Vibe Coding: gratis con Google Gemini 2.5 Flash

Il Canale Discover AI su YouTube presenta un'applicazione gratuita costruita con Gemini, senza la necessità di codice o API , pe...

Il Canale Discover AI su YouTube presenta un'applicazione gratuita costruita con Gemini, senza la necessità di codice o API, per cercare e organizzare i preprint di ricerca AI da arXiv. La dimostrazione mostra come creare l'app direttamente nel browser, aggiungere funzionalità come il conteggio dei risultati e una barra di ricerca, e implementare la categorizzazione tematica dei preprint. Il video sottolinea la facilità d'uso del processo di "vibe coding" per chiunque desideri accedere alle ultime ricerche senza competenze di programmazione.

Vediamo quali sono i concetti chiave e le dimostrazioni pratiche presentate nell'excerpt video "Vibe Coding PROFESSIONAL: Build App in 15 min ($0)", che illustra la creazione di un'applicazione web per la consultazione di preprint scientifici utilizzando la piattaforma sperimentale "Build apps with Gemini".

1. Sviluppo No-Code / Low-Code
   Il tema centrale del video è la dimostrazione di come sia possibile costruire applicazioni funzionanti con pochissimo o nessun codice, affidandosi a un modello linguistico avanzato (Gemini 2.5 Flash) per generare il codice e la logica applicativa. Questo approccio viene definito "vibe coding".
   
   
2. Accessibilità e Costo Zero
   Viene enfatizzata la possibilità di sviluppare l'applicazione gratuitamente, senza la necessità di API key, software di sviluppo installati localmente (come VS Code o Cursor) o infrastrutture a pagamento. L'intero processo avviene nel browser, sfruttando le risorse messe a disposizione da Google.
   
   
3. Automazione della Creazione di App
   Il video mostra come l'utente interagisca con l'IA tramite istruzioni in linguaggio naturale, e l'IA si occupi autonomamente della pianificazione, della generazione del codice (TypeScript in questo caso, anche se l'utente non se ne cura) e della gestione dei file necessari per l'applicazione.
   
   
4. Focus sul Risultato, Non sul Codice
   Un punto ripetuto è l'importanza di concentrarsi sul risultato desiderato ("what I want as an output") piuttosto che sulla complessità tecnica del codice sottostante ("I don't care about code"). L'utente si fida dell'IA per tradurre le sue intenzioni in un'applicazione funzionante.
   
   
5. Utilizzo di Gemini 2.5 Flash per lo Sviluppo
   La dimostrazione si basa sull'utilizzo di Gemini 2.5 Flash come motore principale per la generazione dell'applicazione, evidenziando le sue capacità di comprendere istruzioni in linguaggio naturale e di creare codice.
   
   
6. Creazione di un'App per la Ricerca di Preprint
   L'esempio pratico presentato è la costruzione di un'applicazione web che recupera i preprint più recenti da arXiv.org, permettendo di visualizzarli, cercarli e raggrupparli tematicamente.

Quindi in definitiva quali sono le Idee e fatti più importanti?

• Piattaforma "Build apps with Gemini experimental".
  Questo è lo strumento principale utilizzato nel video. È una piattaforma sperimentale di Google che consente di costruire applicazioni web direttamente nel browser interagendo con un modello IA. Offre diversi template preimpostati, ma permette anche la creazione "from the ground up".
  
  
• "Vibe Coding".
  Questo termine, coniato dall'autore del video, descrive l'approccio di sviluppo basato sulla definizione dell'intento desiderato e sull'affidamento all'IA per la sua implementazione, senza preoccuparsi dei dettagli tecnici del codice.
  
  
• Nessuna API Key Richiesta.
  Il servizio utilizzato non richiede API key, rendendolo immediatamente accessibile e gratuito per l'utente.
  
  
• Sviluppo Completamente Basato sul Browser.
  Non è necessario scaricare o installare alcun software; l'intero processo di creazione e modifica dell'app avviene all'interno di un browser web.
  
  

Funzionalità Dimostrate dell'App Creata

L'applicazione risultante è in grado di:

• Recuperare i preprint più recenti da una fonte specificata (arXiv.org nell'esempio).
• Visualizzare i titoli, gli autori, le categorie, la data di pubblicazione e un estratto (inizialmente solo la prima riga, poi l'intero abstract reso scorrevole).
• Indicare il numero totale di preprint recuperati.
• Implementare una funzionalità di ricerca per filtrare i preprint in base a termini specifici.
• Eseguire un raggruppamento tematico (clustering) dei preprint basato sui titoli, presentando i risultati organizzati per "cluster" o argomenti principali.
• Offrire la possibilità di scaricare i PDF dei preprint originali e visualizzarli su arXiv.

Interazione con l'IA tramite Linguaggio Naturale: 

L'utente comunica con Gemini dando istruzioni come "copy the most recent ai preprints from af.org", "indicate how many archives preprints were available", "insert a search button", "try to cluster these preprints given the specific title for thematic clustering", "make the complete abstract available for me to read or make it at least scrollable", "add a drop-own menu for each title of a cluster".

Processo di Pianificazione dell'IA.
Il video mostra che l'IA (Gemini) esegue un processo di "thinking" o "planning" prima di generare il codice, analizzando le richieste dell'utente e definendo i passaggi necessari (ad esempio, "data extraction", "calculating the publication count", "analyzing the implementation", "investigating the abstract display", "developing the accordion expansion logic"). L'autore lo considera "the most important thing".

Iterazione e Correzione.

Il processo di sviluppo è iterativo. L'utente può osservare il risultato nella preview dell'app e fornire ulteriori istruzioni o correzioni all'IA (ad esempio, correggere il conteggio dei preprint recuperati, richiedere l'abstract completo, modificare la visualizzazione dei cluster).

Possibilità di Clustering Tematico Avanzato.

L'autore menziona la possibilità di implementare metodi di clustering più avanzati basati su vector spaces addestrati su domini specifici (come AI) se l'utente possiede tale conoscenza e sa come richiederla all'IA, suggerendo che l'IA possa attingere a implementazioni pubbliche disponibili (ad esempio, su GitHub).

Salvataggio e Condivisione dell'App.

La piattaforma consente di salvare l'applicazione creata, farne una copia, scaricarla o persino condividerla.

Conclusioni.

Il video dimostra efficacemente il potenziale delle piattaforme di sviluppo no-code/low-code basate su modelli linguistici avanzati come Gemini per rendere la creazione di applicazioni accessibile a un pubblico molto più ampio, anche a coloro che non possiedono competenze di programmazione tradizionali. L'approccio del "vibe coding", incentrato sulla definizione dell'intento desiderato e sull'affidamento all'IA per l'implementazione, è presentato come un nuovo paradigma di sviluppo. La gratuità, l'accessibilità via browser e la capacità di creare rapidamente applicazioni funzionali per scopi specifici (come la ricerca e l'analisi di letteratura scientifica) sono i principali punti di forza evidenziati. Viene anche riconosciuta la capacità dell'IA di gestire processi complessi come il clustering tematico basato su istruzioni in linguaggio naturale e la sua potenziale capacità di implementare metodi più avanzati se adeguatamente richiesto.