Wir alle haben uns 2025 an Ein-Prompt-Apps berauscht. Die Party war elektrisierend — KI schrieb Full-Stack-Apps aus einem einzigen Satz, Andrej Karpathy prägte „Vibe Coding" als Collins-Wort des Jahres, und Y Combinator berichtete, dass 25% seines Winter-2025-Batches Codebases hatten, die zu 95% KI-generiert waren.
Aber es ist Januar 2026, und der Kater ist brutal.
Der Aufstieg und Fall des Vibe Coding — Vibe-Coding-Kater
Als Karpathy Vibe Coding im Februar 2025 vorstellte, war die Definition erfrischend ehrlich: „sich voll den Vibes hingeben, Exponentialkurven umarmen und vergessen, dass der Code überhaupt existiert." Für Prototypen und persönliche Projekte war das transformativ.
Dann schlug die Realität zu. Bis September 2025 erklärte Fast Company, der „Vibe-Coding-Kater" sei da, mit Senior-Ingenieuren, die „Entwicklungshölle" zitierten.
Die Daten lügen nicht
45% des KI-generierten Codes enthält Sicherheitslücken. Veracodes GenAI Code Security Report 2025 analysierte über 100 LLMs und fand, dass fast die Hälfte allen KI-generierten Codes bekannte Sicherheitsmängel einführt.
KI-geschriebener Code produziert 1,7x mehr Probleme. CodeRabbits Analyse von über 10 Millionen Pull Requests ergab: 2,25x mehr Business-Logik-Bugs, 1,97x mehr fehlende Fehlerbehandlung, 2,27x mehr Null-Referenz-Risiken.
Java-Fehlerraten erreichen 70%. Bestimmte Sprachen schneiden bei KI-Generierung drastisch schlechter ab.
Die „Slopsquatting"-Bedrohung
Angreifer registrieren bösartige Pakete auf NPM und PyPI mit Namen, die LLMs häufig halluzinieren. Wer KI-Vorschläge blind akzeptiert, riskiert Malware in der Produktionsumgebung.
Torvalds macht es richtig
Selbst Linus Torvalds hat im Januar 2026 enthüllt, dass er Google Antigravity nutzte, um einen Visualizer für sein AudioNoise-Projekt per Vibe-Coding zu erstellen. Aber er hielt die Zügel bei der eigentlichen Logik straff.
Simon Willison, Mitschöpfer von Django, zog die klarste Linie: „Wenn ein LLM jede Zeile geschrieben hat, du aber alles überprüft, getestet und verstanden hast, ist das kein Vibe Coding — das nutzt ein LLM als Tipp-Assistent."
Das Framework: Wann vibes, wann Engineering?
Bei Context Studios nutzen wir KI-Coding-Tools intensiv — Claude Opus 4.5, GPT-5.2 Codex, Claude Code 2.1. Aber wir haben gelernt, dass es nicht darum geht, zwischen Vibes und Rigorösität zu wählen, sondern genau zu wissen, wann welcher Ansatz passt.
Wann Vibe Coding funktioniert
- Wegwerf-Prototypen — Machbarkeitstests
- Interne Tools — Skripte, Dashboards mit begrenztem Schadensradius
- UI-Gerüste — Boilerplate-Layouts generieren
- Datenexploration — Schnelle Analyseskripte
- Lernen und Experimentieren — Neue APIs erkunden
Wann Ingenieursdisziplin nicht verhandelbar ist
- Produktionssysteme — Alles, was echte Nutzer bedient
- Sicherheitskritischer Code — Authentifizierung, Zahlungen, Datenverarbeitung
- Kern-Geschäftslogik — Die Algorithmen, die den Produktwert definieren
- Skalierbare Infrastruktur — Code für Wachstum und Grenzfälle
- Regulierte Bereiche — Gesundheit, Finanzen, Recht
Das Head-Chef-Modell
Die KI ist Ihr Küchenpersonal — sie kann Zwiebeln schneiden und Soße vorbereiten (Boilerplate), aber Sie entwerfen die Speisekarte (Architektur) und kosten jedes Gericht, bevor es die Küche verlässt (Review).
1. Architektur per Vertrag. Definieren Sie Ihr Domain-Modell und API-Schemas in YAML/JSON zuerst. 2. Sequentielles Prompting. Domain → Auth → Logik → Integrationen. Bei jedem Schritt validieren. 3. MCP 1.0 als Integrationsschicht nutzen. Der Model Context Protocol Standard für KI-Agent-Verbindungen. 4. Stark typisierte Sprachen gewinnen. TypeScript und Rust fangen ab, was der Entwickler übersehen könnte. 5. Testen wie Ihr Job davon abhängt. End-to-End-Tests sind bei KI-geschriebenem Code nicht optional.
Unser Ansatz: „Strukturierte Vibes"
Bei Context Studios haben wir „Structured Vibes" entwickelt — eine Methodik, die die Geschwindigkeit der KI-gestützten Entwicklung nutzt und gleichzeitig die Ingenieursdisziplin beibehält.
Phase 1: Prototyp per Vibe (Tag 1). KI generiert schnell einen funktionierenden Prototyp. Phase 2: Fundament architektonisch gestalten (Tag 2-3). Verträge, Schnittstellen und Grenzen definieren. Das ist Menschenarbeit. Phase 3: KI-gestütztes Engineering (Tag 4+). Innerhalb der architektonischen Constraints neu aufbauen. Alles reviewen. Alles testen.
Das Ergebnis: Wir liefern mit KI-Geschwindigkeit, aber mit Engineering-Vertrauen.
Der Vibe Shift ist da
Die Entwickler, die 2026 und darüber hinaus erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen, die am härtesten viben, oder diejenigen, die KI komplett ablehnen. Es sind diejenigen, die KI als Kraftmultiplikator für Engineering-Exzellenz nutzen.
Der Vibe-Coding-Kater ist real. Aber wie bei jedem Kater ist die Antwort nicht, nie wieder zu trinken — sondern seine Grenzen zu kennen.
Engineering ist nicht tot. Es ist nur viel interessanter geworden.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist Vibe Coding und wer hat den Begriff geprägt?
Vibe Coding ist eine KI-gestützte Entwicklungspraxis, bei der Entwickler in natürlicher Sprache beschreiben, was sie wollen, und LLMs den Code generieren lassen, ohne ihn Zeile für Zeile zu überprüfen. Der Begriff wurde von Andrej Karpathy im Februar 2025 geprägt.
Warum wenden sich Entwickler vom reinen Vibe Coding ab?
Daten von Veracodes 2025-Report zeigen: 45% des KI-generierten Codes enthält Sicherheitslücken. CodeRabbits Analyse ergab 1,7x mehr Probleme bei KI-Code. Vibe-gecodete Projekte werden innerhalb von Monaten zu unwartbaren „Black Boxes".
Ist Vibe Coding für irgendeinen Anwendungsfall geeignet?
Ja — für Prototypen, interne Tools, UI-Gerüste, Datenexploration und Lernen. Der entscheidende Unterschied ist der Schadensradius.
Was ist das „Head Chef"-Modell für KI-gestützte Entwicklung?
Das Head-Chef-Modell positioniert den Entwickler als Koch, der die Speisekarte entwirft (Architektur) und jedes Gericht kostet (Code reviewt), während KI als Küchenpersonal dient.
Wie balanciert Context Studios KI-Geschwindigkeit mit Ingenieursdisziplin?
Wir nutzen einen „Structured Vibes"-Ansatz: Prototyp am ersten Tag schnell per Vibe erstellen, Fundament mit menschlich geführtem Design an Tag zwei und drei architektonisch gestalten, dann mit KI-gestütztem Engineering innerhalb dieser Constraints neu aufbauen.