Vibecoding: Wie man mit KI eine gute Anwendung programmiert

Mit künstlicher Intelligenz arbeite ich seit 2023 aktiv als Benutzer, ich setze sie in Anwendungen ein und im letzten Jahr programmiere ich auch mithilfe von KI. Und in diesem Artikel teile ich meine Erfahrungen mit KI und vor allem möchte ich reale Erfahrungen aus der Softwareentwicklung mithilfe von KI weitergeben.

Im Jahr 2023 habe ich KI, konkret ChatGPT, ursprünglich nur zum Spaß oder als Suchmaschine benutzt, die mir schnell eine Antwort auf eine kurze Frage geben konnte. Heute kann die KI jedoch auch längere Unterlagen gut verarbeiten.
Die Bilder, die die KI im Jahr 2023 generierte, waren komisch, heute im Jahr 2026 generiert die KI Bilder, die in der Qualität einem Grafiker oder der Realität gleichkommen.
Alle diese vergangenen Erfahrungen habe ich im Artikel über KI aus dem Jahr 2023 festgehalten

Schon damals konnte man sich programmatisch an KI und ihre Sprachmodelle anbinden. Wie das geht, ist in meinem Artikel mit einer Anleitung für die Verwendung der OpenAI API in der Programmiersprache Python beschrieben. Es ist also möglich, eine eigene KI oder KI-Modelle von Drittanbietern zu nutzen. Auch dadurch habe ich eine beispielhafte Umsetzung eines Projekts mit KI realisiert: Automatische Generierung verständlicher Arztberichte

Heute im Jahr 2026 kann man KI auch lokal betreiben, auch wenn solche Modelle langsamer sind und ihre Ausgaben von geringerer Qualität sind. Große Modelle mit weiteren Werkzeugen ermöglichen es heute jedoch, effizient zu programmieren. Der Prozess, bei dem den Code nicht der Programmierer, sondern die KI schreibt, wird als Vibecoding bezeichnet.

Was ist Vibecoding

Vibe Coding oder kurz geschrieben Vibecoding, ist eine Art zu programmieren, bei der der Programmierer den Code nicht mehr Zeile für Zeile schreibt und stattdessen zum Auftraggeber, Regisseur und Editor wird, der seine Visionen in natürlicher Sprache mit fortgeschrittenen KI-Werkzeugen (wie Cursor, Claude oder Replit Agent) kommuniziert. Der gesamte Prozess beruht auf der Fähigkeit zu beschreiben, was und wie erstellt werden soll, und die KI generiert den konkreten Code und schafft oft auch die konkrete Architektur, Logik und das Aussehen. Es ist ein Prozess, bei dem die konkrete technische Umsetzung in den Hintergrund tritt und es wichtiger ist, die Anforderung gut formulieren zu können - was und wie gemacht werden soll. Der Mensch kann sich so mehr auf Kreativität und das Ersinnen neuer Funktionen konzentrieren und muss sich nicht so sehr mit der konkreten Implementierung befassen. Es ist sogar möglich, dass auch Nichtprogrammierer einfache Anwendungen oder Prototypen erstellen können.

KI-Werkzeuge

Welches KI-Werkzeug soll man verwenden? In erster Linie werden Sie das Werkzeug danach wählen, ob Sie ein echter Programmierer sind oder ob Sie Nichtprogrammierer sind und ein Programm erstellen wollen.

Für Nichtprogrammierer gibt es Werkzeuge, die sich auf das Aussehen konzentrieren und die technische Lösung voreingestellt und vorbereitet haben und sie im Hintergrund lassen, weil ein Laie das nicht versteht und es ihn auch nicht interessiert. Sie können zum Beispiel https://stitch.withgoogle.com ausprobieren. Persönlich habe ich das Projekt https://lovable.dev ausprobiert, das mithilfe von KI ein in JavaScript/TypeScript geschriebenes Projekt erstellt und als Speicher die Datenbank Supabase verwendet. Es hat mir gemäß der Vorgabe schnell eine Anwendung generiert, die ich gleich verwenden konnte und die im Internet zugänglich war. Einige ihrer Funktionen funktionierten, einige nicht. Ich habe allerdings nicht genauer untersucht, woran es lag, dass es nicht funktionierte, und ob es sich einfach oder schwer reparieren ließe.

Für Programmierer und Techniker sind dann die Werkzeuge Claude Code oder Cursor geeignet. Zum Ausprobieren ist es von Vorteil, dass Cursor auch einen kostenlosen Modus hat. Ich habe Cursor abonniert, also benutze ich ihn jetzt jeden Arbeitstag für die Entwicklung und Programmierung von Anwendungen.

Wie Cursor bei der realen Nutzung aussieht, können Sie hier sehen:

Claude Code ist ein Konsolenwerkzeug. Cursor ist eine grafische Anwendung, die als IDE funktioniert. Auch Claude Code habe ich schließlich abonniert und benutze jetzt primär hauptsächlich Claude Code.

So arbeitet man mit Claude Code:

Das Programmieren mithilfe von KI verwende ich auch für bestehende Projekte. Heute widme ich mich ausschließlich der Entwicklung von qualitativ hochwertigen Projekten mit guter Architektur und einem Minimum an Legacy-Code. Was Webanwendungen betrifft, so sind sie in den meisten Fällen im robusten PHP-Framework Symfony programmiert. Und dadurch findet sich die KI im Quellcode des Projekts gut zurecht und die KI ist in der Lage, das Projekt qualitativ anzupassen.

Ich habe auch ein Projekt komplett auf der grünen Wiese realisiert und die Entwicklung von Anfang an mithilfe von KI gemacht. Es handelt sich um meine Video-E-Learning-Plattform itdevlearn.cz.

Für die gewöhnliche Arbeit mit Text, für Anfragen und für das Generieren von Bildern verwende ich Gemini, weil es eine gute Oberfläche hat und ich so eine KI für Desktop und für das Handy habe. Gemini hat heute auch das Generieren von Bildern integriert, also generiere ich Bilder darüber.

Was mir beim mithilfe von KI generierten Code aufgefallen ist

Der Code von der KI sieht auf den ersten Blick gut aus, funktioniert und hat auch Kommentare. Wenn Sie ihn aber als Entwickler lesen, der ihn mehrere Jahre pflegen wird, stoßen Sie auf wiederkehrende Unarten:

• Die KI dupliziert Code. Statt dass die KI einen bestehenden Service oder eine bestehende Methode verwendet, schreibt sie dieselbe Logik an einer weiteren Stelle noch einmal. Mit guten Anweisungen lässt sich die KI jedoch dazu bringen, diese klassische Unart einzuschränken.
• Die KI generiert moderne komplizierte Konstruktionen, in denen man sich dann schlecht zurechtfindet. Meine Meinung ist, dass es besser ist, leicht lesbaren Code zu schaffen. Solchen schwer lesbaren Code lasse ich deshalb in etwas Einfacheres umschreiben.
• Die KI versucht, eine Menge neuer Technologien hinzuzufügen und Abhängigkeiten, die das Projekt nicht braucht und die dann jemand pflegen und aktualisieren muss.
• Oder die KI schreibt umgekehrt alles selbst. Dort, wo eine gute, einfache und ausgereifte Bibliothek existiert, ist es typischerweise besser, die Bibliothek zu verwenden, als die KI weiteren eigenen Code schaffen zu lassen, den Sie dann pflegen müssen.
• Die KI generiert komplizierte Tests oder testet Unsinn Im Ergebnis gibt es viele Tests, sie laufen lange, aber einen realen Fehler decken sie nicht auf. Deshalb ist es nötig, auch die Tests zu analysieren und gezielt zu definieren, was getestet werden soll.
• Die KI nutzt die Möglichkeiten des Frameworks nicht. Typischerweise generiert sie eigenen Code für die Validierung, dabei würde es genügen, eine Annotation (ein Attribut) zu verwenden. Im Falle des PHP-Frameworks Symfony lässt sich mithilfe von Annotationen eine Eigenschaft der Entität bis in das Formular übertragen und dort werden dank der Annotation die Eingabefelder des Formulars dann automatisch validiert.
• Die KI lässt sich vom Code aus dem Projekt auch dort inspirieren, wo es keinen Sinn ergibt. Sie erstellt Code, der dem umgebenden Code ähnlich ist, aber in der gegebenen Funktion ist das nicht nötig, zum Beispiel übergibt sie Variablen, die normalerweise direkt verfügbar sind.

Und vor allem: Die KI ist bereit, alles zu programmieren. Sie programmiert Ihnen also ohne Weiteres etwas, das falsch ist oder keinen Sinn ergibt, wenn Sie es ihr so vorgeben. Sie sagt Ihnen nicht „das ist Unsinn", sondern macht es gehorsam.

Was nötig ist, damit die KI gute Arbeit leistet

Die KI vollbringt keine Wunder, aber sie vervielfacht das, was im Projekt bereits vorhanden ist. Auf einer guten Grundlage ist das Ergebnis ausgezeichnet, auf einer schlechten Grundlage vermehren sich die Probleme nur. Sie brauchen also:

• Einen qualitativ guten Entwurf der Anwendungsarchitektur und guten Quellcode.
• Robuste Technologien Zum Beispiel das PHP-Framework Symfony, das sowohl den Entwickler als auch die KI in klaren Leitplanken hält.
• Einen fähigen Entwickler, der versionieren kann (also git), technisches und logisches Denken hat und die verwendeten Technologien versteht.

Die KI braucht Zugang zu dem, womit sie arbeiten soll: Zugang zum Quellcode, zu den Dateien und idealerweise zur Datenbank. Zum Produktionsserver gebe ich der KI grundsätzlich keinen Zugang. Im Übrigen mache ich die Entwicklung auf einem lokalen Computer und betreibe die Anwendung in Docker. Man muss git verwenden, dank dem Sie zu einer funktionierenden Version zurückkehren und Änderungen vergleichen können. Es ist eine Notwendigkeit, Tests zu haben, die idealerweise automatisiert ausgeführt werden. Dank der Tests wird nämlich überprüft, dass die Anwendung immer noch gleich funktioniert.

Meine Empfehlung

Hier ist meine Empfehlung, wie man dem KI-Agenten, der Ihnen die Anwendung programmiert, Aufgaben stellt.

• Stellen Sie kleine, genau definierte Aufgaben. Je größer und vager die Vorgabe, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass Sie das Ergebnis wegwerfen werden.
• Es genügt nicht, nur zu beschreiben, wie das Ergebnis aussehen soll, sondern auch, wie es technisch funktionieren soll.. Die Logik kann ruhig die KI ersinnen, aber Sie sollten verstehen und anschließend bestätigen, wie die gegebene Funktionalität funktionieren soll.
• Versionieren und committen Sie oft. Vor jedem größeren Eingriff der KI sollten Sie einen sauberen Stand des Repositories haben, damit Sie einen Punkt haben, zu dem Sie zurückkehren können.
• Verwenden Sie Open-Source-Technologien. Projekte, die auf Open-Source-Technologien basieren, haben einen Vorteil, weil die KI sie dank der verfügbaren Dokumentation und Beispiele viel besser versteht.
• Lassen Sie die KI nicht auf ein schlechtes Projekt los. Spaghetti-Code mithilfe von KI anzupassen, zum Beispiel eine in PHP ohne Framework geschriebene Website, ist ein sicheres Risiko.
• Lassen Sie sich von der KI Unit-Tests schreiben. Das ist eine Arbeit, die für die KI dankbar ist und Ihnen einiges an Zeit spart.
• Lesen und überprüfen Sie den Code nach der KI immer. Die Verantwortung für das Ergebnis hat immer noch der Mensch.

Wenn Sie ein gut gepflegtes Projekt in PHP/Symfony haben und strenge Standards einhalten, dann erstellt Ihnen die KI die Grundlage einer ähnlichen Funktionalität komplett in 15 Minuten, während Sie das sonst vielleicht zwei Tage lang gemacht haben. Dann genügt es nur noch, das Programm zu justieren und zu kontrollieren. Das nimmt zwar auch etwas Zeit in Anspruch, aber wenn Sie Sicherheit haben wollen, dann müssen Sie diese Zeit investieren.

Risiken

Sicherheit

Die KI kann eine Analyse typischer Fehler im Programm durchführen, die die Stabilität oder Sicherheit der Anwendung gefährden können. Allerdings wird die Sicherheit auch durch die richtige Definition und Implementierung von Rollen und Zugriffsrechten bestimmt. Die KI programmiert es Ihnen so, wie Sie es brauchen, und so, dass es funktioniert. Nur sind Sie sicher, dass niemand und in keiner Situation Zugriff auf Daten hat, die er nicht sehen darf? Verschiedene Einschränkungen werden aus Sicherheitsgründen gemacht, aber andererseits schränken sie den Benutzer ein. Oft ist es dann einfacher, die Daten weiter zugänglich zu machen, als genau so, wie es für den Prozess definiert ist, nach dem sich der Zugriff auf die Daten richten soll.

Leistung

Die Leistung hängt von der Qualität des Codes und von der Leistung des Servers ab. Server können Sie stark aufrüsten, allerdings nicht unendlich, und es wird Sie Geld kosten. Besser ist es, in qualitativ guten Code zu investieren. Die KI kann qualitativ guten Code liefern, allerdings nicht immer, und deshalb sollte ein erfahrener Entwickler den Code überprüfen. Ein erfahrener IT-Spezialist kann zudem die Stellen ausfindig machen, die sich ohne Einschränkung der Funktionalität und weiterer Anpassungen der Anwendung vereinfachen lassen, und damit auch die Entwicklung beschleunigen. Zugleich programmiert ein erfahrener IT-Entwickler leistungsoptimierten Code dort, wo es Sinn ergibt.

Skalierbarkeit

Sie denken, Sie setzen die Anwendung in der Cloud ein und können sie plötzlich skalieren? Da irren Sie sich. Damit sich eine Anwendung skalieren lässt, muss sie dafür gut entworfen sein. Typischerweise entwerfen Sie eine solche Anwendung als Microservices, aber mit Microservices wächst Ihnen die Komplexität und es kommen neue potenzielle Probleme hinzu. Und in dem Moment kommt wieder die geschäftliche Frage: Wollen Sie schnell eine funktionierende Anwendung liefern, die die Hauptbedürfnisse erfüllt, oder wollen Sie etwas Skalierbares aufbauen? Alles auf einmal können Sie nicht wollen und mit der Komplexität wachsen die Risiken, einschließlich des Risikos des Misserfolgs.

Praktische Nutzung von KI auch außerhalb des Schreibens von Code

• Korrektur von Text, ob es sich nun um Dokumentation, eine E-Mail oder einen Artikel handelt.
• Erklärung eines Begriffs oder einer Abkürzung, auf die Sie in einem fremden Projekt stoßen.
• Brainstorming über Ideen. Die Ausgabe muss aber kritisch analysiert und bewertet werden, denn die KI bietet Ihnen bereitwillig auch Wege an, die keinen Sinn ergeben.
• Generieren von Bildern und grafischen Unterlagen.

Grenzen der Werkzeuge und Arbeitsorganisation

Claude Code hat eine Begrenzung in Form eines Fünf-Stunden-Fensters und dazu ein Tageslimit. Für jemanden, der im Modus des klassischen Büro-Achtstundentags am Stück arbeitet, kann das ein Problem sein. Ich persönlich stehe früh am Morgen auf. Ein Stück Arbeit erledige ich morgens. Vor Mittag kehre ich zur Arbeit zurück und das Fenster setzt sich mir währenddessen zurück. Anschließend dann am Vorabend. Wenn ich abends viel und lange arbeite und damit das Limit überschreite, schafft es das Limitfenster wieder, sich für mich zurückzusetzen.

Wie ich den Einzug der KI in das Segment der Softwareentwicklung bewerte

Die KI wird den Markt verändern. Werden Programmierer ihre Arbeit verlieren? Wenn jemandes Arbeit nur darin bestand, Code zu klopfen, dann wird ein solcher Mensch seine Arbeit verlieren. Der Arbeitsinhalt eines Entwicklers ist jedoch nicht nur, Code zu produzieren, sondern die Vorgaben zu analysieren, die Architektur zu entwerfen und vor allem darüber zu entscheiden, was und wie gemacht werden soll, und die direkte Verantwortung für die Qualität des Codes, den dann ein realer Mensch benutzt und von dessen Lauf die ganze Firma oder sogar der ganze Staat abhängt.

Die Qualität des mithilfe von KI generierten Codes ist oft sehr gut, besonders wenn es sich um Anpassungen an einem gut gepflegten Projekt handelt. Das Problem kann jedoch eine schlecht erstellte Vorgabe oder eine unzureichende Genauigkeit in der Spezifikation sein, wie die Anwendung funktionieren soll.

Die Qualität der künftigen Anwendungen, die zu uns Benutzern gelangen, wird so hauptsächlich von Managemententscheidungen abhängen, ob Geschwindigkeit, Preis oder problemlose Funktionalität bevorzugt wird.

Für einen Anfänger kann KI bedeuten, besseren Code zu produzieren, als er ihn selbst schreiben würde. Für einen erfahrenen Programmierer wird KI umgekehrt die Produktion von Code bedeuten, der nicht so gut sein wird, wie er ihn schreiben würde, aber immer noch ausreichend sein wird.

Ich erwarte, dass Nocode- und Lowcode-Werkzeuge auf dem Rückzug sein werden, weil es heute für einen Laien einfach ist, gleich eine Anwendung mithilfe von KI zu machen. Was die Qualität aus Sicht der Sicherheit betrifft, so wird das meiner Meinung nach ein Problem sein. Nicht weil die KI keine Rücksicht auf die Sicherheit nimmt, sondern weil die Leute sich nicht mit der Sicherheit befassen wollen. Die Sicherheit schränkt sie nämlich meistens ein. Ein weiterer Vorteil ist, dass Sie beim Programmieren mithilfe von KI in der Lage sind, eine viel komplexere Funktionalität zu liefern als auf einer vorbereiteten Lösung. Eine von einem Laien mithilfe von KI umgesetzte Anwendung kann am Ende ein erfahrener Programmierer übernehmen, um aus dem Gebastel schrittweise eine funktionierende und sichere Lösung zu machen, die sich pflegen und weiterentwickeln lässt.

Fazit

Vibecoding ist eine reale Arbeitsweise, die ich jeden Arbeitstag verwende und die mir eine Menge Zeit spart. Das bedeutet aber nicht, dass ein Programmierer nicht mehr gebraucht würde, es ändert sich nur seine Rolle und die Anforderungen an ihn. Die KI ist ein ausgezeichneter und schneller Ausführender, aber die Entscheidung darüber, was und wie gemacht werden soll, und die Verantwortung für das Ergebnis bleiben beim Menschen.