Vibe Coding ist das Schlagwort des Jahres: Mit einem natürlichsprachlichen Prompt zur fertigen Anwendung, ohne eine Zeile Code selbst schreiben zu müssen. Tools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code haben das Konzept popularisiert. Zeit für eine nüchterne Einschätzung aus der Entwicklungspraxis.
Was Vibe Coding tatsächlich ist
Der Begriff, geprägt von Andrej Karpathy Anfang 2025, beschreibt einen Entwicklungsstil, bei dem man dem KI-System eine Absicht mitteilt und das Ergebnis akzeptiert, ohne den generierten Code im Detail zu verstehen. Das ist keine Metapher - es ist die ehrliche Beschreibung dessen, was viele Nutzer tun. Und es funktioniert: Für einfache Skripte, Prototypen, Konfigurationsdateien und Standard-CRUD-Anwendungen liefern heutige LLMs überraschend brauchbaren Code.
Wo Vibe Coding endet - und professionelle Entwicklung beginnt
Das Problem liegt nicht im generierten Code selbst. Es liegt darin, was nach dem ersten funktionierenden Ergebnis kommt. Professionelle Software muss gewartet werden - über Jahre. Sie muss skalieren, wenn sich Anforderungen ändern. Sie muss sicher sein, wenn Angreifer nach Lücken suchen. Sie muss mit anderen Systemen interagieren, auf die man keinen Einfluss hat. All das erfordert ein Verständnis des Codes, das beim reinen Vibe Coding systematisch verloren geht.
Das Testproblem
Code, den man nicht versteht, kann man nicht sinnvoll testen. Man kann KI-generierte Tests bekommen - aber ohne eigenes Verständnis der Geschäftslogik testet man, was der Code tut, nicht was er tun soll. Der Unterschied klingt akademisch, ist aber in der Praxis der häufigste Grund für Bugs, die erst beim Kunden auftreten.
Das Sicherheitsproblem
LLMs produzieren sicheren Code - meistens. Aber die Ausnahmen sind nicht zufällig verteilt. SQL-Injection, unsachgemäße Eingabevalidierung, schwache Authentifizierungslogik: Das sind genau die Bereiche, in denen ein Entwickler ohne tiefes Sicherheitsverständnis nicht merkt, dass etwas fehlt. Vibe Coding ohne Sicherheitsreviews ist ein kalkuliertes Risiko.
Der richtige Einsatz: KI als Werkzeug, nicht als Ersatz
In meiner täglichen Arbeit setze ich KI-Coding-Tools intensiv ein - aber als Werkzeug, nicht als Autopilot. Boilerplate generieren, Refactoring-Vorschläge einholen, Dokumentation schreiben, Unit-Tests aufsetzen: Das beschleunigt Entwicklung erheblich, ohne das Verständnis zu umgehen. Der Entwickler bleibt Autor - die KI wird zum produktiven Assistenten.
Für Unternehmen, die eigene Software entwickeln oder entwickeln lassen, gilt: Vibe-Coding-Prototypen sind ein hervorragendes Werkzeug für die Anforderungsvalidierung. Produktionscode, der Geschäftsprozesse trägt, braucht professionelle Entwicklung - mit oder ohne KI-Unterstützung.