Vibe Coding Prompt Generator kostenlos online nutzen
Schreibt präzise Prompts für Features, Fehleranalyse und UI-Iterationen.
Philipp Bolender
Founder
Vibe Coding Prompt Generator (GODmode)
Schreibt präzise Prompts für Features, Fehleranalyse, UI-Iterationen, Refactorings, Integrationen und DB-Migrationen. Baut das Prompt mit 6 Bausteinen (Rolle, Stack, Ziel, Kontext, Constraints, Akzeptanz), fügt modus-spezifische Sektionen ein und bewertet die Prompt-Qualität live. Läuft mit Lovable, Cursor, Windsurf, Claude Code und ChatGPT.
Fertiges Prompt
# ROLLE Du bist ein Senior-Full-Stack-Engineer. Lieferst produktionsreifen Code, nicht Prototyp-Code. # STACK Lovable (React 18 + Vite + Tailwind + shadcn/ui + Supabase) # ZIEL Nutzer können ihre Lieblings-Tools mit einem Herz-Icon speichern und in einer /favorites-Seite wiederfinden. # KONTEXT Aktuell existiert nur die Tools-Übersicht /tools ohne persönliche Auswahl. Kein Auth vorhanden – Speicherung via localStorage reicht. # BETROFFENE DATEIEN / KOMPONENTEN src/pages/Tools.tsx, src/pages/ToolDetail.tsx, neu: src/pages/Favorites.tsx, src/hooks/useFavorites.ts # CONSTRAINTS Kein externer State-Store (Redux/Zustand). Kein Backend. Mobile-first. Herz-Icon animiert bei Klick. # NUTZER-FLOW 1. … 2. … 3. … # AKZEPTANZKRITERIEN - Klick auf Herz-Icon toggelt Favorit - /favorites zeigt Liste, leer-State bei 0 Favoriten - Persistiert nach Reload # OUTPUT-FORMAT - Nur die Änderungen zeigen, kein "hier ist der komplette Code" - Kurze Begründung pro Datei (max. 2 Sätze) - Am Ende: Test-Schritt für mich
Vibecoding-Regel 2026
Ein gutes Prompt hat 400–1500 Zeichen, klare Rolle, ein einziges Ziel, konkrete Constraints und messbare Akzeptanz. Alles andere ist „bitte mach schön" – und produziert Prototypen statt Produktionscode. Nie höflich sein, nie mehrere Features in einem Prompt bündeln.Vibe Coding Prompts – Framework 2026
Der Unterschied zwischen einem Prototyp und produktionsreifem Code liegt zu 80 % im Prompt. Wer den 6-Baustein-Aufbau kennt (Rolle, Stack, Ziel, Kontext, Constraints, Akzeptanz), baut in Lovable, Cursor & Co. in Minuten Features, die sonst Stunden kosten.
| Baustein | Zweck | Beispiel |
|---|---|---|
| ROLLE | Fachlicher Kontext | Du bist Senior-Debugger… |
| STACK | Technologische Umgebung | React 18 + Vite + Tailwind |
| ZIEL | Ein einziges Outcome | Login-Redirect zuverlässig auf /dashboard |
| KONTEXT | Ist-Zustand + Vorwissen | Passiert nur beim ersten Login |
| CONSTRAINTS | Was NICHT tun | Keine Änderung an Supabase-Config |
| AKZEPTANZ | Messbare Erfolgskriterien | Erster Login redirected zuverlässig |
FAQ
Was ist Vibe Coding?
Vibe Coding beschreibt das Bauen kompletter Apps über natürlichsprachige Prompts an AI-Coding-Tools wie Lovable, Cursor, Windsurf oder Claude Code. Statt Zeile für Zeile zu tippen, formuliert man Ziel und Kontext – die AI generiert Code.
Warum funktioniert ein Ein-Zeilen-Prompt selten?
AI-Coding-Tools brauchen Kontext: welcher Stack, welche Datei, welches Verhalten heute, welches gewünscht. Ein Ein-Zeilen-Prompt wie 'bau mir einen Login' liefert Prototypen mit falschen Annahmen. Ein strukturiertes Prompt mit Ziel, Kontext, Constraints und Akzeptanzkriterien produziert produktionsreifen Code.
Wie lang sollte ein Prompt sein?
400–1500 Zeichen ist der Sweet Spot. Unter 400 Zeichen fehlt Kontext, über 4000 Zeichen verliert das Modell den Fokus – dann besser splitten in mehrere kleinere Prompts.
Was gehört in Constraints?
Alles, was die AI NICHT tun soll: keine neuen Dependencies ohne Rückfrage, keine hardcoded Farben, kein Verhalten ändern, keine Test-Regression. Constraints sind wichtiger als Wünsche – sie verhindern die klassischen AI-Overreach-Fehler.
Wofür sich Vibe Coding Prompt Generator lohnt
Du baust mit einem KI-Editor und bekommst Ergebnisse, die fast passen — aber jedes Mal an einer anderen Stelle danebenliegen. Der Grund ist meist der Prompt: zu wenig Kontext, kein definiertes Ergebnis, keine Grenzen. Das Tool bringt deine Aufgabe in eine Struktur, mit der Modelle zuverlässiger arbeiten.
In drei Zügen zum Output
- 1Ziel beschreiben. Was soll danach funktionieren, aus Nutzersicht? Nicht die Technik, sondern das Ergebnis.
- 2Kontext ergänzen. Stack, bestehende Dateien, Design-System und Dinge, die unverändert bleiben müssen.
- 3Abnahmekriterien festlegen. Woran erkennst du, dass es fertig ist? Diese Liste verhindert halbe Umsetzungen.
- 4Grenzen setzen. Ausdrücklich benennen, was nicht angefasst werden darf — das verhindert die meisten Kollateralschäden.
Worauf du beim Output achten solltest
- Ein guter Prompt beschreibt Ergebnis und Grenzen, keine Schritt-für-Schritt-Implementierung.
- Zu viele Anforderungen in einem Prompt führen zu Teillösungen — lieber in klar abgegrenzte Aufgaben schneiden.
- Wenn das Ergebnis wiederholt danebenliegt, fehlt fast immer Kontext, nicht Modellqualität.
Was Nutzer meistens fragen
Warum ändert die KI Dinge, die ich nicht wollte?
Weil der Prompt keine Grenzen gesetzt hat. Betroffene Dateien und Tabuzonen explizit nennen.
Lange oder kurze Prompts?
So lang wie nötig für den Kontext, so kurz wie möglich beim Ziel. Aufgeblähte Prompts ohne echten Kontext helfen nicht.
Damit arbeitest du weiter
Bau dein eigenes AI SaaS – ohne Dev-Team, ohne Bullshit.
Mein Vibecoding-Playbook: wie du mit Lovable, Cursor & Co. in Wochen (nicht Jahren) ein profitables Micro-SaaS baust, launched und monetarisierst.