Vibe Coding darf keine Ausrede für minderwertige Arbeit sein
(addyo.substack.com)- KI-basiertes Vibe Coding ist innovativ, aber es ist eine Warnung davor, dass Geschwindigkeit ohne Qualität gefährlich ist
> "Move faster and break more things"
> "Vibe Coding, die Art, wie zwei Engineers technischen Schulden im Umfang von 50 Leuten erzeugen können" - Diese Abwandlung eines alten Slogans aus dem Silicon Valley wird in der Engineering-Community in letzter Zeit unter dem Begriff „Vibe Coding“ diskutiert
- Es stimmt zwar, dass KI-basierte Entwicklung die Art, wie Software erstellt wird, revolutioniert, aber das ist keine Lizenz, Strenge, Reviews und Handwerkskunst über Bord zu werfen
- „Vibe Coding“ darf keine Ausrede sein, um Arbeit von niedriger Qualität zu rechtfertigen
- Um die Vorteile anzuerkennen: KI-gestütztes Coding kann ein Game Changer sein
- Es senkt die Einstiegshürden für neue Programmierer oder Nichtfachleute und ermöglicht ihnen, funktionierende Software zu erstellen, indem sie nur ihre Anforderungen beschreiben
- Das setzt Kreativität frei und erlaubt mehr Menschen, ihre Probleme direkt mit maßgeschneiderter Software zu lösen
- Dieser Trend wird als Teil des Unbundling persönlicher Software betrachtet, also der Nutzung kleiner KI-basierter Tools statt fertiger Apps
- Auch erfahrene Engineers können davon profitieren
- Aber wie jeder erfahrene Engineer sagen wird: Geschwindigkeit bedeutet nichts, wenn dir am Ende die Räder abfallen
- Und genau hier beginnen die Risse sichtbar zu werden — die Lücke zwischen dem Vibe und der tatsächlichen Realität, also den realen Anforderungen beim Aufbau wartbarer und robuster Software
Die unbequeme Wahrheit: Qualität kommt nicht automatisch mit
- Der Hype ist groß, aber ebenso groß ist die Skepsis vieler Veteranen unter den Entwicklern gegenüber Vibe Coding
- Die zentrale Kritik lautet: Nur weil KI schnell Code ausspuckt, heißt das noch lange nicht, dass dieser Code gut ist
- Tatsächlich kann es ziemlich riskant sein, KI-generierten Code ungeprüft zu übernehmen und zu verwenden
- Der Witz, dass „zwei Engineers technischen Schulden im Umfang von 50 Leuten erzeugen“, ist nicht völlig nur ein Witz
- Ungeprüfter KI-Code kann technische Schulden massiv vervielfachen
→ Diese Schulden machen Code anfällig und schwer wartbar und verursachen langfristig hohe Kosten
- Mit Vibe Coding erstellte Projekte sehen oft oberflächlich großartig aus ("Funktioniert doch, deployen wir es!")
- Tatsächlich verbergen sie jedoch oft folgende Risiken:
- keine Fehlerbehandlung
- schwache Performance
- unsichere Sicherheitsmechanismen
- eine schwache, fragile Logikstruktur
- Solche Projekte sind wie auf Sand gebaute Konstruktionen
- oder, wie ich es nenne, „House-of-Cards-Code“ —
nach außen wirkt er fertig, bricht aber unter realistischem Druck leicht zusammen - Wenn du schon einmal gesehen hast, wie das erste große Feature eines Junior-Entwicklers fast funktioniert, aber an einer einzigen unerwarteten Eingabe sofort scheitert, dann kennst du dieses Gefühl
- KI kann große Mengen Code schnell erzeugen, aber Menge bedeutet nicht Qualität
- "KI ist wie ein sehr enthusiastischer Junior-Entwickler, der dem Team beigetreten ist"
- → Dieses Konzept wird durch eine Illustration von Forrest Brazeal gut veranschaulicht
- Dieses Risiko ist nicht bloß hypothetisch, auch im realen Maintenance-Alltag sind die Probleme sehr real
- Wenn ein von KI erzeugtes Modul übermäßig komplex oder schwer verständlich ist, wer übernimmt dann die Wartung?
- Wenn nicht einmal der Entwickler, der es ursprünglich geschrieben hat, den von KI erzeugten Code vollständig versteht,
dann kann dieser Code bei späteren Änderungen oder Erweiterungen zum Albtraum werden
- Sicherheit ist ein weiteres großes Problem
- KI kann Code erzeugen, der oberflächlich gut funktioniert, in dem sich aber kritische Schwachstellen wie SQL Injection verbergen können
- Oder die Fehlerbehandlung ist nur unzureichend umgesetzt
- Wenn solche Probleme ohne gründliches Review in die Produktion gelangen, kann das zu realen Vorfällen führen
- Ein weiteres Problem ist Prompt-Overfitting
→ KI tut exakt das, worum du sie bittest, aber das kann etwas anderes sein als das, was tatsächlich gebraucht wird - Menschliche Entwickler entdecken bei der Implementierung Fehler oder Missverständnisse im Design und korrigieren sie
- KI hingegen erkennt solche Missverständnisse überhaupt nicht, und wenn Menschen sie nicht entdecken und beheben, bleiben die Probleme bestehen
- Natürlich heißt das alles nicht, dass KI grundsätzlich keinen guten Code schreiben kann —
- KI erzeugt mitunter hervorragenden Code
- Aber um zu beurteilen, ob dieser Code wirklich verwendet werden sollte, braucht es unbedingt drei Dinge:
- Kontext
- kritische Prüfung
- Erfahrung und Fachwissen
- Stand 2025 ist die KI, die wir verwenden, wie ein Assistent mit viel Enthusiasmus, aber wenig Erfahrung
- So wie man einem Entwickler im ersten Berufsjahr nicht ohne jede Aufsicht die Gesamtarchitektur eines Systems anvertrauen würde,
sollte man auch KI-Code nicht ungeprüft übernehmen - Die Erwartungen an „AI Magic“ müssen nun mit der Realität des Software Engineerings in Einklang gebracht werden
- Wie findet man also die richtige Balance?
- Wichtig ist, dass man Vibe Coding nicht vollständig ablehnen muss
- Vibe Coding kann mitunter sehr nützlich sein
- Entscheidend ist jedoch, es auf disziplinierte Weise zu integrieren — also KI als Werkzeug mit klaren Grenzen zu betrachten
- Das bedeutet letztlich, dass Menschen im Loop bleiben müssen und wir KI so einsetzen, dass unsere Qualitätsstandards und Engineering-Prinzipien gewahrt bleiben
KI ist kein Ersatz, sondern ein Praktikant (Menschen müssen im Loop bleiben)
- Um Vibe Coding effektiv zu nutzen, braucht es einen Perspektivwechsel: Behandle KI wie einen „sehr schnellen, aber unerfahrenen Praktikanten im Entwicklungsteam“
- Das heißt: Du — als Senior Engineer oder Team Lead — bleibst weiterhin letztverantwortlich für das Ergebnis
- KI kann schnell einen ersten Entwurf liefern, aber du musst ihn kritisch reviewen und überarbeiten sowie prüfen, ob er die Qualitätsstandards erfüllt
- Erfahrene Entwickler folgen diesem Prozess intuitiv
- Wenn KI Code vorschlägt, drücken sie nicht einfach auf „Accept“ und machen weiter, sondern gehen etwa so vor:
- Sie lesen und verstehen den von der KI geschriebenen Code zuerst — und behandeln ihn wie Code eines Junior-Entwicklers
- Wenn der Code ein einzelner Block oder unübersichtlich ist, modularisieren und refaktorieren sie ihn — sie zerlegen ihn in kleinere, klarere Einheiten
- Sie ergänzen selbst fehlende Exception-Behandlung oder Edge Cases — Null-Checks, Input-Validierung usw. lässt KI oft aus
- Sie härten lose Typisierung oder unvollständige Abstraktionen ab — implizite Annahmen werden in explizite Verträge überführt
- Sie prüfen, ob die von der KI gewählte Architektur oder Vorgehensweise ineffizient ist — z. B. Brute-Force-Verarbeitung oder die Einführung globalen Zustands
- Sie schreiben Tests oder führen manuelle Tests durch — selbst wenn KI Unit-Tests generiert hat, muss geprüft werden, ob diese Tests auch valide sind
-
Durch all diese Schritte wird in den von der KI erzeugten Code Engineering-Weisheit eingebracht
-
Diese Kombination kann sehr mächtig sein — KI liefert Geschwindigkeit, Menschen gewährleisten Zuverlässigkeit
-
Tatsächlich zeigen Forschung und praktische Erfahrung, dass Senior-Entwickler aus KI-Coding-Tools mehr Wert ziehen als Juniors
-
Der Grund ist, dass Seniors über das Wissen und die Erfahrung verfügen, um die Ausgabe der KI richtig zu lenken und Fehler zu korrigieren
-
Juniors hingegen laufen eher Gefahr, KI fälschlich als absolute Autorität zu betrachten
- Daraus ergibt sich eine wichtige Regel:
→ Von KI geschriebener Code darf nur nach einem Review übernommen werden - Wie beim Review eines PRs von einem Berufseinsteiger sollte man ihn Zeile für Zeile lesen und erst mergen, wenn man ihn vollständig verstanden hat
- Geh nicht davon aus, dass KI klüger ist — in den meisten Fällen ist sie es nicht
- Wenn es Teile gibt, die du nicht verstehst:
- formuliere den Prompt neu und bitte klarer darum, oder
- schreibe den betreffenden Code besser selbst neu
- Die Ausgabe der KI ist nur ein „Entwurf“ und muss zwingend reviewt werden
- In einer Team-Entwicklungsumgebung gilt außerdem:
- Wenn jemand KI zur Erstellung von Code genutzt hat,
- muss diese Person den Code im Review selbst erklären und verteidigen können
- „Es funktioniert halt einfach“ zählt nicht — echter Code ist nur Code, den Menschen verstehen und warten können
- Ein weiteres Best Practice: Das Design macht der Mensch, die Implementierung die AI
- Das heißt, AI sollte dafür genutzt werden, bereits definierte Aufgaben wie CRUD-APIs schnell umzusetzen
- Anfragen wie „Entwirf mir eine skalierbare Microservices-Architektur“ sollten dagegen von Menschen übernommen werden
- High-Level-Design und zentrale Entscheidungen müssen in menschlicher Hand bleiben
- Kurz gesagt: Überlassen wir der AI die einfachen Routineaufgaben (grunt work) und den Menschen Denken und Urteilsvermögen (brain work)
- Kommunikation und Dokumentation werden ebenfalls extrem wichtig
- Wenn man die AI um komplexe Algorithmen oder unbekannte Libraries gebeten hat,
- sollte man die Gründe und die Absicht hinter dieser Wahl unbedingt dokumentieren
- damit künftige Maintainer oder das eigene zukünftige Ich nachvollziehen können, warum der Code genau so erstellt wurde
- Einige Teams dokumentieren bei wichtiger AI-generierter Software sogar den verwendeten Prompt selbst
→ das ist beim Debugging nützlich, weil man den „Gesprächsverlauf“ mit der AI nachschlagen kann
- Fazit: Menschliche Beteiligung ist keine Option, sondern Pflicht
- AI-Code ohne menschliche Kontrolle zu verwenden bedeutet, bei der Softwarequalität die Würfel rollen zu lassen
- Wir leben noch nicht in einer Zeit, in der AI das Gesamtverständnis eines Senior Engineers ersetzen kann
- Vibe Coding sollte eine Partnerschaft sein —
→ Die AI kann Tempo machen, und der Mensch legt diesem Tempo den Sicherheitsgurt an
Praktische Regeln für hochwertiges Vibe Coding
- Fassen wir die bisherige Diskussion nun als umsetzbare Regeln und Best Practices zusammen
- Man kann das als Handbuch des neuen Zeitalters verstehen: „Schnell handeln, aber nicht alles kaputtmachen“
- Diese Regeln dienen als Leitplanken, um auch beim Vibe Coding Qualität zu sichern
- Regel 1: Always Review AI-Generated Code / AI-generierten Code immer prüfen
- Keine Ausnahmen. Jeder von AI geschriebene Code muss so geprüft werden wie Code eines Junior-Developers
- Ob Einzelreview oder Peer Review: Es muss auf jeden Fall erfolgen
- Das gilt unabhängig davon, ob die AI Copilot, ChatGPT oder Cursor heißt
- Wenn keine Zeit für ein Review da ist, ist auch keine Zeit da, diesen Code zu verwenden
- AI-Code ohne Review zu mergen heißt, das Risiko unverändert zu übernehmen
- Regel 2: Establish Coding Standards and Follow Them / Coding-Style und Standards festlegen und einhalten
- AI spiegelt die Code-Stile wider, auf denen sie trainiert wurde; ohne konsistente Team-Standards schwankt die Qualität stark
- Style Guide, Architektur-Patterns und Coding-Regeln des Teams müssen klar definiert sein
- Beispiel: „Jede Funktion muss JSDoc und Unit-Tests haben“ → das gilt genauso für von AI generierten Code
- In Projekten mit Schichtenmodell oder Layered Architecture
muss refaktoriert werden, damit die AI nicht DB-Aufrufe in UI-Code platziert - Empfohlen wird außerdem, Lint- oder statische Analyse-Regeln einzuführen, die typische AI-Fehler erkennen (z. B. überkomplexe Funktionen oder deprecated APIs)
- Regel 3: Use AI for Acceleration, Not Autopilot / AI ist ein Beschleuniger, kein Autopilot
- Vibe Coding sollte dazu dienen, Aufgaben, die man gut versteht, schneller zu erledigen
- Gute Einsatzbeispiele:
- Boilerplate generieren
- Komponenten scaffolden
- Sprachportierungen
- Grundgerüste für einfache Algorithmen schreiben
- Riskante Einsatzbeispiele:
- Ein komplettes Modul auf Basis einer vagen Beschreibung entwerfen lassen
- Code in einer Domäne generieren lassen, die man selbst nicht gut kennt
- Wenn der Code dauerhaft bestehen bleibt, muss man zwingend vom Vibe-Modus in den Engineering-Modus wechseln
- Regel 4: Test, Test, Test / Tests sind Pflicht
- Nur weil die AI Code erzeugt hat, ist er nicht automatisch korrekt
- Für alle wichtigen Pfade müssen Tests geschrieben werden
- Wenn die AI auch Tests erzeugt hat, muss zusätzlich geprüft werden, ob diese Tests tatsächlich sinnvoll sind
- Besonders bei UI-Funktionen oder Bereichen mit viel User-Input sind manuelles Klicken und Tests mit ungültigen Eingaben unverzichtbar
- Vibe-coded Apps funktionieren oft nur auf dem Happy Path gut und sind bei Ausnahmefällen anfällig
- Regel 5: Iterate and Refine / Iterieren und verfeinern
- Wenn das erste Ergebnis der AI nicht zufriedenstellend ist, sollte man es nicht einfach hinnehmen, sondern erneut ansetzen oder refaktorieren
- Vibe Coding ist ein dialogbasierter, iterativer Prozess
- Zum Beispiel:
- „Mach diesen Code kompakter“
- „Teile das in kleinere Funktionen auf“ — also den Prompt gezielt nachschärfen
- Oder direkt refaktorieren → Änderungsstellen identifizieren → erneut prompten → wiederholen
- Eine zyklische Arbeitsweise mit der AI ist effektiv
- Regel 6: Know When to Say No / Wissen, wann man Nein sagen muss
- Vibe Coding ist nicht immer die beste Wahl
- Bei wichtigen Architekturentscheidungen oder sicherheitskritischen Themen ist selbst zu schreiben oft besser
- Zum Beispiel:
- Sicherheitsrelevante Module selbst entwerfen und AI nur teilweise einsetzen
- Wenn die AI auf ein einfaches Problem unnötig kompliziert antwortet, ist es schneller, es selbst zu schreiben
- Wenn die AI das Problem nicht richtig löst, nicht darauf beharren, sondern in den manuellen Modus wechseln
- „Weil die AI es gemacht hat“ ist keine Ausrede dafür, den eigenen Code nicht verstehen zu müssen
- Regel 7: Document and Share Knowledge / Dokumentieren und Wissen teilen
- Auch AI-generierter Code muss genauso gut dokumentiert sein wie selbst geschriebener Code (manchmal sogar besser)
- Bei nicht intuitiven Entscheidungen oder ungewöhnlichen Implementierungen sollten Kommentare hinterlassen werden
- Das Team sollte klar darüber informiert werden, welche Teile AI-generiert sind
- Manche Teams speichern bei wichtigerem AI-Code die verwendeten Prompts direkt mit ab → nützlich beim Debugging
- Wenn Teams diese Regeln befolgen, können sie die Produktivität von Vibe Coding maximal nutzen und dabei die Risiken minimieren
- Der Kernpunkt ist, dass AI den Menschen nicht ersetzt, sondern ergänzt
- AI beschleunigt Routinearbeit, während der Mensch kritisches Denken und Kreativität übernimmt
- Wir leben in einer Zeit, in der wir gemeinsam mit AI Code erstellen (co-create)
Wann Vibe Coding gut funktioniert – und wann es scheitert
- Es ist auch wichtig, klar zu verstehen, wo Vibe Coding glänzt und wo nicht
- Nicht jedes Projekt und nicht jede Aufgabe ist gleichermaßen für einen AI-basierten Workflow geeignet
- Im Folgenden eine Einordnung der Einsatzfälle auf Basis von Erfahrungen und Beispielen aus der Branche
- 👍 Situationen, in denen es gut funktioniert (Great Use Cases)
- Rapid Prototyping (schnelle Prototypenerstellung)
→ der Sweet Spot von vibe coding. Wenn es um kleine Apps oder Feature-Ideen geht
→ mit einem AI-Assistenten lassen sich schnell Proofs of Concept oder Prototypen erstellen
→ auch wenn der Code etwas holprig ist, ist das in Ordnung — entscheidend ist die Validierung der Idee
→ viele Beispiele von Wochenendprojekten, bei denen Apps allein mit AI gebaut und Konzepte getestet werden - One-off scripts / Internal tools (einmalige Skripte, interne Tools)
→ etwa zum Parsen von Log-Dateien, zur Automatisierung persönlicher Aufgaben oder für interne Dashboards
→ in Umgebungen, in denen ein Fehlschlag kein großes Risiko darstellt, spart vibe coding effektiv Zeit
→ in Situationen, in denen keine produktionsreife Qualität nötig ist, kann man schnell etwas bauen, das „erst einmal funktioniert“ - Learning and exploration (Lernen und Ausprobieren)
→ beim Lernen einer neuen Sprache oder API kann man AI um Beispielcode bitten
→ auch wenn der Code nicht perfekt ist, reicht er als Lernmaterial völlig aus
→ wie ein virtueller TA , der verschiedene Ansätze zeigt, die dann vom Menschen weiter verfeinert werden - Boilerplate-heavy tasks (Boilerplate-lastige Aufgaben)
→ zum Beispiel: 10 ähnliche Datenklassen erzeugen, CRUD implementieren
→ wenn die Struktur klar ist, folgt AI wiederkehrenden Mustern sehr präzise
→ mechanische Arbeit lässt sich schnell abräumen, sodass Menschen sich auf die wichtigen Teile konzentrieren können
- Rapid Prototyping (schnelle Prototypenerstellung)
- 👎 Situationen, in denen Probleme entstehen (Not-So-Great Use Cases)
- Enterprise software / Complex systems (Enterprise-Software, komplexe Systeme)
→ Systeme mit komplexer Business-Logik, Concurrency-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
→ AI kennt solche Bedingungen nicht, wenn man sie nicht explizit nennt, und selbst dann werden sie womöglich nicht ausreichend berücksichtigt
→ etwa bei Fintech-Zahlungssystemen oder Steuerungssoftware für die Luft- und Raumfahrt darf man AI auf keinen Fall allein die Verantwortung überlassen
→ in solchen Umgebungen kann sie nur unterstützend helfen; für die finale Qualität sind menschliche QA und Expertise unverzichtbar - Long-term maintainability (langfristige Wartbarkeit)
→ bei Codebasen, die über Jahre bestehen sollen, ist die Struktur von Anfang an wichtig
→ mit AI zusammengestückelter Code ist oft inkonsistent und wird später zu einer großen Wartungslast
→ besser ist es, früh Zeit in ein klares Framework und ein sauberes Design zu investieren
→ viele frühe Nutzer berichten, dass die mit vibe coding gesparte Zeit
später durch Refactoring und Aufräumarbeiten wieder aufgezehrt wird - Critical algorithms / Optimizations (kritische Algorithmen oder Optimierungsaufgaben)
→ zum Beispiel: benutzerdefiniertes Speichermanagement, ultraschnelle Sortieralgorithmen
→ AI liefert bei kleinen Eingaben oft brauchbare Ergebnisse, berücksichtigt aber Skalierung zu wenig
→ dadurch kann Code ohne Warnung langsam werden oder falsch funktionieren
→ in solchen Bereichen braucht es weiterhin menschliche Kreativität und tiefes Verständnis - Explainability and clarity (Nachvollziehbarkeit und Klarheit)
→ wenn Code für andere Entwickler oder Auditoren klar lesbar sein muss
→ wenn AI zu stark abstrahiert oder unnötig komplex vorgeht, leiden Lesbarkeit und Wartbarkeit massiv
→ aktuelle AI strebt nicht immer nach „kurzem und prägnantem Code“ → manchmal wird er unnötig verbose oder übermäßig abstrahiert
→ in solchen Fällen sind menschliches Refactoring und klar geschriebener Code notwendig
- Enterprise software / Complex systems (Enterprise-Software, komplexe Systeme)
- Kurz gesagt: vibe coding ist ein starkes Beschleunigungswerkzeug, aber kein Allheilmittel
- Wenn Geschwindigkeit wichtig ist und das Ergebnis ruhig ein paarmal nachgebessert werden darf, ist es äußerst effektiv
- Dagegen ist es riskant, mission-kritische Software in einem Zug komplett AI zu überlassen
- Bildlich gesprochen: als würde man einem Rennfahrer einen Schulbus anvertrauen — ein gutes Werkzeug, aber für den falschen Zweck
- Ob AI irgendwann das Basistool für jede Entwicklung wird, ist offen, aber heute ist es noch nicht so
- Unsere Aufgabe heute ist es, AI für die richtigen Probleme, auf die richtige Weise und unter der richtigen Verantwortung einzusetzen
Fazit: Vibet mit Bedacht – genießt die Geschwindigkeit, aber verliert nicht das handwerkliche Können
- vibe coding und AI-basierte Softwareentwicklung bedeuten einen gewaltigen Sprung in der Evolution unserer Werkzeuge
- Dieser Trend ist keine vorübergehende Mode, sondern eine Realität, die sich bereits etabliert hat und weiter ausgereifter werden wird
- Engineering-Teams mit Blick in die Zukunft dürfen das nicht ignorieren
- So wie frühere Automatisierungswerkzeuge und fortgeschrittene Frameworks traditionelle Entwicklungsweisen überholt haben,
werden Teams, die AI gut nutzen, voraussichtlich Teams übertreffen, die das nicht tun - Die Botschaft dieses Textes ist nicht, vibe coding abzulehnen —
→ sondern mit offenen Augen heranzugehen und dabei die Grundlagen des Engineerings zu bewahren
- Die wichtigste Lehre: Geschwindigkeit ist ohne Qualität bedeutungslos
- Fehlerreichen, nicht wartbaren Code schnell auszurollen heißt nur, mit Vollgas auf einen Abgrund zuzurasen
- Die besten Entwickler sind diejenigen, die mit AI schneller werden, ohne ihre Systeme zum Einsturz zu bringen
- AI hebt die Last, und der Mensch stellt sicher, dass das Ergebnis wirklich trägt
- Entscheidend ist, diesen Sweet Spot zu finden
- Konkrete Punkte für Tech-Leads und Manager:
→ Im Team muss sich eine Kultur etablieren, dass AI ein Werkzeug ist, das verantwortungsvoll eingesetzt werden muss- vibe coding sollte gefördert werden, aber zusammen mit klaren Erwartungen und Regeln zum Schutz der Codebase
- Auch AI-generierter Code sollte immer Gegenstand von Code Reviews sein,
- und eine Kultur entstehen, in der die Frage „Verstehst du diesen Code?“ selbstverständlich ist
- Das Team sollte gezielt darin gestärkt werden, effektiv mit AI zusammenzuarbeiten
- etwa durch neue Skillsets wie gutes Prompting oder die Bewertung von AI-Vorschlägen
- Das ist ein Paradigmenwechsel wie damals beim Umstieg auf höhere Programmiersprachen oder bei der Einführung von Git
→ Teams, die sich schnell anpassen, werden profitieren
- Was in der Softwareentwicklung wirklich wichtig bleibt, ist nach wie vor Folgendes:
- Probleme der Nutzer zu lösen
- vertrauenswürdige Systeme zu bauen
- kontinuierlich weiterzulernen
- vibe coding ist ein Mittel, kein Zweck
- Wenn es hilft, Nutzern schneller und besser Mehrwert zu liefern, ist es ein großartiges Werkzeug
- Wenn es uns aber dazu bringt, die Qualität und Sicherheit zu opfern, auf die wir vertrauen müssen, dann sollte man seinen Einsatz begrenzen
- Das Wesentliche bleibt gültig:
→ klares Denken, Verständnis der Anforderungen, auf Veränderungen ausgelegte Architektur und gründliches Testen
- Und zum Schluss sollten wir uns diesen Geist einprägen:
→ „Schnell vorankommen, aber nichts kaputtmachen – oder, wenn doch, dann nur so, dass es sicher reparierbar ist.“ - Man darf mit Tempo Code schreiben, aber darunter muss ein solides Engineering-Fundament liegen
- AI kann ein kraftvoller Meißel in der Hand eines Handwerkers sein
→ aber geführt wird dieser Meißel immer noch von der menschlichen Hand
- Also, Entwickler: vibet – aber vibet mit Bedacht
- Nehmen wir die Zukunft an, ohne die Grundprinzipien aus den Augen zu verlieren, die uns hierhergebracht haben
- vibe coding ist keine Ausrede zur Rechtfertigung niedriger Qualität,
→ sondern eine Chance zu zeigen, wie viel Größeres wir schaffen können, wenn menschliches Urteilsvermögen und die generative Fähigkeit von Maschinen zusammenkommen
- Teams, die dieses Prinzip verinnerlichen, werden nicht einfach nur schneller,
→ sondern Software bauen, die es wert ist, lange zu bestehen
> Happy coding — und haltet die Vibes hoch, aber die Qualität noch höher.
3 Kommentare
+1
Sehe ich genauso.
Achtung, sehr lang
Hacker-News-Kommentare
Die Bedeutung von „vibe coding“ wurde neu definiert
Der Hype um KI-Coding wurde als so groß empfunden, dass er realistisch nicht erfüllt werden kann
Es erinnert an die Zeit Anfang der 2000er, als Großunternehmen Entwicklungsarbeit in Länder mit niedrigem Einkommen auslagern wollten
KI als Junior-Entwickler im Team zu behandeln, kann mehr Zeit kosten
Es hängt vom Anwendungsfall ab
Es gibt unterschiedliche Perspektiven auf Softwarequalität
Es gibt die Frage, ob KI-unterstütztes Coding das Wachstum von Entwicklern negativ beeinflussen wird
Durch vibe coding wird der Schwierigkeitsgrad einer Aufgabe ermittelt
Menschen neigen dazu, Energie zu sparen, und vibe coding ermöglicht Entwicklung mit geringem Aufwand
Der gesamte Artikel wirkt wie eine aufgeblähte Version des Satzes: „Bevor man vibe code in Produktion bringt, sollte er von Menschen überprüft werden“