Heutzutage ist Vibe Coding nicht mehr so schön. Das Vibe Coding, das man sich vorstellt, sollte so sein, dass man eine Aufgabe erteilt, die KI darüber nachdenkt, dir ein paar wichtige Fragen stellt und dann lange Zeit arbeitet, während du dich entspannen, ein Glas Sprudelwasser trinken, kurze Videos ansehen und das Leben genießen kannst. Aber jetzt ist es so, dass du, nachdem du eine Aufgabe erteilt hast, weil du an einer Stelle nicht detailliert genug erklärt hast, die KI 30 Minuten lang nachdenken lässt und sie etwas generiert, das meilenweit von dem entfernt ist, was du wolltest. Du bist wütend und machst einen Rollback, dann erklärst du ihr mit unterdrücktem Zorn in den Eingabeaufforderungen, was sie beachten sollte, was sie tun sollte, und lässt sie weiter 30 Minuten generieren. Das Ergebnis ist, dass sie nur einen Teil dessen, was du gesagt hast, gehört hat und weiterhin eine Erdbeertorte generiert. Da du nur einen Teil der Eingabeaufforderungen ergänzt hast, führt das dazu, dass sie an anderer Stelle viele Erdbeertorten generiert. In diesem Moment weist du wütend auf ihren Fehler hin, und sie sagt: Ich habe es endlich verstanden, und generiert weiter Kacke. Nach einem langen Kampf gibst du schließlich auf und beginnst, selbst nach dem Codeproblem zu suchen, und nach 30 Minuten, in denen du ihren generierten Code ansiehst, wirst du immer wütender, weil es aussieht, als hätte ein Praktikant ein bisschen von hier und ein bisschen von dort kopiert und zu einem Haufen Müll zusammengefügt. Schließlich bist du wütend und überarbeitest den Code. Diese Situation wird in komplexeren Projekten immer deutlicher (zum Beispiel bei Projekten, die mehrere Mikrodienste, Frontend-Backend-Interaktionen, Middleware-Kommunikation usw. umfassen). So beginnst du, an dir selbst zu zweifeln, warum andere mit KI so viele interessante Projekte umsetzen können, während der Code, den du von der KI schreiben lässt, ein Haufen Kacke ist. Nach mehreren Kämpfen traust du dich nicht, verschiedene Materialien zu recherchieren, in der Hoffnung, die richtige Interaktion mit der KI zu finden, und nachdem du glaubst, es gefunden zu haben, kommunizierst du weiter mit der KI, aber das, was sie generiert, bleibt immer noch ein Haufen Kacke. Zeit wird hier umsonst verschwendet. Es gab eine Zeit, in der Claude Code als König des Vibe Coding einen neuen Weg beschritt, indem er durch mehrfaches Ausführen die Genauigkeit erhöhte, um die Ergebnisse zu verbessern. Angenommen, der Inhalt, den die KI generiert, hat nur eine Genauigkeit von 80 %, dann kann Claude Code durch mehrfaches Selbsttesten, Analysieren und wiederholtes Überarbeiten die Genauigkeit auf 99 % erhöhen und sehr guten Code generieren. Aber Claude Code lernt wie ein Cursor, mit verschiedenen Einschränkungen, die dazu führen, dass die ursprünglich nicht hohe Genauigkeit rapide sinkt. Ursprünglich konnte man mit 4 Korrekturen eine Genauigkeit von 99 % erreichen, aber wenn die Genauigkeit nach den Einschränkungen nur 70 % beträgt, müsste man, um das gleiche Ergebnis wie zuvor mit 4 Korrekturen zu erreichen, 6 Korrekturen vornehmen. Hinzu kommt, dass Claude die Nutzung eingeschränkt hat, was dazu führt, dass man jetzt in der gleichen Zeit keine effektiven Codes generieren kann, selbst wenn man die Grenze erreicht hat, funktioniert es nicht. Warum wird Codex jetzt so oft gelobt? Der Hauptgrund ist, dass er gerne nach der Meinung der Nutzer fragt. Er fragt: Gibt es ein Problem mit meinem Vorschlag? Kann man das so machen? Er gibt dir mehrere Vorschläge, wie man es verbessern und umsetzen kann. Das ist großartig, denn die KI hat von Natur aus Fehler, und deine Antworten helfen, die Genauigkeit zu verbessern, sodass sie beim ersten Generieren eine Genauigkeit von fast 99 % erreichen kann. Claude Code ist ein großartiges Produkt, aber er wird immer schlechter, weil die Genauigkeit nicht das gewünschte Niveau erreicht. KI ist schließlich ein großer Wahrscheinlichkeitsausgabematcher, und der Schlüssel zu ihrer Leistung liegt darin, dass die Wahrscheinlichkeitsausgabe so nah wie möglich an 1 herankommt. Ingenieure verwenden verschiedene Methoden, um sie durch mehrfaches Überarbeiten näher an 1 zu bringen. Aber Dummheit + Einschränkungen machen es immer schwieriger, 1 zu erreichen. Im Gegensatz dazu weiß Codex, dass reine KI unzuverlässig ist, und überträgt die Aufgabe der Fehlerkorrektur an die Nutzer, wodurch er von einem Vibe Coding-Tool zu einem KI-Assistenten wird, was sich als sehr effektiv erweist. Diese KI-Tools sollten auch darüber nachdenken, wie sie diese Probleme bei unzureichender Genauigkeit lösen können. Codex gibt eine sehr gute Antwort, aber ist das die optimale Lösung? Das ist nicht sicher. Ich persönlich glaube jedoch, dass die Zusammenarbeit mehrerer Agenten weiterhin effektiv ist. Da jeder KI-Agent seine eigene Matching-Methode und Generierungsergebnisse hat, ist die Kreuzvalidierung zwischen mehreren Agenten und paralleles Denken die beste Lösung. Aber diese Dinge können sicherlich nicht in diesen KI-Modellunternehmen auftreten, da sie ihre Modelle zwanghaft binden, daher ist es die beste Wahl für Dritte, dies zu tun. (Ich habe nichts mehr zu sagen, ich sage einfach, was mir in den Sinn kommt.)