Lerne, wie Vibe Coding das Programmieren von starren Specs zu Dialogen verschiebt — welche Rollen, Workflows und Qualitätsprüfungen sich ändern und wie du praktisch die Kontrolle behältst.
„Vibe Coding“ ist eine einfache Idee: statt Software zu bauen, indem du jede Zeile selbst schreibst, baust du sie durch eine fortlaufende Konversation mit einer KI, die Code vorschlägt, Kompromisse erklärt und iterativ mit dir arbeitet.
Du steuerst mit Absicht („lade diese Seite schneller“, „füge Anmeldung hinzu“, „passe diese API-Struktur an“), und die KI antwortet mit konkreten Änderungen, die du ausführen, inspizieren und überarbeiten kannst.
Traditionelle Workflows sehen oft so aus: detaillierte Spezifikation schreiben → in Tasks aufteilen → implementieren → testen → überarbeiten. Das funktioniert—aber es setzt voraus, dass du das richtige Design im Voraus vorhersagen kannst und dass das Schreiben von Code der hauptsächliche Engpass ist.
Vibe Coding verlagert den Schwerpunkt zu: Ziel beschreiben → Entwurf implementierung erhalten → auf das reagieren, was du siehst → in kleinen Schritten verfeinern. Die „Spezifikation“ ist kein großes Dokument—sie ist ein sich entwickelnder Dialog gepaart mit lauffähigem Output.
Drei Kräfte treiben diese Verschiebung voran:
Vibe Coding glänzt beim Explorieren, Prototyping, Integrieren gängiger Muster oder Polieren von Features durch schnelle Mikro-Iterationen. Es kann irreführend sein, wenn du KI-Ausgaben als „standardmäßig korrekt“ behandelst, besonders bei Sicherheit, Performance und subtilen Geschäftsregeln.
Nützliche Einstellung: die KI ist ein schneller Kollaborateur, nicht die Autorität. Du bleibst verantwortlich für Klarheit, Vorgaben und die Entscheidung, was „fertig“ bedeutet.
Traditionelle Spezifikationen sind dafür gedacht, Mehrdeutigkeit aus einem Problem zu pressen, bevor irgendjemand Code schreibt. Sie versuchen, Entscheidungen früh einzufrieren: genaue Felder, genaue Zustände, genaue Edge-Cases. Das kann nützlich sein—aber es setzt voraus, dass du bereits weißt, was du willst.
Vibe Coding kehrt die Reihenfolge um. Statt Ungewissheit als Fehler zu behandeln, nutzt du sie als Material zur Exploration. Du startest mit Absicht und lässt die Konversation die fehlenden Teile zu Tage fördern: Einschränkungen, Kompromisse und „ah, daran hatten wir nicht gedacht“-Momente.
Eine Spezifikation sagt: „Hier ist das System.“ Ein Gespräch fragt: „Was soll das System tun, wenn das passiert?“ Dieser Frage-erst-Ansatz macht es leichter, Anforderungen zu entdecken, die in einem Dokument nie aufgetaucht wären—wie wie strikt Validierung sein sollte, was Fehlermeldungen sagen sollen oder was passiert, wenn eine E-Mail schon vergeben ist.
Wenn eine KI in Minuten einen Implementierungsentwurf liefern kann, ändert sich das Ziel der ersten Version. Du versuchst nicht, einen endgültigen Plan zu erstellen. Du versuchst etwas Testbares zu produzieren: eine dünne Scheibe, die du anklicken, ausführen oder simulieren kannst. Das Feedback aus diesem Prototyp wird zu den echten Anforderungen.
Fortschritt ist nicht länger „wir haben die Spezifikation fertiggestellt“. Es ist „wir haben es ausgeführt, das Verhalten gesehen und angepasst.“ Die Konversation produziert Code, der Code produziert Evidenz, und die Evidenz lenkt das nächste Prompt.
Anstatt ein komplettes PRD zu schreiben, kannst du fragen:
Das verwandelt ein vages Verlangen in konkrete Schritte—ohne vorzugeben, dass du schon alle Details kanntest. Das Ergebnis ist weniger Papierkram vorneweg und mehr Learning-by-Doing, wobei Menschen jede Iteration steuern.
Vibe Coding ersetzt den „Entwickler“ nicht so sehr, als dass es die Arbeit wie unterschiedliche Hüte erscheinen lässt, die du trägst—manchmal in derselben Stunde. Diese Rollen zu benennen hilft Teams, bewusst zu bleiben, wer entscheidet, und verhindert, dass die KI stillschweigend die Entscheidungsgewalt übernimmt.
Der Director definiert, was gebaut wird und was „gut“ bedeutet. Das sind nicht nur Features—es sind Grenzen und Präferenzen:
Wenn du als Director agierst, fragst du die KI nicht nach der Antwort. Du bittest um Optionen, die zu deinen Einschränkungen passen, und entscheidest dann.
Der Editor verwandelt KI-Ausgaben in ein kohärentes Produkt. Hier zählt menschliches Urteilsvermögen am meisten: Konsistenz, Edge-Cases, Benennung, Klarheit und ob der Code wirklich der Absicht entspricht.
Eine hilfreiche Einstellung: behandle KI-Vorschläge wie einen Entwurf eines schnellen Junior-Teammitglieds. Du musst Annahmen prüfen, fragen „was haben wir vergessen?“ und sicherstellen, dass es zum Rest des Systems passt.
Die Implementer-Rolle ist dort, wo die KI glänzt: Boilerplate generieren, Endpunkte verdrahten, Tests schreiben, zwischen Sprachen übersetzen oder mehrere Ansätze schnell liefern.
Der größte Wert der KI ist Geschwindigkeit und Breite—Muster vorschlagen, Lücken füllen und repetetive Arbeit übernehmen, während du das Steuer hältst.
Selbst wenn die KI 80 % der Zeilen geschrieben hat, sind Menschen für die Ergebnisse verantwortlich: Korrektheit, Sicherheit, Datenschutz und Nutzerwirkung. Mach das in eurem Workflow explizit—wer Änderungen genehmigt, wer reviewt, wer ausliefert.
Um die Zusammenarbeit gesund zu halten:
Das Ziel ist eine Konversation, in der die KI Möglichkeiten erzeugt—und du Richtung, Standards und das finale Urteil beisteuerst.
Vibe Coding verlagert die Standardarbeitseinheit von „Feature fertigstellen“ zu „den nächsten kleinen Schritt beweisen“. Anstatt ein großes Prompt zu schreiben, das versucht, jeden Edge-Case vorherzusagen, iterierst du in engen Schleifen: fragen, generieren, testen, anpassen.
Eine nützliche Regel ist, von großen Vorab-Anfragen zu kleinen, testbaren Inkrementen zu wechseln. Frage nach einer einzelnen Funktion, einem Endpunkt oder einem UI-Zustand—nicht dem ganzen Modul. Dann führe es aus, lies es und entscheide, was zu ändern ist.
Das hält dich nahe an der Realität: fehlgeschlagene Tests, echte Compile-Fehler und konkrete UX-Probleme sind bessere Wegweiser als Mutmaßungen.
Mikro-Iterationen funktionieren am besten, wenn du einen gleichmäßigen Rhythmus beibehältst:
Wenn du den Planungsschritt überspringst, kann die KI plausibel aussehenden Code produzieren, der von deiner Absicht abweicht.
Bevor sie Code schreibt, bitte die KI, Anforderungen und Annahmen in eigenen Worten wiederzugeben. Das deckt Lücken früh auf: „Sollen leere Strings als fehlt behandelt werden?“ „Ist das synchron oder asynchron?“ „Wie sieht das Fehlerformat aus?“ Du kannst in einer Nachricht den Kurs korrigieren statt Abweichungen später zu entdecken.
Weil Entscheidungen durch Dialog entstehen, pflege ein leichtgewichtiges Changelog: was du geändert hast, warum du es geändert hast und was du verschoben hast. Das kann ein kurzer Abschnitt in deiner PR-Beschreibung oder eine einfache Notizdatei sein. Die Rendite ist Klarheit—besonders wenn du das Feature nach einer Woche wieder aufnimmst oder an jemand anderen übergibst.
Wenn du eine Vibe-Coding-Plattform wie Koder.ai verwendest, können Features wie planning mode, snapshots und rollback diese Mikro-Iterationen sicherer machen: du kannst schnell erkunden, Snapshots von funktionierenden Zuständen anlegen und Experimente rückgängig machen, ohne Schwung zu verlieren.
Vibe Coding funktioniert am besten, wenn Prompts weniger nach „schreib mir eine Funktion“ klingen und mehr nach „hilf mir, eine gute Produktentscheidung zu treffen“. Die versteckte Fähigkeit ist nicht cleveres Wording—es ist, explizit zu sein, was Erfolg bedeutet.
Starte damit, die Situation zu beschreiben, in der der Code leben wird: Ziele, Nutzer, Einschränkungen und Nicht-Ziele. Das verhindert, dass das Modell Lücken mit Annahmen füllt, die du nicht getroffen hast.
Zum Beispiel:
Bevor du dich auf eine Implementierung festlegst, fordere mehrere Ansätze mit Vor- und Nachteilen an. Du generierst nicht nur Code—du wählst Kompromisse (Geschwindigkeit vs. Wartbarkeit, Genauigkeit vs. Komplexität, Konsistenz vs. Neuheit).
Ein nützliches Prompt-Muster:
„Gib mir 3 Ansätze. Für jeden: wie er funktioniert, Vorteile, Risiken, was ich verifizieren müsste. Dann empfehle einen basierend auf meinen Einschränkungen.“
KI kann überzeugenden Happy-Path-Code erzeugen. Ähnliche Schwächen umgehst du, indem du sie bittest, sich selbst mit einer Checkliste zu prüfen: Edge-Cases, Fehlerzustände, Barrierefreiheit und Performance. Das macht Prompting zu leichtgewichtigem Produkt-QA.
Fordere zuerst minimale Beispiele an und erweitere dann. Starte mit einer dünnen Scheibe, die du ausführen und verstehen kannst, und iteriere dann: MVP → Validierung → Politur. Das hält dich in Kontrolle und macht Fehler früh billiger zu erkennen.
Wenn eine KI Code vorschlägt, fühlt sich das weniger wie „schreiben“ und mehr wie „Optionen annehmen oder ablehnen“ an. Genau deshalb ist Qualitätskontrolle wichtig: vorgeschlagener Code kann plausibel, schnell und subtil falsch sein.
Generierter Code sollte wie ein erster Entwurf eines Kollegen behandelt werden, der schnell gearbeitet und nichts ausgeführt hat. Geh davon aus, dass er Bearbeitung, Verifikation und Anpassung an eure Konventionen braucht, bevor er in die Codebasis darf.
Führe deine übliche Review-Checkliste durch, auch bei kleinen Änderungen:
Wenn der Code schwer zu lesen ist, ist er schwer zu vertrauen—und schwer zu pflegen.
Bevor du etwas merged, fordere eine verständliche Erklärung des Codes, der wichtigsten Annahmen und der Edge-Cases, die sie eventuell verpasst. Wenn die Erklärung vage ist oder Details ausweicht, ist das ein Signal, langsamer zu machen und zu vereinfachen.
Bitte die KI, Tests vorzuschlagen, die Verhalten beweisen, nicht nur Absicht:
Selbst leichte Tests erzwingen Klarheit. Wenn du es nicht testen kannst, hast du es nicht wirklich unter Kontrolle.
Akzeptiere vorgeschlagenen Code nur, wenn du (1) ihn erklären kannst, (2) ihn ausführen kannst und (3) ihn mit Tests oder reproduzierbaren Checks verifizieren kannst. Geschwindigkeit ist großartig—bis Unsicherheit ausgeliefert wird.
Vibe Coding glänzt beim Explorieren, Prototyping oder Iterieren an gut verstandenen Mustern. Es bricht zusammen, wenn die KI anfängt, Lücken zu füllen, die du nicht bemerkt hast.
KI-Vorschläge enthalten oft unausgesprochene Vermutungen: welche Datenbank du nutzt, wie Auth funktioniert, was ein „aktiver Benutzer“ ist oder welche Fehlerbehandlung akzeptabel ist. Diese Annahmen können subtil genug sein, um im Diff vernünftig auszusehen—aber für dein Produkt falsch zu sein.
Ein praktisches Indiz: wenn der Code neue Konzepte einführt, die du nicht erwähnt hast (ein Cache, eine Queue, eine spezifische Library), behandle das als Hypothese, nicht als Antwort.
Modelle können APIs, Flags oder ganze Methoden erfinden, die nicht existieren—vor allem bei schnelllebigen Frameworks. Der Ton ist überzeugend, was Teams dazu verleiten kann, Fiktion auszuliefern.
Wege, das schnell zu erkennen:
Eine KI kann für Tests optimieren und dabei echte Bedürfnisse übersehen: Barrierefreiheit, Latenz, Edge-Cases oder Geschäftsregeln. Bestehende Tests können nur beweisen, dass du das Richtige getestet hast.
Wenn du immer mehr Tests schreibst, um einen fragwürdigen Ansatz zu rechtfertigen, tritt einen Schritt zurück und formuliere das Nutzerergebnis in einfachen Worten neu, bevor du weitermachst.
Höre auf zu prompten und konsultiere offizielle Docs (oder einen menschlichen Experten), wenn:
Vibe Coding ist ein schnelles Gespräch, aber manche Entscheidungen brauchen eine referenzierte Antwort—nicht eine flüssige Vermutung.
Vibe Coding verlagert viel Denken ins Chat-Fenster. Das ist nützlich—aber es macht es auch leichter, Dinge hineinzukopieren, die du normalerweise nicht veröffentlichen würdest.
Eine einfache Regel hilft: behandle jedes Prompt so, als könnte es geloggt, überprüft oder versehentlich geleakt werden. Selbst wenn dein Tool Privatsphäre verspricht, sollten deine Gewohnheiten von einer „versehentlich teilbar“-Annahme ausgehen.
Einige Informationen sind ein klares "Nein" in Prompts, Screenshots oder kopierten Logs:
Wenn du dir unsicher bist, behandle es als sensibel und entferne es.
Du kannst trotzdem Hilfe bekommen, ohne echte Daten zu exponieren. Ersetze sensible Werte durch konsistente Platzhalter, damit das Modell Struktur analysieren kann.
Verwende Muster wie:
API_KEY=REDACTEDuser_email=<EMAIL>customer_id=<UUID>s3://<BUCKET_NAME>/<PATH>Beim Teilen von Logs entferne Header, Query-Strings und Payloads. Beim Teilen von Code entferne Credentials und Environment-Konfigurationen und teile nur das minimal nötige Snippet, um das Problem zu reproduzieren.
KI-Vorschläge können Code enthalten, der öffentlichen Beispielen ähnelt. Behandle alles, was du nicht selbst geschrieben hast, als potenziell „entlehnt“. Praktische Leitplanken:
Halte sie kurz, damit Leute sie befolgen:
Eine Seite reicht. Ziel ist, Vibe Coding schnell zu halten—ohne Geschwindigkeit in Risiko zu verwandeln.
Vibe Coding funktioniert am besten, wenn der Mensch „im Pilotenstuhl“ bleibt und die KI wie ein schneller, gesprächiger Assistent behandelt wird. Der Unterschied ist selten das Modell—es sind die Kommunikationsgewohnheiten, die Drift, stille Annahmen und versehentliche Scope-Creep verhindern.
Behandle jeden Chat oder jede Session als ein Mini-Projekt. Starte mit einem klaren Ziel und einer Grenze. Wenn das Ziel sich ändert, beginne einen neuen Thread, damit Kontext nicht verschwimmt.
Beispiel: „Füge client-seitige Validierung zum Signup-Formular hinzu—keine Backend-Änderungen.“ Dieser Satz gibt dir eine saubere Erfolgsvoraussetzung und eine Stopp-Linie.
Nach jedem sinnvollen Schritt—Ansatz gewählt, Komponente aktualisiert, Abhängigkeit geändert—schreibe eine zwei- bis vierzeilige Zusammenfassung. Das verankert die Absicht und erschwert, dass das Gespräch abschweift.
Eine einfache Zusammenfassung sollte beantworten:
Bevor du merged (oder auch nur die Aufgabe wechselst), fordere ein strukturiertes Recap an. Das ist ein Kontrollmechanismus: es zwingt die KI, versteckte Annahmen offenzulegen und gibt dir eine Checkliste zum Verifizieren.
Bitte um:
Wenn eine KI-Empfehlung den Code beeinflusst hat, halte das "Warum" nah beim "Was". Bewahre Schlüssel-Prompts und -Outputs neben Pull Requests oder Tickets, damit Reviewer Absicht verstehen und die Argumentation später reproduzieren können.
Eine leichte Vorlage, die du in eine PR-Beschreibung einfügen kannst:
Goal:
Scope boundaries:
Key prompts + summaries:
Recap (files/commands/assumptions):
Verification steps:
Diese Muster verlangsamen dich nicht—sie verhindern Nacharbeit, indem sie die Konversation auditierbar, prüfbar und klar von Menschen besessen halten.
Vibe Coding verlagert Lernen von „zuerst studieren, dann bauen“ zu „bauen, dann studieren, was passiert ist“. Das kann eine Superkraft sein—oder eine Falle—je nachdem, wie Teams Erwartungen setzen.
Für Junior-Entwickler ist das größte Plus die Geschwindigkeit des Feedbacks. Statt auf einen Review-Zyklus zu warten, um zu lernen, dass ein Ansatz falsch ist, können sie sofort Beispiele, Alternativen und Erklärungen in einfacher Sprache anfordern.
Guter Gebrauch sieht so aus: kleines Snippet generieren, fragen, warum es funktioniert, und es dann in eigenen Worten und eigenem Code neu schreiben. Das Risiko ist, diesen letzten Schritt zu überspringen und Vorschläge als Magie zu sehen. Teams können Lernen fördern, indem sie verlangen, dass PRs eine kurze Notiz enthalten: „was ich geändert habe und warum“.
Senior Engineers profitieren vor allem bei Boilerplate und beim Vergleich von Optionen. Die KI kann schnell Tests scaffolden, Glue-Code verdrahten oder mehrere Designs vorschlagen. Das gibt Seniors mehr Zeit für Architektur, Edge-Cases und Coaching.
Mentoring wird redaktioneller: Review der Fragen, die Juniors gestellt haben, der Annahmen in Prompts und der gewählten Kompromisse—statt nur des finalen Codes.
Wenn Leute aufhören, Diffs sorgfältig zu lesen, weil „das Modell hat es wahrscheinlich richtig gemacht“, sinkt die Review-Qualität und das Verständnis wird dünner. Über Zeit wird Debugging langsamer, weil weniger Teammitglieder von Grundprinzipien aus denken können.
Eine gesunde Norm: KI beschleunigt Lernen, ersetzt nicht das Verständnis. Wenn jemand eine Änderung nicht erklären kann, wird sie nicht ausgeliefert—egal wie schön die Ausgabe aussieht.
Vibe Coding kann sich produktiv anfühlen, selbst wenn es still Risiken schafft: unklare Absicht, flache Tests oder Änderungen, die „ok“ erscheinen, es aber nicht sind. Erfolg messen heißt, Signale wählen, die Korrektheit und Klarheit belohnen—nicht nur Geschwindigkeit.
Bevor du die KI um eine Lösung bittest, schreibe auf, was „done“ in Alltagssprache bedeutet. Das verankert die Konversation an Ergebnissen statt Implementation.
Beispiel-Akzeptanzkriterien:
Wenn du Erfolg nicht ohne Klassen, Frameworks oder Funktionen beschreiben kannst, bist du wahrscheinlich noch nicht bereit, Code-Vorschläge zu delegieren.
Wenn Code vorgeschlagen statt Zeile-für-Zeile geschrieben wird, sind automatisierte Checks deine erste Wahrheit. Ein „guter“ Vibe-Coding-Workflow erhöht beständig den Prozentsatz an Änderungen, die in der ersten oder zweiten Mikro-Iteration Checks bestehen.
Gängige Checks:
Wenn diese Tools fehlen, sind Erfolgsmessungen meist nur Vibes—und das hält nicht lange.
Nützliche Indikatoren zeigen sich in Teamgewohnheiten und Produktionsstabilität:
Wenn PRs größer, schwerer zu reviewen oder voller „Mystery Meat“ werden, rutscht der Prozess ab.
Definiere Kategorien, die immer explizite menschliche Genehmigung benötigen: Auth, Zahlungen, Datenlöschung, Berechtigungen, Sicherheits-Einstellungen und Kern-Business-Logik. Die KI kann vorschlagen; eine Person muss Absicht und Risiko bestätigen.
„Gut“ bedeutet in der Praxis: Das Team liefert schneller und schläft ruhiger—weil Qualität kontinuierlich gemessen, nicht vorausgesetzt wird.
Vibe Coding funktioniert am besten, wenn du es wie einen leichtgewichtigen Produktionsprozess behandelst, nicht wie einen Chat, der „irgendwie“ zu Software wird. Ziel ist, die Konversation konkret zu halten: kleiner Scope, klare Erfolgskriterien und schnelle Verifikation.
Wähle ein Projekt, das du in ein oder zwei Tagen abschließen kannst: ein kleines CLI-Tool, ein internes Dashboard-Widget oder ein Script, das eine CSV säubert.
Schreibe eine Definition von „done“, die beobachtbare Ergebnisse enthält (Outputs, Fehlerfälle und Performance-Limits). Beispiel: „Parst 10k Zeilen in unter 2 Sekunden, lehnt fehlerhafte Zeilen ab, produziert ein Summary-JSON und enthält 5 Tests."
Eine wiederholbare Struktur reduziert Drift und macht Reviews leichter.
Context:
- What we’re building and why
Constraints:
- Language/framework, style rules, dependencies, security requirements
Plan:
- Step-by-step approach and file changes
Code:
- Provide the implementation
Tests:
- Unit/integration tests + how to run them
Wenn du eine tiefere Anleitung zur Prompt-Struktur willst, halte eine Referenzseite für dein Team bereit (z. B. /blog/prompting-for-code).
Nutze diese nach jeder Iteration:
Fordere die nächste kleinste Änderung an (eine Funktion, ein Endpoint, eine Refaktorierung). Nach jedem Schritt führe Tests aus, überfliege Diffs und fordere erst dann die nächste Iteration an. Wenn die Änderung zu groß wird, halte inne und formuliere Einschränkungen neu, bevor du weitermachst.
Wenn dein Ziel ist, diesen Workflow teamweit reproduzierbar zu machen, hilft Tooling, das Guardrails einbaut: Koder.ai, zum Beispiel, koppelt chatgetriebenes Bauen an einen strukturierten Planungsfluss und praktische Delivery-Features wie Source-Export und Deployment/Hosting—so bleibt die „Konversation“ mit lauffähiger Software verbunden statt zu einem Haufen Snippets zu werden.
„Vibe Coding“ bedeutet, Software durch eine iterative Konversation mit einer KI zu bauen: du beschreibst Absicht und Einschränkungen, die KI entwirft Code und erklärt Kompromisse, und du führst den Code aus/prüfst ihn/testest ihn, bevor du die nächste kleine Änderung anforderst.
Eine praktische Definition ist: prompts → code → verification → refinement, wiederholt in engen Schleifen.
Ein Spec versucht, Mehrdeutigkeit von Anfang an zu eliminieren; Vibe Coding nutzt Mehrdeutigkeit, um Anforderungen durch sichtbare Prototypen zu entdecken.
Verwende Vibe Coding, wenn du schnell explorieren musst (UI-Flows, Integrationen, bekannte Muster). Verwende Specs, wenn Fehler sehr teuer sind (Zahlungen, Berechtigungen, Compliance) oder mehrere Teams einen stabilen Vertrag brauchen.
Beginne mit:
Bitte die KI, zu wiederholen, bevor sie Code schreibt; korrigiere Abweichungen sofort.
Halte jede Iteration klein und testbar:
Vermeide „baue das ganze Feature“-Prompts, bis die dünne Scheibe funktioniert.
Trage drei Hüte:
Auch wenn die KI viele Zeilen schreibt, behalten Menschen die Verantwortung für Korrektheit und Risiko.
Fordere:
Wenn du nach einer oder zwei Runden den Codepfad nicht End-to-End erklären kannst, vereinfache den Ansatz oder halte inne und konsultiere Dokumentation.
Nutze eine schnelle Akzeptanzregel:
Praktisch: fordere mindestens einen automatisierten Check (Unit/Integrationstest, Typecheck oder Lint) pro bedeutender Änderung und überprüfe unbekannte APIs an offiziellen Docs.
Häufige Fehlerquellen:
Behandle überraschende Ergänzungen (neue Abhängigkeiten, Caches, Queues) als Hypothesen und verlange Rechtfertigung plus Verifikation.
Sende nicht:
Nutze Platzhalter wie API_KEY=REDACTED und teile das kleinstmögliche reproduzierbare Snippet/Log mit entfernten Headers und Payloads.
Messe Signale, die Korrektheit und Klarheit belohnen, nicht nur Geschwindigkeit:
Füge explizite menschliche Abnahmen für kritische Bereiche hinzu (Auth, Zahlungen, Berechtigungen, Datenlöschung), selbst wenn die KI den Code erstellt hat.