Vibe Coding Praxisprojekte – KI-Entwicklung in der Praxis
Theorie ist gut — Praxis ist besser. Diese Seite zeigt an konkreten Projekten wie Vibe Coding im echten Entwicklungsalltag aussieht: welche Prompts funktionieren, wo KI-Tools glänzen, wo sie versagen, und was dabei gelernt wurde.
Praxisbeispiel: Astro-Website mit Claude Code
Aufgabe
Refactoring einer bestehenden Astro-Website: Umbenennung von Komponenten, Migration von Content Collections, Anpassung von Routing-Logik. Über 200 Dateien betroffen, viele Abhängigkeiten. Klassisch ein zeitaufwendiger, fehleranfälliger Prozess.
Vorgehen
CLAUDE.md mit Projektkonventionen, Architektur und Do/Don'ts. Claude Code mit klaren Teilaufgaben beauftragen: erst Analyse (welche Dateien sind betroffen?), dann schrittweise Änderungen. Nach jeder Teilaufgabe: Build prüfen, Ergebnis verifizieren, dann weitermachen.
Was gut funktioniert hat
Systematische Umbenennung über viele Dateien. Generierung von Boilerplate (neue Astro-Seiten nach bestehendem Muster). Identifikation von Abhängigkeiten. Erste Entwürfe für neue Komponenten. Schätzung: 60-70% Zeitersparnis gegenüber manueller Durchführung.
Was nicht gut funktioniert hat
Komplexe Routing-Logik mit vielen Edge Cases. Diagnose von Build-Fehlern die tiefes Astro-Framework-Wissen erforderten. Entscheidungen über Architektur-Trade-offs. Diese Teile wurden manuell gelöst — KI als Recherche-Assistent, nicht als Problemlöser.
Nützliche Prompt-Patterns für Entwicklung
Analyse vor Änderung
'Analysiere diese Codebase und liste alle Stellen wo [X] vorkommt, bevor du Änderungen machst.' KI erstellt zuerst einen Plan — du kannst ihn reviewen und anpassen bevor Code geändert wird. Besonders wichtig bei größeren Refactorings.
Schrittweise Implementierung
'Implementiere nur [Schritt 1], noch nicht den Rest. Ich will jeden Schritt einzeln prüfen.' Verhindert unkontrollierte Code-Explosion. Kleinere, überprüfbare Änderungen sind besser als ein großer Dump.
Test-getriebene Entwicklung
'Schreibe zuerst Tests für [Funktion], dann die Implementierung.' KI ist gut im Schreiben von Tests — und Tests erzwingen klar definiertes Verhalten vor der Implementierung.
Debugging mit Kontext
'Hier ist der Fehler: [Fehler]. Hier ist der relevante Code: [Code]. Hier ist was ich schon versucht habe: [Versuche]. Was ist das Problem?' Je mehr Kontext, desto bessere Diagnose.
Häufig gestellte Fragen
Wie dokumentiere ich was KI generiert hat?
Wichtiger als die Herkunft ist das Verständnis. Code reviewen, verstehen und wo nötig kommentieren — unabhängig ob menschlich oder KI-generiert geschrieben. Git-History zeigt Änderungen, CHANGELOG dokumentiert Features. Ob KI beteiligt war ist für spätere Wartung weniger relevant als was der Code tut.
Wie gehe ich mit technischen Schulden aus Vibe Coding um?
KI-generierter Code kann technische Schulden ansammeln wenn er nicht reviewt und refactored wird. Regelmäßige Code-Reviews, Refactoring-Sprints und Test-Coverage helfen. Vibe Coding macht es einfacher Code zu schreiben — das bedeutet aber auch mehr Disziplin bei Qualitätssicherung nötig ist.