Den folgenden Input zum aktuellen Stand der KI-Entwicklung habe ich im Rahmen des Formats “StrateKI Breakfast Club“ am 1. April 2026 gehalten, den ich monatlich zusammen mit Franziska Bluhm und Kerstin Hoffmann digital veranstalte. Falls du dich für die nächste Ausgabe kostenlos anmelden möchtest, abonniere unseren Newsletter auf Steady.

Als jemand mit vielen Ideen für digitale Produkte, aber nur wenig Geduld zum Lernen der komplizierten Syntax moderner Programmiersprachen verfolge ich die Entwicklungen großer Sprachmodelle im Bereich ihrer Coding-Fähigkeiten mit höchster Spannung. Über die letzten Jahre habe ich hautnah miterlebt, wie aus Chatbots, die simpelste HTML-Seiten über mehrere Nachrichten aufgeteilt ausspuckten, agentische Systeme geworden sind, die selbst komplexe Feature-Anfragen in wenigen Minuten selbstständig und scheinbar mühelos implementieren.

In dieser Zeit wurde der Begriff des „Vibecodings“ geprägt, das auch Menschen ohne Programmierkenntnisse ein Werkzeug in die Hand gibt, in natürlicher Sprache komplexe Tools und Webseiten zu erstellen. Basierend auf meiner eigenen Lernkurve möchte ich fünf (+1) Schritte mit euch teilen, wie ihr das aktuelle Potential von LLMs in Sachen Coding optimal ausschöpft.

1: Keine Angst vorm Terminal

Das Terminal ist ein mächtiges Werkzeug zur Bedienung von Computern und so einschüchternd es auf den ersten Blick aussehen mag, so belohnend fühlt es sich an, sobald man die grundlegenden Befehle im Kopf hat. Die Basics zur Ordnernavigation: cd für change directory, gefolgt vom gewünschten Ordnernamen oder .., um eine Ordnerebene nach oben zu gehen. ls listet alle Elemente im Ordner auf, mkdir (make directory) erstellt einen neuen Ordner.

Das Terminal existiert in ähnlicher Form für macOS und Windows und teilt sich ein paar der Befehle, in vielen Fällen unterscheiden sich die Vokabeln und verfügbaren Tools jedoch. Um Fehlerquellen zu minimieren, sollte man dem Chatbot gleich zu Beginn mitteilen, auf welchem Gerät man unterwegs ist. Unter Windows existieren zudem gleich mehrere, sehr ähnlich aussehende Kommandozeilen – hier ist es wichtig, dass ihr nicht die “Eingabeaufforderung” (cmd), sondern “PowerShell” oder “Terminal” öffnet.

Vom Terminal aus können wir mit wenigen Befehlen Python-Skripte ausführen. Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die eng mit der KI-Entwicklung verbunden. So gut wie jedes neue KI-Modell bringt Code in Python zur Ausführung mit, und weil sich viel Python im Trainingsmaterial großer Sprachmodelle findet, können sie in der Regel gut eigenen Python-Code schreiben. Python kann mit so gut wie jedem Dateiformat umgehen und spielt seine Stärken vor allem in der Datenverarbeitung aus. Dabei läuft Python in der Regel eher im Hintergrund (Backend), lässt sich wiederum aber leicht mit einer (Web-)Oberfläche (Frontend) verknüpfen.

Selbst wer nicht plant, sich tiefer mit Vibecoding zu beschäftigen, ist gut beraten, sich mindestens einmal mit GitHub auseinanderzusetzen. Die seit einigen Jahren zu Microsoft zugehörige Plattform ist ein internationales Sammelbecken für abermillionen Zeilen von frei verfügbarem Programmcode (in sogenannten Repositories), der wiederum sogar in vielen kommerziellen Produkten steckt. Das namensgebende Git bezieht sich auf ein etabliertes Protokoll zur Versionierung und Kollaboration, das spätestens eine Rolle spielt, sobald man über eine längere Zeit an einer Software arbeitet. Zerschießt die KI beim Vibecoding etwas – und damit sollte man immer rechnen – lässt sich so mit wenigen Klicks ein früherer Code-Zustand wiederherstellen.

Wer etwa Beiträge und Metadaten von Instagram abrufen möchte, muss nicht auf zwielichtigen, werbeverseuchten Onlinediensten surfen, sondern landet mit einer KI-Suchmaschine wie Perplexity schnell bei dem beliebten Open-Source-Projekt Instaloader. Selbstverständlich sollte man nicht bedenkenlos jede Software von GitHub herunterladen. 12.000 Stern-Bewertungen und regelmäßige Updates (Commits) über einen langen Zeitraum laden das Vertrauenskonto aber zumindest ein bisschen auf.

Im Falle von Instaloader können wir auf einen Paketmanager zurückgreifen: pip, das offizielle Verwaltungsprogramm für Python. pip install instaloader ins Terminal eingegeben installiert innerhalb weniger Augenblicke alle zugehörigen Bibliotheken auf dem Rechner. Kurz darauf ist der Befehl instaloader im Terminal verfügbar und gefolgt vom Profilnamen werden mit diesem Tool in Windeseile alle Bilder in höchstmöglicher Auflösung (als .jpg), alle Captions (als .txt) sowie alle Metadaten (als .json.xz) im aktuellen Ordner heruntergeladen. Was sich damit anstellen lässt, klären wir in Schritt 2.

Vorher noch ein kurzer Sicherheitshinweis: Da solche Programme wiederum weitere Pakete benötigen und sich verschiedene Versionen ins Gehege kommen können, ist es sinnvoll, sie in einer abgesicherten Umgebung vom Rest des Computers abzuschotten. Statt in einem globalen landen diese Bausteine dann in einem projektbezogenen Ordner (meistens env oder venv für virtual environment), der sich einfach wieder löschen lässt. Es gibt verschiedene Lösungen für solche virtuellen Umgebungen und manchmal unvorhergesehene Fallstricke bei den korrekten Befehlen, und am besten lässt man sich hier von einem Chatbot begleiten. Mein Tipp: Lieber früher als später dem Chatbot mitteilen, auf welchem Betriebssystem man unterwegs ist, da hier Unterschiede zwischen Windows und macOS schnell zum Tragen kommen.

2: UI on demand

Eine Fähigkeit von Chatbots, die ein bisschen unter dem Radar fliegt, über die letzten Jahre aber immer besser geworden ist, ist die, im Hintergrund Python-Skripte ausführen zu können (startete etwa schon Anfang 2023 als Code-Interpreter-Plugin in ChatGPT https://openai.com/index/chatgpt-plugins/#code-interpreter). Dadurch können Chatbots problemlos mit allerlei Dateiformaten umgehen, und einfache bis mittelkomplexe Dateianalysen durchführen. Auch unsere .json.xz-Datei aus Schritt 1 liest Claude kommentarlos aus.

Nur haben wir aus unserem Export nicht nur eine, sondern knapp 70 solcher Dateien – das sprengt leider das Upload-Limit, jedenfalls, wenn wir sie direkt in den Chatbot hineinladen wollen. Eine Alternative bieten uns sogenannte Artefakte, Mini-Web-Apps, die direkt neben dem Chat angezeigt werden, oder sich per URL mit anderen teilen lassen. Am Beispiel unserer Instagram-Daten prompten wir uns im Handumdrehen ein kleines Tool, das nicht nur die Dateien unseres aktuellen Exports, sondern theoretisch auch alle zukünftigen in individuellen Graphen visualisieren kann. Nachteil dieser Artefakte: Sie sind eng mit der Infrastruktur des Chatbots verbunden und lassen sich nicht immer einfach exportieren. Zudem bieten sie keinen persistenten Speicher, für jede Analyse müssen die Dateien also neu hochgeladen werden.

Solche Graphen werden künftig nicht mehr nur als Artefakt neben dem Chat leben, sondern sind mittendrin: Anthropic hat erst gerade angekündigt, kleine Charts und Mini-Apps direkt im Nachrichtenverlauf darzustellen. Hier verschwimmen die Grenzen zwischen explizitem Vibecoding und normaler Chatbot-Nutzung zusehends.

3: Nicht alles muss ein WordPress sein

Bevor wir uns tiefergehend mit den Möglichkeiten moderner Web-Technologien beschäftigen, ist das ein guter Zeitpunkt ins Gedächtnis zu rufen, dass es wirklich nicht viel braucht, um Inhalte ins Internet zu stellen. Ein bisschen HTML, ein paar Streusel CSS, vielleicht ein Spritzer JavaScript zum Garnieren – fertig ist die Webpräsenz, optional sogar in einer einzigen Datei, die sich per Messenger verschicken oder auf einem Webhoster der Wahl veröffentlichen lässt.

Wer eine Landingpage mit statischem Content braucht und sich nicht mit kostenpflichtigen WordPress-Plugins, nervigen Pagebuildern und Theme-Einschränkungen herumschlagen möchte, sollte sich vielleicht mal auf die Ursprünge des World Wide Webs besinnen. ChatGPT, Gemini, Claude und Co. produzieren mittlerweile mühelos ästhetische und individuelle Onepager auf Zuruf, die für viele Anwendungszwecke ohne riesiges CMS- und Datenbank-Klimbim völlig ausreichen. Ein einfacher Prompt wie:

Mit dem Wissen, das du über mich hast, erstelle eine persönliche Webseite für mich, nur eine Seite, HTML und CSS in einem. Ich will am Ende eine einzige HTML-Datei herunterladen können. Mach sie richtig schön, nutze modernes CSS, aber keine Frameworks.

generiert basierend auf den im Gedächtnis angesammelten Infos über mich in wenigen Minuten einen vollständigen und ansehnlichen Einseiter, den ich jedem Standard-Theme von WordPress vorziehen würde – obendrein noch betextet mit einer erstaunlich umfassenden Übersicht über meine beruflichen Tätigkeiten und Interessen.

Und ja, ich höre euch fragen: „Was ist denn, wenn ich doch einmal etwas ändern muss?“ Zum Bearbeiten der Texte braucht es nicht mehr als einen Editor. Alternativ nehmt ihr euch die komplette Website und schmeißt sie ins inzwischen ausreichend große Kontextfenster eines beliebigen Chatbots.

4: Eine Cloud für alles

Der KI-Webseiten-Builder Lovable vereint mächtige JavaScript-Frameworks, Hosting, Domains, Datenbanken, Schlüsselverwaltung und alles, was sonst zur Infrastruktur einer modernen Web-App gehört. Ähnlich zu dem Chatbot-Artefakt aus Schritt 2 wird die App gleich in einer Vorschau gerendert oder lässt sich per URL mit anderen teilen.

Um in kürzester Zeit eine Idee in natürlicher Sprache auf den Bildschirm zu bringen, ist Lovable mein Tool der Wahl. In einem Cloud-Anbieter alle Komponenten zu kombinieren, hat komfortable Vorteile, kostet aber auch Kontrolle. Am ehesten konkurriert Lovable – übrigens momentan eines der erfolgreichsten europäischen Start-ups überhaupt – in meinen Augen mit Baukästen wie Squarespace oder Wix.

Eine Website mit ein paar Unterseiten oder ein schnelles Tool für ein bestimmtes Problem kann Lovable gut bewerkstelligen, darüber hinaus würde ich aber zum nächsten Schritt übergehen. Zum Glück lässt sich der Programmcode direkt zu GitHub exportieren und von dort aus weiterverarbeiten. Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass es neben Lovable auch einige andere Tools dieser Art gibt, etwa Base44, v0 von Vercel oder den Replit Agent.

5: Let them cook

Wer es wirklich ernst meint mit dem Vibecoding, findet den Weg zurück dorthin, wo wir angefangen haben: Ins Terminal oder auch CLI (Command Line Interface). Jedes KI-Unternehmen, das etwas auf sich hält, hat inzwischen einen eigenen Terminal-Agenten auf dem Markt, und im Grunde arbeiten alle ähnlich. Einmal in einem Projektordner gestartet (z.B. mit claude für Claude Code oder codex für OpenAIs Pendant) verknüpft das System mehrere Sprachmodellanfragen sinnvoll miteinander und identifiziert eigenständig, welche Dateien bearbeitet werden müssen.

Während dieses Prozesses erstellt es nebenbei abstrakte Beschreibungen und Dokumentationen unserer Codebasis in purem Text, meist gespeichert als Markdown-Datei (.md). Praktisch: Dadurch können wir problemlos zwischen verschiedenen Agenten hin- und herspringen und ausprobieren, welcher für uns am besten funktioniert. Gleichzeitig führt es uns vor Augen, dass Sprachmodelle in dem Sinne kein „Gedächtnis“ besitzen, sondern jedes Mal ungeheure Mengen an Text und Code-Zeilen in den Kontext laden, um uns genau das vorzugaukeln.

Etwas mehr Kontrolle als das CLI bieten IDEs (Integrated Development Interface). Hier hat sich VS Code als De-facto-Standard durchgesetzt, einst von Microsoft der Welt kostenlos und quelloffen zur Verfügung gestellt. Während Microsoft VS Code an sich immer mehr zu einem KI-first-Programm entwickelt hat, existieren Abwandlungen (sogenannte Forks) wie Cursor oder Googles Antigravity, die ihre Agenten auf dieser technischen Basis aufbauen.

Ein IDE vereint einen Texteditor für direkten Zugriff auf den Code sowie ein Fenster für Terminal-Eingaben und bietet mit Plugins zusätzliche Möglichkeiten zur Individualisierung. Ob man Claude Code, Codex etc. direkt per Terminal oder IDE-Plugin ausführt, macht unter der Haube keinen Unterschied – der Unterschied liegt lediglich in der Oberfläche.

6: Losgehen

Abschließend bleiben mir nur ein paar motivierende Worte: Vibecoding heißt Vertrauen, vor allem in sich selbst. Lösungen finden sich nur, wenn man nach Problemen sucht – nie hätte ich etwa gedacht, dass ich mir mal ein Chrome-Plugin programmiere, das Bilder von einem bestimmten Webseitentyp gesammelt herunterlädt und nach meinen Vorgaben benennt. Stumpfe Fleißaufgaben wie diese zu automatisieren spart mir im Arbeitsalltag zwar wenig Zeit, aber dafür umso mehr Nerven, und wie man eigentlich ein Chrome-Plugin entwickelt, musste ich dafür nicht wissen.

Ähnlich sieht es aus bei der Gestaltung eines WordPress-Themes, an die ich mich dank Vibecoding endlich getraut habe, und ich muss sagen: Selten hat mir WordPress so viel Spaß gemacht, wenn man sich mal nicht durch endlose Themeforest-Seiten scrollt oder in halbgaren Plugin-Lösungen verstrickt, die den eigenen Vorstellungen am Ende doch nicht gerecht werden. Damit sich der KI-Agent nicht jede Zeile aus den Fingern saugen muss, empfiehlt sich ein Starter-Theme wie underscores.

Allerdings bedeutet Vibecoding auch Vertrauen in die Agenten, dass die schon die richtige Entscheidung treffen werden. Je kürzer der Prompt, desto mehr Spielraum hat das Modell, sich seinen eigenen Tech-Stack zusammenzustellen. Dabei neigt es zu einem immer kleineren Kreis technischer Komponenten und kommerzieller Dienste, etwa Stripe zur Zahlungsabwicklung, Resend zum Mail-Versand oder shadcn als UI-Bibliothek. Während es solche Anbieter mit ihren schlüsselfertigen Bausteinen leicht machen, schnell professionell aussehende Web-Apps zu generieren, sorgen sie auch dafür, dass sich die Internetlandschaft zunehmend homogenisiert.

Eine allerletzte Warnung: Vibecoding kann süchtig machen – und viel Spaß beim Basteln.

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