Ist das noch Vibe Coding oder schon AI-driven Development?

In einer Welt, in der Softwareprojekte immer komplexer und Release-Zyklen immer kürzer werden, stehen Entwicklungsteams unter hohem Druck: Neue Features müssen schnell und zuverlässig bereitgestellt werden, ohne dass darunter Qualität und Sicherheit leiden. 

AI-driven Development kann den Entwicklungsprozess beschleunigen und automatisieren. Unter dem Begriff „Vibe Coding“ soll dies sogar Laien ermöglichen, Software zu entwickeln. Doch wie steht es dabei um die Qualität des Ergebnisses? 

Wir haben ein internes Vibe-Coding-Experiment durchgeführt, um zu evaluieren, ob AI in der Lage ist, qualitativ hochwertige Software zu programmieren. Ziel war es eine bestehende Android-App in eine Flutter-Anwendung zu überführen. Unser Team, bestehend aus Experten für Künstliche Intelligenz, Flutter-Entwicklung und App-Analyse, weiß dabei genau worauf es ankommt.

Von Android zu Flutter: KI als Partner im Migrationsprozess

Die Entwicklungsumgebung bestand aus Visual Studio Code mit der Cline- und Flutter-Extension. Der Quellcode der bestehenden App, programmiert in Kotlin, wurde der KI zur Analyse und Transformation zur Verfügung gestellt. Während des Experiments stellte sich heraus, dass die Wahl der richtigen KI-Modelle entscheidend ist. Wir nutzten zwei verschiedene Modelle: Gemini-2.0-flash-001 für die Analyse und Claude-3.7-sonnet für die Code-Generierung. Durch diese Kombination konnten wir die Stärken beider Modelle optimal nutzen.

Der Versuchsaufbau:

1. Analyse: Die KI soll die bestehende App verstehen.
   Mithilfe von Gemini-2.0-flash-001 las unsere AI das komplette Code-Repository der nativen Android-App ein. Anschließend erhielten wir einen umfassenden Bericht über Architektur, Modulstruktur und potenzielle Migrationsschritte.
   
   
2. Planungsphase: Die KI entwickelt einen detaillierten Migrationsplan.
   Basierend auf den Analyseergebnissen erstellte die KI einen mehrstufigen Migrationsplan mit Priorisierung der Komponenten (UI-Layer, Geschäftslogik, Datenzugriff).
   
   
3. Generierungsphase: Die KI führt den Plan aus und generiert den Flutter-Code.
   Claude-3.7-sonnet übernahm die Erzeugung von Flutter-Dart-Code entsprechend des Plans. Iterativ wurden Codeblöcke erzeugt, getestet und optimiert.

In jeder Phase hielten wir manuelle Eingriffe bewusst minimal, um den puren Effekt unserer intelligenten Code-Automatisierung zu messen. Erst am Ende folgte die Qualitätskontrolle, bei der das Team den generierten Code auf Best Practices prüfte und kleinere Anpassungen vornahm.

Just Go with the Flow?

Herausforderungen und Vorteile von Vibe Coding

Eine der größten Herausforderungen war die Token-Limitierung der KI-Modelle. Da der Quellcode der App aus 16.000 Zeilen bestand, mussten wir den Code in mehreren Schritten analysieren und migrieren. Zudem traten während des Prozesses immer wieder Fehlermeldungen und Kompatibilitätsprobleme auf, die durch gezieltes Prompting und manuelle Eingriffe behoben werden mussten. Trotz dieser Herausforderungen konnten wir durch Vibe Coding eine effiziente und fehlerfreie Migration erreichen.

Der initiale Migrationsplan und die erste Vorversion des Flutter-Codes standen nach weniger als acht Stunden. Im Vergleich zu den geschätzten zwei bis drei manuellen Arbeitstagen ergab sich eine Zeitersparnis von über 60 Prozent. Zugleich erfüllten über 90 Prozent des generierten Codes unsere Architektur- und Style-Vorgaben, was uns zeigte, wie präzise KI-gestützte Workflows heute schon arbeiten können. Besonders beeindruckend war, dass unsere Entwicklerinnen und Entwickler durch die Automatisierung von Boiler­plate-Aufgaben deutlich mehr Kapazität für komplexe Integrations- und Qualitätssicherungsaufgaben gewannen.

Best Practices für KI-gestützte Entwicklung 

• Wahl der richtigen KI-Modelle: Unterschiedliche Modelle haben unterschiedliche Stärken. Es ist wichtig, Modelle zu wählen, die optimal zu den Anforderungen des Projekts passen.
• Kontinuierliche Überwachung: Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erfordert eine ständige Überwachung und Interaktion. Entwickler sollten regelmäßig die Ergebnisse der KI überprüfen und gegebenenfalls eingreifen.
• Token-Management: Bei der Verarbeitung großer Codebasen ist es wichtig, die Token-Limitierungen der KI-Modelle zu berücksichtigen und den Code in handhabbare Abschnitte zu unterteilen.
• Fehlerbehebung und Prompting: Korrektes Prompting und gezielte Fehlermeldungen sind entscheidend, um die KI effizient zu steuern und Probleme schnell zu lösen.
• Dokumentation und Planung: Eine klare Dokumentation und ein strukturierter Plan sind unerlässlich, um den Migrationsprozess erfolgreich zu gestalten und die Qualität des erzeugten Codes zu sichern.

Vom Vibe Coding zu Augmented Development zu AI-driven Development 

Es ist entscheidend zu betonen, dass AI in diesem Prozess nicht als Ersatz für erfahrene Entwickler dient, sondern als leistungsstarkes Werkzeug, das ihre Fähigkeiten erweitert und die Produktivität steigert. Wie unser Experiment zeigte, ist fundiertes Software-Engineering-Wissen unerlässlich für den Erfolg solcher Projekte. Augmented Development, bei dem KI die Fähigkeiten der Entwickler ergänzt, zeigt sich als vielversprechender Ansatz für die Zukunft.

Dennoch hat die KI hier nicht nur assistiert, sondern Anforderungen analysiert, die Architektur entworfen, den Code generiert, getestet und deployt. AI dient in einem solchen Szenario als Entwicklungstreiber und Experten als Supervisor im Sinne von AI-driven Development.

Fazit: Zukunftsfähige Softwareentwicklung lebt von Innovation und Qualität 

Unsere Erfahrungen mit automatisierter Entwicklung haben uns einmal mehr bestärkt: AI-driven Software Development ist ein wichtiges Werkzeug, das wir als professionelles Unternehmen mit Augenmaß und Verantwortungsbewusstsein einsetzen. Für unsere Kunden bedeutet das schnellere Projektumsetzung, transparente Prozesse und Softwarelösungen, die den neuesten Stand der Technik repräsentieren. 

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie wir Vibe Coding eingesetzt haben oder wie auch Ihr Projekt von AI-Assistenz profitieren kann, sprechen Sie uns gerne an. Wir freuen uns darauf, gemeinsam neue Wege in der Softwareentwicklung zu beschreiten. 

Weitere Informationen: