridad más estrictas, verificación formal y pruebas adicionales para compensar la menor profundidad de comprensión del código durante el desarrollo.
• En el contexto tecnológico especialmente sensible de blockchain, la cuestión clave no es si se emplea Vibe Coding, sino si se mantiene suficiente control y gobernanza del riesgo al buscar eficiencia.

Introducción

1.1 Antecedentes de la investigación

En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se han implementado cada vez más en la ingeniería de software, impulsando un nuevo paradigma de programación en el que el código se genera a partir de lenguaje natural. Los desarrolladores ya no dependen únicamente de escribir código línea a línea: ahora describen funcionalidades objetivo, comportamientos de sistema o intenciones de diseño, y los sistemas de inteligencia artificial generan automáticamente código ejecutable. Esta práctica de programación, que prioriza la retroalimentación rápida y el refinamiento iterativo, guiada por el principio de “se siente correcto”, se ha consolidado en la industria como Vibe Coding.

En comparación con la ingeniería de software tradicional, Vibe Coding reduce de forma significativa la barrera de entrada a la programación, acelera el prototipado y la implementación de funciones, y ha sido ampliamente adoptado por startups, desarrolladores individuales y en escenarios de experimentación rápida. Sin embargo, este paradigma también debilita la comprensión integral de los desarrolladores sobre los detalles de implementación, las condiciones límite y los caminos de ejecución excepcionales, lo que genera debates sobre la calidad del código, la seguridad y la atribución de responsabilidades.

Los sistemas blockchain—especialmente las aplicaciones descentralizadas (DApps) basadas en contratos inteligentes—ofrecen un contexto especialmente crítico para la aplicación de Vibe Coding. Por un lado, el desarrollo blockchain enfrenta desafíos como altas barreras técnicas, ciclos largos y costes elevados de auditoría. En teoría, Vibe Coding podría mejorar notablemente la eficiencia y acelerar la innovación. Por otro, una vez desplegado el código en blockchain, resulta difícil modificarlo y suele gestionar activos digitales de alto valor; cualquier vulnerabilidad puede provocar pérdidas económicas irreversibles. Así, cualquier paradigma que reduzca la “profundidad de comprensión del código” por parte de los desarrolladores puede amplificar los riesgos sistémicos.

Por ello, Vibe Coding presenta una naturaleza paradójica en blockchain: puede ser un “remedio” para los cuellos de botella de eficiencia, pero también puede convertirse en un “veneno” que compromete la seguridad del sistema.

1.2 Preguntas de investigación

A pesar del rápido avance en la investigación sobre programación asistida por IA, la literatura existente se centra principalmente en los beneficios de productividad, la experiencia del desarrollador y escenarios generales, prestando poca atención al impacto en sistemas irreversibles y de alto riesgo. En el entorno blockchain—donde “el código es ley”—aún no está claro si Vibe Coding ha modificado la estructura y distribución de riesgos, y falta evidencia empírica sistemática.

Por tanto, este trabajo aborda las siguientes preguntas de investigación:

• Dimensión de eficiencia: ¿Vibe Coding acorta de forma significativa los ciclos de desarrollo, reduce los costes laborales y acelera el lanzamiento en el desarrollo de aplicaciones blockchain?
• Dimensión de seguridad: En contratos inteligentes e infraestructuras blockchain, ¿el código generado y desplegado rápidamente presenta mayores tasas de vulnerabilidad, ventanas de ataque más tempranas o mayores pérdidas económicas?
• Relación estructural: ¿La mejora en la eficiencia del desarrollo se correlaciona estadísticamente con un aumento del riesgo de seguridad? ¿Existe un “trade-off eficiencia–seguridad”?
• Implicaciones de ingeniería y gobernanza: Dado que Vibe Coding es difícil de evitar en la práctica, ¿cómo deben los sistemas blockchain diseñar mecanismos técnicos, procedimentales e institucionales para mitigar sus riesgos potenciales?

1.3 Metodología de investigación y visión general de los datos

Para responder a estas preguntas, este trabajo adopta una investigación empírica basada en datos, combinando estadísticas descriptivas, análisis comparativo y análisis de correlación para examinar el impacto de Vibe Coding en el ámbito blockchain.

En concreto, este estudio integra las siguientes fuentes de datos:

• Datos de incidentes de seguridad en blockchain: series temporales sobre vulnerabilidades en contratos inteligentes, frecuencia de ataques y magnitud de las pérdidas económicas;
• Datos de repositorios de código abierto: para analizar la estructura de contratos inteligentes, patrones de commits y ciclos de desarrollo, y para construir indicadores proxy de prácticas asociadas a Vibe Coding;
• Datos de informes de auditoría de contratos inteligentes: para comparar densidad de vulnerabilidades y tasas de aprobación bajo diferentes paradigmas de desarrollo;
• Datos de desarrollo de proyectos blockchain: para medir eficiencia de desarrollo, tamaño de equipo y tiempo hasta el lanzamiento.

Dado que actualmente no es posible observar directamente si los desarrolladores usan herramientas de programación con IA, este trabajo emplea indicadores indirectos como similitud de código, comportamiento de commits y ritmo de desarrollo para aproximar la prevalencia de prácticas relacionadas con Vibe Coding. Este estudio se centra en correlaciones estadísticas y tendencias estructurales, no en juicios causales sobre proyectos o comportamientos individuales.

Definición de Vibe Coding

2.1 Definición conceptual de Vibe Coding

Con la expansión de modelos de lenguaje a gran escala en ingeniería de software, ha surgido una nueva práctica de desarrollo basada en la generación de código desde lenguaje natural. Aunque “Vibe Coding” no era originalmente un término académico estricto, las características que muestra en la práctica ya representan un cambio de paradigma en la programación.

En este trabajo, Vibe Coding se define como:

Una práctica de programación en la que la intención en lenguaje natural es la entrada principal, los sistemas de inteligencia artificial generan automáticamente estructuras de código a nivel de sistema y la experimentación rápida junto con la usabilidad funcional es el criterio principal de validación.

Bajo este paradigma, los desarrolladores dejan de considerar la construcción paso a paso, el razonamiento formal y la comprensión total de la lógica del código como requisitos previos. En su lugar, se aproximan iterativamente a la funcionalidad objetivo mediante el ciclo “generar–ejecutar–revisar”. La corrección del código se juzga más por el comportamiento en tiempo de ejecución que por la verificación sistemática de detalles, condiciones límite y rutas excepcionales.

2.2 Diferenciación de Vibe Coding respecto a paradigmas relacionados

Para evitar confusiones conceptuales, es necesario distinguir Vibe Coding de otros paradigmas de desarrollo de software.

2.2.1 Diferenciación respecto a la programación asistida por IA

Los estudios sobre programación asistida por IA suelen asumir que los desarrolladores siguen siendo quienes comprenden y controlan la lógica del código, mientras que la IA cumple funciones auxiliares como autocompletado, detección de errores u optimización local. En este paradigma, la arquitectura general y la lógica central siguen en manos de los desarrolladores humanos.

Por el contrario, en Vibe Coding, los sistemas de IA suelen participar directamente en la generación de estructuras de código a nivel de sistema, y los desarrolladores asumen cada vez más el rol de validadores y revisores. Esto genera una distribución de riesgos diferente: los errores en la programación asistida por IA suelen ser locales, mientras que en Vibe Coding tienden a ser sistémicos y en cascada.

2.2.2 Diferenciación respecto al desarrollo Low-Code / No-Code

Las plataformas low-code y no-code rebajan la barrera de entrada a la programación mediante componentes gráficos, plantillas predefinidas y entornos muy restringidos. Su seguridad y cumplimiento están garantizados en parte por los mecanismos internos de la plataforma, pero a costa de flexibilidad y capacidad de extensión.

Vibe Coding no depende de plantillas fijas ni de plataformas cerradas, sino que se apoya en la capacidad de generalización de los modelos de lenguaje a gran escala para generar estructuras de código flexibles. Esto le otorga mayor expresividad que las plataformas low-code, pero carece de las restricciones de seguridad y disciplina ingenieril integradas en ellas.

2.2.3 Diferenciación respecto al desarrollo ágil

El desarrollo ágil enfatiza la iteración, la retroalimentación y la entrega continua, pero presupone que el equipo comprende la arquitectura y la lógica central. Vibe Coding va más allá al trasladar parte de la carga cognitiva a sistemas automatizados de generación de código, haciendo que la velocidad de iteración ya no dependa linealmente de la comprensión humana de la complejidad del sistema.

Por tanto, Vibe Coding no debe considerarse una simple extensión de la metodología ágil, sino una práctica que implica un cambio sustancial en la estructura cognitiva de la ingeniería de software.

2.3 Características de ingeniería y estructura de riesgos en blockchain

Los sistemas blockchain, especialmente las aplicaciones descentralizadas basadas en contratos inteligentes, difieren fundamentalmente de los sistemas de software tradicionales en sus propiedades de ingeniería.

En primer lugar, una vez desplegado el código de un contrato inteligente en la red blockchain, suele ser difícil o imposible modificarlo o revertirlo. Esta irreversibilidad implica que cualquier defecto puede persistir mucho tiempo y quedar expuesto a un entorno adversario.

En segundo lugar, el código blockchain suele controlar activos digitales con valor económico real. Las vulnerabilidades de seguridad no son simples errores funcionales, sino que pueden ser explotadas activamente para obtener beneficios financieros. Estudios previos muestran que los fallos lógicos, errores de permisos y de gestión de estados en contratos inteligentes son las principales causas de incidentes de seguridad graves. Además, los sistemas blockchain operan en entornos muy adversarios: los atacantes monitorizan los estados en cadena, replican rápidamente estrategias de ataque y automatizan su ejecución, haciendo que la fase inicial tras el despliegue sea de alto riesgo.

En conjunto, estas características conforman un entorno extremadamente sensible a la calidad y seguridad del código, donde cualquier paradigma que reduzca la profundidad de comprensión o el rigor de la verificación puede aumentar el riesgo sistémico.

2.4 Revisión de trabajos relacionados

Los estudios actuales muestran que las herramientas de programación con IA pueden mejorar de forma significativa la velocidad de generación de código, el tiempo de finalización de tareas y la satisfacción subjetiva de los desarrolladores. Estos resultados respaldan teóricamente las ventajas de eficiencia de Vibe Coding. Sin embargo, la mayoría de la literatura se centra en tareas a corto plazo o entornos experimentales controlados, y se ha prestado poca atención al impacto en la mantenibilidad y seguridad a largo plazo en sistemas complejos.

La investigación sobre seguridad en blockchain se ha centrado en la clasificación de vulnerabilidades, el análisis de patrones de ataque y el diseño de mecanismos de defensa, estableciendo un marco teórico sólido para la seguridad de contratos inteligentes. Sin embargo, la literatura rara vez analiza cómo los paradigmas de desarrollo afectan la distribución de vulnerabilidades y la estructura de riesgos, y faltan estudios empíricos sistemáticos sobre prácticas impulsadas por IA.

En síntesis, la investigación actual presenta varias lagunas relevantes:

• Falta de una conceptualización sistemática de Vibe Coding como paradigma emergente;
• Ausencia de análisis empíricos centrados en escenarios blockchain de alto riesgo;
• Falta de un marco cuantitativo unificado que contemple eficiencia y riesgo de seguridad conjuntamente.

Este trabajo pretende cubrir estas lagunas mediante un análisis de datos de múltiples fuentes para investigar la relación estructural entre eficiencia y riesgo de Vibe Coding en el desarrollo blockchain, y aportar evidencia empírica sobre prácticas de ingeniería y mecanismos de gobernanza.

Metodología de investigación

3.1 Diseño de la investigación

Este trabajo adopta un enfoque empírico cuantitativo para analizar la eficiencia de Vibe Coding en el desarrollo blockchain y sus posibles riesgos de seguridad. Como Vibe Coding no puede observarse directamente, se construye un conjunto de variables proxy cuantificables para aproximar sus características y se examinan las relaciones estadísticas con indicadores de riesgo de seguridad.

El diseño general sigue estos pasos:

• Construir indicadores cuantitativos que reflejen eficiencia en el desarrollo blockchain y características de generación de código;
• Crear una muestra proyecto–contrato basada en datos de diversas fuentes;
• Aplicar estadísticas descriptivas y análisis comparativo para identificar tendencias generales;
• Usar análisis de correlación para examinar la relación estructural entre eficiencia y riesgo de seguridad.

Este trabajo se centra en correlaciones estadísticas y tendencias sistémicas, no en afirmaciones causales sobre herramientas o mecanismos concretos.

3.2 Fuentes de datos

3.2.1 Datos de incidentes de seguridad en blockchain

Estos datos permiten medir riesgos de seguridad observables en sistemas blockchain, principalmente el momento de ataques a contratos inteligentes, tipos de ataque y magnitud de las pérdidas económicas.

El conjunto de datos incluye:

• Fecha del ataque
• Identificador del proyecto o contrato
• Tipo de vulnerabilidad
• Importe de la pérdida económica

3.2.2 Datos de repositorios de código abierto

Este estudio selecciona proyectos blockchain con repositorios públicos y recopila el código de contratos inteligentes y los historiales de commits, para caracterizar el ritmo de desarrollo, las propiedades estructurales del código y posibles señales de generación automatizada.

Dimensiones recogidas:

• Líneas de código (LOC)
• Complejidad ciclomática
• Similitud de código entre contratos
• Marcas temporales y tamaño de los commits

Descripción de los datos y estadísticas de la muestra

4.1 Visión general del conjunto de datos

El conjunto de datos empleado se integra a partir de fuentes públicas verificables: incidentes de seguridad en blockchain, repositorios de código abierto, informes de auditoría de contratos inteligentes e información de desarrollo a nivel de proyecto. Los contratos son la unidad de análisis y el periodo abarca la etapa de mayor crecimiento de aplicaciones blockchain en los últimos años.

Para construir la muestra, se siguen estos principios:

• Conservar solo los registros que puedan asociarse a proyectos o contratos concretos;
• Excluir muestras con información clave incompleta o que no puedan cruzarse entre varias fuentes;
• Identificar y tratar valores atípicos para reducir el impacto de eventos extremos en los resultados.

La muestra inicial se extrae de proyectos blockchain públicos y sus repositorios de código, abarcando tipos como finanzas descentralizadas (DeFi), tokens no fungibles (NFT) y organizaciones autónomas descentralizadas (DAO). El conjunto de datos inicial incluye registros a nivel de proyecto y código/historial de commits a nivel de contrato.

4.3 Resultados de las estadísticas descriptivas

4.3.1 Estadísticas descriptivas de eficiencia de desarrollo

La tabla siguiente resume las estadísticas descriptivas de variables relacionadas con la eficiencia en el desarrollo de proyectos: duración del ciclo de desarrollo, frecuencia de commits y proporción de commits grandes. En general, los proyectos muestran gran heterogeneidad en el ritmo de desarrollo. Algunos pasan del primer commit al despliegue en mainnet en muy poco tiempo, reflejando procesos altamente comprimidos, mientras otros presentan ciclos mucho más largos y commits más dispersos.

4.3.2 Estadísticas descriptivas de estructura de código

La siguiente tabla muestra las características estadísticas de indicadores de estructura de código en contratos inteligentes: líneas de código, complejidad ciclomática, similitud y proporción de código duplicado. Los resultados muestran diferencias sustanciales en complejidad y similitud estructural entre proyectos. Algunas muestras presentan estructuras altamente similares y proporciones elevadas de código duplicado, sobre todo en proyectos con múltiples contratos.

4.3.3 Estadísticas descriptivas de riesgo de seguridad

La tabla siguiente resume estadísticas descriptivas de variables vinculadas al riesgo de seguridad: tasa de incidencia de eventos, magnitud de las pérdidas económicas y tiempo hasta el primer ataque.

Los resultados muestran que:

• Los incidentes de seguridad no se distribuyen uniformemente en la muestra;
• Pocos ataques concentran la mayor parte de las pérdidas económicas;
• La mayoría de los ataques ocurren poco después del despliegue del proyecto.

En síntesis, los datos de la muestra presentan gran heterogeneidad en eficiencia de desarrollo, estructura de código y riesgo de seguridad. Esto aporta la base empírica necesaria para analizar la relación entre características asociadas a Vibe Coding y riesgos de seguridad.

Las estadísticas descriptivas de este capítulo indican que:

• Los proyectos blockchain difieren notablemente en su ritmo de desarrollo;
• Las características estructurales del código son muy dispares entre proyectos;
• Los riesgos de seguridad muestran fuerte concentración en el tiempo y en pérdidas económicas.

Con base en estas observaciones, el siguiente capítulo analiza las ganancias de eficiencia de Vibe Coding en el desarrollo blockchain, y el capítulo 6 examina sus riesgos de seguridad.

Análisis empírico de la eficiencia de desarrollo

Usando los indicadores de ritmo de desarrollo y generación de código del capítulo 3, esta sección realiza un análisis empírico de la eficiencia en proyectos blockchain. Las estadísticas descriptivas muestran gran variabilidad en los ciclos de desarrollo. Algunos proyectos pasan del primer commit al despliegue en mainnet mucho más rápido que la media. Estos suelen mostrar procesos muy comprimidos, reflejando la adopción de prácticas de generación automatizada de código e iteración rápida en el contexto blockchain.

El análisis del comportamiento de commits revela que los proyectos más eficientes tienden a tener mayor densidad de commits y tamaños de commit individuales mayores. Este patrón sugiere que la generación de código se orienta más a la salida centralizada y la modificación global, en vez de la construcción incremental paso a paso. Al cruzar estos datos con el tamaño del equipo, se observa que la reducción de los ciclos de desarrollo no implica un aumento proporcional de personal, lo que sugiere que la eficiencia se debe más al uso de herramientas y automatización que a la ampliación del equipo.

Por tipo de proyecto, las mejoras de eficiencia no se observan igual en todas las categorías. Los proyectos con estructuras funcionales estandarizadas y lógica clara tienden a adoptar procesos muy comprimidos, mientras que los que requieren robustez y seguridad a largo plazo muestran ritmos más cautelosos. Esto indica que las prácticas de alta eficiencia en blockchain dependen del contexto y del tipo de aplicación.

En conjunto, los resultados indican que las prácticas asociadas a Vibe Coding pueden mejorar notablemente la eficiencia en proyectos blockchain, reflejado en ciclos más cortos y mayor producción por unidad de trabajo. Sin embargo, estas mejoras no implican necesariamente una mejora integral de la calidad del sistema, y sus implicaciones para la seguridad y el riesgo deben analizarse en profundidad, como se aborda en el siguiente capítulo.

Análisis empírico de riesgos de seguridad

Sobre los resultados sobre eficiencia, esta sección analiza si las prácticas asociadas a Vibe Coding incrementan los riesgos de seguridad en proyectos blockchain. Se emplean la ocurrencia de incidentes, el número de vulnerabilidades y la magnitud de las pérdidas económicas como indicadores de riesgo, y se analizan sus relaciones con variables proxy de ritmo de desarrollo y estructura de código.

En cuanto a la probabilidad de incidentes de seguridad, los resultados muestran que los proyectos con ciclos de desarrollo mucho más cortos tienen una mayor probabilidad de sufrir eventos de seguridad. Frente a proyectos de ciclos más largos, los de alta eficiencia presentan mayor tasa de ataques en la fase inicial tras el despliegue. Esto sugiere que en entornos blockchain muy adversarios, el despliegue rápido no retrasa los ataques; al contrario, puede acortar la ventana para que los atacantes detecten y exploten vulnerabilidades.

A nivel de calidad de código, las características estructurales están asociadas de forma significativa al número de vulnerabilidades. Los contratos con mayor similitud de código y mayor proporción de código duplicado tienden a mostrar más vulnerabilidades. Esto indica que las estructuras de código homogeneizadas y basadas en plantillas, aunque mejoran la eficiencia, pueden amplificar la propagación de defectos sistémicos, permitiendo que un fallo lógico se replique en varios contratos.

Respecto a las consecuencias económicas, los indicadores de eficiencia también se correlacionan positivamente con la magnitud de las pérdidas por incidentes de seguridad. Aunque no todos los proyectos eficientes sufren ataques, cuando ocurre un incidente, las pérdidas suelen ser más concentradas y de mayor magnitud. Esta distribución de “baja frecuencia, alta pérdida” hace que los costes potenciales de la eficiencia sean especialmente relevantes en blockchain.

En conjunto, estos hallazgos sugieren que eficiencia y riesgos de seguridad no son independientes, sino que existe un claro trade-off estructural. Por un lado, las prácticas asociadas a Vibe Coding pueden reducir notablemente el tiempo y los costes de desarrollo; por otro, su tendencia a debilitar la comprensión profunda y el rigor de la verificación amplifica la exposición al riesgo en sistemas blockchain irreversibles y vinculados a activos. Estos resultados respaldan la tesis central: lo que es remedio para la eficiencia puede ser veneno para la seguridad.

Conclusión

Este trabajo se centra en Vibe Coding como paradigma emergente y analiza sistemáticamente sus ventajas de eficiencia y riesgos de seguridad en el desarrollo de aplicaciones blockchain, usando datos empíricos de múltiples fuentes. Los resultados muestran que Vibe Coding tiene un efecto dual claro en blockchain. Por un lado, puede comprimir los ciclos de desarrollo y reducir el esfuerzo laboral por unidad de producción, aportando eficiencia. Por otro, esta mejora no es gratuita, sino que se asocia significativamente a mayores riesgos de seguridad.

Empíricamente, los proyectos con ciclos de desarrollo acortados tienen más probabilidad de sufrir incidentes de seguridad en la fase inicial tras el despliegue, y los contratos con estructuras de código similares y basadas en plantillas tienden a mostrar más vulnerabilidades. Estos resultados indican que la generación automatizada de código y la iteración rápida debilitan la comprensión integral de la lógica y las condiciones límite, amplificando la propagación de defectos sistémicos. En blockchain, donde los sistemas son irreversibles y gestionan activos, estos riesgos se agravan.

El análisis adicional revela que, aunque los proyectos eficientes no sufren necesariamente más ataques, cuando ocurre uno, las pérdidas económicas tienden a ser mayores, mostrando una distribución de cola larga. Esto indica que el riesgo de Vibe Coding en blockchain no se refleja tanto en la frecuencia de incidentes como en la aceleración de la exposición al riesgo y la magnitud de las pérdidas. Se trata de una estructura de “baja frecuencia, alta pérdida”, haciendo que la eficiencia sea especialmente sensible al riesgo en blockchain.

En conjunto, se concluye que Vibe Coding no debe verse simplemente como progreso o retroceso ingenieril, sino como un paradigma que redefine la distribución del riesgo. En blockchain, eficiencia y seguridad presentan un trade-off estructural claro. Por ello, Vibe Coding puede ser tanto un “remedio de eficiencia” para superar barreras de desarrollo como, si no se controla, un “veneno latente” para la seguridad del sistema.

Sobre estos hallazgos, se extraen varias implicaciones prácticas y de gobernanza. En sistemas blockchain de alto riesgo, Vibe Coding es más apropiado para prototipos, lógica no central y desarrollo experimental, no para la lógica central que gestiona activos de alto valor. Además, las mejoras de eficiencia deben ir acompañadas de auditorías de seguridad estrictas, verificación formal y pruebas para compensar la menor comprensión del código durante el desarrollo. A nivel organizativo, deben definirse claramente los límites de responsabilidad sobre el código generado por IA, pasando de “escritores de código” a “responsables del riesgo de sistema”, para evitar la dilución de la responsabilidad.

Finalmente, este estudio presenta limitaciones. Al no poder observarse directamente Vibe Coding, las variables proxy pueden introducir sesgos de medición. Además, los resultados reflejan correlaciones estadísticas, no relaciones causales estrictas. Futuras investigaciones podrían combinar encuestas a desarrolladores, diseños experimentales y herramientas automáticas de análisis de seguridad para caracterizar mejor los mecanismos de riesgo en paradigmas impulsados por IA.

Este estudio concluye que, en un entorno técnico tan sensible como blockchain, la cuestión no es si usar Vibe Coding, sino si se puede mantener suficiente control y gobernanza del riesgo al buscar eficiencia.

Referencia

• Google, https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding?hl=zh-CN
• Apifox, https://apifox.com/apiskills/what-is-vibe-coding/
• Ey, https://www.ey.com/en_cz/services/cybersecurity/solidity-smart-contract-security-review
• Audita, https://audita.io/blog-articles/vibe-coding-smart-contracts-vibe-coding-in-crypto
• Meduim, https://medium.com/thecapital/the-vibe-coding-renaissance-why-crypto-is-the-only-monetisation-model-that-fits-eb57fa57b738
• Blockchain council, https://www.blockchain-council.org/ai/end-of-vibe-coding/
• Tradingview, https://www.tradingview.com/news/cointelegraph:3c30759c9094b:0-ai-vibe-coding-what-it-is-why-it-s-risky-and-how-to-stay-safe/

Gate Research es una plataforma integral de investigación sobre blockchain y criptomonedas que proporciona contenido especializado para los lectores, incluyendo análisis técnico, perspectivas de mercado, estudios sectoriales, previsión de tendencias y análisis de políticas macroeconómicas.

Descargo de responsabilidad
Invertir en mercados de criptomonedas implica un alto riesgo. Se recomienda a los usuarios realizar su propia investigación y comprender plenamente la naturaleza de los activos y productos antes de tomar decisiones de inversión. Gate no se responsabiliza de ninguna pérdida o daño derivado de dichas decisiones.