{"id":2378,"date":"2026-04-20T15:50:06","date_gmt":"2026-04-20T15:50:06","guid":{"rendered":"https:\/\/deepinsightai.io\/?p=2378"},"modified":"2026-04-20T15:50:07","modified_gmt":"2026-04-20T15:50:07","slug":"how-to-properly-do-vibe-coding","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/deepinsightai.io\/de\/how-to-properly-do-vibe-coding\/","title":{"rendered":"Wie macht man richtig Vibe Coding? Dies ist eine Meisterklasse vom Leiter der Programmieragenten bei Anthropic"},"content":{"rendered":"

Wenn man sich die Hand bricht und zwei Monate lang einen Gips tragen muss, die Arbeit aber nicht unterbrechen darf \u2013 was soll ein Programmierer dann tun? Erik Schluntz, ein Forscher bei Anthropisch<\/a> und Mitautor von Effektive Agenten aufbauen<\/em>, gibt eine Antwort: \u00dcbergebe alles an Claude<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

In einer Zeit, in der KI die Regeln der Softwarebranche grundlegend ver\u00e4ndert, ist Vibe Coding zu einem unverzichtbaren Thema f\u00fcr Unternehmen geworden, die ihre Produktivit\u00e4t steigern wollen.<\/p>\n\n\n\n

Vor einigen Monaten berichtete Schluntz von seiner ungew\u00f6hnlichen Erfahrung, zur \u201cvollautomatisierten Arbeit\u201d gezwungen worden zu sein, und sprach ein etwas kontroverses Thema an: wie man Vibe Coding in Produktionsumgebungen verantwortungsbewusst umsetzt.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Vortrag steckt voller praktischer Erkenntnisse und ist in den letzten Tagen auf X erneut viral gegangen. Ein Nutzer namens Movez lobte ihn sogar als besser als 100 kostenpflichtige Kurse.<\/p>\n\n\n\n

Ganz im Sinne von \u201eVibe Coding\u201c haben wir auch bei der Organisation von Schluntz\u2019 Vortrag KI eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n

Falls Sie sich diesen hervorragenden Vortrag ansehen m\u00f6chten, Sie k\u00f6nnen hier klicken, um darauf zuzugreifen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"Kommentar<\/figure>\n\n\n\n

Was ist Vibe Coding?<\/h2>\n\n\n\n
\"Was<\/figure>\n\n\n\n

Viele Menschen setzen den intensiven Einsatz von KI-Tools wie Cursor oder Copilot zur Codegenerierung mit \u201cVibe Coding\u201d gleich. Das ist jedoch nicht zutreffend. Solange der Entwickler eine enge R\u00fcckkopplungsschleife mit dem Modell aufrechterh\u00e4lt \u2013 indem er den Code Zeile f\u00fcr Zeile \u00fcberpr\u00fcft und anpasst \u2013, kann man nicht von echtem \u201eVibe\u201c sprechen.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Andre Karpathy lieferte eine pr\u00e4zisere Definition: \u201cTauche voll und ganz in die Atmosph\u00e4re ein, lass dich vom exponentiellen Wachstum der Technologie mitrei\u00dfen und vergiss v\u00f6llig, dass der Code \u00fcberhaupt existiert.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Diese Arbeitsweise senkt die Einstiegsh\u00fcrde f\u00fcr die Entwicklung erheblich und erm\u00f6glicht es auch Personen ohne technischen Hintergrund, eigenst\u00e4ndig komplette Anwendungen zu erstellen. In der Vergangenheit beschr\u00e4nkten sich erfolgreiche Anwendungsf\u00e4lle dieses Ansatzes jedoch meist auf private Spiele oder Projekte mit geringem Risiko. Sobald Laien diesen Ansatz in echte Produktionsumgebungen \u00fcbertragen, f\u00fchrt dies oft zu au\u00dfer Kontrolle geratenen Situationen, wie zum Beispiel dem Aussch\u00f6pfen von API-Kontingenten, der Umgehung von Abonnement-Pr\u00fcfungen oder der willk\u00fcrlichen \u00c4nderung von Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n

Warum \u201eVibe Coding\u201c wichtig ist: Die Logik des exponentiellen Wachstums<\/h2>\n\n\n\n

Wenn risikoreiche Gesch\u00e4ftsumfelder unkontrollierbare Faktoren beinhalten, warum sollten wir diese Technologie dann trotzdem weiter vorantreiben? Die zentrale Triebkraft liegt im \u201cexponentiellen Wachstum\u201d der KI-F\u00e4higkeiten.<\/p>\n\n\n\n

Derzeit verdoppelt sich die L\u00e4nge der Aufgaben, die KI eigenst\u00e4ndig bew\u00e4ltigen kann, etwa alle sieben Monate. Heute kann KI Programmieraufgaben, die etwa eine Stunde in Anspruch nehmen, zuverl\u00e4ssig erledigen, und Entwickler haben noch die Energie, diese Zeile f\u00fcr Zeile zu \u00fcberpr\u00fcfen. Doch im n\u00e4chsten oder \u00fcbern\u00e4chsten Jahr, wenn KI in einem Durchgang Code generieren kann, der einem Arbeitstag oder sogar einer Arbeitswoche eines Menschen entspricht, werden menschliche Ingenieure unweigerlich zum Engpass bei der explosionsartigen Zunahme der Rechenleistung werden, sollten wir weiterhin auf die traditionelle synchrone \u00dcberpr\u00fcfung und \u00dcberarbeitung bestehen.<\/p>\n\n\n\n

\"Die<\/figure>\n\n\n\n

Wir k\u00f6nnen hier auf die Geschichte der Compiler zur\u00fcckblicken. Fr\u00fche Entwickler hatten kein Vertrauen in Compiler und \u00fcberpr\u00fcften weiterhin den zugrunde liegenden Assemblercode. Mit zunehmender Komplexit\u00e4t der Systeme mussten die Entwickler lernen, auf Abstraktionen h\u00f6herer Ebene zu vertrauen. Mit Blick auf die Zukunft muss sich der gesamte Bereich der Softwareentwicklung im Voraus die Frage stellen: Wie lassen sich Systeme, die direkt von gro\u00dfen Modellen generiert werden, sicher und verantwortungsbewusst in Produktionsumgebungen einsetzen?.<\/p>\n\n\n\n

So wenden Sie Vibe-Coding in der Produktion an<\/h2>\n\n\n\n

Das Grundprinzip der Anwendung von Vibe Coding in der Produktion lautet: Vergiss die Existenz des Codes, konzentriere dich aber stets auf die Existenz des Produkts.<\/p>\n\n\n\n

In der modernen Unternehmensf\u00fchrung st\u00fctzen sich CTOs bei der F\u00fchrung technischer Experten auf Abnahmetests, Produktmanager validieren Funktionen, indem sie das Produkt selbst ausprobieren, und CEOs pr\u00fcfen Finanzmodelle anhand wichtiger Datenschnitte. Keiner von ihnen befasst sich mit den Details der Ausf\u00fchrung auf der untersten Ebene. Auch Softwareentwickler m\u00fcssen \u00e4hnliche Abstraktionsebenen schaffen, die sich ohne Einsicht in den zugrunde liegenden Code \u00fcberpr\u00fcfen lassen.<\/p>\n\n\n\n

Entscheidend ist, Abstraktionsebenen zu finden, die man \u00fcberpr\u00fcfen kann.<\/p>\n\n\n\n

Die derzeitige KI-Programmierung steht jedoch vor einer kniffligen technischen H\u00fcrde: der technischen Verschuldung. Derzeit ist es \u2013 abgesehen vom Durchlesen des gesamten Quellcodes \u2013 \u00e4u\u00dferst schwierig, technische Verschuldung mit systematischen Methoden zu messen oder zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

Vor diesem Hintergrund schl\u00e4gt Erik Schluntz vor, den Fokus auf \u201cBlattknoten\u201d in der Codebasis zu legen. Diese Knoten beziehen sich auf Endfunktionen oder Hilfskomponenten, von denen kein anderes Modul abh\u00e4ngt. In diesen Bereichen ist es akzeptabel, wenn dabei etwas technische Schulden entstehen, da sie sich nur selten \u00e4ndern und den zuk\u00fcnftigen Aufbau von Modulen nicht behindern.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz dazu m\u00fcssen die Ingenieure beim Kernbereich und der zugrunde liegenden Architektur des Systems die Skalierbarkeit nach wie vor genau verstehen und strikt gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

Es ist erw\u00e4hnenswert, dass sich mit der Verbesserung der Modellf\u00e4higkeiten die Bandbreite an Code, deren Bearbeitung wir der KI anvertrauen k\u00f6nnen, nach unten erweitert. In j\u00fcngsten internen Tests bei Anthropic steigt die Erfolgsquote der KI bei der Generierung hochwertiger Architekturen, und diese Grenze verschiebt sich dynamisch.<\/p>\n\n\n\n

Die Kernkompetenz des \u201eVibe Coding\u201c: Denken wie ein Produktmanager<\/h2>\n\n\n\n

Damit KI qualitativ hochwertigen Programmcode erstellen kann, m\u00fcssen Entwickler ihre Denkweise \u00e4ndern und sich selbst als Produktmanager von Claude<\/a>. Frag nicht, was Claude f\u00fcr dich tun kann, sondern frag, was du f\u00fcr Claude tun kannst.<\/p>\n\n\n\n

Bei komplexen Entwicklungsaufgaben m\u00fcssen Entwickler die KI so anleiten, als w\u00fcrden sie einen neuen Mitarbeiter an seinem ersten Arbeitstag einarbeiten. Eine blo\u00dfe Anweisung wie \u201cImplementiere diese Funktion\u201d ist zum Scheitern verurteilt. Entwickler m\u00fcssen eine detaillierte Einf\u00fchrung in die Codebasis geben und Anforderungen sowie Einschr\u00e4nkungen klar definieren.<\/p>\n\n\n\n

Bevor Claude tats\u00e4chlich mit dem Schreiben von Code beginnt, verbringt Schluntz in der Regel 15 bis 20 Minuten damit, mit dem Code zu interagieren. Dazu geh\u00f6rt, dass die KI die Codebasis erkundet, relevante Dateien findet und gemeinsam einen klaren Ausf\u00fchrungsplan erstellt. Anschlie\u00dfend werden all diese gut strukturierten Kontextinformationen und Spezifikationen vor der Ausf\u00fchrung in einer einzigen Eingabeaufforderung zusammengefasst.<\/p>\n\n\n\n

Im Rahmen dieses Prozesses steigt die Erfolgsquote des Modells exponentiell an.<\/p>\n\n\n\n

Praxisbeispiel: 22.000 Codezeilen an einem Tag zusammengef\u00fchrt<\/h2>\n\n\n\n

Schluntz berichtete von einem extremen Fall aus der Praxis bei Anthropic. Sein Team hat erfolgreich eine Code\u00e4nderung von bis zu 22.000 Zeilen in eine Produktions-Codebasis f\u00fcr verst\u00e4rktes Lernen integriert, die gr\u00f6\u00dftenteils von Claude<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Um diese Zusammenf\u00fchrung verantwortungsvoll durchzuf\u00fchren, verfolgte das Team vier Strategien:<\/p>\n\n\n\n