Was ist der Vise Ansatz beim AI Coding?

Vise Coding ist ein Ansatz für AI gestützte Softwareentwicklung, bei dem der Entwickler die KI eng führt: mit klaren Anforderungen, expliziten Regeln, automatisierten Tests und Dokumentationspflicht. Das Ziel ist wartbarer, überprüfbarer Produktionscode, der strukturierte Gegenansatz zum freien Prototyping von Vibe Coding.

Den Begriff „Vise Coding“ prägte Dr. David Faragó (Deep Learning Engineer am Karlsruher Institut für Technologie) in einem LinkedIn Beitrag 2025, später veröffentlicht als wissenschaftliche Arbeit „From Vibe to Vise Coding: Addressing the AI Generated Code Quality Crisis“ in den Softwaretechnik Trends 45(3): 30 bis 34 (2025). Die Metapher dahinter: Ein Schraubstock (engl. „vise“) hält das Werkstück fest, während Präzisionswerkzeuge arbeiten. Genau so hält der Schraubstock Ansatz die AI auf Kurs.

Während freies Vibe Coding auf Geschwindigkeit und unkontrollierte Codegenerierung setzt, steuert guardrail basiertes AI Coding die KI Modelle mit klaren Grenzen: nur kleine, nachvollziehbare Änderungsschritte, verpflichtende Testgenerierung, kontinuierliche Dokumentationspflege und konsequente Codereviews nach jeder Änderung. Kein Code wird akzeptiert, den der Entwickler nicht versteht und nicht überprüft hat.

Der Vise Ansatz folgt einem strengen Prinzip: Die AI bekommt nur das, was sie für den nächsten kleinen Schritt braucht. Keine langen, vagen Anforderungen, sondern präzise, abgegrenzte Aufgaben mit klaren Exitkriterien. So bleibt jede Änderung nachvollziehbar, reviewbar und rückrollbar.

Die fünf Kernprinzipien von Vise Coding:

• Kleine, atomare Änderungen: Die AI darf nur explizit beschriebene, eng begrenzte Anpassungen vornehmen. Kein Refactoring auf Vorrat, keine eigenständigen Architekturentscheidungen.
• Tests als Pflicht: Zu jedem erzeugten oder veränderten Code werden passende automatisierte Tests generiert. TDD Zyklen (Test, Implement, Refactor) sind Standard.
• Dokumentation mitführen: Jede Codeänderung zieht eine Doku Anpassung nach sich, kein Code ohne erklärenden Kontext.
• Explizite Projektregeln: Architekturvorgaben, Umgebungen (Dev, Test, Prod), Code Style und No Duplicate Code Regeln werden dem AI Modell vorab kommuniziert.
• Konsequentes Review: Der Entwickler prüft und akzeptiert jede Änderung bewusst, oder verbessert sie gemeinsam mit der AI.

In der Praxis hat das Team von doubleSlash AI Code mit Guardrails mit Cursor und Claude Sonnet in einem Coding Dojo erprobt. Aufgaben wie „Erstelle Klasse Y basierend auf Klasse X“ oder „führe die gleiche Anpassung durch wie in Klasse Z“ wurden inklusive Testgenerierung sauber ausgeführt. Lediglich bei der Auslagerung von Hilfsmethoden in Hilfsklassen brauchte es zusätzliche explizite Instruktionen, ein Paradebeispiel für das Grundprinzip: Je präziser die Anforderung, desto besser das Ergebnis.

Beide Ansätze nutzen AI Modelle wie Claude, GPT oder Gemini für die Codegenerierung. Was sie trennt, ist die Art der Kontrolle und das Ziel:

• Vibe Coding setzt auf Geschwindigkeit: Der Entwickler beschreibt grob, was er will, die AI generiert große Codemengen, das Ergebnis wird durch Ausprobieren validiert. Ideal für Prototypen, MVPs und interne Tools. Technische Schulden entstehen bewusst in Kauf genommen.
• Der Vise Ansatz setzt auf Qualität: Der Entwickler gibt präzise Vorgaben, kleine Schritte, Tests und Doku sind nicht optional. Kein Code landet in der Produktion ohne Review. Ideal für langlebige Systeme, die über Jahre gewartet werden müssen.

Die Wahl hängt vom Projekt ab: Für einen schnellen Demo Prototyp ist freies AI Coding legitim. Für ein Symfony System, das für einen B2B Kunden läuft und in fünf Jahren noch gewartet werden muss, ist guardrail basiertes Entwickeln der einzig seriöse Ansatz. Die Faustregel lautet: Wer Code akzeptiert, den er nicht versteht, schafft Schulden, die später teuer zurückgezahlt werden müssen.

Bei NCA arbeiten wir an Projekten mit modernen Technologiestacks: Astro und JavaScript Frontends, Node.js Backends, Python für AI Pipelines und Automatisierung. Für uns ist strukturiertes AI Coding deshalb kein akademisches Konzept, sondern täglich gelebte Praxis. AI Assistenten wie Claude Code übernehmen klar umrissene Aufgaben, Refactoring einzelner Komponenten, Generierung von Unit Tests, Anpassung von Architekturschichten, während wir den Überblick über das Gesamtsystem behalten.

Konkret bedeutet das: Wir nutzen Vibe Coding Consulting als Ausgangspunkt, um mit Kunden schnell Prototypen in Astro JS oder Node.js zu validieren. Sobald ein Feature in die Produktion wandert, wechseln wir auf AI Code mit Guardrails: Tests mit Cypress, DSGVO konforme Datenverarbeitung, saubere Trennung von Umgebungsvariablen. Kein Produktionscode ohne Review, kein Review ohne Tests. Wenn Sie langlebige, wartbare JavaScript oder AI Systeme benötigen, die auch in drei Jahren noch sauber funktionieren, schreiben Sie uns: roland@nevercodealone.de