Vibe coding verschuift ontwikkelaars van het schrijven van elke regel naar het aansturen, beoordelen en vormgeven van AI-output. Leer workflows, vaardigheden en voorzorgsmaatregelen.
“Vibe coding” is een verzamelnaam voor een specifieke workflow: je beschrijft wat je wilt in natuurlijke taal, een AI-assistent schetst code, en jij stuurt het resultaat bij totdat het overeenkomt met je intentie. De AI maakt een snelle eerste implementatie; jij geeft richting, maakt selecties en verifieert.
Het belangrijkste idee is niet magische productiviteit—het is een verschuiving in waar je je tijd aan besteedt. In plaats van het grootste deel van je moeite te steken in het typen van boilerplate, het koppelen van endpoints of het uit je hoofd vertalen van bekende patronen, besteed je meer aandacht aan het vormen van de oplossing: vereisten verduidelijken, afwegingen maken en zorgen dat de uiteindelijke code correct is voor je product.
Bij vibe coding gedraagt de ontwikkelaar zich meer als:
Deze rolverandering is subtiel maar belangrijk. AI kan snel drafts maken, maar het kan ook verkeerde gissingen doen, beperkingen misinterpreteren of code produceren die “er goed uitziet” maar faalt in productie. De versnelling zit in het draften, niet in het wegnemen van verantwoordelijkheid.
Vibe coding werkt het beste wanneer je AI-output als uitgangspunt behandelt, niet als het antwoord. Jij blijft eigenaar van:
Deze workflow is vooral nuttig voor productteams, startups en solo-builders die snel moeten itereren—kleine stukjes opleveren, leren van feedback en continu verfijnen—zonder te doen alsof codegeneratie engineering judgment overbodig maakt.
De grootste verandering bij vibe coding is niet dat ontwikkelaars “stoppen met coderen.” Het zwaartepunt verschuift van het typen van regels naar het vormgeven van uitkomsten.
Traditioneel leverde een ontwikkelaar het grootste deel van de eerste versie. Je ontwierp de aanpak, implementeerde stap voor stap, draaide het, repareerde wat stuk ging en refactorde totdat het leesbaar en onderhoudbaar was. Het toetsenbord was de bottleneck—en het meest zichtbare teken van voortgang was simpelweg “er staat meer code dan voorheen.”
Met AI-ondersteund programmeren wordt de eerste draft goedkoop. Je taak verschuift naar:
Deze verschuiving versnelt omdat de tooling eindelijk toegankelijk is: betere modellen, snellere feedbackloops en interfaces die iteratie meer conversatie dan compile-run laten voelen.
Zelfs als een AI 80% van de tekens schrijft, is de ontwikkelaar nog steeds verantwoordelijk voor het resultaat. Jij bent aanspreekbaar op correctheid, beveiliging, performance en veiligheid—vooral die “saaie” zaken die tools vaak missen: foutafhandeling, grensvoorwaarden, datavalidatie en duidelijke interfaces.
Vibe coding beloont ontwikkelaars die sterke keuzes kunnen maken: “Is dit de juiste oplossing voor ons systeem?” en “Zou ik hier op productie op vertrouwen?” Dat oordeel—niet ruwe typsnelheid—wordt het onderscheid.
AI-ondersteund programmeren blinkt uit wanneer de “vorm” van de code bekend is en het hoofddoel snelheid is. Het is zwakker wanneer het echte werk bestaat uit uitvinden wat de software moet doen in rommelige, reële omstandigheden.
Als je de taak helder kunt beschrijven, kan AI solide eerste drafts produceren—vaak sneller dan vanaf een leeg bestand beginnen.
Op deze gebieden kan vibe coding ‘magisch’ aanvoelen omdat het werk grotendeels bestaat uit het samenstellen van bekende patronen.
AI struikelt vaak wanneer vereisten impliciet, domeinspecifiek of vol uitzonderingen zijn.
Een model kan zelfverzekerd klinken terwijl het stilletjes beperkingen verzint, datavormen verkeerd leest of een library kiest die conflict oplevert met je stack.
AI vermindert typetijd (code op het scherm krijgen). Maar het kan editortijd verhogen—reviewen, vereisten verduidelijken, tests draaien, debuggen en gedrag aanscherpen.
De productiviteitswinst is reëel wanneer teams de afweging accepteren: minder getyp, meer oordeel. De taak van de ontwikkelaar verschuift van “schrijf het” naar “bewijs dat het werkt, is veilig en past bij wat we echt nodig hebben.”
Behandel je prompt als een lichtgewicht spec. Als je productieklare code wilt, vraag dan niet om “een snelle implementatie.” Vraag om een verandering met een duidelijk doel, grenzen en een manier om succes te verifiëren.
Begin met wat de feature moet doen, wat het niet mag doen en hoe je beslist dat het af is. Voeg beperkingen toe zoals prestatiegrenzen, ondersteunde omgevingen en “niet breken”-vereisten (backward compatibility, bestaande routes, schema-stabiliteit).
Een nuttig patroon is:
Grote prompts nodigen uit tot grote fouten. Loop liever in kleinere stappen:
Zo houd je controle en maak je review eenvoudig.
AI schrijft betere code wanneer het je wereld kan “zien.” Deel bestaande APIs, code-stijlregels en de verwachte mappenstructuur. Waar mogelijk, voeg voorbeelden toe:
Vraag bij elke iteratie om een zelfaudit:
De prompt wordt het contract—en jouw review is het verifiëren dat het contract wordt nageleefd.
AI-gegenereerde code is het beste te zien als een voorstel: een snelle eerste versie die een redacteur nodig heeft. Je taak verandert van “elke regel schrijven” naar “beslissen wat hoort, aantonen dat het werkt en vormen naar de codebase.” Snelle teams accepteren output niet klakkeloos—zij cureren het.
Lees AI-output zoals je de PR van een collega zou reviewen. Vraag: past dit bij onze architectuur, naamgevingsconventies en foutafhandelingsstijl? Als iets onduidelijk voelt, ga ervan uit dat het onjuist is totdat het bevestigd is.
Gebruik diffs en kleine commits om veranderingen begrijpelijk te houden. In plaats van een 300-regelige rewrite te plakken, lever een serie gefocuste commits: hernoem + herstructureer, dan gedragswijziging, dan randgevallen. Dit maakt regressies makkelijker terug te draaien.
Als je risicovolle stukken ziet, voeg inline comments en vragen toe voor de AI. Voorbeelden: “Wat gebeurt er als deze API null teruggeeft?” “Is deze retry-loop begrensd?” “Kunnen we allocatie vermijden in het hot path?” Zo blijft iteratie verankerd in de code, niet in een vage chattranscriptie.
Een korte checklist voorkomt oppervlakkige “ziet er goed uit”-reviews:
Als je meerdere prompt-rondes besteedt aan het patchen van een verwarde functie, stop en herschrijf dat deel handmatig. Een schone herschrijving is vaak sneller—en levert code op die je volgende maand nog durft te onderhouden.
AI kan je snel naar “het draait” brengen. De professionele verschuiving is het eisen van “het is geverifieerd.” Behandel gegenereerde code als een draft totdat het aan dezelfde norm voldoet die je van een collega verwacht.
Een goede vibe-coding workflow produceert artefacten waarop je kunt vertrouwen: tests, duidelijke foutafhandeling en een herhaalbare checklist. Als je niet kunt uitleggen hoe je weet dat het correct is, is het niet af—het is gewoon geluk.
Wanneer vereisten helder zijn (inputs, outputs, beperkingen), schrijf eerst tests. Dat geeft de AI een doel en vermindert dwalende implementaties.
Als vereisten nog vaag zijn, genereer dan eerst de code en schrijf direct daarna tests terwijl de context vers is. Het sleutelprincipe is timing: laat tijdelijke, ongeteste code niet permanent worden.
AI behandelt vaak het happy path goed en mist de rare hoeken. Twee praktische patronen helpen:
Plaats assertions en validatie waar je systeem de buitenwereld raakt: API-requests, bestandparsing en vooral database-writes. Als er eenmaal slechte data binnenkomt, wordt het duur om dat te herstellen.
Een eenvoudige “klaar”-checklist houdt kwaliteit consistent:
Zo blijft snelheid duurzaam.
Vibe coding voelt snel omdat het snel plausibele code oplevert. Het grootste risico is dat “plausibel” niet hetzelfde is als “correct”, “veilig” of “toegestaan”. Behandel AI-output als een onbetrouwbare draft die zich moet bewijzen voordat het in je codebase komt.
AI faalt vaak op stille manieren: off-by-one fouten, missende randgevallen, foutafhandeling die niet klopt, of concurrency-issues die pas onder load opduiken. Het kan ook verkeerde aannames doen over je architectuur—bijv. denken dat een service synchroon is, aannemen dat een tabel bestaat, of een helperfunctie verzinnen die in het echt niet bestaat.
Een veelvoorkomend faalpatroon is gehallucineerde APIs: de code compileert in het model's verbeelding, niet in jouw repo. Let op bijna-goede methodenamen, verouderd librarygebruik en patronen die twee jaar geleden populair waren maar nu worden afgeraden.
AI-gegenereerde code kan onveilige defaults introduceren (zwakke crypto, missende authorisatiechecks, onveilige deserialisatie, te ruime CORS). Accepteer geen securitygevoelige wijzigingen zonder gerichte review en, waar mogelijk, geautomatiseerde scans.
Privacy is eenvoudiger: plak geen secrets, tokens, klantdata of propriëtaire code in tools tenzij je organisatie dat expliciet toestaat. Wanneer je hulp nodig hebt, anonimiseer inputs of gebruik goedgekeurde interne tooling.
Ken het beleid van je organisatie over codeprovenantie en licenties—vooral voor gegenereerde snippets die lijken op publieke voorbeelden. Wanneer de wijziging veel impact heeft (auth flows, betalingen, infra, datamigraties), stel een escalatieregel in: vereis een tweede reviewer, draai de volledige test-suite en overweeg een lichte threat-modellering voor merger.
Vibe coding werkt het beste als teamproces, niet als individueel trucje. Het doel is AI-output voorspelbaar, reviewbaar en makkelijk te verbeteren te maken—zodat je codebase geen stapel “mystery code” wordt.
Gebruik dezelfde workflow voor de meeste taken:
taakbrief → AI-draft → menselijke edit → tests
De taakbrief is cruciaal. Die moet inputs/outputs, beperkingen en acceptatiecriteria in eenvoudige taal definiëren (en verwijzen naar relevante bestanden). De AI maakt een eerste versie. Een mens maakt de code productierijp: naamgeving, structuur, randgevallen, foutafhandeling en aansluiting op bestaande patronen. Tenslotte bevestigen tests en checks dat het correct gedraagt.
Verdeel werk in kleine, reviewbare brokken. Kleinere PRs maken het makkelijker om verkeerde aannames, subtiele regressies en mismatchende stijl te spotten. Als de AI een grote refactor voorstelt, splits het: voeg eerst tests toe, verander dan gedrag en sluit af met cleanup.
Om “zelfverzekerde onzin” te verminderen, vraag om uitleg naast de draft:
Dat geeft reviewers iets concreets om te evalueren (performance, complexiteit, onderhoudbaarheid) voordat ze implementatiedetails bespreken.
Documenteer AI-geïnfluenceerde veranderingen in PR-beschrijvingen. Niet als een badge—maar als context: wat is gegenereerd, wat is bewerkt en wat heb je geverifieerd. Dit verbetert reviewkwaliteit en bouwt gedeelde intuïtie over wanneer AI-suggesties betrouwbaar zijn.
Maak herbruikbare prompt-templates voor terugkerende taken (nieuw endpoint, datamigratie, CLI-commando, testtoevoegingen). Templates maken van iemands prompting-habits een teamasset—en zorgen voor consistentere resultaten tussen reviewers en repos.
AI kan veel code snel produceren. Het verschil wordt niet gemaakt door hoe snel je typt, maar door hoe goed je stuurt, evalueert en integreert wat er gegenereerd wordt.
Vibe coding waardeert ontwikkelaars die het hele systeem modelleren: datastromen, grenzen en faalmodi. Wanneer je kunt beschrijven hoe requests door services bewegen, waar state leeft, wat er gebeurt bij timeouts en wat “slechte input” is, kun je de AI sturen naar code die past bij de realiteit—niet alleen het happy path.
Sterke leesvaardigheden worden een superkracht. AI-output kan plausibel lijken terwijl het subtiel de intentie mist: verkeerde randgevallen, verkeerd gebruikte libraries, lekke abstracties of mismatchende types. De taak is om snel, kalm en zonder aanname van correctheid gaps te ontdekken tussen de vereiste en wat de code werkelijk doet.
Wanneer gegenereerde code faalt, moet je het probleem nog steeds lokaliseren. Dat betekent logs die vragen beantwoorden, metrics die trends laten zien en traces die bottlenecks onthullen. AI kan fixes voorstellen, maar jij hebt de discipline nodig om issues te reproduceren, state te inspecteren en uitkomsten te verifiëren.
Duidelijke vereisten, scherpe prompts en goede PR-narratieven verminderen herwerk. Documenteer aannames, lijst acceptatiecriteria en leg het “waarom” uit in reviews. Dit maakt AI-output makkelijker te valideren en helpt collega’s sneller te alignen.
Consistentie, eenvoud en onderhoudbaarheid ontstaan niet per ongeluk. Curatoren handhaven conventies, verwijderen onnodige complexiteit en kiezen de meest saaie oplossing die veranderingen overleeft. Dat oordeel—meer dan toetsaanslagen—bepaalt of vibe coding je versnelt of op de lange termijn kosten toevoegt.
AI kan snel drafts maken, maar garandeert geen consistentie, veiligheid of onderhoudbaarheid. De snelste vibe-coding teams behandelen het model als generator en hun tooling als vangnetten die output in lijn houden met productiestandaarden.
Begin met tools die conventies afdwingen zonder discussie:
AI importeert graag packages of kopieert patronen die verouderd zijn.
Gebruik PR-tooling om aandacht te richten op risico:
Verminder variatie door het model een pad te geven om te volgen:
Waar je vibe coding draait, beïnvloedt wat je veilig kunt standaardiseren. Platforms zoals Koder.ai wikkelen de chat-gedreven workflow vaak in praktische engineeringcontrols: planning mode (zodat je eerst een wijzigingsplan kunt reviewen voordat code wordt gegenereerd), source code export (zodat je nooit vastzit) en snapshots/rollback (zodat experimenten makkelijk te herstellen zijn). Als je team React-frontends, Go-services met PostgreSQL of Flutter-apps genereert, kan het helpen wanneer stackconventies ingebakken zijn in de workflow—dat vermindert variatie tussen AI-drafts.
Het doel is niet meer tools, maar een betrouwbaar pipeline waar AI-output direct wordt geformatteerd, gecheckt, gescand en gereviewed als elke andere wijziging.
Het uitrollen van vibe coding werkt het beste als een observeerbaar experiment—niet als een allesomvattend bevel. Behandel het als het introduceren van een nieuw buildsysteem of framework: kies een begrensd gebied, definieer verwachtingen en meet of het resultaten verbetert.
Begin waar fouten goedkoop zijn en feedback snel. Goede kandidaten zijn interne tooling, een kleine service met duidelijke inputs/outputs of een zelfstandig UI-component.
Een nuttige regel: als je de wijziging snel kunt terugdraaien en gedrag met automatische checks kunt valideren, is het een sterke pilot.
Teams bewegen sneller als “wat toegestaan is” expliciet is. Houd de eerste versie kort en praktisch:
Als je al engineering-standaarden hebt, voeg dan een addendum toe in plaats van alles te herschrijven (bijv. “AI-gegenereerde code moet aan dezelfde review- en testnorm voldoen”).
Kies een kleine set metrics en volg die tijdens de pilot:
Het doel is leren waar AI helpt en waar het verborgen kosten verhoogt.
Verzamel na elke sprint (of wekelijks) voorbeelden:
Zet deze om in herbruikbare prompt-templates, reviewchecklists en “doe dit niet”-waarschuwingen.
Documenteer wat je hebt geleerd centraal (bijv. /engineering/playbook). Voeg toe:
Als de pilot consequent positief is, breid je uit naar het volgende gebied—zonder de kwaliteitsnorm te verlagen.
Als je een gehoste vibe-coding omgeving gebruikt (zoals Koder.ai), is standaardisatie vaak makkelijker omdat de workflow al is gestructureerd rond herhaalbare stappen (plan, generate, review, deploy), met deployment/hosting en custom domains beschikbaar zodra je van prototype naar productie wilt.
“Vibe coding” is een workflow waarin je intentie in natuurlijke taal beschrijft, een AI een implementatie schetst, en jij die aanstuurt via review, bewerkingen en verificatie totdat het overeenkomt met de echte vereisten.
De snelheidswinst zit vooral in de eerste conceptversie, niet in de verantwoordelijkheid—je blijft eindverantwoordelijk voor wat er wordt opgeleverd.
Je rol verschuift van vooral code typen naar cureren en bewerken van drafts:
Het biedt de grootste voordelen wanneer de taak een bekende vorm heeft en de vereisten helder zijn, zoals:
Het gaat vaak mis wanneer vereisten impliciet of rommelig zijn:
Behandel output als plausibele drafts, niet als waarheid.
Zet drie dingen vooraan in je prompt:
Dit verandert de prompt in een lichtgewicht specificatie die je kunt verifiëren.
Gebruik een korte iteratielus:
Kleinschalige iteraties verminderen grote, moeilijk-reviewbare fouten.
Beoordeel het als de pull request van een collega:
Geef de voorkeur aan kleine commits en diffs zodat regressies makkelijker op te sporen zijn.
Ga niet akkoord met alleen “het draait”. Eis bewijs:
Veelvoorkomende valkuilen:
Gebruik dependency- en secret-scans in CI en zet extra review aan voor auth, betalingen, infra of datamigraties.
Maak er een herhaalbaar teamproces van:
Documenteer een gedeelde checklist zodat “AI-generated” niet verandert in “mystery code.”
