Wat is vibe coding: voordelen, risico’s & tools

Wat is vibe coding?

Met de opkomst van AI kan heel veel menselijk worden geautomatiseerd. Niet zelden lees je berichten van CEO's die zeggen dat steeds meer computercode geschreven zal worden door AI.

Microsoft CEO Satya Nadella said that 20% to 30% of code inside the company’s repositories was “written by software” (meaning AI).

Hoe schrijft een groot bedrijf als Microsoft code met AI? Je kunt natuurlijk vragen aan ChatGPT om een bepaald stuk code te schrijven en dit vervolgens te kopiëren en te plakken in jouw code.

Er zijn echter steeds meer tools die het makkelijk maken om automatisch software te schrijven. Je geeft hierbij in menselijke taal op wat voor programma je verwacht, een AI-tool zal een kant-en-klare applicatie voor je opleveren.

Op deze manier software ontwikkelen wordt vibe coding genoemd. Andrej Karpathy, ex-medewerker van OpenAI, schreef op 3 februari 2025 op X het volgende:

There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper so I barely even touch the keyboard. I ask for the dumbest things like "decrease the padding on the sidebar by half" because I'm too lazy to find it. I "Accept All" always, I don't read the diffs anymore. When I get error messages I just copy paste them in with no comment, usually that fixes it. The code grows beyond my usual comprehension, I'd have to really read through it for a while. Sometimes the LLMs can't fix a bug so I just work around it or ask for random changes until it goes away. It's not too bad for throwaway weekend projects, but still quite amusing. I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.

Karpathy beschrijft hier hoe je applicaties kunt ontwikkelen door volledig te vertrouwen op AI en je niet druk te maken om de technische code onder de motorkap: blijkbaar zijn de tools goed genoeg om zo te werken.

Maar wat zijn deze tools en hoe werken ze precies?

Wat doet een vibe coding tool?

In de praktijk betekent vibe coding dat een ontwikkelaar een idee of een probleem in natuurlijke taal beschrijft aan een AI-tool. Dit gebeurt in een speciale tool, bijvoorbeeld Visual Studio Code of Cursor. Je maakt normaliter geen gebruik van de standaardinterface van bijvoorbeeld ChatGPT, omdat een website geen toegang heeft tot de bestanden op jouw pc.

Deze tool genereert vervolgens de benodigde code, configureert de ontwikkelomgeving en bouwt zelfs de applicatie. De ontwikkelaar fungeert meer als een "dirigent" die de AI aanstuurt, dan als een traditionele programmeur die elke regel code handmatig schrijft.

Bij het genereren van de code wordt een 'normaal' large language model aangeroepen. De tool zelf doet doorgaans de volgende handelingen:

1. Context verzamelen: de tool zoekt eerst de relevante bestanden en codefragmenten op die nodig zijn voor de taak.
2. Plan van aanpak: vervolgens stelt de AI een stappenplan op om de gevraagde wijzigingen correct te implementeren.
3. Uitvoering: tot slot worden de wijzigingen stap voor stap doorgevoerd in de codebase.

Workflow van een vibe coding ontwikkelaar

Bij vibe coding zal een ontwikkelaar zelf bijna geen code schrijven. De taak van de ontwikkelaar is om de behoeftes goed te definiëren en het resultaat te evalueren.

1. Functionaliteit beschrijven: de ontwikkelaar formuleert een duidelijke beschrijving van de gewenste functionaliteit of welk probleem moet worden opgelost. Bijvoorbeeld: "Maak een webapplicatie die gebruikers toelaat om recepten op te slaan en te doorzoeken."
2. Generatie door AI: de AI-tool begint met het genereren van de basisstructuur van het project, de code voor de frontend en backend, en de benodigde configuratiebestanden op basis van de gewenste functionaliteit.
3. Verfijning: de ontwikkelaar evalueert het resultaat en beschrijft nieuwe, gedetailleerdere wensen.
4. Acceptatie en integratie: de ontwikkelaar beoordeelt de wijzigingen op functionaliteit en esthetiek, en accepteert de gegenereerde code. Er is minder nadruk op het gedetailleerd lezen van alle wijzigingen in de code, maar meer op het snel valideren van het eindresultaat.
5. Deployment: sommige geavanceerde tools kunnen zelfs het deploymentproces automatiseren, waardoor de applicatie direct naar een server wordt uitgerold en door de eindgebruikers kan worden gebruikt.

Het is een verschuiving van 'schrijven van code' naar 'sturen van AI om code te genereren en te verfijnen', waarbij de focus ligt op het snel realiseren van functionaliteit.

Overzicht van AI tools

Er zijn verschillende tools beschikbaar die deze manier van werken ondersteunen. De tools kunnen grofweg worden onderverdeeld in twee categorieën: tools voor ontwikkelaars zonder programmeerervaring en tools voor ontwikkelaars mét programmeerervaring.

1. Tools voor ontwikkelaars zonder programmeerervaring

• Replit: Een online ontwikkelomgeving (IDE) die sterk inzet op AI met hun 'Replit Agent'. Deze agent kan zelfstandig plannen maken, code schrijven, dependencies installeren en de applicatie deployen, allemaal vanuit de browser.

• Google AI Studio: in Google AI-studio kan je van begin tot eind applicaties ontwikkelen met 1 prompt.

2. Tools voor AI Engineers met programeerervaring

• Visual Studio Code met Copilot: De bekendste AI-assistent. Hoewel het begon als een autocomplete-tool, biedt Copilot ook chat-functionaliteit en de mogelijkheid om wijzigingen in meerdere bestanden tegelijk door te voeren.

• Cursor: een aangepaste versie (fork) van Visual Studio Code (VS Code) met diepgaande AI-integratie. Cursor kan je hele codebase indexeren en begrijpen, waardoor het zeer contextbewuste suggesties kan doen. De 'Composer' feature stelt je in staat om volledige features te bouwen met één prompt.

• CLI-tools (Claude, OpenAI, Gemini): voor ontwikkelaars die liever in de terminal werken, zijn er specifieke command-line interfaces. Anthropic biedt bijvoorbeeld 'Claude Code', een agent die direct in je terminal draait en zelfstandig bestanden kan bewerken en commando's kan uitvoeren. Ook OpenAI en Google bieden CLI-tools waarmee je de kracht van hun modellen direct in je workflow integreert zonder tussenkomst van een grafische IDE.

Voordelen van vibe coding

De (potentiële) voordelen van vibe coding zijn duidelijk: met slechts één of enkele prompts kan automatisch veel code worden gegenereerd die vaak ook goed werkt. Dit maakt het veel makkelijker om software te genereren.

Daarnaast kan nu iedereen een (simpele) applicatie ontwikkelen. Als je goed de functionaliteit weet te beschrijven is er immers geen of weinig technische kennis nodig.

Tot slot is er, naast het sneller opleveren van code, ook de mogelijkheid om parallel meerdere functionaliteiten door meerdere AI's te laten ontwikkelen, waardoor er in kortere tijd nog meer opgeleverd kan worden.

Risico's

Het succes van vibe-coding valt of staat met de kwaliteit van de prompts én de AI-modellen die de code genereren. Op dit moment, begin 2026, zijn AI-modellen en tools nog beperkt.

Het is daarom een risico om belangrijke applicaties te laten ontwikkelen zonder dat hier een ervaren software-ontwikkelaar naar heeft gekeken. Naarmate applicaties complexer en groter worden neemt de kans op fouten, bugs en kwetsbaarheden m.b.t. security toe.

Rol van de ontwikkelaar

Bij vibe-coding wordt het 'saaie' gedeelte van programmeren door AI gedaan. Het opzetten van een zogenaamde 'boilerplate', een minimale hoeveelheid aan technische code die je nodig hebt om een applicatie te laten werken, kan volledig door AI worden gedaan.

De belangrijkste taken van een ontwikkelaar zijn daarom het goed verwoorden van de gewenste functionaliteit en het evalueren van de opgeleverde code, zowel technisch als functioneel.

Aangezien AI (nog) niet in staat is om zelfstandig grote hoeveelheden code correct op te leveren, zal de ontwikkelaar de gewenste functionaliteit op moeten delen in stukjes en deze stap voor stap door AI laten implementeren.

Daarnaast moet de ontwikkelaar ook de kwaliteit van de code voor de lange termijn bewaken. Dit betekent o.a. het definiëren van codestandaarden waar AI zich aan moet houden, het definiëren van test cases, bepalen welke technologieën er gebruikt worden, etc.

Om te voorkomen dat AI allerlei code steeds opnieuw gaat bedenken kan het nuttig zijn om bepaalde voorbeeldcode te definiëren en mee te geven aan de AI-modellen. Dit kan met name relevant zijn voor user interface-elementen, zoals bepaalde knoppen of filterfunctionaliteit. Deze componenten kunnen eenmalig worden ontwikkeld door een ontwikkelaar en door een AI worden hergebruikt. Op deze manier zal een AI-model sneller klaar zijn maar zal ook de kwaliteit hoger zijn.

Wel of niet vibe coden?

Vibe coden is vooral krachtig wanneer je het gebruikt voor nieuwe applicaties of proof of concepts die 'from scratch' worden ontwikkeld. Er kan dan snel een applicatie worden gegenereerd waar gebruikers feedback op kunnen geven.

Bij kritieke applicaties waar fouten niet acceptabel zijn wordt ook het risico van vibe coding groter. In dat soort situaties zal de gegenereerde code vooralsnog altijd moeten worden gereviewd door een ervaren software-ontwikkelaar. Dit zijn echter ook de situaties waarin de efficiëntie van AI afneemt: de feedbackloop van code genereren en verbeteren duurt soms langer dan het in één keer goed doen door een menselijke ontwikkelaar.

Conclusie

Vibe coding is meer dan een vluchtige trend, het is een fundamentele verschuiving van de manier waarop software ontwikkeld wordt. Door de focus te verleggen van syntax naar semantiek, van hoe je iets codeert naar wat je wilt bereiken, wordt de drempel om ideeën te realiseren verlaagd. Het stelt zowel ervaren developers als nieuwkomers in staat om sneller prototypes en applicaties te lanceren.

Tegelijkertijd is een kritische blik noodzakelijk. Zoals bij elke krachtige technologie brengt het blind vertrouwen op AI risico's met zich mee op het gebied van onderhoudbaarheid en veiligheid. Voor robuuste productiesystemen blijft de structuur en het inzicht van een menselijke expert belangrijk.

De ontwikkelaar van de toekomst is wellicht minder een typist en meer een regisseur. Iemand die de creatieve visie bewaakt, de AI aanstuurt en ingrijpt waar nodig.

Wil je AI expert worden?

Tijdens onze 5-daagse AI Opleiding of 7-daagse AI Engineer Opleiding leer je het hele AI spectrum kennen; van klassieke machine learning modellen tot generative AI met o.a. ChatGPT. Je leert programmeren in Python zodat je op uiteenlopende vlakken aan de slag kunt met AI. Of ben je op zoek naar een globale introductie in AI? Bekijk dan onze AI cursus basis eens. We bieden ook AI consultancy aan op allerlei thema’s.