Andrej Karpathy hat im Februar 2025 einen Begriff geprägt, der seitdem in jedem zweiten Slack-Channel auftaucht: Vibe Coding. Er beschrieb, wie er Code schreibt ohne genau hinzusehen — einfach der KI vertrauen, testen, weitermachen. Klingt wie ein Witz. War es halb auch so gemeint.
Aber die Hälfte der Tech-Welt hat es für bare Münze genommen.
Heute, Anfang 2026, gibt es Teams die produktive Software mit Vibe Coding bauen — und Teams die nach drei Wochen vor einem Haufen unstrukturierten Codes sitzen und sich fragen, was schiefgelaufen ist. Der Unterschied liegt nicht am Tool. Er liegt daran, was vor dem ersten Prompt steht.
Dieser Artikel erklärt was Vibe Coding wirklich ist, wie es in der Praxis funktioniert — und was du vorher wissen musst, damit es tatsächlich funktioniert.
Was ist Vibe Coding?
Vibe Coding beschreibt einen Ansatz zur Softwareentwicklung, bei dem natürlichsprachliche Prompts an KI-Modelle den Großteil der Codeproduktion übernehmen. Der Entwickler oder Designer beschreibt auf hohem Level was er haben möchte, die KI generiert Code, der Mensch prüft, korrigiert und iteriert weiter.
Der Begriff kommt von Andrej Karpathy, Mitgründer von OpenAI und früherer KI-Leiter bei Tesla. In einem Post im Februar 2025 beschrieb er seine Praxis: Er gibt Prompts ein, akzeptiert Vorschläge nahezu blind, benutzt kaum noch manuelles Debugging — er „vibt" einfach mit dem Modell. Karpathy selbst betonte dabei: das funktioniert für seine persönlichen Nebenprojekte. Nicht unbedingt für Produktionssoftware in Unternehmen.
Diese Nuance ist vielen verloren gegangen.
Der typische Vibe-Coding-Workflow sieht so aus: Designer oder PM beschreibt eine Komponente in natürlicher Sprache → KI generiert Code → Mensch reviewed visuell und funktional → iterative Verbesserung per Prompt → Code landet in der Codebase. Für einfache UI-Komponenten, Prototypen, Landing Pages und interne Tools funktioniert das überraschend gut.
Der Trend in 2026: Wo stehen wir?
Vibe Coding ist kein Nischenphänomen mehr. Tools wie Cursor, Bolt, Lovable und v0 haben es zugänglich gemacht. Product Manager bauen ihre eigenen Tools. Designer validieren Konzepte direkt im Browser. Founder starten MVPs ohne externe Entwickler.
Gleichzeitig kommen die ersten Post-Mortems. Startups die mit Vibe Coding schnell gebaut haben und jetzt feststellen: der Code ist nicht wartbar. Komponenten sind nicht konsistent. Das Refactoring würde einem Neustart gleichkommen.
Laut GitHub Copilot-Nutzungsdaten (2025) werden über 46% des Codes bei Copilot-Nutzern AI-generiert akzeptiert. Stack Overflow's Developer Survey 2025 zeigt: 82% der Entwickler nutzen KI-Tools für Code-Erstellung, 60% davon täglich. Die Produktivitätssteigerung liegt je nach Kontext zwischen 30% und 80% — mit enormer Spannbreite je nach Vorbereitung.
Was Vibe Coding kann — und was nicht
Was gut funktioniert
Rapid Prototyping: Ein UI-Konzept das früher einen halben Sprint brauchte, entsteht heute in Stunden. Design → Prompt → Interaktiver Prototyp. Das ist real und es verändert wie Design-Teams arbeiten.
Standard-Komponenten: Buttons, Forms, Cards, Navigation — alles was es tausendmal gibt, baut Vibe Coding schnell und zuverlässig. Besonders wenn der Kontext klar definiert ist: welche Tokens sollen genutzt werden, welche States gibt es, welche Accessibility-Anforderungen gelten.
Interne Tools: Dashboards, Admin-Panels, Reporting-Interfaces — hier ist die Qualitätsanforderung oft niedriger und die Geschwindigkeit wichtiger. Perfekter Fit für Vibe Coding.
Code-Transformation: CSS zu Tailwind, React Class Components zu Hooks, Plain JS zu TypeScript — KI-Modelle sind gut darin, bestehenden Code zu konvertieren und zu refaktorieren.
Was nicht gut funktioniert
Komplexe State-Architektur: Wenn viele Zustände zusammenspielen, verlieren KI-Modelle schnell den Überblick. Die generierten Lösungen funktionieren im Einzelfall, skalieren aber nicht.
Systemkonsistenz über Teams hinweg: Ohne gemeinsames Design System produziert jeder Entwickler mit Vibe Coding leicht andere Komponenten-Varianten. Das ist das Konsistenzproblem das viele Teams unterschätzen — und das teuerste.
Business-Logik mit Ausnahmen: Komplexe Regelwerke, tief verzweigte Conditional-Logik, regulatorische Anforderungen — hier braucht es menschliches Urteilsvermögen das KI-Modelle nicht verlässlich replizieren.
Langfristige Wartbarkeit ohne Struktur: Code der schnell vibt ist nicht automatisch Code der sich gut maintaint. Die technischen Schulden entstehen still und werden erst nach Wochen sichtbar.
Der Fehler den die meisten machen
Wir sehen das regelmäßig: Teams starten mit Vibe Coding, sind begeistert von der Geschwindigkeit — und merken sechs Wochen später, dass nichts zusammenpasst. Der Button den Entwickler A gebaut hat sieht anders aus als der von Entwickler B. Farben sind hardcoded statt tokenized. Spacing ist inkonsistent.
Vibe Coding ist wie ein gutes Orchester ohne Partitur. Jeder Musiker ist talentiert. Ohne gemeinsame Notation entsteht kein kohärenter Klang.
Bevor Vibe Coding skaliert, braucht es eine strukturierte Basis: Design Tokens als Single Source of Truth für Farben, Spacing, Typografie und Radien — Komponentendokumentation die KI-Modellen erklärt was existiert und wie es benutzt wird — Naming Conventions die sowohl Figma als auch die Codebase verstehen — Governance die definiert, wann neue Komponenten entstehen dürfen.
Mit diesem Fundament verändert sich Vibe Coding grundlegend. Statt „bau mir einen Button" sagst du „erstelle einen Button mit dem Token color.action.primary und der Größe component.button.md aus unserem Design System". Das Ergebnis ist konsistent, wartbar, direkt integrierbar.
Vibe Coding in der HARWAY Experience Praxis
Wir bauen seit 2024 AI-first. Vibe Coding ist ein zentraler Teil unserer Methodik — aber immer auf Basis einer strukturierten Token-Architektur.
Phase 1 — Token-Architektur (1–2 Tage): Wir definieren das gesamte Design-Token-System bevor eine einzige Komponente entsteht. Semantic Tokens, Primitive Tokens, Component Tokens. Diese werden in Figma Variables abgebildet und als CSS Custom Properties exportiert.
Phase 2 — Komponenten-Framework (2–3 Tage): Auf Basis der Tokens entstehen die Core-Komponenten — zunächst in Figma, parallel in Code. Mit klaren Props, States, Accessibility-Anforderungen. Dokumentiert für Menschen und für KI-Modelle.
Phase 3 — Vibe Coding auf solider Basis: Ab hier können wir schnell iterieren. Weil der Kontext für das KI-Modell klar ist: Tokens, Komponenten, Patterns. Das Ergebnis: Prototypen in Stunden statt Tagen. Features in Tagen statt Wochen. Und eine Codebase die nach drei Monaten noch wartbar ist.
5 Prinzipien für produktives Vibe Coding
1. System vor Speed: Bevor du vibe-codest, braucht dein Team ein Design System. Minimal: Farb-Tokens, Spacing-Skala, Typografie. Ohne das ist jeder Prompt ein Glücksspiel.
2. Kontext ist alles: Je mehr Kontext das KI-Modell hat, desto besser der Output. Gib dem Prompt Kontext mit: „Wir nutzen React, Tailwind, und die folgenden Design Tokens: [...]". Schreibe nicht „bau mir eine Navbar" — schreibe „bau mir eine Navbar die unserem bestehenden System folgt".
3. Review-Gates beibehalten: Vibe Coding beschleunigt Produktion — nicht Review. Menschliche Code-Reviews bleiben unverzichtbar. Besonders für Zugänglichkeit, Security und Performance.
4. Dokumentation für Maschinen schreiben: Dein Design System muss so dokumentiert sein, dass ein KI-Modell es versteht. Klare Naming Conventions, Komponentenbeschreibungen die Use Cases und Anti-Patterns benennen, konkrete Beispiele.
5. Iterativ verfeinern statt einmal promten: Vibe Coding ist kein Einmal-Prompt-Wunder. Es ist ein Dialog. Erster Entwurf → Review → Korrektur → Verfeinerung. Teams die nach dem ersten Prompt aufhören, akkumulieren still Qualitätsschulden.
Vibe Coding ist kein Hype — und kein Selbstläufer
Vibe Coding funktioniert. Wir nutzen es täglich bei HARWAY Experience. Es beschleunigt echte Projekte messbar.
Aber es funktioniert nicht im Vakuum. Ohne System hinter dem Prompt entstehen schnell technische Schulden statt Produkte. Mit einem stabilen Design System, klaren Token-Strukturen und einem definierten Review-Prozess wird Vibe Coding zu dem was es sein kann: der schnellste Weg von Konzept zu Code.
Teams die das verstehen, sind schneller am Markt. Teams die glauben, Vibe Coding ersetzt Struktur — lernen es auf die harte Tour.
Bereit das Fundament zu legen? HARWAY Experience hilft Product Teams dabei, die richtige Basis für Vibe Coding aufzubauen — Token-Architektur, AI-ready Component Libraries und die Workflows die beides zusammenbringen. Vibe Coding Service ansehen → /services/vibe-coding · Projekt starten → /kontakt
Häufig gestellte Fragen
Vibe Coding ist eine Haltung mehr als eine Technik. Es bedeutet: hohe Vertrauensebene in das KI-Modell, weniger manuelles Debugging, schnelleres Iterieren auf hohem Level. Standard KI-Code-Generierung — wie GitHub Copilot Zeilenvorschläge — ist granularer und mehr in den manuellen Coding-Flow eingebettet. Vibe Coding delegiert größere Aufgaben auf einmal.
