- Mit dem Aufkommen von Vibe Coding wird auch die Debatte „Jetzt braucht man keine Entwickler mehr“ vs. „So weit sind wir noch nicht“ immer intensiver
- Beide Seiten haben gute Argumente. Ich habe meine Gedanken dazu gesammelt, während ich die Entwicklung von AI beobachtet und als Product Engineer gearbeitet habe
- Allerdings bin ich kein AI-Experte, sondern einfach nur Entwickler. Ich habe auch wenig Erfahrung mit Vibe Coding. Trotzdem habe ich den Artikel geschrieben, weil ich die Meinungen anderer hören möchte und hoffe, dass er verunsicherten Junior-Entwicklern hilft
Vibe aus erster Hand: So weit geht es schon vs. so begrenzt ist es noch
Ich habe an einem Wochenende mit Vibe Coding ein kleines Murmelspiel gebaut. Ich habe es gemacht, um es mit meiner 7-jährigen Tochter zusammen auszuprobieren. 90 % des Codings liefen nur über Prompts, und die Implementierungszeit hat sich sprunghaft verkürzt (in nur 4 Stunden war etwas mit ordentlicher Qualität fertig)
Dabei wechselten sich Enttäuschung im Sinne von „Nicht mal so etwas Einfaches kriegst du hin?“ und Überraschung im Sinne von „Nur mit diesen Anforderungen baust du mir so etwas Gutes?“ ständig ab. Vor allem Ersteres war stark, weil es nicht leicht war, die AI dazu zu bringen, „meinen Worten zu folgen“
Trotzdem glaube ich: Wenn man Prompts weiter verfeinert und die Technik sich weiterentwickelt, wird der Anteil der „Überraschung“ viel größer werden – und das wird ganz sicher zu einem drastischen Rückgang bei der Einstellung von Junior-Entwicklern führen
Ich versuche dieses Gefühl mit dem Pareto-Prinzip und dem Konzept der Produktreife zu erklären
Der düstere Teil: 96 % des Codes könnten von AI geschrieben werden
Wenn man Produktreife in drei Stufen sieht (Zero to One, One to Ten, und darüber hinaus), war ich schockiert darüber, dass der Großteil des Codings auf Zero-to-One-Niveau inzwischen durch AI ersetzbar geworden ist
Nach dem Pareto-Prinzip könnte man sagen, dass 80 % des Codes, den Entwickler für die Produktentwicklung produzieren, nicht genau solche Zero-to-One-Ergebnisse waren.
- Code, der im Prozess entsteht, in dem man Ideen umsetzt und PMF sucht. Und Code, den heute selbst Nicht-Entwickler mit Vibe Coding leicht erstellen können.
Wenn man noch weiter annimmt, dass man in der One-to-Ten-Phase die nötigen 80 % gut definieren und zerlegen kann, sodass sie auf Zero-to-One-Niveau bearbeitet werden können ...
- dann liegt der Gedanke nahe, dass extrem betrachtet etwa 96 % der Codeproduktion (= 0.8 + 0.2 * 0.8) von AI ersetzt werden könnten
- In einem Y Combinator-Video über Vibe Coding sollen einige Gründer gesagt haben: „95 % der Codebasis unseres Produkts wurden von AI geschrieben“ – auffällig, wie gut die Zahlen zusammenpassen
Ich erwarte, dass das die Erwartungen sowohl an die Fähigkeiten von Entwicklern als auch an Produkte auf MVP-Niveau insgesamt anhebt.
- Ähnlich wie nach Bootstrap und TailwindCSS ein „ordentliches UI-Styling“ für Frontend-Entwickler praktisch zur Grundvoraussetzung geworden ist
Dann ist es nur logisch, dass es weniger Stellen für Entwickler geben wird, die früher schon allein dafür anerkannt worden wären, ein Produkt in der Zero-to-One-Phase bauen zu können. Insofern ist die Aussage „Jetzt braucht man keine Entwickler mehr“ also nicht mehr bloß Übertreibung ....
... oder doch?
Der hoffnungsvolle Teil: Trotzdem bleibt für Entwickler noch viel zu tun
1) Der Markt wird viel größer, also gibt es mehr Arbeit
Die größte Bedeutung von Vibe Coding liegt darin, die Einstiegshürde für Produktentwicklung zu senken
- Den Großteil dessen, was Entwickler bisher in der Zero-to-One-Phase manuell machen mussten, können Coding Agents mit extrem geringen Kosten (Zeit/Geld/Personal) ersetzen.
- Das heißt: Auch ohne Entwickler kann man den Zyklus aus Ideen umsetzen und validieren viel schneller drehen
Deshalb werden viel mehr Produkte auf Zero-to-One-Niveau (oder sogar darunter), die früher nie entstanden wären, nun explosionsartig auf den Markt kommen, und auch die Zahl der Menschen, die sagen „Ich möchte meine Idee selbst umsetzen“, wird stark steigen.
All das dürfte den Markt vergrößern, „auf dem Entwickler Geld verdienen können“. Menschen, die bisher keine Kunden von Entwicklern waren, werden zu einer neuen Kundengruppe. Zum Beispiel:
- Vibe-Coding-Schulungen, mit denen Nicht-Entwickler, PMs und Designer ihre eigenen Ideen umsetzen können
- Kurzfristige Auftragsarbeit, um Produkte fertigzustellen, die mit Cursor zu 90 % gebaut wurden, aber noch nicht bis zum Ende gekommen sind
- Beratung, die dabei hilft, ein irgendwie gebautes Produkt tatsächlich zu betreiben und in nachhaltige Monetarisierung zu überführen
- Entwicklung verschiedener kostenpflichtiger Tools, die Vibe Coding besser und einfacher machen
Ob Entwickler sich damit außerhalb des Unternehmens etwas dazuverdienen oder ob Firmen entstehen, die genau solche Dinge tun – von diesem Marktwandel werden Entwickler meiner Ansicht nach am meisten profitieren
2) Entwickler können und müssen viel mehr als nur coden
Selbst wenn AI 90 % des „Codings“ ersetzt, kann man nicht 90 % der Entwickler entlassen
- weil der Anteil des Codings an der Produktentwicklung – und erst recht am Product Engineering – kleiner ist, als man denkt
Allein wenn man betrachtet, wie viele Schritte ungefähr nötig sind, bis einem Produkt auch nur ein einziges Feature hinzugefügt wird, wird klar, wie viele Phasen es gibt.
- Problem erkennen
- Lösungsansätze entwickeln
- Erwarteten Nutzen und Kosten abschätzen, Entwicklungsprioritäten festlegen
- Planung, um die Idee als Feature im Produkt zu verankern
- UI/UX-Design
- Architektur entwerfen
- Backend + Frontend + Infrastruktur implementieren
- Code Review, automatisierte Tests, QA
- Deployment, Monitoring, Feature-Promotion, A/B-Testing
- Nutzerfeedback sammeln, Betrieb, Verbesserung
Vibe Coding übernimmt hier nur Punkt 7 und einen Teil von 8.
- Ein herausragender Product Engineer muss in all diese Schritte auf einem gewissen Niveau eingreifen können
- Wenn AI das Coding übernimmt, steigt gerade dadurch der Wert der Menschen, die den Rest gut beherrschen
3) Selbst wenn man nur auf Coding schaut, bleibt noch viel sinnvolle Arbeit
Auch ohne gleich über Product Engineering zu sprechen, gibt es noch reichlich zu tun
- Es bleibt viel Arbeit, die letzten paar Prozent im One-to-Ten-Coding sauber abzuschließen
- Wenn Entwickler bei Spec-Design, Strukturdesign und der Zerlegung von Aufgaben helfen, sinken auch die Kosten für Vibe Coding
Und bei Produkten jenseits von One to Ten gibt es viele Grenzen für Vibe Coding
- Die Codebasis wächst -> begrenztes Context Window
- Um ein hohes Sicherheitsniveau zu halten und die Performance zu verbessern, braucht es direkte Eingriffe von Experten
- Dasselbe gilt, wenn man mit Bibliotheken oder Sprachen arbeitet, auf denen die AI nicht gut trainiert wurde
- Auch https://de.news.hada.io/topic?id=19923 spricht über ähnliche Probleme
Und was bedeutet das nun für Junior-Entwickler?
Ob die Welt eher in den düsteren oder in den hoffnungsvollen Verlauf geht – sicher ist, dass sie sich extrem schnell verändert. Gerade in einer Situation, in der sich die Türen im Hiring abrupt schließen, stellt sich die Frage: Wie sollten Junior-Entwickler lernen und wachsen?
Nachdem ich das Paper <What Makes a Great Software Engineer?> gelesen habe, habe ich die fünf Kernkompetenzen hervorragender Entwickler für mich so definiert
- Sie schreiben guten Code
- Sie üben evidenzbasierte Entscheidungsfindung
- Sie helfen Kollegen, effektiv Entscheidungen zu treffen
- Sie maximieren den aktuellen Wert der Arbeit
- Sie lernen effektiv und kontinuierlich
Das bleibt auch im AI-Zeitalter wichtig. Und man kann es gut mit dem hoffnungsvollen Teil verbinden
1) Den wachsenden Markt aktiv nutzen
Ich persönlich würde solche Dinge ausprobieren
- Prompt Engineering lernen
- Neue AI-Apps eine nach der anderen ausprobieren
- Untersuchen und testen, wie man Arbeit so zerlegt, dass Coding Agents die eigenen Anforderungen gut umsetzen
- Mit Vibe Coding eine App bauen und veröffentlichen, die ein kleines eigenes Problem löst
- Wenn Bekannte Vibe Coding machen wollen, ihnen dabei gegen Bezahlung Nachhilfe geben
- Bekannten auch dabei helfen, ihre Implementierung fertigzustellen, zu deployen und zu betreiben – ebenfalls gegen Bezahlung
2) Fähigkeiten als Product Engineer aufbauen
Ich persönlich würde solche Dinge ausprobieren
- Interesse für das gesamte Produkt entwickeln: Problemerkennung, Ideen, Planung, Design, Tests, Betrieb usw.
- Wenn man wie ein Solo-Gründer selbst Apps baut und betreibt, wachsen die Product-Engineering-Fähigkeiten ganz natürlich
- Durch Teamarbeit an Produktverbesserungen arbeiten und dabei gezielt Zusammenarbeit + Product-Engineering-Kompetenz ausbauen
Wenn ich Entwickler eingestellt und ein Offer Letter verfasst habe, habe ich immer etwas in der Art hineingeschrieben: „Ich wünsche mir, dass Sie arbeiten, als wären Sie ein Mini-CTO.“
- Zumindest in dem Projekt, für das Sie verantwortlich sind, sind Sie die letzte Instanz für technische Entscheidungen
- Greifen Sie in alle Schritte ein, die nötig sind, um dieses Projekt erfolgreich zu machen
- Helfen Sie Ihren Kollegen, ob bei technischen oder nichttechnischen Themen, wirksame Entscheidungen zu treffen und entsprechend zu handeln
3) Einzelne Technologien tief verstehen und ein Gespür fürs Coding entwickeln
Entwickler, die einzelne Technologien tief verstehen, bleiben kontinuierlich gefragt. Denn um über PMF hinaus zu einem Unicorn- oder Decacorn-Unternehmen zu werden, ist Make it Right & Fast unverzichtbar.
Hier gibt es keinen Königsweg. Man muss Zeit investieren und sich anstrengen (mit Unterstützung von AI).
- Framework-/Library-Interna erforschen, historischen Kontext verstehen, zu Open Source beitragen, selbst Libraries entwickeln, Bugs verfolgen/beheben, Web-Standards/Performance verbessern usw.
Gleichzeitig wird es noch wichtiger, einen eigenen Maßstab für guten Code zu entwickeln und ein „Coding-Gespür“ dafür zu bekommen, was guter Code ist. Denn man muss falsche Vibes der AI erkennen, stoppen und eingreifen können.
Um dieses Coding-Gespür zu entwickeln, braucht es bewusstes Training. Auch hier muss man Zeit und Mühe investieren
- Viel guten Code lesen, viel Feedback zum eigenen Code einholen – ob von AI oder Senior-Entwicklern –, den von AI oder Kollegen geschriebenen Code anschauen, vorhersagen, „welche Probleme entstehen könnten, wenn wir so weitermachen“, und das anschließend mit der Realität vergleichen
11 Kommentare
Wie auch immer: Die praktische Arbeit im Software Engineering wird sich stark verändern. Code-Maschinen werden an Wettbewerbsfähigkeit verlieren, aber ich wette darauf, dass Ingenieure überleben werden, die tatsächlich in der Lage sind, Produkte End-to-End zu entwickeln.
Ich tippe zwar weniger auf der Tastatur, dafür ist die zusätzliche Aufgabe hinzugekommen, Fallencode zu finden, den die KI erzeugt hat.
Vielen Dank für diesen sehr bedeutungsvollen und guten Beitrag!
Ich habe einen Tippfehler gemacht. schluchz schluchz
Insbesondere Letzteres lag vor allem daran, dass es nicht einfach war, die AI „meinen Anweisungen folgen zu lassen“ -> Ersteres
Es ist gut, die für Startups notwendige Product Engineering tief zu verstehen, aber ich denke, auch der Weg, Technik bis an die Grenzen zu verfolgen und sie weiter zu verfeinern, ist nach wie vor sinnvoll. Die Entwicklung einfacher Webanwendungen wird zwar von KI ersetzt werden, doch irgendjemand muss Kubernetes konzipieren und ElasticSearch entwerfen.
Da die Zahl solcher Architekten für Kernkomponenten begrenzt ist, halte ich es letztlich für richtig, dass die Nachfrage nach dem Berufsbild „Entwickler“ zurückgeht.
Während ich Kommentare schrieb, wurde mir die Botschaft klarer, die ich in dem Artikel ausdrücken wollte.
Ich dachte, dass in einzelnen Unternehmen die Nachfrage nach Entwicklern so oder so zurückgehen dürfte, dass aber die Zahl der Unternehmen oder vergleichbaren Anbieter/Einzelpersonen, die „Entwicklungsarbeit“ benötigen, deutlich zunehmen wird, sodass es für Entwickler weiterhin viel zu tun geben wird.
Natürlich könnte auch das alles durch AI ersetzt werden, aber wenn es so weit kommt, gäbe es dann überhaupt noch einen Beruf, der nicht ersetzt wird ...
Das sind gute Worte!
Ich stimme zu. Künftig wird es sich wohl in Aufgaben aufteilen, die AI Coding übernimmt, und in Design und Reviews, die Menschen erledigen. Bis eine AI erscheint, die das gesamte Projekt versteht, werden beide meiner Meinung nach koexistieren.
Ich stimme zu! Natürlich würde auch dort KI helfen, aber nur mit Vibe wäre es wohl schwierig.
Zur Info: Das mit Vibe Coding erstellte Spiel ist dieses hier. https://www.stdy.blog/vibe-go-stone/