Vibe-Coding: Zehn Tipps, damit KI-generierte Software langfristig wartbar bleibt

Mit KI-Coding-Agenten wie Codex oder Claude Code lassen sich auch ohne große Programmierkenntnisse erstaunlich schnell eigene Anwendungen entwickeln. Doch je umfangreicher ein Projekt wird, desto größer ist das Risiko für Fehler, Sicherheitslücken und technische Altlasten. Damit aus einem vielversprechenden Vibe-Coding-Projekt keine schwer zu wartende Problemsoftware wird, sollten einige grundlegende Regeln beachtet werden. Diese Tipps helfen dabei, Anwendungen langfristig stabil, sicher und übersichtlich zu halten.

Von Michael Förtsch

Vibe-Coding ist keine Nische mehr. Denn mit KI-Werkzeugen wie Codex, Claude Code, Pi und Cline sowie den KI-Modellen von OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Moonshot AI oder Mistral lassen sich heute in kurzer Zeit kleine und sogar erstaunlich komplexe Programme entwickeln – wie wir in diesen beiden Artikeln bereits gezeigt haben. Vom Mini-Rennspiel über Aufgabenmanager und interaktive Websites bis hin zu Online-Rollenspielen. Und das ganz ohne Programmierkenntnisse. Ein paar Prompts, einige Korrekturen und schon kann eine Anwendung stehen, die sonst womöglich Wochen oder Monate Arbeit und viel Geld gekostet hätte. Aber nur weil eine Software funktioniert, heißt das noch lange nicht, dass sie auch gut programmiert und langfristig wartbar ist. Gerade wenn ein Softwareprojekt immer weiter ausgebaut, in seiner Bedienung verfeinert und um neue Funktionen erweitert werden soll, können sich Fehler und technische Altlasten ansammeln.

Das kann zu Problemen und Sicherheitslücken führen. Ebenso kann eine KI bei einem zunehmend komplexen und umfangreichen Projekt den Überblick darüber verlieren, was zuvor wie entwickelt wurde. Das sind keineswegs Probleme, die erst mit Vibe-Coding entstanden sind, sondern Schwierigkeiten, die Programmierern längst bekannt sind. Allerdings können KI-Werkzeuge in kurzer Zeit riesige Mengen an Code und komplexe Strukturen produzieren, die selbst erfahrene Entwickler vor Herausforderungen stellen. Umso wichtiger ist es für Vibe-Coder, bereits frühzeitig dafür zu sorgen, dass ihre Software möglichst gut und langfristig maintainbar bleibt. Also nicht nur jetzt funktioniert, sondern auch über Monate und vielleicht Jahre hinweg aktualisiert, erweitert und sicher gehalten werden kann. Dafür braucht es nicht zwangsläufig eigene Programmierkenntnisse. Denn mit etwas Sorgfalt lassen sich auch mithilfe von Künstlicher Intelligenz grundlegende Vorkehrungen treffen.

1. Schrittweise entwickeln statt ständig neue Funktionen einbauen

Nur weil Künstliche Intelligenz innerhalb weniger Minuten neue Funktionen programmieren und in eine Anwendung integrieren kann, muss man diese Möglichkeit nicht ständig ausnutzen. Sinnvoller ist es, in überschaubaren Etappen vorzugehen, eine stabile Programmbasis zu schaffen, bestehende Fehler zu beseitigen und die Codebasis sowie vorhandene Funktionen zu optimieren. Sonst können sich schnell technische Altlasten und schwer nachvollziehbare Abhängigkeiten ansammeln, die spätere Erweiterungen erschweren und neue Probleme verursachen. Gerade bei größeren Änderungen und Funktionserweiterungen lohnt es sich zudem, die KI zunächst einen Plan für deren Umsetzung erstellen zu lassen. Dieser kann notwendige Umbauten, die Auflösung problematischer Abhängigkeiten und die Neustrukturierung einzelner Programmbestandteile aufschlüsseln.

2. Automatisierte Tests und Quality Gates einrichten

Moderne KI-Coding-Agenten können nicht nur auf ausdrückliche Anweisung nach Fehlern suchen, sondern auch automatisierte Tests entwickeln, die bei Codeänderungen erneut ausgeführt werden. Sogenannte Quality Gates prüfen dabei, ob bestimmte Qualitätsanforderungen erfüllt sind, bevor neuer Code übernommen wird. Derartige Kontrollmechanismen lassen sich beispielsweise über Funktionen wie GitHub Actions auf der Entwicklungsplattform GitHub einrichten. Damit lässt sich verhindern, dass Codex, Claude Code oder andere KI-Agenten bei einer Änderung unbemerkt bereits funktionierende Programmteile beschädigen oder entfernen und solche Änderungen in die Hauptversion übernommen werden. Aber hundertprozentig verlassen kann man sich darauf nicht. Auch eine automatisierte Qualitätskontrolle kann nur jene Probleme erkennen, auf deren Überprüfung sie ausgelegt ist.

3. Regelmäßig die Architektur und Struktur überprüfen

Je größer und komplexer ein Programm wird, umso schwieriger wird es auch für KI-Modelle, sämtliche Zusammenhänge zu überblicken. Daher sollte man KI-Coding-Tools immer wieder mal ausdrücklich anzuweisen, die gesamte Codebasis auf unnötige Strukturen, übergroße Dateien und schlecht voneinander getrennte Komponenten zu untersuchen. Dabei geht es nicht darum Ballast ausfindig zu machen oder den Quellcode umzubauen, sondern frühzeitig zu erkennen, wann möglicherweise eine Umstrukturierung sinnvoll wäre, um ein Programm effizient und schlank zu halten. Denn KI-Modelle neigen dazu, bestehende Strukturen einfach immer weiter auszubauen, selbst wenn ein anderer Ansatz längst sinnvoll wäre.

4. Abhängigkeiten aktualisieren und Updates kontrollieren

Nicht alles in einem eigenen Programm wird von einer Künstlichen Intelligenz von Grund auf neu geschrieben. Denn für viele Funktionen kann auf bereits vorhandene Bibliotheken und Softwarekomponenten zurückgegriffen werden – insbesondere bei der Bild-, Video- und Grafikverarbeitung sowie bei KI-Funktionen. Doch auch diese Komponenten können trotz regelmäßiger Pflege Fehler und Sicherheitslücken enthalten. Daher empfiehlt es sich, den KI-Coding-Agenten regelmäßig überprüfen zu lassen, ob wichtige Aktualisierungen verfügbar sind. Allerdings sollte man auch nicht blind jedes Update sofort übernehmen. Denn neue Versionen können mit bestehenden Funktionen in Konflikt geraten und Fehler verursachen. Gerade bei umfangreicheren Anwendungen sollten Aktualisierungen daher zunächst in einer separaten Testumgebung erprobt werden, bevor sie in die genutzte Version übernommen werden.

5. Die KI konsequent dokumentieren lassen, was sie tut

Gerade bei Vibe-Coding-Projekten ist eine nachvollziehbare Dokumentation wichtig. Die KI sollte idealerweise von Beginn an angewiesen werden, festzuhalten, welche Ziele das Projekt verfolgt, welche Änderungswünsche während der Entwicklung einfließen, wie die Anwendung aufgebaut ist und welche technischen Entscheidungen getroffen werden. Auch behobene Fehler und offene Baustellen sollten dokumentiert werden, etwa in einer README-Datei oder einem fortlaufenden Änderungsprotokoll. Das hilft nicht nur anderen Entwicklern, das Projekt zu überblicken. Es ermöglicht auch KI-Coding-Tools, sich in das Programm „einzuarbeiten“ und Anknüpfungspunkte zu erkennen. Beispielsweise, wenn man von einem KI-Tool auf ein anderes wechselt oder wenn ein Projekt so lange fortschreitet, dass Codex, Claude Code und Co. frühere Anweisungen und Entscheidungen nicht mehr in ihrem Kontextfenster – also dem Bereich an Informationen, den sie gleichzeitig berücksichtigen können – vorhalten können.

6. Änderungen nachvollziehbar machen und Rücksprünge ermöglichen

Nicht jede Änderung, die eine KI vornimmt, ist auch eine Verbesserung. Gerne behebt sie einen Fehler und verursacht dabei gleich mehrere neue. Das ist bis zu einem gewissen Grad normal. Deshalb sollte man Projekte am besten von Anfang an mit einer Versionsverwaltung wie Git organisieren. Das Einrichten bedeutet zwar etwas Aufwand, lohnt sich aber vor allem bei größeren Projekten. Umfangreichere Änderungen lassen sich dadurch zunächst in einem separaten Entwicklungszweig ausprobieren. Geht dabei etwas schief, kann man zu einer früheren, funktionierenden Version zurückkehren. Gerade für Vibe-Coder, die den vorhandenen Code nicht ohne Weiteres selbst analysieren und reparieren können, ist das eine wichtige Absicherung. Natürlich sind auch regelmäßige, separate Backups sinnvoll.

7. Die Software auch von anderen Menschen testen lassen

Nur weil ein Programm sämtliche automatisierten Tests besteht, muss es noch lange nicht zuverlässig oder intuitiv zu bedienen sein. Gerade bei Benutzeroberflächen, Menüs und Arbeitsabläufen fallen Menschen häufig Probleme auf, die eine KI nicht erkennt. Seien es etwa unnötig verschachtelte Menüstrukturen, doppelte Abfragen, unverständliche Icons oder verwirrende Voreinstellungen. Daher lohnt es sich, die eigene Anwendung auch von Menschen ausprobieren zu lassen. Am besten von Personen, die das Programm bislang nicht kennen und ohne größere Anleitung damit zurechtkommen sollen. Dabei zeigen sich oft schon nach kurzer Zeit größere und kleinere Schwierigkeiten, die man als Entwickler zunächst übersieht.

8. Sicherheit und den Umgang mit Nutzerdaten überprüfen

Gerade bei Online-Plattformen sollte man KI-Coding-Agenten ausdrücklich und regelmäßig nach möglichen Sicherheitsproblemen suchen lassen. Beispielsweise danach, ob Zugangsschlüssel versehentlich im Quellcode gespeichert sind, sensible Informationen unzureichend geschützt werden oder Nutzer auf Daten zugreifen können, die eigentlich nicht für sie bestimmt sind. Auch mögliche Sicherheitslücken in externen Bibliotheken und Risiken bei der Anbindung fremder Dienste sollten geprüft werden. Dafür gibt es spezielle automatisierte Prüfwerkzeuge. Allerdings sollte man sich vor allem bei Anwendungen, die Zahlungen abwickeln oder sensible Nutzerdaten speichern, nicht allein auf die Einschätzungen der KI und automatisierte Prüfungen verlassen. Hier sollten unbedingt auch Entwickler hinzugezogen werden, die Erfahrung mit der Absicherung solcher Anwendungen und ihren typischen Schwachstellen haben.

9. Fehler und offene Baustellen systematisch erfassen

Gerade bei größeren Projekten verliert man schnell den Überblick darüber, welche Bugs bereits behoben wurden, welche Funktionen noch fehlen und welche Herausforderungen man vorerst zurückgestellt hat. Gerne werden solche von Vibe-Codern zunächst einfachmal in Nitz-Apps hinterlegt oder die KI angewiesen, sich diese zu merken. Aber spätestens, wenn das Programm weiterwächst und erste Nutzer hat, empfiehlt sich, mögliche Fehler und Baustellen, systematisch festzuhalten, beispielsweise über eine Funktion wie GitHub Issues. Die KI kann dabei helfen, Fehlermeldungen zu strukturieren, Prioritäten vorzuschlagen und die einzelnen Probleme nach und nach abzuarbeiten. Das ist insbesondere, wenn ein Projekt zeitweise auch ruht und erst nach Wochen oder Monaten wieder angegangen wird.

10. Den Code auch von anderen KI-Modellen überprüfen lassen

Wer ausschließlich mit einem einzigen KI-Modell oder einer Modellfamilie wie den GPT- oder Claude-Modellen in Codex beziehungsweise Claude Code entwickelt, verlässt sich weitgehend auf deren Einschätzungen und riskiert blinde Flecken. Daher kann es sinnvoll sein, den eigenen Code auch von anderen KI-Modellen untersuchen zu lassen, die mit unterschiedlichen Trainingsdaten und Methoden entwickelt wurden. Diese können möglicherweise übersehene Abhängigkeiten, unentdeckte Fehler oder neue Optimierungsmöglichkeiten aufzeigen und alternative Lösungswege vorschlagen. Natürlich liegt auch ein anderes KI-Modell nicht automatisch richtig. Dessen Hinweise und Verbesserungsvorschläge sollten daher nicht blind übernommen, sondern zunächst kritisch geprüft werden – beispielsweise mithilfe des hauptsächlich genutzten Coding-Agenten und entsprechender Tests.