Vibe Coding und KI-gestützte Programmierung: Meine Erkenntnisse aus der Praxis

Eine realistische Bestandsaufnahme basierend auf aktuellen Entwickler-Erfahrungen

Die Diskussion um KI-Tools beim Programmieren ist oft geprägt von extremen Positionen: Entweder sie revolutionieren alles oder sie sind völlig nutzlos. Eine aktuelle Diskussion in der Hacker News Community mit über 270 Kommentaren und meine eigenen Erfahrungen aus der Praxis sowie Gespräche mit Studierenden zeigen jedoch ein differenzierteres Bild – und wichtige Erkenntnisse für alle, die sich ernsthaft mit dem Thema beschäftigen wollen.

Die drei Welten der KI-Programmierer

In der Community kristallisieren sich drei deutlich unterschiedliche Erfahrungswelten heraus:

Die Enthusiasten berichten von 100-facher Produktivitätssteigerung und kompletten Anwendungen, die in Stunden statt Wochen entstehen. Sie schwärmen vom „Vibe Coding“ – dem intuitiven Erschaffen von Software ohne detaillierte Planung.

Die Skeptiker hingegen beschreiben frustrierende Erfahrungen mit „endlosem Mikromanagement“ von KI-Tools, die zwar Code produzieren, aber nichts, was sie „mit ihrem Namen unterschreiben“ würden. Ein erfahrener Entwickler fasst es drastisch zusammen: „Ich bin es leid, dass LLMs Halluzinationen produzieren, Funktionen erfinden, die es seit Jahren in der Standardbibliothek gibt, und nutzlosen Code mit Boilerplate-Unterfunktionen generieren, die nur einen kommentierten ‚implementiere es selbst‘-Einzeiler enthalten.“

Interessant ist jedoch, dass die moderate Mitte die Diskussion dominiert. Diese Entwickler berichten weder von Revolution noch von komplettem Versagen, sondern von realistischen 25-100% Produktivitätssteigerungen in spezifischen Anwendungsfällen. Diese Einschätzung deckt sich mit meinen eigenen Erfahrungen aus fast zwei Jahren intensiver Beschäftigung mit dem Thema und der Arbeit mit verschiedenen Entwickler-Teams – die Realität liegt tatsächlich irgendwo zwischen den Extremen.

Wo KI-Tools heute wirklich glänzen

Die Community ist sich weitgehend einig über die Bereiche, in denen LLMs echten Wert liefern:

Der perfekte Sweet Spot: Lernen und Exploration

• Neue Frameworks verstehen: Statt stundenlang Dokumentation zu wälzen, liefert eine KI in Minuten verständliche Beispiele
• Syntax-Hilfe: Besonders wertvoll für Sprachen, die man nicht täglich nutzt
• Code-Erklärungen: KIs sind exzellent darin, komplexe Algorithmen verständlich zu erläutern

Boilerplate und Standardaufgaben

• CRUD-Operationen: Standard-Datenbankoperationen entstehen mühelos
• API-Endpoints: REST-Services mit typischen Mustern
• Konfigurationsdateien: Docker, CI/CD-Pipelines, Package-Definitionen
• Test-Skelette: Grundstrukturen für automatisierte Tests

Einmalige Scripts und Transformationen

• Datenmigrationen: CSV-zu-JSON, SQL-zu-NoSQL Konvertierungen
• Build-Automatisierung: Wiederkehrende Deployment-Tasks
• Legacy-Modernisierung: Alte Syntax in moderne Standards überführen

Ein Entwickler fasst es treffend zusammen: „Es ist wie ein sehr kompetenter Gummi-Ente, der auch noch Code schreiben kann.“

Das Greenfield-Versprechen: Realität vs. Erwartung

Besonders spannend sind die Erfahrungen mit Greenfield-Projekten – komplett neuen Anwendungen von Grund auf. Hier zeigt sich sowohl das Potenzial als auch die deutlichen Grenzen aktueller KI-Tools.

Die Erfolgsstories

Durchaus beeindruckend sind Berichte wie diese:

• Ein Entwickler erstellte eine 15.000-Zeilen Website mit Client-Portal
• Gaming-Tools und Browser-Extensions entstehen in wenigen Stunden
• Linux-Anwendungen für spezielle Anwendungsfälle werden nebenbei generiert

Das 90/10-Problem

Doch schnell wird ein fundamentales Muster sichtbar: „Die ersten 90% sind einfach. Die letzten 10% sind dort, wo du die meiste Zeit verbringst“, berichtet ein erfahrener Entwickler. Und genau bei diesen letzten 10% versagen KI-Tools regelmäßig.

Typische Grenzen bei 500-2000 Zeilen Code:

• Der Kollaps-Effekt: Anwendungen „kollabieren unter ihrem eigenen Gewicht“ nach mehreren Iterationen
• Endlos-Schleifen: Die KI entfernt und fügt dieselben Code-Teile immer wieder hinzu
• Kontextverlust: Bei komplexeren Features vergisst die KI vorherige Anforderungen

Das technische Dilemma

Ein LLM-Tool-Entwickler, der seit 2021 in dem Bereich arbeitet, erklärt das fundamentale Problem: „Das Problem ist ihr Kontext-Fenster. Wenn du das Kontext-Fenster vergrößerst, damit sie mehr Code sehen können, steigen die Kosten quadratisch mit der Größe der Codebasis.“

Die Lösung wäre „intelligente Suche, die die Überfüllung jedes Kontext-Fensters begrenzt“ – aber das ist „weder einfach, noch schnell, noch günstig, wenn es in großem Maßstab gemacht wird.“

Das Wartbarkeits-Dilemma

Selbst wenn initial funktionierender Code entsteht, zeigt sich schnell: Generierter Code ist schwer wartbar. Ein erfolgreicher Startup-Gründer, dessen gesamte Codebasis KI-generiert ist, beschreibt den extremen Aufwand: komplette Workflow-Umstellung, sehr granulare Regeln, „sehr starker SWE-Hintergrund als Voraussetzung“ und die Erkenntnis: „LLMs kämpfen damit, ‚wie ein Mensch zu programmieren‘ und sind viel besser bei ’schlechte Praktiken‘-Workflows (z.B. große Codeteile wegwerfen zugunsten eines kompletten Rewrites).“

Realistische Einschätzung: Wann funktioniert es?

Basierend auf den Community-Erfahrungen ergibt sich ein klares Bild der Anwendungsgrenzen:

✅ Ausgezeichnet geeignet (< 500 LOC)

• Single-Purpose Tools und Utilities
• Standard-Webanwendungen mit bekannten Patterns
• Prototyping und Proof-of-Concepts
• Persönliche Projekte ohne Wartungsanforderungen

⚠️ Problematisch (500-2000 LOC)

• Multi-Feature Anwendungen
• Custom Business Logic
• Interagierende Komponenten
• Alles was über Standard-Patterns hinausgeht

❌ Ungeeignet (> 2000 LOC)

• Kommerzielle Software mit Wartungsanforderungen
• Team-Projekte mit gemeinsamer Codebasis
• Domain-spezifische Komplexität
• Performance-kritische Systeme

Die Produktivitäts-Realität

Während manche von 100-facher Produktivität schwärmen, berichten die meisten von deutlich bescheideneren, aber realistischen Zahlen:

• „Etwa 10% produktiver“ – was bereits wertvoll ist
• „1,25x bis 2x“ bei alltäglicher Arbeit
• „Wie ein begeisterter Praktikant“ – kann helfen, aber braucht Anleitung

Ein Entwickler bringt es auf den Punkt: „Wenn es wirklich 2x im Allgemeinen wäre, hätten wir es bemerkt.“

Die externe Bestätigung

Eine aktuelle IBM-Studie mit 2.000 CEOs bestätigt die ernüchternden Erfahrungen: Nur 25% der KI-Initiativen lieferten den erwarteten ROI. Schlimmer noch: 64% der befragten CEOs geben zu, dass die Angst, zurückzubleiben, Investitionen in Technologien antreibt, bevor sie ein klares Verständnis für den Wert haben, den sie der Organisation bringen.

Erfolgsfaktoren für den praktischen Einsatz

Die erfolgreichsten Anwender haben spezifische Strategien entwickelt:

1. Realistische Erwartungen

• KI als „sehr guter Praktikant“ betrachten, nicht als Senior-Entwickler
• 20-100% Produktivitätssteigerung anpeilen, nicht 1000%
• Fokus auf Zeitersparnis bei Routine-Aufgaben

2. Strukturierter Workflow

• Klare Spezifikationen vor der Code-Generierung
• Iterative Verfeinerung in kleinen Schritten
• Sofortige Validierung jedes generierten Codes
• Umfassende Tests für alle KI-generierten Komponenten

3. Bewusste Anwendung

• KI für Bereiche nutzen, in denen man selbst wenig Expertise hat
• Standard-Patterns und Boilerplate automatisieren
• Bei kritischem oder komplexem Code selbst programmieren

Die Zukunft: Evolution, nicht Revolution

Ein wichtiger Punkt der Diskussion: Warum dominieren KI-generierte Anwendungen nicht den Markt? Wenn die Produktivitätssteigerungen so dramatisch wären, müssten KI-first Unternehmen ihre Konkurrenz überrollen.

Die Antwort liegt in der Natur der Softwareentwicklung: Code schreiben ist oft der kleinste Teil der Arbeit. Anforderungen verstehen, Architekturen entwerfen, Edge Cases handhaben, Performance optimieren – das sind die zeitaufwendigen Aufgaben, bei denen KI-Tools noch nicht überzeugen.

Ein erfahrener Senior-Entwickler fasst es zusammen: „90% meiner Zeit verbringe ich weg vom Editor mit Denken, Planen, Entwerfen und Meetings mit Stakeholdern. Ich sehe keinen Nutzen darin, ein Tool mit niedrigem IQ zu verwenden, um einen kleinen Teil der verbleibenden 10% der Arbeit zu automatisieren – den einfachsten und angenehmsten Teil.“

Der Wandel in der Diskussion: Von „Funktioniert es?“ zu „Wie mache ich es richtig?“

Ein interessanter Wandel zeigt sich in der Entwicklung der Community-Diskussion: Während anfangs die grundsätzliche Frage im Raum stand, ob KI-Tools überhaupt funktionieren, verschiebt sich der Fokus zunehmend zu praktischen Fragen der optimalen Nutzung.

Entwickler diskutieren nicht mehr primär ob sie KI-Tools verwenden sollen, sondern wie sie diese am effektivsten einsetzen können. Es entstehen konkrete Workflows, Best Practices und Erfahrungsaustausch zu spezifischen Tools und Techniken. Diese Reifung der Diskussion spiegelt wider, dass KI-gestützte Programmierung langsam aber sicher in der Realität der Softwareentwicklung ankommt.

Die akademische Perspektive: Wandel auch an den Hochschulen

Diese Entwicklung bestätigt sich auch im akademischen Umfeld. Bei einer Gastvorlesung zum Thema Mobile Apps an der Hochschule Heilbronn im Bereich Angewandte Informatik zeigte sich ein faszinierender Wandel in der Einstellung der Studierenden.

Ursprünglich dominierte eine skeptische Haltung: Ein großer Teil der Studierenden wollte sich am liebsten gar nicht mit KI in der Softwareentwicklung beschäftigen. Die Sorge vor „unsauberem Code“, Abhängigkeiten und dem Verlust handwerklicher Fähigkeiten stand im Vordergrund.

Doch die jüngsten Ankündigungen der Google I/O und Microsoft Build scheinen diese Meinung zu wandeln. Die Integration von KI-Features direkt in die Entwicklungsumgebungen, die sie täglich nutzen, macht das Thema unausweichlich. Plötzlich geht es nicht mehr um die theoretische Frage, ob man KI-Tools verwenden möchte, sondern um die praktische Realität, dass diese Tools Teil ihres zukünftigen Arbeitsalltags werden.

Die Erkenntnis: Selbst die skeptischsten Stimmen beginnen zu verstehen, dass es weniger um persönliche Präferenzen als um berufliche Notwendigkeiten geht. Die Frage ist nicht mehr „Will ich das?“, sondern „Wie lerne ich es richtig?“

Firebase Studio: Die Grenzen des Vibe Codings in der Praxis

Ein aktuelles Beispiel für die Diskrepanz zwischen Versprechen und Realität zeigt sich bei Googles Firebase Studio, das im April 2025 als direkter Konkurrent zu Cursor und anderen „Vibe Coding“-Tools gelauncht wurde. Obwohl Firebase Studio als revolutionäres Tool vermarktet wird, das vollständige Anwendungen durch einfache Prompts erstellen kann, offenbaren sich bei genauerer Betrachtung erhebliche Grenzen.

Was Firebase Studio verspricht

Firebase Studio bewirbt sich als „agentic cloud-based development environment“, das es ermöglicht, production-quality full-stack AI apps zu erstellen. Besonders interessant: Das Tool unterstützt explizit Flutter-Entwicklung und verspricht Integration mit Firebase-Services für mobile Apps. Die Marketing-Botschaft suggeriert einen nahtlosen Workflow von der Idee bis zur fertigen App.

Die Realität: Web-Apps statt Mobile Apps

Bei genauerer Analyse der aktuellen Funktionalität zeigt sich jedoch ein erheblicher Gap zwischen Vermarktung und Realität: Der App Prototyping Agent von Firebase Studio kann derzeit nur Web-Apps mit Next.js erstellen. In der offiziellen Dokumentation heißt es explizit: „The App Prototyping agent can help you build web apps with Next.js. Support for other platforms and frameworks is coming soon!“

Das bedeutet konkret:

• Keine nativen iOS-Apps: Firebase Studio kann keine Flutter-Apps erstellen, die direkt in den iOS App Store deployt werden können
• Keine nativen Android-Apps: Gleiches gilt für den Google Play Store
• Nur Web-Deployment: Apps können lediglich als Progressive Web Apps über Firebase App Hosting veröffentlicht werden

Flutter-Integration: Mehr Schein als Sein

Obwohl Firebase Studio Flutter-Templates und -Unterstützung bewirbt, beschränkt sich dies auf die traditionelle Code-Entwicklung im IDE-Modus. Für echtes „Vibe Coding“ – also die Erstellung von Apps durch reine Prompts – bleibt Firebase Studio bei Web-Technologien stehen.

Ein Entwickler berichtete über seine ernüchternden Erfahrungen: „Nach zwei Stunden ‚Vibe Coding‘ einer Flutter Chess Clock App hatte ich am Ende praktisch nichts. Das Tool geriet in Endlosschleifen, reparierte und zerstörte denselben Code immer wieder.“

Das fundamentale Problem

Diese Limitierungen verdeutlichen ein grundsätzliches Problem aktueller KI-Tools: Der Weg von einer funktionierenden Web-Demo zu einer produktionsreifen mobilen App ist komplex und erfordert platform-spezifisches Wissen, das aktuelle LLMs nicht ausreichend beherrschen.

Mobile App-Entwicklung beinhaltet:

• Platform-spezifische UI/UX-Guidelines
• App Store Review-Prozesse und -Richtlinien
• Code-Signing und Provisioning Profiles
• Native Performance-Optimierungen
• Platform-spezifische APIs und Berechtigungen

Ein ehrliches Fazit zu Firebase Studio: Der App Store-Traum bleibt unerfüllt

Firebase Studio repräsentiert den aktuellen Stand der „Vibe Coding“-Revolution: Beeindruckende Demos für Web-Prototypen, aber erhebliche Grenzen bei der Umsetzung produktionsreifer, platform-spezifischer Anwendungen. Besonders ernüchternd wird dies beim Blick auf mobile App-Entwicklung.

Die harte Realität für iOS und Android:

Trotz aller Marketing-Versprechen kann Firebase Studio Sie nicht dabei unterstützen, eine App tatsächlich in die App Stores zu bringen. Der komplette Deployment-Prozess für native mobile Apps bleibt außerhalb der Vibe Coding-Welt:

iOS App Store Deployment erfordert:

• Xcode-Projekte mit korrekten Bundle IDs und Provisioning Profiles
• Apple Developer Account Registration und Zertifikate
• App Store Connect Setup mit Screenshots, Beschreibungen und Metadaten
• Einhaltung der Human Interface Guidelines
• Code-Signing mit Apple-Zertifikaten
• TestFlight-Integration für Beta-Tests

Google Play Store Deployment benötigt:

• Signierte APK/AAB-Dateien mit korrekten Keystores
• Google Play Console Account Setup
• Einhaltung der Material Design Guidelines
• Play Store Listing mit Store-optimierten Assets
• Gradle-Build-Konfigurationen für verschiedene ABIs
• Release-Management und Staged Rollouts

Das fundamentale Problem: Selbst wenn Firebase Studio perfekte Flutter-Apps generieren könnte (was es nicht kann), bliebe der gesamte Store-Deployment-Prozess manuell. Die App Store-Richtlinien, Platform-Guidelines und Store-Optimierung erfordern menschliches Verständnis von Geschäftsregeln, Zielgruppen und Platform-Konventionen.

Ein erfahrener iOS-Entwickler bringt es auf den Punkt: „Vibe Coding kann dir helfen, ein funktionierendes Stück Code zu erstellen. Aber eine App in den App Store zu bekommen bedeutet, ein komplettes Business-Ökosystem zu verstehen – von Benutzererwartungen über Store-Politik bis hin zu rechtlichen Anforderungen.“

Der wahre Nutzen für Startups: Trotz dieser Limitierungen haben Tools wie Firebase Studio, Replit oder Lovable einen echten Wert für junge Unternehmen. Sie ermöglichen es, innerhalb von Stunden oder Tagen funktionsfähige Web-App-Prototypen zu erstellen, mit denen sich Geschäftsideen validieren lassen.

Für ein Startup kann es entscheidend sein, schnell eine demo-fähige Version ihrer App-Idee zu haben, um:

• Nutzerverhalten zu testen und Feedback zu sammeln
• Investoren zu überzeugen mit einem funktionierenden Prototyp
• Marktchancen zu validieren bevor größere Entwicklungsressourcen investiert werden
• Das Konzept zu verfeinern basierend auf realen Nutzerdaten

Ein Web-App-Prototyp mag nicht die finale mobile App sein, aber er kann der entscheidende erste Schritt sein, um herauszufinden, ob die Idee überhaupt Potenzial hat. Sobald die Validierung erfolgt ist, kann das Team dann mit traditionellen Tools und erfahrenen Entwicklern die native App für die Stores entwickeln.

Eine wichtige Einschränkung: Dies ist nur eine Momentaufnahme

Entscheidend wichtig: Alle diese Erkenntnisse und Limitierungen spiegeln den aktuellen Stand der Technologie im Juni 2025 wider. Die KI-gestützte Programmierung entwickelt sich in einem atemberaubenden Tempo, das selbst erfahrene Technologie-Experten überrascht.

Die Geschwindigkeit des Wandels

Was heute als unmöglich oder unzuverlässig gilt, könnte bereits in wenigen Monaten Realität sein. Die Entwicklungen der letzten 18 Monate zeigen ein Muster exponentieller Verbesserungen:

• Kontext-Fenster haben sich von 4K auf über 1 Million Token erweitert
• Code-Verständnis hat sich dramatisch verbessert
• Multimodalität ermöglicht neue Interaktionsformen
• Spezialisierte Modelle für Programmierung entstehen kontinuierlich

Mögliche Wendepunkte

Mehrere technologische Durchbrüche könnten die Landschaft schon bald fundamental verändern:

Verbesserte Architektur-Verständnis: Zukünftige Modelle könnten lernen, große Codebasen holistisch zu verstehen und zu verwalten, statt nur lokale Änderungen vorzunehmen.

Native Mobile Development: Tools wie Firebase Studio könnten schon bald echte Flutter-to-App Store Pipelines unterstützen, die aktuell noch nicht funktionieren.

Wartbarkeits-Revolution: Neue Ansätze könnten das Problem der Wartbarkeit KI-generierten Codes lösen, etwa durch selbst-dokumentierenden oder sich selbst aktualisierenden Code.

Enterprise-Integration: Spezialisierte Unternehmens-LLMs könnten domain-spezifische Komplexität bewältigen, die heutige Tools überfordert.

Die Prognose-Falle

Technologie-Prognosen sind notorisch unzuverlässig, besonders in einem Feld, das sich so schnell entwickelt. Was heute als fundamentale Grenze erscheint, könnte morgen bereits überwunden sein. Gleichzeitig können sich neue, unvorhergesehene Herausforderungen auftun.

Die wichtigste Lektion: Bleiben Sie neugierig und experimentierfreudig, aber lassen Sie sich nicht von Hype blenden. Die Revolution findet statt – aber sie verläuft anders und komplexer, als die meisten Vorhersagen es suggerieren.

Fazit: Pragmatischer Optimismus

KI-gestützte Programmierung ist weder die Revolution noch der Hype, als der sie oft dargestellt wird. Es ist ein nützliches Werkzeug mit klaren Anwendungsgrenzen, das sich gerade von der experimentellen Phase zur praktischen Anwendung entwickelt.

Die goldene Regel: KI-Tools sind exzellente Assistenten für Routine-Aufgaben und beim Lernen neuer Technologien. Für kreative, komplexe oder kritische Programmierung bleiben sie ungeeignet – zumindest Stand Juni 2025.

Entwickler, die diese Grenzen respektieren und KI-Tools gezielt für geeignete Aufgaben einsetzen, können durchaus signifikante Produktivitätssteigerungen erzielen. Der Schlüssel liegt in realistischen Erwartungen und dem Verständnis, dass auch die beste KI die fundamentalen Herausforderungen der Softwareentwicklung nicht wegzaubern kann.

Die Community bewegt sich weg vom anfänglichen Hype hin zu einer pragmatischen Nutzung – und das ist vermutlich der gesündeste Ansatz für alle Beteiligten. Auch die nächste Generation von Entwicklern wird lernen müssen, mit diesen Tools umzugehen, ob sie wollen oder nicht.

Doch eines ist sicher: Diese Momentaufnahme wird schon bald veraltet sein. Die KI-Revolution in der Softwareentwicklung hat gerade erst begonnen, und ihre wahren Auswirkungen werden sich erst in den kommenden Jahren zeigen.