Vibe Coding: Was ist KI-assistierte Programmierung?

Vibe Coding ist ein Begriff, der kürzlich in der Software-Community Aufsehen erregt hat. Vibe Coding nutzt AI zum Programmieren oder sogar zum Erstellen von vollständiger Software. Beim Vibe-Coding wird der Prozess von Maschinen übernommen.

Mein Generator für KI-Texte¹ unterstellt folgende Annahme: »Es könnte sich um eine Methode handeln, die den emotionalen und intuitiven Aspekt des Programmierens betont, vielleicht sogar um eine Art, wie Entwickler ihre persönliche Note in ihre Arbeit einfließen lassen.« Diese Annahme der KI recherchiere ich in diesem Artikel.

Ein anschauliches Beispiel inkl. Video der Erstellung zeigt Jordan Dalton². Addy Osmani gibt Einblick³ in einem Video. Mit noch weniger Interaktionen kommt die Demo in dem Video OpenAI Codex CLI aus.

Fouad Matin from Open AI Agents Researc defines Vibe Coding as »Complete App from nothing.« Min. 3:18, Codex CLI Video youtube.com ↗

Das YouTube-Video von OpenAI zeigt den Modus Full Auto, der auf Basis eines einzigen Prompts eine komplette Software erstellt oder eine Funktion, Ansicht als Dark Mode, zu einer bestehenden Software ergänzt. Das Video entstand zeitgleich mit dem Launch von o3 und o4-mini openai.com ↗ am 16. April 2025. Wer dies selbst testen möchte, kann unter openai/codex⁴ den Command Line Interface von OpenAI herunterladen. Weitere Tools sammelt Dan Voronov unter Tools – CodeWithLLM⁵.

In welchen Trend kann man Vibe Coding einordnen?

Vibe Coding ist Teil des Trends der autonomen Agenten. Die Definition »Agents in the era of experience will act autonomously in the real world.«, S3, Silver & Sutton (2025) web.archive.org ↗, ist daher unter einem gewissen werblichen Aspekt zu betrachten, dennoch hilfreich für die Einordnung von Vibe Coding. Diese Publikation der beiden Mitarbeiter von DeepMind geht damit indirekt auf die Ansicht der helfenden KI ein: »AI helps me think more clearly and thoroughly«, Hilary Gridley⁶

Wichtig ist zu beachten, dass der Trend, markenzentrierte Whitepaper zu publizieren, sich geändert hat. Pressemeldungen und Meinungsartikel gleichen in ihrer Gestaltung zunehmend einer wissenschaftlichen Publikation und treffen dennoch Aussagen über die Zukunft oder präsentieren werbliche Meinungen. Ob die dann publizierenden Medien tatsächlich objektiv selektieren, wird durch diverse Kommentare⁷ infrage gestellt.

Was steckt hinter dem Marketing?#

Es wirkt verführerisch, gemäß „Go-with-the-Flow dict.leo.org ↗„, ⁣ mit dem Strom, genauer gesagt, mit dem generierten Code der Maschine zu schwimmen. Werden Entwickler produktiver oder dadurch zum Getriebenen?

Computers are a force multiplier and societal pressure towards building intelligence is reduced.“, unsnap_biceps⁸

Diese Entwicklung wurde kürzlich bei Hacker News diskutiert⁹: Vibe Coding steht in der Kritik , weil es oft wie eine Einladung zur Nachlässigkeit wirkt. Zu einfach ist es, sich blind auf AI zu verlassen, während sie den kreativen und kritischen Umgang mit Code aus den Augen verlieren. Mit einer Illusion von Effizienz lenkt Vibe Coding schnell von der Realität ab, da der Umfang der geleisteten Arbeit nicht mit seiner Qualität gleichzusetzen ist.

In der Diskussion um dieses Thema fühle ich mich zurückversetzt in die frühen 2000er, als Unternehmen dachten, sie können die Produktentwicklung durch Outsourcing oder Menschen ohne Programmierkenntnisse, z. B. RPA, Low-Code und No-Code, effizienter und möglicherweise effektiver gestalten. Hier gehen die Meinungen auseinander¹⁰.⁣

One of the genuinely positive things about tools like Copilot and ChatGPT is that they empower people with minimal development experience to create their own programs. Little programs that do useful things – and that’s awesome. More power to the users. But that’s not product development, it’s programming.

Die Konsequenzen waren z. T. ernüchternd. Der Geist hinter dem Code ging verloren, und das Ergebnis waren of Applikationen, das niemand wirklich verstand oder warten konnte.

Heute stehen wir vor einer ähnlichen Herausforderung. Die Vorstellung, dass ein Algorithmus die Qualität unserer Codes garantieren kann, ist verführerisch. Ja, AI hat bei konkreten Aufgaben, z. B. dem Spiel GO oder Schach oder eben einer neu zu programmierenden Funktion Vorteile der Schnelligkeit.

Der Verzicht auf tiefere Auseinandersetzung mit dem generierten Code ist gefährlich. Der Glaube, einfach alles »hinzunehmen«, und sich im Nachhinein auf diese »Vibe-Codes« zu verlassen, zeugt von einer gewissen Naivität.

Die Verantwortung des Entwicklers – KI als Junior#

Ein guter Entwickler lässt sich nicht nur auf das Ergebnis verlassen, sondern hinterfragt die Herkunft und die Struktur des Codes. Wenn die Qualität eines Programms nur an seiner Funktionalität gemessen wird, verlieren wir die Essenz dessen, was gute Software eigentlich ausmacht.

KI ist vergleichbar mit einem Junior Developer. Wenn man mit dieser arbeitet, muss man es verstehen, die Anforderungen in der tatsächlichen Praxis zu kennen. Die Fähigkeit, Programmiercode zu lesen und zu verstehen, wird damit noch wichtiger.

Es sollte nicht nur um die Geschwindigkeit gehen, sondern um die Substanz. Wer sich der AI unkritisch hingibt, könnte schneller auf die Nase fallen, als ihm lieb ist, insbesondere wenn es darum geht, Fehler zu beheben.

Ein Beispiel aus einem Kommentar: „Wenn ich mit einer AI arbeite und am Ende nicht verstehe, was der Code macht, was bringt mir das dann?“ Genau diese Frage sollten wir uns stellen. Ja, wir wollen schnell und effektiv arbeiten, aber nicht auf Kosten der Qualität. Das Ziel kann niemals sein, die Verantwortung abzugeben oder die Kontrolle zu verlieren.

AI als Unterstützung, nicht als Herrscher#

Im besten Fall betrachten wir AI als unseren Assistenten. Sie kann uns helfen, Lösungen zu skizzieren und dabei hilfreich sein, um repetitive Aufgaben zu erledigen. Aber es muss eine klare Trennung geben. Lassen wir die Maschinen nicht die Führung übernehmen, während wir uns gemütlich zurücklehnen. Das ist nicht nur unklug, sondern auch gefährlich. Orientierung ohne Verständnis führt nur zu Frustration – und das haben wir gerade in der Softwareentwicklung nicht nötig.

Was steht uns also bevor? Ich sehe zwei Wege. Entweder, wir nehmen die Vibe-Coding-Mentalität weiter, oder wir entscheiden uns für eine klügere Integration der AI in unseren Arbeitsablauf.

Wir sollten uns der Verantwortung bewusst sein, die wir als Entwickler übernehmen, und die Philosophie des Vibe-Codings kritisch hinterfragen. Ein schnelles Prototyping ist attraktiv, kann aber nicht auf Dauer in Produktion stehen bleiben.

In meinem Verständnis ist die Debatte um Vibe Coding ein klarer Weckruf. Wir müssen wissen, was wir uns wünschen und die Ergebnisse der KI beurteilen können. Und manchmal ist weniger mehr.