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Vibe Coding vs. AI Assisted Coding
Zusammenfassung
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Der Unterschied zwischen Vibe Coding und AI Assisted Coding: Bauchgefühl gegen strukturierten Engineering-Prozess.
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Warum Vibe Coding problematisch ist: Technische Schulden, unklare Verantwortung und sinkendes Systemverständnis.
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Was wir unter AI Assisted Coding verstehen: KI als Assistenz für Details, während die Architekturhoheit beim Menschen bleibt.
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Unsere Grundprinzipien im Einsatz mit KI: Die KI als Werkzeug (nicht Autor) und konsequente Qualitätskontrolle durch Tests und Reviews.
Vibe Coding vs. AI Assisted Coding
Warum «nach Gefühl programmieren» langfristig keine gute Idee ist
Der Begriff «Vibe Coding» macht aktuell in Entwickler‑Bubbles und auf Social Media die Runde. Gemeint ist ein sehr informeller Umgang mit KI‑gestützter Code‑Generierung – sinngemäss:
«Ich schreibe gerade Code nach Gefühl – die KI wirft irgendwas raus, ich passe es ein bisschen an und schaue, was passiert.»
Was für schnelle Experimente oder Prototypen funktionieren mag, birgt im professionellen Software‑Engineering jedoch erhebliche Risiken.
Was ist «Vibe Coding»?
Typische Merkmale von Vibe Coding sind:
- Vage Prompts wie «Mach das schöner» oder «Refactor das mal»
- Kein klares Zielbild in Bezug auf Architektur, Anforderungen oder nicht‑funktionale Kriterien
- Direkte Code‑Übernahme, oft ohne Review, Tests oder Messung
- Unklare Verantwortlichkeit – nach dem Motto: «War ja eh die KI»
Kurz gesagt: Der Flow entscheidet – nicht die fachliche Fundierung.
Warum Vibe Coding problematisch ist
In produktiven und langfristig betriebenen Systemen führt dieser Ansatz häufig zu:
1
Inkonsistenten Code‑Patterns, die Architektur und Lesbarkeit verwässern
2
Versteckten technischen Schulden, etwa bei Performance, Security oder Wartbarkeit
3
Steigender Tool‑Abhängigkeit bei gleichzeitig sinkendem Systemverständnis im Team
Unser Ansatz bei Creasoft: AI Assisted Coding
Bei Creasoft setzen wir bewusst nicht auf Vibe Coding, sondern auf AI Assisted Coding – also den gezielten,
verantwortungsvollen Einsatz von KI innerhalb eines etablierten Engineering‑Prozesses.
Der Unterschied ist grundlegend.
Klare Verantwortlichkeiten statt «KI‑Flow»
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Architektur, Design und Technologie‑Entscheidungen liegen bei erfahrenen Architekt:innen und Senior Developers
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Die KI unterstützt bei:
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Implementierungsdetails
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Boilerplate‑Code
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Refactorings
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Analysen
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Die Verantwortung für den Code bleibt immer beim Team
Geführter Einsatz statt freier Bauchentscheidungen
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Definierte Prompts, Konventionen und Guardrails
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Feste Einbettung in bestehende Prozesse:
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Code Reviews
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Tests
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Builds
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Monitoring
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Erfahrung als Sicherheitsnetz
Mit über 30 Jahren Erfahrung in Software‑Architektur, Testing, Security und Compliance nutzen wir KI dort, wo sie echten Mehrwert bringt – und begrenzen sie dort, wo Risiken entstehen.
Diese Erfahrung hilft uns auch, KI‑Werkzeuge so zu konfigurieren, dass sie:
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zu unseren Qualitätsstandards passen
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regulatorische Anforderungen erfüllen
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domänenspezifische Besonderheiten berücksichtigen
Prozess‑Integration statt Einzel‑Gimmicks
KI wird bei uns nicht «mal schnell ausprobiert», sondern gezielt integriert, zum Beispiel für:
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Refactoring von Legacy‑Code und grösseren Architektur‑Modernisierungen
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Automatisierte Pull‑Request‑Reviews mit AI Code Review Agents
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Wiederverwendbare Prompt‑Vorlagen und Referenz-Implementierungen, um konsistente Ergebnisse zu erzielen
Was wir unter «AI Assisted Coding» verstehen
Statt Vibe Coding sprechen wir von AI Assisted Coding
Erfahrene Engineers setzen KI als kraftvolles Werkzeug ein – ohne die Verantwortung für Qualität, Architektur und Betrieb abzugeben.
Unsere Grundprinzipien
Werkzeug, nicht Autor
Die KI ist ein Assistenz‑Tool – vergleichbar mit einem sehr leistungsfähigen Linter oder Refactoring‑Tool.
Professionelle Toolchain
Wir arbeiten u.a. mit GitHub Copilot in VS Code und JetBrains‑IDEs, ergänzt durch lokale Modelle – immer unter Berücksichtigung von Datenschutz und Security.
Qualität & Governance
KI‑generierter Code durchläuft bei uns die gleichen Qualitätsstufen wie jeder andere Code:
Unit‑ und Integrationstests
4‑Augen‑Code‑Reviews
Static Analysis & Linting
Effizienz und Qualität
AI Assisted Coding ermöglicht u.a.:
Schnellere Umsetzung repetitiver Aufgaben
Konsistentere Refactorings ganzer Module
Bessere Unterstützung beim Schreiben von Tests
Ohne Abstriche bei der Qualität des Ergebnisses.
Fazit
KI kann Software‑Engineering massiv unterstützen.
Aber nur dann nachhaltig, wenn Kompetenz, Verantwortung und Prozesse weiterhin beim Menschen liegen.
Vibe Coding
«Der Flow schreibt den Code, die KI liefert irgendwas.»
AI Assisted Coding bei Creasoft
«Erfahrene Engineers nutzen KI als Werkzeug – eingebettet in einen professionellen Entwicklungsprozess.»
Daniel Grießer
Software Engineering