Vibe Coding: Wenn KI den Code schreibt – und du die Richtung vorgibst

Der Begriff Vibe Coding geistert seit Anfang 2025 durch die Tech-Szene – geprägt von Andrej Karpathy, einem der bekanntesten KI-Forscher überhaupt. Seine These: Programmieren wird sich grundlegend verändern. Statt jede Zeile selbst zu tippen, beschreibst du, was du willst – und die KI liefert den Code.

Klingt nach Science Fiction? Ist es nicht. Ich nutze KI-gestütztes Programmieren seit über einem Jahr in meinem Arbeitsalltag als Webentwickler. Zeit für einen ehrlichen Erfahrungsbericht.

Was ist Vibe Coding eigentlich?

Vibe Coding bedeutet im Kern: Du gibst die Richtung vor, die KI schreibt den Code. Du beschreibst in natürlicher Sprache, was du brauchst – eine Funktion, ein Komponente, eine API-Anbindung – und ein KI-Modell generiert den passenden Code dafür.

Das „Vibe” steht dabei für die Art der Steuerung: Du programmierst nicht mehr Zeile für Zeile, sondern steuerst auf einer höheren Ebene. Wie ein Regisseur, der den Film nicht selbst dreht, aber genau weiß, wie das Ergebnis aussehen soll.

Die Tools dafür sind mittlerweile ausgereift:

• GitHub Copilot – direkt in der IDE, Autocomplete auf Steroiden
• Cursor – ein Fork von VS Code, komplett auf KI-gestütztes Arbeiten ausgelegt
• Claude Code – Anthropics Terminal-Agent, der ganze Projekte umsetzen kann
• Windsurf, Aider, Continue – weitere Alternativen mit unterschiedlichen Stärken

Wo Vibe Coding wirklich funktioniert

Nach über einem Jahr täglicher Nutzung kann ich sagen: Es gibt Bereiche, wo KI-Coding ein absoluter Game-Changer ist. Und Bereiche, wo es mehr schadet als hilft.

Boilerplate und Standardmuster

Das ist der offensichtlichste Anwendungsfall – und der stärkste. CRUD-Operationen, API-Endpoints, Formulare, Validierungslogik: All das folgt bekannten Mustern, die KI-Modelle extrem gut beherrschen.

Ein Beispiel aus meinem Alltag: Ich brauche einen neuen REST-Endpoint in einer Laravel-App. Statt Controller, Migration, Model, Request-Validation und Route manuell zu schreiben, beschreibe ich das Schema – und bekomme in Sekunden funktionierenden Code, den ich nur noch reviewen muss.

Zeitersparnis: 60-80% bei Standardaufgaben.

Tests und Dokumentation

Hier zeigt sich ein interessantes Muster: Die Aufgaben, die Entwickler am wenigsten gerne machen, kann KI am besten. Unit-Tests schreiben, JSDoc-Kommentare ergänzen, README-Dateien aktualisieren – das sind repetitive Aufgaben mit klaren Mustern.

Ich lasse mittlerweile fast alle Tests von KI generieren und überprüfe nur noch die Edge Cases. Das Ergebnis: Bessere Testabdeckung bei weniger Zeitaufwand.

Prototyping und Exploration

Wenn ich eine neue Bibliothek ausprobieren oder einen Proof of Concept bauen will, ist Vibe Coding unschlagbar. Statt stundenlang Dokumentation zu lesen, beschreibe ich, was ich erreichen will – und bekomme einen funktionierenden Prototyp, von dem aus ich iterieren kann.

Diese Website hier? Der Relaunch von WordPress zu Astro wurde massiv durch KI-gestütztes Arbeiten beschleunigt. Astro-Komponenten, Layout-Struktur, Build-Pipeline – vieles davon entstand im Dialog mit KI.

Wo die Grenzen liegen

Und jetzt wird’s ehrlich. Denn Vibe Coding ist kein Ersatz für Können – es ist ein Multiplikator.

Architektur-Entscheidungen

KI kann Code schreiben. Aber KI kann nicht entscheiden, ob dieser Code geschrieben werden sollte. Die wichtigsten Entscheidungen in einem Projekt sind architektonischer Natur: Welches Framework? Welche Datenbankstruktur? Monolith oder Microservices? Wo ziehe ich Grenzen zwischen Modulen?

Wenn du diese Entscheidungen an die KI delegierst, bekommst du technisch funktionierenden Code mit fragwürdiger Struktur. Das ist wie ein Haus bauen lassen, ohne einen Architekten zu fragen – die einzelnen Räume funktionieren, aber der Grundriss ergibt keinen Sinn.

Legacy-Code und komplexe Codebasen

Je größer und älter ein Projekt, desto schwieriger wird es für KI. Ein WordPress-Plugin mit 15 Jahren Geschichte und dutzenden Hooks, Filtern und Abhängigkeiten? Da versteht die KI den lokalen Code, aber nicht den Kontext. Sie weiß nicht, warum ein bestimmter Workaround existiert oder welche Seiteneffekte eine Änderung haben kann.

In meiner täglichen Arbeit mit WordPress- und Laravel-Projekten nutze ich KI deshalb als Assistenz, nicht als Autopilot. Ich erkläre den Kontext, gebe Constraints vor und überprüfe jede Änderung.

Security

Das ist der Bereich, wo blindes Vertrauen in KI-generierten Code gefährlich wird. KI-Modelle optimieren auf „funktioniert” – nicht auf „ist sicher”. SQL-Injection-Lücken, fehlende Input-Validierung, unsichere Defaults: Das alles kann in generiertem Code stecken, wenn du nicht weißt, worauf du achten musst.

Faustregel: Je sicherheitskritischer der Code, desto mehr Review braucht er – egal ob von KI oder Mensch geschrieben.

Mein persönlicher Workflow

Nach vielen Experimenten hat sich bei mir ein Workflow etabliert, der KI-Coding produktiv macht, ohne die Kontrolle abzugeben:

1. Kontext vor Code

Bevor ich die KI Code schreiben lasse, erkläre ich den Kontext. Welches Projekt? Welche Conventions? Welche Abhängigkeiten? Je besser der Kontext, desto besser das Ergebnis. Das gilt übrigens für KI-Agenten generell – nicht nur fürs Coding.

2. Klein anfangen, iterieren

Statt „Bau mir eine komplette E-Commerce-Plattform” sage ich „Erstelle die Produktliste-Komponente mit diesen Props”. Kleine, abgeschlossene Einheiten funktionieren dramatisch besser als große Würfe.

3. Review wie bei einem Junior

Ich behandle KI-generierten Code wie den Pull Request eines talentierten Junior-Entwicklers: Meistens gut, manchmal überraschend clever – aber ich lese jede Zeile, bevor sie in Produktion geht.

4. KI für die Iteration, nicht für den ersten Wurf

Paradoxerweise ist KI oft besser darin, bestehenden Code zu verbessern als neuen zu schreiben. „Refactore diese Funktion für bessere Lesbarkeit” oder „Füge Error-Handling hinzu” liefert konsistent gute Ergebnisse.

Die Modelle machen den Unterschied

Nicht jedes KI-Modell ist gleich gut beim Coding. Meine Erfahrung nach einem Jahr:

Claude (Anthropic) ist aktuell mein Favorit für komplexere Aufgaben. Die Modelle verstehen Kontext besser, schreiben saubereren Code und – was oft unterschätzt wird – erklären ihre Entscheidungen nachvollziehbar. Besonders Claude Opus liefert bei Architektur-Fragen starke Ergebnisse.

GPT-Modelle (OpenAI) sind solide Allrounder. Für Standardaufgaben und schnelle Snippets absolut ausreichend, bei komplexen mehrstufigen Aufgaben manchmal etwas oberflächlich.

Open-Source-Modelle wie Llama oder Qwen holen auf, sind aber für professionelles Coding noch nicht auf dem Level der großen Anbieter. Für einfache Aufgaben und offline-Nutzung aber eine valide Option.

Was das für die Branche bedeutet

Die ehrliche Antwort: Programmieren wird nicht überflüssig. Aber es verändert sich fundamental.

Die Einstiegshürde sinkt. Wer bisher keine Zeile Code schreiben konnte, kann mit Vibe Coding funktionierende Prototypen bauen. Das ist großartig für Kreative, Designer und Unternehmer, die ihre Ideen schneller validieren wollen.

Gleichzeitig wird die Messlatte für professionelle Entwickler höher. Wenn KI den Standardcode schreibt, wird der Wert eines Entwicklers durch das definiert, was KI nicht kann: Architektur, Systemdenken, Security, Performance-Optimierung, und die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen.

Oder wie ich es in meinem Beitrag über KI-Agenten in der Webentwicklung geschrieben habe: KI ersetzt nicht den Experten – sie macht den Experten produktiver.

Fazit: Vibe Coding ist ein Werkzeug, kein Ersatz

Nach über einem Jahr intensiver Nutzung ist mein Fazit pragmatisch: Vibe Coding macht gute Entwickler schneller und schlechte Entwickler gefährlicher.

Wer versteht, was der generierte Code tut, warum er so funktioniert und wo die Fallstricke liegen, gewinnt massiv an Produktivität. Wer blind Copy-Paste macht, baut sich technische Schulden auf, die irgendwann teuer werden.

Mein Rat: Probier es aus. Fang mit kleinen Aufgaben an. Lerne, gute Prompts zu schreiben – das ist eine eigene Fähigkeit, die sich lohnt. Und behalte immer im Hinterkopf: Die KI schreibt den Code. Aber die Verantwortung für das Ergebnis trägst du.

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Nutzt du bereits KI zum Programmieren? Ich bin gespannt auf deine Erfahrungen – schreib mir gerne eine Nachricht.