Vibecoding: Hype of de toekomst van softwareontwikkeling?

Scrollend door LinkedIn of Twitter kom je het steeds vaker tegen: vibecoding. Het klinkt als iets tussen een spirituele ervaring en een programmeermethode in. En eerlijk? Dat is het ook een beetje. Maar achter de buzz zit een echte verschuiving in hoe we software bouwen. Laat me uitleggen wat het is, waarom het werkt, en wanneer je er ver van moet blijven.

Wat is vibecoding precies?

De term komt van Andrej Karpathy, voormalig AI-directeur bij Tesla. Zijn definitie is simpel: je beschrijft wat je wilt in natuurlijke taal, een AI schrijft de code, en jij stuurt bij tot het werkt. Geen line-by-line debugging, geen diep begrip van elke functie nodig. Je bouwt op gevoel — vandaar "vibe".

In de praktijk betekent dit: je opent een tool als Claude, Cursor of GitHub Copilot, beschrijft wat je wilt ("maak een dashboard dat mijn salesdata visualiseert"), en de AI genereert werkende code. Werkt het niet helemaal? Je beschrijft het probleem, de AI fixt het. Rinse and repeat.

Dit klinkt misschien als no-code met extra stappen, maar er is een cruciaal verschil: de output is echte code. Geen proprietary platform lock-in, geen beperkte templates. Je krijgt gewoon React, Python, of wat je maar nodig hebt.

Waarom dit werkt (soms)

Vibecoding excelleert in specifieke situaties. Prototypes en MVPs? Perfect. Je hebt een idee, wilt het testen, en hebt geen zin om drie weken te besteden aan boilerplate code. Met vibecoding heb je in een middag iets werkends.

Interne tools zijn een andere sweetspot. Die admin-interface die alleen jij gebruikt? Die data-export die je eens per maand nodig hebt? Niemand geeft om code-kwaliteit zolang het werkt. Vibecode het in een uur en ga verder met je dag.

Ook voor leren is het krachtig. Wil je begrijpen hoe een API werkt? Laat de AI een werkend voorbeeld genereren. Je leert sneller door werkende code te ontleden dan door documentatie te lezen.

De keerzijde die niemand bespreekt

Hier wordt het interessant. Vibecoding heeft een fundamenteel probleem: je bouwt op code die je niet volledig begrijpt. Voor een wegwerp-script maakt dat niet uit. Voor de backend van je webshop? Dat is een recept voor problemen.

AI-gegenereerde code is gemiddelde code. Het is een statistische mix van alles wat online staat — inclusief de slechte practices. Zonder ervaring om het verschil te zien, kopieer je kwetsbaarheden, performance-problemen, en technische schuld direct je project in.

Het schaalt ook niet. Kleine projecten zijn prima, maar zodra je codebase groeit, wordt vibecoding chaotisch. De AI kent de context niet, genereert conflicterende code, en jij bent de hele dag bezig met brandjes blussen in plaats van bouwen.

Mijn take: tool, geen vervanging

Bij Webforged gebruik ik AI dagelijks. Voor boilerplate, voor het verkennen van oplossingen, voor het versnellen van repetitieve taken. Maar het is een tool in mijn gereedschapskist, niet de hele werkplaats.

De beste developers in 2026 zijn niet degenen die AI negeren, maar ook niet degenen die er blind op vertrouwen. Het zijn de mensen die weten wanneer ze moeten vibecoden en wanneer ze moeten engineeren. Die de output kunnen reviewen, de risicos inschatten, en de juiste keuze maken per situatie.

Voor ondernemers is de les simpel: vibecoding is geweldig voor experimenten en interne tools. Maar je klantgerichte website, je webshop, je kernproduct? Daar wil je iemand die snapt wat de AI genereert en de kwaliteit kan waarborgen.

De vibe is leuk. De engineering maakt het duurzaam.