Vibe coding is een term die steeds vaker opduikt: programmeren op gevoel, ondersteund door AI-tools zoals Claude, ChatGPT, Copilot of Cursor. Je beschrijft wat je wilt, de AI genereert code, en je gaat verder. Het voelt productief, het gaat snel, en het resultaat lijkt te werken. Maar schijn bedriegt — want wat er onder de motorkap ontstaat, verschilt enorm afhankelijk van wie er achter het toetsenbord zit.
In dit artikel deel ik mijn visie op vibe coding: de reële gevaren wanneer onervaren ontwikkelaars er onbewust mee aan de slag gaan, en de enorme kansen wanneer een ervaren programmeur dezelfde tools inzet.
De gevaren: als code "werkt" maar niet deugt
Laat ik eerlijk zijn: vibe coding in handen van iemand zonder stevige technische basis is een recept voor problemen. Niet vandaag, niet morgen — maar zodra het systeem moet groeien, onderhouden of uitgebreid worden. Dit zijn de grootste risico's.
1. Slechte architectuur en technische schuld
Omdat code snel en intuïtief wordt geschreven zonder duidelijke architectuur, ontstaat al snel spaghetti-code of sterk gekoppelde componenten. Herbruikbaarheid is laag, duplicatie is hoog, en er bouwt zich technische schuld op die later enorm veel tijd kost om te herstellen. Het resultaat: systemen worden moeilijk uitbreidbaar en onderhoudbaar. Wat begon als een snelle oplossing, wordt een blok aan het been.
2. Gebrek aan consistentie
Bij vibe coding wordt vaak niet gewerkt vanuit coding standards, design patterns of gedeelde architectuurprincipes. Dit leidt tot verschillende stijlen binnen hetzelfde project, inconsistent gebruik van libraries en frameworks, en onvoorspelbaar gedrag in de codebase. Voor een solo-project is dat al lastig, maar in teamverband wordt het een nachtmerrie.
3. Slechte testbaarheid
Snelle, intuïtieve code resulteert vaak in weinig of geen unit tests, moeilijk te mocken afhankelijkheden en grote methodes met meerdere verantwoordelijkheden. Regressie wordt daardoor bijna onmogelijk te voorkomen. Elke wijziging kan onverwachte bijeffecten hebben, en zonder tests merk je dat pas wanneer het te laat is.
4. Beperkte schaalbaarheid
Code die werkt voor een kleine dataset of proof-of-concept kan compleet falen wanneer het aantal gebruikers groeit, de hoeveelheid data toeneemt of meerdere services moeten samenwerken. Typische problemen: performance bottlenecks, synchronisatieproblemen en slechte caching- of query-strategieën. Wat in de demo vlot draaide, loopt in productie vast.
5. AI-gegenereerde code zonder begrip
Dit is misschien wel het grootste risico. Met AI-tools kan een onervaren ontwikkelaar code genereren die er professioneel uitziet, maar die hij of zij niet volledig begrijpt. Beveiligingsproblemen of inefficiënties blijven onopgemerkt. Er ontstaat een afhankelijkheid van gegenereerde oplossingen zonder het vermogen om ze te evalueren, aan te passen of te debuggen wanneer het misgaat.
6. Onvoldoende aandacht voor security
Bij snelle ontwikkeling worden fundamentele beveiligingsaspecten vaak vergeten: inputvalidatie, authenticatie en autorisatie, veilige opslag van secrets en dependency-veiligheid. Dit kan leiden tot kwetsbaarheden die pas aan het licht komen bij een security audit — of erger, bij een incident.
7. Moeilijk refactoren
Wanneer systemen groeien, ontbreekt vaak een duidelijke domeinstructuur. Logica zit verspreid over meerdere lagen, en refactoren kan regressies veroorzaken. Hierdoor worden projecten steeds moeilijker te verbeteren. Je zit vast in een systeem dat technisch niet meer meekan, maar dat je niet durft aan te passen.
De keerzijde: vibe coding in handen van een ervaren ontwikkelaar
Nu het eerlijke verhaal van de andere kant. Want diezelfde AI-tools die in onervaren handen gevaarlijk zijn, worden in de handen van een ervaren ontwikkelaar een ongelooflijke versneller. Het verschil? Een ervaren programmeur weet wat goede code is — en gebruikt AI als gereedschap, niet als vervanging van kennis.
1. Versnelling zonder kwaliteitsverlies
Een ervaren ontwikkelaar gebruikt AI om boilerplate code te genereren, repetitieve taken te automatiseren en sneller van idee naar werkende code te komen. Maar — en dat is cruciaal — hij of zij reviewt alles. De architectuur staat al in het hoofd. De AI vult in, de ontwikkelaar stuurt bij. Het resultaat: dezelfde kwaliteit code, in een fractie van de tijd.
2. Betere architectuurbeslissingen
Met AI-tools kan een ervaren ontwikkelaar sneller meerdere architectuurbenaderingen verkennen en vergelijken. Prototypes bouwen kost minuten in plaats van uren. Dat betekent beter geïnformeerde beslissingen over design patterns, datamodellen en systeemarchitectuur — omdat je meer opties kunt uitproberen voordat je commit aan een richting.
3. Focus op de kern
AI neemt het saaie werk over: configuratie, standaard CRUD-operaties, testdata genereren, documentatie schrijven. De ervaren ontwikkelaar besteedt zijn tijd aan wat echt telt: complexe business logic, architectuur, performance optimalisatie en beveiligingsoverwegingen. De onderdelen waar menselijke expertise onmisbaar is.
4. Snellere kennisoverdracht
Wanneer een ervaren ontwikkelaar met een nieuw framework of library moet werken, helpt AI om sneller productief te worden. Niet als vervanging van begrip, maar als versneller. De ontwikkelaar begrijpt de concepten al — de AI helpt met de specifieke syntax en best practices van de nieuwe technologie.
5. Betere tests en documentatie
Ironisch genoeg leidt AI-ondersteund programmeren bij ervaren ontwikkelaars juist tot meer tests en betere documentatie. Omdat het genereren ervan bijna geen tijd meer kost, is er geen excuus meer om het over te slaan. Unit tests, integratietests, inline documentatie — de AI schrijft een eerste versie, de ontwikkelaar verfijnt.
6. Complexere oplossingen realiseerbaar
Projecten die voorheen te complex of te tijdrovend waren, worden haalbaar. Een ervaren ontwikkelaar kan met AI-ondersteuning in zijn eentje systemen bouwen waarvoor je eerder een team nodig had. Niet door de kwaliteit te verlagen, maar door de productiviteit te verhogen. Dit is precies wat ik in mijn eigen werk merk: complexe AFAS koppelingen, field service apps met AI-ondersteuning, offerte calculatie tools — stuk voor stuk projecten die efficiënter tot stand komen.
Het verschil zit niet in de tool, maar in de gebruiker
Vibe coding is geen goed of slecht concept — het hangt volledig af van wie het toepast. Een onervaren ontwikkelaar die blind vertrouwt op AI-gegenereerde code, bouwt een kaartenhuis. Een ervaren ontwikkelaar die AI inzet als versneller terwijl hij de architectuur, kwaliteit en veiligheid bewaakt, bouwt sneller en beter dan ooit.
De les? AI-tools zijn fantastisch, maar ze vervangen geen vakmanschap. Ze versterken het. Als u een systeem laat bouwen, vraag dan niet alleen "kan het?" maar vooral "wie bouwt het?". De tool is hetzelfde — het resultaat is compleet anders.
Met meer dan 20 jaar ervaring als ontwikkelaar gebruik ik AI dagelijks in mijn werk. Niet als kruk, maar als turbo. De kennis van clean architecture, design patterns en betrouwbare code komt van jaren ervaring. De AI helpt me die kennis sneller toe te passen. Dat is het verschil tussen vibe coding als risico en vibe coding als superkracht.
Op zoek naar een ervaren ontwikkelaar die AI slim inzet? Ik bouw graag mee aan uw project.
Neem contact op