Es fühlt sich an, als wäre Vibe-Coding schon ewig da – zumindest, wenn man in KI-Jahren rechnet. Vor ein paar Monaten war es noch “Magie”, heute ist es Alltag: LLMs, die nicht nur Code schreiben, sondern auch Gedichte, Songtexte oder Blogposts polieren.
Ich lasse mir manchmal einfach spontan ein paar Zeilen Songtext ausspucken, schmeiße sie in Suno, und zack – habe ich genau den Soundtrack, den ich in diesem Moment beim Arbeiten brauche. Verrückt, oder?

Und dann gibt es da noch Nano-Banana. Wer’s kennt, weiß: Die Zensur ist dort so streng, dass man schon mal “die erwachsene Zauberin” schreiben muss, nur damit aus einem Pixelbild ein realistisches Artwork wird. Klingt witzig, ist aber auch ein bisschen absurd.

Zurück zum Coding
Doch das alles ist nur die bunte Spielwiese. Richtig spannend wird es bei Vibe-Coding:
Programme einfach in normaler Sprache beschreiben, und die KI baut sie für dich. Keine umständlichen Prompts, kein Copy & Paste – Tools wie Gemini-CLI oder JetBrains Junie holen sich die KI direkt in die IDE. Klingt nach Zukunft, oder?

Ja. Aber.

Die Wahrheit ist: Die AI denkt nicht für dich.
Wenn du selbst keine Idee hast, wie du ein Problem lösen würdest, bekommst du am Ende nur Quatsch zurück. Der Traum, einfach zwei Sätze zu tippen und die KI spuckt die perfekte App aus, ist genau das – ein Traum.
Oft muss man der KI sogar haarklein sagen, welche Libraries oder APIs sie nutzen soll. Sonst landet man bei Code, der zwar hübsch aussieht, aber in der Realität nie laufen wird.

Was wirklich zählt
Nach ein paar Monaten Experimentieren habe ich gemerkt: Das Geheimnis liegt nicht im Prompt selbst, sondern in der Vorbereitung.
Ich habe mir angewöhnt, eine saubere requirements.md zu schreiben – und zwar selbst. Nicht von der KI. Darin halte ich fest:

- Welche Lösung ich mir vorstellen würde
- Welche Datenstrukturen ich brauche
- Welche Beispiele wichtig sind
- Welche Use Cases abgedeckt sein müssen
- Welche Acceptance Criteria gelten

Klingt nach klassischem Ticket-Schreiben? Genau. Eigentlich nichts Neues – nur dass es hier den Unterschied zwischen gutem und miesem KI-Code macht. Wenn man diese “Definition of Ready” sauber aufsetzt, liefert die KI plötzlich großartige Lösungen. Sogar Sicherheitsaspekte, die ich selbst nicht auf dem Schirm hatte, tauchen auf.

Fazit
Die KI ist wie ein genialer Coding Monkey: schnell, fleißig und unermüdlich. Aber sie ersetzt nicht dein Denken. Sie schreibt deinen Code – sie entwirft aber nicht deine Lösung.