Vibecoding mis gegaan? Tijd voor een echte developer

Wat is vibecoding, en waarom voelt het soms als magie?

Vibecoding klinkt als een snelle route naar werkende software: je beschrijft wat je wil, een AI genereert code, en je projecteert hoop op momentum. In de praktijk zie je echter vaak een ander patroon: het begint snel, maar ergens onderweg wordt het onduidelijk wie nog controle heeft over kwaliteit, onderhoudbaarheid en gedrag in edge cases. Dat is precies waarom de vraag “Vibecoding mis gegaan? Tijd om een echte software ontwikkelaar in de arm te nemen?” zo vaak opduikt.

Als term verwijst vibecoding doorgaans naar een ontwikkelwijze waarbij je AI inzet om code te produceren op basis van natuurlijke taal (bijvoorbeeld via tools zoals AI-code-assistenten of AI agents). (kern-it.be) Het belooft minder handwerk, snellere iteraties en minder drempels om van idee naar prototype te gaan.

Maar vibecoding werkt het best wanneer je doel helder is, de scope klein blijft, en iemand het systeem actief stuurt. Zodra je productcomplexiteit toeneemt, begint het risico te lopen dat je “werkende code” verwart met “goede software”.

Hoe vibecoding mis kan gaan (en waarom je het niet zomaar oplost)

Vibecoding mis gaat meestal niet door één dramatische fout, maar door een stapeling van kleine tekortkomingen. Hieronder staan de meest voorkomende oorzaken die teams pas zien als het al pijn doet.

1) Onzichtbare aannames in de code

AI-code is sterk in het genereren van plausibele oplossingen, maar minder sterk in het expliciet maken van aannames. Denk aan verborgen afhankelijkheden, onduidelijke datacontracten, of impliciete regels (bijvoorbeeld over validatie, tijdzones, rollenrechten of datakwaliteit). Je merkt het pas bij de eerste echte gebruiker of bij de eerste migratie.

2) “Het werkt lokaal” wordt een valkuil

Een prototype kan prima draaien op je laptop. In productie verschijnen verschillen door omgeving, netwerkcondities, concurrentie, secretsbeheer, en data die anders is dan in testvoorbeelden. Vibecoding helpt dan niet vanzelf; je moet nog steeds engineering discipline toevoegen.

3) Geen reproduceerbaar test- en kwaliteitsniveau

Zonder geautomatiseerde tests en een consistente kwaliteitsaanpak krijg je een systeem dat je niet betrouwbaar kunt wijzigen. In moderne softwareontwikkeling is testen geen “laatste stap”, maar een doorlopende activiteit in de software lifecycle. (en.wikipedia.org) Als je vibecoding gebruikt zonder een solide teststrategie, maak je het vooral moeilijker om achteraf veilig refactoren of uitbreiden.

4) Code review ontbreekt of wordt oppervlakkig

Bij vibecoding is de verleiding groot om alleen te checken of het gegenereerde stuk code “lijkt te kloppen”. Maar review is juist bedoeld om fouten te vinden, risico’s zichtbaar te maken en ontwerpbeslissingen te toetsen. Zonder diepgaande review wordt AI-code een black box.

5) Scope creep: van prototype naar product zonder engineeringlaag

Veel vibecoding-projecten starten klein. Daarna verandert het doel: van “iets werkends” naar “iets dat schaalbaar, beveiligd en maintainable is”. Als je in die overgang dezelfde aanpak blijft volgen, krijg je typische productieproblemen: performance, security, data integrity en onduidelijke ownership.

Signs dat het echt mis is: wanneer je moet ingrijpen

Niet elke hapering betekent dat vibecoding “fout” was. Maar er zijn duidelijke signalen dat het systeem engineering-gewijs vastloopt.

• Onverklaarbare bugs: problemen verschijnen willekeurig en niemand kan reproduceren wat er precies fout gaat.
• Veel regressies: kleine wijzigingen veroorzaken telkens nieuwe fouten.
• Geen tests die vertrouwen geven: releases zijn gokken, en niemand durft refactoren.
• Onleesbare code en geen duidelijke architectuur: de code is technisch beschikbaar, maar inhoudelijk ongrijpbaar.
• Security-issues of twijfel aan validatie: rollen, input en data flows zijn niet scherp beschreven.
• Hoge dependency costs: je kunt niet meer upgraden, vervangen of de AI-keten anders instellen zonder grote schade.

Als meerdere punten tegelijk gelden, is het tijd om de aanpak te herzien. En dan kom je bij de kernvraag: wanneer is het slimmer om een ervaren software ontwikkelaar in te schakelen?

Wanneer (en waarom) je een echte software ontwikkelaar moet inschakelen

Een software ontwikkelaar is niet alleen iemand die code kan schrijven. Het gaat om het vermogen om verantwoordelijkheid te nemen voor het geheel: architectuur, kwaliteit, risico’s, onderhoudbaarheid, en het vermogen om een chaotische codebase weer “stuurbaar” te maken.

De 6 meest praktische redenen

1. Architectuur herstellen of expliciteren: wie beslist over modules, grenzen, en datacontracten?
2. Quality gates opzetten: tests, code review afspraken, linting, en CI die je feedback betrouwbaar maakt.
3. Bug- en risicoprofielen begrijpen: niet alleen fixes, maar ook patronen achter de fouten.
4. Refactoring met veiligheid: gecontroleerd wijzigen met regressie-detectie, zodat je niet steeds “nieuw avontuur” start.
5. Beveiliging en compliance aanpakken: input validatie, autorisatie, logging en privacy-by-design.
6. Ownership en documentatie: zodat nieuwe teamleden (of jij over zes maanden) begrijpen waarom dingen zo zijn.

Praktisch: wat je terugkrijgt

Als je vibecoding inzet, kun je vaak snel komen tot een werkend stuk. Maar wat je meestal niet automatisch krijgt, is een duurzaam ontwikkelpad. Een developer brengt precies die duurzaamheid terug door engineeringbest practices te combineren met jouw domeinkennis.

In de praktijk zien we vaak dat teams pas echt grip krijgen wanneer ze testautomatisering serieus nemen, CI/CD functioneert als feedbackmotor, en code review een inhoudelijke rol speelt. Testautomatisering wordt ook in de industrie vaak gezien als een fundament voor schaalbaarheid en kwaliteit, mits je het verstandig ontwerpt. (browserstack.com)

Een actieplan om van vibecoding chaos naar controle te gaan

Stel dat je nu al zit met code die ooit met vibecoding is gegroeid. Dan wil je geen paniekaanpak; je wil een route naar stabiliteit. Hieronder staat een concreet plan dat je morgen kunt starten.

Stap 1: Maak de status zichtbaar (triage)

• Inventariseer wat er bestaat: services, endpoints, taken, data flows, dependency stack.
• Leg vast waar de meeste pijn zit: bugs, performance issues, security twijfels, build failures.
• Beschrijf scope: wat moet nú werken, en wat kan later?

Doel: één pagina “waar staan we” zodat iedereen dezelfde realiteit ziet.

Stap 2: Introduceer een minimale kwaliteitsbasis

Je hoeft niet alles tegelijk te perfectioneren. Maar je hebt een minimum nodig dat wijzigingen veilig maakt.

• Automatische tests voor de meest risicovolle onderdelen (bijvoorbeeld core business logic en integraties).
• CI-feedback: elke change moet feedback geven over build, tests en basiskwaliteit.
• Code review met checklists, zodat “lijkt goed” niet genoeg is.

In bredere zin geldt dat software testing en quality engineering onderdeel zijn van het gehele ontwikkelproces, niet een eindpoortje. (en.wikipedia.org)

Stap 3: Zet testontwerp centraal (niet alleen testdrukte)

Veel teams bouwen te veel tests die weinig vertrouwen geven. Richt je op doelen: detecteren van regressies, verifiëren van contracten, en borgen van gedrag.

Een handige richting is te denken in lagen:

• Unit tests voor logica, edge cases, en datatransformaties.
• Integratietests voor database, queues, externe API’s (waar mogelijk met testcontainers of mocks).
• End-to-end tests voor de belangrijkste user flows.

Als je deze structuur aanbrengt, wordt het makkelijker om AI-gegenereerde code te “vangen” en te verbeteren met feedback.

Stap 4: Maak domeinregels expliciet

Waar vibecoding vaak achterblijft, is het benoemen van domeinregels. Herformuleer je kernregels als:

• invoercondities (validatie)
• autorisatie (wie mag wat)
• verwachte output en foutafhandeling
• data contracten (velden, types, constraints)

Daarna worden tests en code veel beter te schrijven, ook door AI, omdat je exact weet wat “goed” betekent.

Stap 5: Refactor met een duidelijke strategie

Refactoren werkt alleen met veiligheid. Gebruik tests als veiligheidsriem:

• verwijder duplication
• maak grenzen en interfaces duidelijk
• concentreer complexiteit in modules die je kunt testen
• documenteer beslissingen, niet alleen code

Stap 6: Kies een werkbaar ontwikkelritme

Als je vibecoding blijft gebruiken, maak het een onderdeel van je proces, niet je proces. Bijvoorbeeld:

• AI genereert voorstellen of eerste iteraties
• een developer of reviewer valideert architectuur en risico’s
• tests bewijzen gedrag
• je releaseproces bewaakt kwaliteit

Hoe je vibecoding wél kunt laten werken (zonder dat het misgaat)

Je hoeft vibecoding niet volledig af te zweren. Je moet het inzetten met engineering randvoorwaarden.

Maak een “AI veilig gebruik” policy

• Laat AI geen changes doen zonder review en tests.
• Gebruik kleine, afgebakende prompts die aansluiten op een testbare unit.
• Weiger scope creep bij het begin, en breid pas uit zodra kwaliteit bewezen is.

Gebruik code review als kwaliteitsfilter

Een goede review kijkt niet alleen naar stijl. Ze checkt bijvoorbeeld:

• correctheid van business logic
• validatie, autorisatie en error handling
• randgevallen en invarianten
• onderhoudbaarheid (naming, modulariteit, hergebruik)

Investeer in testautomatisering, maar slim

Testautomatisering kan je helpen sneller te leveren, mits je het niet over-engineert en de tests relevant houdt. In veel best practice overzichten zie je dezelfde kern: bouw een suite die meegroeit, blijf testen onderhouden en voorkom dat tests “schreeuwen” zonder waarde. (browserstack.com)

Veelgestelde vragen over vibecoding en hulp inschakelen

Is vibecoding niet gewoon hetzelfde als AI code genereren?

Het idee klopt deels. Vibecoding wordt meestal gekoppeld aan AI die op basis van natuurlijke taal code genereert en je iteratief laat sturen. (kern-it.be) Het verschil zit vaak in hoe teams het proces gebruiken, bijvoorbeeld hoe strak ze scope bewaken en hoe sterk ze engineering kwaliteit borgen.

Wanneer is “een developer in de arm nemen” te laat?

Als je al geen tests hebt, niemand kan reproduceren, en releases zijn onvoorspelbaar, dan is het meestal niet te laat om hulp te krijgen, maar wel te laat om nog te hopen dat het vanzelf vanzelf beter wordt. Dan is ingrijpen en structureren de snelste route naar herstel.

Wat kan een developer in de eerste week doen?

Typisch: triage, risico-inventaris, opzet van minimale testdekking op kritieke plekken, en een plan voor refactoring. Het doel is niet alles herschrijven, maar controle terugwinnen met veiligheid.

Conclusie: vibecoding is een versneller, geen vervanging voor engineering

Vibecoding kan geweldig werken voor prototyping, snelle iteraties en het verkennen van ideeën. Maar als vibecoding misgaat, is het probleem zelden dat AI “niet kon”. Het probleem is meestal dat engineering randvoorwaarden ontbreken: kwaliteit, testbaarheid, review en expliciete domeinregels. Software testing is juist bedoeld om betrouwbaarheid te borgen door het hele ontwikkelproces, niet om het risico op het einde weg te hopen. (en.wikipedia.org)

Als je merkt dat je software regressies blijft veroorzaken, onvoorspelbaar gedrag vertoont of moeilijk te onderhouden is, is het moment aangebroken om een echte software ontwikkelaar in te schakelen. Niet om schuldigen te zoeken, maar om het systeem weer stuurbaar te maken, met een teststrategie, duidelijke architectuurbeslissingen en een ontwikkelritme dat kwaliteit afdwingt.

Klaar om van vibecoding chaos naar controle te gaan? Start met triage, voeg een minimale kwaliteitsbasis toe (tests en review) en werk vervolgens iteratief naar refactor en betrouwbaarheid. Dan wordt vibecoding opnieuw wat het bedoeld is te zijn: een hulpmiddel dat versnelt, terwijl engineering de kwaliteit bewaakt.