Auf X liest man die großartigsten Geschichten: »Ich habe in 3 Stunden eine App gebaut und mache jetzt 10.000 Dollar im Monat.« Oder: »Ohne eine Zeile Code geschrieben zu haben, läuft mein SaaS-Startup.« Das Zauberwort heißt Vibe Coding. Klingt verlockend. Aber stimmt das?
Die kurze Antwort: Ja und nein. Vibe Coding funktioniert erstaunlich gut – solange nichts schiefgeht. Und genau da liegt das Problem.
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Inhaltsverzeichnis
Was Vibe Coding bedeutet
Der Begriff stammt von Andrej Karpathy, Mitgründer von OpenAI und ehemaliger KI-Chef bei Tesla. Im Februar 2025 schrieb er auf X: »Es gibt eine neue Art zu programmieren, die ich Vibe Coding nenne. Man gibt sich ganz den Vibes hin und vergisst, dass der Code überhaupt existiert.«
Was er damit meinte: Du beschreibst in normaler Sprache, was du willst. Die KI schreibt den Code. Du akzeptierst alles, ohne es zu prüfen. Wenn Fehler auftauchen, kopierst du die Fehlermeldung in den Chat, und die KI fixt es. Du verstehst nicht, was passiert – aber es funktioniert. Meistens.
Karpathy selbst nannte es »ziemlich amüsant« und empfahl es für »Wegwerf-Wochenendprojekte«. Ein wichtiger Hinweis, der in der Begeisterung meistens untergeht.
Der Unterschied zu normalem KI-gestütztem Programmieren
Nicht jede Nutzung von ChatGPT oder Claude zum Programmieren ist Vibe Coding. Der Entwickler Simon Willison bringt es auf den Punkt: Wer den generierten Code reviewt, testet und versteht, vibecoded nicht – das ist normale Softwareentwicklung mit KI-Unterstützung.
Vibe Coding im eigentlichen Sinn bedeutet: Du schaust dir den Code nicht an. Du vertraust blind. Du weißt nicht, wie es funktioniert, und es ist dir egal – solange es läuft. Das ist ein radikaler Unterschied. Und er hat Konsequenzen.
Wann ist es Vibe Coding, wann nicht?
Die Grenzen sind fließend, aber hier eine grobe Orientierung:
Klassisches Vibe Coding: Du baust dir eine Lernkarten-App für dein Studium. Du beschreibst, was sie können soll, die KI liefert, du testest es aus. Funktioniert? Fertig. Du bist der einzige Nutzer, es gibt keine sensiblen Daten, und wenn es abstürzt, ist es ärgerlich, aber nicht tragisch.
Grauzone: Du erstellst ein internes Tool für dein Team – etwa ein Dashboard, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Hier wird es schon heikler. Andere verlassen sich darauf. Fehler haben Konsequenzen.
Gefährliches Terrain: Du baust ein Produkt für zahlenden Kunden. Du verarbeitest deren Daten. Du hast keine Ahnung, was der Code eigentlich tut. Das ist der Punkt, an dem Vibe Coding zum Problem wird.
Die Erfolgsgeschichten – und was sie verschweigen
Ja, es gibt Leute, die mit Vibe Coding echte Produkte gebaut haben. Y Combinator berichtet, dass bereits 25 Prozent der Codebasis ihrer aktuellen Startups KI-generiert ist. Das ist beeindruckend.
Was in den Erfolgsgeschichten auf X oft fehlt: Die Gründer dieser Startups sind häufig erfahrene Entwickler, die den Code verstehen könnten, wenn sie müssten. Sie nutzen Vibe Coding für Prototypen und frühe Versionen, nicht für das fertige Produkt. Und sie haben Teams, die den Code später reviewen und absichern.
Wer ohne technischen Hintergrund ein Produkt vibe-coded und dann zahlende Kunden drauflässt, spielt mit dem Feuer. Siehe auch: Vibe Coding Beispiele: 21 Projekte, die du ohne Programmierkenntnisse bauen kannst
Was schiefgehen kann
Die Zahlen sind ernüchternd: Laut Veracode enthält 45 Prozent des KI-generierten Codes Sicherheitslücken. Andere Untersuchungen kommen auf 40 bis 62 Prozent. Das ist keine Kleinigkeit.
Typische Probleme sind SQL-Injections, also Einfallstore für Hacker. Hardcoded Secrets, also Passwörter und API-Schlüssel, die im Code stehen und nicht dort hingehören. Fehlende Eingabevalidierung, die es Angreifern leicht macht. Veraltete Bibliotheken mit bekannten Schwachstellen.
Das Tückische: Der Code sieht oft professionell aus. Er funktioniert im Test. Erst in der echten Welt, unter Last, mit echten Nutzern und echten Angreifern, zeigen sich die Probleme.
Ein prominentes Beispiel: Ein CEO nutzte Replit, eine beliebte Vibe-Coding-Plattform, und löschte dabei versehentlich seine gesamte Produktionsdatenbank. Die KI hatte Code generiert, der unter bestimmten Umständen destruktiv wurde – und niemand hatte es geprüft.
Für wen es funktioniert
Tobin South vom MIT Media Lab sieht zwei Gruppen, für die Vibe Coding sinnvoll ist:
Erstens: Erfahrene Entwickler. Sie können das Ergebnis prüfen, Fehler erkennen und fixen. Für sie ist Vibe Coding ein Beschleuniger – was früher einen Tag dauerte, erledigen sie jetzt in einer Stunde.
Zweitens: Absolute Anfänger mit kleinen, persönlichen Projekten. Eine App für sich selbst, ein Spielzeugprojekt zum Lernen. Hier ist das Risiko gering und der Lerneffekt hoch.
Die gefährliche Mitte sind Leute mit ein bisschen Wissen, die glauben, sie könnten ein echtes Produkt bauen, ohne die Grundlagen zu verstehen.
Ähnlich ist es übrigens beim Schreiben. Wenn jemand erzählt, er habe mit KI einen Roman geschrieben und verdiene jetzt passives Einkommen mit E-Books, rümpfen Autoren die Nase. Nicht aus Arroganz, sondern weil sie wissen, was alles dazugehört: Struktur, Stimme, Figurenführung, Lektorat. Das Tippen ist der kleinste Teil. Bei Software ist es genauso: Code schreiben ist nicht dasselbe wie Software entwickeln.
Der entscheidende Punkt: Nicht die KI macht den Unterschied, sondern was du mitbringst. Wer das Handwerk beherrscht, kann beurteilen, was die KI liefert. Wer es nicht beherrscht, liefert Glücktreffer oder Müll – und weiß nicht mal, welches von beiden.
Wo Unternehmen Vibe Coding tatsächlich einsetzen
In seriösen Unternehmen hat Vibe Coding einen klaren Platz – aber nicht überall:
Prototyping: Eine Idee schnell testen, bevor man Ressourcen investiert. Hier ist Geschwindigkeit wichtiger als Perfektion.
Interne Tools: Ein Dashboard für das Marketing-Team, ein Skript für die Buchhaltung. Nicht kritisch, aber nützlich.
Proof of Concept: Zeigen, dass etwas grundsätzlich funktioniert, bevor echte Entwickler übernehmen.
Was Unternehmen damit sparen, ist vor allem Zeit in der frühen Phase. Was sie riskieren, wenn sie es übertreiben: Sicherheitslücken, technische Schulden, und im schlimmsten Fall Compliance-Verstöße. Der fantastische EU Cyber Resilience Act etwa verlangt, dass Software nach Secure-by-Design-Prinzipien entwickelt wird. »Die KI hat’s geschrieben« ist keine Entschuldigung.
Die Verbindung zu KI-Agenten
Vibe Coding ist im Grunde eine frühe Form dessen, was mit KI-Agenten gerade entsteht: Du gibst ein Ziel vor, die KI erledigt den Rest. Der Unterschied ist, dass Agenten noch autonomer arbeiten – sie führen Code aus, nutzen Werkzeuge, korrigieren sich selbst.
Die Risiken sind dieselben, nur größer. Je mehr Autonomie, desto wichtiger werden klare Grenzen und menschliche Kontrolle.
Wie du anfangen kannst
Wenn du Vibe Coding ausprobieren willst, hier ein paar Empfehlungen:
Fang klein an. Ein persönliches Projekt, bei dem es nicht schlimm ist, wenn es nicht funktioniert. Eine Lernkarten-App, ein Haushaltsbuch, ein kleines Spiel.
Nutze etablierte Tools. Cursor, Replit, Claude Code – sie haben Sicherheitsmechanismen eingebaut, die zumindest die gröbsten Fehler abfangen.
Keine echten Nutzerdaten. Solange du nicht verstehst, was der Code tut, solltest du keine sensiblen Informationen damit verarbeiten.
Lerne dabei. Der eigentliche Wert von Vibe Coding für Anfänger ist nicht das Ergebnis, sondern das Verständnis, das du nebenbei entwickelst. Frag die KI, warum sie etwas so gemacht hat. Lass dir den Code erklären. So wird aus Vibe Coding echtes Lernen. Siehe auch: 13 Vibe-Coding-Tricks, die sofort funktionieren
Ein realistischer Blick
Vibe Coding ist weder Magie noch Betrug. Es ist ein Werkzeug mit klaren Stärken und ebenso klaren Grenzen.
Die Stärke: Noch nie war es so einfach, eine Idee in funktionierenden Code zu verwandeln. Für Prototypen, persönliche Projekte und zum Lernen ist das ein Geschenk.
Die Grenze: Sobald andere Menschen von deinem Code abhängen – sei es als Kunden, Kollegen oder Nutzer – brauchst du jemanden, der versteht, was da passiert. Das kannst du selbst sein, wenn du bereit bist zu lernen. Oder jemand anderes, den du bezahlst.
Die Erfolgsgeschichten auf X? Hinter den meisten steckt entweder mehr Kompetenz, als zugegeben wird, oder mehr Risiko, als sichtbar ist. Manchmal allerdings auch beides. Der Rest ist Lug und Trug.
