Vibe Coding
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 zum Thema Praxisprojekte
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.
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.