O Google finalmente entrou de cabeça no jogo do vibe coding. E sabe o que? Já estava na hora.
O modo de vibe coding do Google AI Studio chegou no final de 2025, e passei as últimas semanas testando de verdade. Aqui vai minha opinião sem filtro: é genuinamente impressionante para prototipagem, às vezes frustrante para trabalho em produção, e vale muito a pena aprender se você leva o desenvolvimento assistido por IA a sério.
Vou te mostrar tudo que você precisa saber — sem enrolação, só o que é prático e vai te colocar pra construir logo.
O Que É Afinal o Build Mode no Google AI Studio?
O Build mode é a resposta do Google para ferramentas como v0 e Lovable. O argumento é simples: descreva o que você quer em português (ou inglês) e o Gemini 3 gera um app React (ou Angular) funcional.
Mas aqui está o que a maioria dos tutoriais não conta — não é só um gerador de código. É um ambiente de desenvolvimento inteiro rodando direto no navegador. Você tem:
- Preview ao vivo atualizando em tempo real enquanto o código é gerado
- Modo de anotação para apontar elementos da UI e dizer "muda isso aqui"
- Deploy direto para o Google Cloud Run
- Integração com GitHub para controle de versão
- Uma galeria de apps recheada de projetos prontos para remixar
A mágica de verdade acontece num arquivo chamado geminiService.ts. É aí que o cérebro do seu app vive — toda a lógica para construir prompts e chamar a API do Gemini fica aqui. Entender esse arquivo é a diferença entre ficar engatinhando às cegas e realmente controlar o que seu app faz.
Ponto de Partida: O Que Você Realmente Precisa
Antes de partir para a construção, vamos cobrir os pré-requisitos. Essa parte trava muita gente.
Obrigatório:
- Uma conta Google (o plano gratuito funciona bem para experimentar)
- Um navegador moderno (Chrome funciona melhor, claro)
- Conhecimento básico de React ajuda, mas não é obrigatório
Opcional mas recomendado:
- Familiaridade com princípios de context engineering — isso melhora absurdamente os seus resultados
- Uma conta no GitHub para exportar o código
- Conta na Google Cloud se quiser fazer deploy
Aqui vai minha primeira opinião controversa: você não precisa ser expert em React pra usar isso. Mas precisa entender arquitetura de componentes num nível conceitual. Se nunca tocou em React, gasta 30 minutos aprendendo o que são componentes, props e state. Esse conhecimento base transforma seus prompts de "faz um dashboard" para "cria um componente de dashboard com um widget de gráfico que recebe dados via props."
A diferença na qualidade do resultado é absurda.
Seu Primeiro App: Vamos Construir um Card de Dashboard
Chega de teoria. Vamos construir algo.
Abre o Google AI Studio e muda para o Build mode. Você vai ver uma caixa de input com algumas opções de AI chips e um botão misterioso "I'm Feeling Lucky". Resiste à tentação de clicar nele — vamos fazer do jeito certo.
Passo 1: Escreva um Prompt Decente
Não digita só "faz um dashboard." Isso é como pedir pra um chef "comida." Aqui está o que eu escreveria de verdade:
Build a stats card component for a SaaS dashboard. It should display: - A metric title (like "Total Revenue") - A large number value with formatting (e.g., $12,450) - A percentage change indicator that's green for positive, red for negative - A subtle sparkline chart showing the trend Use Tailwind CSS for styling. Make it responsive. Use shadcn/ui style design patterns.
Clica em executar e assiste a mágica acontecer.
Passo 2: Use o Modo de Anotação para Ajustes
É aqui que o Google AI Studio realmente brilha. Viu algo que não gostou no preview? Não reescreve o prompt. Clica no elemento e diz pro Gemini o que mudar.
"Deixa esse número maior e usa uma fonte em negrito."
"Adiciona uma sombra sutil no card."
"Faz o sparkline usar um preenchimento gradiente."
Essa abordagem iterativa é muito mais rápida do que ficar criando prompt do zero. É o que mais se aproxima de fazer pair programming com uma IA.
Passo 3: Confere o Código Gerado
Sempre — e eu tô falando sério — olha o que o Gemini gerou. Entra na view de código e examina o geminiService.ts e seus arquivos de componente.
Por que isso importa? Porque código gerado por IA costuma funcionar mas não está pronto para produção. Você pode encontrar:
- API keys no código fixo (péssimo!)
- Falta de tratamento de erros
- Re-renders desnecessários
- Problemas de acessibilidade
Se estiver planejando colocar esse código em produção, confere nosso checklist de segurança para vibe coding antes de subir qualquer coisa.
Quer testar isso você mesmo?
Try this prompt⌘+Enterto launch
Dicas Avançadas Que Ninguém Te Conta
Depois de construir uns 30+ protótipos no AI Studio, aqui está o que aprendi da forma mais difícil.
Dica 1: Os AI Chips São Mais Poderosos do Que Parecem
Aqueles botõezinhos de AI chip? Não são só decoração. Cada um injeta capacidades específicas no seu app:
| AI Chip | O Que Faz de Verdade |
|---|---|
| Image Generation | Adiciona criação de imagens estilo DALL-E ao app |
| Google Maps | Integra componentes de mapa e APIs de localização |
| YouTube | Embute busca e reprodução de vídeo |
| Google Search | Adiciona capacidade de busca na web |
Empilhar esses chips permite construir apps genuinamente complexos. Fiz um app de planejamento de viagens com Maps + Image Generation que funcionou surpreendentemente bem.
Dica 2: A Escolha do Framework Importa
Por padrão, o Build mode gera React. Mas dá pra mudar para Angular nas configurações.
Minha opinião? Fica no React a menos que tenha um motivo específico para Angular. O output em React é mais polido, e você vai achar muito mais recursos da comunidade para tirar dúvidas — especialmente em fóruns e grupos brasileiros de frontend.
Dica 3: Remix Antes de Construir do Zero
A App Gallery está cheia de projetos starter. Antes de escrever um prompt do nada, busca algo parecido e clica em "Copy App." Você ganha:
- Uma base funcional para construir em cima
- Uma visão de como o Gemini estrutura o código
- Menos chance de bater em casos extremos
Não é cola. É eficiência.
Dica 4: Controle de Versão Desde o Dia Um
A integração com GitHub existe por um motivo. Conecta seu repositório cedo. Já perdi trabalho fechando abas do navegador rápido demais. Não cometa esse erro.
O Que o Google AI Studio Ainda Erra
Olha, não estou aqui pra ser evangelista da ferramenta. Existem limitações reais que você precisa conhecer.
Sem lógica de backend. Isso gera apenas código frontend. Precisa de banco de dados? Autenticação? Endpoints de API? Você está por conta própria. (Soa familiar? É a mesma restrição de outras ferramentas de vibe coding.)
Risco de exposição de API key. A documentação avisa literalmente: "Nunca use uma API key real diretamente no código do seu app." Quando você faz deploy externamente, precisa de código server-side para proteger suas chaves. Isso é uma lacuna grave para iniciantes que podem não entender as implicações — e um bot varre suas chaves expostas em questão de horas.
O modo de anotação pode ser imprevisível. Às vezes entende "deixa isso azul" perfeitamente. Outras vezes redesenha todo o seu layout. A inconsistência pode ser frustrante.
Só React/Angular. Sem Vue. Sem Svelte. Sem JS puro. Se é esse o seu stack, não tem saída aqui.
Google AI Studio vs 0xMinds: Quando Usar Cada Um
Essa é a pergunta que todo mundo faz, então deixa eu te dar uma resposta direta.
Use o Google AI Studio quando:
- Você precisar de capacidades da API Gemini integradas
- Quiser deploy embutido no Google Cloud
- Estiver construindo features com IA (chatbots, geração de imagens)
- Preferir trabalhar no navegador com preview ao vivo
Use o 0xMinds quando:
- Precisar de prototipagem rápida de UI
- Quiser output de componentes mais limpo e focado
- Estiver iterando no design rapidamente
- Precisar exportar e customizar bastante
Sendo honesto? O melhor fluxo de trabalho usa os dois. Prototipa sua UI no 0xMinds (é mais rápido para trabalho frontend puro), depois move features complexas de IA para o Google AI Studio. Eles se complementam, não competem.
Avançado: Construindo um Dashboard Completo
Vamos juntar tudo isso num projeto mais ambicioso. Vamos construir um dashboard de analytics completo — o tipo de coisa que normalmente leva dias.
O Prompt:
Build an analytics dashboard for a SaaS application with: 1. Header with logo placeholder, navigation tabs (Overview, Analytics, Reports), and user avatar dropdown 2. Stats row with 4 metric cards: - Total Users (with growth percentage) - Revenue (formatted as currency) - Active Sessions (real-time count) - Conversion Rate (percentage with trend) 3. Main content area with: - Large line chart showing monthly revenue (use sample data) - Smaller bar chart showing user acquisition by channel 4. Recent activity table with columns: User, Action, Date, Status Use a dark theme. Tailwind CSS. Make it responsive for mobile.
Esse prompt funciona porque é específico sem ser microgerenciamento. Você está dizendo ao Gemini a estrutura e os requisitos, mas deixando ele tomar decisões de design. Esse é o ponto ideal.
O Processo de Iteração:
Após a geração inicial:
- Use o modo de anotação para ajustar espaçamento e cores
- Clica nos componentes que precisam de refinamento
- Peça melhorias específicas: "Deixa os gráficos interativos com estados de hover"
- Testa a responsividade redimensionando o preview
O processo todo leva uns 20 minutos. Construir isso do zero? A gente tá falando de pelo menos um dia cheio de trabalho.
Fazendo Deploy da Sua Criação
Quando estiver satisfeito com o app, o deploy é surpreendentemente direto.
Opção 1: Google Cloud Run Clica em deploy e o AI Studio cuida de toda a containerização. Você paga as taxas do Google Cloud, mas sem dor de cabeça com DevOps — para quem está acostumado com Vercel ou Cloudflare Pages, a experiência é parecida.
Opção 2: Exportar para GitHub Baixa como ZIP ou envia direto para um repositório. A partir daí, faz deploy em qualquer lugar — Vercel, Netlify, Cloudflare Pages, ou seu próprio servidor.
Aviso crítico: Se o seu app usa API keys (o que provavelmente vai acontecer se você usou AI chips), você precisa mover essa lógica para o server-side antes de fazer deploy. A documentação não está brincando sobre isso. Chaves de API expostas são varridas por bots em questão de horas.
Para apps somente frontend sem dependências de API, isso é menos crítico. Mas sempre revise seu código para problemas de segurança independentemente.
O Google AI Studio Está Pronto para Uso Real?
Aqui está minha avaliação honesta após testes extensivos.
Para prototipagem: Com certeza. É rápido, é gratuito (na maior parte), e os resultados são genuinamente utilizáveis.
Para aplicações em produção: Avance com cautela. A qualidade do código é boa mas não excelente. Você vai precisar de um desenvolvedor para revisar, refatorar e adicionar tratamento de erros adequado.
Para aprender: Valor subestimado aqui. Assistir o Gemini gerar código te ensina padrões que você talvez não descobrisse sozinho. É como ter um dev sênior mostrando como ele trabalha.
O cenário do vibe coding está evoluindo rápido. Seis meses atrás, não tínhamos o Gemini 3 nem o modo de anotação. Daqui a seis meses, quem sabe? Mas agora, o Google AI Studio é uma ferramenta legítima que vale adicionar ao seu arsenal.
Minha recomendação? Reserva uma tarde, trabalha por esse tutorial e constrói algo de verdade. Essa experiência prática vale mais do que qualquer artigo — incluindo este.
Agora para de ler e vai construir algo.
Referência Rápida: Funcionalidades do Google AI Studio
| Funcionalidade | O Que Faz | Minha Nota |
|---|---|---|
| Build Mode | Gera apps a partir de prompts | 4/5 |
| Annotation Mode | Edição de apontar e clicar | 4.5/5 |
| AI Chips | Adiciona capacidades específicas | 4/5 |
| App Gallery | Navega/remixa projetos | 3.5/5 |
| Deploy Cloud Run | Deploy com um clique | 4/5 |
| Integração GitHub | Controle de versão | 4/5 |
| Output React | Framework padrão | 4/5 |
| Output Angular | Framework alternativo | 3/5 |
Se você está levando a sério evoluir suas habilidades de vibe coding, não para por aqui. Aprenda as boas práticas que separam os amadores dos profissionais, e evite os erros que matam projetos.
As ferramentas continuam melhorando. Garante que você está acompanhando.
