Vibe Coding: Programmieren mit Flow – auch in der Elternzeit

Was ist Vibe Coding?

Vibe Coding beschreibt eine Form der Softwareentwicklung, bei der Entwickler:innen eng mit KI-gestützten Werkzeugen zusammenarbeiten. Statt jede Codezeile selbst zu schreiben, können sie in natürlicher Sprache beschreiben, welche Funktion sie benötigen oder welches Problem gelöst werden soll.

Die KI kann daraufhin Codevorschläge erstellen, Fehler analysieren und mögliche Lösungen vorschlagen. Anders als bei einer einfachen Frage an ChatGPT arbeitet sie dabei direkt mit dem jeweiligen Softwareprojekt. Sie kann beispielsweise vorhandene Dateien, die Projektstruktur und bereits entwickelte Funktionen berücksichtigen.

So entsteht eine Zusammenarbeit, die eher einem digitalen Programmierpartner ähnelt als einer klassischen Frage-und-Antwort-Anwendung. Der Ansatz kann die Entwicklungsarbeit beschleunigen und besonders dann hilfreich sein, wenn nur kurze, konzentrierte Arbeitseinheiten zur Verfügung stehen.

Werkzeuge wie Cursor, GitHub Copilot, Tabnine oder Replit unterstützen diesen Prozess.

Wie funktioniert Vibe Coding in der Praxis?

Die Grundlage bilden sogenannte KI-Agenten. Sie begleiten den Entwicklungsprozess, greifen auf den Projektkontext zu, erstellen Code, prüfen Fehlermeldungen und schlagen nächste Schritte vor. Entwickler:innen beschreiben ihre Anforderungen in natürlicher Sprache und überprüfen anschließend die Vorschläge der KI.

Die Verantwortung bleibt dabei bei den Entwickler:innen: Sie müssen die Ergebnisse prüfen, testen und entscheiden, welche Vorschläge übernommen werden.

LLMs und MCPs

Die technischen Grundlagen bilden sogenannte Large Language Models, kurz LLMs. Dabei handelt es sich um Sprachmodelle, wie sie beispielsweise hinter ChatGPT zum Einsatz kommen. Sie können natürliche Sprache verstehen und daraus unter anderem Texte oder Programmcode erzeugen.

Damit eine KI nicht nur allgemeine Antworten gibt, sondern mit den Dateien und Werkzeugen eines konkreten Projekts arbeiten kann, benötigt sie zusätzliche Schnittstellen. Eine davon ist das Model Context Protocol, kurz MCP.

MCP legt fest, wie KI-Anwendungen Informationen aus anderen Programmen oder Systemen erhalten können. Dazu können beispielsweise Dateien, Datenbanken oder andere Werkzeuge gehören. Als Vergleich lässt sich ein USB-C-Anschluss heranziehen: Er schafft eine einheitliche Verbindung zwischen verschiedenen Geräten. MCP erfüllt eine ähnliche Funktion für KI-Anwendungen und unterschiedliche Datenquellen.

Werkzeuge wie Cursor oder GitHub Copilot unterstützen Entwickler:innen beispielsweise mit kontextbezogenen Codevorschlägen und Fehleranalysen. Replit bietet zusätzlich eine cloudbasierte Entwicklungsumgebung, in der Anwendungen direkt erstellt, getestet und online bereitgestellt werden können.

Fazit

Der Ansatz hat sich in der Praxis bewährt: Am Ende der Elternzeit stand eine funktionstüchtige App – entwickelt in kurzen, fokussierten Arbeitseinheiten von 20 bis 30 Minuten.

Da sich KI-Modelle und Entwicklungswerkzeuge derzeit innerhalb weniger Wochen stark weiterentwickeln, lohnt sich eine regelmäßige Auseinandersetzung mit KI-gestützter Programmierung – sowohl im Arbeitsalltag als auch in eigenen Projekten.

Links zu den Tools: 

• Cursor: KI-gestützter Code-Editor mit Fokus auf kontextbezogene Codevorschläge und Produktivitätssteigerung. Mehr erfahren 
• GitHub Copilot: KI-Pair-Programmer, der in Echtzeit Codevorschläge direkt in der IDE macht. Mehr erfahren 
• Tabnine: KI-basierte Code-Vervollständigung, die kontextbezogene Vorschläge für verschiedene IDEs bietet. Mehr erfahren 
• Replit: Cloudbasierte Entwicklungsumgebung mit Echtzeit-Zusammenarbeit und KI-gestützter Codegenerierung. Mehr erfahren