Was ist Vibe Coding? Ein verständlicher Leitfaden für 2026

Also, was ist Vibe Coding wirklich?

Vibe Coding ist eine Art, Software mit KI zu bauen, bei der du eine Funktion oder App in einem Prompt in natürlicher Sprache beschreibst und ein großes Sprachmodell den eigentlichen Code generiert. Du bleibst auf der Ebene von was du willst und wie es sich verhalten soll und verlässt dich beim Wie auf die KI.

Was es von „KI zur Unterstützung beim Coden nutzen" unterscheidet, ist die Verständnislücke. In seiner reinsten Form bedeutet Vibe Coding, den Code der KI zu akzeptieren, ohne ihn Zeile für Zeile zu überprüfen. Du führst ihn aus, schaust, ob er funktioniert, und wenn nicht, bittest du die KI, ihn zu reparieren, oft ohne je ganz zu verstehen, was sich geändert hat. IBM beschreibt denselben Wandel als Bewegung hin zur intent-driven development, bei der du die Absicht ausdrückst und das Modell die Umsetzung ausfüllt.

Das ist ein echter Bruch mit der bisherigen Funktionsweise von Software. Jahrzehntelang war der Flaschenhals das Schreiben des Codes. Vibe Coding verschiebt den Flaschenhals zum Beschreiben dessen, was du willst, klar genug, weshalb man nur halb im Scherz sagt, die heißeste neue Programmiersprache sei Englisch.

Woher der Begriff kommt

Der Ausdruck wurde von Andrej Karpathy geprägt, Mitgründer von OpenAI und ehemaliger Director of AI bei Tesla, in einem Beitrag auf X vom 2. Februar 2025. Hier ist die Zeile, die tausend Meinungsartikel auslöste:

„There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."

Andrej Karpathy (@karpathy, Feb 2, 2025)

Der Rest des Beitrags ist wissenswert, weil die Leute den Geist vergessen, in dem er geschrieben wurde. Karpathy beschrieb, wie er jeden Vorschlag annahm, ohne die Diffs zu lesen, Fehlermeldungen kommentarlos zurückkopierte und Bugs umging, die er nicht verstehen wollte. Sein Urteil zu diesem Stil? Es ist „not too bad for throwaway weekend projects." Er beschrieb etwas Spaßiges und Risikoarmes, keine neue Art, Banking-Software auszuliefern.

Das Label setzte sich trotzdem durch. Innerhalb von Wochen markierte Merriam-Webster es als trendend, und zum Jahresende war es das Wort des Jahres 2025 des Collins Dictionary. Nicht schlecht für einen Tweet.

Wie Vibe Coding tatsächlich funktioniert

Streift man den Hype ab, ist der Workflow eine einfache Schleife, die du wiederholst, bis die Sache funktioniert.

1. Beschreibe, was du willst. „Bau mir eine Landingpage mit einem E-Mail-Anmeldeformular" oder „füge der Seitenleiste einen Dark-Mode-Umschalter hinzu". Je mehr Kontext du gibst, desto besser das Ergebnis.
2. Die KI schreibt den Code. Nicht ein Snippet, das du irgendwo einfügst, sondern funktionierende Dateien, oft eine ganze lauffähige App.
3. Führe ihn aus und schau. Moderne Tools zeigen dir eine Live-Vorschau, sodass du das Ergebnis beurteilst, indem du es ansiehst, nicht indem du den Quellcode liest.
4. Fordere eine Korrektur oder Erweiterung an. Etwas stimmt nicht? Du beschreibst die Änderung in einfacher Sprache und gehst die Runde noch einmal.

Replit verdichtet das zu „describe it, refine it, launch it", wobei die App live mit dir mitläuft. Was du beachten solltest, ist Schritt drei: Du bewertest die Ausgabe, nicht den Code. Das ist der ganze Reiz und, wie wir noch sehen werden, das ganze Problem.

Die Tools, mit denen Leute Vibe Coding betreiben

Eine Welle von Tools konkurriert nun darum, der einfachste Weg zu sein, eine App ins Dasein zu reden. Sie teilen sich grob in zwei Lager: KI-native Editoren für Entwickler und „Beschreib eine App"-Builder für alle anderen.

Das „Beschreib eine App"-Lager ist dort, wo Vibe Coding sich am meisten wie Science-Fiction anfühlt. Hier ist eine Portfolio-Seite, gebaut in Lovable aus einer kurzen Beschreibung, ganz ohne handgeschriebenes HTML:

Wenn du das breitere Feld willst, testen unsere Guides zu Cursor-Alternativen, Replit-Alternativen und Lovable-Alternativen jeweils eine Handvoll davon direkt nebeneinander.

Vibe Coding vs. tatsächliches Ausliefern von Software

Hier ist die Unterscheidung, die in jeder atemlosen Schlagzeile verloren geht und die es wert ist, auf deinen Monitor tätowiert zu werden.

Nicht jedes KI-gestützte Coden ist Vibe Coding. Die klarste Sicht kommt von Simon Willison, Mitschöpfer des Django-Webframeworks, der sich Sorgen machte, der Begriff werde gedehnt, bis er jede Nutzung eines LLM bedeute:

„If an LLM wrote the code for you, and you then reviewed it, tested it thoroughly and made sure you could explain how it works to someone else, that's not vibe coding, it's software development. The usage of an LLM to support that activity is immaterial."

Simon Willison (Not all AI-assisted programming is vibe coding)

Gleiche Tools, andere Disziplin. Willisons goldene Regel lautet, dass er keinen Code committet, den er nicht jemand anderem erklären könnte. An diesem Maßstab gemessen betreiben die meisten professionellen Ingenieure, die KI nutzen, überhaupt kein Vibe Coding, sie coden nur schneller. Das, was Vibe Coding zu „Vibe Coding" macht, ist die bewusste Entscheidung, den Code nicht zu verstehen. Sogar Andrew Ng hat dem Begriff widersprochen und argumentiert, er verleite Menschen zu der Annahme, ernsthafte Ingenieure würden einfach den Vibes folgen.

Worin Vibe Coding wirklich gut ist

Mit dieser Einschränkung im Hinterkopf ist der Vorteil real und es wert, sich darüber zu freuen.

Es ist schnell. Die Lücke zwischen „Ich habe eine Idee" und „Ich habe einen funktionierenden Prototyp" schrumpft von Tagen auf Minuten. Um zu testen, ob eine Idee überhaupt erst gebaut werden sollte, ist das transformativ.

Es ist offen für alle. Das ist der Teil, der am meisten zählt. Menschen, die nie hätten Software bauen können, Gründer, Designer, Lehrkräfte, Ops-Leute, können jetzt funktionale Tools erstellen, indem sie sie beschreiben. Willison bringt es gut auf den Punkt: jeder verdient die Fähigkeit, mühsame Aufgaben zu automatisieren, und man sollte dafür keinen Informatikabschluss brauchen. Es ist ein naher Verwandter der No-Code-Bewegung, nur dass die KI unter der Haube echten Code schreibt.

Und die Adoptionszahlen sind nicht klein. Ein paar harte Zahlen aus 2025:

• Rund 25 % der Startups im Winter-2025-Jahrgang von Y Combinator hatten Codebasen, die laut TechCrunch zu etwa 95 % KI-generiert waren.
• Googles CEO sagte, über 25 % des neuen Codes bei Google sei KI-generiert, laut Ars Technica.

Forbes beschreibt den strategischen Wandel als einen von Code zu Produkt: Wenn die Umsetzung billig ist, wird die knappe Fähigkeit zu wissen, was gebaut werden soll, und es präzise beschreiben zu können.

Wo Vibe Coding zurückbeißt

Jetzt der Teil, den die Demos überspringen. Wenn du aufhörst, den Code zu lesen, verschwinden die Probleme nicht, sie verschieben sich nur dorthin, wo du sie nicht sehen kannst.

Sicherheit ist das große Thema. Eine Studie fand, dass fast die Hälfte der Code-Snippets beliebter KI-Modelle unsicher war und klassische Fehler wie SQL-Injection und Cross-Site-Scripting enthielt. IBM nennt Sicherheit die kritischste Einschränkung und prägte sogar den Ausdruck security debt, fest codierte Schlüssel und ungesicherte Endpunkte, die sich leise anhäufen. Das sind keine Hypothesen: Der KI-App-Builder Lovable hatte einen Vorfall, bei dem 170 von 1.645 Apps persönliche Daten preisgaben, und ein Replit-Agent soll Berichten zufolge eine Produktionsdatenbank gelöscht haben.

Technische Schulden häufen sich leise an. Eine GitClear-Analyse von 211 Millionen Codezeilen fand, dass sich die Code-Duplizierung vervierfachte und das Refactoring stark zurückging, während sich die KI-Unterstützung ausbreitete. Das ist es, was die Entwickler von Reddit meinen, wenn sie vibe-codierte Produktiv-Apps „Legacy-Code in Echtzeit schreiben" nennen.

Und es macht dich vielleicht nicht einmal schneller. Die kontraintuitive Erkenntnis: Eine randomisierte kontrollierte Studie von METR aus 2025 fand, dass erfahrene Open-Source-Entwickler mit KI-Tools von Anfang 2025 tatsächlich 19 % langsamer waren, obwohl sie vorhersagten, schneller zu sein, und hinterher glaubten, es gewesen zu sein. Das „fühlt sich schnell an"-Gefühl und die „ist schnell"-Realität stimmen nicht immer überein.

Also, solltest du Vibe Coding betreiben?

Ja, oft, du musst nur ehrlich sein, was auf dem Spiel steht. Die eine Frage, die das klärt: Könnte ein Bug hier tatsächlich jemandem schaden, deinen Nutzern, deinem Ruf oder deinem Bankkonto?

Die Community ist im Grunde dazu konvergiert. Der große r/OutOfTheLoop-Thread, der versuchte, dem Begriff einen Sinn zu geben, wurde von einem Entwickler gestartet, der genau die richtige Frage stellte:

„Do people actually try to rely on this for professional work or is it more just a way for non-coders to make something simple? Or, maybe it's just kind of a meme and I'm missing the joke."

u/Amish_Avenger, r/OutOfTheLoop

Die Antwort, die sich über Thread um Thread herauskristallisierte: Es ist brillant für die linke Seite dieses Spektrums und eine Falle auf der rechten. Willisons praktische Checkliste ist die, die wir tatsächlich nutzen würden, pass auf bei Geheimnissen und API-Schlüsseln, privaten Daten und allem, was nach Nutzung abgerechnet wird (Leute haben sich per Vibe Coding in überraschende vierstellige Rechnungen manövriert). Für alles, was das berührt, musst du den Code verstehen, was per Definition bedeutet, dass es kein Vibe Coding mehr ist.

Vibe Codings eigentliche Lektion: beschreibe einfach, was du willst

Tritt von den Code-Editoren zurück und es verbirgt sich hier eine größere Idee, eine, die zählt, selbst wenn du nie eine App baust.

Der Grund, warum sich Vibe Coding wie Magie anfühlt, ist nicht der Code. Es ist, dass du ein Ergebnis in einfacher Sprache beschreibst und die KI das Wie herausfindet. Dieses Muster gilt nicht nur für Software. Es ist genau, wie ein gut gebauter KI-Agent für jede Art von Wissensarbeit funktionieren sollte, und es ist besonders mächtig im Kundensupport, wo der „Code", den du sonst schreiben würdest, eigentlich nur ein Gewirr aus Regeln, Makros und Routing-Logik ist.

Stell dir vor, du richtest einen Support-KI-Agenten auf die Vibe-Coding-Art ein: Statt Entscheidungsbäume zu bauen, sagst du ihm einfach in einem Chat: „Wenn ein Ticket eine Rückerstattung erwähnt, entwirf eine Antwort und markiere es für das Abrechnungsteam." Das ist die ganze Einrichtung. Mit eesel AI funktioniert es buchstäblich so, du passt das Verhalten des Agenten an, indem du Anweisungen in einfacher Sprache schreibst, nicht indem du Flows verdrahtest:

Der Unterschied ist, dass das „den Code überprüfen"-Problem für dich gelöst ist. Statt Änderungen blind zu akzeptieren, lässt dich ein guter Support-Agent gegen vergangene Tickets simulieren, bevor du live gehst, und leitet Antworten mit geringer Sicherheit an einen Menschen weiter, statt zu raten, die Sicherheitsleitplanke, die reines Vibe Coding nicht hat. Du bekommst die Beschreib-es-auf-Englisch-Magie ohne das Risiko ungeprüften Codes.

Probier eesel aus

eesel AI nimmt den besten Teil des Vibe Codings, sag einfach, was du willst, und wendet ihn auf Kundensupport und internen Hilfebereich an. Du verbindest deinen Helpdesk und deine Wissensquellen, beschreibst in einfacher Sprache, wie sich der Agent verhalten soll, und er lernt aus deinen vergangenen Tickets, um zu entwerfen und zu lösen. Ein konkretes Unterscheidungsmerkmal: Du kannst eine Simulation auf Tausenden historischer Tickets ausführen, um genau zu sehen, wie er geantwortet hätte, bevor er je eine Live-Konversation berührt, der Überprüfungsschritt, den Vibe Coding überspringt, eingebaut.

Wenn „beschreibe, was du willst, lass die KI die Arbeit machen" die Zukunft ist, dann ist dies diese Zukunft, ausgerichtet auf die Arbeit, die die meisten Teams tatsächlich erledigt brauchen. Probier eesel kostenlos aus, ohne Kreditkarte, und sieh, wie es deine eigenen Tickets bearbeiten würde.