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# Einführung
Vibe-Codierung wird für moderne Entwickler schnell zum Standardansatz, wenn es um die Entwicklung von Software program mit KI geht. Anstatt einem Codierungsassistenten einmalige Fragen zu stellen, orchestrieren Sie jetzt ein umfassendes, kontextbewusstes System. Dieses System umfasst Agenten, Subagenten, Instruments, Fähigkeiten und Protokolle wie das Mannequin Context Protocol (MCP), die alle zusammenarbeiten, um Ihr Projekt zu verstehen, Ihren Anweisungen zu folgen und die Konsistenz in der gesamten Codebasis aufrechtzuerhalten.
In diesem neuen Workflow weisen Sie die KI nicht nur an, „eine Funktion zu schreiben“. Stattdessen gestalten Sie den Kontext, indem Sie Erwartungen festlegen, Rollen definieren, Instruments verbinden und Ihrem Programmieragenten erlauben, Sie bei Frontends, der Reparatur von Backends, der Umgestaltung von Legacy-Code und sogar beim Debuggen mit speziellen Instruments zu unterstützen. Diese Methode ermöglicht es Entwicklern, schneller Prototypen zu erstellen, Funktionen früher bereitzustellen und eine höhere Qualität über gesamte Projekte hinweg sicherzustellen.
Um agentenbasierte KI-Codierungstools jedoch vollständig nutzen zu können, ist eine solide Grundlage unerlässlich, die die richtigen Setups, Muster, Eingabeaufforderungen und mentalen Modelle umfasst.
In diesem Artikel werden wir 10 GitHub-Repositories erkunden, die Ihnen dabei helfen, die Vibe-Codierung zu meistern. Diese Repositories helfen Ihnen dabei, die Grundlagen zu erlernen, Beispiele aus der Praxis zu erkunden, zu verstehen, wie man Agenten und Instruments integriert, und letztendlich Produkte schneller bereitzustellen als diejenigen, die KI immer noch als einfachen Frage-und-Antwort-Assistenten betrachten.
# GitHub-Repositorys zum Beherrschen der Vibe-Codierung
// 1. Kontext-Engineering-Vorlage
Dieses Repository führt Context Engineering als Grundlage der Vibe-Codierung ein. Anstatt sich auf clevere Eingabeaufforderungen zu verlassen, gestalten Sie die Umgebung mit Zielen, Einschränkungen, Beispielen und Akzeptanzkriterien, sodass KI-Codierungsassistenten (insbesondere Claude Code) aufgaben- und teamübergreifend konsistente Leistungen erbringen können.
Sie lernen, CLAUDE.md für projektweite Regeln, INITIAL.md für klare Funktionsanfragen und PRP-Blaupausen zu erstellen, die diese Anfragen in validierte, schrittweise Implementierungspläne umwandeln – und so der KI den vollständigen Kontext geben, den sie benötigt, um beim ersten Versuch funktionierenden Code zu liefern.
// 2. Tolle Vibe-Codierung
Dieses Repository kuratiert Vibe Coding als KI-gestützte Entwicklung und katalogisiert Instruments, mit denen Sie mit KI zusammenarbeiten können, um Code in natürlicher Sprache zu schreiben.
Sie lernen das gesamte Ökosystem kennen, von Browser-Buildern wie Bolt.new über IDE-Erweiterungen wie Cursor bis hin zu Terminalagenten wie Claude Code, Kernkonzepte von Andrej Karpathys Definition bis hin zu praktischen Immediate-Engineering-Playbooks und wie Sie das richtige Instrument für Fast Prototyping, professionelle Entwicklung oder datenschutzorientierte lokale Arbeitsabläufe auswählen.
// 3. Liste der Vibe-Codierungstools
Dieses Repository kuratiert eine handverlesene Sammlung KI-gestützter Instruments und Ressourcen für die Vibe-Codierung, die Erstellung von Software program durch Eingabeaufforderungen, Iterationen und Erkundungen.
Sie lernen, mit Browser-Buildern, IDE-Erweiterungen und CLI-Agenten umzugehen. Entdecken Sie praktische Sofortstrategien und kuratierte Leitfäden. und wählen Sie den richtigen KI-Assistenten für Prototyping-, Produktions- oder Datenschutz-Workflows aus.
// 4. Vibe-Coding-Workflow
Dieses Repository bietet einen 5-stufigen KI-Workflow zur Erstellung von MVPs in Stunden, nicht in Monaten.
Sie lernen, strukturierte Dokumentationen (Forschung, Anforderungen, Design) und universelle Anweisungen für KI-Agenten (NOTES.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) zu erstellen, die Instruments wie Claude Code und Cursor durch validierte Implementierungen mit neuesten KI-Modellen führen.
// 5. Regelwerk KI
Dieses Repository stellt Rulebook-AI vor, ein Befehlszeilentool zum Packen und Bereitstellen konsistenter Expertenumgebungen für KI-Codierungsassistenten.
Sie lernen, tragbare „Pakete“, Regeln, Kontexte und Instruments zu erstellen, die mit Assistenten wie Cursor, Gemini und Copilot synchronisiert werden, und KI-Vergesslichkeit und -Inkonsistenz zu beseitigen, indem Sie die Architektur und Arbeitsabläufe Ihres Projekts als versionierbaren Code behandeln.
// 6. Claude Code-Einstellungen und Befehle für die Vibe-Codierung
Dieses Repository sammelt Claude Code-Einstellungen, benutzerdefinierte Befehle und Subagenten für verbesserte Vibe-Coding-Workflows.
Sie lernen, den LiteLLM-Proxy für mehrere Modelle zu konfigurieren, spezielle Befehle für die spezifikationsgesteuerte Entwicklung zu erstellen (/specify, /plan, /implement), KI-Subagenten für die Codeanalyse und die GitHub-Integration bereitzustellen und ganze Funktionen von den Anforderungen bis zur Ausführung mithilfe strukturierter Arbeitsabläufe wie Github Spec Equipment zu orchestrieren.
// 7. Der erste AI Coding Type Information
Dieses Repository führt KI-spezifische Codierungsstilleitfäden ein, um Kontextfensterbeschränkungen bei der Vibe-Codierung zu lösen.
Sie lernen ein 8-stufiges Komprimierungssystem kennen, das den Code auf 20–50 % seiner Größe reduziert, indem es Leerzeichen eliminiert, Variablen kürzt und erweiterte Sprachfunktionen nutzt.
Anhand von Beispielen wie KMP- und JSON-Parsern erfahren Sie, wie Sie die Token-Effizienz maximieren und gleichzeitig darauf vertrauen können, dass LLMs den Code sowohl komprimieren als auch später dekomprimieren/erläutern, wenn menschliches Debuggen erforderlich ist.
// 8. Vibe Examine MCP
Dieses Repository stellt Vibe Examine MCP bereit, einen forschungsgestützten Überwachungsserver, der als Meta-Mentor für KI-Coding-Agenten fungiert.
Sie lernen, Chain-Sample Interrupts (CPI) zu implementieren, die Over-Engineering und Reasoning Lock-in verhindern, Sitzungskonstitutionen konfigurieren, um Regeln durchzusetzen, und Instruments wie Vibe Examine und Vibe Study zu integrieren, um die Agenten aufeinander abzustimmen und zu reflektieren. Dadurch werden die Erfolgsraten um 27 % verbessert und schädliche Aktionen halbiert.
// 9. Vibe Kanban
Dieses Repository bietet Vibe Kanban, eine auf Rust basierende Orchestrierungsplattform für KI-Coding-Brokers wie Claude Code und Gemini CLI.
Sie lernen, zwischen Agenten zu wechseln, parallele und sequentielle Aufgaben zu orchestrieren, die Arbeit der Agenten zu überprüfen und MCP-Konfigurationen zu zentralisieren. Optimieren Sie den Übergang vom Schreiben von Code zur Planung, Überprüfung und Orchestrierung der KI-gesteuerten Entwicklung.
// 10. VibeKit
Dieses Repository bietet VibeKit, eine Sicherheitsschicht zum Ausführen von KI-Codierungsagenten in isolierten Docker-Sandboxen.
Sie lernen, Claude Code, Gemini CLI und andere Agenten sicher mit automatischer geheimer Schwärzung auszuführen, Vorgänge mit integrierter Observability zu überwachen und die Sandbox-Ausführung mithilfe des VibeKit SDK in Anwendungen zu integrieren – alles vollständig offline und ohne Cloud-Abhängigkeiten.
# Repo-Rezension
Diese Tabelle gibt Ihnen einen schnellen Überblick darüber, was jedes Repository lehrt und für wen es am besten geeignet ist, sodass Sie sofort den richtigen Vibe-Codierungspfad auswählen können.
| Repository | Was Sie lernen werden | Am besten für |
|---|---|---|
| Kontext-Engineering-Vorlage | Erstellen Sie CLAUDE.md-, INITIAL.md- und PRP-Blaupausen für eine konsistente KI-gesteuerte Entwicklung | Groups benötigen vorhersehbare, wiederholbare KI-Codierungsworkflows |
| Tolle Vibe-Codierung | Überblick über das gesamte Vibe-Coding-Ökosystem – Instruments, Workflows und Finest Practices | Anfänger erkunden die KI-gestützte Entwicklung |
| Liste der Vibe-Codierungstools | Kuratierte Toolsets, Immediate-Strategien und Workflow-Anleitungen | Entwickler wählen die richtigen Werkzeuge für Prototyping oder Produktion aus |
| Vibe-Coding-Workflow | Ein strukturierter 5-Stufen-Prozess, um Ideen schnell in MVPs umzuwandeln | Soloentwickler und Startup-Gründer |
| Regelwerk KI | Versionierbare „Pakete“, um die KI-Codierungsagenten über alle Instruments hinweg aufeinander abzustimmen | Groups standardisieren Architektur, Regeln und Prozesse |
| Claude Code-Einstellungen und -Befehle | Claude Code-Einstellungen, Befehle, Subagenten und GitHub-Integrationsflüsse | Entwickler optimieren Claude-zentrierte Arbeitsabläufe |
| Leitfaden zum KI-Codierungsstil | Tokeneffiziente Techniken zur Codekomprimierung und -dekomprimierung | Fortgeschrittene Entwickler, die mit langen Codebasen arbeiten |
| Vibe Examine MCP | Überwachungstools, Chain-Sample-Interrupts und Verfassungen für sichereres KI-Verhalten | Forscher und Energy-Person verbessern die Agentenzuverlässigkeit |
| Vibe Kanban | Multiagenten-Orchestrierung und Aufgabenwechsel in Rust | Groups, die komplexe KI-Entwicklungspipelines verwalten |
| VibeKit | Sandbox-Ausführung, geheimnissichere Arbeitsabläufe und Offline-Agentenisolierung | Entwickler legen Wert auf Sicherheit und geschützte Umgebungen |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.