Vibe Coding: KI-gestütztes Programmieren mit natürlicher Sprache

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Andrej Karpathy, ehemaliger KI-Direktor bei Tesla und OpenAI-Mitgründer, beschrieb 2025 einen neuen Programmierstil: „There’s a new kind of coding I call vibe coding, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.”

Das Prinzip: Statt Code Zeile für Zeile zu schreiben, beschreibt man dem KI-Assistenten, was man will. Die KI generiert den Code, man prüft das Ergebnis, gibt Feedback, und iteriert. Der Fokus liegt auf dem Was, nicht dem Wie.

Traditionelles Coding vs. Vibe Coding:

Aspekt	Traditionell	Vibe Coding
Input	Syntax, Logik	Natürliche Sprache
Fokus	Implementierung	Anforderungen + Review
Geschwindigkeit	Langsamer	Schneller (für bekannte Patterns)
Kontrolle	Vollständig	Delegiert an KI
Risiko	Eigene Fehler	KI-Fehler unbemerkt

Technischer Deep Dive

Effektiver Vibe-Coding-Prompt

Erstelle eine REST-API in FastAPI mit folgenden Endpunkten:
- POST /documents: PDF hochladen, Text extrahieren, in Vektordatenbank speichern
- GET /search?q=...: Semantische Suche über alle Dokumente
- DELETE /documents/{id}: Dokument löschen

Nutze: FastAPI, PyMuPDF für PDF-Extraktion, ChromaDB für Vektoren, OpenAI für Embeddings.
Füge Fehlerbehandlung und Logging hinzu. Schreibe Unit Tests für alle Endpunkte.

Vibe Coding Workflow

1. Anforderung beschreiben (natürliche Sprache)
2. KI generiert Code
3. Code reviewen (Sicherheit, Logik, Tests)
4. Testen und Feedback geben
5. Iterieren bis Ergebnis stimmt
6. Refactoring und Dokumentation

Wann Vibe Coding funktioniert

✅ Bekannte Patterns (CRUD, REST APIs, UI-Komponenten)
✅ Prototypen und MVPs
✅ Boilerplate und Konfiguration
❌ Hochkritische Sicherheitslogik
❌ Komplexe Algorithmen ohne Verständnis
❌ Systeme ohne Tests und Review

ANALOGIE

Vibe Coding ist wie ein Architekt, der einem Bauunternehmer erklärt, was er will, statt selbst zu bauen: 'Ich brauche hier eine Tür, dort ein Fenster, der Raum soll hell sein.' Der Architekt versteht das Ergebnis und kann es beurteilen – aber er legt nicht selbst Hand an.

WICHTIGSTE PUNKTE

Entwickler beschreiben Anforderungen in natürlicher Sprache, KI generiert den Code

Fokus verschiebt sich von Syntax zu Problemverständnis und Code-Review

Begriff geprägt von Andrej Karpathy (2025): 'fully give in to the vibes'

ANWENDUNGSFÄLLE

Rapid Prototyping

Funktionsfähige Prototypen in Stunden statt Tagen – ohne tiefes Framework-Wissen

Nicht-Entwickler

Product Manager, Designer oder Analysten können einfache Tools selbst bauen

Boilerplate-Code

Repetitiven Code (Tests, CRUD-Operationen, Konfiguration) per Prompt generieren

HÄUFIGE FRAGEN

Müssen Vibe Coder noch programmieren können?

Für einfache Projekte nicht zwingend – aber für alles Komplexere ist Programmierwissen entscheidend. Wer Code nicht lesen kann, kann ihn nicht reviewen, debuggen oder sicher einsetzen. Vibe Coding senkt die Einstiegshürde, ersetzt aber kein Grundverständnis für Softwareentwicklung.

Was sind die Risiken von Vibe Coding?

Sicherheitslücken durch unkritisch übernommenen Code, technische Schulden durch schlechte Architektur, fehlende Tests, Abhängigkeiten die nicht verstanden werden. KI-generierter Code kann plausibel aussehen und trotzdem falsch oder unsicher sein – Code Review bleibt unverzichtbar.

Verändert Vibe Coding den Beruf des Entwicklers?

Ja, aber nicht so wie befürchtet. Routine-Aufgaben (Boilerplate, einfache Features) werden schneller. Der Wert verschiebt sich zu Systemdesign, Architekturentscheidungen, Code Review und dem Verständnis von Anforderungen. Entwickler werden zu 'AI Orchestrators'.

TOOLS & RESSOURCEN

Cursor

KI-nativer Code-Editor, optimiert für Vibe Coding

GitHub Copilot

KI-Pair-Programmer direkt in VS Code und anderen Editoren

Windsurf

Agentic IDE mit tiefem Kontextverständnis für komplexe Codebases

v0

Vercels Tool für UI-Generierung aus natürlichsprachlichen Beschreibungen

VERWANDTE BEGRIFFE

LLM Praxis

Prompt Engineering

Die Kunst und Technik, Anweisungen für KI-Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie optimale und zielgerichtete Ergebnisse liefern.

LLM Grundlagen

Large Language Model (LLM)

Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren kann.

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Agent

Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben plant, Entscheidungen trifft und Tools nutzt, um komplexe Ziele zu erreichen – über einfache Frage-Antwort-Interaktion hinaus.

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Agentic Workflows

KI-Systeme, in denen LLMs autonom planen, Entscheidungen treffen und Tools nutzen um komplexe Aufgaben mehrstufig zu lösen – der nächste Schritt nach einfachen Chat-Antworten.

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Function Calling

Eine Fähigkeit moderner LLMs, strukturierte Funktionsaufrufe zu generieren, die externe Tools, APIs oder Datenbanken ansprechen können.