Technische Schulden bei Vibe Coding: Warum sie entstehen und wie man sie vermeiden kann

Ein funktionierender Prototyp lässt sich an einem Nachmittag erstellen, wobei der Großteil des Codes von der KI geschrieben wird, doch der Aufwand, der erforderlich ist, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, ist in dieser Phase noch kaum abzusehen. Technische Schulden beim Vibe-Coding entstehen, wenn Teams KI-generierten Code erweitern oder ausliefern, ohne dass ausreichendes Verständnis, ausreichende Tests, eine ausreichende Dokumentation oder eine ausreichende Verantwortlichkeit dahinterstehen.

Dieser Artikel behandelt die Ursachen dieser Schulden, die Warnzeichen, auf die man achten sollte, wie man sie bei neuen Projekten verhindern kann und wie man bereits in einer bestehenden Anwendung vorhandene Schulden angeht.

Was ist technische Verschuldung beim Vibe-Coding?

Technische Schulden durch „Vibe-Coding“ sind der Wartungsaufwand, der entsteht, wenn wiederholte Änderungen an KI-generiertem Code zwar einzeln funktionieren, aber nicht gut zusammenpassen – und zwar allesamt durch Prompts, ohne dass direkt überprüft wurde, was der Code tatsächlich tut. Technische Schulden an sich sind nichts Neues. Sie sind der Preis für Abkürzungen und Entscheidungen, die zukünftige Änderungen erschweren – unabhängig davon, ob jemand sie beabsichtigt hat oder nicht. „Vibe Coding“ neigt dazu, diese Kosten schneller zu verursachen, da jede Eingabeanweisung den Anschein erwecken kann, als habe sie funktioniert, während sich die zugrunde liegenden Teile still und leise voneinander entfernen. Das unterscheidet sich von einem Fehler oder einer Sicherheitslücke, und dieser Unterschied ist von Bedeutung. Ein Fehler ist schlichtweg falsch, während technische Schulden heute zwar funktionieren, ihre Änderung morgen aber mehr kostet, als sie sollte. Eine unzureichende Überprüfung kann dazu führen, dass beide Probleme in derselben Funktion auftreten.

Stellen Sie sich ein Kundenportal vor, das in einer Demo hervorragend funktioniert. Hinter den Kulissen sind die Kontoregeln jedoch auf drei Seiten doppelt vorhanden, und niemand im Team traut sich, eine davon anzufassen, ohne dabei etwas anderes kaputt zu machen.

Warum verursacht „Vibe Coding“ technische Schulden?

Die Codegenerierung anhand einer Eingabeaufforderung kann schnell vorangehen, doch technische Schulden treten in der Regel nicht auf einmal auf. Sie bauen sich durch eine Handvoll wiederkehrender Muster auf, von denen jedes später seine eigenen realen Kosten verursacht. In der Sonar-Entwicklerumfrage 2026 gaben 40 % der Befragten an, dass KI die technischen Schulden erhöht habe, indem sie unnötigen oder doppelten Code generierte.

• Eingeschränkter Anwendungskontext. Generierter Code berücksichtigt möglicherweise keine bestehenden Geschäftsregeln, Integrationen oder Entwicklungskonventionen, die in der Eingabeaufforderung nicht erwähnt wurden und von denen die KI nichts wissen kann.
• Inkonsistente Architektur. Wiederholte Eingabeaufforderungen und Korrekturen können dazu führen, dass innerhalb einer Anwendung unterschiedliche Ansätze für dieselbe Aufgabe zum Einsatz kommen, sodass zwei Funktionen, die eigentlich gleich funktionieren sollten, sich letztendlich unterschiedlich verhalten.
• Doppelte Logik und Abhängigkeiten. Neuer Code kann bestehende Funktionen nachbilden oder Pakete ohne klaren Bedarf hinzufügen. Dadurch verteilt sich dieselbe Logik auf mehrere Dateien, und die Codebasis wächst unbemerkt an, was sie mit jeder Erweiterung schwerer nachvollziehbar und skalierbar macht.
• Fehlende Tests. Eine Funktion kann vollständig erscheinen, ohne dass jemand Fehlerpfade, Randfälle oder die Auswirkungen auf andere Funktionen überprüft, die bereits in der Produktion laufen.
• Unklare Zuständigkeiten. Teams haben oft Schwierigkeiten zu erklären, warum eine Änderung überhaupt vorgenommen wurde oder wer tatsächlich für deren Pflege verantwortlich ist.

Stellen Sie sich ein Zahlungsteam vor, das ein KI-Codierungstool wie GitHub Copilot oder eine autonomere Lösung mit KI-Agenten nutzt, um einen neuen Checkout-Ablauf zügig zu entwickeln. Genau so sieht es derzeit in vielen Unternehmen aus. Jemand führt denselben Befehl mehrmals aus, um verschiedene Teile zum Laufen zu bringen, wobei die KI jedes Mal einen etwas anderen Ansatz vorschlägt. Jeder Teil sieht für sich genommen gut aus. Die Eingabevalidierung wird im Kreditkartenformular auf eine bestimmte Art und Weise gehandhabt, im Geschenkkartenformular hingegen völlig anders. Fehlerbehandlung ist in manchen Pfaden vorhanden, in anderen nicht. Fest codierte Geheimdaten schleichen sich in eine Konfigurationsdatei ein, weil sie während der Tests funktioniert haben, und niemand hat sich die Mühe gemacht, sie wieder zu entfernen. Nichts davon fällt bei der Code-Review auf, wenn niemand genau hinschaut. Auch die vorhandene Testsuite überprüft nur den „Happy Path“, sodass die Testabdeckung bei den Fehlerfällen nahe Null bleibt.

Was sind die Warnzeichen für technische Schulden durch „Vibe-Coding“?

Technische Schulden machen sich meist irgendwann bemerkbar, in der Regel durch kleine Frustrationen, die sich schneller anhäufen, als man erwartet. Achten Sie bei der Implementierung von KI-gestützter Programmierung auf Folgendes:

• Kleine Änderungen dauern lange. Eine einzeilige Korrektur erfordert am Ende stundenlanges Nachverfolgen und Testen, nur um sicherzugehen, dass sie ohne Bedenken veröffentlicht werden kann.
• Dieselbe Geschäftsregel taucht mehrmals auf. Ähnliche Logik erscheint an mehreren Stellen mit leicht unterschiedlichem Verhalten, sodass eine Korrektur an einer Stelle das Problem nicht überall behebt.
• Niemand kann erklären, wie etwas Wichtiges funktioniert. Entwickler tun sich schwer, einen wichtigen Arbeitsablauf Schritt für Schritt nachzuvollziehen, wenn sie danach gefragt werden.
• Tests decken nur den „Happy Path“ ab. Sie bestehen im Erfolgsfall, übersehen jedoch Fehler, Berechtigungen oder ungewöhnliche Eingaben, die erst dann auftreten, wenn echte Nutzer mit dem System interagieren.
• Integrationen verhalten sich inkonsistent. Die Behebung eines Problems in einem Bereich führt unbemerkt zu einem Fehler in einem anderen, und niemand bemerkt dies, bis ein Nutzer es meldet.
• Die Abhängigkeiten häufen sich immer weiter an. Eine wachsende Liste von Paketen hat weder einen klaren Zweck noch einen Verantwortlichen, der erklären könnte, warum sie vorhanden sind.

In dem Beispiel des Kundenportals könnte dies eine Kontoregel sein, die sich je nach der Seite, auf der sich ein Kunde befindet, unterschiedlich verhält, oder eine fehlgeschlagene Anfrage, die auf der Abrechnungsseite auf eine bestimmte Weise und überall sonst auf eine völlig andere Weise behandelt wird.

Wann ist „Vibe Coding“ sinnvoll?

Vibe-Coding hat seinen Ruf aus gutem Grund. Bei Prototypen, Konzepttests, Mockups und einmaligen Experimenten, die dazu dienen, eine Idee zu überprüfen, anstatt in der Produktion eingesetzt zu werden, kann es einem Team helfen, schnell voranzukommen und ein grobes Konzept an einem Nachmittag in etwas zu verwandeln, durch das man tatsächlich klicken kann. Dieses Gefühl von Schnelligkeit spiegelt sich in der DORA-Studie 2025 von Google Cloud wider: Mehr als 80 % der befragten Technologieexperten gaben an, dass KI ihre Produktivität gesteigert habe.

Bei Software, die langfristig eingesetzt werden soll, sieht die Sache anders aus. Eine Anwendung, die für den dauerhaften Einsatz vorgesehen ist, muss anhand ihrer tatsächlichen Daten, Nutzer, Integrationen und Wartungsanforderungen geprüft werden – und nicht nur danach, ob sie in einer Demo funktioniert. Das bedeutet jedoch nicht, dass professionelle Entwickler KI meiden müssen oder dass man einen Informatikabschluss benötigt, um KI verantwortungsvoll zum Schreiben von Code einzusetzen. Ein leitender Entwickler kann durchaus KI-Codierungstools für einzelne Aufgaben im Rahmen einer etablierten Softwareentwicklungs-Praxis einsetzen, ohne dabei für die gesamte Anwendung einen „Vibe-Coding“-Ansatz zu verfolgen.

Einen umfassenderen Vergleich zwischen „Vibe-Coding“ und Low-Code-Tools finden Sie im Leitfaden „Vibe Coding vs. Low-Code-Lösungen“ von Liferay DXP.

Wie können Teams technische Schulden durch „Vibe Coding“ vermeiden?

Die Vermeidung technischer Schulden ist weniger eine technologische als vielmehr eine disziplinäre Herausforderung. Es kommt vor allem darauf an, den Übergang vom Prototyp zur Produktion als echten Übergang zu betrachten und nicht nur als Formalität.

• Definieren Sie zunächst den Zweck und die Grenzen der Anwendung. Legen Sie wichtige Geschäftsregeln, Datenquellen und Systemgrenzen fest, bevor Sie umfangreichen Code generieren, damit die KI auf einer konkreten Grundlage arbeiten kann.
• Vergleichen Sie den generierten Code mit dem, was bereits vorhanden ist. Vergleichen Sie neue Änderungen mit bestehenden Komponenten und Konventionen, um zu vermeiden, dass bereits Vorhandenes unbemerkt dupliziert wird.
• Weisen Sie jeder Produktionsfunktion einen Verantwortlichen zu. Es muss jemanden geben, der die Funktion gut genug versteht, um im Falle eines Ausfalls hinzugezogen zu werden.
• Überprüfen Sie Abhängigkeiten, Authentifizierung und Berechtigungen. Prüfen Sie auch das Integrationsverhalten, da genau hier von KI generierter Code häufig Dinge übersieht, nach denen in der Eingabeaufforderung nie gefragt wurde.
• Testen Sie kritische Benutzerabläufe und Fehlerpfade. Stellen Sie sicher, dass diese Tests bestanden werden, bevor eine Änderung freigegeben wird – nicht nur die Tests, deren Erstellung gerade bequem war.
• Dokumentieren Sie die Entscheidungen, die ein zukünftiger Betreuer benötigen wird. Jemand anderes muss dies später verstehen können, möglicherweise ohne den Kontext, den der ursprüngliche Verfasser der Eingabeanweisung im Sinn hatte.

Bevor man etwas als produktionsreif bezeichnet, lohnt es sich, eine kurze Checkliste durchzugehen:

• Kann das Team eine wichtige Geschäftsregel bis zu ihrer tatsächlichen Stelle im Code zurückverfolgen?
• Hat jemand unbefugte Zugriffe und fehlgeschlagene Integrationen getestet, nicht nur die Pfade, die eigentlich funktionieren sollten?
• Gibt es eine bestimmte Person, die für diese Funktion verantwortlich ist und wissen würde, wenn sie nicht mehr funktioniert?
• Kann das Team eine fehlerhafte Version schnell erkennen und die Situation ohne Hektik wieder in den Griff bekommen?

Wenn alle vier Fragen mit „Ja“ beantwortet werden können, ist das ein viel besseres Zeichen als eine Demo, die zufällig funktioniert hat.

Wie können Teams technische Schulden in einer bestehenden, nach Gefühl programmierten App angehen?

Die Beseitigung technischer Schulden in einer live geschalteten Anwendung erfordert einen sorgfältigeren Ansatz als den Start bei Null.

Beginnen Sie damit, die Arbeitsabläufe zu identifizieren, auf die sich die Nutzer tatsächlich verlassen, sowie die Bereiche, die für wiederkehrende Vorfälle oder Änderungen verantwortlich sind, die länger dauern, als sie sollten. Erfassen Sie die wichtigen Abhängigkeiten, Geschäftsregeln und Integrationen, die derzeit für niemanden im Team klar sind – einschließlich der Teile, an die sich niemand heranwagen will. Fügen Sie Tests hinzu, die das aktuelle Verhalten der Anwendung erfassen, bevor Sie irgendetwas ändern. Auf diese Weise lässt sich feststellen, ob eine Korrektur tatsächlich etwas behoben oder das Problem lediglich an eine andere Stelle verlagert hat.

Priorisieren Sie anschließend die Probleme nach ihren Auswirkungen auf die Nutzer und dem Risiko, das mit ihrer Bearbeitung verbunden ist, anstatt sich auf das zu konzentrieren, was in dieser Woche am nervigsten erscheint. Konsolidieren Sie doppelte Logik und bereinigen Sie inkonsistente Muster in überschaubaren Schritten, anstatt alles auf einen Schlag neu zu schreiben. Fügen Sie künftig Anforderungen hinsichtlich Review, Tests und Verantwortlichkeiten hinzu, sonst kehrt die technische Schuld nur wieder zurück.

Eine vollständige Neuprogrammierung ist in der Regel nicht die richtige Standardlösung. Was sinnvoll ist, hängt von den aktuellen Nutzern, dem Verhalten und dem Zustand der Anwendung ab. Manchmal ist eine schrittweise Verbesserung der bessere Weg, anstatt von vorne anzufangen.

Wo passt Liferay DXP in eine wartbare Entwicklungsstrategie?

„Vibe-Coding“ eignet sich hervorragend, um eine Idee schnell vorzustellen, aber Kundenverwaltung, Annahmeprozesse, Genehmigungswege und Zugriffskontrolle sind genau die Art von Anwendungen, bei denen Teams letztendlich in jedem individuell programmierten Prototyp immer wieder dieselben Teile neu erstellen. Liferay DXP verwandelt diese wiederkehrenden Komponenten in vorgefertigte, produktionserprobte Funktionen, sodass Teams die Geschwindigkeit des Vibe-Codings nutzen können, ohne jedes Mal denselben Quellcode von Grund auf neu schreiben und erneut testen zu müssen.

Anstatt für jede einzelne Komponente eine neue Lösung zu entwickeln, können Teams Folgendes konfigurieren:

• Objekte zur Modellierung strukturierter Daten ohne benutzerdefinierte Schemata oder Datenbankmigrationen
• Formulare zur Erfassung von Informationen ohne selbst entwickelte Validierungslogik
• Workflows zur Weiterleitung von Genehmigungen, ohne eine benutzerdefinierte Zustandsmaschine einrichten zu müssen
• Rollen und Berechtigungen zur Zugriffskontrolle, ohne die Authentifizierung von Grund auf neu entwickeln zu müssen
• APIs und Integrationen zur Anbindung bestehender Systeme ohne benutzerdefinierte Konnektoren

Wenn eine Anforderung tatsächlich eine benutzerdefinierte Lösung erfordert, können Entwickler weiterhin Komponenten oder Client-Erweiterungen auf Basis der Plattform erstellen, wobei dieselben Überprüfungs- und Teststandards gelten wie für jeden anderen Code. Der Vorteil liegt in der Wahlfreiheit. Teams entscheiden, wo sich benutzerdefinierter Code tatsächlich lohnt, während Konfigurationen, Datenmodelle, Workflows und Integrationen auf bereits integrierten Standards und Governance-Regeln basieren, anstatt jedes Mal von Grund auf neu entwickelt zu werden.

Schnelle Entwicklung leichter wartbar machen

Der Wert eines schnellen Prototyps liegt nicht darin, wie schnell er entstanden ist. Es geht darum, ob das Team ihn gut genug versteht, um ihn sechs Monate später – lange nachdem die Begeisterung über die erste funktionierende Version abgeklungen ist – sicher zu betreiben und anzupassen.

Die meisten Teams, die schneller liefern, sind nur dann im Vorteil, wenn sich der Produktivitätsgewinn später nicht still und leise in höhere Kosten verwandelt – in Form von Debugging-Zeitaufwand, den niemand eingeplant hat. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI sind die besten Teams nicht diejenigen, die KI-Tools gänzlich meiden. Es sind vielmehr diejenigen, die bewusst abwägen, welche Anwendungen tatsächlich maßgeschneiderten Code erfordern und welche stattdessen auf etablierten Plattformfunktionen laufen können. Entdecken Sie die Low-Code-Funktionen von Liferay DXP, um herauszufinden, wo für Ihr Team das richtige Gleichgewicht liegen könnte.

Häufig gestellte Fragen zu technischer Verschuldung beim Vibe-Coding

Entstehen durch Vibe Coding immer technische Schulden?

Nicht unbedingt. Das hängt stark von der Anwendung sowie von den Praktiken bei der Überprüfung, dem Testen und der Wartung des generierten Codes ab. Ein am Wochenende erstellter Prototyp, der niemals mit echten Benutzerdaten in Berührung kommt, birgt ganz andere Risiken als Software, die eine tatsächliche Infrastruktur unterstützt, von der ein Unternehmen abhängt.

Kann eine Code-Review allein technische Schulden durch „Vibe Coding“ verhindern?

Die Codeüberprüfung hilft, reicht aber allein nicht aus. Auch Unit-Tests, architektonische Entscheidungen, Dokumentation und klare Zuständigkeiten spielen eine wichtige Rolle. Bei der Codequalität geht es um mehr als nur darum, ob ein Prüfer einen Pull-Request genehmigt hat, ohne ein offensichtliches Problem zu erkennen.

Sollte eine nach dem „Vibe-Coding“-Prinzip entwickelte Anwendung neu geschrieben werden, wenn sie technische Schulden aufweist?

Nicht immer und definitiv nicht standardmäßig. Eine schrittweise Verbesserung ist oft die bessere Wahl, insbesondere wenn eine Anwendung bereits echte Nutzer hat, die darauf angewiesen sind. Eine vollständige Neuprogrammierung ist eher dann sinnvoll, wenn der bestehende Code wirklich unbrauchbar geworden ist, an manchen Stellen überkonstruiert ist und an anderen Stellen grundlegende Elemente fehlen – und nicht nur, weil er unvollkommen ist.

Können Low-Code-Anwendungen technische Schulden anhäufen?

Ja. Schlecht geplante Arbeitsabläufe, Datenmodelle oder Integrationen können dieselbe Art von Schulden verursachen, ohne dass auch nur eine einzige Zeile benutzerdefinierten Codes im Spiel ist. Low-Code reduziert einige der Risiken, die mit der Softwareentwicklung von Grund auf verbunden sind. Es beseitigt jedoch nicht die Notwendigkeit von Standards, Verantwortlichkeiten und der Überlegung, wie die einzelnen Teile zusammenpassen, bevor sie erstellt werden.