Was ist Vibe Coding?

Vibe Coding ist eine neue Methode für die Softwareentwicklung, bei der künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um aus Prompts in natürlicher Sprache funktionalen Code zu generieren. So wird die Entwicklung beschleunigt und die Erstellung von Apps erleichtert, insbesondere für Personen mit wenig Programmiererfahrung.

Der Begriff wurde Anfang 2025 vom KI-Forscher Andrej Karpathy geprägt und beschreibt einen Workflow, bei dem die Hauptaufgabe nicht mehr darin besteht, Code Zeile für Zeile zu schreiben, sondern einen KI-Assistenten anzuweisen, eine Anwendung in einem dialogorientierten Prozess zu generieren, zu optimieren und zu debuggen. So können Sie sich auf das große Ganze oder das Hauptziel Ihrer App konzentrieren, während die KI den eigentlichen Code schreibt.

In der Praxis wird Vibe Coding in der Regel auf zwei Arten angewendet:

  • „Reines“ Vibe-Coding: In seiner explorativsten Form vertraut der Nutzer vollständig darauf, dass der KI-Output wie beabsichtigt funktioniert. Wie Karpathy es formulierte, ist das so, als würde man „vergessen, dass der Code überhaupt existiert“. Daher eignet sich diese Methode am besten für schnelle Ideenfindung oder für das, was er als „Wochenendprojekte“ bezeichnet, bei denen es vor allem auf Geschwindigkeit ankommt.
  • Verantwortungsbewusste KI-gestützte Entwicklung: Hier geht es um die praktische und professionelle Anwendung des Konzepts. In diesem Modell fungieren KI-Tools als leistungsstarke Unterstützung oder „Paarprogrammierer“. Die Nutzerin oder der Nutzer gibt der KI Anweisungen, prüft, testet und versteht den generierten Code und übernimmt die volle Verantwortung für das Endprodukt.

Funktionsweise des Vibe Coding-Prozesses

Vibe Coding funktioniert auf zwei Ebenen: der iterativen Schleife auf niedriger Ebene zur Verfeinerung von Code und dem Lebenszyklus auf hoher Ebene zum Erstellen und Bereitstellen einer vollständigen Anwendung.

Workflow auf Codeebene

Das ist der enge, dialogorientierte Loop, mit dem Sie ein bestimmtes Stück Code erstellen und perfektionieren.

  1. Ziel beschreiben: Sie beginnen mit einem allgemeinen Prompt in natürlicher Sprache. Beispiel: „Erstelle eine Python-Funktion, die eine CSV-Datei liest.“
  2. KI generiert Code: Der KI-Assistent interpretiert Ihre Anfrage und erstellt den ersten Code.
  3. Ausführen und beobachten: Sie führen den generierten Code aus, um zu sehen, ob er wie vorgesehen funktioniert.
  4. Feedback geben und verfeinern: Wenn die Ausgabe nicht ganz richtig ist oder ein Fehler auftritt, geben Sie neue Anweisungen, zum Beispiel: „Das funktioniert, aber füge eine Fehlerbehandlung für den Fall hinzu, dass die Datei nicht gefunden wird.“
  5. Wiederholen: Dieser Kreislauf aus Beschreiben, Generieren, Testen und Verfeinern wird so lange wiederholt, bis der Code fertig ist.
  1. Ziel beschreiben: Sie beginnen mit einem allgemeinen Prompt in natürlicher Sprache. Beispiel: „Erstelle eine Python-Funktion, die eine CSV-Datei liest.“
  2. KI generiert Code: Der KI-Assistent interpretiert Ihre Anfrage und erstellt den ersten Code.
  3. Ausführen und beobachten: Sie führen den generierten Code aus, um zu sehen, ob er wie vorgesehen funktioniert.
  4. Feedback geben und verfeinern: Wenn die Ausgabe nicht ganz richtig ist oder ein Fehler auftritt, geben Sie neue Anweisungen, zum Beispiel: „Das funktioniert, aber füge eine Fehlerbehandlung für den Fall hinzu, dass die Datei nicht gefunden wird.“
  5. Wiederholen: Dieser Kreislauf aus Beschreiben, Generieren, Testen und Verfeinern wird so lange wiederholt, bis der Code fertig ist.

Der Anwendungslebenszyklus

Dies ist der umfassendere Prozess, bei dem eine allgemeine Idee vom Konzept bis zur bereitgestellten Anwendung umgesetzt wird.

  1. Ideenfindung: Sie beschreiben die gesamte Anwendung, die Sie möchten, in einem einzigen, allgemeinen Prompt in Tools wie Google AI Studio oder Firebase Studio.
  2. Generierung: Die KI generiert die erste Version der vollständigen Anwendung, einschließlich Benutzeroberfläche, Backend-Logik und Dateistruktur.
  3. Iterative Verfeinerung: Sie testen die Anwendung und fügen mit Folge-Prompts neue Funktionen hinzu oder ändern bestehende.
  4. Testen und Validieren: Ein menschlicher Experte überprüft die Anwendung auf Sicherheit, Qualität und Korrektheit.
  5. Bereitstellung: Mit einem letzten Prompt oder einem einzigen Klick stellen Sie die Anwendung auf einer skalierbaren Plattform wie Cloud Run bereit.
  1. Ideenfindung: Sie beschreiben die gesamte Anwendung, die Sie möchten, in einem einzigen, allgemeinen Prompt in Tools wie Google AI Studio oder Firebase Studio.
  2. Generierung: Die KI generiert die erste Version der vollständigen Anwendung, einschließlich Benutzeroberfläche, Backend-Logik und Dateistruktur.
  3. Iterative Verfeinerung: Sie testen die Anwendung und fügen mit Folge-Prompts neue Funktionen hinzu oder ändern bestehende.
  4. Testen und Validieren: Ein menschlicher Experte überprüft die Anwendung auf Sicherheit, Qualität und Korrektheit.
  5. Bereitstellung: Mit einem letzten Prompt oder einem einzigen Klick stellen Sie die Anwendung auf einer skalierbaren Plattform wie Cloud Run bereit.

Vibe Coding im Vergleich zur traditionellen Programmierung

Bei der herkömmlichen Programmierung konzentrieren Sie sich auf die Details der Implementierung und schreiben manuell die spezifischen Befehle, Keywords und Satzzeichen, die eine Sprache erfordert. Beim Vibe Coding konzentrieren Sie sich auf das gewünschte Ergebnis und beschreiben Ihr Ziel in natürlicher Sprache, zum Beispiel „ein Formular für die Nutzeranmeldung erstellen“. Die KI kümmert sich dann um den eigentlichen Code.

Es folgt ein Vergleich:

Feature

Herkömmliche Programmierung

Vibe Coding

Codeerstellung

Manuelles Programmieren Zeile für Zeile

KI-generiert aus in natürlicher Sprache


Entwickler- oder Nutzerrolle

Architekt, Implementierer, Debugger

Prompts erstellen, führen, testen, optimieren

Programmierkenntnisse erforderlich

Höher (Kenntnisse über Programmiersprachen und Syntax)

Niedriger (Verständnis der gewünschten Funktion)

Primäre Eingabe

Präziser Code

Prompts und Feedback in natürlicher Sprache

Entwicklungsgeschwindigkeit

Im Allgemeinen langsamer, methodischer

Potenziell schneller, insbesondere für das Prototyping einfacher Aufgaben

Fehlerbehandlung

Manuelles Debugging auf Basis des Codeverständnisses

Optimierung durch Feedback in natürlicher Sprache

Lernkurve

Oft steil

Potenziell niedrigere Einstiegshürden

Verwaltbarkeit von Codes

Basiert auf Codequalität, den Fähigkeiten der Entwickler und etablierten Praktiken

Kann stark von der KI-Ausgabequalität und der Nutzerbewertung abhängen

Feature

Herkömmliche Programmierung

Vibe Coding

Codeerstellung

Manuelles Programmieren Zeile für Zeile

KI-generiert aus in natürlicher Sprache


Entwickler- oder Nutzerrolle

Architekt, Implementierer, Debugger

Prompts erstellen, führen, testen, optimieren

Programmierkenntnisse erforderlich

Höher (Kenntnisse über Programmiersprachen und Syntax)

Niedriger (Verständnis der gewünschten Funktion)

Primäre Eingabe

Präziser Code

Prompts und Feedback in natürlicher Sprache

Entwicklungsgeschwindigkeit

Im Allgemeinen langsamer, methodischer

Potenziell schneller, insbesondere für das Prototyping einfacher Aufgaben

Fehlerbehandlung

Manuelles Debugging auf Basis des Codeverständnisses

Optimierung durch Feedback in natürlicher Sprache

Lernkurve

Oft steil

Potenziell niedrigere Einstiegshürden

Verwaltbarkeit von Codes

Basiert auf Codequalität, den Fähigkeiten der Entwickler und etablierten Praktiken

Kann stark von der KI-Ausgabequalität und der Nutzerbewertung abhängen

Erste Schritte: Das richtige Vibe-Coding-Tool auswählen

Google Cloud bietet mehrere Tools für die Vibe-Codierung. Die Wahl des Tools sollte von Ihrem Ziel abhängen und nicht unbedingt von Ihrer Berufsbezeichnung. Ein Entwickler könnte AI Studio für einen schnellen Prototyp verwenden, ein Enthusiast könnte eine vollständige Anwendung in Firebase Studio erstellen und ein Data Scientist könnte Gemini Code Assist verwenden, um ein Script zu schreiben.

Nachdem Sie den Prototyp erstellt haben, stellen Sie ihn in Cloud Run bereit (für AI Studio und Firebase Studio). Anschließend können Sie den Quellcode bearbeiten oder zu Ihrem Vibe-Codierungstool zurückkehren.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen, das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe zu finden.

Tool

Start

Kenntnisstand

Codierungsmethode

Wichtiges Merkmal

Eine Idee, die Sie schnell umsetzen möchten.

Anfänger Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

No-Code / Low-Code

App-Generierung mit einem einzigen Prompt und Bereitstellung mit einem Klick. Der schnellste Weg vom Konzept zur live geschalteten, teilbaren Anwendung.

Eine neue Full-Stack-Anwendung.

Anfänger bis Fortgeschrittene. Sie können ohne Code beginnen, aber Erfahrung hilft bei der Anpassung.

Wenig/kein Code

Full-Stack-Generierung mit integriertem Firebase-Backend. Sie können ganz einfach eine Datenbank, Nutzerauthentifizierung und vieles mehr hinzufügen.

Ein vorhandenes Projekt oder eine vorhandene Datei.

Mittel bis fortgeschritten. Für Nutzer mit professioneller Programmiererfahrung.

Low-Code / KI-gestützt

Unterstützung im Editor Code wird direkt in Ihrem bestehenden IDE-Workflow generiert, erklärt und getestet.

Tool

Start

Kenntnisstand

Codierungsmethode

Wichtiges Merkmal

Eine Idee, die Sie schnell umsetzen möchten.

Anfänger Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

No-Code / Low-Code

App-Generierung mit einem einzigen Prompt und Bereitstellung mit einem Klick. Der schnellste Weg vom Konzept zur live geschalteten, teilbaren Anwendung.

Eine neue Full-Stack-Anwendung.

Anfänger bis Fortgeschrittene. Sie können ohne Code beginnen, aber Erfahrung hilft bei der Anpassung.

Wenig/kein Code

Full-Stack-Generierung mit integriertem Firebase-Backend. Sie können ganz einfach eine Datenbank, Nutzerauthentifizierung und vieles mehr hinzufügen.

Ein vorhandenes Projekt oder eine vorhandene Datei.

Mittel bis fortgeschritten. Für Nutzer mit professioneller Programmiererfahrung.

Low-Code / KI-gestützt

Unterstützung im Editor Code wird direkt in Ihrem bestehenden IDE-Workflow generiert, erklärt und getestet.

Vibe Coding mit Google AI Studio

Mit AI Studio können Sie schnell aus einer Idee eine funktionierende, teilbare Webanwendung machen – oft mit nur einem Prompt. Es eignet sich perfekt für schnelles Prototyping und die Entwicklung einfacher, auf generativer KI basierender Anwendungen.

Schritt 1: Beschreiben Sie in Ihrem Prompt, was Sie erstellen möchten.

Rufen Sie In AI Studio entwickeln auf, um loszulegen. Beschreiben Sie im Hauptbereich für Prompts einfach die Anwendung, die Sie erstellen möchten. Beginne mit einer lustigen, kreativen Idee und gib dann einfach den Prompt ein. Nachdem Sie den Prompt ausgeführt haben, generiert AI Studio den erforderlichen Code und die Dateien. Rechts sehen Sie eine Live-Vorschau Ihrer App.

Beispiel-Prompt: „Erstelle eine App, die Start-up-Namen generiert. Sie soll ein Textfeld haben, in das ich eine Branche eingeben kann, und eine Schaltfläche. Wenn ich auf die Schaltfläche klicke, wird eine Liste mit 10 kreativen Namen angezeigt.“

Beispiel-Prompt: „Erstelle eine App, die Start-up-Namen generiert. Sie soll ein Textfeld haben, in das ich eine Branche eingeben kann, und eine Schaltfläche. Wenn ich auf die Schaltfläche klicke, wird eine Liste mit 10 kreativen Namen angezeigt.“

Schritt 2: App optimieren

Jetzt, wo Sie eine Live-Vorschau haben, können Sie die Chat-Oberfläche nutzen, um mit Folge-Prompts das Aussehen und die Funktionalität zu verfeinern. Sie können Funktionen hinzufügen, visuelle Elemente ändern und vieles mehr.

Beispiel-Prompt: "Gestalte den Hintergrund dunkelgrau und verwende ein helles Grün für den Titel und die Schaltfläche, um einen 'technischen' Look zu erzielen."

Beispiel-Prompt: "Gestalte den Hintergrund dunkelgrau und verwende ein helles Grün für den Titel und die Schaltfläche, um einen 'technischen' Look zu erzielen."

Schritt 3: In Cloud Run bereitstellen und teilen

Wenn Sie mit dem Ergebnis zufrieden sind, können Sie Ihre App direkt im Web bereitstellen. Klicken Sie einfach im Menü auf der rechten Seite über der App-Vorschau auf die Schaltfläche „In Cloud Run bereitstellen“. AI Studio veröffentlicht Ihre App unter einer öffentlichen URL, sodass Sie sie mit Ihrem Team oder Freunden teilen können.

Vibe Coding mit Firebase Studio

Firebase Studio ist eine leistungsstarke, webbasierte Umgebung zum Erstellen produktionsreifer Anwendungen, insbesondere solcher, die ein robustes Backend mit Funktionen wie Nutzerauthentifizierung oder einer Datenbank benötigen.

Schritt 1: Beschreiben Sie in Ihrem Prompt die gesamte Anwendung oder Ihre Vision.

Öffnen Sie Firebase Studio und beschreiben Sie im Prompt-Bereich die vollständige Anwendung, die Sie erstellen möchten. Sie können von Anfang an eine robuste, mehrseitige Anwendung beschreiben. 

  • Beispiel-Prompt: Erstelle eine einfache Anwendung zum Teilen von Rezepten. Es benötigt Nutzerkonten, damit sich Personen registrieren und anmelden können. Nach der Anmeldung sollte ein Nutzer ein neues Rezept mit Titel, Zutaten und Anleitung einreichen können. Alle eingereichten Rezepte sollten auf der Startseite angezeigt werden.
  • Beispiel-Prompt: Erstelle eine einfache Anwendung zum Teilen von Rezepten. Es benötigt Nutzerkonten, damit sich Personen registrieren und anmelden können. Nach der Anmeldung sollte ein Nutzer ein neues Rezept mit Titel, Zutaten und Anleitung einreichen können. Alle eingereichten Rezepte sollten auf der Startseite angezeigt werden.

Schritt 2: App-Blueprint prüfen und verfeinern

Nachdem Sie den ersten Prompt gesendet haben, generiert Firebase Studio einen App-Entwurf, den Sie sich ansehen können. Dieser Entwurf ist ein detaillierter Plan, der die Funktionen, Stilrichtlinien und den Technologiestack beschreibt, die die KI verwenden soll.

Hier können Sie Feedback geben, um den Blueprint zu verfeinern. So wird der generierte Code eher Ihren Vorstellungen entsprechen. Änderungen am Plan sind in dieser Phase viel einfacher als die Bearbeitung des endgültigen Codes. So erreichen Sie schneller den gewünschten Zustand.

  • Beispiel-Prompt: Dieser Entwurf sieht gut aus, aber wir sollten die Funktion „KI-Mahlzeitenplaner“ vorerst entfernen und eine Schaltfläche „Favoriten“ zur Rezeptanzeige hinzufügen.
  • Beispiel-Prompt: Dieser Entwurf sieht gut aus, aber wir sollten die Funktion „KI-Mahlzeitenplaner“ vorerst entfernen und eine Schaltfläche „Favoriten“ zur Rezeptanzeige hinzufügen.

Schritt 3: Prototyp generieren

Wenn Sie mit dem Entwurf zufrieden sind, klicken Sie auf die Schaltfläche „Prototyp dieser App“. Firebase Studio generiert dann einen funktionierenden Prototyp auf der Grundlage Ihres genehmigten Plans. Nach kurzer Zeit wird eine interaktive Live-Vorschau Ihrer neuen App angezeigt.

Schritt 4: Änderungen am Live-Prototyp vornehmen

Wenn Ihr interaktiver Prototyp im Vorschaufenster ausgeführt wird, können Sie die Unterhaltung fortsetzen, um Änderungen vorzunehmen. Sie können beispielsweise visuelle Änderungen anfordern, Funktionen hinzufügen oder ändern oder sogar neue Logik in Ihre Anwendung einbringen.

  • Beispiel-Prompt: Lass uns das Herzsymbol funktional machen. Wenn ein angemeldeter Nutzer darauf klickt, wird das Rezept in der Datenbank in der Liste „Favoriten“ im Nutzerprofil gespeichert. Erstellen Sie außerdem eine neue Seite „Meine Favoriten“, auf der nur die Rezepte angezeigt werden, die der aktuelle Nutzer gespeichert hat.
  • Beispiel-Prompt: Lass uns das Herzsymbol funktional machen. Wenn ein angemeldeter Nutzer darauf klickt, wird das Rezept in der Datenbank in der Liste „Favoriten“ im Nutzerprofil gespeichert. Erstellen Sie außerdem eine neue Seite „Meine Favoriten“, auf der nur die Rezepte angezeigt werden, die der aktuelle Nutzer gespeichert hat.

Schritt 5: Anwendung bereitstellen

Wenn Ihre Anwendung fertig ist, können Sie sie direkt aus der Umgebung heraus bereitstellen. Klicken Sie dazu einfach rechts oben auf „Veröffentlichen“. Firebase Studio übernimmt den gesamten Bereitstellungsprozess und veröffentlicht Ihre App über Cloud Run unter einer öffentlichen URL. Da sie für die Produktion entwickelt wurde, ist Ihre Anwendung von Anfang an skalierbar und kann Traffic verarbeiten.

So funktioniert Vibe Coding mit Gemini Code Assist

Gemini Code Assist fungiert als KI-basierter Co-Programmierer direkt in Ihrem vorhandenen Code-Editor (wie VS Code oder JetBrains). Es eignet sich am besten, um professionelle Entwickler direkt in ihrer IDE und bei bestehenden Projekten schneller und effizienter zu unterstützen.

Schritt 1: Code in einer Datei generieren

Öffnen Sie dazu eine Projektdatei in Ihrer IDE. Anstatt Code manuell zu schreiben, können Sie im Gemini-Chatfenster oder mit einem Inline-Prompt die Funktion oder den Codeblock beschreiben, den Sie benötigen. Die KI generiert den Code und fügt ihn direkt in die Datei ein.

  • Beispiel-Prompt: „Schreibe eine Python-Funktion, die einen Dateinamen als Eingabe akzeptiert. Es soll die Pandas-Bibliothek verwenden, um eine CSV-Datei zu lesen und eine Liste aller Werte aus der Spalte „E-Mail“ zurückzugeben.“
  • Beispiel-Prompt: „Schreibe eine Python-Funktion, die einen Dateinamen als Eingabe akzeptiert. Es soll die Pandas-Bibliothek verwenden, um eine CSV-Datei zu lesen und eine Liste aller Werte aus der Spalte „E-Mail“ zurückzugeben.“

Schritt 2: Vorhandenen Code verfeinern und verbessern

Markieren Sie den Code, den Sie gerade erstellt haben (oder einen beliebigen Block vorhandenen Codes), und verwenden Sie weiterführende Prompts, um ihn zu ändern oder zu verbessern. Das ist ideal, um neue Funktionen hinzuzufügen, die Fehlerbehandlung zu verbessern, die Leistung zu steigern oder die Logik zu ändern, ohne dass Sie manuell umgestalten müssen.

  • Beispiel-Prompts: „Diese Funktion ist nützlich. Ändern Sie sie so, dass sie einen optionalen Parameter „domain_filter“ akzeptiert. Wenn eine Domain angegeben wird, sollte die Funktion nur E‑Mail-Adressen zurückgeben, die mit dieser Domain übereinstimmen.“
  • Das ist ein guter Anfang, aber das Programm stürzt ab, wenn der Nutzer keine Berechtigung hat, die Datei zu lesen. Können Sie eine Fehlerbehandlung für einen PermissionError hinzufügen?
  • Beispiel-Prompts: „Diese Funktion ist nützlich. Ändern Sie sie so, dass sie einen optionalen Parameter „domain_filter“ akzeptiert. Wenn eine Domain angegeben wird, sollte die Funktion nur E‑Mail-Adressen zurückgeben, die mit dieser Domain übereinstimmen.“
  • Das ist ein guter Anfang, aber das Programm stürzt ab, wenn der Nutzer keine Berechtigung hat, die Datei zu lesen. Können Sie eine Fehlerbehandlung für einen PermissionError hinzufügen?

Schritt 3: Tests generieren, um das Feature zu vervollständigen

Um sicherzustellen, dass Ihr Code produktionsreif ist, können Sie Gemini bitten, Unittests zu generieren. So wird ein wichtiger, aber oft zeitaufwendiger Teil der App-Entwicklung automatisiert.

  • Beispiel-Prompt: „Schreibe Unittests für diese Funktion mit pytest. Ich brauche einen Test für den Erfolgsfall, der alle E‑Mails zurückgibt, einen weiteren Test, der nach einer bestimmten Domain filtert, und einen dritten Test, um einen FileNotFoundError zu behandeln.“
  • Beispiel-Prompt: „Schreibe Unittests für diese Funktion mit pytest. Ich brauche einen Test für den Erfolgsfall, der alle E‑Mails zurückgibt, einen weiteren Test, der nach einer bestimmten Domain filtert, und einen dritten Test, um einen FileNotFoundError zu behandeln.“

Schnellere Entwicklung von der Idee zur Anwendung

Vibe Coding ist mehr als nur eine neue Technik. Sie verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Das Tool senkt die Einstiegshürde für neue Creator und ist ein leistungsstarker Multiplikator für erfahrene Entwickler. So können sich alle mehr auf kreative Problemlösungen und weniger auf die manuelle Implementierung konzentrieren.

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