Vibe Coding: Wenn KI euer Juniorentwickler wird

Da KI in Entwicklungsumgebungen auf der ganzen Welt allgegenwärtig ist, setzen Entwickler heute auf "Vibe Coding", um Zeit und Aufwand zu sparen. Auch wenn das Zeitalter der KI angebrochen ist, gelten immer noch die alten Entwicklungsprinzipien.

Es klingt fast zu schön, um wahr zu sein: Ihr beschreibt, was ihr haben möchtet und die KI schreibt den Code für euch. Nicht als bloßer Assistent, sondern wie ein Junior-Entwickler, der sich improvisierend vorantastet. Das ist das Wesen von Vibe Coding, und es gewinnt rasant an Bedeutung, da LLMs und KI-Systeme immer besser, schneller und zugänglicher werden.

Der Begriff „Vibe Coding“ wurde von Andrej Karpathy geprägt, einem KI-Experten, der damit eine neue Methode der KI-gestützten Code-Generierung beschreiben wollte. Die Methodik begann bereits in den frühen 2010er-Jahren, als die ersten generativen KI-Tools aufkamen. Damals war sie eher experimentell als praxisnah, doch das Potenzial war bereits deutlich erkennbar.

Spätestens ab 2022 wurde es durch Tools wie OpenAI Codex und GitHub Copilot – die ersten am Markt – möglich, Code in natürlicher Sprache mit KI zu erzeugen. Was ursprünglich als Referenz-Tool Zeile für Zeile begann, hat sich mit Vibe Coding weiterentwickelt: Heute entsteht Code stärker über ein „Gefühl für den Flow“. Ihr gebt Prompts ein, erhaltet Vorschläge, testet, iteriert und setzt den Code zusammen, indem ihr diese „vibed bits of code“ validiert.

Richtig eingesetzt ist das produktiv und kreativ zugleich und eröffnet spannende neue Möglichkeiten für die Anwendungsentwicklung. Doch ohne Struktur und Kontrolle führt es schnell zu schwachem Code, der schwer skalierbar und schwer wartbar ist.

Darum ist es entscheidend, neue Methoden in etablierte Praktiken zu integrieren – und die Kombination von statischer Code-Analyse mit KI wird zu eurer neuen Superpower.

Ein superstarker Nachwuchsentwickler

Vibe Coding ist so, als würde man einem frischen Absolventen Anweisungen geben. Wenn ein Nachwuchsentwickler etwas ohne Anleitung erstellt, kann es zwar funktionieren, wird aber oft zu einem komplexen, selbstreferenziellen Durcheinander, dem es an Geschäftslogik, klaren Datenstrukturen und Skalierbarkeit mangelt. Bei der künstlichen Intelligenz geschieht dies schneller, weil die gleichen Probleme bestehen bleiben: Es fehlt an Erfahrung, Wissen, Einsicht, Zusammenarbeit, Verständnis für die Wartung und Disziplin.

Genauso wie das Wissen, wie man schreibt, einen noch nicht zu einem Autor macht, macht das Generieren von syntaktisch korrektem Code einen noch nicht zu einem Softwareentwickler. Der wahre Wert von Senior-Entwicklern liegt im langfristigen Denken – im Aufbau skalierbarer Systeme, die unter Druck nicht zusammenbrechen.

Das soll keine Abwertung der Junior-Entwickler sein. Aber genauso wenig, wie ihr einen Praktikanten einen Automotor umbauen lassen würdet, solltet ihr von einem unbeaufsichtigten Junior, der euren Code schreibt, fehlerfreie Ergebnisse erwarten – selbst wenn es sich um einen KI-Partner handelt.

Das Chaos bändigen

Ja, Code ist logisch, meistens. Aber der Akt des Programmierens ist chaotisch. Softwareentwickler haben Jahre damit verbracht, ein Ökosystem von Tools und Prozessen aufzubauen, um dieses Chaos zu bewältigen: Git, Pull-Requests, Testabdeckung, CI/CD, Containerisierung, Microservices, domänengesteuertes Design, usw. Diese Systeme existieren nicht, um das Leben zu erschweren, sondern um es Teams zu ermöglichen, an Lösungen zu arbeiten, die über Jahre hinweg, über Zeitzonen und Kulturen hinweg Bestand haben müssen.

Die Einbeziehung von KI in den Entwicklungsprozess macht diese Tools nicht überflüssig, sondern erhöht ihren Bedarf. Denn wenn KI 90 % des Codes generiert, werden die Dinge schnell unübersichtlich. Wenn die KI improvisiert, anstatt strategisch zu denken, wird es unmöglich, den Code später zu verwalten.

Genauso wie bei großen Codebases der Prozess automatisiert werden muss, damit Tausende von Entwicklern zusammenarbeiten können, braucht ihr den gleichen Prozess bei der KI, die schnell Code im Wert von Tausenden von Entwicklern erzeugen kann.

Testen und Validieren sind der Schlüssel

KI macht die Codegenerierung einfach. Dadurch verschiebt sich der wahre Wert weg vom "Schreiben von Code" hin zum "Sicherstellen, dass der Code das Richtige tut". In Zukunft werden Testen, Validierung und Anforderungsspezifikation der Schlüssel zu qualitativ hochwertiger Software sein.

Dies ist kein Rückschritt, sondern ein Zeichen von Reife. Wenn wir nicht mehr die Hälfte unserer Zeit damit verbringen müssen, uns mit Syntax oder API-Dokumenten herumzuschlagen, können wir uns endlich auf das Wesentliche konzentrieren: Was soll diese Software leisten, und woher wissen wir, dass sie es auch tut?

Damit wird die Fähigkeit, klare Anforderungen zu definieren, Tests zu schreiben, Schnittstellen zu entwerfen und Domänen zu verstehen, viel wichtiger. Die Fokussierung auf die nächste Metaebene, die Art und Weise, wie man Software erstellt und betreibt, wird die neue Aufgabe von Entwicklern sein, die Pipelines und Prozesse zur Steuerung von KI-DevOps aufbauen.

Abschließende Gedanken

Vibe Coding ist ein Symptom dafür, wie einfach es geworden ist, Code zu generieren und wie schwierig es ist, großartige Software zu entwickeln. KI kann ein wertvoller Assistent sein (sogar ein kompetenter Mitentwickler), aber ohne Architektur, Eigenverantwortung und Tests wird sie schnell zu einer Quelle technischer Schulden und Frustration.

Die Entwickler der Zukunft sind nicht diejenigen, die den meisten Code schreiben, sondern diejenigen, die klare Ziele definieren, das Gesamtbild verstehen und sicherstellen können, dass das System zusammenpasst.

KI ändert nicht, was es bedeutet, Software zu entwickeln. Sie ändert nur, worauf wir unsere Energie konzentrieren.