Schnell etwas Funktionsfähiges bauen, dann gezielt nachschärfen – so arbeiten viele Teams heute. Vibe Coding beschreibt genau diesen Ansatz: Erst ein lauffähiger Prototyp, danach werden Lücken geschlossen, Regeln präzisiert und Qualität abgesichert. Ziel dieses Artikels: den Begriff sauber einordnen, den Ablauf Schritt für Schritt erklären und die Hosting-Grundlagen nennen, die AI-Websites im Alltag wirklich brauchen – ohne Marken und ohne Hype.
Was ist Vibe-Coding?
Kurz gefasst: Vibe-Coding bedeutet „Code zuerst, Verfeinerung später“. Generative KI liefert einen Entwurf; Menschen bleiben im Loop, prüfen Annahmen und entscheiden über Architektur, Sicherheit und Stil. So entsteht Tempo, ohne Verantwortung aus der Hand zu geben. Wichtig ist die Reihenfolge: Erst ein „funktionierender Kern“, dann Tests, Refactoring und Dokumentation – nicht umgekehrt.
Kernelement „Code first, refine later“
Der erste Wurf darf rau sein – Hauptsache, er läuft. Danach beginnt die eigentliche Arbeit: Lesbarkeit verbessern, Abhängigkeiten ordnen, Tests ergänzen, Risiken entschärfen. Menschen bringen Kontext ein: Was ist „gut genug“ für diese Iteration? Wo lohnt sich Hardening? Welche Annahmen müssen wir mit Daten belegen? Ohne diese Führung verliert Vibe Coding an Qualität.
Wie funktioniert Vibe-Coding?
Der Ablauf ist bewusst schlank: Aus einer Absicht wird ein Prompt, daraus ein Entwurf, dann folgt der Feinschliff durch Menschen. Es schließen sich Tests und Review an; am Ende steht die Bereitstellung – begleitet von Observability, damit echte Nutzung in die nächste Runde einfließt.
Beispielhafter Vibe-Coding-Workflow
- Idee formulieren: Ziel in 1–2 Sätzen, z. B. „Landing mit Formular und einfacher Validierung“.
- Prompt schreiben: Kontext, Randbedingungen, Akzeptanzkriterien (z. B. Barrierefreiheit, p95-Latenz).
- Entwurf prüfen: offensichtliche Lücken schließen, unnötige Komplexität entfernen, Benennung vereinheitlichen.
- Tests & Hardening: Unit/Smoke-Tests, Eingabevalidierung, Fehlerpfade; Readme knapp ergänzen.
- Bereitstellen & beobachten: Deployment, Logs/Metriken checken, Erkenntnisse in die nächste Iteration tragen.
Welche beliebten Vibe-Coding-Tools gibt es?
- Cursor – KI-gestützter Code-Editor für schnelle Iterationen; unterstützt Refactoring, Test-Gerüste und strukturiertes Aufräumen nach dem ersten Entwurf.
- Replit – Browser-IDE mit Zusammenarbeit in Echtzeit; Prototypen starten ohne lokale Einrichtung, teilen und gemeinsam weiterdenken.
- Lovable (lovable.dev) – erzeugt aus kurzen Prompts komplette Web-Projekte; geeignet für Demos, einfache UIs und klickbare Proof-of-Concepts.
- Bolt.new – startet Web-Projekte direkt im Browser mit Scaffoldings und Live-Vorschau; ideal für Experimente und kurze Feedback-Schleifen.
- Windsurf – Editor mit Agenten-Funktionen für mehrschrittige Aufgaben; unterstützt längere Iterationen in klar abgegrenzten Arbeitspaketen.
Nach welchen Kriterien wählt man ein Tool aus?
| Kriterium | Woran erkennbar | Praxis-Hinweis |
| Qualität der Vorschläge | Lauffähige Snippets, wenig Halluzinationen, klare Erklärungen | Mini-Proof mit Randfällen fahren |
| Zusammenarbeit | Kommentare, Live-Sharing, Rollen/Freigaben | Remote-Pairing testen |
| Versionierung | Git-Flows, Diff-Ansichten, Undo/Recovery | CI leicht integrierbar halten |
| Datenschutz | Umgang mit Code/Prompts, Speicherort, Opt-out vom Training | DPA/AVV prüfen; keine Secrets im Prompt |
| Kosten | Transparente Pläne, Limits pro Sitz/Minute | Kosten-Cap setzen; Testmonat definieren |
Was sind die Vor- und Nachteile von Vibe-Coding?
Nutzen: Vibe Coding verkürzt den Weg vom Gedanken zum klickbaren Prototyp, reduziert Boilerplate und eröffnet mehr Experimente pro Sprint. Teams sehen früher, was sich lohnt – und investieren erst dann tiefer in Architektur oder Skalierung.
Grenzen: Generierter Code braucht konsequentes Aufräumen. Ohne Refactoring leidet Lesbarkeit, Abhängigkeiten treiben technische Schuld, und Sicherheitslücken bleiben unentdeckt. Wer sich zu sehr auf Vorschläge verlässt, übersieht Randfälle.
Vorteile
- Zugänglichkeit: Einstiegshürden sinken; Ideen landen schneller im laufenden Code.
- Schnelles Prototyping: Iterationen werden kürzer; Feedback erreicht das Team früher.
- Effizienz: Weniger Routinearbeit, mehr Fokus auf Logik und UX.
- Mehr Experimente: Alternativen lassen sich parallel anstoßen und vergleichen.
Nachteile
- Codequalität/Wartbarkeit: Roh-Entwürfe brauchen Refactoring, sonst wächst technische Schuld.
- Übervertrauen in KI: Plausible Vorschläge sind nicht automatisch korrekt.
- Begrenzte Anpassung: Modelle treffen nicht jeden Team-Stil; Architektur muss nachgezogen werden.
Gibt es Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit Vibe-Coding?
Ja – vor allem dort, wo Tempo auf Sorgfalt trifft. Generierter Code kann Schwachstellen übernehmen oder neue einführen, wenn Eingaben nicht validiert, Rechte nicht begrenzt und Fehlerpfade nicht getestet werden. Abhängigkeiten gehören auf die Prüfliste: Lizenz, Version, CVEs, Integrität der Pakete. Ebenso wichtig ist Datensparsamkeit: keine Secrets im Prompt, keine vertraulichen Inhalte im Trainingsfluss, klare Regeln fürs Logging. Praktisch heißt das: SAST/Dependency-Scan im CI, minimale Berechtigungen (IAM/Secrets), sichere Defaults und regelmäßige Patches.
Hosting-Basis für AI-Websites: Was ist wirklich wichtig?
Vibe-Prototypen bringen nur Nutzen, wenn sie zuverlässig ausgeliefert werden. Für die Hosting-Grundlage helfen klare, überprüfbare Kriterien – unabhängig vom Anbieter.
Checkliste (kompakt):
- Skalierung & Kaltstart: bedarfsgerecht skalieren, Kaltstarts minimieren (warm Pools, geringe Bundle-Größe).
- Latenz & Edge-Nähe: p95-Ziel definieren; statische Assets via CDN, dynamische Routen möglichst nah am Nutzer.
- Runtime-Support: saubere Umgebung für KI-Funktionen (z. B. WebSockets/Streams für Token-Ausgabe, Background-Jobs).
- Kontingente & Kostenkontrolle: Limits für Inferenz-Aufrufe, Backoff/Retry-Strategien, Budget-Alerts.
- Caching & Persistenz: Ergebnisse/Fragmente cachen; Datenhaltung mit klaren Aufbewahrungs- und Löschregeln.
- Observability: strukturierte Logs, Metriken (p95/p99), Tracing; Fehlerbudgets pro Route.
- Datenschutz & Region: Datenstandort, Auftragsverarbeitung, Event-Logging minimieren; Exportkontrollen beachten.
Orientierungswerte (nicht dogmatisch):
| Aspekt | Zielkorridor | Hinweis |
| p95-Latenz HTML-Auslieferung | ≤ 300–500 ms | CDN-Edge + schlanke SSR-Pfade |
| Kaltstart Serverless | ≤ 200 ms (warm), < 1 s (cold) | Kleine Bundles, Warm-Up |
| Fehlerbudget pro Woche | ≤ 0,1–0,5 % | SLO/SLA definieren |
| Observability | Logs/Metriken/Tracing aktiv | Sampling mitgedacht |
| Kostenkontrolle | Alerts bei n% Budget | Limits auf API-Calls |
Kurz zusammengefasst
Vibe-Coding ist ein pragmatischer Entwicklungsstil: schnell lauffähigen Code erzeugen, dann gezielt verfeinern – mit Mensch-im-Loop. Es gibt nützliche Werkzeuge für den Start und für Iterationen; die Stärke liegt im Prototyping und in der Entlastung von Routine; Grenzen zeigen sich bei Wartbarkeit und Sicherheitsdisziplin. Wer Tests, Reviews, Dependency-Checks und Policies ernst nimmt, holt das Tempo, ohne Qualität zu opfern. Und damit AI-Websites unter Last überzeugen, braucht es eine Hosting-Basis mit skalierbarer Auslieferung, klaren SLOs und sauberer Observability – sonst bleibt der Prototyp ein Versprechen.