Vibe-Coding als ADHD-Verstärker

• AI-Coding hat die Zahl der Ergebnisse schnell erhöht, aber abgesehen von SaaS blieben die meisten Projekte eher als Wartungslast denn als etwas Nützliches zurück
• Rust-Spracherkennung, ein Jellyfin-Desktop-Klon, ein Invidious-Klon, ein 3D-Autospiel usw. begannen mit kleinen Skript-Anfragen und wuchsen immer weiter
• Tools wie Claude und Codex führen dazu, dass man auf mehreren Bildschirmen gleichzeitig an unzusammenhängenden Aufgaben arbeitet, und selbst Quota-Limits verhindern Übernutzung nicht
• Eine Sprach-zu-Blog-Pipeline hat zusammen mit der Reibung auch Hingabe und Fokus entfernt, während gutes Schreiben einen qualitätsorientierten Prozess wie Handschrift braucht
• Digitale Tools erhöhen flache Arbeit und Kontextwechsel und verstärken so Scheinsproduktivität; derzeit gibt es für den Umgang mit AI kaum einen klaren Weg außer, die Nutzung zu reduzieren

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Die Last der mit AI gebauten Projekte

• Es gibt viele mit AI erzeugte Ergebnisse, aber abgesehen von SaaS sind die meisten in der Praxis nicht wirklich nützlich und bleiben als Dinge zurück, die man nicht warten möchte
• Dazu gehörten ein Rust-Spracherkennungssystem, ein Tool zum Rendern von E-Mail-Archiven und Einklappen von Zitaten, ein auf GStreamer und Qt Quick basierender Jellyfin-Desktop-Klon, ein auf Python und yt-dlp basierender Invidious-Klon sowie ein auf FLTK basierender Windows-95-notepad.exe-Klon, portiert aus dem Wine-Quellcode
• Ebenfalls entstanden ein Machine-Vision-Tool mit OpenCV zum Zählen des Verkehrsflusses auf öffentlichen Straßenkameras, ein in Python oder Rust gebauter Claude-UI-Klon, eine lokale Nachrichtenseite auf Python/Flask-Basis, ein 3D-Autospiel auf Basis von three.js sowie ein Python-Investment-Backtester
• Es gab auch einen HTML-Klon der Lightroom-UI, einen Markdown-Viewer auf Basis von Qt oder GTK, ein Weltuhr-Widget für eine Notebook-Desktop-Umgebung mit GTK und C, ein JavaScript-Tool zur netzwerksynchronen Audiowiedergabe sowie einen Rust-Client für chinesische IP-Kameras, der durch Reverse Engineering einer Android-App entstand; rund 50 Projekte wurden gelöscht
• Die meisten Claude-Sessions begannen mit der Bitte um ein einfaches Skript, aber eine Stunde später blieb oft ein Projekt mit höherer Wartungslast zurück, ohne dass selbst das ursprüngliche kleine Problem gelöst war

Auswirkungen auf die Aufmerksamkeit

• AI-Coding-Tools wirken sich schädlich auf die Aufmerksamkeit aus, und derselbe Effekt zeigt sich wiederholt auch bei befreundeten Erwachsenen
• Man lässt auf mehreren Bildschirmen gleichzeitig voneinander unabhängige Projekte laufen, aber die Bindung an das Ergebnis oder dessen Wartbarkeit ist gering, was zu Zeitverschwendung führt
• Mehr als einmal im Monat schickt jemand einen Screenshot eines coolen Tools, das gerade gebaut wird, aber wenn man die Ingenieurin oder den Ingenieur fragt: „Wo willst du das vermarkten?“, unterscheidet sich die Antwort nicht von der Zeit vor den LLMs
• In Bewerbungsgesprächen über AI-Nutzung führt die Aussage, man nutze sie „locker“, zu Formulierungen wie „Ich habe bis zu fünf Räume, in denen ich jeweils Agenten verwalte“, was starkes Unbehagen auslöst
• Nach einigen Monaten mit Claude wurde dieser Effekt spürbar, worauf auf den Pro-Tarif heruntergestuft wurde in der Hoffnung, Quota-Limits würden die Übernutzung verringern; nach einer Verschlechterung des Claude-Service-Status stieg die Nutzung mit dem Wechsel zu Codex jedoch wieder an
• Die Codex CLI ist deutlich besser als die Claude CLI und gefühlt schneller, aber gerade dieser Komfort führt zu noch mehr Nutzung
• AI ist erstaunlich genug, um bei sorgfältigem Einsatz Zero-Shot Parser für obskure Grammatiken und Sprachen samt Tests zu erstellen, aber die aktuellen Tools unterstützen nicht die Konzentration, die für einen vorsichtigen Einsatz nötig wäre
• Die meisten Anbieter und Tools drängen zu mehr Nutzung, mehr Tokens und mehr Output; selbst bei einer einfachen Ja/Nein-Frage an ChatGPT folgen oft Rückfragen, die zu übermäßiger Interaktion verleiten
• Innerhalb von fünf Minuten 10.000 LOC Python-/JavaScript-Code ohne Tests auszuspucken, hilft niemandem, und die Vorstellung, dass das gleichzeitig in allen kommerziellen Umgebungen passiert, wirkt erschreckend

Reibung, Fokus und Ergebnisse

• Eines der frühen AI-Experimente begann mit einem an Marshall McLuhan angelehnten Denken, AI als Linse zu betrachten, und verband Spracherkennung mit einer Pipeline zur Erzeugung von Blogposts
• Die Struktur war so aufgebaut, dass schon ein Druck auf die Sprachmemo-Taste in einem Telegram-Kanal einen Beitrag im Opus-Format erzeugte, in der Erwartung, Gedanken leichter festhalten zu können
• Das Ergebnis war nahezu unkontrollierter Müll; das Entfernen von Aufwand führte zum Entfernen von Hingabe, das Entfernen von Hingabe zum Entfernen von Fokus und das Entfernen von Fokus zum Ausbleiben sinnvoller Ergebnisse
• Gutes Schreiben ist nicht einfach das Resultat, gesprochene englische Sprache durch eine Linse zu leiten; gesprochenes Englisch ähnelt eher Rauschen mit niedriger Bitrate, während gutes Schreiben ein Versuch ist, Informationen mit hoher Bitrate in besser geformten Konzepten zu tragen
• Es wurde auch erwogen, dieselbe Pipeline für das Erfassen persönlicher Notizen umzubauen, aber persönliche Notizen wurden nicht gebraucht, und es wirkte wie ein übermäßiger Einsatz von Tools zur Bewahrung von Rauschen, das natürlicherweise vergessen werden sollte
• Solange Qualität wichtig ist, lautet das Fazit, dass Handschrift niemals veraltet sein kann

Das Paradox digitaler Produktivität

• Die aktuelle Entwicklung wirkt beinahe wie eine Krise, und die Antwort scheint weder in besseren Modellen noch in besseren Tools zu liegen
• Cal Newport verknüpft das mit Scheinsproduktivität und sieht in digitalen Produktivitätstools wie AI und E-Mail Werkzeuge, die einzelne Aufgaben schneller und einfacher machen, Wissensarbeiter aber zugleich beschäftigter, zerstreuter und weniger produktiv werden lassen können
• Die zitierte Zusammenfassung verweist auf Forschung, nach der AI-Nutzer deutlich mehr Zeit mit E-Mail, Messaging, Chat und Business-Management-Tools verbringen und weniger Zeit für Arbeit haben, die nicht durch Unterbrechungen zerschnitten wird
• Tools, die darauf ausgelegt sind, Reibung zu verringern, können das Ausmaß flacher Arbeit und von Kontextwechseln erhöhen und so Deep Work und hochwertige Ergebnisse schwächen
• In der Wissensarbeit wirkt Scheinsproduktivität, bei der sichtbare Beschäftigung wie ein Ersatzindikator für echten Wert behandelt wird, und digitale Tools lassen Menschen durch mehr Nachrichten, mehr Entwürfe, mehr Meetings und mehr Arbeitsergebnisse aktiver erscheinen
• Um die Falle zu vermeiden, muss man reale Ergebnisse messen, die tatsächlichen Engpässe der Arbeit finden und tiefe von flacher Arbeit trennen, damit digitale Tools Aufmerksamkeit nicht verbrauchen, sondern sinnvolle Fortschritte unterstützen

Es gibt keinen erkennbaren Weg, AI anders zu managen, als sie weniger zu nutzen

• Die Wahrnehmung des Tool-Einsatzes insgesamt hat sich verändert, und der Kern ist nicht nur das Problem, dass schnellere Entwicklung mehr Apps und schnellere E-Mails mehr Kommunikation erzeugen
• Allgemeiner führt es zur Frage, wie man die Zeiteinheit des Lebens sinnvoll nutzt
• Tools, die mit minimalem Input und ohne Reibung billige Belohnungen liefern, müssen zwangsläufig zur Last werden, und derzeit gibt es keinen klaren Weg, AI zu managen, außer die Nutzung zu reduzieren
• Genau diese Einsicht könnte am Ende der einzige tatsächlich greifbare Beitrag sein, den AI bislang hinterlassen hat

[GN⁺]

Lobste.rs-Kommentare

• Der letzte Punkt hat mich wirklich getroffen. Dank AI bringt mich mein ADHS manchmal dazu, 3–4 Projekte gleichzeitig angeregt am Laufen zu halten, indem ich Agents steuere und ihre jeweiligen Ergebnisse überprüfe
  Aber es ist ziemlich ermüdend, und ich gerate seltener als früher in einen Flow-Zustand. Am Ende des Tages habe ich das Gefühl, dass mein Verständnis der Projekte und des Codes, die ich angestoßen habe, nicht mehr so solide ist wie früher
  Es wirkt ein bisschen so, als würde man von einer Senior-Engineer-Rolle in etwas Management-Ähnliches wechseln, wo man darauf verzichtet, die Details tief zu kennen, und darauf vertrauen muss, dass andere es gut genug gemacht haben

  • Mir geht es ähnlich, und ich bin auch ziemlich erschöpft. Ich liefere mehr fertige Ergebnisse ab als je zuvor, aber wegen des abnehmenden Tiefenverständnisses zögere ich, diese Arbeit zu teilen

• Der Autor geht beim Einsatz von AI-Tools von zwei Dingen aus, denen ich persönlich nicht zustimme: dass das gebaute Projekt ohnehin nicht mehr genutzt wird und dass sein einziger Wert im Marketing wie bei einem Startup liegt
  Bei mir ist es genau umgekehrt. Ich nutze die mit Vibecoding gebauten Utilities jeden Tag und habe zumindest im Moment überhaupt nicht vor, sie extern zu teilen

  • Genau. Im letzten Monat habe ich mehrere ziemlich coole Dinge gebaut, die für bestimmte Leute vielleicht sogar teilenswert wären, aber ich bin kein Marketer und mag auch keine Selbstvermarktung, daher werden sie wahrscheinlich extrem nischig und nur für mich nützlich bleiben
    Man muss sich deswegen aber nicht allzu schuldig fühlen. Jeder Engineer, der sich ähnlich dafür interessiert wie ich und bereit ist, einen Monat Claude Max zu bezahlen, könnte im Grunde fast dasselbe ausreichend nach dem eigenen Geschmack nachbauen
  • Der Teil „überhaupt nicht vor, sie extern zu teilen“ stimmt. Das ist für mich der traurige Punkt daran
    Einige der mit Vibecoding gebauten Tools sind für mich sehr nützlich, aber sie breiter zu teilen würde sich unangenehm anfühlen. Denn das Tool spiegelt mich nicht wider, und ich verstehe es selbst auch nicht richtig
    Deshalb bleiben Dinge mit einem gewissen Wert am Ende privat. Der Aufwand, sie auf ein Niveau zu bringen, auf dem ich sie guten Gewissens teilen könnte, ist einfach zu groß

• Für mich haben LLMs auf mein ADHS genau den gegenteiligen Effekt
  Ich erwarte nicht, dass das eine universelle Erfahrung für alle ist. Aber wenn ich mein Hauptprojekt nicht anfassen will, kann ich Claude etwas beauftragen, und wenn ich zurückkomme, habe ich schon ein begonnenes Problem, auf dem ich herumdenken kann. Dann überprüfe ich es, ändere es und nutze es für die nächste Aufgabe
  Seit etwa letztem Dezember baue ich eine Game Engine, und wahrscheinlich ist das das erste Mal, dass ich ohne äußeren Druck so lange an einem Projekt drangeblieben bin. Ich muss auch Ritalin nicht mehr so oft nehmen wie früher
  Wenn ich allerdings LLMs und Ritalin zusammen nutze, fühlt es sich etwas „zu viel“ an, auch wenn ich nicht genau sagen kann, was genau daran zu viel ist

  • Wenn ein LLM das ganze Coding übernimmt, ist es natürlich leichter, bei einem Projekt zu bleiben. Gerade das ist so verlockend, dass ich glaube, es ruiniert wirklich die wissenschaftlichen Schreibfähigkeiten von Studierenden, also ihre Fähigkeit, kritisch zu denken
    Umgekehrt stimme ich aber völlig zu, dass Editieren helfen kann, in einen Flow zu kommen, wenn es sich mental unmöglich anfühlt, mit einem leeren Dokument zu beginnen

• Ich fand diesen Artikel persönlich ziemlich überzeugend, aber interessant war, dass es im Hacker-News-Thread viele Kommentare mit genau gegenteiligen Erfahrungen aus ADHS-Perspektive gab
  Zum Beispiel, dass Leute dank AI zum ersten Mal Side Projects fertigstellen, bevor ihnen langweilig wird; oder dass sie früher mit hartem EDM gearbeitet haben, jetzt aber ruhig dasitzen, mit Agents sprechen, ihr Inbox Zero halten und den Überblick über zusammenhängende Projekte bewahren; oder dass AI Menschen mit Hyperfokus die gewünschte Stimulation gibt, sodass sie stärker in die Arbeit eintauchen und sich produktiver und leistungsfähiger fühlen

  • Was das ADHS-Thema angeht, könnte schon der Vorschlag, dass manche Arbeit vielleicht keinen Wert hat, etwas sein, das Gegenwehr auslöst. Wenn man mit AI-Tools arbeitet, fühlt man sich leicht aufgeladener und produktiver, aber ich persönlich halte das für eine Illusion
    Entscheidend war immer, die tatsächlichen Endziele und die Arbeit über das bloße „Code fertig“ hinaus miteinander zu verbinden, und ich finde, der Artikel hat diesen Punkt ziemlich verschwommen vermittelt. Dass alle mit diesen Tools großen Spaß haben, ist offensichtlich, und am Ende ist die Frage der Substanz eine persönliche Einschätzung