Dein nächster Tech-Job? Vibe Coding

Ein LinkedIn-Beitrag mit der Stellenausschreibung „Vibe Coder Frontend Developer“ von CO/AI fiel mir auf – ein Zeichen dafür, dass sich die Softwareentwicklung rasant verändert. Die aufkommende Praxis des „Vibe Coding“ verändert die Entwicklung vom Schreiben von Syntax hin zur Kommunikation mit KI, und das schneller, als viele denken.

Der Aufstieg des Prompt-basierten Programmierers

Im Februar 2025 prägte Andrej Karpathy, ehemaliger Senior Director of AI bei Tesla und renommierter Informatiker, den Begriff „Vibe Coding“, um einen grundlegend anderen Ansatz zur Softwareentwicklung zu beschreiben. Anstatt methodisch Syntax zu schreiben, beschreiben Entwickler nun ihre Wünsche in natürlicher Sprache und überlassen die Implementierung spezialisierten KI-Modellen.

„Ich sehe einfach Dinge, sage Dinge, führe Dinge aus und kopiere und füge Dinge ein, und meistens funktioniert es.“

Diese beiläufige Beschreibung von Karpathy lässt einen tiefgreifenden Wandel erahnen, der bereits Veränderungen in der Frage bewirkt, wer Software entwickeln kann und wie dies geschieht.

Vom Tippen zum Sprechen: So funktioniert Vibe Coding

Das Schöne am Vibe-Coding ist seine Einfachheit. Anstatt Code Zeile für Zeile zu schreiben, können Entwickler:

1. Beschreiben Sie in einfacher Sprache, was sie wollen , so wie Sie es einem Kollegen erklären würden
2. Überprüfen Sie, was die KI generiert , oft mehrere Implementierungsoptionen
3. Geben Sie Feedback darüber, was funktioniert und was nicht
4. Verfeinern Sie durch Gespräche, bis der Code genau das tut, was benötigt wird

„Es ist, als hätte man einen Junior-Entwickler, der nie müde wird und jeden jemals geschriebenen Code gelesen hat“, sagte mir ein Startup-CTO. „Man führt ihn mit einfacher Sprache statt mit Syntax.“

Das Tool-Ökosystem hat sich schnell weiterentwickelt, um diesen Workflow zu unterstützen. GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt und viele andere ermöglichen jetzt diesen dialogorientierten Entwicklungsansatz.

Warum Unternehmen auf Vibe Coding setzen

Die Zahlen sprechen eine überzeugende Sprache. Ein Viertel der Y Combinator-Produktreihe für den Winter 2025 entwickelte Produkte mit einem Code, der zu 95 % KI-generiert ist. Die Auswirkungen gehen über die individuelle Produktivität hinaus. Garry Tan, CEO von Y Combinator, erklärte kürzlich gegenüber Business Insider, dass „Vibe Coding“ Startups schlanker macht, da nun zehn Ingenieure die Arbeit erledigen können, für die zuvor Teams von 50 bis 100 Mitarbeitern benötigt wurden.

Frühanwender berichten von erheblichen Produktivitätssteigerungen. Manche Teams erledigen Aufgaben, die normalerweise Monate dauern würden, in wenigen Wochen.

Was macht einen großartigen Vibe Coder aus?

Der Erfolg in diesem neuen Paradigma erfordert andere Fähigkeiten als die traditionelle Entwicklung. Die erfolgreichsten Praktiker kombinieren:

• Klare Kommunikation – Die Fähigkeit, technische Anforderungen präzise zu artikulieren
• Mustererkennung – Schnelles Erkennen, wenn der generierte Code verfeinert werden muss
• Systemdenken – Verstehen, wie Komponenten auf hoher Ebene interagieren sollten
• UX-Intuition – Priorisierung der Benutzererfahrung mit dem Endprodukt

Ich habe aus eigener Erfahrung als leitender Ingenieur jemanden kennengelernt, der diesen Ansatz vertritt.

„Technisches Wissen ist immer noch wichtig, aber es geht mehr darum zu wissen, wie guter Code aussieht, als jede Zeile selbst schreiben zu können.“

Wo Vibe Coding glänzt (und wo nicht)

Nicht jedes Projekt eignet sich für Vibe Coding. Der Ansatz funktioniert hervorragend für:

• Rapid Prototyping – MVPs schnell erstellen und Konzepte testen
• Benutzeroberflächen – Responsive, moderne Frontends erstellen
• Standardfunktionalität - Implementierung gängiger Funktionen wie Authentifizierung oder Zahlungsabwicklung
• Soloprojekte - Ermöglicht einzelnen Entwicklern, Dinge zu erstellen, für die normalerweise Teams erforderlich wären

Herausforderungen ergeben sich jedoch bei der Bewältigung folgender Probleme:

• Komplexe Algorithmen – Wo es auf mathematische Präzision ankommt.
• Missionskritische Systeme – Gesundheits- oder Finanzsysteme, bei denen Fehler schwerwiegende Folgen haben können und das vollständige Verständnis jeder Zeile unerlässlich ist
• Sicherheitsrelevante Komponenten – Authentifizierungssysteme oder Datenschutz, bei denen KI unbeabsichtigt Schwachstellen verursachen könnte.
• Integration von Legacy-Systemen – Arbeiten mit schlecht dokumentiertem altem Code, bei dem der KI der Kontext zu nicht dokumentierten Verhaltensweisen oder Workarounds fehlt

Ich habe kürzlich mit einem Cloud-Architekten gesprochen, der mir von einer ernüchternden Erfahrung mit Vibe-Coding berichtete: Ich half einem Kunden bei der Erstellung eines Virtual Machine Scale Set auf Azure mithilfe von KI-generiertem Infrastrukturcode. Alles sah perfekt aus und wurde erfolgreich bereitgestellt, doch die KI hatte wichtige Sicherheitszertifikatskonfigurationen völlig übersehen. Dieses Versehen wurde erst entdeckt, als das Sicherheitsteam Standardprüfungen durchführte – zu diesem Zeitpunkt war die Produktion bereits gestartet. Was einem erfahrenen Entwickler sofort aufgefallen wäre, fehlte im KI-generierten Code völlig.

Dies verdeutlicht eine entscheidende Herausforderung: KI kann funktionierenden Code generieren, der erste Tests besteht, aber dennoch grundlegende Sicherheits- oder Compliance-Probleme aufweist, die nur Fachexperten erkennen würden. Entsprechende Prüfprotokolle sind daher unerlässlich.

„Wir verwenden Vibe-Coding für etwa 60 % unserer Codebasis“, erzählte mir ein leitender Entwickler kürzlich bei einem Treffen. „ Wir nutzen typischerweise KI, um den anfänglichen Code zu generieren und arbeiten dann daran. Für die kritischeren Teile verlassen wir uns weiterhin auf traditionelle Entwicklung. Es geht darum, für jede Komponente den richtigen Ansatz zu finden. “

Was das für Ihre Karriere bedeutet

Wenn Sie als Entwickler wissen, wie Sie sich an diesen Wandel anpassen können, sollte Ihr Ansatz je nach Ihrem Erfahrungsniveau variieren:

Für Junior-Entwickler:

• Beginnen Sie mit der Verwendung von GitHub Copilot (kostenlos für alle), um Ihren Lernprozess zu verbessern
• Konzentrieren Sie sich darauf, den von KI generierten Code zu verstehen, anstatt ihn nur zu verwenden
• Erstellen Sie Nebenprojekte mit Vibe-Coding, um Ihre sofortigen technischen Fähigkeiten zu entwickeln
• Treten Sie den KI-Entwickler-Communitys bei (viele davon finden Sie auf Discord, LinkedIn, Reddit usw.), in denen andere über Best Practices diskutieren.

Für Entwickler der mittleren Ebene:

• Integrieren Sie KI-Tools in Ihren bestehenden Workflow, ohne traditionelle Fähigkeiten aufzugeben
• Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung von Fachwissen zur Bewertung und Verfeinerung von KI-generiertem Code
• Erstellen Sie ein Portfolio, das sowohl traditionelle Programmierkenntnisse als auch KI-Zusammenarbeit demonstriert
• Experimentieren Sie mit der Verwendung von KI für die Teile der Codierung, die Sie mühsam finden, und schaffen Sie so Zeit für Kreativität

Für Senior-Entwickler und Tech Leads:

• Entwickeln Sie Strategien für die sichere Integration von Vibe-Coding in Team-Workflows
• Erstellen Sie Überprüfungsprozesse, die speziell für KI-generierten Code konzipiert sind
• Konzentrieren Sie sich auf Architektur- und Systemdesignfähigkeiten, mit denen KI immer noch zu kämpfen hat
• Schulen Sie Ihr Team in effektiver Prompt-Engineering- und KI-Zusammenarbeit

Der Schlüssel für alle ist die Balance . Ein Entwickler, der kürzlich einen neuen Job bei einem Tech-Startup bekommen hat, sagte mir:

„Unser Team schreibt immer noch herkömmlichen Code, wenn es sinnvoll ist, aber wir können jetzt fünfmal schneller entwickeln, da wir wissen, wann und wie wir KI nutzen können.“

Der Weg in die Zukunft

Mit Blick auf die Zukunft wird deutlich, dass Vibe Coding kein vorübergehender Trend ist. Unternehmen wie CO/AI setzen ihre technische Strategie darauf, und die Produktivitätsgewinne sind zu erheblich, um sie zu ignorieren.

Die Frage ist nicht, ob KI die Programmierung verändern wird – das passiert bereits. Die eigentliche Frage ist:

wie wir unsere Fähigkeiten, Teams und Entwicklungsprozesse an diese neue Realität anpassen, in der das Schreiben von Code zu einem Gespräch wird.

Entwickler, die diese Mischung aus Konversation und Code beherrschen, werden sich nicht nur an die Zukunft anpassen – sie werden sie prägen. Da die Grenze zwischen menschlicher und künstlicher Kreativität immer mehr verschwimmt, werden diejenigen, die beide Sprachen beherrschen, die nächste Technologiegeneration entwickeln, die unsere Welt prägt.

Welche Erfahrungen hast du mit Vibe-Coding gemacht? Hast du eines der genannten Tools ausprobiert? Teile deine Gedanken in den Kommentaren unten!

Verweise

TechCrunch. (2025). „Ein Viertel der Startups in der aktuellen Kohorte von YC verfügt über Codebasen, die fast vollständig KI-generiert sind.“

Business Insider. (17. März 2023). „Mit Vibe Coding können 10 Ingenieure die Arbeit eines 50- bis 100-köpfigen Teams erledigen, sagt der CEO eines Inkubators im Silicon Valley.“

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Über den Autor: Ich bin Jay Thakur, Senior Software Engineer bei Microsoft und erforsche das transformative Potenzial von KI-Agenten. Mit über acht Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Skalierung von KI-Lösungen bei Amazon, Accenture Labs und nun auch bei Microsoft, kombiniert mit meinem Studium an der Stanford GSB, bringe ich eine einzigartige Perspektive an die Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft. Mein Ziel ist es, KI für alle zugänglich zu machen – vom Anfänger bis zum Experten – und dabei den Fokus auf die Entwicklung wirkungsvoller Produkte zu legen. Als Redner und angehender Startup-Berater teile ich Einblicke in KI-Agenten, GenAI, LLMs, SMLs, verantwortungsvolle KI und die sich entwickelnde KI-Landschaft. Vernetzen Sie sich mit mir auf LinkedIn und folgen Sie mir auf X.