Wer adoptiert hier eigentlich wen? 5 Phasen mit dem Coding-Agent #VibeEthnography

Es ist 14:48 an einem Montag, ich sitze in der Berliner Ringbahn, Claude Code auf dem Handy, und ich habe heute noch nichts gegessen. Ich bin an diesem random Montag auf einem gefühlten Produktivitätslevel, wie ich ihn vor Januar 2026 wohlwollend gerechnet einmal im Monat hatte. Der Hunger fällt mir hin und wieder auf, aber egal, dann sind schon Kalorien gespart, getrunken habe ich immerhin etwas. Nebenher läuft beim Produktivitätsgefühl die ganze Zeit mit, wieviel mehr ich noch schaffen könnte, wenn meine menschliche Kognition (die "wetware" zu nennen ich tunlichst vermeide) nicht der Bottleneck wäre.

Es fühlt sich an wie Mario im unterirdischen Hidden Bonus-Level: Münzen überall, der Timer läuft, und ich würde mich gerne in fünf Marios klonen, um noch mehr Münzen abzugreifen.

Willkommen in Phase 3.

Ich habe mir nämlich ein 5-Phasen-Modell der Agentennutzung ausgedacht; besser gesagt: ich habe Claude recherchieren lassen, was denn Leute in Internetforen so an Erfahrungsberichten schreiben und dann hat das Claude zu einem Modell zusammengefasst, das mir plausibel genug erscheint, um es hier mit der Welt zu teilen. Mit reichlich Augen zukneifen könnte man das als agentengestützte Online-Ethnografie bezeichnen; oder, schmissiger, als #VibeEthnography.

Die Phasen heißen ungefähr: Skeptiker:in, Magic Moment, Intoxikation, Aufräumen, Verhandelte Praxis.¹

Nerdkram? Wahrscheinlich nicht; dieses Thema könnte auch wichtig sein für Menschen, die selber keine Software schreiben. Weil nämlich Software-Entwicklung einer der ersten high value use cases für LLMs ist - zur großen Erleichterung der AI-Labs, die jetzt glauben, vielleicht knapp vor der Pleite doch noch an den Return on their Fantastilliarden zu kommen. Was in der Softwareentwicklung passiert, wirft ein Schlaglicht auf mögliche Veränderungen in anderen Branchen. Außerdem könnte es jederzeit Deine Partnerperson oder ein Familienmitglied erwischen.

Phase 1: Skeptiker / Neugieriger

Phase 1 ist der Moment, bevor man’s selber probiert hat — oder direkt nach einem ersten Versuch, der einen unbeeindruckt zurückgelassen hat. Dafür gibt es verschiedene Gründe, von intuitiv bis rational.

Hailey Quach beschreibt ihre erste Reaktion auf “vibe coding” sehr körperlich als “full-body cringe”: “the idea of surrendering the driver’s seat to an AI felt like an affront to my hard-earned coding skills.”

Annie Vella berichtet in ihrer Masterarbeit umgekehrt von eher rational begründeten Sorgen: Engineers ranken Code-Qualität und Security als Top-Sorgen — vor der eigenen Jobsicherheit. Vella selbst liest das identitätspositiv: “we see ourselves as guardians of engineering excellence.”

Wie lange Leute in Phase 1 bleiben, hängt auch stark von der Toolqualität ab, und die verändert sich laufend. Andrej Karpathy im Oktober 2025: “It’s slop.” Im Dezember 2025: “I’ve never felt this much behind as a programmer.” Zwei Monate. Was den Übergang triggert, ist in den Berichten fast immer ein Peer-Demo statt ein Marketing-Video — eine konkrete dreaded task, die das Tool credibly in zehn Minuten erledigt. Was ihn verhindert: Workplace-Mandates (“alle benutzen Copilot ab Q3”), die Skepsis zur Verweigerung verhärten.

Mitunter machen devs aber auch die umgekehrte Erfahrung, dass Tools ihren Ansprüchen nicht genügen und aus Phase 4 zurückkommen. Im HN-Thread “Stopped Using Cursor, for Now” heißt es nicht “vibe coding ist Quatsch”, sondern “lack of understanding and risk” als Begründung für die Rückkehr zu klassischen Editoren — kein empörtes Erst-Gegen mehr, sondern post-Hangover-Pragmatismus. Beide Phase-1-Sorten teilen denselben Stand, aus diametralen Gründen.

Phase 2: Magic Moment

Phase 2 geht meistens schnell - man merkt, dass Dinge möglich werden und versteht sofort das Potential. Dylan Watt beschreibt es so: das Coden hatte ihm über die Jahre Routine und Bedeutung verloren, und plötzlich ist da wieder der alte Zauber. “I have a new type of magic.”

Jonathan Fulton benennt konkreter, wie Agents seine Arbeit befriedigender machen: “AI agents don’t interrupt flow — they absorb the interruptions.”

Auf Hacker News postet ein 60-jähriger Dev, dass Claude Code seine Programmier-Leidenschaft wiederentfachte — dieselbe, die er als junger Coder mit ASP und VB6 gefunden hatte.

Nach kurzer Zeit führt das zu einer Re-Kalibrierung dessen, was “normal produktiv” heißt. Tasks, die vorher Stunden brauchten, gehen jetzt in Minuten und diese Verschiebung legt die Konditionierung für Phase 3. Wer einmal weiß, dass etwas in zehn Minuten fertig sein kann, hat das alte Maß verloren. Phase 2 ist die Phase, in der der Körper rekrutiert wird; nicht zufällig ist Phase 3 die problematischste.

Wer einmal auf Phase 2 war und Claude Code benutzt hat, fällt nicht mehr dauerhaft dahinter zurück. Die Erfahrung hinterlässt Spuren, auch wenn der Hype platzt: das alte Maß für “normal produktiv” ist trotzdem weg.

Phase 3: Intoxikation & Overreach

Phase 3 ist in den Berichten die am stärksten dokumentierte und es ist die produktivste und unangenehmste Phase zugleich.

Steve Yegge benennt den Mechanismus direkt: “Agentic coding is addictive. Every time something good happens, which is often, you get rewarded with dopamine. And when something bad happens, also often, you get adrenaline. The intermittent reinforcement … creates the core addictive pull.” Plus die 2-Uhr-morgens-Choreografie: “Then I leap up, run out of the room, slam the door, jam my fingers in my ears, and sprint away shouting lalalala.” Quentin Rousseau, CTO bei Rootly, ging zum Arzt, weil sein Gehirn nicht mehr abschaltete — und bekam einen Orexin-Antagonisten verschrieben, der den Wachheits-Antrieb selektiv dämpft. Garry Tan, Y-Combinator-CEO, schreibt im Stundentakt von Hochgefühl und Selbstwarnung: “Claude Code this week has awakened my 25 year old self … WE ARE SO BACK” — zwei Tage später: “This is unhealthy by the way (speaking from experience).” Mejba Ahmed bringt’s auf einen Satz: "…this is what addiction looks like when it’s wearing a productivity costume."

Was sich in diesen Stimmen wiederholt — Tans Hin und Her, Yegges Dopamin/Adrenalin, Daniel Jeffries’ “equal parts ‘holy shit, it fucking works’ and utterly frustrating drudgery/pain and back again. It’s a wave of emotional highs and lows” — ist die strukturelle Pointe der Phase: das Tool überschreibt das menschliche Maß. Selbstwirksamkeit und Kater laufen in zu ausgeprägtem Umfang gleichzeitig; sich zu korrigieren wird schwer, weil die emotionale Intensität die Metakognition zur Seite schiebt. Im HN-Thread “Addicted to Claude Code – Help” taucht die naheliegende Meta-Frage auf: ist die Sucht eine zu Claude, oder zur Produktivität, und ist diese Produktivität vielleicht selbst Illusion?

Das funktioniert besonders gut, weil die Maschine sofortiges Feedback gibt. Code läuft oder läuft nicht, anders als Texte, Strategie-Memos oder Designs. Variable-ratio reinforcement plus Echtzeit-Feedback plus eine kulturelle Disposition zum Crunchen ergibt eine Maschine, die schwer abzustellen ist — und die das Crunchen selbst belohnt, statt es zu korrigieren.

Phase 4: Desillusionierung & Abrechnung

In Phase 4 kommt die Abrechnung. In den Berichten ist sie dichter und politischer als alle anderen Phasen; hier schreiben die, die rauskommen oder schon draußen sind. Sie produziert eine eigene Genre-Familie: das Why-I-stopped-Using-AI-Essay, der Identity-Essay, das Cleanup-Postmortem.

Dragos Nedelcu schätzt nach 150.000 Zeilen AI-generiertem Code 60% Refactor-Bedarf — “the codebase became a dumpster of spaghetti AI generated code” — anekdotisch, als Größenordnung plausibel. Reggie Escobar, zehn Jahre Berufserfahrung, blank im Live-Coding-Interview bei einem for-Loop: “I knew how to solve the problem at the pseudocode level but I could not write actual code. That was horrible.” Annie Vellas viel zitierter Identity-Essay verdichtet die Pointe in Wiederholung: “we found our identity in building things. Not managing things. Not overseeing things. Building things.” Plus Siddhant Khares Production-Paradox: “I shipped more code last quarter than any quarter in my career. I also felt more drained than any quarter in my career. These two facts are not unrelated.”

Tech-Debt und Identitätsfrage sind Auswirkungen derselben Kräfte: Die Codebase, die niemand mehr versteht, ist materiell — die Identität, die “Building things” hieß und jetzt zur “Manager:in eines Tools” werden soll, ist dieselbe Verschiebung, ausbuchstabiert auf der Person.

Beobachtung dazu für deutsche Mittelständler und andere late adopter: in einem Jahr fällt eine Menge Coding-Agent-Cleanup an — Tech-Debt aus AI-Code, der refactored werden muss. Je nach Geschäftsmodell ist es vielleicht nicht doof, andere die Fehler machen zu lassen.

Phase 5: Verhandelte Praxis

Phase 5 wird von Leuten wie Ian Nelson, Annie Vella, Mohsen Nasiri oder Marmelab so beschrieben: das Tool als Pair Programmer mit einem Senior Dev “on steroids” (Marmelab); die Identität nicht mehr als Code-Schreiber:in, sondern als Designer:in und Reviewer:in (Nasiri). Vella schärft die Beobachtung: die naheliegende Selbstbeschreibung “Manager:in von Agents” wirkt hohl und management-coded, genau die Rolle, in die viele Engineers gerade nicht hineinrutschen wollen. Stattdessen — und das ist die genauere Form — die Identität als Author of Intent: jemand, dessen Beitrag die Spezifikation, die Constraint, die Architektur, der Review ist, und die ab und zu Code von Hand schreibt, weil der Körper Sachen weiß, die der Prompt nicht weiß.

Was sich quer durch die Phase-5-Berichte zieht, ist eine Gegenbewegung zur Phase-3-Logik. Die Tools haben kein eigenes Maß: sie laufen weiter, bis das Rate-Limit greift oder die Kreditkarte glüht. Das Maß muss vom Menschen kommen. Es geht in Phase 5 nicht darum, die Maschine besser zu bedienen, sondern darum, sich selbst nicht an sie zu verlieren.

Die schärfste Untergrenze dafür kommt von Simon Willison: nichts committen, was du jemand anderem nicht erklären kannst. Wenn das Tool den Code geschrieben hat, du ihn aber gelesen, getestet und verstanden hast — das ist Software-Entwicklung, kein Vibe-Coding. Wer es nicht erklären kann, hat es nicht gebaut, sondern nur akzeptiert. Empirisch geschärft wird das durch die Anthropic-Studie zur Skill-Bildung: wer das Tool zum Generieren benutzt, scort unter 40% in Comprehension; wer zum Fragen benutzt, über 65%. Dasselbe Tool, zwei Modi, gegensätzliches Lernergebnis. Tool als Lehrer:in, nicht als Schreiber:in.

Daraus folgen drei Workflow-Disziplinen, die in den Berichten wiederkehren. Marmelab: nicht den Agent unbeaufsichtigt laufen lassen — Plan-Mode für alles Komplexe, Schritt eins reviewen bevor Schritt zwei kommt. Tedious, und genau das ist der Punkt; Geschwindigkeit ist die Falle, Revidierbarkeit das Ziel. Addy Osmani: ein Tag pro Woche ohne AI — Code von Hand schreiben, Errors selbst lesen, Doku statt LLM. “I feel slower, dumber” sagt einer der zitierten Devs, und genau das ist der Punkt; Skill-Atrophie ist ein muskuläres Problem. Brendan MacLean am MacCoss Lab pflegt eine eigene CLAUDE.md plus ein Repository nur für AI-Kontext, versioniert wie jedes andere Projekt-Artefakt. Der Effekt geht in beide Richtungen — das Tool weiß, was es tun soll, und der Mensch zwingt sich, die eigene Arbeit so zu artikulieren, dass eine Maschine sie erfassen kann.

Was bei diesen Praktiken leicht untergeht: die Erschöpfung in Phase 3/4 hat eine strukturelle Ursache, keine charakterliche. Siddhant Khare bringt die Diagnose auf den Punkt: AI nimmt mechanische Arbeit ab und schiebt kognitive Arbeit nach. Wer früher Code geschrieben hat, schreibt jetzt Reviews. “Creating is energizing. Reviewing is draining.” Schreiben gibt Flow; Reviewen gibt Decision-Fatigue. Engineers, die mit AI bauen, brennen nicht aus, weil sie schwach wären, sondern weil das Tool sie von Schaffenden in Prüfende umgewandelt hat. Phase 5 ist deswegen keine Frage privater Disziplin — es ist eine Frage, ob die Branche kollektiv akzeptiert, dass die Job-Beschreibung sich verändert hat und die Erholungs-Bedingungen mit ihr.

Ein Punkt, der in vielen Berichten kurz auftaucht und dann fallengelassen wird: Community. Ein Team oder Netzwerk, das dieselbe Aushandlung gerade durchmacht. Erfahrungen miteinander teilen, nicht nur Tool-Tipps. Junior:innen mit dem Tool unterrichten, statt durch das Tool — teach the craft, not the tool, eines der häufigsten Anti-Pattern. Wer Phase 5 als private Disziplin versucht, kämpft gegen eine Crunch-Kultur, die kollektiv vereinbart ist; ohne Mitstreiter:innen, die denselben Maßstab tragen, gewinnt die Norm. Das Gleiche gilt für den Körper: Hunger als Hunger spüren, Pausen weil der Körper eine braucht — nicht weil das Rate-Limit greift — ist banal und gleichzeitig das schwierigste, weil die umgebende Norm das gegenteilige Signal sendet.

Eine hilfreiche Haltung dazu ist ein 80/20-Mindset: nicht alles, was bau-bar ist, ist es wert gebaut zu werden. Bei einem Werkzeug mit fast unbegrenzter Output-Kapazität wird das Auswählen-was-man-nicht-macht zur primären Steuerungsgröße — die Projektchen, die man eh nicht benutzen wird; die Research-Reports, die man eh nicht liest. Phase 5 als Disziplin des Nicht-Tuns, und das ist wahrscheinlich übertragbar in andere Wissensarbeit.

Hinter dieser Disziplin steht eine Frage, die im Tech-Diskurs kaum gestellt wird: Bin ich mit dem Tool ein größerer Mensch geworden — oder ein kleinerer, dessen Aufmerksamkeit, Schlafzeit und Skill-Vorrat in Output umgemünzt wurde? Das entscheidet sich nicht im Tool. Es entscheidet sich in der Praxis, und die Praxis ist immer kollektiv: in Teams, in Branchen, in Aushandlungen über Crunch und Maß.

Andere Berufsgruppen waren früher dran und oft kollektiver organisiert — Screenwriter im WGA-Streik 2023, Voice Actors mit SAG-AFTRA, Übersetzer:innen seit DeepL. Devs reden gerade vor allem individuell-laut. Was an Antworten gefunden wird — auf welcher Seite auch immer — wird Vorbild oder Warnung für die nächsten Berufsgruppen, die durch denselben Zyklus gehen werden.

Womöglich sehen Phase 1 (noch nicht drin) und Phase 5 (drin gewesen, runterfahren) von außen oberflächlich ähnlich aus — beide nutzen wenig AI. Die Innensichten wären diametral: der Phase-1-Skeptiker und der erarbeitete Phase-5-Asket performen das gleiche Verhalten aus völlig entgegengesetzten Gründen. Wer weiß, am Ende tut sich der deutsche Mittelstand damit einen Gefallen, nicht zu schnell übers Stöckchen zu springen?

Bilanz

Wer das Modell für Hype hält, war noch nicht in Phase 2. Wer es für endgültig hält, war noch nicht in Phase 4. Wer Phase 5 als Erlösung verkauft, hat einen Newsletter zu pushen. Phase 5 ist nicht das Ankommen — es ist die Disziplin, nicht mit jedem neuen Modell-Release wieder in Phase 2 anzufangen.

Bis dahin: Mario im Bonus-Level. Mittlerweile hab ich immerhin auch eine feine selbstgemachte Tomatenpasta gegessen.