Warum Vibe Coding keine nachhaltige Software erzeugt
Vibe Coding erzeugt nicht automatisch bessere Software.
Es erzeugt vor allem wahrscheinlichere Software.
Und genau darin liegt das Problem.
Ein bekanntes Beispiel
Ein bekanntes Beispiel aus der Spring Boot Welt zeigt das recht deutlich.
Viele Projekte sind nach technischen Schichten aufgebaut. Controller, Service, Repository.
Dieses Muster ist allgegenwärtig. Es findet sich in Tutorials, in Open Source Projekten und in zahllosen Codebasen. Es ist nicht zufällig zum Standard geworden, sondern schlicht deshalb, weil es oft verwendet wurde.
Daneben existiert mit Package by Feature eine Alternative, die in vielen Fällen zu besserer Kapselung, klareren Verantwortlichkeiten und weniger impliziten Abhängigkeiten führt.
Trotzdem wird eine KI mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder die klassische Schichtenarchitektur erzeugen.
Nicht, weil sie architektonisch überlegen ist.
Sondern weil sie statistisch dominiert.
Wie KI tatsächlich arbeitet
Der entscheidende Punkt ist, dass KI keine Architektur versteht und auch keine Qualität im eigentlichen Sinne bewertet.
Sie optimiert nicht auf Wartbarkeit, Kohäsion oder langfristige Evolvierbarkeit eines Systems.
Sie optimiert auf Wahrscheinlichkeit.
Das bedeutet konkret:
Sie reproduziert Muster, die in den Trainingsdaten häufig vorkommen.
Und diese Trainingsdaten bestehen zu einem erheblichen Teil aus genau dem, was wir seit Jahren produzieren:
Legacy Code. Code mit technischen Schulden. Gewachsene Systeme, die nie sauber geschnitten wurden.
Das ist die eigentliche Schieflage.
Wenn ein System auf Basis bestehender Codebasen lernt, dann lernt es nicht das Beste, sondern das Häufigste.
Und das Häufigste ist selten exzellent.
Aber es trägt oft genau die Kompromisse, Abkürzungen und strukturellen Probleme in sich, die später als technische Schulden sichtbar werden.
Wenn diese Muster nun automatisiert reproduziert werden, passiert etwas Entscheidendes:
Die durchschnittliche Qualität wird skaliert.
Architektur ist keine Statistik
Architektur entsteht nicht durch Häufigkeit.
Sie entsteht durch bewusste Entscheidungen unter Unsicherheit.
Warum wird ein bestimmtes Muster gewählt
Welche Konsequenzen hat es in diesem konkreten Kontext
Und an welcher Stelle lohnt es sich, bewusst vom Standard abzuweichen
Das sind Fragen, die sich nicht aus Trainingsdaten ableiten lassen.
Sie setzen Verständnis voraus.
Was das für Vibe Coding bedeutet
Vibe Coding ist ein mächtiges Werkzeug, aber es verschiebt den Fokus.
Die Herausforderung liegt nicht mehr darin, Code zu erzeugen.
Das ist trivial geworden.
Die Herausforderung liegt darin, zu entscheiden, welcher Code sinnvoll ist.
Wer nur generiert, skaliert Wahrscheinlichkeit.
Wer versteht, kann Qualität erzeugen.
Die zentrale Frage ist daher nicht, ob KI gute oder schlechte Software produziert.
Die entscheidende Frage ist:
Wer übernimmt die Verantwortung für die Entscheidungen, die im Code stecken
Denn genau dort entsteht entweder ein tragfähiges System
oder das nächste Legacy System mit neuen technischen Schulden
Call to Action
Wenn bestehende Systeme bereits gewachsen sind oder sich erste strukturelle Probleme zeigen, lohnt sich ein früher Blick auf die Architektur.
Bei Biga erfolgt eine erste Architekturanalyse bereits innerhalb eines halben Tages.
Dabei werden bestehende Strukturen, Abhängigkeiten und potenzielle technische Schulden sichtbar gemacht.
Der Aufwand ist bewusst gering gehalten, um eine schnelle und fundierte Einschätzung zu ermöglichen.
Der Einstieg liegt bei 550 €.
Und am Ende geht es genau darum, worum es auch in diesem Artikel geht:
Bessere Software entsteht nicht zufällig. Sie entsteht mit Biga.
