Vibe-coderen combineert AI-prompts met snelle iteratie om features sneller te leveren. Lees wat het is, waar het werkt, risico's en hoe teams het veilig kunnen gebruiken.
“Vibe-coding” is een informele naam voor software bouwen door in gewone taal te beschrijven wat je wilt, en vervolgens een AI-coderingstool het merendeel van de code te laten genereren terwijl jij de richting stuurt. In plaats van te beginnen met een gedetailleerd ontwerp en elke regel zelf te typen, werk je iteratief: vraag om een feature, draai het, reageer op wat je ziet en verfijn de prompt totdat de app zich gedraagt zoals je bedoelde.
Het is geen “geen coderen.” Je neemt nog steeds beslissingen, debugt, test en vormt het product. Het verschil zit in waar je inspanning naartoe gaat: meer tijd aan intentie (wat moet er gebeuren) en verificatie (is het veilig en correct gebeurd), en minder tijd aan het schrijven van boilerplate of het opzoeken van patronen.
Ontwikkelaars en oprichters zijn “vibe-coding” gaan gebruiken als een licht ironische manier om een nieuwe realiteit te beschrijven: je kunt van idee naar werkend prototype in uren—soms minuten—gaan door samen te werken met een LLM. Die snelheid geeft het gevoel dat je “op gevoel codeert”, waarbij je de output bijstelt totdat het overeenkomt met de productvisie.
Het is trending omdat het een echte culturele verschuiving vangt:
Dit artikel ontleedt vibe-coding in praktische, niet-hyperbolische termen: wat er nieuw aan is, waar het echt sneller is, en waar het teams later kan bijten. We lopen een eenvoudige workflow door die je kunt kopiëren, de tools die vaak worden gebruikt, en de vangrails die voorkomen dat snelheid verandert in rommelige code, beveiligingsproblemen of onverwachte kosten. We behandelen ook prompting-gewoonten, reviewnormen en de basis privacy- en juridische overwegingen die teams vanaf dag één moeten hebben.
Traditioneel werk aan software begint vaak met een spec: requirements, randgevallen, acceptatiecriteria, daarna tickets en code die probeert aan het plan te voldoen. Vibe-coding keert die volgorde voor veel taken om. Je begint met het verkennen van een oplossing—vaak in gesprek met een AI—en verscherpt vervolgens de eisen nadat je iets draaiends hebt gezien.
In een spec-first aanpak wordt de “vorm” van het project vroeg bepaald: architectuur, datamodellen, API-contracten en een duidelijke definitie van klaar. Vibe-coding begint typisch met een uitvoerbaar concept: een ruwe UI, een werkend endpoint, een script dat het idee aantoont. De spec blijft belangrijk, maar wordt vaak geschreven nadat de eerste implementatie bestaat, op basis van wat je geleerd hebt.
In plaats van te beginnen met een leeg bestand begin je met een prompt.
AI-chattools helpen je:
Inline code-suggesties voeren dit verder: terwijl je typt, raadt het hulpmiddel de volgende functie, test of refactor. Dat verandert ontwikkeling in een continue lus van “beschrijf → genereer → pas aan” in plaats van “ontwerp → implementeer → verifieer.”
Vibe-coding is niet volledig nieuw—het leent van bekende workflows:
Het verschil is schaal: AI maakt die snelle, conversationele iteratie mogelijk over grotere codeblokken, niet alleen enkele regels of kleine experimenten.
Vibe-coding voelt snel omdat het lange “eerst nadenken, dan bouwen”-stukken vervangt door strakke, continue cycli. In plaats van een uur te besteden aan het plannen van de perfecte aanpak, kun je iets in minuten proberen, zien wat er gebeurt en van daaruit bijsturen.
De kern van de versnelling is de lus. Je beschrijft wat je wilt, krijgt werkende code, draait het, en verfijnt je verzoek op basis van echt gedrag. Dat snelle “werkte het?”-moment verandert alles: je raadt niet langer in je hoofd, maar reageert op een live prototype.
Dit verkort ook de tijd tussen een idee en een concreet artefact dat je kunt delen. Zelfs een ruw resultaat maakt het makkelijker te beslissen wat te behouden, wat te laten vallen en wat “klaar” zou moeten betekenen.
Veel taken hebben geen perfecte architectuur nodig om nuttig te zijn: een eenmalig script, een rapportgenerator, een eenvoudige dashboard, een interne adminpagina. Vibe-coding brengt je snel naar “goed genoeg om te testen”, wat vaak de grootste bottleneck is.
Omdat je specifiek gedrag kunt vragen (“importeer deze CSV, schoon deze kolommen, maak een grafiek”), besteed je minder tijd aan boilerplate en meer aan het valideren of het hulpmiddel het probleem oplost.
Vibe-coding vermindert lege-pagina-momenten. Iets—wat dan ook—lopend hebben creëert momentum: het is makkelijker te bewerken dan te verzinnen. Je kunt snel alternatieven verkennen, benaderingen vergelijken en door blijven gaan, zelfs als je niet zeker weet hoe het uiteindelijke ontwerp eruit moet zien.
Vibe-coding is geen enkel product—het is een stack. De meeste teams combineren een paar toolcategorieën afhankelijk van hoe “in de flow” ze willen zijn versus hoeveel controle en traceerbaarheid ze nodig hebben.
Chat-assistenten zijn de sneldenkende partner: je beschrijft wat je wilt, plakt context en itereren op ideeën, fixes of uitleg. Ze zijn ideaal voor momenten van “ik weet niet waar te beginnen”, het omzetten van requirements in een outline of het vragen om alternatieven.
IDE-copilots werken direct in je editor en suggereren code terwijl je typt en helpen met kleine, continue stappen. Dit is ideaal voor momentum: minder contextwisselingen, sneller boilerplate en snelle refactors.
Code-zoek- en Q&A-tools richten zich op het terugvinden: het vinden van het juiste bestand, het naar boven halen van gerelateerde functies of het uitleggen van een onbekende codebase. Deze zijn belangrijk wanneer de codebase groot is en het risico van “gehallucineerde” lijmcode hoog is.
Een nieuwere categorie is end-to-end “chat-to-app” platforms, die je verder brengen dan snippets en helpen hele applicaties te genereren en te itereren (UI, backend, database) vanuit één conversatieworkflow. Bijvoorbeeld, Koder.ai is gebouwd rond deze vibe-coding-stijl: je beschrijft het product, iterereert in chat en genereert werkende web/server/mobile apps, met opties zoals planningsmodus, snapshots, rollback en source-code export.
Cloudmodellen voelen doorgaans slimmer en sneller om mee te beginnen, maar ze roepen privacyvragen op (vooral voor proprietaire code) en hebben doorlopende gebruikskosten.
Lokale modellen kunnen de gegevensblootstelling verminderen en soms de langetermijnkosten verlagen, maar ze kunnen trager zijn, installatie vereisen en vragen vaak zorgvuldiger prompting om vergelijkbare resultaten te krijgen.
Gebruik geïntegreerde IDE-tools wanneer je bestaande code bewerkt, kleine wijzigingen aanbrengt of vertrouwt op autocomplete-achtige suggesties.
Gebruik een apart chatvenster wanneer je planning, meerstapsredenatie, benaderingen wilt vergelijken of artefacten zoals testplannen of migratiechecklists wilt produceren. Veel teams doen beide: chat voor richting, IDE voor uitvoering. Als je een app vanaf nul bouwt, kan een dedicated chat-to-app workflow (zoals Koder.ai) de setup- en wiring-overhead verminderen die normaal “day zero” vertraagt.
Vibe-coding werkt het beste wanneer je het model behandelt als een snelle pair-programmer—niet als een automaat voor kant-en-klare features. Het doel is om een dunne, werkende slice te leveren en die daarna veilig uit te breiden.
Kies één gebruikersreis die je in uren, niet weken, kunt voltooien—zoals “inloggen → dashboard bekijken → uitloggen.” Definieer wat klaar betekent (schermen, API-aanroepen en een paar acceptatiechecks). Dit voorkomt dat het project verandert in een stapel half-afgemaakte componenten.
Voordat je om code vraagt, plak je de minimale context die het model nodig heeft:
Een goede prompt klinkt als: “Hier is onze routes.ts en auth-middleware. Voeg een GET /me endpoint toe, gebruik onze bestaande session cookie en voeg tests toe.”
Als je een platform gebruikt dat meerdere lagen genereert (frontend, backend, DB), wees dan even expliciet over grenzen: “React UI only,” “Go + PostgreSQL backend,” “Flutter client,” “houd bestaande schema,” enz. Zulke constraints houden output afgestemd, zoals in tools als Koder.ai.
Vraag om één verandering tegelijk: één endpoint, één UI-state, één refactor. Na elke wijziging:
Als de slice werkt, laat het model helpen met opruimen: verscherp foutmeldingen, voeg ontbrekende tests toe, werk docs bij en stel vervolgstappen voor. De workflow blijft snel omdat de codebase coherent blijft.
Vibe-coding blinkt uit wanneer je snel iets reëels op het scherm wilt krijgen—vooral terwijl je nog aan het uitvinden bent wat “het juiste” is. Als het doel leren, verkennen of het valideren van een idee bij gebruikers is, kan de snelheidswinst meer waard zijn dan perfecte architectuur op dag één.
UI-prototypes en productexperimenten passen natuurlijk. Wanneer de hoofdvraag is “begrijpen gebruikers deze flow?”, kun je in uren in plaats van weken itereren. Vibe-coding is ook sterk voor kleine interne tools waar interface en datamodel eenvoudig zijn.
CRUD-apps zijn een andere sweet spot: admin-dashboards, lichte inventaris-tools, eenvoudige klantenportals of back-office formulieren. Deze apps herhalen vaak bekende patronen—routing, formulieren, validatie, paginatie—waar AI-assistentie snel een degelijke basis kan genereren.
Automatiseringen werken ook goed: scripts die data ophalen, transformeren en ergens naartoe pushen; geplande rapporten; “lijmcode” die API’s verbindt. De output is makkelijk te verifiëren (de job draaide, het bestand ziet er goed uit, het Slack-bericht kwam aan), wat het risico beheersbaar houdt.
Vibe-coding is bijzonder effectief wanneer eisen nog aan het ontstaan zijn. In een vroeg stadium hebben teams geen perfecte oplossingen nodig—ze hebben opties nodig. AI gebruiken om een paar varianten te genereren (verschillende UI-layouts, alternatieve datamodellen, meerdere benaderingen) helpt belanghebbenden te reageren op iets concreets.
Dit is ook nuttig bij verkennend werk: snelle proof-of-concepts, vroege data-pijplijnen of “kunnen we dit überhaupt?” spikes. Het doel is onzekerheid verminderen, niet het produceren van een definitief, langlevend systeem.
Vermijd vibe-coding als primaire aanpak voor veiligheidskritieke systemen (medische apparatuur, automotive, luchtvaart), waar kleine fouten echte schade kunnen veroorzaken. Wees voorzichtig in zware compliance-omgevingen waar traceerbaarheid, strikte wijzigingscontrole en documentatie verplicht zijn. En wees terughoudend bij complexe concurrency of sterk gedistribueerde systemen: AI-gegeneerde code kan plausibel lijken maar subtiele racecondities en betrouwbaarheidproblemen verbergen.
In die gevallen kan vibe-coding nog steeds helpen met documentatie, kleine utilities of test-scaffolding—maar de kernlogica moet volgens meer bedachtzame engineeringpraktijken worden ontwikkeld.
Vibe-coding kan aanvoelen als een superkracht: je beschrijft wat je wilt en werkende code verschijnt. Het nadeel is dat snelheid verandert waar risico zich verbergt. In plaats van dat fouten tijdens het typen naar voren komen, verschijnen ze later—tijdens testen, in productie of wanneer een andere collega het gegenereerde werk moet onderhouden.
LLM-gegeneerde code kan vol vertrouwen verwijzen naar niet-bestaande APIs, verouderde bibliotheekfuncties gebruiken of aannemen dat datastructuren echt zijn. Zelfs wanneer het draait, glippen subtiele issues door: off-by-one fouten, ontbrekende randgevallen, onjuiste foutafhandeling of performancevallen. Omdat de output meestal netjes geformatteerd en aannemelijk is, kunnen teams er te veel op vertrouwen en het zorgvuldige lezen overslaan dat ze normaal zouden doen.
Als code snel wordt gemaakt, wordt security even snel overgeslagen. Veelvoorkomende fouten zijn injectierisico’s (SQL, command, template), hardcoded secrets of het loggen van gevoelige data, en het binnenhalen van onveilige afhankelijkheden omdat “het in de snippet werkte.” Een ander risico is het kopiëren/plakken van gegenereerde code naar meerdere services, wat kwetsbaarheden vermenigvuldigt en patchen bemoeilijkt.
Vibe-coding optimaliseert vaak voor “nu werkend krijgen”, wat kan leiden tot rommelige architectuur: gedupliceerde logica, inconsistente patronen en onduidelijke grenzen tussen modules. Na verloop van tijd kan het onduidelijk worden wie welk gedrag bezit—vooral als veel mensen vergelijkbare componenten genereren. Het resultaat is hogere onderhoudskosten, langzamere onboarding en fragielere releases, zelfs als vroege prototypes snel live gingen.
Plannen voor deze risico’s betekent niet dat je vibe-coding moet afwijzen—het betekent het behandelen als een draft-hulpmiddel met hoge output dat nog steeds verificatie, security-checks en architectonische intentie nodig heeft.
Vibe-coding kan voelen als pure vaart—totdat een kleine wijziging iets breekt waarvan je niet wist dat het ervan afhankelijk was. De truc is de creatieve snelheid te behouden terwijl je “rails” rondom wat mag shippen plaatst.
Wanneer AI code genereert of wijzigt, is je beste verdediging een duidelijke, uitvoerbare definitie van “werkend.” Gebruik tests als die definitie:
Een nuttige gewoonte: vraag het model eerst om tests te schrijven of bij te werken, en implementeer daarna totdat de tests slagen. Dat verandert “vibes” in verifieerbaar gedrag.
Mensen moeten hun aandacht niet verspillen aan formattering, voor de hand liggende fouten of makkelijk te detecteren issues. Voeg geautomatiseerde poorten toe:
Hier helpt AI dubbel: het schrijft snel code en het kan linters/typefouten snel oplossen.
AI is goed in het produceren van grote diffs—en grote diffs zijn moeilijk te begrijpen. Geef de voorkeur aan kleine refactors boven grote herschrijvingen en laat werk lopen via pull requests die duidelijk intentie, risico’s en teststappen uitleggen.
Als er iets misgaat, maken kleine PRs het eenvoudig om terug te draaien, het probleem te isoleren en zonder drama te blijven leveren. Als je workflow snapshots/rollback ondersteunt (bijvoorbeeld heeft Koder.ai snapshots die je kunt terugzetten), gebruik dat als extra vangnet—maar zie het niet als vervanging voor review en tests.
Goede vibe-coding gaat niet over “slimme prompts.” Het gaat over het geven van dezelfde signalen die een sterke teamgenoot nodig zou hebben: constraints, context en een duidelijke definitie van klaar.
Begin met constraints, daarna intentie en dan acceptatiecriteria. Constraints houden het model tegen om frameworks te bedenken, alles te herschrijven of van je codebase af te dwalen.
Een betrouwbaar patroon:
Voeg één cruciale regel toe: “Stel eerst verduidelijkende vragen als iets onduidelijk is.” Dat bespaart vaak meer tijd dan welk trucje dan ook, omdat het multi-staps rework voorkomt.
Modellen leren het snelst van concrete voorbeelden. Als je een bestaand patroon hebt—een API-handler, een teststijl, een naamgevingsconventie—plak een klein representatief snippet en zeg: “Volg deze stijl.”
Voorbeelden werken ook voor gedrag:
Volledige-bestand-output is moeilijk te reviewen en makkelijk verkeerd toe te passen. Vraag in plaats daarvan om:
Dit houdt je in controle, maakt code review schoner en helpt onbedoelde scope-creep te spotten.
High-performing teams standaardiseren prompts zoals ze PR-templates standaardiseren. Maak een paar “go-to” prompts voor veelvoorkomende taken:
Bewaar ze in de repo (bijv. /docs/ai-prompts.md) en evolueer ze als je codebase en conventies veranderen. Het resultaat is consistenter output—en minder verrassingen—ongeacht wie vibe-codet.
Vibe-coding kan versnellen hoe code wordt geschreven, maar het haalt niet de behoefte aan oordeel weg. De kernnorm is simpel: behandel AI-output als onbetrouwbaar totdat een mens het heeft gereviewd. Die mindset voorkomt dat teams “het draait” verwarren met “het is correct, veilig en onderhoudbaar.”
AI-gegeneerde code moet gereviewd worden alsof het door een nieuwe opdrachtnemer is ingediend die je nog nooit hebt ontmoet: verifieer aannames, controleer randgevallen en bevestig dat het past bij de regels van je product.
Een praktische review-checklist:
Teams gaan sneller als ze stoppen met het elke PR veranderen van standaarden. Leg duidelijke regels vast over:
Maak deze regels onderdeel van je PR-template en onboarding, niet alleen tribal knowledge.
Snelle code zonder context wordt later duur. Vereis lichte documentatie:
Goede normen maken van vibe-coding een herhaalbare teamworkflow—snelheid met verantwoordelijkheid.
Vibe-coding beweegt snel, waardoor het makkelijk is te vergeten dat “een AI om hulp vragen” hetzelfde kan zijn als data delen met een derde partij of code introduceren met onduidelijke herkomst. Een paar eenvoudige gewoonten voorkomt de meeste enge uitkomsten.
Als een tool prompts naar een gehost model stuurt, ga ervan uit dat alles wat je typt opgeslagen kan worden, beoordeeld voor misbruikpreventie of gebruikt om de dienst te verbeteren—afhankelijk van de voorwaarden van de leverancier.
Als je AI-hulp nodig hebt bij gevoelige code, geef dan de voorkeur aan redactie, lokale modellen of enterprise-plannen met duidelijke gegevensafhandelingsgaranties. Als je platforms evalueert (inclusief Koder.ai), vraag specifiek naar gegevensverwerking, retentie en waar workloads gehost kunnen worden om aan grensoverschrijdende en privacyvereisten te voldoen.
AI kan onveilige patronen produceren (zwakke crypto, onveilige deserialisatie, ontbrekende auth-checks) terwijl het zelfverzekerd klinkt. Handhaaf je standaard securitychecks:
Voor teams helpt een lichte regel: alles wat AI schrijft moet door dezelfde CI-poorten en reviewchecklist als door mensen geschreven code.
Gegenereerde code kan lijken op trainingsvoorbeelden. Dat betekent niet automatisch dat het inbreuk maakt, maar het roept praktische vragen op over licenties en attributie.
Let ook op “copy-paste prompts” die gelicentieerde snippets bevatten. Als je het niet openbaar zou plakken, plak het dan ook niet in een model.
Als werk snel beweegt, wordt verantwoordelijkheid belangrijker.
Een goed minimum: vermeld het gebruikte hulpmiddel, de intentie (“gegenereerde conceptversie van X”) en wat je geverifieerd hebt (tests gedraaid, securitychecks uitgevoerd). Dat houdt compliance en incidentrespons beheersbaar zonder vibe-coding in papierwerk te veranderen.
Vibe-coding verschuift inspanning van het regel-voor-regel typen naar sturen, verifiëren en integreren. Teams die het goed adopteren merken vaak dat de “zwaartepunt” verplaatst van individuele implementatiesnelheid naar gedeeld oordeel: wat te bouwen, wat te vertrouwen en hoe wijzigingen veilig te houden.
Ontwikkelaars besteden meer tijd aan productdenken: requirements verduidelijken, snel alternatieven verkennen en vage ideeën vertalen naar testbaar gedrag. Tegelijkertijd groeit de reviewfunctie—iemand moet bevestigen dat AI-gegeneerde wijzigingen passen in het systeem, conventies volgen en geen subtiele bugs introduceren.
Testen wordt ook een groter onderdeel van het dagelijkse ritme. Als code snel geproduceerd kan worden, wordt vertrouwen de bottleneck. Verwacht meer nadruk op goede testcases, betere fixtures en strakkere feedbacklussen in CI.
De meest waardevolle vibe-coding-vaardigheden blijken verrassend klassiek:
Teams profiteren ook van mensen die tussen product en engineering kunnen vertalen—"maak het eenvoudiger" omzetten in concrete constraints, acceptatiecriteria en meetbare uitkomsten.
Start met een pilotproject: een kleine interne tool, een afgebakende feature of een laag-risico refactor. Definieer een paar metrics vooraf—cycle time, reviewtijd, defectpercentage en hoe vaak wijzigingen worden teruggedraaid.
Schrijf dan een lichte playbook (1–2 pagina's) met: welke tools zijn toegestaan, wat moet getest worden, waar reviewers op moeten letten en welke data wel of niet in assistants geplakt mag worden. Na verloop van tijd zet je herhaalde lessen om in teamnormen en checklists.
Als je team verder wil dan “assistent in een editor” naar volledige app-generatie, kies één afgebakende workflow en proef een chat-to-app platform zoals Koder.ai naast je bestaande stack. Evalueer het zoals ieder delivery-pipeline: codekwaliteit, diff/review ergonomie, deploy/rollback veiligheid en of het echt de cycle time vermindert zonder defects te verhogen.
Goed toegepast vervangt vibe-coding geen engineeringdiscipline—het maakt discipline juist effectiever.
Vibe-coding is een werkmethode waarbij je gewenst gedrag in gewone taal beschrijft, de AI een eerste versie van de code laat genereren, en je die iteratief uitvoert, inspeekt en verfijnt.
Je blijft verantwoordelijk voor beslissingen, debuggen, testen en veilig uitrollen — de “vibe” is de snelle cyclus beschrijven → genereren → uitvoeren → aanpassen.
Spec-first probeert architectuur, randgevallen en acceptatiecriteria vast te leggen vóór implementatie. Vibe-coding begint vaak met een uitvoerbaar concept (een ruwe UI, endpoint of script) en verscherpt de specificatie zodra je iets reëels kunt zien en testen.
Veel teams combineren beide: eerst snelle prototypes, daarna formaliseren van de eisen als de richting gevalideerd is.
Het voelt snel omdat het planning en uitvoering samenbrengt in korte cycli met directe feedback. Een werkend prototype zien verkleint de ‘lege pagina’-frictie en maakt het eenvoudiger te beslissen wat te bewaren of weg te gooien.
Het versnelt ook veel voorkomende patronen (CRUD-schermen, wiring, boilerplate), zodat je meer tijd besteedt aan het verifiëren van gedrag dan aan het typen van sjablonen.
Een praktische stack bevat meestal:
De meeste teams gebruiken chat voor richting en de IDE voor uitvoering.
Begin met een thin slice die je end-to-end kunt afronden (één gebruikersstroom), en werk vervolgens in kleine, testbare stappen.
Een betrouwbaar loopje is:
Geef constraints en concrete context zodat het model niet hoeft te raden. Neem op:
Twee hoog-rendement gewoontes:
Veelvoorkomende risico's zijn:
Beperking is vooral procesmatig: kleine diffs, grondige reviews en tests als contract.
Behandel AI-output als onbetrouwbaar totdat een mens het heeft gevalideerd:
Een nuttig patroon is “tests first”: laat het model tests schrijven of bijwerken en implementeer daarna totdat die slagen.
Wees voorzichtig met veiligheid-kritische systemen (medisch, auto, luchtvaart), strikte compliance-omgevingen met zware traceerbaarheid en complexe concurrentie/distributie-problemen.
Vibe-coding past meestal goed bij:
Als prompts naar een gehost model gaan, behandel ze als externe berichten:
Juridisch: plak geen gelicenseerde code die je niet openbaar zou delen en stel een teambeleid op voor attributie/licentiecontrole. Laat in PRs een lichte audittrail achter (gebruikt hulpmiddel, intentie, tests/checks uitgevoerd) zodat verantwoordelijkheid helder blijft.
