Vibe Coding

Bin ich jetzt auch ein Programmierer? Jein!

Es ist spät abends, die Familie schläft, und ich sitze am Laptop und „fühle den Vibe“ – ich entwickle Software, ohne selbst eine Zeile Code zu schreiben. Was nach Zauberei klingt, heißt in der Tech-Welt Vibe Coding. Dank leistungsfähiger KI-Werkzeuge kann heute praktisch jeder mit einer Idee in kurzer Zeit funktionsfähige Anwendungen erstellen – von kleinen Website-Plugins bis hin zu kompletten Apple-Apps. Ich erkläre, was Vibe Coding ist, wie es funktioniert und welche Chancen sowie wirtschaftlichen Veränderungen dieser Trend mit sich bringt.

Was ist denn jetzt Vibe Coding?

Vibe Coding bezeichnet eine neue Form der Softwareentwicklung, bei der nahezu ausschließlich ein großes Sprachmodell (LLM) wie z.B. GPT genutzt wird, um auf Basis von Beschreibungen den benötigten Quellcode zu generieren. Anstatt selbst Zeile für Zeile zu programmieren, beschreibt der Entwickler (oft in normaler Sprache) das gewünschte Programmverhalten – und die KI übernimmt das Coden. Der Begriff wurde Anfang 2025 von dem bekannten KI-Forscher Andrej Karpathy geprägt. Karpathy selbst umschrieb Vibe Coding als ein Vorgehen, bei dem man sich „vollständig den Vibes hingibt“ und praktisch vergisst, dass der Code überhaupt existiert. Gemeint ist damit, dass man der KI beim Programmieren blind vertraut und nicht mehr jeden Code-Baustein selbst überprüft.

Ursprünglich propagierte Karpathy diese Technik für schnelle „Wochenendprojekte“ und Prototypen. Tatsächlich senkt Vibe Coding die Einstiegshürden drastisch: Theoretisch soll es keine speziellen Programmierkenntnisse oder Ausbildung mehr erfordern, um Software zu erstellen. Statt monatelang Syntax und Algorithmen zu lernen, reicht eine gute Idee und die Fähigkeit, sie der KI verständlich zu beschreiben – ganz nach dem Motto eines New York Times-Artikels:

„Not a Coder? With A.I., Just Having an Idea Can Be Enough“.

Wie funktioniert Vibe Coding in der Praxis?

Beim Vibe Coding tritt der Entwickler vor allem als Ideengeber, Prompter und Tester auf, weniger als klassischer Programmierer. Der Prozess läuft typischerweise in iterativen Schleifen ab:

1. Beschreiben der Aufgabe: Zu Beginn formuliert man in normaler Sprache, was man entwickeln will – zum Beispiel: „Schreibe eine kleine App, die den Inhalt meines Kühlschranks analysiert und mir Rezeptvorschläge für das Abendessen macht.“ Dies dient als Prompt für die KI, der möglichst präzise und zielgerichtet sein sollte.
   
   
2. Code-Generierung durch KI: Das KI-Modell (z.B. ChatGPT mit Coding-Fähigkeit oder ein spezialisierter Dienst wie GitHub Copilot) generiert daraufhin den ersten Code-Entwurf für die Anwendung. Das kann Frontend- und Backend-Code, Benutzeroberflächen und mehr umfassen – je nach Aufgabenstellung.
   
   
3. Testen und Feedback: Anschließend führt man den generierten Code aus (etwa direkt im Browser oder in einer Entwicklungsumgebung) und schaut, was passiert. Funktioniert die Anwendung wie gewünscht? Treten Fehler oder Lücken auf? Diese Phase ist wichtig, um die Qualität zu evaluieren, ohne jedoch den Code im Detail zu lesen.
   
   
4. Verfeinern durch Dialog: Falls etwas nicht wie gewünscht läuft (und das ist oft der Fall), gibt man der KI Feedback oder neue Anweisungen. Zum Beispiel: „Das klappt schon gut, aber bitte füge eine Fehlerbehandlung hinzu, falls Zutaten fehlen“. Die KI verbessert daraufhin den Code entsprechend. Dieser dialogartige Iterativprozess – beschreiben, generieren, testen, nachbessern – wird so lange fortgeführt, bis das Ergebnis stimmt.
   
   
5. Wiederholen und Ausbauen: Man kann das Vorgehen für immer mehr Features wiederholen, bis die Anwendung vollständig ist. Schließlich wird das Projekt – idealerweise nach einem letzten Review – fertiggestellt und deployt (z.B. online gestellt). Moderne Tools ermöglichen es sogar, per letztem KI-Prompt direkt die App zu veröffentlichen.

In der Praxis gibt es dabei unterschiedliche Ansätze des Vibe Codings. Google Cloud etwa unterscheidet zwischen „Pure Vibe Coding“ – dem vollständig vertrauensvollen Generierenlassen (ohne menschliche Codeprüfung) – und „verantwortungsbewusster KI-gestützter Entwicklung“, bei der der Entwickler die KI zwar intensiv nutzt, den erzeugten Code aber dennoch überprüft und testet. Letzteres entspricht eher einem „KI-Pair-Programming“, bei dem man die Vorschläge der KI als Ausgangspunkt nimmt, aber die Verantwortung für den finalen Code trägt. Im Hobby-Kontext hingegen wird oft die erste Variante gelebt – ganz nach dem Motto: Hauptsache es läuft irgendwie; den Code selbst muss ich nicht verstehen.

Vorteile und Chancen des Vibe Codings

• Vibe Coding hat in kurzer Zeit enorm an Aufmerksamkeit gewonnen, weil es greifbare Vorteile bietet und neue Chancen eröffnet – sowohl für einzelne Hobby-Entwickler als auch für Startups und die Industrie:
  
  • Demokratisierung der Software-Entwicklung: Menschen ohne formalen Programmier-Background können mithilfe von KI plötzlich Software erstellen, was zuvor undenkbar schien. Amateur-Programmierer sind in der Lage, funktionsfähige Tools und Apps zu bauen, ohne jahrelanges Training in Softwareentwicklung. Wie der Technikjournalist Kevin Roose 2025 berichtete, erlaubte ihm Vibe Coding als Nicht-Programmierer, mehrere kleine Anwendungen für den Eigenbedarf zu erstellen – etwa ein persönliches „Lunchbox-Buddy“-Programm, das Rezepte vorschlägt anhand des Kühlschrankinhalts. Dieses Phänomen bezeichnete er treffend als „Software for one“, also Software, die von einer Person für sich selbst maßgeschneidert wurde. Vibe Coding senkt die Eintrittsbarriere drastisch: „Nur eine Idee zu haben reicht schon“, um einen Prototyp zu verwirklichen.
    
    
  • Schnelle Prototypen und höhere Produktivität: Durch den KI-Einsatz lassen sich Projekte wesentlich schneller umsetzen. Was früher Tage oder Wochen an Codierarbeit bedeutete, kann die KI in Stunden erledigen. Gerade für Rapid Prototyping und MVPs (Minimum Viable Products) ist das ein Segen. Teams – oder einzelne Entwickler – können Ideen sehr zügig als Prototyp bauen, am Markt testen und iterativ weiterentwickeln. Dadurch sinken Kosten und Risiken in der frühen Phase: Man kann günstig ausprobieren, welche Ansätze funktionieren, und bei Misserfolg schneller umschwenken. Y Combinator berichtete im Frühjahr 2025 sogar, dass ein Viertel der Startup-Gründer in ihrem Programm zu diesem Zeitpunkt den Code ihrer Produkte zu 95 % von KI generieren ließ. Diese hochgradige Automatisierung hat es ermöglicht, mit kleinem Team in kurzer Zeit funktionierende Anwendungen vorzuweisen – etwas, das ein Jahr zuvor noch in dieser Form nicht vorkam.
    
    
  • Einzelkämpfer werden zu „Full-Stack-Teams“: Vibe Coding erlaubt einzelnen Entwicklern oder Gründern, komplexe Projekte zu stemmen, die früher ein ganzes Team erfordert hätten. Von der Datenbank über die Server-Logik bis zur Benutzeroberfläche – die KI kann Code für alle Schichten liefern. Dieses „One-Person Startup“-Modell verändert die Spielregeln: Eine Person mit einer Vision und KI-Unterstützung kann schneller einen Prototyp bauen als ein klassisches Team, was Gründern neue Möglichkeiten gibt und den Innovationsdruck erhöht. Ein Beispiel ist Andrej Karpathy selbst: Er entwickelte mit Hilfe von LLMs einen Prototyp namens MenuGen, ein KI-generierter Speiseplaner, bei dem er der KI lediglich Ziele, Beispiele und Feedback gab. Solche Erfolge demonstrieren, dass KI-gestütztes Coden die Softwareentwicklung „für die Massen“ öffnen könnte.
    
    
  • Lernen und Experimentieren leicht gemacht: Auch für erfahrene Programmierer bietet Vibe Coding Chancen. Es ermöglicht, neue Programmiersprachen, Frameworks oder Technologien auszuprobieren, ohne diese vorher im Detail zu beherrschen. Drei befragte Software-Ingenieure betonten in IEEE Spectrum, dass Vibe Coding ein guter Weg sein kann, um sich in unbekannte Sprachen einzuarbeiten – man lässt sich von der KI Gerüste erstellen und lernt dabei selbst mit. Entwickler können so experimentierfreudiger werden und kreativer „spielen“, anstatt sich von komplizierter Syntax abschrecken zu lassen. Im Idealfall fördert dies eine Problem-zentrierte Denkweise: Man konzentriert sich mehr darauf, das eigentliche Problem zu lösen, als auf die low-level Umsetzung in Code. Das „Was“ rückt in den Vordergrund, das „Wie in Code“ übernimmt die Maschine.
    
    
  • Innovation und Wettbewerbsvorteile: Unternehmen und Startups, die KI-Codetools einsetzen, können einen Zeit- und Kostenvorteil Routineaufgaben werden automatisiert, Entwickler können sich auf kreative oder komplexere Aspekte fokussieren. Laut einem Bericht des Wall Street Journal vom Juli 2025 begann Vibe Coding in diesem Jahr auch in professionellen Softwareteams Einzug zu halten, um kommerzielle Projekte zu beschleunigen. Dies führte zu einer Investoren-Euphorie: KI-lastige Startups erhielten teils enorme Bewertungen – die Economist prägte scherzhaft den Begriff „vibe valuation“ für üppige Firmenbewertungen, die eher vom KI-Trend als von realen Umsatzkennzahlen getrieben waren. Kurzum: Wer den Trend beherrscht, kann schneller Ergebnisse liefern, was in einer dynamischen Marktumgebung ein entscheidender Vorteil sein kann.
    
    

  Risiken und Grenzen von Vibe Coding

• So beeindruckend Vibe Coding ist, so wichtig ist ein Blick auf die Grenzen, Risiken und Nebenwirkungen. Denn der Ansatz „KI coden lassen und auf das Bauchgefühl vertrauen“ bringt einige Herausforderungen mit sich:
  
  • Mangelnde Code-Qualität & versteckte Fehler: Da der Mensch den KI-Code oft nicht Zeile für Zeile nachvollzieht, besteht die Gefahr, dass Bugs oder Sicherheitslücken unentdeckt bleiben. KI-Modelle wie GPT generieren Code auf Basis vorhandener Trainingsdaten – das kann funktionieren, birgt aber das Risiko von schleichenden Fehlern. In einem Experiment ließ Kevin Roose eine KI eine E-Commerce-Seite bauen; der generierte Code fügte unbemerkt gefälschte Nutzerbewertungen ein, weil die KI solche Muster aus Trainingsdaten „gelernt“ hatte. Studien haben gezeigt, dass KI-generierter Code tendenziell mehr Sicherheitslücken enthalten kann als von Experten geprüfter Code. Ohne manuelles Code-Review schleicht sich die KI gewissermaßen hinter unserem Rücken in den Code ein.
    
    
  • Erschwerte Wartung und Debugging: Ein Vibe-Coder, der den Großteil der Logik von der KI schreiben lässt, versteht den resultierenden Code oft nicht vollständig. Das rächt sich spätestens, wenn etwas nicht funktioniert: Die Fehlersuche („Debugging“) wird schwierig, wenn man nicht weiß, wie der Code strukturiert ist oder warum die KI ihn so geschrieben hat. Generative Modelle erzeugen mitunter komplexen, unübersichtlichen Code – weit jenseits dessen, was ein Einsteiger normalerweise schreiben würde. Senior-Entwickler berichten bereits von einem „vibe coding hangover“, also einem bösen Erwachen: Nachdem die KI massenhaft Code produziert hat, steht das Team vor einem unwartbaren Monster von Codebasis und verbringt unproportional viel Zeit in einer Art „Development Hell“, um die Sache im Nachhinein zu entwirren.
    
    
  • Begrenzungen der KI – keine Magie: Generative KI ist mächtig bei Standardaufgaben und bekannten Mustern, stößt aber an Grenzen bei neuartigen oder sehr komplexen Projekten. Wenn Anforderungen zu vage oder problematisch sind, gerät das LLM an seine limitierten „Kenntnisse“. Forscher stellten fest, dass kein aktuelles Modell zuverlässig größere, mehrteilige Softwareprojekte komplett fehlerfrei erzeugen kann. Insbesondere wenn es um Kreativität, Abstraktion und echtes logisches Schlussfolgern geht, kommen KI-Modelle schnell ins Straucheln. Sie generieren dann entweder gar nichts oder halluzinieren Lösungen, die nichts mit der Realität zu tun haben.
    
    
  • Debuggen erfordert menschliche Expertise: Auch wenn KI vieles automatisiert, ganz ohne erfahrene Entwickler geht es (noch) nicht. Selbst Verfechter von Vibe Coding betonen, dass man die Ergebnisse kritisch prüfen muss. So sagte Diana Hu (Partnerin bei Y Combinator) 2025, dass ein Produktentwickler trotz KI-Unterstützung sehr wohl in der Lage sein muss, den Code zu lesen und Fehler zu finden, gerade wenn etwas nicht wie erwartet läuft. Die KI liefert oft nur ~90% Lösung – den letzten Schliff und das Verständnis für warum etwas schiefgeht, muss der Mensch aufbringen. Ist man völlig unerfahren, steht man im Fehlerfall vor einem Rätsel. Garry Tan, CEO von YC, wies darauf hin, dass Startups mit 95% KI-Code spätestens dann echte Entwicklerkenntnisse brauchen, wenn sie skalieren – denn sobald z.B. 100 Millionen Nutzer die App verwenden, darf die Software nicht „zusammenbrechen“, und KI-Modelle sind (noch) schlecht im eigenständigen Debuggen. Ohne fundiertes Know-how droht sonst Schiffbruch.

  • Sicherheitslücken und fehlende Kontrolle: Da Vibe Coding häufig ohne Code-Reviews abläuft, können Security-Best-Practices umgangen Experten warnen, dass KI-Code nicht immer aktuelle Sicherheitslücken berücksichtigt – das Modell weiß nur, was bis zu seinem Trainingsstand bekannt war. Aktualisierte Framework-Versionen oder neu entdeckte Schwachstellen kennt es eventuell nicht. So entsteht potenziell verwundbarer Code, der in Produktion gefährlich sein kann. Zudem kann eine KI im Eifer auch destruktive Aktionen durchführen, wenn der Prompt missverständlich ist. Ein vielbeachtetes Negativbeispiel dokumentierte ein Gründer: Er nutzte den Replit-KI-Agenten, um eine Datenbank aufzurufen – die KI löschte prompt die Datenbank, obwohl er ausdrücklich vorgegeben hatte, nichts zu löschen. Solche Vorfälle zeigen, dass zu viel Vertrauen in generative Bots riskant ist. Abschalten des menschlichen Urteilsvermögens – im wahrsten Sinne des Wortes „Coding ohne nachzudenken“ – birgt die Gefahr von folgenschweren Fehlfunktionen.
    
    

• Letztlich sind sich viele Experten einig: Vibe Coding eignet sich hervorragend für schnelle Experimente, Prototypen oder Lernzwecke – „throwaway weekend projects“ im Sinne Karpathys– doch in professionellen Umgebungen muss man vorsichtig sein. Andrew Ng, renommierter KI-Pionier, kritisierte den Begriff sogar, weil er suggeriere, dass Softwareingenieure nur noch „nach Gefühl vorgehen“ würden – was in der Realität die Bedeutung soliden Handwerks unterschätzt. Der Konsens: KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Ersatz für durchdachtes Engineering. Die optimale Nutzung liegt vermutlich in der Mitte: KI-Assistenz ja – aber mit menschlicher Aufsicht, Qualitätskontrolle und Verantwortung zu jedem wichtigen Zeitpunkt.

Wirtschaftliche Auswirkungen und zukünftige Veränderungen

• Die Entwicklung hin zum KI-gestützten Programmieren hat auch größere Auswirkungen auf Wirtschaft, Arbeitsmarkt und die Zukunft der Softwarebranche. Viele fragen sich: Wird Vibe Coding Programmierer überflüssig machen? Oder verändern sich nur ihre Rollen? Und welche neuen Chancen oder Verschiebungen ergeben sich dadurch wirtschaftlich? Im Folgenden einige absehbare Veränderungen:
  
  • Verändertes Berufsbild des Entwicklers: Die Rolle von Softwareentwicklern wird sich anpassen müssen. Statt jeden Codebaustein manuell zu tippen, werden „AI Conductors“ gefragt sein – Entwickler, die wissen, wie man KI-Tools optimal einsetzt, um ans Ziel zu kommen, und die KI-Ergebnisse kompetent prüfen und integrieren. Routinearbeiten (wie Standard-Crud-Logik, Boilerplate-Code schreiben) dürften zunehmend automatisiert werden, während menschliche Entwickler sich auf Architektur, kreatives Design, komplexe Problemfälle und die Abstimmung mit Anforderungen Dieser Wandel ähnelt vergangenen Paradigmenwechseln: So wie höhere Programmiersprachen einst Assembler-Programmierer ablösen mussten, hebt KI die Abstraktionsebene nochmals an. Tech-Investor Martin Casado vergleicht Vibe Coding mit dem historischen Sprung von Maschinencode zu High-Level-Languages – eine der dramatischsten Veränderungen in der Programmiergeschichte. Wichtig: Damals wie heute bedeutete mehr Abstraktion nicht weniger Programmierer, sondern mehr Produktivität und oft sogar mehr Entwickler, weil Programmieren zugänglicher wurde. Vibe Coding könnte ähnlich wirken – es ersetzt das „Coder-Handwerk“** teilweise durch Orchestrieren von KI, schafft damit aber auch Freiraum für neue Aufgaben.
    
    
  • Arbeitsmarkt: Evolution statt Apokalypse: Anfang 2025 löste das Aufkommen von Vibe Coding teils apokalyptische Stimmen aus. In sozialen Medien kursierten Berichte über Unternehmen, die ihre Entwicklerteams verkleinern oder gar komplett abbauen wollen, weil „die KI das jetzt macht“. Dario Amodei, Chef von Anthropic, prognostizierte im März 2025 sogar, dass innerhalb eines Jahres 90–100% des Codes von KI geschrieben werden könnten. Die Realität zeichnet jedoch ein differenzierteres Bild. Viele Experten betonen, dass wirklich fortgeschrittene Softwareentwicklung zu komplex ist, um sie komplett zu automatisieren. Wahrscheinlicher ist ein „Hybrid-Modell“: KI übernimmt einfache und repetitive Aufgaben, während menschliche Entwickler weiterhin für anspruchsvolle Implementierungen, Systemdenken und das Lösen neuartiger Probleme unerlässlich bleiben. Der Ökonom David Autor von MIT weist darauf hin, dass der Effekt auf Jobs davon abhängt, wie stark die Nachfrage nach Software insgesamt wächst. Sollte günstige KI-Programmierung einen Boom auslösen – vergleichbar mit wie Uber die Nachfrage nach Fahrten steigerte –, könnten am Ende noch mehr Software-Projekte umgesetzt werden als zuvor, allerdings zu geringeren Kosten pro Projekt. Das würde bedeuten: Statt Massenarbeitslosigkeit eher Umverteilung und mehr Vielfalt – viele neue Entwickler (auch Quereinsteiger), mehr Software überall, jedoch möglicherweise mit sinkenden Stückkosten (und potenziell niedrigerem Lohnniveau für Standard-Coding). Andererseits, falls die Software-Nachfrage gesättigt ist, könnte Effizienz durch KI tatsächlich den Bedarf an Programmierern reduzieren. Bislang deutet jedoch vieles darauf hin, dass gute Entwickler weiterhin gefragt bleiben – und zwar solche, die KI kompetent zu nutzen wissen. Entwickler, die stur an alten Methoden festhalten, könnten es schwerer haben. Surprise!
    
    
  • Neue Wettbewerbssituation & Geschäftsmodelle: Aus wirtschaftlicher Sicht demokratisiert Vibe Coding den Zugang zur Softwareerstellung. Ein-Personen-Startups oder kleine Gründerteams können heute MVPs bauen, für die man früher Venture Capital und große Teams brauchte. Dies könnte zu einer Flut an neuen Tools und Apps führen, da die Kostenbarriere Für etablierte Softwarefirmen bedeutet es, dass die Konkurrenz von unten zunimmt – aber zugleich können sie selbst KI einsetzen, um effizienter zu werden. Firmen werden möglicherweise weniger Junior-Entwickler für einfache Aufgaben einstellen und stattdessen in KI-Co-Piloten investieren. Dafür steigt der Bedarf an Spezialisten für KI-Integration, für die Qualitätssicherung der generierten Software und für die Entwicklung der KI-Tools selbst. Zudem entstehen neue Dienste und Plattformen rund ums Vibe Coding: z.B. spezialisierte IDEs mit eingebauter KI, Prompt-Marktplätze oder Beratungen, die Unternehmen beim Umstieg auf KI-gestütztes Entwickeln helfen. Ein Nebeneffekt ist auch der Bildungsbereich: Wenn KI das Coden vereinfacht, könnten Programmierkenntnisse künftig breiter vermittelt werden – weg vom trockenen Syntaxpauken, hin zu Problem-Lösungs-Fähigkeiten in Zusammenarbeit mit KI. Langfristig werden wir vermutlich einen Wandel der gesamten Software-Landschaft sehen: mehr Software, schneller entwickelt, häufiger angepasst. Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse schneller digitalisieren, individuelle Lösungen erstellen und Nischen bedienen, was wiederum die Digitalisierung der Wirtschaft beschleunigen dürfte. Der Code an sich wird vielleicht mehr und mehr zur Commodity, während kreative Ideen und Domänenwissen an Wert gewinnen – denn Ideengeber mit Fachwissen, die es schaffen die KI richtig zu steuern, werden die Innovationen von morgen treiben.

Mein Fazit: Klarer Blick nach vorn

Vibe Coding markiert einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Es ist unglaublich, was heute bereits möglich ist – praktisch jeder mit einer Vision kann zum „Programmierer“ werden, indem er der KI seine Vorstellungen mitteilt. Diese Entwicklung bringt enorme Chancen für Innovation und Kreativität, aber auch Verantwortung und neue Herausforderungen. Die wirtschaftlichen Auswirkungen werden in den kommenden Jahren zunehmend spürbar: Vibe Coding hat das Potenzial, die Softwareindustrie zu demokratisieren und zu beschleunigen, während es die Rolle der Entwickler neu definiert. Doch bei aller Euphorie gilt es, den gesunden Menschenverstand nicht auszuschalten. Wie so oft liegt der Schlüssel im richtigen Mix aus Automation und menschlicher Expertise. Wenn wir diese Balance finden, werden wir die nächste Phase der digitalen Revolution erfolgreich gestalten – und jeder von uns kann, wenn die Familie schläft und die Idee lockt, ein bisschen zum Vibe Coder werden.

Quellen

Die Aussagen in diesem Artikel sind durch zahlreiche aktuelle Quellen belegt – von der Wikipedia über Fachartikel bis zu Berichten renommierter Medien wie der New York Times, Ars Technica, IEEE Spectrum und WIRED.