13 Vibe-Coding-Tricks, die sofort funktionieren

Du hast Vibe Coding ausprobiert. Die KI hat Code ausgespuckt, irgendetwas funktioniert, aber nicht so, wie du es dir vorgestellt hast. Willkommen im Club. Der Unterschied zwischen frustrierendem Herumprobieren und echten Ergebnissen liegt oft in ein paar Techniken, die niemand erklärt.

Falls du noch nicht weißt, was Vibe Coding überhaupt ist: kurz nachlesen, dann hier weitermachen. Für alle anderen geht’s jetzt los.

1. Lass die KI erst Fragen stellen

Der häufigste Fehler: Du beschreibst dein Projekt in einem Rutsch, die KI legt los – und baut etwas völlig anderes, als du meintest. Der Trick: Füge am Ende deiner Beschreibung diese Zeile hinzu:

Bevor du beginnst, stelle mir 10–15 Fragen, um Unklarheiten zu beseitigen.

Die KI fragt dann nach Randfällen, Zielgruppen, technischen Details – Dinge, an die du nicht gedacht hast. Wenn du diese Fragen beantwortet hast, ist der resultierende Code deutlich präziser.

2. Schreib eine Verfassung für dein Projekt

Die KI vergisst. Jeder neue Chat startet bei null. Profis umgehen das mit Instruktionsdateien wie .cursorrules oder CLAUDE.md, die bei jedem Start geladen werden. Darin steht, welche Technologien du verwendest, welche Namenskonventionen gelten, was die KI auf keinen Fall tun soll.

So eine Datei muss nicht lang sein. Ein Beispiel:

Dieses Projekt nutzt React 19 mit TypeScript. Nur funktionale Komponenten. Tailwind CSS für Styling. Keine externen Bibliotheken ohne Rückfrage.

Das reduziert Halluzinationen drastisch, weil die KI nicht mehr raten muss. Boris Cherny, der Entwickler von Claude Code, geht noch weiter: Sein Team pflegt eine gemeinsame CLAUDE.md-Datei im Git-Repository. Jedes Mal, wenn Claude einen Fehler macht, wird die Korrektur dort eingetragen. So lernt das System kontinuierlich dazu.

3. Fehlermeldungen roh reinkopieren

Wenn etwas nicht funktioniert, beschreibe nicht, was passiert. Kopiere die komplette Fehlermeldung – den ganzen Traceback, die Server-Logs, alles. Ohne eigenen Kommentar.

Die KI erkennt Muster in Fehlermeldungen oft schneller als Menschen, weil sie den gesamten Kontext gleichzeitig scannen kann. Deine Interpretation (»Ich glaube, es liegt an der Datenbank«) führt sie oft in die falsche Richtung.

4. Chat-Hygiene einhalten

Lange Chat-Verläufe machen die KI wirr. Sie vergisst Ordnerstrukturen, benennt Variablen um, widerspricht sich selbst. Der Trick: Sobald ein Feature funktioniert, machst du einen Git-Commit, löschst den Chat und startest einen neuen mit der aktuellen Codebase.

Ein frischer Kontext ist fast immer besser als ein überfüllter.

5. Das Jenga-Prinzip vermeiden

Wenn eine Komponente nicht funktioniert und die KI beim fünften Versuch immer noch flickt statt zu fixen, hör auf. Jeder weitere Patch macht den Code instabiler – wie ein Jenga-Turm kurz vor dem Zusammenbruch.

Die bessere Strategie: Lösch die Komponente komplett und lass sie mit klaren, frischen Instruktionen neu bauen. Das Ergebnis ist fast immer sauberer als das Flickwerk.

6. Mit einem God Prompt starten

Für neue Projekte funktioniert Salamitaktik schlecht. Besser: Du gibst der KI am Anfang ein vollständiges Anforderungsdokument. Profis nennen das »God Prompt« oder PRD (Product Requirements Document). Darin stehen Vision, Kernfunktionen, Zielgruppe, technische Vorgaben – alles auf einmal.

Ein Beispiel-Prompt für eine Notiz-App:

Vision: Eine minimalistische Notiz-App für schnelle Gedanken.
Kernfunktionen: Markdown-Unterstützung, Volltextsuche, Export als PDF.
Technik: React, lokale Speicherung im Browser, kein Backend.
Design: Hell, viel Weißraum, serifenlose Schrift.

Mit so einem Briefing kann die KI die gesamte Architektur in einem Durchgang entwerfen.

7. Plan Mode nutzen

Viele Coding-Tools wie Cursor oder Claude Code haben einen Plan-Modus. Dabei analysiert die KI erst, was zu tun ist, ohne Code zu schreiben. Du gehst den Plan durch, korrigierst Missverständnisse, und erst dann startet die eigentliche Umsetzung.

Der Vorteil: Die KI kann den fertigen Plan oft in einem Durchgang umsetzen, ohne dass du ständig eingreifen musst. Ein guter Plan spart mehr Zeit, als er kostet.

8. Pseudo-Code mischen

Du musst keinen echten Code schreiben, um der KI zu zeigen, was du willst. Schreib die Logik so, wie du denkst – halb Deutsch, halb Programmiersprache, halb Skizze:

wenn nutzer auf button klickt → hole daten von api → wenn erfolgreich: zeige liste, sonst: zeige fehlermeldung → liste soll sortierbar sein nach datum

Die KI funktioniert hier wie ein »unscharfer Übersetzer«, der deine Intention in sauberen Code verwandelt. Besonders nützlich, wenn du Bibliotheken nutzt, deren genaue Syntax du nicht kennst.

9. Zwei KIs gegeneinander arbeiten lassen

Ein unterschätzter Sicherheits-Trick: Lass eine KI den Code schreiben und eine andere ihn prüfen. Der Prüf-Prompt:

Du bist ein Security-Auditor. Analysiere diesen Code auf Sicherheitslücken: SQL-Injection, fehlende Input-Validierung, unsichere API-Aufrufe.

Dieses Vier-Augen-Prinzip mit KIs fängt die meisten typischen Fehler ab, bevor du den Code überhaupt selbst anschaust.

10. Sicherheits-Basics nicht vergessen

Vibe Coding verführt dazu, Sicherheit auf »später« zu schieben. Mach das nicht. Zwei Dinge sollten von Anfang an aktiv sein: Row Level Security (RLS) in der Datenbank und Rate-Limiting für API-Zugriffe – etwa 100 Anfragen pro Stunde pro IP.

Ohne diese Basics kann ein fehlerhafter KI-Loop deine API-Kosten in Minuten explodieren lassen. Oder jemand löscht deine komplette Datenbank, weil die KI vergessen hat, Zugriffsrechte zu setzen.

11. Git-Commits nach jedem funktionierenden Schritt

Versionskontrolle ist beim Vibe Coding wichtiger als beim normalen Programmieren. Die KI kann in einem Moment brillant sein und im nächsten alles kaputt machen. Dein Rettungsanker: Nach jedem funktionierenden Feature sofort committen.

Wenn die KI dann entgleist, bist du einen Befehl vom letzten funktionierenden Zustand entfernt. Ohne Commits bist du verloren.

12. Das größere Modell ist oft schneller

Das klingt kontraintuitiv: Das langsamere, teurere KI-Modell spart am Ende Zeit. Der Grund: Ein schwächeres Modell braucht mehr Korrekturdurchläufe. Du tippst, wartest, korrigierst, tippst wieder. Ein stärkeres Modell wie Claude Opus oder GPT-4o trifft öfter beim ersten Versuch.

Boris Cherny nutzt für Claude Code ausschließlich Opus 4.5 mit aktiviertem Thinking-Modus – trotz längerer Antwortzeiten. Seine Begründung: Weniger Steuerungsaufwand bedeutet schnellere Gesamtzeit.

13. Gib der KI einen Weg zur Selbstprüfung

Der vielleicht wichtigste Tipp für fortgeschrittene Projekte: Die KI sollte ihre eigene Arbeit verifizieren können. Das kann ein Testbefehl sein, eine Browser-Simulation oder eine automatisierte Prüfroutine.

Wenn Claude Code beispielsweise Zugriff auf einen Browser hat, kann es die fertige Oberfläche selbst testen, Screenshots machen und Fehler korrigieren – ohne dass du jeden Klick manuell prüfen musst. Diese Feedback-Schleife verdoppelt bis verdreifacht die Qualität des Ergebnisses.

Der wichtigste Punkt

Vibe Coding ist kein Ersatz für Verständnis – es ist ein Verstärker. Wer die Grundlagen von Softwarearchitektur kennt, bekommt mit diesen Tricks beeindruckende Ergebnisse. Wer hofft, dass die KI schon wissen wird, was gemeint ist, produziert Code, der beim ersten echten Problem zusammenbricht.

Die gute Nachricht: Die Lernkurve ist flach. Probier einen oder zwei dieser Tricks bei deinem nächsten Projekt aus. Wenn du Ideen brauchst, was du bauen könntest – davon gibt es genug.