Een praktische vergelijking van vibe coding en traditionele engineering. Zie waar elk uitblinkt op snelheid, risicobeheer en lange termijn onderhoudbaarheid.
“Vibe coding” is een manier van softwarebouwen waarbij je snel vooruitgang boekt door sterk te leunen op door AI gegenereerde code en je eigen intuïtie over wat “er goed uitziet”. Je beschrijft het gewenste resultaat, accepteert een voorgestelde oplossing, probeert het uit, verfijnt prompts en herhaalt. De feedbackloop is meestal: voer uit, kijk wat er gebeurt, stel bij. Het draait minder om vooruit plannen en meer om snel itereren totdat het product goed voelt.
Traditionele software-engineering benadrukt het tegenovergestelde: verrassingen verminderen door structuur toe te voegen vóór en tijdens de implementatie. Dat omvat doorgaans het verduidelijken van vereisten, het schetsen van een ontwerp, het opdelen van werk in tickets, het schrijven van tests, code reviews en het documenteren van beslissingen. De loop is nog steeds iteratief, maar geleid door gedeelde standaarden en checks die fouten vroeg willen vangen.
Dit artikel vergelijkt de twee benaderingen over drie praktische dimensies:
Dit is geen moreel pleidooi voor één “juiste” manier om software te bouwen. Vibe coding kan een slimme keuze zijn voor prototypes, interne tools of vroege productontdekking. Traditionele engineering kan essentieel zijn wanneer outages, beveiligingsincidenten of compliance-fouten echte gevolgen hebben.
Het is ook geen AI-hypeverhaal. AI kan beide stijlen versnellen: vibe coding gebruikt AI als primaire driver, terwijl traditionele engineering AI inzet als hulp binnen een gestructureerd proces. Het doel is om de afwegingen duidelijk te maken zodat je bewust kunt kiezen—op basis van teamgrootte, deadlines en hoe kostbaar fouten zouden zijn.
Twee teams kunnen dezelfde feature bouwen en toch radicaal verschillende paden volgen om het in main te krijgen. Het verschil zit niet alleen in de tools—het zit in waar het “denken” plaatsvindt: vooraf in artefacten en reviews, of continu via snelle iteratie.
Een typische vibe-coding loop begint met een concreet doel (“voeg een billing-pagina toe met Stripe checkout”) en gaat direct naar prompts, codegeneratie en directe hands-on tests.
De belangrijkste artefacten zijn vaak:
Feedback is snel en lokaal: voer uit, klik rond, verfijn prompts, herhaal. Het moment van “merge” gebeurt vaak wanneer de feature er goed uitziet en niets duidelijk kapot gaat.
Deze workflow blinkt uit voor solo-bouwers en kleine teams die prototypes, interne tools of greenfield-producten bouwen waar vereisten nog vorm krijgen.
Als je dit in een speciale vibe-coding omgeving doet zoals Koder.ai, kun je vaak de loop compact houden en toch wat extra veiligheid toevoegen: planningsmodus voor intentie vooraf, snapshots voor rollback en de optie om broncode te exporteren wanneer je klaar bent om het prototype in een traditionelere pipeline te verstevigen.
Een traditionele workflow investeert meer inspanning voordat code wijzigt.
Gangbare artefacten zijn onder andere:
Feedbackloops zijn gefaseerd: vroege feedback van product/design, daarna technische feedback in review, en vertrouwen door tests en pre-merge checks. De “merge” is een checkpoint: code moet begrijpelijk, testbaar en veilig onderhoudbaar zijn.
Deze aanpak past bij grotere teams, langlevende codebases en organisaties met betrouwbaarheid-, beveiliging- of compliance-eisen—waar “werkt op mijn machine” niet genoeg is.
De meeste echte teams mengen ze: ze gebruiken AI om implementatie te versnellen terwijl werk verankerd blijft in duidelijke vereisten, reviews en geautomatiseerde checks die merges saai maken—in de beste zin.
Snelheid is waar vibe coding aanvankelijk onovertroffen lijkt. Het is geoptimaliseerd voor momentum: minder beslissingen vooraf, meer “ship iets dat werkt”, en snelle iteratie met AI-ondersteuning.
Vibe coding blinkt uit wanneer het werk vooral uit het samenstellen van onderdelen bestaat in plaats van het ontwerpen van een systeem.
In deze zones is het snelste pad meestal “zorg dat het draait, verfijn daarna.” Dat is precies waar vibe coding voor gemaakt is.
Traditionele engineering begint langzamer omdat het investeert in beslissingen die toekomstig werk verminderen: duidelijke grenzen, herbruikbare componenten en voorspelbaar gedrag.
Het wordt vaak later sneller omdat je dan krijgt:
De verborgen kost van vibe coding is de rework-taks: tijd later besteden aan het ontwarren van shortcuts die in het moment redelijk waren—gedupliceerde logica, onduidelijke naamgeving, inconsistente patronen, ontbrekende randgevallen en “tijdelijke” oplossingen die permanent worden.
Rework-taksen verschijnen als:
Als je eerste versie 2 dagen kost maar de volgende maand 10 dagen opruimwerk toevoegt, kan je “snelle” aanpak op de lange termijn trager blijken.
In plaats van gevoelens te debatteren, meet een paar eenvoudige metrics:
Vibe coding wint vaak de cycle time vroeg. Traditionele engineering wint vaak de lead time zodra het product betrouwbare levering nodig heeft.
Risico is niet alleen “bugs.” Het is de kans dat wat je oplevert echte schade veroorzaakt: geldverlies, verspilde tijd, beschadigd vertrouwen of uitval van systemen. Het belangrijkste verschil tussen vibe coding en traditionele engineering is hoe zichtbaar dat risico is tijdens het bouwen.
Correctheid: De feature werkt in je happy-path demo, maar faalt met echte data, randgevallen of andere omgevingen.
Betrouwbaarheid: Dingen timen uit, crashen onder load of breken tijdens deploys en rollbacks.
Beveiliging: Secrets gelekt, onveilige permissies, injection-kwetsbaarheden, onveilige afhankelijkheden of zwakke authenticatiestromen.
Compliance en privacy: Persoonsgegevens per ongeluk loggen, ontbrekende toestemmingsflows, auditvereisten niet halen of retentie regels schenden.
Vibe coding is vaak optimistisch: je gaat verder op basis van wat in het moment “juist lijkt”. Die snelheid rust vaak op onuitgesproken aannames—over inputs, gebruikersgedrag, infrastructuur of datastructuur. AI-ondersteuning kan dit versterken door gaten op te vullen met plausibele code die er correct uitziet maar niet gevalideerd is.
Het risico is niet dat de code altijd fout is; het is dat je niet weet hoe fout het kan zijn totdat het in productie draait. Veelvoorkomende faalpatronen zijn:
Traditionele engineering vermindert risico door helderheid te forceren vóór oplevering. Praktijken zoals code review, threat modeling en testen gaan niet om ceremonie—ze creëren checkpoints waar aannames uitgedaagd worden.
Het resultaat is geen nul risico, maar lager en meer voorspelbaar risico over tijd.
Proces kan zijn eigen risico introduceren: vertragingen die teams onder druk zetten om gehaast te releasen, of over-ontwerp dat je vastzet in complexiteit die je niet nodig had. Als je team te veel “voor alle zekerheid” bouwt, krijg je trager leren, grotere migraties en features die nooit waarde leveren.
Het praktische doel is om de guardrails af te stemmen op de stakes: hoe groter de impact van falen, hoe meer structuur je vooraf wilt.
Onderhoudbaarheid is hoe gemakkelijk een codebase te begrijpen, te veranderen en te vertrouwen is over tijd. Het is geen vaag “clean code”-ideaal—het is een praktische mix van leesbaarheid, modulariteit, tests, docs en duidelijke eigenaarschap. Als onderhoudbaarheid hoog is, blijven kleine productwijzigingen klein. Als het laag is, wordt elk aanpassing een mini-project.
In het begin voelt vibe coding vaak goedkoper: je gaat snel, features verschijnen en de app “werkt”. De verborgen kost verschijnt later, wanneer diezelfde snelheid samenkomende wrijving veroorzaakt—elke wijziging vereist meer giswerk, meer regressiefixes en meer tijd om intentie opnieuw te ontdekken.
Onderhoudbaarheid is een productkost, geen esthetische voorkeur. Het beïnvloedt:
AI-gegenereerde output kan onderhoudbaarheid subtiel verminderen wanneer het in veel bursts wordt geproduceerd zonder consistent kader. Veelvoorkomende driftpatronen zijn inconsistente naamgeving, gemixte architectuurstijlen, gedupliceerde logica en “magisch” gedrag dat nergens wordt uitgelegd. Zelfs als elke snippet op zich redelijk is, kan het hele systeem een lappendeken worden zonder duidelijke standaard.
Traditionele engineering-praktijken houden de curve platter door ontwerp: gedeelde conventies, modulaire grenzen, tests als levende specificaties, beknopte docs voor sleutelbeslissingen en duidelijk eigenaarschap (wie onderhoudt welk deel). Dit zijn geen rituelen—het zijn mechanismen die toekomstige wijzigingen voorspelbaar maken.
Als je de snelheid van vibe coding wilt zonder lange termijn last, behandel onderhoudbaarheid als een feature die je continu levert, niet als een opruimtaak later.
Debugging is waar het verschil tussen vibe coding en traditionele engineering duidelijk wordt. Als je snel levert, is het makkelijk om “de bug is weg” te verwarren met “het systeem is begrepen”.
Vibe coding gebruikt vaak een prompt-en-probeer-loop: beschrijf het symptoom aan een AI-tool, pas een voorgestelde patch toe, draai het happy path opnieuw en ga door. Dit werkt goed voor geïsoleerde issues, maar is fragiel wanneer bugs door timing, state of integratiedetails worden veroorzaakt.
Traditionele engineering neigt naar reproduce-en-fix: krijg een betrouwbare reproductie, isoleer de oorzaak en fix het op een manier die die klasse van fouten voorkomt. Het is langzamer upfront, maar produceert fixes die je kunt vertrouwen en uitleggen.
Zonder basis-observeerbaarheid degradeert prompt-en-probeer naar giswerk. Het “werkt op mijn machine”-risico stijgt omdat je lokale run niet overeenkomt met productiegegevens, verkeerspatronen, permissies of concurrency.
Nuttige observeerbaarheid betekent meestal:
Met die signalen besteed je minder tijd aan debatteren wat er gebeurde en meer aan oplossen.
In de praktijk kan tooling goede gewoonten versterken. Bijvoorbeeld, wanneer je deployed en host op een platform zoals Koder.ai, kan het combineren van snelle generatie met snapshots/rollback de “panic factor” tijdens debugging verminderen—vooral wanneer een snel experiment fout gaat en je veilig wilt terugrollen.
Wanneer iets breekt, probeer deze volgorde:
Snelle teams zijn niet degenen die nooit bugs zien—het zijn degenen die snel kunnen bewijzen wat er gebeurde en herhaling kunnen voorkomen.
Het grootste verschil tussen vibe coding en traditionele engineering is niet de tools—het is de “spec”. In vibe coding is de spec vaak impliciet: het leeft in je hoofd, in een chatthread of in de vorm van wat de code momenteel doet. In traditionele engineering is de spec expliciet: geschreven vereisten, acceptatiecriteria en een ontwerp dat anderen kunnen reviewen voordat zware implementatie begint.
Een impliciete spec is snel en flexibel. Het is ideaal wanneer je het probleem nog ontdekt, vereisten onstabiel zijn of de kosten van fout laag zijn.
Een expliciete spec vertraagt je upfront, maar vermindert churn. Het is de moeite waard wanneer meerdere mensen aan de feature werken, wanneer randgevallen belangrijk zijn of wanneer falen echte gevolgen heeft (geld, vertrouwen, compliance).
Je hebt geen tien pagina's nodig om verwarring te vermijden. Twee beknopte opties werken goed:
/docs/notes bestand.Het doel is simpel: maak toekomstige-jij (en reviewers) het beoogde gedrag duidelijk zonder de code te moeten reverse-engineeren.
Volledige vereisten en acceptatiecriteria zijn de moeite waard wanneer:
Gebruik dit als een klein maar voldoende uitgangspunt:
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
Dit niveau van structuur houdt vibe-gedreven snelheid, terwijl productiewerk een duidelijk doel en gedeelde definitie van “klaar” krijgt.
Testen is waar vibe coding en traditionele engineering het meest van elkaar verschillen—niet omdat de één meer geeft om kwaliteit, maar omdat testen bepaalt of snelheid verandert in betrouwbaarheid of in rework.
Een veelvoorkomend vibe-coding patroon is: genereer code, klik door het happy path, ship, en los op wat gebruikers melden. Dat kan prima zijn voor een wegwerpprototype, maar het is fragiel zodra echte data, betalingen of andere teams ervan afhangen.
Traditionele engineering vertrouwt op herhaalbare geautomatiseerde tests. Het doel is niet perfectie; het is om “hebben we iets kapot gemaakt?” goedkoop te kunnen beantwoorden bij elke wijziging.
Je hoeft geen honderden tests te hebben om waarde te halen. Hoog-impact lagen zijn meestal:
AI werkt het beste wanneer tests een doel bieden. Twee praktische opties:
Een coverage-percentage najagen kan tijdverspilling zijn. Koppel inspanning aan impact:
Goede tests vertragen de levering niet—ze voorkomen dat de snelheid van vandaag verandert in de brandjes van morgen.
Code review is waar “het werkt op mijn machine” verandert in “het werkt voor het team.” Vibe coding optimaliseert vaak voor momentum, dus review varieert van geen tot een korte self-check vóór push. Traditionele engineering behandelt review doorgaans als de norm, met peer review en gated merges (geen approval, geen merge).
Op hoofdlijnen vallen teams meestal in één van deze patronen:
Zelfs sterke tests missen problemen die “correct” maar later kostbaar zijn:
Je kunt snelheid behouden zonder de veiligheidsstap over te slaan:
Wanneer AI een deel van de code heeft geschreven, moeten reviewers expliciet controleren op:
Een goede reviewcultuur is geen bureaucratie—het is een schaalmechanisme voor vertrouwen.
Snelle iteratie kan snel waarde leveren, maar ook snel foutjes opleveren—vooral beveiligingsfouten die niet in een demo naar voren komen.
De meest voorkomende issues zijn geen exotische exploits; het zijn basis-hygiënefouten:
Vibe coding verhoogt deze risico's omdat code vaak uit snippets en suggesties wordt samengesteld en het makkelijk is een “lijkt goed”-oplossing te accepteren zonder threat models te verifiëren.
AI-gegenereerde snippets halen vaak libraries binnen “omdat ze werken,” niet omdat ze passend zijn. Dat kan leiden tot:
Zelfs als de code schoon is, kan de dependency-graph stilletjes de zwakste schakel worden.
Behandel security-checks als spellcheck: automatisch en altijd aan.
Centraliseer dit in CI zodat de “snelle weg” ook de veilige weg is.
Als je onder SOC 2, ISO 27001, HIPAA of soortgelijke regels opereert, heb je meer nodig dan goede intenties:
Vibe coding kan nog steeds werken—maar alleen als vangrails beleid zijn, geen geheugensteuntjes.
De keuze tussen vibe coding en traditionele engineering is geen ideologie—het is afstemmen op de stakes. Een nuttige vuistregel: hoe meer gebruikers, geld of gevoelige data betrokken zijn, hoe meer je voorspelbaarheid boven pure snelheid wilt.
Vibe coding is uitstekend wanneer het doel snel leren is in plaats van iets bouwen dat moet blijven.
Het werkt goed voor prototypes die een concept testen, interne tools met een klein publiek, demo's voor stakeholders, one-off scripts en verkennende spikes (“kunnen we X überhaupt?”). Als ruwe randen en incidentele herschrijvingen acceptabel zijn, biedt de snelheid echte voordelen.
Traditionele engineering betaalt zich terug wanneer falen echte gevolgen heeft.
Gebruik het voor betalingen en billing-flows, gezondheidszorg- of juridische systemen, authenticatie en autorisatie, infrastructuur en deployment tooling en alles dat gereguleerde of gevoelige data verwerkt. Het is ook de betere keuze voor langlopende producten met meerdere ontwikkelaars, waar onboarding, consistente patronen en voorspelbare wijzigingen belangrijk zijn.
Een veelvoorkomende winnende zet: vibe to discover, engineer to deliver.
Begin met vibe coding om de feature vorm te geven, bruikbaarheid te bewijzen en vereisten te verduidelijken. Zodra de waarde bevestigd is, behandel het prototype als wegwerpbaar: herschrijf of verstevig het met duidelijke interfaces, tests, logging en review-standaarden voordat het “echt” wordt.
| Factor | Vibe coding past | Traditionele engineering past |
|---|---|---|
| Stakes (kost van falen) | Laag | Hoog |
| Aantal gebruikers | Weinig / intern | Veel / extern |
| Gevoeligheid van data | Publiek / niet-kritisch | Gevoelig / gereguleerd |
| Veranderingssnelheid | Snelle experimenten | Stabiele, geplande iteraties |
Als je het niet zeker weet, ga ervan uit dat het zal groeien—en voeg op z’n minst tests en basisvangrails toe vóór uitrol.
Een goed hybride plan is simpel: gebruik vibe coding om snel te verkennen, en pas vervolgens traditionele engineeringdiscipline toe voordat iets “echt” wordt. De truc is om een paar niet-onderhandelbare regels vast te leggen zodat snelheid geen onderhoudsschuld wordt.
Behoud de snelle loop, maar beperk de output:
Als je bouwt op een platform zoals Koder.ai (dat volledige web/server/mobile apps genereert via chat), gelden deze regels nog sterker—snelle generatie kan sneller architectuur-drift veroorzaken dan je opmerkt. Gebruik planningsmodus vóór generatie en houd wijzigingen klein en reviewbaar om snelheid te behouden zonder een lapwerk-codebase te krijgen.
Als AI heeft geholpen, betekent klaar zijn:
Wanneer je van prototype naar “echt” moet, geef prioriteit aan een schone overdracht. Bijvoorbeeld, Koder.ai ondersteunt source code export en deploy/hosting met custom domains, wat het makkelijker maakt snel te starten en daarna naar strengere engineering-controles te gaan zonder vanaf nul te hoeven bouwen.
Volg een paar signalen wekelijks:
Als deze stijgen terwijl de leveringssnelheid gelijk blijft, betaal je rente op gehaast werk.
Begin met één laag-risico feature of interne tool. Stel guardrails in (linting, tests, PR-review, CI). Ship, meet de hierboven genoemde metrics, en verscherp regels alleen waar data pijn aangeeft. Itereer totdat het team snel kan bewegen zonder een puinhoop achter te laten.
Vibe coding is een snelle, iteratieve stijl waarbij je sterk leunt op door AI gegenereerde code en intuïtie, met een loop als prompt → genereer → probeer → pas aan.
Traditionele engineering is meer gestructureerd: vereisten verduidelijken, een ontwerp schetsen, implementeren met tests, code review doen en samenvoegen met checks die verrassingen verminderen.
Vibe coding wint vaak vroeg wanneer je bekende onderdelen snel in elkaar zet:
De snelheid komt doordat je minimale planning vooraf doet en maximale snelle feedback krijgt van een draaiende app.
Traditionele engineering wint vaak zodra je op een echt product iterereert, omdat het de rework tax (opruimwerk, regressies, gedupliceerde logica en onverwachte bijwerkingen) vermindert.
Je betaalt meer vooraf voor duidelijkheid en consistentie, maar je levert vaak voorspelbaarder over weken en maanden—vooral naarmate team- en codebases groeien.
De “rework tax” is de verborgen tijdkost die je later betaalt voor shortcuts die in het moment logisch leken.
Veelvoorkomende signalen:
Als je steeds het verleden ontward, verandert je vroege snelheid in doorlopende rentebetalingen.
Typische risicocategorieën zijn:
Vibe coding kan risico verhogen omdat AI-code plausibel kan lijken terwijl het ongeteste aannames bevat.
Meet snelheid met eenvoudige, reproduceerbare signalen:
Als cycle time uitstekend is maar lead time groeit door bugfixes en herschrijvingen, betaal je waarschijnlijk voor snelheid met instabiliteit.
Basis-observeerbaarheid reduceert giswerk en “werkt op mijn machine”-verrassingen:
Met deze signalen kun je snel weten wat er kapot ging, waar en waarom.
Richt je op een kleine set tests met hoge hefboomwerking:
Een praktische vuistregel: minstens voor alles wat belangrijk is.
Houd het lichtgewicht maar consistent:
Reviews vangen design-drift en operationele problemen op die tests vaak missen.
Gebruik een hybride aanpak: vibe to discover, engineer to deliver.
Vibe coding past bij:
Traditionele engineering past bij:
Als je twijfelt, voeg dan guardrails toe (tests, CI checks, secret scanning, basis-logging) vóór productie-uitrol.