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Revision 690: AI Frontend Generatoren

E690 · Working Draft
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0 Plays10 days ago

Hans und Schepp sprechen darüber, wie weit „Vibe-Coding“ im Vergleich zu AI-Assist in der IDE wirklich trägt. Hans bringt sein Experiment mit, dokumentiert im Blogpost, und wir ordnen ein, wo AI uns Tempo schenkt, wo wir kontrollieren und nachschärfen müssen und warum die Dead Framework Theory im Code-Output der Generatoren so sichtbar wird.

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Schaunotizen

[00:01:42] AI Code Generators Frontend Comparison Als Testbett nutzt Hans wir eine kleine Reader-Web-App („Speak it“), die Webseiten- und PDF-Texte per Web-Speech-API vorliest. Dabei startet er jeweils mit einer kompakten Markdown-Featureliste und lässt daraus ein MVP bauen. Wir vergleichen anschließend, wie gut sich die Apps ausrollen lassen, wie sauber der Code ist und wie viel Nacharbeit bei Accessibility, Security, State-Management und Architektur nötig bleibt. Parallel diskutieren wir „AI-infused Coding“ in der IDE: Da hilft die AI beim Refactoring, beim Verstehen von Brownfield-Code und bei Fleißarbeit, während Vibe-Coding komplette Gerüste hinstellt – die Qualität steht und fällt aber mit Specs, Review und Tests.

Bei den Tools landet v0 vorne, vor allem wegen der sehr nahtlosen Integration in das Vercel-Ökosystem: Prompt rein, Code raus, Previews, Deploy, plus Plug-and-Play-Anbindung von Diensten wie Supabase für Auth und Daten und Stripe für Billing. Lovable wirkt stabil, setzt ebenfalls sinnvoll auf Supabase und punktet mit einem europäischen Setup. Replit überrascht mit einem Design-First-Flow, bei dem wir erst UI und Flows grob abstecken und danach generieren lassen. In der IDE-Ecke ist Cursor aktuell Hans’ Favorit, während GitHub Copilot sich mehr wie ein solider Pair-Programming-Assistent für Funktionen und kleine Refactors anfühlt. Claude Code glänzt im Reasoning, bleibt aber – wie alle – auf gute Prompts, klare Ziele und unseren Code-Review angewiesen. Base44 fällt für uns ab, weil Sichtbarkeit und Versionierung ohne größere Subscription eingeschränkt sind.

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