Bild: Mit KI generiert

Vibe Coding ist 2026 eines der meistdiskutierten Konzepte im Design-Tech-Bereich, und gleichzeitig eines der am häufigsten missverstandenen. Der Begriff stammt von Andrej Karpathy, der ihn Anfang 2025 als vollständiges Hingeben an die Vibes beschrieb: Man beschreibt, was man will, akzeptiert Änderungen, führt den Code aus und beschreibt den nächsten Schritt. Was zunächst wie ein Insider-Witz wirkte, ist heute ein realer Workflow mit echten Tools, echten Ergebnissen und echten Fallstricken.

Für AI Driven Design Methods ist Vibe Coding keine Randnotiz. Tools wie v0, Lovable, Bolt.new und Figma Make, sind die praktische Umsetzung dieses Workflows. Die entscheidende Frage ist nicht, ob Designer:innen diese Tools nutzen, sondern auf welchem Niveau.

In diesem Artikel erfährst du, was Vibe Coding strukturell bedeutet, welche drei Reifegrade es gibt und warum die meisten Designer:innen unbemerkt auf der untersten Ebene stecken bleiben.

Was Vibe Coding wirklich bedeutet

Vibe Coding ist weder das Erlernen von Programmierung noch klassisches No-Code. Es ist ein Workflow, bei dem Absicht beschrieben wird und KI diese Absicht in Output übersetzt, in Screens, Flows, Zustände, manchmal Daten, manchmal Code.

Diese Definition klingt technisch, hat aber eine zentrale Konsequenz für die Designpraxis: Die Rolle verschiebt sich von „etwas erschaffen" zu „etwas bewerten". Eine treffende Formulierung aus dem aktuellen Diskurs bringt das auf den Punkt: KI ist die Praktikantin, du bist die Lead-Designerin. Die KI arbeitet schnell, du entscheidest, was ausgeliefert wird.

Das Problem entsteht, wenn dieser Unterschied verschwimmt. KI kann etwas generieren, das gut aussieht, funktioniert und schnell läuft. In diesem Moment wird es gefährlich einfach zu sagen: Ich vertraue dem, und aufzuhören, wie ein:e Designer:in zu denken. Genau dieser Moment, an dem aus Gestalten ein bloßes Abnicken wird, ist der Kern dessen, was im nächsten Abschnitt als Layer 1 beschrieben wird.

Layer 1: Das Experiment

Die unterste Ebene von Vibe Coding ist die, die in Demos, auf Konferenzbühnen und in LinkedIn-Posts am häufigsten gezeigt wird: Ein Prompt, ein Ergebnis, ein beeindruckender erster Screen.

2026 beeindruckt niemanden mehr die Aussage, einen Prototyp mit KI gebaut zu haben. Jeder hat verblüffende UI gesehen, die in einer Stunde generiert wurde, und Demos, die auf dem ersten Screen makellos wirken und auf dem zweiten komplett zusammenbrechen.

Layer 1 ist nicht wertlos. Für Experimente, schnelle Variationen und Wegwerf-Prototypen ist diese Ebene genau richtig. Das Problem ist nicht Layer 1 selbst, sondern dass viele Designer:innen dort bleiben, ohne es zu merken, weil das Ergebnis im ersten Moment überzeugend wirkt.

Hier entsteht auch ein strukturelles Problem, das über die einzelne Datei hinausgeht: Wenn viele Designer:innen mit ähnlichen Prompts und denselben Tools auf Layer 1 arbeiten, entstehen ähnliche Ergebnisse. Ein aktueller Beitrag von Michal Malewicz beschreibt diese Entwicklung pointiert als Konvergenz von Websites zu einer Commodity, vergleichbar mit einem Möbelstück aus Spanplatte in Plastikfolie, funktional, aber ohne Charakter. Dieses Sameness Problem ist kein Layer-1-spezifisches Detail, sondern verdient einen eigenen Artikel, weil es die gesamte Designbranche betrifft, nicht nur Vibe Coding.

Layer 2: Das funktionierende Produkt

Die zweite Ebene unterscheidet sich von der ersten durch eine einzige Eigenschaft: Zusammenhang. Statt eines einzelnen beeindruckenden Screens entsteht ein kleines Produkt mit echten Flows, mehreren verbundenen Ansichten und grundlegenden Daten, die tatsächlich durch die Anwendung fließen.

Tools wie Lovable und Bolt.new dominieren diesen Bereich des Prototypings und ermöglichen den Aufbau vollständiger Anwendungen über natürlichsprachliche Befehle ohne lokale Einrichtung. Lovable hat sich dabei besonders für designorientierte React-Anwendungen mit Supabase-Backend etabliert, während Bolt.new auf Geschwindigkeit setzt und sofortige browserbasierte Vorschauen für Full-Stack-Projekte bietet.

Layer 2 ist der Bereich, in dem die meisten internen Pitches, Stakeholder-Demos und Konzeptvalidierungen stattfinden sollten. Das Produkt funktioniert, fühlt sich real an, aber die Struktur darunter ist noch nicht für Langlebigkeit gedacht.

Layer 3: Produktionsreife

Der Sprung zu Layer 3 ist der größte, und er ist der, der 2026 tatsächlich zählt. Beeindruckend ist heute nicht mehr, dass jemand eine Idee in einen Prototyp verwandelt hat, sondern dass jemand eine Idee in etwas verwandelt hat, das sich wie ein echtes Produkt anfühlt: mit Regeln, Konsistenz, einem Design System, korrektem Verhalten und einem Prozess, dem man vertrauen kann.

Was Layer 3 von Layer 2 unterscheidet, ist nicht mehr Funktionalität, sondern Struktur:

• Konsistenz statt Wiederholung. Weniger Duplikation, weniger versehentlich neu erstellte Komponenten, weniger Spaghetti-Code. Auf Layer 1 und 2 entstehen oft mehrere leicht unterschiedliche Versionen derselben Komponente, weil jede Anfrage an die KI isoliert beantwortet wird.
• Ein Design System statt Einzelentscheidungen. Die Prinzipien aus Context Engineering werden hier praktisch relevant: Wer der KI ein durchdachtes Tokensystem und Komponentenlogik als Kontext mitgibt, bekommt auf Layer 3 Ergebnisse, die zusammenpassen, statt zusammengewürfelt zu wirken.
• Nachvollziehbarkeit statt Black Box. Versionskontrolle, Code-Reviews und ein Prozess, der erklärt, warum eine Entscheidung getroffen wurde, nicht nur was generiert wurde.

Der Übergang ist voraussetzungsreich, aber nicht unrealistisch. Eine Fallstudie von daily.dev beschreibt, wie Booking.com 2026 mit 700 Entwickler:innen einen Workflow testete, bei dem präzisere, explizitere Anweisungen an die KI zu 30 % mehr abgeschlossenen Merge Requests führten. Ein Hinweis darauf, dass die Qualität des Outputs direkt mit der Qualität des gegebenen Kontexts korreliert, nicht mit dem Tool allein.

Warum der Sprung zu Layer 3 die eigentliche Kompetenz ist

Der naheliegende Schluss wäre, dass bessere Prompts oder bessere Tools den Unterschied zwischen den Layern ausmachen. Das stimmt nur teilweise. Mehrere Studien zeigen, dass KI-generierter Code überdurchschnittlich häufig Sicherheitsprobleme wie fehlende Eingabevalidierung oder den unsicheren Umgang mit Geheimnissen enthält. Tools allein lösen das Layer-Problem nicht.

Was den Unterschied tatsächlich ausmacht, ist die Fähigkeit, die KI-Ausgabe kritisch zu prüfen, bevor sie übernommen wird. KI generiert eine Lösung, selbst wenn sie keine Ahnung hat, ob diese aus UX-Sicht sinnvoll ist. Sie macht sich keine Gedanken über Edge Cases, kognitive Last, emotionalen Kontext oder mentale Modelle der Nutzer:innen. Sie ist darauf festgelegt, eine Antwort zu liefern.

Diese Lücke zu schließen ist keine technische Aufgabe, sondern eine designerische. Genau deshalb bleibt die Kernkompetenz aus dem Usability Engineering, Annahmen von Beobachtungen zu trennen und Entscheidungen zu begründen, auch im Vibe-Coding-Workflow unverzichtbar. Sie verschiebt sich nur: von der Konzeption hin zur Prüfung.

Take Away Message

Vibe Coding ist kein Werkzeug, das Designarbeit ersetzt, sondern ein Workflow mit drei klar unterscheidbaren Reifegraden. Layer 1 produziert beeindruckende Einzelscreens, Layer 2 funktionierende Produkte mit echten Flows, Layer 3 Ergebnisse, die Konsistenz, Struktur und Vertrauen tragen. Der Sprung zwischen den Ebenen gelingt nicht durch bessere Prompts allein, sondern durch dieselbe kritische Designkompetenz, die schon vor Vibe Coding den Unterschied zwischen guten und durchschnittlichen Ergebnissen ausmachte.

Was in diesem Artikel bewusst offen bleibt: Wenn viele Designer:innen auf Layer 1 mit denselben Tools und ähnlichen Prompts arbeiten, was passiert dann mit der visuellen Vielfalt im Web? Genau das ist das Sameness Problem, und es verdient eine eigene, tiefere Betrachtung.