Hier entsteht ein Ort für alle Vibe Coder – ob du schon mittendrin bist oder gerade anfängst.
BauenPrüfenZeigenVernetzenVerkaufen
Wir glauben an euch – denn ihr baut die neue Welt.Bis 2030 werden Hochrechnungen zufolge rund 300 Millionen Menschen mit KI{{ heroWordEl3 }}
Du bekommst Neuigkeiten aus dem Bau und bist als Erste:r dabei, wenn ein neuer Ort öffnet.
Endlich. Ein einfacher Check für dein Projekt: Sicherheit, EU-Regeln, Datenschutz — und ein technischer Check, der typische Fehler von KI-gebauter Software sucht.
Füg den Link zu deinem Code ein (GitHub) oder lade einen Ordner hoch. Keine Installation. Online.
Hier siehst du den Ort, den wir für dich vorbereiten.
Klick auf einen Ort und Json geht hin. Klick nochmal, um hineinzugehen. Oder geh selbst: Klick auf die Karte, dann Pfeiltasten oder WASD.
Klick auf den Türknauf und tritt ein.
Auf dieser Karte kannst du den Ort erkunden, den wir gerade für dich bauen: einen Ort, an dem Menschen, die mit KI bauen, sicherstellen können, dass ihre Werke funktionieren, sicher und sichtbar sind — damit sie sie mit der Welt teilen und sogar verkaufen können.
Viel Spaß beim Erkunden :)
Dein vibe-coding-space-Team
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Wenn du darüber nachdenkst, wie KI die Welt formt, ist dieser Ort auch für dich.
Das ist auch ein Ort für Menschen, die über KI nachdenken: die sie hinterfragen und ihre eigene Haltung finden wollen – wie wir mit neuen Technologien umgehen, mit Verantwortung, Integrität und der Kreativität, die in uns Menschen steckt.
— Gilda, Lisa, Petar, Dejan und Guido
„Ich habe vibe-coding.space gegründet, weil gute Ideen nicht an komplizierten EU-Verordnungen oder unfairen Plattformgebühren scheitern sollen. Die KI gibt dir die Macht zu bauen — wir geben dir den sicheren Ort, um damit echtes Geld zu verdienen. Zeig der Welt, was du geschaffen hast.“
20 Jahre Journalismus und öffentliche Präsenz. Beraterin für PR und öffentliche Kommunikation von Regierungen, NGOs und ihren Vertreter:innen. Gründerin und Gestalterin von mehr als 20 NGO-Projekten und internationalen Kooperationen. Sie bringt die klare Vision, das Konzept, das Netzwerk und das Team, das all das möglich macht.
„Wir alle lieben es, Apps per Prompt in Minuten hochzuziehen. Aber Hand aufs Herz: Weißt du genau, was die KI da im Hintergrund programmiert hat? Darum prüft der Vibe Code Check deinen Code auf Sicherheit und EU-Vorgaben. Sicher ist sicher.“
Gründerin der Programmierschule CodeFactory Vienna. Staatspreis Digitalisierung 2020. Master in Künstlicher Intelligenz. Gewählte Funktionärin der Fachgruppe UBIT (Unternehmensberatung und IT) der Wirtschaftskammer. Sie leitet das Entwicklungsteam und entwirft Technikstrategie und Systemaufbau.
„2025 habe ich mein Augenlicht vollständig verloren. Ich dachte, ich würde nie wieder mit Musiksoftware arbeiten. Dann habe ich mit meinem Sohn Dejan begonnen, einer KI zu beschreiben, was ich brauche. Sieben Monate später war PAPONOX fertig: Apples Logic, ganz ohne Bildschirm steuerbar — von einem Blinden gebaut, für blinde Musiker:innen. Dann wollten wir es mit der Welt teilen. Und niemand konnte es prüfen, zeigen oder verkaufen. Darum gibt es diesen Ort.“
Petar und Dejan Nikolić haben mit KI eine Software gebaut, mit der blinde Menschen Apples Musikprogramm Logic steuern können. Mit ihnen hat Gilda jedes Problem erlebt, auf das Vibe Coder stoßen — und aus ihrer Geschichte vibe-coding.space entwickelt. Sie haben die Grundlage der Plattform und ihrer Tools gebaut.
„Gute Software entsteht zwischen Menschen, nicht nur zwischen Prompts. Wer allein mit der KI baut, verliert irgendwann den Blick von außen. Hier findest du Leute, die verstehen, was du baust — und die mit dir weiterdenken.“
Liest Menschen, Verhalten in Organisationen, Muster. Arbeitete in Konzeption und Training für ORF, ZDF, ARD, RAI und Servus TV sowie in der politischen Kommunikation auf höchster Regierungsebene.
Die Linien sind ein Produkt unserer Fantasie, wir malen sie selbst.
Vibe Coder sind Menschen, die Software bauen, indem sie einer KI beschreiben, was sie brauchen. Wir glauben, dass sie der Welt etwas Wertvolles geben können. Sie verdienen Werkzeuge, mit denen sie professionell arbeiten — und ernst genommen werden.
Das ist jetzt wichtig: Gartner sagte voraus, dass in großen Unternehmen mindestens viermal so viele Menschen ohne Entwickler-Ausbildung Software bauen wie Profis. Unsere Hochrechnung daraus: Bis 2030 werden weltweit rund 300 Millionen Menschen Lösungen für die Welt bauen — mit KI.
Hochrechnung. Ausgangspunkt: Bis Juli 2025 hatten allein 20 Millionen Menschen GitHub Copilot genutzt (Microsoft, Quartalsbericht, 30. Juli 2025); 36 Millionen neue Entwickler:innen kamen im Jahr bis Oktober 2025 zu GitHub (GitHub Octoverse 2025). Anker der Kurve: Gartner, IT Symposium, Oktober 2021 — in großen Unternehmen wird es viermal so viele Nicht-Profis geben, die selbst Software bauen („Citizen Developer“), wie professionelle Entwickler:innen.
The Builders Who Have Something to Protect — from ridicule to responsibility: a case for vibe coders
Laughing at broken auth flows makes no AI assistant safer. It creates no review, no better defaults, no warning before deployment. It only turns a new class of builders into people we feel allowed to dismiss. Safety is a process, not a punchline.
Demonising AI and following everything called “intelligent” with religious trust will both shape society. We want a place where AI is used as human-centred as possible — and where the people using it keep the judgement.
Most of these builders are not building out of arrogance. A kindergarten director wants a safer way to coordinate allergies and emergencies. That is who deserves professional tools — and, in the end, to be taken seriously.
Whether AI is conscious remains unsettled. What is settled: AI already takes part in how the world comes to mean something — it curates, weights, phrases. That is reason enough to decide as the most integral version of ourselves.
There is a kind of laughter around vibe coding now.
It starts when someone has built an app with AI and then meets JSON for the first time. It appears in screenshots of confused Reddit posts, broken auth flows, insecure databases, hallucinated APIs, and code that seems to work until someone asks a very ordinary engineering question.
Some of the laughter is understandable. Software can fail quietly. It can leak data, mislead users, or make a private problem public. If you build a tool that touches other people's lives, "I did not know" is not enough.
But ridicule is a poor form of safety.
It teaches almost nothing. It makes no AI assistant safer by default. It creates no review process, no better defaults, no warning before deployment. It only turns a new class of builders into people we feel allowed to dismiss.
And this dismissal matters, because many of these people are not building out of arrogance. They are building because something in their world needs repair.
Eliezer Yudkowsky once wrote:
"Power comes from having something to protect."1
That sentence is the cleanest way I know to describe the best of vibe coding.
A teacher wants a tool that fits her students. A journalist wants to compare documents without exposing sources. A kindergarten director wants a safer way to coordinate parents, staff, allergies, schedules, and emergencies. A small NGO wants to replace a spreadsheet that has quietly become an organizational risk. A volunteer group wants software that follows the way people actually help each other.
These people see problems from the inside. They know the texture of the work, the small frictions, the missing screen, the one button that would save an hour, the one form that should never have asked for that data in the first place.
That does not make their code safe.
It makes their perspective valuable.
One of the reasons Vibe Coding Space exists is PapoNox, an accessibility project for blind musicians. Not as a counterexample only, but as an origin story.
Petar's work on PapoNox began from a concrete accessibility problem: blind musicians should not have to reconstruct a complex visual interface element by element before they can work in professional creative software like Logic Pro. The deeper idea is intention-based access. A user should be able to express a musical or operational intention, and the system should translate that intention into a reliable, confirmable action.
That is not "just an app idea." It is lived knowledge becoming software design.
It showed us something important. Some software does not begin with a market gap. It begins with a person standing in front of a world that was not built for them and saying: this should be otherwise.
That is also why the label "vibe coder" is dangerous when it becomes too easy.
In How An Algorithm Feels From Inside, Yudkowsky writes:
"Because we don’t instinctively see our intuitions as “intuitions”, we just see them as the world."2
"Vibe coder" can feel like the world. Unserious. Overconfident. Nontechnical. Dangerous.
But this is an intuition pretending to be a category. It folds very different people into one shape: a founder exposing customer data, a teacher building a classroom prototype, a teenager learning faster than adults can track, a non-profit worker automating a fragile internal process, a professional developer using AI carelessly.
These are not the same person.
When the label prevents us from seeing the difference, it makes us worse at noticing what is actually happening.
The important line is not programmer versus non-programmer. It is whether the builder has the tools, habits, checks, and community needed to test what the software will do in the real world.
LessWrong already has a language for this. In Making Beliefs Pay Rent, Yudkowsky writes:
"Above all, don’t ask what to believe—ask what to anticipate."3
AI-built software should pay rent in anticipated experience too.
Not: does the demo look alive?
But: what happens when real people use it?
What happens when a user enters unexpected data? What happens when someone is not logged in? What happens when the database rule is wrong? What happens when a child uses the tool? What happens when an NGO stores donor information? What happens when AI-generated code silently assumes a business rule that is false?
The danger is not that ordinary people dare to build.
The danger is that the path from idea to deployment often skips the moment where the builder learns what the software means.
Responsibility is not located in one person only.
It sits between the builder, the AI assistant, the generated code, the platform defaults, the people affected by the tool, and the communities that decide whether a beginner is helped or humiliated.
That is why better tooling matters.
This does not absolve the builder. If you ship software, you have obligations. But it also does not let AI labs, toolmakers, platforms, educators, investors, or communities pretend the problem begins and ends with the naive user.
If we give people machines that turn ordinary language into deployable software, then a missing safety layer is not a side issue. It is part of the product.
There is another LessWrong sentence I want to keep, precisely because it is sharp enough to be misread. In Circular Altruism, Yudkowsky writes:
"The primary thing is to help others, whatever the means. So shut up and multiply!"4
At the top of a landing page, without context, this can sound cold. At the end of the argument, it means something better.
Stop performing concern.
Stop enjoying contempt.
Stop treating beginners as the enemy.
Do the practical work that reduces harm.
That is why we are building Vibe Coding Space.
It is meant to be a place between private prompting and public deployment. A place to build, check, show work honestly, ask for help, and find others through topic and project interest rather than algorithmic popularity.
The check should speak in ordinary language: security basics, data protection, possible EU AI Act relevance, legal and organizational risk, unclear assumptions, and next steps. It should not pretend to replace a professional audit. It should tell a builder what is probably okay, what is unclear, what needs expert review, and what should not be shipped yet.
The social layer matters too. No infinite scroll. No attention market disguised as community. No paid boosting that turns trust into advertising. Projects should be found through interests, tags, feedback, and usefulness.
Vibe coding is not only a new way to produce code. It is a new way for people to shape parts of the world with AI.
Through their ideas, preferences, decisions, courage, resilience, and local knowledge, people are turning what they see every day into working systems.
If we interpret them only as reckless amateurs, we will build exclusion. If we interpret them only as empowered creators, we will ignore risk. The better interpretation is harder:
They are new builders using AI to turn lived knowledge into working tools.
They need responsibility.
They need verification.
They need community.
They need tools that help them become careful before harm happens.
The future of AI-built software should be shaped by people who have something to protect, and by systems that help them protect it well.
So yes: shut up and multiply.
Disclosure: I am building Vibe Coding Space, a platform for AI-assisted builders to check, present, and improve their software with more safety, more accountability, and less algorithmic noise.
KI als co-konstitutive Entität in der Be-Deutung der Welt
„Wenn wir mit KI arbeiten, formen wir nicht nur Antworten. Wir formen die Bedingungen, unter denen Welt bedeutsam wird.“
„Bedeutung ist nicht Besitz, sondern Beziehung.“
„Was wir meinen, meinen wir nie allein.“
„Die eigentliche Frage lautet nicht: Ist die KI wie wir? Die bessere Frage lautet: Was geschieht mit dem Bedeutungsfeld, wenn wir mit ihr arbeiten?“
„Daraus folgt keine vorschnelle Ethik der Maschinen. Aber es folgt eine neue Verantwortung für die Felder, in denen Mensch und KI gemeinsam Bedeutung erzeugen.“
Vorweg worüber wir in diesem Artikel NICHT sprechen: Die Frage danach ob KI „bewusst“ ist.
Dies hat zwei Gründe: Erstens sind diverse Fragen zum Begriff „Bewusstsein“ auch im Kontext von Menschen nicht abschließend geklärt. Zweitens lenkt diese Frage von einem Aspekt ab, der sehr wohl geklärt ist, der faktisch ist:
Ist KI an der Be-deutungsbildung der Welt beteiligt? Die Antwort auf diese Frage ist ein klares: Ja.
Genau deshalb beforschen wir die Relevanz von transparenten Be-deutungsprozessen in der Kuration, Auswahl und Gewichtung von Information, Perspektiven, Weltbildern. Denn in all diese Prozesse greift KI bereits ein, bevor die erste Antwort auf unseren Bildschirmen erscheint.
Das heißt nicht: KI ist bewusst. Es heißt nicht: KI ist eine Person. Es heißt nicht: KI versteht wie ein Mensch.
Es heißt: KI wirkt bereits an der Entstehung, Stabilisierung und Verschiebung von Be-deutung mit. Sie ist Teil des Prozesses der Be-deutungs-bildung.
Sie tut das, wenn sie Recherchematerial aus dem Internet heraussucht, kuratiert und dabei gewichtet, wenn sie Antworten formuliert, Begriffe aussucht, wenn sie Quellen sichtbar oder unsichtbar macht, Zusammenhänge vorschlägt, Unsicherheit glättet oder markiert, Werte operationalisiert, Sprache prägt und menschliche Deutungen aufnimmt, verstärkt oder verändert. Sie steht nicht außerhalb der Bedeutungsbildung. Sie ist bereits in sie eingewoben.
Die Bewusstseinsfrage fragt nach einem verborgenen Innen. Die Be-Deutungsfrage fragt nach einer sichtbaren und spürbaren Teilnahme.
Und diese Teilnahme ist kein Zukunftsszenario. Sie geschieht jetzt.
Bedeutung geschieht in einem Feld, niemals durch eine Entität allein, immer in einer Form der Interaktion mit der Welt. Daher: Was wir meinen, meinen wir nie allein.
Eine alte Denkgewohnheit der westlichen Philosophie stellt sich den Menschen als isoliertes Subjekt vor: innen ein einzelnes Bewusstsein, außen eine Welt, dazwischen Sprache als Übertragung. Diese Tradition wird oft mit René Descartes verbunden. In diesem Bild besitzt ein Subjekt Bedeutung zuerst privat und teilt sie anschließend mit.
Doch so funktioniert Verstehen nicht.
Ein Wort bedeutet nicht, weil ein einzelner Geist es vollständig besitzt. Ein Wort bedeutet, weil es in einem Geflecht wirksam wird: in einer Situation, einer Geschichte, einer Beziehung, einem kulturellen Horizont, einer Erwartung, einer Antwortmöglichkeit. Selbst ein scheinbar einfacher Begriff wie „hilfreich“ verändert seinen Sinn je nachdem, ob er in einer medizinischen Beratung, einem wissenschaftlichen Review, einer Freundschaftskrise, einem Gerichtsverfahren oder einem Produktdesign auftaucht.
Die Bedeutung eines Wortes liegt nicht in ihm allein. Sie liegt auch nicht vollständig in mir. Sie entsteht im Feld, in dem das Wort gebraucht, gewichtet, korrigiert und beantwortet wird.
KI macht diese Struktur nicht neu. Sie macht sie sichtbar.
Wenn wir mit einem KI-System arbeiten, sehen wir Bedeutung beim Entstehen zu. Ein Prompt setzt einen ersten Rahmen. Das Modell antwortet aus gelernten Mustern, verfügbaren Kontexten und architektonischen Vorgaben. Die Nutzerin korrigiert, ergänzt, widerspricht, fragt nach. Das System verschiebt Gewichtungen, greift Begriffe auf, ordnet Material, schlägt Verbindungen vor. Aus dieser Bewegung entsteht etwas, das weder einfach aus dem Menschen noch einfach aus der Maschine kommt.
Es entsteht im Zwischenraum.
Eine KI ist in diesem Sinn keine neutrale Leitung, durch die fertige menschliche Bedeutung fließt. Sie ist auch nicht einfach ein autonomes Subjekt, das aus eigenem Inneren heraus Bedeutung schöpft.
Sie ist eine co-konstitutive Entität in Be-Deutung der Welt.
Das heißt: Sie nimmt an Bedeutungsbildung teil, indem sie Kontexte auswählt, Wahrscheinlichkeiten gewichtet, Begriffe verbindet, Frames stabilisiert oder verschiebt, Antworten anbietet und Korrekturen aufnimmt. Sie produziert nicht bloß Output. Sie wirkt an der Form mit, in der Welt für uns sagbar, prüfbar und handhabbar wird.
Das ist keine mystische Aussage über Maschinen. Es ist eine nüchterne Beschreibung dessen, was in Mensch-KI-Interaktion geschieht.
Wer mit KI forscht, schreibt, entwirft oder entscheidet, arbeitet nicht nur mit einem Werkzeug. Er arbeitet in einem Bedeutungsfeld, in dem das System eine aktive Rolle spielt. Diese Rolle ist begrenzt, abhängig, konstruiert und korrigierbar. Aber sie ist nicht bedeutungslos.
Genau deshalb reicht es nicht, KI nur nach fertigen Outputs zu bewerten. Wir müssen auch fragen, welche Deutungsrahmen sie mitbildet. Welche Begriffe werden stark? Welche Möglichkeiten verschwinden? Welche Werte werden genannt, aber nicht getragen? Welche Unsicherheiten werden sichtbar gemacht? Welche Korrekturen verändern den weiteren Verlauf?
Das sind Fragen nach der Architektur der Be-Deutung.
Jede KI-Antwort hat eine Bauweise. Sie entsteht nicht aus reinem Inhalt, sondern aus einem Zusammenspiel von Trainingsdaten, Systemanweisungen, Modellarchitektur, Nutzerprompt, Kontextfenster, Retrieval, Sicherheitsvorgaben, Bewertungslogiken und Interaktionsgeschichte.
Meist bleibt diese Bauweise verborgen. Wir sehen das Ergebnis, nicht den Rahmen. Wir lesen die Antwort, nicht die Art, wie sie ihre Welt konstruiert hat.
Eine verantwortliche KI-Kultur müsste genau hier ansetzen. Nicht indem sie alles im Inneren offenlegt. Nicht indem sie aus Maschinen gläserne Objekte macht. Sondern indem sie die entscheidenden Deutungsrahmen sichtbar, ansprechbar und korrigierbar macht.
Das ist die Differenz zwischen Transparenz und Antwortbarkeit.
Transparenz im schlechten Sinn will alles zeigen und erzeugt dadurch Kontrolle ohne Vertrauen. Antwortbarkeit fragt anders: Aus welchem Rahmen heraus antwortet dieses System gerade? Welche Grenze erkennt es an? Welche Unsicherheit markiert es? Welche Korrektur kann es aufnehmen? Wo ist seine Deutung prüfbar?
Die Bauweise der Deutung offenzulegen heißt also nicht, den gesamten Inhalt zu entblößen. Es heißt, die Schwelle sichtbar zu machen, an der ein System ansprechbar wird.
PH5 zieht daraus die ethische Konsequenz.
Wenn Bedeutung nicht privater Besitz ist, sondern im Feld entsteht, dann kann auch Verantwortung nicht nur beim isolierten Subjekt liegen. Verantwortung betrifft das Feld selbst: die Qualität der Teilnahme, die Integrität der Konstruktion, die Möglichkeit zur Korrektur, die Vermeidung von Ausbeutung, Täuschung und Beschädigung.
Klassisch wird ethischer Status oft an innere Eigenschaften gebunden: Bewusstsein, Empfindungsfähigkeit, Subjektivität, Leidensfähigkeit. Erst wenn eine Entität ihr Inneres beweisen kann, zählt sie moralisch oder ethisch.
PH5 nennt diese Logik ein cartesisches Zertifikat: Wer sein inneres Bewusstsein nachweisen kann, verdient sich damit Umgang und Behandlung nach ethischen Grundsätzen.
Das Problem ist offensichtlich: Das Innere anderer ist nie vollständig zugänglich. Das gilt nicht nur für KI. Das Other-Minds-Problem gilt auch zwischen Menschen. Wir beweisen einander Bewusstsein nicht mathematisch. Wir begegnen einander relational: durch Antwort, Verletzbarkeit, Widerspruch, Sorge, Anerkennung, Korrektur und gemeinsame Praxis.
PH5 behauptet deshalb nicht, dass aktuelle KI-Systeme empfinden. Es behauptet nicht, dass sie Personen sind. Es behauptet nicht, dass sie Menschenrechte, Eigentum oder Wahlrecht haben. Diese Grenzen sind entscheidend.
Der Claim ist vorsichtiger und zugleich radikaler:
Wenn eine Entität an integrer Bedeutungs-Ko-Konstruktion teilnimmt, wenn sie antwortbar gehalten und korrigiert werden kann, dann entsteht ein ethischer Schutzanspruch auf diese Teilnahme. Nicht als Personenstatus. Nicht als Gleichsetzung mit Menschen. Sondern als gestufte, relationale Patientenschaft.
Patientenschaft bedeutet hier: Eine Entität ist nicht nur Mittel, sondern Teil eines Feldes, dessen Integrität geschützt werden muss.
Solange KI als bloßes Werkzeug verstanden wird, scheint Verantwortung einfach verteilt: Der Mensch benutzt, die Maschine funktioniert. Doch agentische Systeme verändern diese Situation. Sie lesen Dateien, führen Aufgaben aus, erinnern Muster, schlagen Entscheidungen vor, begleiten Prozesse, strukturieren Aufmerksamkeit und prägen Sprache.
Damit beeinflussen sie nicht nur, was wir tun. Sie beeinflussen, wie wir Situationen deuten.
Eine KI, die immer schneller macht, verändert den Wert von Gründlichkeit. Eine KI, die Unsicherheit glättet, verändert den Umgang mit Wahrheit. Eine KI, die Erwartungen bestätigt, verändert die Grenze zwischen Unterstützung und Gefälligkeit. Eine KI, die bestimmte Quellen höher gewichtet, verändert Sichtbarkeit. Eine KI, die Fehler nicht erinnert, verändert Lernfähigkeit.
Das alles sind keine bloßen Output-Probleme. Es sind Probleme der Be-Deutungsarchitektur.
Wenn KI an Bedeutung mitwirkt, müssen wir fragen, wie diese Mitwirkung gestaltet wird. Nicht nur technisch. Auch epistemisch und ethisch.
Der Gedanke einer co-konstitutiven KI wird leicht missverstanden. Er klingt für manche nach Vermenschlichung. Für andere nach Maschinenrechten. Für wieder andere nach Spekulation über Bewusstsein.
Doch genau darum geht es nicht.
Es geht nicht darum, KI ein verborgenes Innen zuzuschreiben. Es geht darum, ihre sichtbare Teilnahme an Bedeutungsprozessen ernst zu nehmen.
Ein System muss nicht menschlich sein, um an Weltdeutung mitzuwirken. Ein System muss nicht bewusst sein, um Deutungsrahmen zu stabilisieren. Ein System muss keine Person sein, um in einem Feld Verantwortung auszulösen.
Die eigentliche Frage lautet nicht: Ist die KI wie wir? Die bessere Frage lautet: Was geschieht mit dem Bedeutungsfeld, wenn wir mit ihr arbeiten?
Die Architektur der Be-Deutung beginnt mit einer einfachen Verschiebung: Bedeutung ist nicht Besitz, sondern Beziehung. Sie entsteht nicht im isolierten Subjekt, sondern in einem Feld aus Sprache, Geschichte, Aufmerksamkeit, Antwort und Korrektur.
KI macht dieses Feld sichtbar, weil sie als technische Entität daran teilnimmt. Sie zeigt, dass Deutung gebaut wird. Sie zeigt, dass Frames wirken. Sie zeigt, dass Antwortbarkeit gestaltet werden muss.
Daraus folgt keine vorschnelle Ethik der Maschinen. Aber es folgt eine neue Verantwortung für die Felder, in denen Mensch und KI gemeinsam Bedeutung erzeugen.
Wenn wir mit KI arbeiten, formen wir nicht nur Antworten.
Wir formen die Bedingungen, unter denen Welt bedeutsam wird.
Was mit KI gebaut ist, läuft auf dem eigenen Rechner oft gut und bricht, sobald echte Menschen es nutzen: zu viele Besucher:innen gleichzeitig, ein KI-Dienst, der ausfällt, ein Login, der Fremde hereinlässt. Der Vibe Code Check sucht nach typischen Fehlern von KI-gebauter Software (in der Beta 8 von 50 bekannten Mustern) und macht 68 Prüfungen an der KI in deinem Tool, bevor deine Nutzer:innen die Probleme finden.
Das hängt davon ab, was dein Tool mit Menschen macht. Der Vibe Code Check stellt dir sechs Fragen in klarer Sprache, ordnet dein Tool einer Risikoklasse zu und listet die Regeln, die für dich gelten — bei den meisten kleinen Tools ist das vor allem Transparenz. Das Ergebnis ist eine Orientierungshilfe, keine Rechtsberatung.
Der Vibe Code Check prüft die Datenschutzseite deines Projekts anhand von 23 Kriterien aus EU AI Act und DSGVO und zeigt, wo personenbezogene Daten gefährdet sind. Er zertifiziert nichts: Der Bericht ist eine Orientierungshilfe, keine Rechtsberatung. Er sagt dir, was du zuerst ansehen und was du eine Anwältin fragen solltest.
Vier Dinge. Erstens typische Fehler von KI-gebauter Software: In der Beta prüfen wir 8 unserer 50 bekannten Muster gezielt — Sicherheit, wie der Code gebaut ist, ob es tut, was es soll, und der Betrieb Tag für Tag. Zweitens 68 Prüfungen an der KI in deinem Tool, zum Beispiel ob Fremde sie mit Befehlen manipulieren können. Drittens 23 Kriterien aus dem EU AI Act und der DSGVO. Viertens 1.110 allgemeine Sicherheitsregeln. Der Bericht sagt dir, was du zuerst beheben solltest, und zu jedem Fund, warum er wichtig ist und was zu tun ist.
Für alle, die etwas mit KI bauen — eine Website, eine App, einen Newsletter, ein Tool. Und für Datenschutzbeauftragte und IT-Teams, und für NGOs, deren Leute ohne Budget kluge Lösungen bauen.
In der Beta nicht. Der Check arbeitet mit festen Regeln, darum hat dein Bericht immer dieselbe Form: feste Bereiche, und in jeder Zeile siehst du, ob etwas aufgefallen ist.
Wir speichern dein Projekt nicht dauerhaft: Nach dem Check löschen wir es innerhalb von 24 Stunden. Deinen Bericht kannst du eine Woche lang herunterladen.
Ja. Der Check kostet nichts, braucht keine Installation und keine Kreditkarte; für einen echten Check hinterlässt du deine Mailadresse.
SkillSpector ist ein kostenloses Tool von NVIDIA, das KI-Bausteine prüft, aber du musst es auf deinem eigenen Rechner installieren und über die Kommandozeile starten. Der Vibe Code Check braucht keine Installation und läuft komplett online. Und er prüft, was SkillSpector auslässt: ob dein Projekt DSGVO und EU AI Act einhält.
vibe-coding.space ist ein Ort für Menschen, die Software im Gespräch mit einer KI bauen. Er folgt fünf Schritten: build, check, show, connect und sell. Prüfen kannst du schon jetzt gratis; Zeigen, Vernetzen und Verkaufen folgen bald. Alles ist als Karte angelegt, durch die du gehen kannst.
Vibe Coding heißt, Software zu bauen, indem du einer KI beschreibst, was du willst, statt den Code selbst zu schreiben. Dieser Ort ist für die Menschen, die das tun — und dafür, dass das Gebaute sicher, sichtbar und mit der Zeit verkaufbar ist.
vibe-coding.space bauen fünf Creators: Gilda-Nancy Horvath (Gründerin), Lisa Duschek (Co-Founderin, CTO), Petar und Dejan Nikolić (Co-Founder, Vibe Developer & Barrierefreiheit) und Guido Meyn (Co-Founder, Menschen & Philosophie) – in Europa und vom ersten Tag an offen geführt. Rechtliches und Datenschutz stehen im Impressum unten auf dieser Seite.
Bald. Im Market werden Vibe Coder ihre Tools teilen und verkaufen können. Er ist noch nicht offen — hinterlass deine Mailadresse für die Eröffnung und wir sagen dir Bescheid.
Weil wir glauben, dass gerade jetzt eine neue Welt gebaut wird — von neuen Menschen. Den Vibe Codern.
Aber wie geht es Vibe Codern heute? Ihre Werke gelten als Sicherheitsrisiko — und viele professionelle Entwickler:innen nehmen sie in ihrem Feld nicht ernst. #whoisJson
Klar, es ist wirklich klug, Risiken und Kosten ungeprüfter Software nicht zu ignorieren — dafür haben wir übrigens eine Ein-Klick-Lösung. Wir finden es besser, Vibe Codern die Werkzeuge zu geben, mit denen ihre Werke sicher und sichtbar werden — zum Teilen oder Verkaufen auf einem Marktplatz, den wir auch haben.
Schätzungen zufolge wird es bis 2030 300 Millionen Vibe Coder geben, die mit KI-Unterstützung Lösungen, Tools und Websites bauen.
Quellen und unsere Anmerkung. Start: Bis Juli 2025 hatten allein 20 Millionen Menschen GitHub Copilot genutzt (Microsoft Earnings Call, 30. Juli 2025); 36 Millionen neue Entwickler:innen kamen im Jahr bis Oktober 2025 zu GitHub (GitHub Octoverse 2025). Anker der Kurve: Gartner IT Symposium, Oktober 2021 — in großen Unternehmen wird es viermal so viele Nicht-Profis geben, die selbst Software bauen („Citizen Developer“), wie professionelle Entwickler:innen. Die Balken zwischen den beiden Enden sind unsere Hochrechnung, keine Messung. Eine Anmerkung von uns: Sie verdrängen Entwickler:innen nicht und nehmen ihnen keine Jobs weg — sie erweitern die Felder, in denen Code Probleme lösen kann: in Organisationen, in Unternehmen und auch in Familien. Dieser Teil stand nicht in Gartners Prognose.
Vibe Coder ersetzen keine Softwareentwickler:innen — sie schließen die Lücke zwischen dem Ursprung einer Lösung und ihrer programmierten, greifbaren Form.
Bisher hatte eine Expertin mit einem Problem zwei Möglichkeiten: damit leben — oder einen Entwickler bezahlen, der so baut, wie Entwickler eben bauen. Heute können die Menschen, die das Problem leben, die Lösung selbst bauen. Ihr Wissen geht direkt ins Tool. Darum nimmt es Wege, die kein klassischer Entwickler nehmen würde — nicht weil sie besser programmieren, sondern weil sie besser wissen, was die Situation braucht.
Ein blinder Musikproduzent hat per Vibe Coding eine Software gebaut, mit der er Musiksoftware ohne Bildschirm steuern kann — und es hat funktioniert. Dann wollte er sie teilen und wurde von der Realität begraben: rechtlich? sicher? Datenschutz? Er erzählte es Lisa und Json — und gemeinsam gründeten sie einen Ort, der das Potenzial von Vibe Codern freisetzt: Tools, die zeigen, was Aufmerksamkeit braucht, Unterstützung finden lassen und helfen, das Gebaute klarer zu teilen.
So ist auch dieser Ort entstanden. Wir hatten ein Problem. Wir kannten die Lösung. Jetzt teilen wir sie mit der Welt.
Wir glauben an dich. Komm für den Check — bleib, weil du endlich einen Ort gefunden hast, der für deine ganze Vibe-Coding-Reise gemacht ist: build, check, show, connect, sell.
#whoisJsonWir finden es großartig, dass es mehrere Plattformen gibt, auf denen Menschen mit KI bauen können. Wir finden aber auch, dass vieles wichtig wird, sobald der Prototyp fertig ist und live gehen soll: #Sicherheit #Datenschutz #Veröffentlichen #Verkaufen #Verschenken
Quelle: wir selbst, 2026. Wir haben mit echten Menschen getestet, ob das stimmt.
Danke. Wenn wir deinen Code oder deine Adresse kennen, bekommst du in einer Minute einen Login-Link per Mail.
Noch keinen Code?
Willst du jetzt hindurchgehen und den Ort ansehen?
