Vibe This!

Vibe This – ein Monkeylabs Projekt

VibeThis ist ein aktuells Monkeylabs-Projekt, mit dem ich auslote, wie sich Ideengewinnung und Spezifikationsarbeit für Softwareprodukte an eine Entwicklungsrealität anpassen lässt, in der KI-unterstützte Entwicklung und Code-Agenten zum Alltag gehören. Statt ein weiteres Projektmanagement-Tool zu bauen, steht die Phase vor der eigentlichen Umsetzung im Vordergrund: das Generieren, Formulieren, Nachjustieren und Spezifizieren von Ideen für Software oder App-Projekte.

Mit VibeThis untersuche ich ebenfalls ein Problem, das sich im Zuge von AI-driven Development verschärft: Wenn sich Software immer schneller mit generativen LLMs, spezialisierten IDEs und Code-Agenten umsetzen lässt, dann verlagert sich der Engpass in Richtung Produktidee und Spezifikation. Die Frage lautet nicht nur „Wie bauen wir das?“, sondern zunehmend „Welche Idee setzen wir um – und wie formulieren wir es so, dass Mensch und Maschine es verstehen?“

Projektgenealogie - Von Monkey Ideas zu VibeThis

Mit Monkey Ideas habe ich vor einiger Zeit untersucht, ob man die Vorarbeit für Entwicklungsprojekte stärker an lokale KI-Setups und Self-Hosting anlehnen kann. Der Fokus lag dort eher auf der eigenen Umgebung, auf lokalen LLMs und Tools, die sich gut in individuelle Workflows integrieren lassen. Monkey Ideas unterstützt die Ideen und Backlogerstellung und bietet MCP-Funktionen für Tools wie Cursor. Auf diese Weise werden Backlogs dann abgearbeitet.

VibeThis setzt an ähnlicher Stelle an, geht aber einen Schritt weiter: Weg von der lokalen Nutzung, hin zu einer „Community Edition“ für Ideengenerierung und Spezifikation. Die erste Version ist derzeit als Closed Alpha im Testeinsatz. Ziel von VibeThis ist es, einen Sparringspartner für all diejenigen zu schaffen, die schnell Produktideen erzeugen und ausarbeiten.

Für wen ist VibeThis gedacht?

Vereinfacht kann man sagen, dass VibetThis ein Tool für Vibe-Coder ist. Es richtet sich aber im weiteren Sinne an eine neue Spezies von Techies, die zunehmend zum KI-Stakeholder werden:

• Entwickler:innen, die Cursor & Co einsetzen und stärker in die Produktrolle hineinwachsen.
• Produktmenschen, die KI-gestützt selbst z.B. Prototypen zu Testzwecken entwickeln wollen.
• VibeCoder, die eine Idee „aus dem Vibe heraus“ umsetzen möchten.
• Neugierige, die KI zur Suche einer Produktidee testen wollen.

In allen Fällen geht es darum, das, was gebaut werden soll, so zu artikulieren, dass es anschlussfähig ist: für Teams, für Stakeholder und für KI-gestützte Entwicklungsumgebungen.

VibeThis hilft bei der Ideengenerierung und erzeugt ‘Assets’ wie Spezifikationen, Feature-Listen oder einfache Bunsiness Pläne

Ideengenerierung und Spezifikationen

Im Kern ist VibeThis eine App zur Ideengenerierung und -ausarbeitung für technische Projekte mit integriertem Spec-Workflow:

• Generierung von Ideen auf Basis (potentiell) zahlreicher Parameter (Zielgruppe, Problem, Tech-Stack, Design-Anmutung etc.).
• Unterschiedliche „Vibes“: vom schnellen RANDOM-Impuls bis zur fein justierten Idee mit vielen einstellbaren Parametern.
• Community-Funktionen wie Veröffentlichen, Bewerten und „Forken“ von Ideen.
• Leaderboards und explorative Funktionen zur Inspiration durch veröffentlichte Ideen
• Generierung von kompakten Business Cases, Pitch Decks, Feature-Listen und ausführlicheren Projektspezifikationen.
• Weitere KI-Feature um Feedback zu simulieren, Vorschläge oder Teaser Bilder zu generieren
• Export der Specs als Markdown, z.B. um sie direkt in Coding-Agents, Repos oder IDEs einzuspeisen.

Es gibt unterschiedliche Ansätze und zunehmend mehr Konventionen sowie Tools im Bereich Spec-driven Development (SDD). Populär ist aktuell etwa Spec Kitty. VibeThis setzt schon vor den Specs an und beschäftigt sich mit KI-gestützter Ideen-Entwicklung, die dann in die Spezifikation übergeht. Projektspezifikationen können dann so exportiert werden, dass sie mit dem SDD Ansatz kompatibel sind und Coding-Agents für die Implementierung hinzugenommen werden können.

Zur Technik

Unter der Haube ist VibeThis eine Full-Stack-App mit LLM-Integration:

• Nuxt 4 / Vue 3 / NodeJS / TypeScript als Frontend- und Anwendungs-Stack
• Supabase für Datenbank, Authentifizierung und Storage
• LangChain u.a. für die Modellintegration
• OpenRouter / Ollama Adapter für unterschiedliche LLM-Provider
• Coolify im Kontext des Deployments (via nixpacks) und der Server/Environment Verwaltung
• UI TailwindCSS
• Entwicklung stark unterstützt durch Cursor und KI-gestützte Workflows

Ein Ziel der Architektur ist es, Modell-Routing und -Rotation praxistauglich zu machen: Unterschiedliche Modelle können in verschiedenen Umgebungen (lokal vs. Staging vs. Produktion) zum Einsatz kommen, inklusive Fallbacks und kostensensitiver Auswahl. Über eine Admin-seitige Steuerung lassen sich Modellpräferenzen zur Laufzeit anpassen, um Qualität, Kosten und Antwortzeiten gegeneinander abzuwägen.

VibeThis wollte ich zwar schnell umsetzen, aber bei einigen Aspekten habe ich etwas mehr Zeit investiert. Ein Beispiel: Zwar verwende ich aktuell Supabase für Authenthifizierung oder Datenhaltung, allerdings ist die Datenbank-Ebene parallel mit Drizzle ORM zusätzlich so abstrahiert, dass ich auf eine andere Postgres Datenbank umschwenken könnte und nicht von Supabase abhänge. Dies ist auch der Ansatz bei der Authentifizierung. Zudem spielen Performance und Skalierungsthemen eine Rolle, die gerade bei KI-Funktionen (LLM-Integration) im Speziellen zu betrachten sind. Z.B. auch deshalb, weil die dynamischen Anteile nicht immer deterministisch und nie typisiert sind und daher oftmals Extrabehandlung benötigen.

Meine Liebslingsfeature

Mich hat erstaunt, wie gut künstlich erzeugtes Feedback funktioniert. Agent Feedback wird an verschiedenen Stellen im Tool verwendet. Im Bild zu sehen: Feedback Optionen für Passagen in den Spezifikationen. Feedback von Agents kann hier z.B. mit dem eigenen Feedback kombiniert und dann für die Neugenerierung ganzer Passagen verwendet werden. Interessant ist dies auch bei Feature-Ideen (~ Wishlist), zu denen man etwa Benutzer- / Kundenfeedback einholen kann. Die Benutzer oder Kunden sind hier allerdings Agenten. Es gibt auch Produkt-, Entwickler- oder Produktfeedback für neue Feature-Kandidaten. Dies kann man generieren und dann für das weitere Refinement (generiert) verwenden. So verdichtet sich die Anforderungsbeschreibung, deckt mehr Sichtweisen ab und wird meist besser / präziser.

Zu den Ideen kann man sich Teaser Bilder generieren lassen, die den gesamten Inhalt der Idee möglichst auf den Punkt bringen. Das fand ich wichtig, damit VibeThis Nutzer nicht nur Text lesen müssen, sondern sich schnelle visuelle Informationen anschauen können. Z.B. gerade bei dem Durchflippen von veröffentlichten Ideen, also in der interaktiven Seite von VibeThis.

Frisch dabei sind Templates, die Parameter für die Ideengenerierung optimiert vorbelegen. Z.B. für ein SaaS MVP oder ein Browser-Game. Insbesondere waren die Templates für neue Nutzer geplant, aber inzwischen sehe ich hier mehr Potenzial.

Kontext: Code-Factories in 2025++

VibeThis ist eines der neuesten von inzwischen zahlreichen Projekten, die ich mit IDE’s wie Cursor (also dem erheblichen Zutun von KI) umgesetzt habe. Für mich steht völlig außer Frage, dass sich die Entwicklungspraxis bereits nachhaltig geändert hat und es keinen Weg zurück in die alte Welt geben wird. Code wird bald nicht mehr in erster Linie von Menschen, sondern mit der Hilfe von LLMs, maßgenscheiderter Software und viel GPUs entwickelt. Es ist aus meiner Perspektive auch bereits jetzt nicht mehr kompetetiv, so wie vor einigen Jahren zu entwickeln. KI-fizierte IDE’s oder halbautonome Code-Agenten übernehmen einfach immer mehr Aufgaben, werden immer schneller, günstiger und besser. Es gibt viele gute Gründe für Skepsis gegenüber dieser neuen KI-Welt, und doch lässt sich nur schwer leugnen, welche Optionen sie eröffnet.

Wer Visionen hat, sollte zum Arzt Agent gehen

Was früher als unvernünftig galt, muss neu betrachtet werden. Der neue Entwicklungsprozess (mit KI) führt zu einer Veränderung der Kosten- / Nutzenbewertung hinsichtlich der Innovation und Produktentwicklung.

Ein Beispiel: Ich persönlich bin zwar technisch aufgestellt, habe aber immer deutlich mehr Ideen gehabt, als ich jemals hätte zeitnah umsetzen können. Die technische Realisierung war daher immer der Endgegner - im Sinne eines Aufwands, der in einem sinnvollen Verhältnis zum Nutzen stehen musste. Doch wenn eine SaaS-Idee in zwei Tagen in einen funkionstüchtigen Prototypen überführt werden kann, ändert sich die Ratio.

Jeder, der jemals ein Unternehmen mit der Herstellung einer Softwarelösung beauftragt hat, kann sicher aus eigener Erfahrung sagen, dass man dies nicht mit jeder guten Idee wiederholen würde. Denn wenn ein professionelles Team Software umsetzt ist es zeit- und kostenintensiv. Dieses Naturgesetz löst sich nach und nach auf. AI-augmented Development, oder KI-gestütze Entwicklung zwingt zum Umdenken. Denn Ideen können skalierbarer umgesetzt werden, in kürzerer Zeit, in schnelleren Iterationen.

Eine neue Produktidee hätte man früher intensiv evaluiert, bevor man Budgets verabschiedet und die Entwicklung mit der Umsetzung beauftragt. Das alte Credo war dementsprechend häufig: erst denken, Meinungen abgleichen, diskutieren, verabschieden und dann machen. Das klingt überhaupt nicht mehr sinnvoll. Die Logik von Innovationsfunneln und Prozessen orientiert sich an einer Welt, die ins Wanken geraten ist. Deshalb bedarf es ein Umdenken.

Zurück zu VibeThis (und Monkey Ideas) - VibeThis ist zu ~ 80% KI generiert. Es ist zu ~ 90% ein Tool für das frühe KI-Zeitalter.

Je schneller die Umsetzung skaliert, je intensiver KI eingesetzt wird, desto wichtiger werden klar formulierte Problemstellungen, artikulierte Produktstrategien und Spezifikationen für Coding-Agents. Neue Prozesse müssen geschaffen und tradiert werden. Tools werden benötigt, die Ideenarbeit zwischen Mensch und Maschine so möglich macht, dass verschiedene Akteure damit umgehen können. Es ist nötig viel mehr Ideen auf einmal betrachten zu können, z.B. um verschiedene Prototypen zu bewerten und darunter auszuwählen. Technische Personen müssen mehr Kompetenz in Abläufen vor und nach der Umsetzung aufbauen, und nicht-technische Personen benötigen eine Möglichkeit KI hinreichend sinnvoll für die Umsetzung zu instruieren.

In diesem Problemraum operieren Tools wie VibeThis und Monkey Ideas.

Ausblick

Aktuell befindet sich VibeThis in einer Closed Alpha. Im Vordergrund stehen Tests im realen Einsatz, das Sammeln von menschlichem Feedback und die ergebnisoffene Weiterentwicklung. Langfristig interessiert mich vor allem, wie solche Ansätze die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI und den Prozess bei der Entwicklung von Produkten verändern. VibeThis is somit auch explorative Wissensarbeit und untersucht Aspekte eines kontinuierlichen Ideenfindungs-, Spezifikations- und Umsetzungsprozesses.

Ich bin fest überzeugt, dass Kreativität und Ideenreichtum in der Zukunft noch deutlich wichtiger werden als bisher. VibeThis richtet deshalb den Fokus auf die Ideenarbeit.

Bei Interesse an der weiteren Entwicklung oder an der Teilnahme an einer späteren Beta-Runde, lohnt es sich, das Projekt im Blick zu behalten – insbesondere, wenn Du bereits heute AI-augmented arbeitest oder Lust hast, mit VibeCoding experimentell in die nächste Runde zu gehen.