Vibe Coding hat sein Versprechen gebrochen

Verbringen Sie eine Stunde in einem beliebigen Entwicklerforum, und Sie finden dasselbe Geständnis in hundert Varianten. Jemand hat seine App an einem Wochenende mit einem KI-Werkzeug gebaut. Sie funktionierte. Er hat sie ausgeliefert. Jetzt ist Montag, die Authentifizierung ist kaputt, die Datenbank verliert stillschweigend Zeilen, und der Fehler, den niemand reproduzieren kann, ist derjenige, der ihn Kunden kostet.

Der Traum, den wir uns vor sechs Monaten gegenseitig verkauft haben, steht jetzt vor der Tür und will sein Geld zurück.

Ich will vorsichtig sein, wie ich das sage, denn ich glaube nicht, dass die Menschen, die diese Werkzeuge gebaut oder genutzt haben, zu Unrecht begeistert waren. Der Sprung war echt. Zuzusehen, wie aus einem Absatz einfachen Deutsch eine funktionierende Oberfläche entsteht, ist eine der wirklich magischen Erfahrungen des letzten Software-Jahrzehnts. Ich habe es auch gespürt. Wir alle.

Aber irgendwo zwischen der Demo und dem Deployment fand eine stille Vertauschung statt. Wir begannen, Prototypen Produkte zu nennen. Wir begannen, Demos Software zu nennen. Und die Rechnung für diese Verwechslung wird jetzt fällig.

Die Fehldiagnose

Die häufigste Erklärung, die ich dafür sehe, beschuldigt das Modell. Die KI sei noch nicht schlau genug. Sie halluziniere. Sie wähle die falschen Bibliotheken. Sie schreibe Code, den eine erfahrene Person aus der Entwicklung abfangen und neu schreiben würde.

Diese Erklärung ist tröstlich, weil sie eine Lösung nahelegt, die schon unterwegs ist. Sechs Monate warten. Das nächste Modell wird besser. Irgendwann schließt sich die Lücke und alles funktioniert.

Ich glaube das nicht. Und ich glaube es nicht, weil das Fehlermuster, das ich immer wieder sehe, nichts damit zu tun hat, wie gut der Code ist.

Microsoft berichtete in der Bilanzvorlage 2025, dass etwa 46 Prozent des gesamten Codes, der von aktiven Nutzern von GitHub Copilot eingecheckt wird, inzwischen KI-generiert ist. Etwa zur gleichen Zeit veröffentlichte das Sicherheitsunternehmen Veracode eine Untersuchung, wonach KI-generierter Code in rund 45 Prozent der getesteten Proben Sicherheitslücken einführte. Diese Zahlen werden schlechter, bevor sie besser werden, und ein schlaueres Modell wird sie nicht beheben.

Das Modell ist nicht das Problem. Der Prozess ist es.

Was tatsächlich fehlt

Führen Sie mich durch die Entstehung einer vibe-codierten App und zeigen Sie mir, wo die Architekturentscheidung passiert.

Sie beschreiben, was Sie wollen. Die KI generiert eine Oberfläche und etwas Code dahinter. Sie schauen sich die Oberfläche an, klicken herum, sie tut ungefähr das, worum Sie gebeten haben, und Sie erklären es für fertig. An keinem Punkt dieser Schleife hat jemand, Mensch oder Maschine, angehalten und definiert, was eigentlich gebaut wird.

Es gibt kein Schema. Es gibt kein Datenmodell. Es gibt keine Liste der Zustände, in denen das System sein kann, und keine Definition dessen, was als gültig gilt. Es gibt keinen Vertrag zwischen dem Frontend und dem, was vorgibt, ein Backend zu sein. Es gibt keine Entscheidung darüber, was passiert, wenn der Nutzer etwas tut, was der Generator nicht vorhergesehen hat, weil niemand es vorhergesehen hat.

Gebaut wurde ein Ding, das aussieht wie das Ding, um das Sie gebeten haben, auf genau dem Pfad, den Sie in der Demo zufällig gegangen sind. Verlassen Sie diesen Pfad, und die ganze Struktur zeigt sich als Gerüst. Darunter war nie ein Gebäude.

Das ist kein Versagen der Intelligenz. Es ist ein Versagen der Definition. Und keine Menge zusätzlicher Intelligenz, angewandt auf ein undefiniertes Problem, erzeugt ein definiertes Ergebnis. Sie erzeugt nur eine überzeugendere Version desselben Gerüsts.

Die drei Entscheidungen, die nie getroffen wurden

Ich werde konkret, denn Abstraktionen sind der Grund, warum dieses Gespräch sich im Kreis dreht.

Authentifizierung ist keine Funktion, die man später hinzufügt. Sie ist eine Entscheidung darüber, wer Ihre Nutzer sind, was sie sehen dürfen und auf welcher Vertrauensgrenze Ihre Anwendung sitzt. Sie einer vibe-codierten App zwei Wochen nach dem Start anzuschrauben, ist das Software-Äquivalent dazu, eine Haustür in ein Haus einzubauen, das ohne Wände errichtet wurde.

Ein Datenbankschema ist nichts, das eine KI erraten sollte, während sie das Formular generiert, das darauf schreibt. Das Schema ist das Rückgrat der Anwendung. Jede Entscheidung dahinter (was Sie abfragen können, was Sie indexieren können, was Sie später ändern können, ohne alles zu zerbrechen) ist von Entscheidungen begrenzt, die vorab getroffen oder nicht getroffen wurden. Wenn das Schema improvisiert ist, ist jede künftige Änderung ein Umbau.

Ein API-Vertrag ist nicht optional, und in einer Wirtschaft, in der KI-Agenten Software direkt konsumieren, ist er näher am Produkt als die Oberfläche. Sobald Ihre App mit irgendetwas anderem spricht (einem Zahlungsdienstleister, einem E-Mail-Dienst, einer anderen Software, einem KI-Agenten), muss es eine definierte Fläche geben. Ohne sie werden Integrationen zu einer Reihe einmaliger Behelfslösungen, die niemand pflegen und niemand erben will.

Das sind keine fortgeschrittenen Themen. Es ist das Mindeste beim Bauen von Software, die länger lebt als ihr erstes Wochenende. Und es ist genau das, was übersprungen wird, wenn der ganze Bauprozess aus beschreiben, sehen, ausliefern besteht.

Das 70-Prozent-Problem hat jetzt einen Namen

Ich glaube nicht, dass irgendwer vorhatte, eine Branche zu bauen, die zerbrechliche Software ausliefert. Ich glaube, die Werkzeuge dieser Kategorie haben auf den Moment optimiert, der das Werkzeug verkauft: den magischen Moment, in dem eine Idee in weniger als einer Minute zu einem funktionierenden Bildschirm wird.

Die Zeit bis zur Magie wurde die messbare Größe. Die Zeit bis zur Produktion war das Problem von jemand anderem.

Das ist eine vernünftige Optimierung für eine Demo. Es ist eine schreckliche Optimierung für eine Softwarekategorie, die inzwischen dafür verantwortlich ist, echte Anwendungen an echte Nutzer auszuliefern, mit echtem Geld im Spiel. Sie lässt eine ganze Generation von Entwicklern bei der 90-Prozent-Marke stranden, mit einem Ding, das auf ihrem Bildschirm funktioniert und überall sonst auseinanderfällt.

Entwickler in der Lovable-Community haben dem einen Namen gegeben: das 70-Prozent-Problem. Sie kommen zu etwas, das sich fast fertig anfühlt, und dann hört der Fortschritt auf. Jede Korrektur zerbricht etwas anderes. Die verbleibende Arbeit ist keine Arbeit, durch die Sie sich prompten können, denn was Sie blockiert, ist nicht fehlender Code. Es ist eine fehlende Entscheidung, stillschweigend getroffen, mehrere hundert Generierungen zuvor.

Das schmutzige Geheimnis dieser Kategorie ist, dass der leichte Teil die ersten 90 Prozent waren. Die nächsten 9 Prozent, damit es tatsächlich für mehr als einen Nutzer, auf mehr als einem Gerät und unter Bedingungen funktioniert, die Sie nicht vorhergesehen haben, sind schwerer als die ersten 90 Prozent zusammen. Und das letzte Prozent, der Teil, der eine funktionierende Anwendung von einer zerbrechlichen unterscheidet, ist der Teil, der verlangt, dass Sie vor dem Beginn wussten, was Sie bauen.

Die Regel, die die KI nicht geändert hat

Hier ist das, was niemand hören will, weil es wie ein Rückschritt klingt in einem Moment, der ganz aus Vorwärtsbewegung bestehen soll.

Die beste Software hat immer mit einer Definition begonnen. Architektur vor Code. Ein klares Modell des Problems, bevor eine Zeile geschrieben wird. Das galt, als Teams von fünfzig Menschen Systeme von Hand bauten, und es gilt jetzt, wenn eine Person und ein Modell dasselbe System an einem Wochenende bauen können.

Die KI hat diese Regel nicht geändert. Die KI hat sie wichtiger gemacht, nicht unwichtiger.

Wenn die Kosten für die Erzeugung von Code gegen null gehen, gehen auch die Kosten für die Erzeugung des falschen Codes gegen null. Das heißt, das Einzige, was noch etwas kostet, ist herauszufinden, was der richtige Code gewesen wäre. Diese Arbeit (die Definitionsarbeit, die Architekturarbeit, der Teil, in dem Sie entscheiden, was Sie tatsächlich bauen, bevor Sie zu bauen beginnen) ist der einzige Teil, der nicht zur Massenware geworden ist.

Es ist auch der Teil, den die aktuelle Werkzeuggeneration übersprungen hat.

Wohin das tatsächlich führt

Ich glaube nicht, dass die Antwort lautet, langsamer zu werden. Ich glaube nicht, dass die Antwort lautet, alles wieder von Hand zu schreiben. Der Sprung war echt, und der Sprung bleibt.

Die Antwort ist, den Definitionsschritt in die Schleife einzubauen, die Praxis, die die Branche heute spezifikationsgetriebene Entwicklung nennt. Nicht als manuelle Schranke, die Sie ausbremst, sondern als das tatsächliche Fundament, auf dem die restliche Arbeit sitzt. Die Menschen, die herausfinden, wie das geht, arbeiten an etwas Leiserem als das, was Sie bisher gesehen haben. Sie sind kurz davor, die laute Version dieser Kategorie so aussehen zu lassen, wie sie immer war. Über die nächste Generation habe ich separat geschrieben.

Ein funktionierender Bildschirm war nie dasselbe wie ein funktionierendes System. Wir sind alle kurz davor, uns daran zu erinnern, warum.

Weiterführende Lektüre

Was an seine Stelle trat: spezifikationsgetriebene Entwicklung. Wie die Werkzeuge heute abschneiden: die besten KI-App-Builder 2026.

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet „Vibe Coding”? Vibe Coding heißt, Software zu schreiben, indem man in einfacher Sprache beschreibt, was man will, und akzeptiert, was die KI generiert, ohne die Architektur, das Datenmodell oder die Verträge darunter festzulegen. Andrej Karpathy prägte den Begriff Anfang 2025. Er beschreibt einen Arbeitsablauf, keine Werkzeugkategorie: Vibe Coding ist in fast jedem KI-Builder möglich.

Warum brechen vibe-codierte Apps in der Produktion? Weil der Fehler strukturell ist und kein Problem der Codequalität. Die Generierungsschleife erzeugt nie ein Schema, eine definierte Menge gültiger Zustände oder einen Vertrag zwischen Frontend und Backend. Die Anwendung funktioniert auf dem Pfad, auf dem sie vorgeführt wurde, und fällt daneben auseinander. Ein schlaueres Modell, angewandt auf ein undefiniertes Problem, erzeugt weiterhin ein undefiniertes Ergebnis.

Was ist das 70-Prozent-Problem? Es ist das Muster, dass eine KI-gebaute Anwendung etwa 70 Prozent Fertigstellung erreicht und dann nicht weiter vorankommt: jede Korrektur zerbricht etwas anderes, und keine Menge zusätzlicher Prompts schließt die Lücke. Der Blocker ist meist eine architektonische Entscheidung, die Hunderte Generierungen früher implizit getroffen wurde und ohne Neuentwicklung nicht mehr geändert werden kann.

Ist KI-generierter Code weniger sicher? Die aktuelle Evidenz sagt, er braucht Prüfung. Veracodes Untersuchung fand, dass KI-generierter Code in rund 45 Prozent der getesteten Proben Sicherheitslücken einführte, zu einem Zeitpunkt, an dem Microsoft berichtete, etwa 46 Prozent des von aktiven Copilot-Nutzern eingecheckten Codes sei KI-generiert. Das Volumen steigt schneller als die Überprüfung.

Heißt das, KI-App-Builder sollten nicht genutzt werden? Nein. Für Prototypen, Demos und interne Werkzeuge sind sie wirklich ausgezeichnet, und die Geschwindigkeit ist echt. Das Argument hier ist enger: ein funktionierender Bildschirm ist kein funktionierendes System, und die Werkzeuge, die die Definitionsphase überspringen, können das zweite nicht erzeugen, so gut das Modell auch wird.