Der Newsletter von c't 3003
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jetzt nochmal Endspurt bis zu den Feiertagen, und dann ist das Jahr 2025 offiziell Geschichte. Starten wir gleich mit der traurigen Nachricht: Das hier ist für ein paar Wochen die letzte Newsletterausgabe, damit wir mal wieder richtig auftanken (und unverschämt viel vibecoden) können. Ich melde mich am 8. Januar 2026 wieder in eurem Posteingang zurück. Einen Text, einen Podcast und ein Video gibt's natürlich trotzdem – aber nicht alles auf einmal konsumieren!
Vibecoding ist ein gutes Stichwort, denn darum soll es in dieser etwas ungewöhnlicheren und umfangreichen Ausgabe gehen. Innerhalb von gut 24 Stunden habe ich als Nicht-Programmierer meine Traum-Website umgesetzt, und weiter unten erzähle ich euch, welche Tools mich dabei wie unterstützt haben und was ich dabei gelernt habe. So viel vorweg: Wie guter Code aussieht, gehört nicht dazu. | | | |
Hab ein schönes Restjahr,
Jonathan
von c't 3003 | | | | |
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In dieser Ausgabe
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| ● | Aktueller Hype: Richtig leckere Selfmade-Software |
| ● | Im nächsten Video: Apples Token-Abzapfmaschinen | | | | | | |
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Richtig leckere Selfmade-Software | | | |
Vibecoding – also Softwareentwicklung mittels natürlicher Sprache über ein Chat-Interface – darüber habe ich in den letzten Wochen und Monaten immer mal wieder geschrieben, und gerade in jüngerer Vergangenheit hat mich das Thema wieder sehr gefesselt. Die letzte Ausgabe vor der Winterpause möchte ich nutzen, um euch ein bisschen Inspiration zu liefern, wie man die freien Tage im 3003-Stil optimal füllt.
Was ich gebaut habe: Wann kommt nochmal die nächste Staffel Severance? Soll Gravity Falls überhaupt eine erhalten? Und verdammtes Brecheisen, ist Half-Life 3 endlich bestätigt? Fragen wie solche beantwortet die KI-Suchmaschine Perplexity meiner Erfahrung nach relativ zuverlässig. Statt aber jedes Mal eine neue Recherche anstoßen zu müssen, wollte ich einen digitalen Ort schaffen, an dem ich eine Übersicht über alle anstehenden Releases bekomme, genau zugeschnitten auf meine Interessen. | | | |
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| Hinter diesem Look steckt kein ausgefallenes Prompt Engineering. Ein Beispiel: „hmm, somehow i dont think our design is very refined yet, maybe the mono font isnt fitting? or the aesthetic overall feels off? maybe too generic. give it a more vintage, but still very polished feel“ (Screenshot: Jonathan Kemper) | | | |
Zwei Dinge waren mir wichtig: Einerseits, alles von Grund auf auf einem frischen Ubuntu-Server selbst aufzusetzen; andererseits, der klassischen Vibecoding-Optik zu entgehen und eine für meine Augen wirklich schöne Website mit ein paar Easter Eggs wie Tastaturnavigation und pulsierenden Radar-Ringen zu gestalten. In beiden Punkten stand mir KI besser zur Seite, als ich erwartet habe.
Welche Tools ich benutzt habe: Los ging's mit dem Aufsetzen des Servers. Hier hat mich ChatGPT mit (zu dem Zeitpunkt noch) GPT-5.1 Thinking wunderbar durchgelotst, Befehle generiert und genau erklärt, was wofür benötigt wird. Keine Frage zu doof, keine Formulierung zu umgangssprachlich, durch die angebundene Websuche problemlos in der Lage, aktuelle Infos aus Dokumentationen und Foreneinträgen abzurufen. ChatGPT hat mich unter anderem dabei unterstützt, mir das mit den Portfreigaben, Firewalls und Ressourcenbedarf zu erklären, und vor allem Coolify zu installieren.
Das ist eine wahnsinnig praktische Open-Source-Software, die es vereinfacht, meine App (und jede weitere, die ich in Zukunft noch vibecode) schnell unter einer Subdomain und in einem abgeschotteten Docker-Container deployen. Zusätzlich kann ich mit wenigen Klicks notwendige Infrastruktur wie die Datenbank-Oberfläche Supabase und den Workflow-Automatisierer n8n hosten. Auch hier hat mich ChatGPT in Detailfragen gut unterstützt.
Das Frontend habe ich zunächst in Lovable entworfen, ihr wisst schon, das schwedische Start-up, das es in rasendem Tempo auf eine Milliarden-Bewertung geschafft hat. Lovable hostet Webseiten sofort im Hintergrund und zeigt sie in einem Browserfenster an, was sehr schnelle visuelle Anpassungen ermöglicht. Circa 50 Nachrichten und 30 Agenten-Edits später hatte ich eine Version, die mir ästhetisch halbwegs zusagte und die ich mit einem Klick zu GitHub exportieren konnte. | | | |
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| Die Detailseiten habe ich erst später in Cursor hinzugefügt. Gemini 3 Pro hat es sehr gut geschafft, die bestehende Ästhetik zu adaptieren. (Screenshot: Jonathan Kemper) | | | |
Von dort aus habe ich das Repository wiederum lokal geklont und in Cursor geöffnet – noch so eine Hype-Software, die am laufenden Band Investorengelder einsammelt. Anfangs war das nicht viel mehr als VS Code mit einem Chat in der Seitenleiste (schon praktisch genug), ist mittlerweile aber ein hochagentischer Code-Editor. Gerade mit den letzten Updates steht das Chatfenster noch mehr im Fokus, der eigentliche Code dafür immer weniger. Mit der erst letzte Woche veröffentlichten Version 2.2 gibt es sogar einen integrierten Browser, ein dediziertes Debug-Feature und Verbesserungen, mehrere Agenten gleichzeitig an der Codebasis herumschrauben zu lassen.
Wie eingangs schon erwähnt, basiert die Recherche auf der Perplexity-API, die 0,005 Cent je Anfrage verschluckt. Damit ich verschiedene Datenbankspalten wie status, release_window, is_confirmed oder uncertainty_notes einheitlich befülle, muss die Antwort zuvor in JSON umstrukturiert werden. Das habe ich zu Beginn mit der „Information Extractor“-Node in n8n sowie verschiedenen Claude-Modellen bewerkstelligt, bin später jedoch auf die LongCat-API von der chinesischen Firma Meituan gestoßen, die nach E-Mail-Registrierung großzügige 500.000 Tokens pro Tag für lau bereitstellt. | | | |
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| n8n hat es mir sehr erleichtert, verschiedene APIs für meine Datenbank, KI-Recherche und Datenaufbereitung miteinander zu verknüpfen. Im Perplexity-Prompt habe ich hinterlegt, SEO-Spam-Seiten zu meiden, was erstaunlich gut funktioniert hat. (Screenshot: Jonathan Kemper) | | | |
Zu guter Letzt wollte ich die Website mit ein bisschen Bildmaterial aufhübschen, und habe mich von der Begeisterung rund um Googles Bild-KI Nano Banana Pro anstecken lassen. Hier hat mich die Stil-Konsistenz trotz eines verhältnismäßig kompakten Prompts sehr beeindruckt, selbst per Hexcode definierte Farben scheint es halbwegs durchgängig zu treffen.
Was ich dabei gelernt habe: Beim Vibecoding geht es um viel mehr, als in Sekunden Tausende Codezeilen zu generieren, denn Web-Entwicklung setzt auch Infrastruktur und Hosting voraus. Chatbots können diese Dinge mittlerweile so viel zugänglicher machen, damit derartige Projekte nicht mehr nur auf der Festplatte vergammeln, sondern tatsächlich unter einer URL zu erreichen sind.
Klar, es klingt nach keinem guten Konzept, Security-Aspekte wie Firewall-Einstellungen, RLS-Policies und Co. vibecoden zu wollen. Aber da ich mich von der KI lediglich habe anleiten lassen und jeden Schalter manuell umlegen musste (Stichwort human-in-the-loop), habe ich generell keine Bauchschmerzen dabei, dass meine Website jetzt irgendwo online ist. Unsicherer (und demotivierender) wäre es wahrscheinlich gewesen, wenn ich mich durch Hunderte Stackoverflow- und Reddit-Diskussionen hätte graben müssen.
Was man allerdings nicht vergessen darf: Vibecoding ist teuer. Mindestens 20 Dollar für ChatGPT Plus, Lovable, Cursor Premium, dazu noch Hosting, Domain, API-Anfragen – das läppert sich. Dafür habe ich ein Stück Home-Cooked Software, das auf meinem selbstverwalteten Server läuft, das ich nach Belieben verbessern kann, oder eben auch nicht.
„The kitchen is open. What will you cook?“ Ich hätte da auf jeden Fall noch zwei bis zwölf Ideen. | | | |
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Was sonst noch wichtig ist | | | |
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Apples Token-Abzapfmaschinen | | | |
| Apple und KI: Das klang lange nach Aufholen statt Überholen. Doch ein aktueller Test dreht dieses Bild überraschend um. Zum ersten Mal hat Keno große lokale Sprachmodelle wie gpt-oss-120b ausführlich auf Apple-Rechnern ausprobieren können – und so schnell hat er dieses Modell auf keinem System zuvor gesehen. Ein Mac Studio mit M4 Max und 128 GB Speicher liefert mehr Tokens pro Sekunde als Nvidias DGX Spark, bei gleicher Preisklasse und deutlich besserer Effizienz. Noch beeindruckender wird es beim M3 Ultra mit 512 GB Unified Memory. Warum Macs aktuell die vielleicht besten LLM-Abzapfmaschinen sind, wo ihre Grenzen liegen und für wen sich das wirklich lohnt, darum geht es im Video. | | | |
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