Vibe-Coding-Sucht: Wenn der nächste Prompt wichtiger wird als das Ergebnis
Es ist kurz nach Mitternacht. Die Anwendung kann schon fast alles, nur eine Kleinigkeit fehlt noch. Ein Satz an die KI, ein Klick, ein paar Sekunden warten. Diesmal klappt es, dafür ist etwas anderes kaputt. Also noch ein Satz. Wer mit KI-Agenten Software baut, kennt diesen Abend.
Seit es Vibe Coding gibt, also Software, die man in normaler Sprache beschreibt und von der KI schreiben lässt, berichten Entwickler von einem neuen Problem: Sie kommen nicht mehr davon los. In englischsprachigen Fachmedien ist von einer „Dopamin-Falle“ und vom „Spielautomaten in der Entwicklungsumgebung“ die Rede. Im deutschsprachigen Raum wird darüber bisher wenig gesprochen, obwohl gerade kleine Betriebe betroffen sind.
Warum Vibe Coding so schwer loslässt
Das Muster ist aus der Psychologie bekannt: Belohnungen, die unregelmäßig kommen, binden am stärksten. Mal liefert die KI in Sekunden genau das Richtige, mal etwas knapp daneben, mal nichts Brauchbares. Gerade das „knapp daneben“ fühlt sich an wie Fortschritt und lädt zum nächsten Versuch ein.
- Jeder Versuch kostet fast nichts. Ein Satz genügt, die Arbeit macht die Maschine. Es gibt keinen natürlichen Punkt, an dem man müde wird.
- Es gibt immer eine nächste Idee. Wenn das Bauen billig ist, wird jede Idee sofort ausprobiert.
- Warten fühlt sich wie Pause an. Während der Agent arbeitet, schaut man zu und bleibt trotzdem am Bildschirm.
- Der Fortschritt ist sichtbar, das Ziel nicht. Neue Funktionen erscheinen im Minutentakt. Ob sie gebraucht werden, fragt niemand.
Die Glücksspielforschung kennt dafür den Begriff „Dark Flow“: einen Zustand völliger Versunkenheit, der sich gut anfühlt, aber nicht gut tut. Man spielt länger als geplant und vergisst die Zeit. Vibe Coding ist kein Glücksspiel. Der Mechanismus, der Menschen am Automaten hält, wirkt hier aber ähnlich.
Was die Zahlen zeigen
Studien, die eine Sucht im medizinischen Sinn belegen, gibt es noch nicht. Es gibt aber deutliche Hinweise, dass KI-Werkzeuge die Arbeit eher verdichten als verkürzen:
- Mehr Arbeit nach Feierabend: Das Analyseunternehmen Multitudes fand bei über 500 Entwicklern, die mit KI-Werkzeugen arbeiten, 19,6 Prozent mehr Code-Einreichungen außerhalb der Arbeitszeit. Eine Auswertung von ActivTrak über gut 160.000 Beschäftigte, nicht nur Entwickler, zeigt 46 Prozent mehr produktive Stunden an Samstagen und 58 Prozent mehr an Sonntagen.
- Gefühlt schneller, gemessen langsamer: In einer Studie der Forschungsorganisation METR brauchten 16 erfahrene Entwickler Anfang 2025 mit KI rund 19 Prozent länger für ihre Aufgaben. Hinterher schätzten sie sich um 20 Prozent schneller ein. Neuere Messungen von 2026 deuten eher auf einen Zeitgewinn hin, METR selbst nennt diese Daten aber noch unsicher. Die Lehre bleibt: Das Gefühl, schnell voranzukommen, ist kein Maßstab.
- Mehr Code, nicht mehr Ergebnis: Faros AI hat Daten von über 10.000 Entwicklern ausgewertet. Teams mit viel KI erledigten 21 Prozent mehr Aufgaben, die Zeit für die Prüfung der Änderungen stieg aber um 91 Prozent. Im Unternehmen insgesamt war keine Verbesserung messbar.
Woran Sie die Sucht im Betrieb erkennen
In Betrieben zeigt sich das selten als Problem eines einzelnen Menschen, sondern als Projekt, das nicht fertig wird:
- Niemand kann in einem Satz sagen, welchen Ablauf die Anwendung verbessern soll.
- Es kommen ständig neue Funktionen dazu, aber kaum eine wird genutzt.
- Gebaut wird abends und am Wochenende, oft von der Person, die eigentlich den Betrieb führt.
- Fehler werden mit dem nächsten Prompt „repariert“, ohne dass jemand versteht, warum sie entstanden sind.
- Keiner kann mehr erklären, wie die Anwendung aufgebaut ist. Die Informatikerin Margaret-Anne Storey nennt das „kognitive Schulden“.
- Die Kosten für KI-Abos und Rechenzeit steigen, ohne dass jemand sie einem Ergebnis zuordnet.
Was es den Betrieb kostet
Die Stunden sind das Kleinste. Teurer wird, was danach kommt: eine Anwendung mit echten Kundendaten, die niemand geprüft hat und niemand pflegt. Jede spätere Änderung wird schwerer, weil der Aufbau unklar ist. Und die Person, die gebaut hat, fehlt im Tagesgeschäft, weil sie nachts gebaut hat. Mehrere Entwickler berichten offen von Schlafproblemen. Das sollte man ernst nehmen, bei sich selbst und im Team.
So bleibt Vibe Coding ein Werkzeug
- Erst das Ziel, dann der erste Prompt. Schreiben Sie auf, welcher Ablauf besser werden soll und woran Sie das merken, zum Beispiel an den Minuten pro Vorgang.
- Zeit begrenzen. Ein Prototyp bekommt einen festen Rahmen, etwa zwei bis vier Wochen. Danach wird entschieden, nicht einfach weitergebaut.
- Messen statt fühlen. Vergleichen Sie vorher und nachher. Das Gefühl, schnell zu sein, täuscht nachweislich.
- Agenten arbeiten lassen, nicht zuschauen. Vergeben Sie Aufgaben gesammelt und sehen Sie die Ergebnisse zu festen Zeiten an. Das unterbricht die Schleife.
- Prüfen vor der Freigabe. Ein Mensch, der den Code versteht, schaut ihn an, bevor echte Daten hineinkommen.
- Feierabend festlegen. Klingt banal, ist aber der wirksamste Schutz.
Unser Konzept: die Anwendung, die sich aus sich selbst heraus verbessert
Der Sog entsteht, weil ein Mensch mit der KI allein ist und jede Idee sofort ausprobieren kann. Wir drehen das um: Die Wünsche entstehen dort, wo die Arbeit passiert, nämlich in der Anwendung selbst. Umgesetzt werden sie in Ruhe, geprüft und zu festen Zeiten.
- Wunsch eingeben: In jeder Ansicht der Anwendung gibt es ein Feld für Änderungswünsche. Wer damit arbeitet, schreibt in normalen Worten, was fehlt, zum Beispiel: „Hier brauche ich eine Spalte für die Lieferzeit.“ Die Anwendung hängt den Zusammenhang an: auf welcher Seite, in welcher Rolle und bei welchem Datensatz der Wunsch entstanden ist, auf Wunsch mit einem Bildschirmfoto.
- Sammeln und einordnen: Jeder Wunsch wird ein Eintrag mit Status. Ähnliche Wünsche werden zusammengefasst, Rückfragen gehen direkt in der Anwendung an die Person zurück, die den Wunsch hatte. Festgelegt ist, wer Wünsche eingeben und wer sie freigeben darf.
- Umsetzen lassen: Ein KI-Agent bereitet die Änderung in einer getrennten Testkopie vor, nie in der laufenden Anwendung und nur mit Testdaten. Er beschreibt in einfachen Worten, was er geändert hat.
- Prüfen: Automatische Tests und eine Sicherheitsprüfung laufen bei jeder Änderung. Danach prüft ein Mensch Code und Datenwege. Änderungen, die Daten löschen oder umbauen, brauchen eine ausdrückliche Freigabe. Die Person mit dem Wunsch probiert die Änderung in der Testversion aus und gibt sie frei.
- Ausrollen: Freigegebene Änderungen kommen gesammelt zu festen Terminen in die Anwendung, mit Datensicherung vorher und der Möglichkeit, sie zurückzunehmen. Jede Änderung wird protokolliert.
- Rückmeldung: In der Anwendung sieht jeder, was aus seinem Wunsch geworden ist: eingegangen, in Prüfung, im Test, umgesetzt am …
So wächst die Anwendung mit dem Betrieb, ohne dass jemand nachts prompten muss. Aus dem Spielautomaten wird eine Warteschlange mit Prüfung. Kleine Wünsche gehören zur Wartung zum festen Monatspreis, größere bieten wir vorher an.
Ausführlich beschrieben, mit Bausteinen, Grenzen und einem Beispiel: Software, die sich aus sich selbst heraus weiterentwickelt.
Frei für alle. Wir haben dieses Konzept am 20. Oktober 2026 hier erstmals veröffentlicht und melden bewusst kein Patent darauf an. Jeder darf es nutzen, nachbauen und weiterentwickeln, ganz im Sinne von Open Source. Den Text dieses Abschnitts stellen wir unter die Lizenz CC BY 4.0: Sie dürfen ihn übernehmen, wenn Sie uns als Quelle nennen, zum Beispiel so: „Konzept: newtastic GmbH, newtastic.de/blog/vibe-coding-sucht“.
Fazit
Vibe Coding macht das Bauen von Software schnell und billig. Genau deshalb braucht es Grenzen: ein Ziel, einen Zeitrahmen, eine Messung und jemanden, der prüft. Dann bleibt die KI ein Werkzeug, das dem Betrieb dient, und nicht umgekehrt.
Sie möchten wissen, welcher Ablauf sich in Ihrem Betrieb lohnt? Im Ablauf-Check finden wir es an einem Tag heraus.
Quellen
- LeadDev: „Addictive“ agentic coding has developers losing sleep, 30.03.2026 (Zahlen von Multitudes und ActivTrak, Begriff „kognitive Schulden“)
- METR: Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10.07.2025, und Aktualisierung vom 24.02.2026
- Faros AI: The AI Productivity Paradox, 2025
- Dixon u. a.: Reward reactivity and dark flow in slot-machine gambling, Journal of Behavioral Addictions, 2019