Vibe Coding heißt: Du beschreibst in normaler Sprache, was eine Software tun soll, und lässt die KI den Code schreiben – ohne ihn Zeile für Zeile zu lesen. Der Begriff ist keine drei Jahre alt und stand 2025 als Wort des Jahres im Collins Dictionary. Hier steht, woher er kommt, was damit wirklich gemeint war, wofür die Arbeitsweise taugt und wo sie zuverlässig gegen die Wand fährt. Stand: September 2026.
Der Tweet, aus dem ein Begriff wurde
Am 2. Februar 2025 beschrieb Andrej Karpathy – Mitgründer von OpenAI, davor KI-Chef bei Tesla – auf X eine Arbeitsweise, die er halb im Scherz benannte:
„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, 2. Februar 2025. Sinngemäß: eine Art zu programmieren, bei der man sich ganz den Vibes hingibt und vergisst, dass der Code überhaupt existiert.Der zweite Teil seiner Beschreibung wird seltener zitiert und ist der ehrlichere: Er sehe Dinge, sage Dinge, führe Dinge aus, kopiere Dinge hin und her – und meistens funktioniere es. Das Collins Dictionary kürte „vibe coding“ zum Wort des Jahres 2025.
Karpathy beschrieb ausdrücklich Wegwerf-Projekte am Wochenende, nicht Produktivsoftware. Diese Einschränkung ist auf dem Weg vom Tweet zum Buzzword weitgehend verloren gegangen – und genau dort entstehen heute die Probleme.
Was in der Praxis passiert
Die Arbeitsweise selbst ist schnell erklärt. Statt eine Funktion zu schreiben, beschreibst du sie: „Baue mir eine Seite, auf der ich Termine eintragen und nach Monat filtern kann.“ Die KI erzeugt den Code, du lässt ihn laufen, siehst das Ergebnis, beschreibst die nächste Änderung. Der Unterschied zum klassischen Programmieren mit KI-Unterstützung ist nicht das Werkzeug, sondern die Prüftiefe: Beim Vibe Coding liest du den Code nicht.
| Vibe Coding | KI-gestütztes Programmieren | |
|---|---|---|
| Wer prüft den Code | niemand, das Ergebnis zählt | ein Mensch, der ihn lesen kann |
| Geeignet für | Prototypen, Skripte, Einzelfälle | alles, was länger lebt als eine Woche |
| Was bei Fehlern passiert | neu beschreiben lassen | Ursache suchen und beheben |
| Risiko | unentdeckte Sicherheits- und Datenfehler | überschaubar |
Wofür es tatsächlich taugt
Die Arbeitsweise hat einen echten Kern, und der liegt außerhalb der IT-Abteilung. Sie senkt die Schwelle für Menschen, die ein konkretes kleines Problem haben und bisher niemanden dafür fragen konnten.
Einmal-Werkzeuge. Eine Liste umbauen, zwei Tabellen abgleichen, aus 300 Dateien die Namen ziehen. Aufgaben, für die sich nie ein Ticket gelohnt hat.
Prototypen zum Zeigen. Eine klickbare Idee schlägt eine Präsentation. Für die Abstimmung im Team reicht es, wenn es aussieht und sich anfühlt wie gedacht.
Lernen durch Anschauen. Wer wissen will, wie etwas grundsätzlich funktioniert, bekommt in Minuten ein laufendes Beispiel statt eines Kapitels Theorie.
Was es nicht ist: ein Ersatz für Softwareentwicklung. Wo Daten von Kundinnen verarbeitet, Geld bewegt oder Rechte vergeben werden, ist ungelesener Code keine Option. Wie sich der Arbeitsmarkt dahinter tatsächlich verschoben hat, ordnet der Guide Quereinstieg in die IT ein.
„Baue mir [was]. Es soll [Ergebnis]. Eingang ist [Datei oder Format], Ausgang ist [Datei oder Format]. Fang mit dem kleinsten Fall an, den ich sofort ausprobieren kann. Nichts darf gelöscht oder überschrieben werden.“
Vorlage für den ersten Auftrag. Der vorletzte Satz erzwingt ein lauffähiges Zwischenergebnis, der letzte verhindert den Schaden, den ungelesener Code am häufigsten anrichtet.Die vier Fallen
1. Sicherheitslücken, die man nicht sieht. Generierter Code sieht ordentlich aus, auch wenn er Eingaben ungeprüft weiterreicht oder Zugangsdaten im Klartext ablegt. Wer den Code nicht liest, bemerkt es nicht – und die Anwendung läuft trotzdem.
2. Zugangsdaten im Code. Der häufigste konkrete Fehler. API-Schlüssel und Passwörter landen direkt in der Datei und darüber im Zweifel in einem öffentlichen Repository. Vor jeder Veröffentlichung gezielt danach suchen.
3. Der Punkt, ab dem es kippt. Solange das Projekt klein ist, funktioniert das Beschreiben gut. Ab einer gewissen Größe ändert die KI an einer Stelle etwas und bricht an einer anderen etwas – und ohne Codeverständnis fehlt der Ansatzpunkt. Wer diesen Punkt erreicht, muss entweder lesen lernen oder neu anfangen.
4. Verantwortung bleibt bei dir. Datenschutz, Barrierefreiheit, Lizenzen der verwendeten Bibliotheken: Dafür haftet, wer die Software einsetzt, nicht das Modell, das sie geschrieben hat.
Frag dich vor dem Start eine einzige Frage: Was passiert im schlimmsten Fall, wenn dieser Code falsch ist? Lautet die Antwort „dann mache ich es eben von Hand“, ist Vibe Coding genau richtig. Lautet sie „dann sind Kundendaten offen“ oder „dann stimmt die Abrechnung nicht“, brauchst du jemanden, der den Code liest.
Wenn du es ausprobieren willst
- Nimm eine echte, kleine Aufgabe. Etwas, das du sonst von Hand machst und das in einer Datei Platz hat. Keine Idee für eine App, sondern eine Aufgabe von letzter Woche.
- Beschreibe das Ergebnis, nicht den Weg. Was soll herauskommen, womit fängst du an, was darf nicht passieren. Die Wie-Frage ist der Job des Modells.
- Arbeite in kleinen Schritten. Eine Änderung, ausprobieren, nächste Änderung. Wer fünf Wünsche auf einmal äußert, bekommt fünf Fehlerquellen auf einmal.
- Halte fest, was funktioniert hat. Sobald ein Stand läuft, sichere ihn. Ohne Zwischenstände endet jede Sackgasse beim Anfang.
- Prüfe drei Dinge, bevor irgendetwas rausgeht. Stehen Zugangsdaten im Code? Werden fremde Daten verarbeitet? Ist etwas öffentlich erreichbar? Drei Fragen, zwei Minuten.
Welche Modelle für solche Aufgaben taugen und wo ihre Grenzen liegen, steht im Guide KI-Modelle im Überblick. Wer tiefer einsteigen und Code auch verstehen will, findet den Unterschied im Guide Claude Code.
Häufige Fragen
Was bedeutet Vibe Coding?
Software erstellen, indem man in natürlicher Sprache beschreibt, was sie tun soll, und den erzeugten Code nicht Zeile für Zeile prüft. Der Begriff stammt von Andrej Karpathy vom 2. Februar 2025 und wurde vom Collins Dictionary zum Wort des Jahres 2025 gewählt.
Kann ich ohne Programmierkenntnisse eine App bauen?
Für kleine, private Werkzeuge und Prototypen ja. Sobald echte Nutzerdaten, Zahlungen oder Zugriffsrechte im Spiel sind, braucht es jemanden, der den Code lesen und die Sicherheitsfragen beantworten kann.
Ist Vibe Coding sicher?
Nicht von sich aus. Generierter Code kann Eingaben ungeprüft verarbeiten oder Zugangsdaten im Klartext enthalten, ohne dass es auffällt. Die Verantwortung für Datenschutz, Sicherheit und Lizenzen bleibt bei dem, der die Software einsetzt.
Wo ist der Unterschied zu KI-gestütztem Programmieren?
Im Werkzeug gar keiner, in der Prüftiefe der ganze. Beim KI-gestützten Programmieren liest ein Mensch den erzeugten Code und versteht ihn; beim Vibe Coding zählt allein, ob das Ergebnis funktioniert.
Ab wann funktioniert Vibe Coding nicht mehr?
Sobald ein Projekt groß genug ist, dass Änderungen an einer Stelle an anderer Stelle etwas zerstören. Ohne Codeverständnis fehlt dann der Ansatzpunkt für die Fehlersuche. Praktisch ist das die Grenze zwischen Einzelwerkzeug und richtiger Anwendung.
Lohnt es sich, Programmieren trotzdem zu lernen?
Für alle, die Ergebnisse beurteilen müssen, ja. Lesen zu können ist dabei wichtiger als schreiben zu können: Der Engpass hat sich vom Erzeugen zum Prüfen verschoben.
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Paul Niebler – Gründer der Scaly Academy. Über zehn Jahre IT-Consulting mit Schwerpunkt KI, unter anderem bei IBM und mit seinem zweiten Unternehmen Pexon Consulting. Er setzt die hier beschriebenen Werkzeuge selbst täglich ein und schreibt auf, was davon im Betrieb trägt – und was nicht. Einschätzung, keine Rechtsberatung. Paul auf LinkedIn
