Kurz erklärt
Vibe Coding funktioniert über einen Kreislauf aus Prompt, Code und Korrektur: Eine Aufgabe wird in normaler Sprache beschrieben, eine KI erzeugt daraus Code, das Ergebnis wird ausgeführt und bei Bedarf über einen neuen Prompt angepasst. Für schnelle Prototypen reicht dieser Ablauf oft aus, bei wachsenden oder mehrpersonigen Projekten kommt eine kontrolliertere Form der KI-gestützten Entwicklung hinzu.
Um die Frage „Wie funktioniert Vibe Coding?» zu beantworten, müssen wir das Prinzip dieses stark KI-gestützten Ansatzes der Softwareentwicklung zunächst allgemein einordnen. Systemanforderungen werden hier nicht direkt in Code, sondern in natürlicher Sprache formuliert und daraufhin von einer künstlichen Intelligenz in Programmcode übersetzt. Der typische Ablauf ist einfach: Eine Aufgabe wird beschrieben, die KI erzeugt Code, das Ergebnis wird ausgeführt und anschliessend über neue Prompts verbessert. Dieser Kreislauf aus Prompt, Code und Korrektur wiederholt sich, bis die gewünschte Funktion erreicht ist.
Im engen Verständnis steht dabei nicht das detaillierte Lesen des Codes im Mittelpunkt. Entscheidend ist zunächst, ob die Anwendung das tut, was erwartet wird. Für einfache Experimente und schnelle Prototypen kann dieses Vorgehen viel Tempo bringen. In umfangreichen Projekten kommt jedoch häufig eine kontrolliertere Form der KI-gestützten Entwicklung zum Einsatz.
Wie funktioniert Vibe Coding in der Praxis?
Ein erster Prompt als Beispiel
Am Anfang steht keine Programmiersprache, sondern das gewünschte Ergebnis. Statt Funktionen, Variablen oder Datenstrukturen selbst anzulegen, wird die Aufgabe in einem Prompt beschrieben.
Ein einfaches Beispiel wäre:
«Erstelle eine Python-Funktion, die eine CSV-Datei einliest und alle enthaltenen Datensätze ausgibt.»
Wer auf diese Weise KI Code generieren lässt, erhält einen ersten Vorschlag direkt vom Sprachmodell (Large Language Model, LLM). Das LLM erzeugt Code auf Basis der beschriebenen Aufgabe und der Muster, die es aus seinem Training kennt. Danach wird der erzeugte Programmcode ausgeführt.
Funktioniert alles wie erwartet, folgt der nächste Schritt. Tritt ein Fehler auf oder fehlt eine Funktion, wird das Ergebnis erneut beschrieben.
Der Vibe-Coding-Loop in 6 Schritten
Der typische Vibe-Coding-Loop besteht aus den folgenden Schritten:
- Ziel oder gewünschte Funktion beschreiben
- KI Code generieren lassen
- Erzeugten Code ausführen
- Ergebnis und Fehlermeldungen beobachten
- Korrekturen oder neue Anforderungen formulieren
- Überarbeiteten Code erneut testen
Wie funktioniert Vibe Coding also im Kern? Der Weg zum Ergebnis führt über einen fortlaufenden Dialog mit der KI. Das manuelle Schreiben einzelner Codezeilen tritt dabei in den Hintergrund.
Den Namen für dieses Vorgehen prägte im Februar 2025 der KI-Forscher Andrej Karpathy. Ursprung, Definition und Grenzen des Begriffs haben wir in einem separaten Beitrag zusammengefasst.
Wie wird aus einem Prompt eine funktionierende Anwendung?
Wie schreibt KI Code im konkreten Ablauf? Als Beispiel betrachten wir hier die Entwicklung eines kleinen Task-Planers. Der erste Prompt könnte lediglich verlangen, eine Webanwendung zu erstellen, in der Aufgaben eingetragen und angezeigt werden.
Die KI erzeugt daraufhin den notwendigen LLM Code. Nach dem Start zeigt sich vielleicht, dass Tasks zwar hinzugefügt, aber nicht gelöscht werden können. Statt den Programmcode selbst zu durchsuchen, folgt eine neue Anweisung:
«Ergänze bei jeder Aufgabe eine Schaltfläche zum Löschen.»
Nach der nächsten Anpassung funktioniert diese Funktion. Nun fällt auf, dass alle Einträge nach dem Schliessen der Anwendung verschwinden. Der nächste Prompt könnte lauten:
«Speichere die Aufgaben so, dass sie nach einem Neustart weiterhin vorhanden sind.»
So wächst die Anwendung Schritt für Schritt. Neue Anforderungen ergeben sich direkt aus dem sichtbaren Ergebnis. Taucht eine Fehlermeldung auf, kann auch sie an die KI übergeben werden. Das Modell versucht dann, die Ursache zu erkennen und optimierten LLM Code zu erzeugen.
Wie schreibt man gute Prompts für KI-generierten Code?
Wer per KI Code generieren möchte, sollte das gewünschte Ergebnis möglichst klar beschreiben. Ein allgemeiner Prompt lässt dem Modell viel Interpretationsspielraum. Für erste Experimente kann das ausreichen. Sobald bestimmte Funktionen verlangt werden, gilt es für einen effizienten Entwicklungsprozess jedoch präzisere Angaben zu machen.
«Erstelle eine Aufgabenliste» beschreibt lediglich die Grundidee.
Deutlich klarer wäre:
«Erstelle eine einfache Aufgabenliste als Webanwendung. Neue Aufgaben sollen hinzugefügt, als erledigt markiert und gelöscht werden können. Die Einträge sollen auch nach einem Neustart erhalten bleiben.»
Wie schreibt KI Code auf Basis solcher Angaben? Das Modell versucht, die beschriebenen Funktionen in eine technisch umsetzbare Struktur zu übersetzen. Je klarer Ziel und Verhalten formuliert sind, desto geringer ist der Spielraum für falsche Annahmen. Wer Prompts systematisch aufbaut, reduziert zusätzlich die Zahl der Korrekturrunden.
Auch Korrekturen profitieren von konkreten Angaben. Statt «Das funktioniert nicht» führt eine genaue Beschreibung des Problems deutlich sicherer zum Ziel.
Was unterscheidet reines Vibe Coding von KI-gestützter Entwicklung?
Beim Vibe Coding im ursprünglichen, engen Sinn bleibt der erzeugte Programmcode weitgehend im Hintergrund. Die Kontrolle konzentriert sich auf das sichtbare Resultat. Funktioniert etwas nicht, geht die Rückmeldung zurück an die KI. Diese erstellt die nächste Version. Das Prinzip liefert zügig verwendbare Ergebnisse, ist aber nicht immer sinnvoll.
Eine KI-gestützte Entwicklung geht weiter. Hier dient künstliche Intelligenz ebenfalls dazu, per KI Code generieren zu lassen und damit schnell eine funktionierende Anwendung zu erhalten. Fachleute prüfen jedoch zusätzlich, wie die Lösung technisch aufgebaut ist.
Der Unterschied lässt sich vereinfacht so darstellen:
- Reines Vibe Coding prüft vor allem das Ergebnis.
- KI-gestützte Entwicklung prüft Ergebnis und Code.
- Klassisches Software Engineering mit KI bindet das Modell zusätzlich in definierte Test- und Qualitätsprozesse ein.
Diese Abstufung ist für die Praxis tatsächlich relevanter als ein starres Entweder-oder. Ein Projekt kann somit frei beginnen und später in einen stärker kontrollierten Entwicklungsprozess übergehen.
Ungeprüfter Code birgt dabei reale Risiken. Sicherheitslücken, wie sie die OWASP Top Ten beschreiben, entstehen in KI-generiertem Code genauso wie in von Hand geschriebenem. Wer Fehler systematisch behebt, statt sie nur zu übergehen, senkt dieses Risiko spürbar.
Wie läuft eine kontrollierte KI-Entwicklung mit Vibe Coding ab?
Auch hier beginnt der Prozess mit einer klaren Aufgabenbeschreibung. Die KI erstellt daraufhin einen ersten LLM Code. Danach endet die menschliche Kontrolle aber nicht beim sichtbaren Ergebnis.
Zunächst wird geprüft, ob Struktur und Logik zur bestehenden Anwendung passen. Anschliessend folgen funktionale Tests. Fehler werden nicht nur an die KI zurückgegeben, sondern auch hinsichtlich ihrer Ursache bewertet.
Ein typischer Ablauf sieht so aus:
- Anforderungen definieren
- KI Code generieren lassen
- Struktur und Logik prüfen
- Funktion testen
- Fehler gezielt korrigieren lassen oder selbst beheben
- Änderungen erneut prüfen
- Funktionierenden Code dokumentieren und übernehmen
Wie funktioniert Vibe Coding damit im professionellen Umfeld? In seiner reinen Form tritt es dort häufig zugunsten einer kontrollierten KI-Unterstützung zurück. Der Geschwindigkeitsvorteil bleibt erhalten, die technische Verantwortung jedoch beim Menschen.
Wann ist reines Vibe Coding sinnvoll, wann braucht es mehr?
Wenn Tempo wichtiger ist als eine perfekte Codebasis
Nicht jedes Projekt braucht von Beginn an einen umfangreichen Entwicklungsprozess. Für einen frühen Prototyp kann Geschwindigkeit wichtiger sein als eine langfristig perfekte Codebasis.
Soll beispielsweise geprüft werden, ob eine Bedienidee verständlich ist, kann ein funktionierender Entwurf ausreichen. Auch kleine persönliche Hilfsprogramme oder einmalige Automatisierungen eignen sich für einen stärker vom Prinzip des Vibe Codings geprägten Ablauf.
Wenn Anwendungen wachsen oder mehrere Personen mitbauen
Anders sieht es bei Anwendungen aus, die dauerhaft betrieben, erweitert oder von mehreren Personen gepflegt werden sollen. Dort gewinnt die kontrollierte KI-gestützte Entwicklung deutlich an Bedeutung.
Wie stark dabei das Vorwissen der promptenden Person zählt, zeigt eine Studie der ETH Zürich aus dem Jahr 2026. Im Test mit 100 Studierenden hatten Informatikkenntnisse den grössten Einfluss auf den Erfolg beim KI-gestützten Programmieren. Wer die KI besonders häufig nutzte, schnitt sogar eher schlechter ab.
«Fertiger Code» bedeutet beim reinen Vibe Coding daher zunächst nur, dass das beobachtete Ergebnis die gestellte Aufgabe erfüllt. Ob der LLM Code langfristig wartbar, sicher und erweiterbar ist, muss separat beurteilt werden. Auch welches Modell den Code erzeugt, macht dabei einen Unterschied, besonders bei komplexeren Aufgaben.
Der fliessende Übergang zu klassischem Software Engineering
Die Frage muss also auch lauten: Wie funktioniert Vibe Coding besonders sinnvoll? Häufig bietet sich ein fliessender Übergang an. Die erste Idee entsteht mit einem schnellen Prompt. Die KI liefert einen Prototyp, der früh getestet werden kann. Zeigt sich, dass das Konzept funktioniert, beginnt die technische Überarbeitung.
Vibe Coding beschleunigt damit vor allem den Weg von einer Idee zu einem sichtbaren Ergebnis. Klassische Entwicklungsarbeit sorgt daraufhin dafür, dass daraus eine belastbare Anwendung werden kann. Wer die Grundlagen einer Sprache wie HTML kennt, erkennt dabei schneller, ob generierter Code sinnvoll aufgebaut ist.
Möchten Sie klären, wie sich Vibe Coding oder eine kontrollierte KI-gestützte Entwicklung sinnvoll in Ihre digitalen Projekte integrieren lässt? Nehmen Sie Kontakt auf. Wir bewerten Ihre Anforderungen, geeignete Einsatzfelder und den passenden Entwicklungsprozess im jeweiligen Kontext.
Verfasst von
Bettina Abelman
Junior Online Marketing Managerin bei ONELINE in Zug mit Fokus auf Digital Marketing, SEO und Leadgenerierung. Mehr über Bettina erfahren →
