Spec-Driven Development und die Tücken des Vibe Codings

Wie verändert KI die Art, wie Software entsteht? Und was bedeutet es für Teams, wenn Code immer schneller generiert werden kann, die eigentliche Herausforderung aber in der Qualität der Anforderungen liegt? Im Gespräch zwischen Cornelius Stiegler-Duwe und Dr. Jörn Syrbe geht es um Spec-Driven Development, um die Grenzen von Vibe Coding und darum, warum gute Softwareentwicklung heute noch stärker über Klarheit, Struktur und Verantwortung definiert ist.

Der Ausgangspunkt

Cornelius Stiegler-Duwe: Jörn, du hast mit einer einfachen, aber unbequemen Frage eröffnet: Was tut ein Software-Entwickler eigentlich, wenn die KI den Code schreibt? Warum ist genau diese Frage so zentral?

Dr. Jörn Syrbe: Weil sie den Kern der Veränderung trifft. Die Antwort ist nicht, dass Entwicklerinnen und Entwickler überflüssig werden, sondern dass sich ihr Berufsbild verschiebt. Weg vom reinen Tippen, hin zu dem, was Software-Engineering immer schon war: Anforderungen klären, Architektur entscheiden, Trade-offs abwägen und Verantwortung übernehmen.

Stiegler-Duwe: Also geht es weniger um Code-Erzeugung als um Engineering?

Syrbe: Genau. KI beschleunigt das Schreiben von Code, aber sie ersetzt nicht die Qualität der Entscheidung dahinter. Wer gute Software bauen will, braucht heute mehr Klarheit über das, was gebaut werden soll, nicht weniger.

Vibe Coding im Alltag

Stiegler-Duwe: Der Begriff „Vibe Coding“ ist in kurzer Zeit sehr präsent geworden. Warum ist er für dich eher Warnsignal als Fortschrittsversprechen?

Syrbe: Weil der Begriff ursprünglich für Throwaway-Projekte gedacht war, aber schnell auf produktive Entwicklung übertragen wurde. Für ein Wegwerf-Skript kann das funktionieren, für langlebige Systeme fehlt dann aber die strukturelle Grundlage. Genau da beginnt das Problem.

Stiegler-Duwe: Worin liegt das Risiko?

Syrbe: Wenn Code ohne saubere Brücke zur Anforderung entsteht, wird er zwar ausführbar, aber nicht unbedingt richtig. Dann häufen sich Missverständnisse, Bugs wiederholen sich und niemand kann am Ende gut erklären, warum etwas so implementiert wurde.

Die Idee hinter Spec-Driven Development

Stiegler-Duwe: Hier kommt Spec-Driven Development ins Spiel. Was ist der zentrale Gedanke dahinter?

Syrbe: Die Spezifikation wird zur Ausgangsbasis. Nicht als lose Dokumentation, sondern als Arbeitsgrundlage, aus der Code, Tests und weitere Artefakte systematisch abgeleitet werden. Das schafft Verbindlichkeit und macht die Zusammenarbeit zwischen Fachseite und Entwicklung deutlich klarer.

Stiegler-Duwe: Wie läuft das praktisch ab?

Syrbe: In vier Schritten: Zuerst wird die fachliche Anforderung beschrieben, inklusive Akzeptanzkriterien. Dann folgen Architektur, Risiken und Trade-offs. Danach wird die Arbeit in klare Tasks übersetzt. Und erst dann entsteht die Implementierung. Jede Phase ist ein Entscheidungspunkt.

Warum Struktur hilft

Stiegler-Duwe: Warum ist dieser Ansatz gerade für KI-Projekte so wichtig?

Syrbe: Weil KI-Projekte besonders anfällig für Interpretationsspielräume sind. Modelle arbeiten probabilistisch, Domänenwissen sitzt oft nur bei wenigen Personen, und Anforderungen verändern sich während der Umsetzung schnell. Wenn dann die Spezifikation schwach ist, verstärken sich die Unsicherheiten. Das gilt nicht nur für Entwicklungsprojekte, sondern auch für die digitale Erlebbarkeit von Corporate Websites.

Stiegler-Duwe: SDD ist also auch eine Form von Risikoreduktion?

Syrbe: Absolut. Es macht Anforderungen messbarer, trennt Fachlichkeit und Technik sauberer und sorgt dafür, dass Wissen dokumentiert und nachvollziehbar bleibt. Das ist vor allem dann wertvoll, wenn Projekte nicht nur funktionieren, sondern auch später wartbar und übergabefähig sein sollen.

Das Projekt aus der Praxis

Stiegler-Duwe: Du hast ein Industrieprojekt erwähnt, das das sehr konkret zeigt. Worum ging es?

Syrbe: Ziel war es, aus einem Foto eines Industrieprodukts automatisch den passenden Katalogeintrag zu identifizieren – inklusive Beschreibung, Segmentierung und 3D-Rekonstruktion. Das Vorhaben wurde in 16 Spezifikationen und 16 lauffähige Iterationen überführt, und zwar in knapp zwei Wochen.

Stiegler-Duwe: Das ist ein ziemlich ambitionierter Takt.

Syrbe: Ja, aber genau deshalb war die Struktur so wichtig. Jede Iteration hatte eine eigene Spezifikation, einen Plan, definierte Tasks und ein konkretes Ergebnis. So entsteht nicht nur Tempo, sondern auch Nachvollziehbarkeit.

Was Unternehmen daraus mitnehmen

Stiegler-Duwe: Was heißt das für Unternehmen, die solche Projekte planen?

Syrbe: Dass sie Projekte besser steuern können, wenn sie die fachliche Klärung ernst nehmen. Budgets bleiben kontrollierbarer, Risiken werden früher sichtbar und die Fachseite bleibt enger eingebunden. Vor allem aber entstehen Ergebnisse, die sich dokumentieren, nachvollziehen und übergeben lassen.

Stiegler-Duwe: Für welche Anwendungsfälle passt das besonders gut?

Syrbe: Für Bilderkennung, Produktidentifikation, Katalog-Matching oder Visual Search. Überall dort, wo KI nicht nur spannend klingen, sondern verlässlich funktionieren soll.

Ein Satz zum Mitnehmen

Stiegler-Duwe: Wenn du das alles in einem Satz zusammenfassen müsstest – was bleibt hängen?

Syrbe: Code war nie der Engpass. Klarheit über die Anforderung war der Engpass. Wer das versteht, baut KI-Projekte deutlich besser.

Unser Ansatz

Wir begleiten Kunden bei der Entwicklung und Umsetzung von KI-Systemen von der strategischen Einordnung über die fachliche Konzeption bis zur praktischen Implementierung. Dabei verbinden wir technische Machbarkeit mit klaren Anforderungen, nachvollziehbarer Struktur und einem Vorgehen, das KI-Projekte planbarer und übergabefähig macht.

Du willst mehr erfahren?

Hier ein Einblick in unsere Leistungen: KI-Strategie & Umsetzung | team neusta

Jörn Syrbe freut sich auf deine Nachricht: j.syrbe@team-neusta.de 

Vertiefungs-Workshops zu Spec Kit, Agentic Engineering, EU AI Act auf Anfrage verfügbar.