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AI Coding aka Vibe Coding

Eine Einführung in die Zukunft der Softwareentwicklung

Bedo Hamza

HSLU | 02. Februar 2026

Über mich

Bedo Hamza

Bedo Hamza

  • M.Sc. im Innovationsmanagement von SUPSI
  • Innovationsmanagement
    • • Trends beobachten und verstehen
    • • 10 Jahre praktische Erfahrung in der Umsetzung von Innovationsprojekten
  • «M8 – Mind Map» - App mit über 460'000 Downloads
  • Vorträge zu «Future Tech & Trends»

Agenda

  • Was ist AI Coding / Vibe Coding?
  • Die Evolution der Programmierung
  • Aktuelle AI Coding Tools im Überblick
  • Live-Demos und Praxisbeispiele
  • Chancen und Risiken
  • Die Zukunft der Softwareentwicklung
  • Q&A Session

Was ist "Vibe Coding"?

"Vibe Coding ist ein Programmier-Ansatz, bei dem man sich voll auf die Intuition einlässt, die Welle der KI-generierten Vorschläge reitet und vergisst, dass der Code überhaupt existiert."

— Andrej Karpathy, Februar 2025

Der neue Ansatz:

  • Natürliche Sprache statt Syntax
  • Intention beschreiben, nicht implementieren
  • AI als Co-Pilot, nicht als Werkzeug

Das Ergebnis:

  • Schnellere Prototypen
  • Niedrigere Einstiegshürden
  • Fokus auf Kreativität

Die Evolution der Programmierung

1950er

Maschinencode & Assembly

Direkte Hardware-Programmierung

1970er-90er

Hochsprachen (C, Java, Python)

Abstraktion von der Hardware

2000er-2010er

Frameworks & Libraries

Wiederverwendbare Komponenten

2020er

AI-Assisted Coding

Copilot, ChatGPT, Claude

2025+

Vibe Coding / AI Agents

Natürliche Sprache → Code

AI Coding in Zahlen

92%
der Entwickler nutzen bereits AI-Tools
▶ Klicken für Details
55%
schnellere Task-Completion
▶ Klicken für Details
46%
des Codes wird AI-generiert
▶ Klicken für Details
1.3M+
Copilot Business Nutzer
▶ Klicken für Details

Quellen: GitHub Survey 2024, Stack Overflow Developer Survey 2024

⚠️ Kritische Würdigung: Diese Zahlen stammen primär aus GitHubs eigenen Untersuchungen zur Effektivität von Copilot (Marketing-Daten).

AI Coding Tools - Übersicht

🤖

GitHub Copilot

IDE-Integration, Code-Completion

🎯

Cursor

AI-First Code Editor

🧠

Claude Code

Agentic Coding Terminal

🌊

Windsurf

AI-powered IDE von Codeium

💜

Lovable.dev

Full-Stack App Builder

⚡

v0.dev & Bolt

UI/Component Generation

Kategorien von AI Coding Tools

Code Assistenten

  • GitHub Copilot
  • Amazon CodeWhisperer
  • Tabnine

AI-First IDEs

  • Cursor
  • Windsurf
  • Zed (mit AI)

Agentic Coding

  • Claude Code
  • Devin
  • OpenHands

App Builder

  • Lovable.dev
  • v0.dev
  • Bolt.new

Tools nach Skill-Level

💜
Lovable.dev No-Code
⚡
v0 / Bolt Low-Code
🌊
Windsurf AI IDE
🎯
Cursor AI IDE
🤖
Copilot Assistant
🧠
Claude Code Agentic CLI
🟢 Keine technischen
Kenntnisse nötig Grundverständnis
hilfreich Coding-Erfahrung
empfohlen Entwickler
Skills 🔴 Experten-
systeme
💜

Lovable.dev

Prompt → Full App

⚡

v0 / Bolt

UI aus Beschreibung

🌊

Windsurf

AI-First IDE

🎯

Cursor

Multi-File Editor

🧠

Claude Code

Terminal Agentic

02

Die Tools im Detail

GitHub Copilot • Cursor • Claude Code • Windsurf • Lovable.dev

GitHub Copilot

Your AI pair programmer

✓ Vorteile

  • Beste IDE-Integration
  • Schnelle Inline-Suggestions
  • GitHub-Ökosystem
  • Multi-Language Support
  • Enterprise-ready

✗ Nachteile

  • Kostenpflichtig ($19/Monat)
  • Begrenzte Kontextgrösse
  • Kein Multi-File Editing
  • Datenschutz-Bedenken
GitHub Copilot

Cursor

The AI-first Code Editor

✓ Vorteile

  • Multi-File Editing
  • Codebase-Kontext
  • VS Code-basiert
  • Chat + Composer
  • Schnelle Iteration

✗ Nachteile

  • Pro: $20/Monat
  • Lernkurve für Features
  • Manchmal instabil
  • Token-Limits
Cursor

Claude Code

Agentic Coding im Terminal

✓ Vorteile

  • Agentic Workflow
  • Grosser Kontext (200k)
  • Multi-File nativ
  • Git-Integration
  • Anthropic-Qualität

✗ Nachteile

  • Terminal-only
  • API-Kosten
  • Keine GUI
  • Lernkurve
Claude Code

Windsurf

AI IDE von Codeium

✓ Vorteile

  • Cascade (Agentic)
  • Flows Feature
  • Schnelle Completion
  • Free Tier grosszügig
  • Multi-Model Support

✗ Nachteile

  • Relativ neu
  • Kleinere Community
  • Weniger Extensions
  • Occasional Bugs
Windsurf

Lovable.dev

Full-Stack App Builder

✓ Vorteile

  • Keine Coding-Kenntnisse nötig
  • Full-Stack aus Prompt
  • Supabase-Integration
  • Instant Deployment
  • Visual Editing

✗ Nachteile

  • Limitierte Kontrolle
  • Vendor Lock-in
  • Kosten bei Skalierung
  • Weniger Flexibilität
Lovable.dev

Tool-Vergleich

Tool Typ Preis Bestes für
GitHub Copilot Assistant $19/mo IDE-Integration
Cursor AI IDE $20/mo Multi-File Editing
Claude Code Agentic API-based Komplexe Tasks
Windsurf AI IDE Free/Pro All-in-One
Lovable.dev Builder Free/Pro No-Code Apps

Unser Vibe Coding Workflow

📐 Setup Phase

💡
Idee entwickeln

Claude Chat

↓
📋
Produkt definieren

Walter PO MCP Server (dinbrudi.com) + Claude Code

↓
🎨
Design erstellen

Figma Make

🔄 Iterativer Zyklus

REPEAT
⚡
Implementieren

Claude Code (Terminal)

↓
🧪
Testen

Regelmässig prüfen!

↓
📦
Commit & Version

GitHub (Rollback möglich!)

↻ Wiederholen bis Feature fertig
↓
🚀
Deployen

Xcode / App Store / Web

⚠️ Wichtig: GitHub verstehen für Versionierung und Fehler-Recovery

Unsere Vision: Bionic Product Development

Wir möchten diesen Workflow so vereinfachen, dass er von einer grossen Anzahl an Kunden genutzt werden kann.

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bionic-product-development.com

Die Plattform für AI-gestützte Produktentwicklung

🚀 Als Beta-Tester anmelden

Sei dabei und gestalte die Zukunft der Produktentwicklung mit!

03

Live Demo

SRF News App mit Vibe Coding

Demo: SRF News App

Beispiel-Prompts für jeden Workflow-Schritt · API: developer.srgssr.ch (SRGSSR Articles API)

💡 1. Idee entwickeln Claude Chat
"Ich möchte eine einfache iOS News App bauen, die SRF News anzeigt. Die SRG SSR bietet eine öffentliche Articles API an. Welche Features wären sinnvoll für ein MVP?"
📋 2. Produkt definieren Walter PO MCP + Claude Code
"Erstelle ein neues Produkt 'SRF News App' mit Features: News Feed Ansicht, Artikel Detail, Kategorien Filter. Erfasse die Tasks für das erste Feature."
🎨 3. Design erstellen Figma Make
"Erstelle ein minimalistisches Design für eine News App mit: Header mit SRF Logo, Card-basierter News Feed, Pull-to-refresh, Dark Mode Support."
⚡ 4. Implementieren Claude Code (Terminal)
"Erstelle eine SwiftUI iOS App mit MVVM Architektur. Implementiere einen API Service für die SRGSSR Articles API (Base URL: api.srgssr.ch). Zeige die News in einer scrollbaren Liste mit AsyncImage für Thumbnails."
🚀 5. Testen & Deploy Xcode + GitHub
"Teste die App im Simulator, committe nach jedem funktionierenden Feature. Bei Fehlern: git diff prüfen, ggf. git checkout zur letzten Version."

Chancen von AI Coding

🚀

Produktivität

10x schnellere Entwicklung für Prototypen und MVPs

🎓

Lernen

AI erklärt Code und Best Practices in Echtzeit

🌍

Demokratisierung

Mehr Menschen können Software erstellen

🔄

Iteration

Schnelles Experimentieren und Testen neuer Ideen

🐛

Debugging

AI findet und erklärt Bugs automatisch

📚

Dokumentation

Automatische Code-Dokumentation

Risiken & Herausforderungen

⚠️ Technische Risiken

  • Halluzinationen & Fehler im Code
  • Sicherheitslücken werden übersehen
  • Veraltete Patterns/Libraries
  • Schwer zu debuggen

⚠️ Professionelle Risiken

  • Skill-Atrophie bei Entwicklern
  • Über-Vertrauen in AI
  • Copyright & Lizenzfragen
  • Job-Markt Veränderungen

🧩 Fragmentierte Tool-Landschaft

  • Viele Tools, wenig Standardisierung
  • Steile Lernkurve für effektives Arbeiten
  • Meine Skills: über 1 Jahr Aufbauarbeit

⚡ Rasante Entwicklung

  • Tools ändern sich monatlich
  • Wissen veraltet schnell
  • Kontinuierliches Lernen erforderlich

Best Practices für AI Coding

✅

Code Review

Immer AI-generierten Code prüfen und verstehen

🧪

Testing

Tests schreiben (lassen) und ausführen

📖

Lernen

AI als Lernwerkzeug nutzen, nicht nur als Generator

🎯

Spezifische Prompts

Je klarer der Prompt, desto besser das Ergebnis

Die Zukunft des Codings

Kurzfristig (2025-2026)

  • Bessere Multi-File Agents
  • Mehr IDE-Integrationen
  • Spezialisierte Coding-Modelle

Mittelfristig (2026-2028)

  • Autonome Bug-Fixing Agents
  • AI-gesteuerte Code Reviews
  • Natural Language Interfaces

Langfristig (2028+)

  • Software aus Spezifikation
  • Self-healing Systems
  • AI-AI Kollaboration

"The best code is the code you don't have to write."

🎯 Vibe Coding für Product Manager

💼 Neue Rolle für PMs

Product Manager nutzen Vibe Coding heute, um:

  • Prototypen selbst bauen
    Ideen in Stunden statt Wochen validieren
  • Mockups interaktiv machen
    Von Figma zu funktionierender App
  • User Tests durchführen
    Mit echten, klickbaren Prototypen
  • Requirements präzisieren
    Durch Hands-on Verständnis der Technik

💡 Game Changer: PMs können heute selbständig MVPs bauen und am Markt testen - ohne auf Entwickler-Ressourcen zu warten.

🚀 Praktische Anwendungsfälle

📊

Feature-Validierung

"Ich hatte eine Idee für ein neues Dashboard-Feature. Mit Lovable habe ich in 2 Stunden einen funktionierenden Prototyp gebaut und mit 10 Usern getestet - bevor wir ein Sprint-Planning gemacht haben."

🎨

Design-to-Code

"Statt Wireframes in Figma zu klicken, baue ich jetzt direkt funktionierende Prototypen. Das spart Diskussionen über 'Ist das technisch möglich?' - ich zeige einfach, dass es funktioniert."

⚡

Rapid Experimentation

"Wir testen heute 5-10 verschiedene Feature-Varianten pro Woche. Früher brauchten wir Wochen für eine Variante mit Dev-Team. Jetzt baue ich sie selbst und teste am Markt."

Trend: Product Manager entwickeln sich zu "Technical PMs" - sie verstehen nicht nur User Needs, sondern können selbst technische Lösungen prototypen und validieren. Vibe Coding macht das möglich.

🚀 Die Zukunft der Entwickler: Der T-Shaped Developer

🔄 Paradigmenwechsel

Früher: Spezialisierung war König
→ "Ich bin ein iOS-Entwickler"
→ "Ich mache nur Backend"
→ "Ich bin Frontend-Spezialist"

Mit AI: Breite Kompetenz wird möglich
→ Ein Entwickler kann mehrere Plattformen bedienen
→ Frontend + Backend gleichzeitig meistern
→ Schneller zwischen Technologien wechseln

T-Shaped = Tiefe + Breite:

  • | Vertikale: Tiefes Verständnis in 1-2 Kernbereichen
  • — Horizontale: Grundwissen über viele Bereiche

🎯 Das T-Shaped Profil

iOS Android Web Backend DevOps
Kern-Expertise

Breite Fähigkeiten + Tiefe Expertise = T-Shaped

💡 AI als Enabler

AI-Tools ermöglichen es einem Entwickler, der z.B. iOS-Experte ist, auch:

  • ✓ Android-Apps zu bauen
  • ✓ Web-Frontends zu entwickeln
  • ✓ Backend-APIs zu schreiben

These: In 5 Jahren werden die erfolgreichsten Entwickler diejenigen sein, die mit AI-Unterstützung mehrere Plattformen und Tech-Stacks beherrschen - nicht mehr nur Spezialisten einer einzigen Technologie.

Meine Empfehlungen

Für Anfänger:

  • Lovable.dev - Schnelle Ergebnisse
  • Cursor - Guter Editor zum Lernen
  • Grundlagen parallel lernen!

Für Profis:

  • Claude Code - Komplexe Projekte
  • Cursor/Windsurf - Daily Driver
  • Copilot als Ergänzung

Tipp: Starte mit einem Tool, meistere es, dann erweitere dein Arsenal.

?

Fragen & Diskussion

Was möchtet ihr wissen?

🚀 Live Produkte - In Production & von Kunden genutzt

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💡 Von der Idee zum Award-Winner: Alle 4 Apps wurden mit AI-gestützter Entwicklung und dem Bionic-Prozess umgesetzt - von Konzept bis Launch in Wochen statt Monaten.

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Vielen Dank!

Bedo Hamza

📧 bedo@hmz.swiss

HSLU | 02. Februar 2026

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