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· reAPI Team

Was ist Vibe Coding? Karpathys Definition und ihre Grenzen

Vibe Coding bedeutet, KI-generierten Code ungelesen zu übernehmen. Karpathys ursprüngliche Definition, die Rolle von Coding-Agenten, Kosten und Grenzen.

Was ist Vibe Coding? Karpathys Definition und ihre Grenzen

Vibe Coding bedeutet, Software zu entwickeln, indem man einem KI-Modell das gewünschte Ergebnis beschreibt und den erzeugten Code übernimmt, ohne ihn zu lesen. Andrej Karpathy prägte den Begriff in einem Beitrag vom 2. Februar 2025: „eine neue Art des Programmierens, die ich ‚Vibe Coding‘ nenne, bei der man sich ganz den Vibes hingibt, exponentielles Wachstum annimmt und vergisst, dass der Code überhaupt existiert.“[1] Derselbe Beitrag zog auch die Grenze. Es sei „gar nicht so schlecht für Wegwerfprojekte am Wochenende“.

Dieser zweite Satz fehlt in den meisten Nacherzählungen, dabei ist er der nützliche Teil. Die Praxis, nach der oft als ein Wort gesucht wird (vibecoding), bringt schnell einen Prototyp auf den Bildschirm. Für die Veröffentlichung von Code, der mit Geld, Anmeldungen oder den Daten anderer Menschen umgeht, eignet sie sich schlecht. Dieser Leitfaden erklärt, was Karpathy beschrieb, wie heutige Coding-Agenten es zum Standard machen, was es an Tokens kostet und wo es scheitert.

Karpathys ursprüngliche Beschreibung von Vibe Coding

Der Beitrag nennt die Gewohnheiten, die diese Praxis ausmachen:[1]

  • Er sprach über eine Sprache-zu-Text-App mit dem Editor und berührte die Tastatur „kaum“.
  • Er bat um kleine Änderungen, etwa die Halbierung des Innenabstands der Seitenleiste, weil es aufwendiger war, die Zeile selbst zu finden.
  • Er klickte bei jeder Änderung auf „Accept All“ und las keine Diffs mehr.
  • Trat ein Fehler auf, fügte er ihn kommentarlos wieder ein, was ihn „meistens“ behob.
  • Konnte das Modell einen Bug nicht beheben, umging er ihn oder bat um zufällige Änderungen, bis er verschwand.

Er sagte auch, der Code sei „über mein übliches Verständnis hinaus“ gewachsen. Das ist der Tausch: Geschwindigkeit gegen das Wissen darüber, was das Programm tut.

Vibe Coding mit heutigen Coding-Agenten

Anfang 2025 bestand es aus einem Editor und einer Gewohnheit. 2026 ist es eher eine Einstellung. Die Berechtigungsmodi von Claude Code legen fest, was ohne Rückfrage ausgeführt wird, und entsprechen direkt Karpathys „Accept All“:[2]

Claude-Code-ModusWas ohne Rückfrage läuftVon Anthropic genannter Einsatzzweck
defaultNur LesezugriffeJede Aktion selbst prüfen
acceptEditsLesezugriffe, Dateiänderungen, gängige DateisystembefehleCode iterativ bearbeiten und dabei prüfen
planLesezugriffe; Änderungen warten auf Ihre Freigabe eines PlansEine Codebasis erkunden, bevor sie geändert wird
autoAlles, mit Sicherheitsprüfungen im HintergrundLange Aufgaben, weniger Rückfragen
bypassPermissionsAllesNur isolierte Container und VMs

Terminalsitzungen in Claude Code ab v2.1.283 starten im Modus auto. Eine neue Sitzung beginnt damit inzwischen im weitgehend unbeaufsichtigten Arbeitsstil.[2] auto führt weiterhin Sicherheitsprüfungen im Hintergrund aus. bypassPermissions lässt sie weg, und Anthropic beschränkt diesen Modus auf isolierte Container und virtuelle Maschinen. Selbst dort fragt eine kurze Liste von Aktionen in jedem Modus zuerst nach, etwa rm-Befehle, die auf kritische Pfade zielen.

Wo Vibe Coding scheitert

Das erste Problem ist die Sicherheit. Veracode testete Code, den mehr als 100 große Sprachmodelle in Java, JavaScript, Python und C# erzeugt hatten, und berichtete, dass KI-generierter Code in 45% der Tests riskante Sicherheitslücken einführte. Die Zusammenfassung ergänzt, dass größere, neuere Modelle keinen sichereren Code erzeugten.[3] In Code, den niemand liest, bleiben solche Lücken bestehen.

Das zweite Problem ist die Wartung. Bei Bugs, die das Modell nicht beheben konnte, suchte Karpathy nach Umgehungslösungen. Das funktioniert, bis diese einander beeinflussen. Dann hat die Person, die das Geflecht entwirren müsste, den Code noch nie gelesen. Unsere Einschätzung: Für einen Prototyp, den Sie später wegwerfen, ist das in Ordnung. Bevor etwas mit Zahlungen oder Authentifizierung arbeitet, Daten löscht oder Geheimnisse speichert, braucht es einen Prüfschritt.

Einige Gewohnheiten erhalten die Geschwindigkeit und ergänzen die fehlende Prüfung:

  • Planen Sie zuerst, wenn Sie das Ergebnis behalten wollen. Im Modus plan blockiert Claude Code Änderungen, bis Sie einen Plan freigeben. So lesen Sie zuerst die Absicht und dann den Code.[2]
  • Führen Sie ein Review durch. Claude Code enthält einen /code-review-Skill, den Sie vor dem Commit auf den Diff anwenden können.[4]
  • Lesen Sie den Diff an den Schnittstellen. Dateien, die Netzwerk, Datenbank, Zugangsdaten oder Nutzereingaben berühren, verdienen eine menschliche Prüfung, selbst wenn der Rest sie nicht braucht.
  • Führen Sie riskante Durchläufe in einer Sandbox aus. Wenn Sie keinerlei Rückfragen möchten, nutzen Sie die von Anthropic genannte Umgebung: einen Container oder eine VM.

Was Vibe Coding kostet

Dieser Arbeitsstil verbraucht großzügig Tokens. Ganze Fehlerprotokolle einzufügen, um zufällige Änderungen zu bitten und einen Agenten eine Stunde laufen zu lassen, erhöht jeweils Input und Output. Bei den Reasoning-Modellen von OpenAI werden Reasoning-Tokens als Output abgerechnet. Auch eine kurze sichtbare Antwort kann deshalb eine lange Gedankenkette auf der Rechnung haben.[5]

Anthropic nennt für Claude Code im Unternehmenseinsatz durchschnittlich etwa $13 pro Entwickler und aktivem Tag sowie $150 bis $250 pro Entwickler und Monat. 90% der Nutzer liegen unter $30 pro aktivem Tag.[6] Persönliche Sitzungen können darüber oder darunter liegen; die Zahl ist ein Anhaltspunkt, keine Prognose.

Die Modellwahl beeinflusst die Rechnung stärker als alles andere. Nach den Listenpreisen von OpenAI kostet GPT-6.1 Terra $1 für Input und $5 für Output pro Million Tokens, gegenüber $10 und $50 bei GPT-6 Astra.[7] Ein günstigeres Modell für die vielen kleinen „Mach den Button blau“-Runden und ein stärkeres für den schwierigen Bug sind eine sinnvolle Aufteilung. Unser GPT-Modellvergleich zeigt die Preis- und Tool-Unterschiede. reAPI stellt sowohl die GPT- als auch die Claude-Familie über einen Schlüssel bereit, wenn Sie je nach Aufgabe wechseln möchten.

FAQ

Wer hat den Begriff Vibe Coding geprägt?

Andrej Karpathy, in einem Beitrag auf X vom 2. Februar 2025.[1]

Kann man per Vibe Coding erzeugten Code sicher veröffentlichen?

Nicht ohne Review. Veracode fand in 45% seiner Tests mit KI-generiertem Code riskante Lücken, und neuere Modelle änderten daran nichts.[3] Prüfen Sie vor der Veröffentlichung die Teile, die mit Geld, Anmeldungen, personenbezogenen Daten und Löschvorgängen umgehen.

Brauche ich dafür ein spezielles Tool?

Nein. Jeder Coding-Agent, der Änderungen für Sie anwendet, eignet sich. In Claude Code wendet der Modus auto, in dem Terminalsitzungen starten, Änderungen bereits ohne einzelne Rückfrage an.[2]

Vibe Coding nutzen, ohne die Codebasis aus dem Blick zu verlieren

Mit Vibe Coding lässt sich gut herausfinden, ob eine Idee bis heute Abend funktioniert. Behalten Sie Karpathys eigene Grenze im Kopf: Wochenendprojekte. Wenn aus einem solchen Prototyp etwas wird, auf das Menschen angewiesen sind, wechseln Sie in den Planungsmodus, lesen Sie die riskanten Diffs, führen Sie ein Review durch und wählen Sie Modelle passend zur Aufgabe, damit die Token-Rechnung im Verhältnis zur Arbeit bleibt.

Quellen

  1. Andrej Karpathy. Post on X introducing "vibe coding". 2. Februar 2025. Abgerufen am 4. November 2026 von x.com/karpathy/status/1886192184808149383
  2. Anthropic. Choose a permission mode (Claude Code documentation). Abgerufen am 4. November 2026 von code.claude.com/docs/en/permission-modes
  3. Veracode. 2025 GenAI Code Security Report (October 2025 update). Abgerufen am 4. November 2026 von veracode.com/resources/analyst-reports/2025-genai-code-security-report
  4. Anthropic. Extend Claude with skills: bundled skills. Abgerufen am 4. November 2026 von code.claude.com/docs/en/skills
  5. OpenAI. Reasoning models. Abgerufen am 4. November 2026 von developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
  6. Anthropic. Manage costs effectively (Claude Code documentation). Abgerufen am 4. November 2026 von code.claude.com/docs/en/costs
  7. OpenAI. GPT-6.1 Terra and GPT-6 Astra model pages. Abgerufen am 4. November 2026 von developers.openai.com/api/docs/models
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