Nibblify è una piattaforma di consegna completa: un'app per i clienti, una per i ristoranti, una per i rider, una console operativa, un backend e un sito in 10 lingue. Tutto costruito da una sola persona affiancata da modelli di IA di frontiera. Chiamiamo questo metodo vibe engineering.
Vibe engineering non significa «lascia scrivere all'IA e incrocia le dita». È una divisione del lavoro: l'essere umano possiede l'intenzione, l'architettura e la decisione finale; i modelli possiedono la scrittura, la memoria e la prima bozza; e il repository stesso possiede la prova — test, validatori e controlli in fase di build che falliscono rumorosamente non appena qualcosa devia.
Ogni funzionalità nasce come decisione, non come prompt: che cosa deve fare, quali dati tocca, che cosa non deve mai rompere. Architettura, modello dei dati e compromessi restano umani. Ai modelli non si chiede mai cosa costruire, ma solo come costruire ciò che è già stato deciso.
Schermate, controller, migrazioni di dati, traduzioni, test: la prima versione arriva in minuti anziché in giorni. Ed è trattata per quello che è: una bozza, letta riga per riga, riscritta dove sbaglia e buttata via del tutto quando manca il punto.
Niente va in produzione solo a sensazione. 296 file di test, suite sulle regole di sicurezza, un controllo delle chiavi i18n, un audit dei metadati SEO e un validatore di reciprocità dei link girano sul codice. Quando il codice scritto dall'IA è sbagliato, lo dice una macchina molto prima di un utente.
Ogni repository porta con sé la propria guida all'architettura: una mappa viva di struttura, convenzioni e trappole. I modelli iniziano ogni sessione conoscendo già il codice, ed è proprio questo che li trasforma da autocompletamento a collaboratore vero.
Ogni modello è stato usato dov'è più forte — e controllato dagli altri dove non lo è.
Pensiero di prodotto, naming, testi rivolti agli utenti e le lunghe discussioni su che cosa debba davvero essere una funzionalità. La maggior parte delle schermate di Nibblify è esistita come conversazione molto prima che come codice.
Ricerca ampia su API, regole delle piattaforme e policy degli app store, più una lettura indipendente dei design e del codice prodotti dagli altri modelli. Quando due modelli erano in disaccordo, il disaccordo stesso era il segnale utile.
Lavora direttamente dentro i repository: legge l'intera base di codice, scrive e rifattorizza su centinaia di file, esegue le suite di test, ripara ciò che ha rotto e committa. È da qui che arriva la maggior parte delle 300.000 righe.
Le quattro app condividono un solo linguaggio e un solo toolkit di interfaccia, così iOS, Android e web nascono da un'unica base di codice. Flutter con Riverpod, Provider e go_router, su Dart 3.10.
Node.js su Firebase Cloud Functions gestisce ordini, pagamenti, assegnazione dei rider, cifratura AES-256 dei dati personali, export GDPR, notifiche push e l'intera API di amministrazione.
Auth, Firestore, Storage, Messaging, Remote Config, App Check, Crashlytics e Analytics — con regole di sicurezza scritte a mano a protezione di ogni collezione. Il database è il contratto tra tutte e quattro le app.
Questo sito è HTML e CSS scritti a mano con Tailwind, compilati da una build in Node che rende ogni pagina in 10 lingue e genera da sé i tag hreflang, i dati strutturati, la sitemap e le varianti delle immagini.
Misurato il 2 agosto 2026. Dipendenze e file generati automaticamente sono esclusi: queste sono righe scritte davvero per Nibblify.
L'app per i clienti: scoperta, esplorazione sulla mappa, ricerca tollerante agli errori di battitura, carrello, pagamento, tracciamento dell'ordine in tempo reale, recensioni e account. Versione 1.0.127, rilasciata in 10 lingue.
L'app per i ristoranti: menu, offerte, orari di apertura, flusso ordini in tempo reale, gestione del team, pagamenti e programma creator. Versione 1.0.74, rilasciata in 10 lingue.
L'app per i rider: inizio turno, navigazione della corsa in tempo reale, prova di consegna, guadagni e portafoglio. Versione 1.0.45, pensata per restare leggera sui telefoni economici che i rider hanno davvero in tasca.
La console operativa interna: verifica dei ristoranti, documenti e portafogli dei rider, supporto agli ordini, mappe live, analytics e monitoraggio — con 102 Cloud Functions riservate all'amministrazione.
Cloud Functions, trigger Firestore e job pianificati, più 1.119 righe di regole di sicurezza Firestore e Storage che coprono 47 collezioni.
296 file di test in Dart, più suite di integrazione su emulatore e test delle regole di sicurezza. È la rete di sicurezza che rende pubblicabile il codice scritto dall'IA.
26 file di lingua per le app e 10 dizionari per il sito, che si espandono in altre 154.700 righe di Dart generato. L'arabo esce con un layout da destra a sinistra completo, non con un semplice rispecchiamento aggiunto dopo.
20 pagine sorgente trasformate in 200 pagine statiche localizzate da una build Node su misura: nessun framework e meno di 250 righe di JavaScript che arrivano al browser.
Contando anche il codice di localizzazione generato da quelle traduzioni, i repository arrivano in totale a circa 463.000 righe.
Ogni repository documenta la propria architettura, così il modello sa come funziona questo codice prima di scrivere una riga.
2.456 commit, non cinquanta. Ogni modifica è abbastanza piccola da essere letta per intero da una persona prima di entrare.
Test, parità delle chiavi di traduzione, audit dei metadati SEO e suite sulle regole di sicurezza girano su ogni modifica.
255 build pubblicate sugli store per le quattro app, con crash reporting e analytics che ci dicono cos'è successo davvero.
«I modelli non hanno sostituito l'ingegneria. Hanno tolto la digitazione. Quello che resta è la parte che è sempre stata difficile: decidere cosa costruire ed essere certi che funzioni.»
Nibblify Food nasce come un singolo progetto Flutter con dietro un backend Firebase.
Parte Nibblify Partner e il progetto smette di essere un'app per diventare un sistema.
Una build statica su misura rende il sito in 10 lingue, con hreflang, dati strutturati e audit SEO pagina per pagina.
Nibblify Driver, lo Staff Portal e un repository di backend condiviso partono tutti nel giro di tre settimane.
La piattaforma entra in un pilota su scala cittadina e arriva a Le Mans collaudata, non teorica.
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