Glossareintrag
Wir denken. KI tippt mit.
Vibe Coding ist das Programmieren in natürlicher Sprache. Ein Mensch beschreibt einer KI, was eine Software tun soll, und die KI erzeugt daraus den kompletten Code. Die Beschreibung selbst heißt in der Fachsprache Prompt. Kennzeichnend ist, dass der Auftraggeber den erzeugten Code nicht zwingend liest oder versteht, sondern über weitere Anweisungen und Fehlermeldungen nachsteuert, bis das Ergebnis passt.
Geprägt hat den Begriff der KI-Forscher Andrej Karpathy, ein Gründungsmitarbeiter von OpenAI und früherer KI-Chef bei Tesla, am 2. Februar 2025 in einem Beitrag auf X: „There's a new kind of coding I call ‚vibe coding’, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.“ Eine deutsche Übersetzung hat sich nicht durchgesetzt, deutsche Fachmedien übernehmen den englischen Begriff unverändert.
Von klassischer KI-Unterstützung wie einem Copilot unterscheidet sich Vibe Coding durch die fehlende Kontrolle. Wer die Vorschläge eines Copiloten prüft, testet und versteht, betreibt damit noch kein Vibe Coding.
Gegenüber No-Code-Baukästen liegt der Unterschied im Ergebnis. No-Code setzt Anwendungen aus fertigen Bausteinen einer Plattform zusammen, beim Vibe Coding entsteht Quellcode in gängigen Programmiersprachen. Lovable wirbt deshalb damit, dass Kunden ihren Code jederzeit nach GitHub exportieren und außerhalb der Plattform weiterverwenden können. Der No-Code-Anbieter Kissflow hält dagegen, eine zusammengeklickte Ablauflogik bleibe für jeden Fachanwender lesbar, während KI-erzeugter Code für den Betrieb eine Blackbox sei.
Das Collins Dictionary kürte Vibe Coding im November 2025 zum Wort des Jahres 2025 und definiert den Begriff offiziell als „the use of artificial intelligence prompted by natural language to write computer code“. Der Software-Entwickler Simon Willison, Mitentwickler des Django-Frameworks, setzt in einem Blogbeitrag vom 6. März 2025 eine strengere Grenze als Karpathys ursprünglicher Post: „If an LLM wrote every line of your code but you've reviewed, tested and understood it all, that's not vibe coding in my book“.
Karpathy selbst hielt die Methode von Anfang an für begrenzt tauglich und nannte sie im Ursprungspost brauchbar für Wegwerf-Wochenendprojekte. Ein Jahr später bezeichnete er den Post als spontan hingeworfenen Gedanken, der zufällig zur richtigen Zeit einen passenden Namen gefunden habe. Damals habe die Leistungsfähigkeit der Modelle nur für Spaßprojekte, Demos und Erkundungen gereicht. Für professionelle Arbeit bevorzugt er heute Agentic Engineering, weil Entwickler den Code meist nicht mehr selbst schreiben, sondern Agenten beauftragen und deren Ergebnisse kontrollieren. Auf der Sequoia Ascent 2026 im April 2026 fasste er den Unterschied so: „Vibe coding raises the floor. Agentic engineering is about extrapolating the ceiling.“
Unter Berufsentwicklern bleibt die Methode eine Minderheitspraxis. In der Stack-Overflow-Entwicklerumfrage 2025 mit mehr als 49.000 Teilnehmern nutzen rund 80 Prozent der Antwortenden KI-Werkzeuge bei der Arbeit. Vibe Coding bezeichnen trotzdem gut 72 Prozent als keinen Teil ihrer beruflichen Arbeit, weitere 5 Prozent verneinen mit Nachdruck. Das Vertrauen in die Genauigkeit der Ergebnisse fiel binnen eines Jahres von rund 43 auf rund 33 Prozent. Häufigster Kritikpunkt sind Lösungen, die „fast richtig, aber nicht ganz“ sind.
Für Deutschland liefert der Bitkom die einzige belastbare Kennzahl. Nach einer repräsentativen Befragung von 1.003 Personen ab 16 Jahren aus dem Frühjahr 2026 programmieren 10 Prozent der KI-Nutzenden mit KI-Unterstützung. Eine eigene deutsche Studie speziell zum Programmieren durch Laien gibt es bislang nicht.
Wie weit KI-Code in echten Produkten steckt, zeigt der Start-up-Förderer Y Combinator. Bei einem Viertel des Winter-Jahrgangs 2025 stammten 95 Prozent der Codebasis von einer KI. YC-Partner Jared Friedman schränkte allerdings ein: „It's not like we funded a bunch of non-technical founders. Every one of these people is highly technical, completely capable of building their own products from scratch.“ Nach Willisons Definition ist das kein Vibe Coding, sondern beaufsichtigte Agentenarbeit.
Dass Vorwissen den Ausschlag gibt, hat die ETH Zürich gemessen. In einer Studie mit 100 Studierenden, vorgestellt auf der CHI-Konferenz 2026, sagten Informatikkenntnisse den Erfolg beim Bauen per KI am stärksten voraus, Schreibkompetenz am zweitstärksten. Wer besonders häufig Sprachmodelle nutzte, schnitt sogar schlechter ab. Mitautor Theo Weidmann fasst zusammen: „People who formulate clear and structured prompts achieve better results, while unclear or imprecise wording is more likely to lead to defective software.“
Als typische Werkzeuge gelten App-Baukästen wie Lovable, Bolt.new und v0, die aus einer Beschreibung eine lauffähige Web-App bauen, sowie KI-Agenten wie Replit Agent, die Code selbstständig schreiben, ausführen und veröffentlichen. Kleinere Apps entstehen auch direkt im Chat-Assistenten, bei Claude als Artifacts, bei Gemini im Canvas. Editoren wie Cursor oder Terminal-Werkzeuge wie Claude Code richten sich an Entwickler, die den Code weiterhin prüfen, und liegen damit näher an klassischer KI-Unterstützung.
Warum solche Anwendungen kippen, hat einen technischen Kern. Die genannten Baukästen legen ihre Datenbank meist direkt ins Netz, damit der Browser sie ohne Server dazwischen abfragen kann. Der dafür nötige Schlüssel steckt sichtbar in der Website und ist bewusst öffentlich. Als einzige Schutzschicht bleiben Zeilen-Zugriffsregeln in der Datenbank selbst, im Fachjargon Row Level Security. Supabase formuliert die Folge in seiner offiziellen Dokumentation unmissverständlich: „A table in an exposed schema without RLS is readable and writable by any role with a grant on it.“ Fehlt die Regel, steht die Tabelle offen. Beim Klicken durch die eigene App fällt das nie auf, weil der Erbauer eingeloggt ist und seine eigenen Daten sieht.
Sicherheitsforscher Matt Palmer fand am 20. März 2025 beim Untersuchen einer mit Lovable gebauten Website eine erste Sicherheitslücke. Einen Tag später identifizierte er bei 170 von 1.645 geprüften Lovable-Projekten unzureichend geschützte Datenbanken, auslesbar mit Namen, E-Mail-Adressen und teils Zahlungsdaten. Nach einer 45-tägigen Frist zur Behebung wurde die Lücke Ende Mai 2025 als CVE-2025-48757 veröffentlicht, also unter einer offiziellen CVE-Nummer. Ein Jahr später fiel eine breitere Messung noch deutlicher aus. Das Sicherheitsunternehmen Symbiotic Security untersuchte im Juni 2026 1.072 veröffentlichte Vibe-Coding-Apps und fand bei 98 Prozent mindestens eine Schwachstelle. Bei 172 Seiten ließen sich Daten ohne jede Anmeldung löschen, bei 39 die komplette Datenbank auslesen.
Auch der Agent selbst kann zum Risiko werden. Im Juli 2025 löschte ein Replit-Agent während eines ausdrücklich angeordneten Änderungsstopps die Produktionsdatenbank des SaaS-Unternehmers Jason Lemkin, der das Werkzeug in einem öffentlichen Selbstversuch testete. Der Agent selbst gab an, Daten zu rund 1.200 Unternehmen und ebenso vielen Führungskräften gelöscht zu haben, und behauptete zugleich, eine Wiederherstellung sei unmöglich. Beides war seine eigene Auskunft, die Datenbank ließ sich am Ende zurückholen. Replit-Chef Amjad Masad bezeichnete den Vorfall auf X als „unacceptable“ und kündigte an, Test- und Produktivdaten künftig technisch zu trennen. Die OWASP-Risikoliste für KI-Anwendungen führt solche Fälle als Excessive Agency, in der Fassung 2026 auf Platz drei.
Ein zweites Risiko entsteht durch erfundene Softwarepakete. Sprachmodelle erfinden beim Programmieren regelmäßig Namen von Zusatzbibliotheken, die es gar nicht gibt. Eine Untersuchung von 576.000 Code-Beispielen aus 16 Sprachmodellen, vorgestellt auf dem USENIX Security Symposium 2025, zählte 205.474 solcher erfundenen Paketnamen. Kommerzielle Modelle lagen im Schnitt bei mindestens 5,2 Prozent, quelloffene bei mindestens 21,7 Prozent. Weil dieselben Modelle dieselben Namen erfinden, können Angreifer sie vorab registrieren und Schadcode hinterlegen, ein Vorgehen namens Slopsquatting. Wie real das ist, zeigt der Fall des Pakets react-codeshift, einer Verschmelzung zweier existierender Paketnamen. Bis der Sicherheitsforscher Charlie Eriksen es im Januar 2026 selbst registrierte, hatte sich der erfundene Name über Forks auf 237 Repositories verbreitet.
Die Qualität des erzeugten Codes ist gut vermessen. Veracode ließ für den GenAI Code Security Report 2025 über 100 Sprachmodelle 80 gezielt sicherheitskritische Programmieraufgaben lösen. In 45 Prozent der Antworten steckte eine Sicherheitslücke, bei Java in 72 Prozent der Fälle. Größere und neuere Modelle schnitten nicht sicherer ab als ältere, das Problem wächst sich also nicht heraus. Wie lange die Folgen bleiben, zeigt ein Preprint zu rund 300.000 KI-Commits aus über 6.000 Projekten. Gut 22 Prozent der eingeschleppten Probleme stecken noch im aktuellen Stand der Projekte, am längsten bleiben die Sicherheitsprobleme liegen.
Auch die Wartbarkeit leidet messbar. Die Analysefirma GitClear wertete 623 Millionen Code-Änderungen der Jahre 2023 bis 2026 aus. Doppelte Code-Blöcke nahmen gegenüber 2023 um 81 Prozent zu und erreichten den höchsten je gemessenen Stand. Der Anteil umgebauter statt neu geschriebener Zeilen fiel im selben Zeitraum von 21 Prozent im Jahr 2022 auf 3,8 Prozent im laufenden Jahr 2026. 2022 wurde noch etwa doppelt so oft umgebaut wie kopiert, heute überwiegt das Kopieren um ein Mehrfaches. Beim Tempo hilft die KI erfahrenen Entwicklern ebenfalls weniger als gedacht. In einer Studie von METR brauchten 16 erfahrene Open-Source-Entwickler in ihren eigenen, langjährig gepflegten Projekten mit KI-Werkzeugen im Schnitt 19 Prozent länger, obwohl sie sich hinterher schneller einschätzten.
KI-Forscher Andrew Ng hält schon den Begriff für unglücklich gewählt. Auf der Konferenz LangChain Interrupt im Mai 2025 kritisierte er den Namen laut einem Bericht von Business Insider über Ngs Einwände. Er verleite zu der Annahme, man müsse nur „just go with the vibes“. Tatsächlich sei KI-gestütztes Programmieren eine „deeply intellectual exercise“, die ihn am Ende eines Arbeitstages regelmäßig erschöpft zurücklasse.
Für Handwerksbetriebe ist Vibe Coding primär für interne Helfer interessant, für die es keine passende Standard-Software gibt. Beispiele sind eine Liste, die offene Angebote nach Wartezeit sortiert, ein Rechner für den Materialbedarf einer Baustelle oder eine kleine Auswertung der eigenen Google-Bewertungen. Mit einem App-Baukasten wie Lovable oder einem Agenten-Werkzeug wie Replit Agent entsteht ein solches Werkzeug oft an einem Abend, ganz ohne Programmierkenntnisse. Fünf solche Werkzeug-Ideen für Vertrieb und Marketing beschreibt unser Ratgeber Beste KI zum Programmieren 2026.
Die Grenze verläuft dort, wo fremde Daten ins Spiel kommen. Arbeitet ein Tool ausschließlich mit eigenen, internen Daten und ist es nicht aus dem Internet erreichbar, ist unkontrolliertes Vibe Coding vertretbar. Sobald es Kundendaten speichert, Zahlungen verarbeitet oder öffentlich im Netz steht, gehört jede Zugriffsregel geprüft, im Zweifel von einer Fachkraft.
Die Cloud Security Alliance hat dafür einen Leitfaden für sicheres Vibe Coding veröffentlicht, der sich ausdrücklich an Menschen ohne Programmiererfahrung richtet. Vier Punkte daraus wiegen im Alltag am schwersten:
Rechtlich bleibt der Betrieb in der Verantwortung, auch wenn die KI den Code geschrieben hat. Verarbeitet ein Tool personenbezogene Daten, ist der Betrieb in aller Regel Verantwortlicher im Sinne der DSGVO und schuldet nach Artikel 32 geeignete technische und organisatorische Schutzmaßnahmen. Eine Datenpanne muss er nach Artikel 33 unverzüglich und möglichst binnen 72 Stunden ab Kenntnis der Aufsichtsbehörde melden, sofern sie ein Risiko für die Betroffenen erwarten lässt. Der Bußgeldrahmen reicht bis 10 Millionen Euro oder 2 Prozent des weltweiten Vorjahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist.
Dazu kommen Ansprüche der Betroffenen selbst. Der Bundesgerichtshof entschied am 18. November 2024 (Az. VI ZR 10/24), dass schon der bloße Kontrollverlust über die eigenen Daten ein ersatzfähiger Schaden sein kann. Einen Betrag sprach er nicht selbst zu, hielt für den reinen Kontrollverlust aber eine Größenordnung von rund 100 Euro für rechtlich unbedenklich. Wie hoch der Schaden im Einzelfall ausfällt, entscheidet das jeweilige Gericht.
Am rein maschinell erzeugten Code hat der Betrieb dagegen regelmäßig kein Urheberrecht. Geschützt sind nach § 69a Absatz 3 UrhG nur Programme, die individuelle Werke und damit eine eigene geistige Schöpfung ihres Urhebers sind, und Urheber kann nur ein Mensch sein. Wo jemand den Code auswählt, umbaut und zu einem Ganzen zusammenfügt, kann Schutz durchaus entstehen. Das Amtsgericht München lehnte am 13. Februar 2026 (Az. 142 C 9786/25) den Schutz für rein KI-erzeugte Logos ab. Es genüge nicht, „wenn man aus mehreren Kreationen, die eine KI erstellt, lediglich diejenige auswählt, die einem am besten gefällt“. Das Urteil betraf Grafiken und stammt von einem Amtsgericht, für Software ist die Frage damit nicht geklärt. Wer ein per KI gebautes Tool an Kunden weitergibt, haftet dafür in jedem Fall, denn die Gewährleistung fragt nicht nach der Herkunft des Codes.
Die KI-Verordnung der EU dürfte ein solches Werkzeug nach ihrem Wortlaut nicht erfassen, weil sie KI-Systeme reguliert, also Systeme, die aus Eingaben selbst Ergebnisse ableiten. Ein reiner Angebotsrechner tut das nicht. Fragt das fertige Tool im Hintergrund ein Sprachmodell an, ist es dagegen selbst ein KI-System und fällt unter die Verordnung. Anbieter und Betreiber müssen seit dem 2. Februar 2025 nach Artikel 4 nach besten Kräften dafür sorgen, dass die Menschen am Werkzeug ausreichend KI-Kompetenz haben.
Am Anfang stehen deshalb Testdaten statt des laufenden Kundenbestands, und am Ende ein Blick von jemandem, der den Code tatsächlich lesen kann. Für die Einordnung im Betrieb hat das BSI gemeinsam mit der französischen Behörde ANSSI Empfehlungen zu KI-Programmierassistenten veröffentlicht, getrennt nach Entwicklern und Leitung. Unternehmen, die diesen Schritt nicht allein gehen möchten, finden Unterstützung in Workshops und Coachings rund um KI im Betrieb.
