
Von Vibe Coding zu Spec-Driven Development: Fitness-App in 4,5 Stunden
Der Artikel von Mariya Mansurova auf Towards Data Science beschreibt einen Paradigmenwechsel in der KI-gestützten Softwareentwicklung: weg vom improvisierten „Vibe Coding" hin zu strukturiertem „Spec-Driven Development" (SDD). Als Aufhänger dient ein 4,5-stündiges Praxisprojekt – eine persönliche Fitness-Web-App zur Vorbereitung auf einen Halbmarathon. Bezug nimmt Mansurova auf Andrej Karpathy, der den Begriff „Vibe Coding" im Februar 2025 geprägt hatte und selbst feststellte, dass diese Ära endet und das Zeitalter des „Agentic Engineering" beginnt. SDD orientiert sich an klassischen Engineering-Praktiken: Vor der Implementierung werden Architekturentscheidungen, Anforderungen und Begründungen in strukturierten Markdown-Dokumenten festgehalten, die im Repository versioniert werden. Der Workflow gliedert sich in eine „Constitution"-Phase (Mission, Tech Stack, Roadmap) und iterative Feature-Entwicklungszyklen mit Spezifikation, Implementierung und Validierung. Als Lerngrundlage dient der JetBrains-Kurs „Spec-Driven Development with Coding Agents" auf DeepLearning.AI. Der Ansatz adressiert zentrale SDD-Probleme des Vibe Codings: fehlende Konventionen in Teams, Context Decay durch begrenzte Kontextfenster und verloren gegangene Entscheidungsbegründungen aus vergangenen Chat-Sessions.
- Andrej Karpathy prägte 'Vibe Coding' im Februar 2025 – und erklärte es rund ein Jahr später selbst für überholt.
- SDD speichert Entscheidungen und Begründungen als Markdown-Spezifikation direkt im Repository, persistent über Chat-Sessions hinweg.
- Die 'Constitution' eines Projekts umfasst drei Kerndokumente: Mission, Tech Stack und Roadmap.
- Lernquelle des Projekts: JetBrains-Kurs 'Spec-Driven Development with Coding Agents' auf DeepLearning.AI.
- Vibe Coding skaliert laut Autorin schlecht in Teams – ohne Konventionen entstehen z. B. fünf verschiedene Wege, ML-Training in einer DBT-Pipeline auszuführen.
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