2025 war “Vibe Coding” das unangefochtene Buzzword der Tech-Szene. Doch was einst als Spielerei begann, hat sich zu einem hochprofessionellen Standard entwickelt. Es wird Zeit, den Begriff zu beerdigen.
Geprägt wurde der Begriff im Februar 2025 von Andrej Karpathy, ehemals Mitarbeiter bei OpenAI und Direktor für AI bei Tesla. “Vibe Coding” beschrieb einen Entwicklungsansatz, bei dem Intuition und schnelle, KI-gestützte Iterationen einer detaillierten technischen Planung vorgezogen wurden. Den Code schreibt nicht mehr der Entwickler, sondern die Künstliche Intelligenz. Der Mensch gibt mit seinem aktuellen “Vibe”, bzw. dem Prompt, nur noch die grobe Richtung vor.
Und ja, vor Tools wie Claude Code und der aktuellen Generation von LLMs war dieser Ansatz oft mehr Glücksspiel als eine langfristig erfolgversprechende Strategie. Wer viel online unterwegs ist, kennt vermutlich die Horrorstorys von KIs, die in einem Anflug von Halluzination freudig eine komplette Produktionsdatenbank gelöscht haben.
Heute sieht die Realität etwas anders aus. Immer mehr Unternehmen berichten, dass sie bei der Entwicklung stärker auf KI-Generierung setzen als auf traditionell handgeschriebenen Code. So verkündete Spotify, dass die besten Engineers keinen Code mehr selbst schreiben. Natürlich sind solche Aussagen mit einer Prise Skepsis zu genießen.
Aber auch deshalb dominiert das Thema die Tech-Bubbles auf Reddit und LinkedIn. Und wie bei jedem guten Hype dauert es nicht lange, bis Trittbrettfahrer aufspringen: Plötzlich gibt es nicht mehr nur Vibe Coding, sondern quasi Vibes für alles. Ob “Vibe GTM” (Go-to-Market) oder “Vibe Sales” – das Wort “Vibe” lässt sich überall davorsetzen, wenn man zeigen will, dass die KI jetzt die schwierigste Arbeit übernimmt.
Für mich beschreibt “Vibe Coding” allerdings mittlerweile einen Ansatz, der durch sein eigenes Wording abgewertet wird. Das Wort “Vibe” impliziert etwas Vages, Unstrukturiertes und fast schon Unprofessionelles. Es ist nicht zielgerichtet und führt nicht immer zum gewünschten Ergebnis. Das wird der aktuellen Situation nicht mehr gerecht. Unternehmen, die sich diesen Begriff für ihr Marketing schnappen, untergraben damit ironischerweise die Wahrnehmung ihrer eigenen KI-Leistungsfähigkeit.
Denn: Seit der Prägung des Begriffs hat eine massive Professionalisierung stattgefunden. Wer heute noch schlechte Erfahrungen mit KI-gestütztem Coden macht, sollte dringend einen Blick in die aktuellen Best Practices von Anthropic oder OpenAI werfen. KI-Entwicklung basiert heute auf Methodik: Es wird mit Hooks, Subagents und präzisen Specs gearbeitet.
Obwohl sich die Praxis längst weiterentwickelt hat, hängt die öffentliche Diskussion leider noch immer in absurden Extremen fest. Typisch für Social Media schwankt die Wahrnehmung des Themas zwischen zwei entgegengesetzten Polen:
- Pol 1: Das Ende des Software Engineers. Die KI übernimmt alles, Entwickler werden obsolet.
- Pol 2: Das lukrative Geschäft des “AI Code Cleanups”. Die Theorie hier: Hauptsächlich von KI geschriebene Projekte werden unweigerlich an ihrer eigenen Komplexität scheitern und müssen dann für teures Geld von “echten Engineers” gerettet werden.
Beides darf stark bezweifelt werden. Die Wahrheit liegt, wie so oft, irgendwo dazwischen.
Es wird Zeit, das “Vibe” aus dem Coding zu streichen. Was wir hier sehen, ist keine vorübergehende Laune und auch kein intuitives Herumprobieren mehr. Es ist schlicht und ergreifend modernes Software Engineering. Akzeptieren wir, dass KI als primäres Werkzeug gekommen ist, um zu bleiben – und nennen wir es einfach wieder das, was es ist: Coding.