Vibe Coding in der Praxis - Wie funktioniert KI-Programmieren?

Anders als beim traditionellen Programmieren, wo der Entwickler jede Zeile selbst schreibt, wird beim Vibe Coding das Programmieren auf ein höheres Level verlagert. Entwickler steuern vielmehr die KI über Prompt Engineering, das Generieren der Codebase übernimmt zum Großteil die AI.

Durch KI-Modelle wie Claude 3.7 Sonnet und Gemini 2.5 Pro schafften Vibe Coding Apps das erste Mal einen Durchbruch, da diese Modelle in der Lage sind, ganz alleine vollständig funktionsfähige Mini-Apps zu entwickeln.

Der Begriff "Vibe Coding" wurde vom bekannten KI-Forscher und Mitgründer von OpenAI, Andrej Karpathy, definiert:

Mit den richtigen Vibe Coding Tools lassen sich also bereits heute schon viele kleine Anwendungen in kurzer Zeit mit AI erstellen. Je größer und komplexer die Programme werden, desto schneller stößt die AI aktuell aber noch an ihre Grenzen.

Für diesen Artikel werden wir noch Video nachreichen, in dem wir eine eigene App mit Vibe Coding entwickeln. Davor vergleichen wir aber zunächst die wichtigsten Vibe Coding Tools, um einen guten Überblick über die Möglichkeiten zu erhalten.

2. Die besten Vibe-Coding-Tools für 2025

Vibe-Coding-Tools lassen sich in zwei Gruppen einteilen:

• IDE-integrierte Software
• Standalone Plattformen

Wenn du bereits aktiv in einer Entwicklungsumgebung programmiert hast, dann kannst du direkt auf die Vibe Coding IDE-Tools wie Cursor und Windsurf zurückgreifen. Da beide Tools ein Fork von VS Code sind, kannst du ganz normal innerhalb der IDE entwickeln und optional die AI dazuschalten.

Hast du bislang noch keine Programmiererfahrung gesammelt, dann ist das auch nicht schlimm. Denn genau dafür gibt es die Standalone Plattformen wie Loveable, Replit oder Bolt, die dich eigene Apps entwickeln lassen, ohne dass du dich dafür mit Code auseinandersetzen musst.

Werfen wir nun also mal einen genaueren Blick auf die einzelnen Tools mit ihren Stärken und Schwächen.

Loveable - Vibe Coding Plattform für Anfänger

Loveable gilt als eine der besten No-Code-Plattformen für Anfänger.

Besonders hervor sticht bei Loveable das individuelle Design. Anders als z.B. v0 von Vercel greift Loveable nämlich nicht auf gestylte Komponenten-Libraries zurück.

Loveable verfügt über verschiedenste Integrationen zu externen Tools, die es dir erlauben, eine Authentifizierung (sprich: Profile für deine Nutzer) anzulegen und Bezahlfunktionen zu implementieren.

Vercel v0 - Schnelles Prototyping für Entwickler

Im Gegensatz zu Loveable richtet sich Vercel v0 eher an Entwickler, die über Vibe Coding schnell einen Prototyp für ihre App entwickeln möchten.

v0 wird von Vercel, einem großen Hoster aus den USA bereitgestellt, der auch das Next.js React Framework entwickelt hat. Entsprechend gut funktioniert die Entwicklung von Next.js Apps und die Anbindung zum Vercel Hosting Service.

v0 Apps verwenden häufig shadcn Komponenten und lassen sich deswegen schnell an ihrem minimalistischen schwarz/weißen Stil erkennen. Die von v0 generierten Codebases lassen sich über einen einfachen Konsolen-Befehl in IDEs wie Cursor oder Windsurf importieren, um dort die App weiterzuentwickeln.

Ich verwende v0 regelmäßig, um eigene Vibe Coding Apps zu erstellen.

Replit Agent - Vibe Coding in Python

Wenn sich das eben vorgestellte Vercel v0 auf Frontend-Apps spezialisiert, dann ist Replit die Alternative für das Vibe Coding von Python Apps.

Replit wurde bereits 2016 mit einer eigenen IDE Lösung gegründet, hat aber inzwischen einen Pivot hin zu einer Standalone Vibe-Coding-App vollzogen.

Neben klassischen Frontend- und Python-Web-Apps bietet Replit außerdem die Funktion, kleine 3D-Mini-Games zu entwickeln. Mit etwas Kreativität und Geduld können hier sehr spannende Ergebnisse erzielt werden!

Cursor - Die ultimative Vibe Coding Entwicklungsumgebung?

Cursor ist ein Fork der VS Code Entwicklungsumgebung und gilt aktuell als beliebtestes Vibe Coding Tool.

Als eigenständige IDE können Entwickler entweder eigenständig in Cursor programmieren oder einen KI-Agenten übernehmen lassen. Außerdem kann die KI in Cursor Fragen zu der aktuellen Codebase beantworten, Code vervollständigen und sogar eigene Github Issues erstellen.

Seit der Implementierung der MCE Schnittstelle kann Cursor außerdem externe Tools wie Supabase oder Stripe konfigurieren, um Authentifizierungen, Datenbanken und Bezahlsysteme für die eigene App zu konfigurieren.

Cursor veröffentlicht regelmäßig Updates, über die sich stets die neuesten KI-Modelle wie OpenAI-o3 für das Coding verwenden lassen.

Ich verwende Cursor seit über einem Jahr und bin weiterhin begeistert, wie einfach die Entwicklung von Anwendungen durch Künstliche Intelligenz geworden ist.

Windsurf - KI Editor mit eigenen Modellen

Als Alternative zu Cursor kannst du dich auch für den Windsurf Editor entscheiden, der über eine ähnliche Funktionalität verfügt.

Das Besondere an Windsurf ist, dass sie mit den SWE-Modellen eine eigene LLM-Reihe zur Verfügung stellen, die konkret auf den Einsatz im Code-Editor, Terminal und Browser trainiert wurde. Die SWE-Modelle performen in Coding-Benchmarks besser, als alle Open-Weights Modelle, kommen fast an die aktuellen SOTA-Modelle wie Claude 3.7-Sonnet heran und sind dafür um einiges kostengünstiger.

Im Mai 2025 wurde bekannt, dass OpenAI Windsurf für ca. 3 Mrd. USD akquiriert hat. Zukünftig könnte es spannend werden, was aus der Kooperation der beiden Firmen für Vibe Coding Möglichkeiten entstehen könnten.

Der Hauptunterschied zwischen Windsurf und Cursor liegt in den System-Prompts, die von den Entwicklern entwickelt werden. Die Unterschiede lassen sich meiner Meinung nach nur subjektiv beantworten. Am besten ist es, wenn du beide Editoren testest und die für dich passendere Option wählst.

3. Vibe-Coding Strategie - Plane dein Projekt im Voraus

Hast du dich für ein Vibe-Coding-Tool entschieden, kannst du mit der Entwicklung deiner ersten Vibe-Coding-App loslegen.

Tools wie Loveable, Replit oder Bolt besitzen einen eigenen Prompt-Optimizer, der deine ursprüngliche Vorgabe noch einmal für die eigenen Entwicklungsmodelle optimieren kann.

Wenn du allerdings noch mehr auf die Entwicklung deiner App einwirken willst, empfiehlt sich die Verwendung von Cursor oder Windsurf.

Mein Vibe-Coding-Workflow sieht normalerweise wie folgt aus:

Auf dem Weg zu einer finalen Production-App wird es auch bei dir sicherlich immer wieder zu Problemen kommen. Eine geschickte Auswahl der richtigen Modelle für die jeweiligen Probleme, viel Geduld und Trial & Error können dich mit der modernen KI-Technologie dennoch schnell ans Ziel führen.

Insbesondere die neue MCP-Anbindung über Cursor an Datenbanksysteme wie Supabase oder Bezahldienstleister wie Stripe macht es Vibe Codern heutzutage sehr einfach, selbst komplexe Apps mit verschiedensten Funktionen zu entwickeln.

4. Code Qualität mit Vibe Checking und Code Reviews erhöhen

Nach deinen ersten paar Vibe-Coding Versuchen wirst du sicherlich festgestellt haben, dass die AI immer mal wieder Bugs in den Code einbaut, ähnliche Komponenten mehrfach implementiert oder andere komische Entscheidungen trifft. Das liegt häufig daran, dass die Kontextfenster der Modelle noch nicht groß genug sind, um den vollständigen Code zu jedem Zeitpunkt abrufen zu können.

Umso wichtiger ist es, dass wir für langfristiges Bestehen des Codes neue Review- und Debugging-Prozesse in unseren Vibe Coding Prozess integrieren.

Automatisierte Unit Tests

Unit Tests können bereits recht einfach über die AI selbst generiert werden.

Öffne dazu deine Repository in Cursor, Windsurf oder einer anderen KI-IDE und verwende den folgenden Prompt:

Effizientes Debugging mit der richtigen KI-Modellwahl

Wenn es dir um das reine Debugging geht, kannst du in kleineren Apps auch auf Tests verzichten. Wichtig ist es, dass du für reines Debugging das passende Modell wählst.

Bei Claude 3.7-Sonnet ist bekannt, dass das Modell gerne über den Prompt hinaus Änderungen am Code vornimmt, was beim Debugging eher weniger erwünscht ist. Hier wäre es passender, ein Modell wie Gemini 2.5 Pro oder GPT-4.1 zu verwenden und manuell die Anpassungen vor dem Übernehmen noch einmal zu überprüfen.

Ein konkreter Debugging-Prompt könnte wie folgt aussehen:

Code-Review Vibe-Check mit CodeRabbit

Neben manuellen Methoden, um die Vibe Code Qualität zu verbessern, gibt es inzwischen auch sogenannte "Vibe Checking Tools".

Das bekannteste Tool ist CodeRabbit, das u.a. auch eine richtige Git-Workflow-Funktionalität anbietet. Folgende Checks kannst du mit CodeRabbit durchführen:

• Security-Scanning: Identifizierung von potentiellen Sicherheitslücken
• Coding Best-Practice Prüfung: Untersucht deinen Code auf Best-Practice-Optimierungen
• Stil-Überprüfung: Checkt deinen Code auf das Einhalten eines festen Stils, z.B. bei Klassendefinitionen oder Dateinamen
• PR-Integration: CodeRabbit kann automatisch deine Pull Requests analysieren

Wenn du Code Rabbit in dein Vibe Coding Projekt integriert hast, kannst du dir deinen Workflow grob wie folgt vorstellen:

1. Du erstellst einen neuen Pull Request.
2. CodeRabbit analysiert deinen Code auf Fehler und Optimierungsmöglichkeiten
3. Der KI-Bot kommentiert Probleme und Verbesserungsvorschläge im PR
4. Du entscheidest, welche Änderungen du umsetzen oder ignorieren möchtest

Auf den ersten Blick mag dieser Prozess vom eigentlichen Vibe-Coding-Ansatz etwas abweichen. Langfristig stellst du damit aber eine höhere Code-Qualität und eine deutlich bessere Wartbarkeit deiner App sicher.

5. Tipps für das Vibe-Coding - aus eigenen Erfahrungen

Ob Time-Tracker-, Sudoku-App oder Website-Projekten, ich habe bereits hunderte Stunden in Vibe Coding und das Testen von KI-Modellen gesteckt.

Dabei kann ich dir folgende Tipps mit an die Hand geben:

Tipp 1: Wähle die richtigen Modelle für die richtigen Aufgaben

Die Auswahl der Modelle ist enorm wichtig, um ein gutes Endresultat beim Vibe-Coding zu erzielen. Nutze unbedingt Reasoning-Modelle wie o3 oder 3.7-Sonnet im Thinking Mode, um deine Apps zu planen.

Für das Bug-Fixing solltest du Modelle verwenden, die auch wirklich nur die Bugs beheben.
Wenn es wichtig ist, dass das Modell einzelne Code-Snippets im Gesamtkontext deiner App versteht, lohnt es sich, den "Max-Thinking" Toggle zu aktivieren. Die verschiedenen Modelle kannst du in unserem LLM Vergleich miteinander vergleichen.

Tipp 2: Unterstütze die KI mit dem richtigen Kontext

Du kannst deinen Token-Verbrauch und die Qualität des Outputs enorm verbessern, wenn du in deinem Prompt bereits die relevanten Dateien und Komponenten referenzierst. In Cursor und Windsurf geht dies ganz einfach, indem du die Dateien oder Ordner mit dem "@" Befehl referenzierst.

Tipp 3: Verwende aktuelle Dokumentationen & Referenzen

Bei vielen Apps wirst du auf externe Libraries zurückgreifen müssen. Viele Modelle haben einen Knowledge Cutoff, der bis zu einem Jahr zurückliegt. Damit du sicher sein kannst, dass das Modell dennoch die aktuellen Versionen der Libraries verwenden kann, solltest du entweder den Agenten im Web die Dokumentationen durchsuchen lassen oder - noch besser - über die MCP Schnittstelle von context7 deinen Agenten direkt auf die Dokumentationen zugreifen lassen.

Tipp 4: Nutze die Checkpoint-Funktion

Insbesondere bei komplexen Bugs kann es dazu kommen, dass die KI sich ab einem gewissen Zeitpunkt nur noch in der Schleife dreht und immer wieder die gleichen Bug-Fixing-Strategien implementieren möchte.

In diesen Fällen solltest du möglichst früh die Schleife beenden und über die Checkpoint-Funktion zu einem früheren Stand zurückkehren. Passe anschließend deinen Prompt etwas an. Lass die KI mehrere Lösungsansätze vorschlagen oder verwende andere Modelle, um auf diesem Wege eine Lösung für das Problem zu finden.

Tipp 5: Baue deine App iterativ und nicht auf einmal auf

Die meisten KI-Modelle sind aktuell noch nicht in der Lage, ganze Codebases auf einmal zu überblicken. Dementsprechend schleichen sich beim Vibe-Coding größerer Apps schnell Probleme ein, die im Nachhinein nur sehr umständlich zu lösen sind.

Besser ist es, wenn du deine App iterativ aufbaust und Modul für Modul nacheinander entwickelst.

Tipp 6: Nutze Boilerplates als solide Basis für deine App

Funktionalitäten wie Authentifizierung, Datenbanken und Zahlungsmöglichkeiten werden in vielen Apps benötigt, unterscheiden sich in der Entwicklung aber nur marginal.

Hier lohnt es sich, mit einem HQ-Boilerplate bereits den Grundstein zu legen, damit die KI auf der Vorlage aufbauen und die eigentliche Funktionalität entwickeln kann.

Für Web-Apps kann ich das Supastarter Boilerplate empfehlen, das mit einer Monorepo-Struktur eine hervorragende Basis für Vibe Coding Apps bietet.

Tipp 7: IDE-Regeln verwenden und regelmäßig aktualisieren

KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor oder Windsurf bieten die Möglichkeiten, sogenannte "Cursor-Rules" oder "Windsurf Rules" zu definieren.

Diese Regel-Dateien werden von der KI in jedem Prompt eingelesen. Du kannst damit erreichen, dass die KI z.B. immer die richtigen Ordner verwendet, um neue UI-Komponenten abzulegen oder Utility-Funktionen immer aus der gleichen Datei importiert werden.

Wichtig dabei ist, dass du die Regeln regelmäßig aktualisierst, falls sich Änderungen in deiner Codebase ergeben.

6. Fazit - Vorteile und Nachteile vom Vibe-Coding

Zusammengefasst lässt sich sagen, dass Vibe Coding sich für viele weniger technische User das erste Mal nach richtiger "No-Code-Entwicklung" anfühlt.

Vibe-Coding-Tools wie Loveable, v0 und Replit ermöglichen ein unglaublich schnelles Entwickeln von Prototypes und MVPs. Insbesondere kleinere persönliche Apps lassen sich mit diesen Tools hervorragend entwickeln.

Aber auch erfahrene Entwickler können über KI-Agenten in IDEs wie Cursor oder Windsurf viele wiederkehrende Coding-Aufgaben an die KI abgeben.

Produktionsreife Vibe-Coding-Apps zu entwickeln, für die die Benutzer auch bereitwillig Geld bezahlen, setzt aktuell noch ein gewisses Zeit-Investment und Erfahrung voraus. Täglich neu erscheinende MCP-Schnittstellen scheinen aber auch diese Hürde immer niedriger werden zu lassen, sodass wir uns darauf einstellen können, dass zukünftig immer mehr erfolgreiche Vibe-Coding Apps erscheinen werden.

Zum Abschluss sammeln wir noch einmal alle Vorteile und Nachteile, die Vibe Coding mit sich bringt.