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Vibe Coding.
Vibe Coding bezeichnet eine Arbeitsweise, bei der ein Mensch die gewünschte Funktion in normaler Sprache beschreibt und ein KI-Modell den passenden Code schreibt, ohne dass jede einzelne Zeile gelesen und verstanden wird. Der Begriff stammt von Andrej Karpathy und meint in der Praxis vor allem das sehr schnelle Bauen von Prototypen.
Vibe Coding — ausführlich erklärt
Der Begriff geht auf einen Beitrag von Andrej Karpathy im Februar 2025 zurück. Er beschrieb darin eine Art zu programmieren, bei der man sich ganz auf das Modell verlässt, das Ergebnis ausprobiert und bei Fehlern einfach die Fehlermeldung zurückgibt, statt den Code selbst zu lesen. Collins kürte «vibe coding» im November 2025 zum Wort des Jahres, und spätestens damit verlor der Ausdruck seine Schärfe: Heute steht er für alles von sorgfältiger KI-gestützter Entwicklung mit Tests und Review bis zum ungeprüften Zusammenklicken einer App. Für ein ehrliches Gespräch über Budget und Risiko lohnt es sich deshalb, den Begriff zu präzisieren, bevor man ihn verwendet.
Praktisch läuft Vibe Coding in einer Schleife ab. Man beschreibt in ein, zwei Sätzen, was entstehen soll, das Modell erzeugt Dateien, man startet die Anwendung, meldet zurück, was nicht funktioniert, und lässt korrigieren. Moderne Entwicklungsumgebungen und Coding-Agenten führen dabei selbst Befehle aus, lesen Fehlermeldungen und ändern mehrere Dateien in einem Durchgang. Die Stärke dieser Schleife ist Geschwindigkeit: Von der Idee zur ersten laufenden Version vergehen Stunden statt Wochen. Genau darin liegt aber auch ihre Schwäche. Was entsteht, ist eine Version, die läuft — nicht zwingend eine, die zu einer zweiten Entwicklerin, zu Lastspitzen oder zu einer Sicherheitsprüfung passt.
Die Risiken sind gut dokumentiert und nüchtern zu behandeln. Code, den niemand gelesen hat, enthält typischerweise Zugangsdaten im Quelltext, fehlende Rechteprüfungen an Schnittstellen, ungeprüfte Eingaben und Abhängigkeiten, die niemand bewusst ausgewählt hat. Dazu kommt ein zweiter, unauffälligerer Effekt: Ohne Tests und ohne verstandene Architektur wächst die Änderungsangst. Jede neue Funktion kann etwas kaputtmachen, das niemand erklären kann, und das Modell repariert dann Symptome statt Ursachen. Die brauchbare Faustregel lautet deshalb nicht «nie», sondern: Je grösser der Schaden bei einem Fehler, desto strenger die menschliche Kontrolle — bis hin zu Review, automatisierten Tests und einer Sicherheitsprüfung vor dem Livegang.
Ein konkreter Anwendungsfall zeigt die sinnvolle Grenze. Ein KMU will wissen, ob ein digitales Buchungsformular mit automatischer Terminvergabe überhaupt genutzt würde. Statt ein Pflichtenheft zu schreiben, entsteht in wenigen Tagen ein Prototyp, den zwanzig Bestandskunden ausprobieren. Das Ziel ist eine Entscheidung, nicht ein fertiges Produkt: Wird das Formular genutzt, ist die Investition begründet; wird es ignoriert, ist wenig Geld verloren. Genau dafür bauen wir Prototypen und MVPs zur Ideenvalidierung ab CHF 10'000. Fällt der Entscheid für den Ausbau, wird der Prototyp nicht weitergeschleppt, sondern mit Tests, sauberer Datenhaltung und Review neu aufgebaut.
Weiterführende Seite
Prompt EngineeringHäufige Fragen zu Vibe Coding
Für einen Prototyp ja, für ein System mit Kundendaten, Zahlungen oder rechtlichen Pflichten nicht ohne zusätzliche Arbeit. Der erzeugte Code muss gelesen, getestet und auf Rechteprüfung, Eingabevalidierung und Zugangsdaten im Quelltext geprüft werden. Bewährt hat sich die Trennung in zwei Phasen: erst schnell validieren, ob die Idee trägt, dann bewusst entscheiden, ob und wie das Ergebnis produktionsreif gemacht wird.
Der Unterschied liegt in der Verantwortung für das Ergebnis. Bei KI-gestützter Entwicklung schreibt das Modell Vorschläge, die eine Entwicklerin liest, versteht und verantwortet. Beim Vibe Coding im ursprünglichen Sinn wird der Code bewusst nicht gelesen; entscheidend ist nur, ob die Anwendung tut, was sie soll. Beide Arbeitsweisen sind legitim, sie haben aber völlig unterschiedliche Einsatzbereiche und Risikoprofile.
Mit vier Schritten, die wenig Zeit kosten: Zugangsdaten aus dem Quelltext in Umgebungsvariablen verschieben, jede Schnittstelle auf eine Rechteprüfung hin kontrollieren, automatisierte Tests für die wichtigsten Abläufe ergänzen und die Abhängigkeiten auf bekannte Schwachstellen scannen. Danach lohnt ein Review durch eine Person, die den Code nicht erzeugt hat. Das findet erfahrungsgemäss mehr als jede weitere Runde mit dem Modell.
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