Was ist eigentlich der Vibe beim Vibe-Coding?

Während OpenAI-CEO Sam Altman die kreativen Schreibfähigkeiten eines kommenden OpenAI-Modells anpreist, setzen viele Entwickler und Softwareingenieure auf etwas, das „Vibe-Coding“ genannt wird. Der Ausdruck ist erst sechs Wochen alt, sorgt aber weiterhin für Diskussionen auf Reddit und verschiedenen Slack-Kanälen – auch hier bei IBM.

Vereinfacht ausgedrückt, ist Vibe-Coding ein Begriff, den OpenAI-Mitbegründer und Ex-Tesla KI Senior Director Andrej Karpathy kürzlich verwendet hat, um zu beschreiben, wie gut LLMs im Denken und der Codierung geworden sind. (Denken Sie an Claudes Sonett oder den KI-Code-Editor Cursor). Nun, so schrieb er über X, können Entwickler „sich von der Stimmung mitreißen lassen, exponentielles Wachstum annehmen und vergessen, dass der Code überhaupt existiert.“ Wie Ars Technica es ausdrückt: „Anstatt sich um Kontrolle und Präzision zu kümmern, geht es beim Vibe-Coding darum, sich dem Flow hinzugeben.“

Joshua Noble, technischer Stratege bei IBM, sagt, er glaube, dass Vibe-Coding als Scherz begann. Aber der Ausdruck blieb hängen, und der Inkubator Y Combinator hat sogar ein 30-minütiges Erklärvideo mit dem Titel „Vibe Coding Is the Future“ gedreht.

Vibe-Coding mag die Zukunft sein, aber es ist heute noch nicht perfekt. „Ich denke, es ist eher so, dass man, wenn einem die Ideen ausgegangen sind oder man einfach faul ist, CoPilot ein bisschen die Arbeit machen lässt und schaut, wohin es einen führt“, sagt Noble. „Ich kann einfach Dinge sehen, Dinge sagen, Dinge ausführen und Sachen kopieren und einfügen, und es funktioniert meistens.“

Ash Minhas, Manager für technische Inhalte bei IBM, stimmt zu: „Vibe-Coding ist inzwischen echt ein Thema“, sagt er. „Man kann sich Inspiration holen und dann in etwas Eigenes verwandeln.“ Um seinen Standpunkt zu verdeutlichen, sagt Minhas, dass er und sein Bruder einen Prompt entwickelt haben, um eine App zu entwickeln, die Nutzern hilft, ihre FIRE-Nummer (Financial Independence, Retire Early) zu finden. „Wenn man über technische Fähigkeiten verfügt, ist es fantastisch“, sagt er.

Da KI mittlerweile in nahezu allen Wirtschaftsbereichen Einzug gehalten hat, könnte sie die Arbeit von Entwicklern und Softwareingenieuren beeinträchtigen? Die Möglichkeit, LLMs zum Codieren, Debuggen oder Testen zu verwenden, könnte viele Abläufe verbessern, sagt Shalini Harkar, Lead KI Advocate bei IBM in Bangalore.

„Heutzutage konzentrieren sich Entwickler mehr darauf, reale, komplexe Probleme zu lösen, die im echten Leben große Auswirkungen haben, effiziente architektonische Entwürfe zu entwerfen, schnellere Markteinführungsstrategien zu ermöglichen und Innovation statt routinemäßige Aufgaben zu fördern“, erklärt sie.

IBM Distinguished Engineer Michael (Max) Maximilien bittet sein Team immer noch, manuelle Tests am Code durchzuführen. „Aber immer öfter muss man den Test gar nicht mehr schreiben“, sagt er. „Man kann im Grunde einfach den Code schreiben und dann den LLM bitten, den Test für einen zu schreiben, und das funktioniert in den meisten Fällen recht gut.“ Plötzlich haben Sie Ihre Produktivität deutlich verbessert.“

Neben dieser Effizienzsteigerung kann KI auch weniger erfahrenen Entwicklern helfen, ihre Fähigkeiten durch Feinabstimmung zu verbessern und praktische Erfahrung zu sammeln. „Man kann sagen: ‚Das ist es, was ich tun möchte‘, und sie schreibt die erste Version des Codes“, sagt Maximilien. „[Dann] behebt man das Problem und macht weiter, richtig?“ Das ist die Beschleunigung.“

In diesem frühen Stadium ist Vibe-Coding noch so etwas wie ein Insiderwitz unter Entwicklern: eine Kunstform, die den Code-Kennern vorbehalten ist. Es könnte aber auch ein Zeichen dafür sein, dass wir bereit sind, die Bedeutung der Zusammenarbeit mit KI im Bereich der Informatik und Softwareentwicklung neu zu definieren.

Manche Beobachter sind der Ansicht, dass die Zukunft der Technologie auch mehr Verbindungen zwischen Mensch und Maschine beinhalten könnte. „Die Zukunft der Codierung wird Natural Language Understanding, emotionsbewusste Algorithmen und die Echtzeit-Sentimentanalyse in den Mittelpunkt stellen, was die Interaktionen zwischen Mensch und Computer intuitiver macht“, sagt Vrunda Gadesha, Technical Content Writer bei IBM.

Und während der Mensch immer ein integraler Bestandteil des Prozesses sein wird, macht die KI die Codierung viel einfacher. „Anspruchsvolle Softwareentwicklung erfordert immer irgendwann im Prozess menschliches Eingreifen, um Optimierungen vorzunehmen oder sehr spezifische Geschäftslogik oder Edge-Fälle zu berücksichtigen“, sagt Noble. „Aber wenn wir nur an Codierung denken – einfach nur: ‚Ich entwickle eine App, die das und das kann‘ – nimmt der Arbeitsaufwand, den ein großes Sprachmodell übernehmen kann, enorm zu.“ Und das ist ziemlich spannend.“