Lovable, Bolt, Cursor: Wann Vibe Coding reicht und wann nicht

Mit Werkzeugen wie Lovable, Bolt oder Cursor beschreibst du in normaler Sprache, was du willst, und bekommst in Minuten eine laufende App. Das nennt sich Vibe Coding, und es ist beeindruckend. Ich nutze KI-Werkzeuge selbst jeden Tag, ein großer Teil meines Codes entsteht heute mit ihrer Hilfe.

Trotzdem sehe ich immer wieder dasselbe Muster: Der erste Stand ist in Stunden da, der Weg zu einem Produkt, das echte Nutzer zuverlässig nutzen, dauert dann Monate oder endet ganz. Hier geht es darum, wann Vibe Coding die richtige Wahl ist und wann du mehr brauchst.

Kurz gesagt

• Vibe Coding ist ideal für Prototypen, interne Werkzeuge und das schnelle Testen von Ideen.
• Bei Zahlungen, personenbezogenen Daten, mehreren Rollen oder Schnittstellen stößt es an Grenzen.
• Typische Probleme sind fehlendes UX-Denken, Sicherheitslücken, schwer wartbarer Code und Abhängigkeit von der Plattform.
• Der Mittelweg: KI-Tempo, kombiniert mit erfahrenem Produkturteil.

Was Vibe Coding richtig gut kann

• Ideen sichtbar machen: Statt eine Idee zu beschreiben, zeigst du sie. Für Gespräche mit Kunden, Investoren oder dem eigenen Team ist das Gold wert.
• Prototypen für Nutzertests: Ein halbwegs funktionierender Stand reicht oft, um zu lernen, ob Menschen das Problem überhaupt haben.
• Interne Werkzeuge: Eine kleine App für drei Kollegen, ohne sensible Daten und ohne Zahlungen: Dafür ist Vibe Coding ideal.
• Tempo: Was früher eine Woche dauerte, steht an einem Nachmittag.

Für einen einfachen Prototyp ist Vibe Coding deshalb oft genau richtig. Die Frage ist, was danach kommt.

Wo es kippt

Komplexität wächst nicht linear

Die ersten 80 Prozent entstehen schnell. Die letzten 20 Prozent, also Sonderfälle, Fehlerbehandlung, Rechte und Randbedingungen, machen den Großteil der Arbeit aus. Genau dort beginnen viele Vibe-Coding-Projekte, sich im Kreis zu drehen: Ein Prompt repariert einen Fehler und erzeugt zwei neue.

Den Modellen fehlt UX-Denken

KI-Modelle kopieren Muster, die sie tausendfach gesehen haben, auch wenn sie für dein Produkt keinen Sinn ergeben. Das Ergebnis sieht auf den ersten Blick professionell aus und auf den zweiten wie jede andere KI-App: austauschbar, voller Standardbausteine, ohne klare Führung für den Nutzer. Dafür hat sich der Begriff AI Slop eingebürgert.

Ein Produkt, das sich durchsetzen soll, braucht Entscheidungen: Was lassen wir weg? Was muss der Nutzer als Erstes verstehen? Wo darf es anders aussehen als bei allen anderen? Diese Entscheidungen trifft kein Modell für dich.

Sicherheit ist kein Standard

Im Frühjahr 2025 wurde bei Lovable-Apps eine kritische Lücke bekannt: Vielen Projekten fehlten Zugriffsregeln auf Datenbankebene, sodass Fremde Nutzerdaten, API-Schlüssel und Zahlungsdaten auslesen konnten (CVE-2025-48757, Matt Palmer). Eine Auswertung von 1.645 Lovable-Apps fand bei 170 offen lesbare Daten (Superblocks).

Das ist kein Einzelfall, sondern ein Muster. In einer großen Studie von Veracode enthielt KI-generierter Code in 45 Prozent der Tests bekannte Sicherheitslücken (Veracode, 2025). Welche Fehler typisch sind, zeigt der Artikel Sicherheitslücken in KI-generiertem Code.

Wartbarkeit und Übergabe

Code, den niemand versteht, kann niemand weiterentwickeln. Viele generierte Projekte haben keine Tests, keine klare Struktur und keine Dokumentation. Solange nur du daran arbeitest, fällt das nicht auf. Sobald ein Entwicklerteam übernehmen soll, wird oft neu gebaut.

Abhängigkeit von der Plattform

Manche Werkzeuge machen den Einstieg leicht und den Ausstieg schwer. Prüfe früh: Kannst du den Code exportieren, in dein eigenes Repository legen und ohne das Werkzeug weiterbetreiben?

Checkliste: Reicht Vibe Coding für dein Projekt?

Vibe Coding reicht wahrscheinlich, wenn:

• du eine Idee zeigen oder mit wenigen Nutzern testen willst,
• keine personenbezogenen oder sensiblen Daten verarbeitet werden,
• kein Geld fließt,
• das Ergebnis danach weggeworfen werden darf.

Du brauchst mehr, wenn:

• echte Kunden sich registrieren und Daten eingeben,
• Geld fließt, ob per Abo oder Einmalzahlung,
• es mehrere Rollen mit unterschiedlichen Rechten gibt,
• bestehende Systeme angebunden werden,
• das Produkt wachsen und von einem Team weiterentwickelt werden soll.

Der Mittelweg: KI-Tempo mit Produkturteil

Die Alternative zu Vibe Coding ist nicht, auf KI zu verzichten. Die Alternative ist, KI mit Erfahrung zu kombinieren. So arbeite ich mit Framepass:

• Ich entscheide, was gebaut wird. Scope, UX und Architektur kommen von mir, mit 18 Jahren Produkterfahrung im Rücken. Dazu gehört auch, von Anfang an die passenden Werkzeuge zu wählen.
• Die AI-Crew beschleunigt die Umsetzung. Recherche, Code und Tests entstehen deutlich schneller als früher.
• Nichts geht ungeprüft live. Der Code wird vor dem Launch auf die typischen Lücken geprüft, von Zugriffsregeln bis zu Zahlungen.
• Der Code gehört dir. Alles liegt in deinem Repository, mit Dokumentation, damit dein Team übernehmen kann.

So bekommst du das Tempo der KI-Werkzeuge und trotzdem ein Produkt, das eigenständig ist und mit echten Nutzern funktioniert.

Häufige Fragen

Was ist Vibe Coding?

Vibe Coding bedeutet, Software per Beschreibung in natürlicher Sprache von KI-Werkzeugen wie Lovable, Bolt oder Cursor erzeugen zu lassen, statt sie selbst zu programmieren.

Kann man mit Lovable eine App für echte Kunden bauen?

Für Prototypen und einfache Anwendungen ja. Sobald Zahlungen, personenbezogene Daten, mehrere Rollen oder Schnittstellen dazukommen, braucht es erfahrene Prüfung und oft eine überarbeitete Architektur.

Wie sicher sind mit Lovable gebaute Apps?

Das hängt von der Umsetzung ab. 2025 wurden bei vielen Lovable-Apps fehlende Zugriffsregeln entdeckt (CVE-2025-48757). Row Level Security und Prüfungen auf dem Server sollten deshalb immer kontrolliert werden.

Lässt sich ein Vibe-Coding-Projekt professionell weiterentwickeln?

Oft ja, manchmal ist ein Neubau günstiger. Entscheidend sind Codequalität, Datenmodell und ob sich der Code exportieren lässt. Eine kurze Prüfung zeigt, welcher Weg sinnvoller ist.

Fazit

Vibe Coding ist ein großartiges Werkzeug für den Anfang. Sobald es komplexer wird und wirklich funktionieren soll, brauchst du jemanden, der die richtigen Entscheidungen trifft, die passenden Werkzeuge wählt und weiß, wo KI typischerweise danebenliegt. Wenn du an diesem Punkt stehst, lass uns sprechen.