The newest Trend – Vibe Coding für Jurist:innen – HOW TO?!
mit Sophie Martinetz
8. Mai 2026
Ein Beitrag von Sophie Martinetz, Legal Tech-Expertin und Gründerin von Future-Law, darüber wie Anwält:innen ohne Programmierkenntnisse eigene Software bauen – und worauf sie achten müssen.
Ein/e Anwält:in beschreibt in normaler Sprache, was er/sie braucht – und Sekunden später liegt funktionierender Code vor. Kein Informatikstudium, kein IT-Budget, kein Warten auf die Tech-Abteilung. Was nach Science-Fiction klingt, ist unter dem Begriff „Vibe Coding“ bereits Realität in internationalen Kanzleien. Ein Überblick über Chancen, Risiken und konkrete Anwendungsmöglichkeiten.
Was ist Vibe Coding?
Andrej Karpathy, Co-Gründer von OpenAI und ehemaliger KI-Leiter bei Tesla, prägte Anfang 2025 den Begriff „Vibe Coding“: eine Softwareentwicklungsmethode, bei der Nutzer:innen die gewünschte Funktionalität in normaler Alltagssprache beschreiben und ein Large Language Model (LLM) den entsprechenden Programmcode automatisch generiert. Der Fokus liegt auf dem gewünschten Ergebnis, nicht auf technischen Details. Das Wort „Vibe“ signalisiert bewusst eine intuitive, nicht-technische Herangehensweise.
Der Unterschied zur klassischen Programmierung ist fundamental: Traditionelle Softwareentwicklung erfordert jahrelange Ausbildung in Programmiersprachen, Algorithmen und Softwarearchitektur. Vibe Coding ermöglicht funktionale Prototypen ohne diese Vorkenntnisse – es bedarf lediglich einer klaren Formulierung dessen, was die Anwendung leisten soll.
Von No-Code-Plattformen wie Bubble oder BRYTER unterscheidet sich Vibe Coding ebenfalls: Diese bieten vorgefertigte Bausteine in grafischen Oberflächen. Vibe Coding hingegen generiert maßgeschneiderten Code von Grund auf und bietet theoretisch unbegrenzte Flexibilität – ist aber auch fehleranfälliger und erfordert mehr kritisches Urteilsvermögen.
Die wichtigsten Tools im Überblick (dies ist keine Empfehlung, nur eine Auflistung 😉)
| Tool | Besonderheit |
| Cursor | Professionelle IDE mit KI-Composer |
| GitHub Copilot | Integration in VS Code, Inline-Vervollständigung |
| Replit AI | Browser-basiert, keine Installation nötig |
| ChatGPT | Code Interpreter mit direkter Ausführung |
| Claude Artifacts | Sofortige Vorschau der generierten App |
| Case.dev | Spezialisiert für Legal Tech |
So funktioniert Vibe Coding in der Praxis
Der typische Workflow folgt einem klaren Muster. Am Anfang steht ein konkretes Problem: etwa die wiederkehrende Aufgabe, dutzende Verträge wöchentlich auf bestimmte Haftungsklauseln zu durchsuchen. Daraus wird eine natürlichsprachliche Beschreibung formuliert – zum Beispiel:
„Erstelle eine Webanwendung, die es ermöglicht, mehrere PDF-Verträge hochzuladen und automatisch nach Haftungsausschlussklauseln zu durchsuchen. Zeige die Ergebnisse in einer Tabelle mit Dokumentname, Seitenzahl und Risikolevel an. Die App soll komplett im Browser laufen, ohne Daten an externe Server zu senden.“
Das LLM generiert innerhalb von Sekunden eine vollständige HTML-Datei mit eingebettetem Design und Funktionalität – typischerweise 200 bis 500 Zeilen Code. Diese Datei wird gespeichert, im Browser geöffnet und mit Testdokumenten geprüft.
Abb. 1: So sieht ein typischer Vibe-Coding-Prompt aus – natürlichsprachliche Anweisung, sofortige Code-Generierung, iterative Verfeinerung.
Entscheidend ist die iterative Verfeinerung: „Mach die Schrift größer“, „Hochrisiko-Klauseln sollen rot markiert werden“, „Füge einen Excel-Export-Button hinzu“. Das LLM modifiziert den bestehenden Code entsprechend. Dieser Zyklus wiederholt sich, bis die Anwendung alle Anforderungen erfüllt.
Die fertige Anwendung kann als lokale HTML-Datei per Doppelklick geöffnet, per E-Mail geteilt, auf einem Intranet bereitgestellt oder über Cloud-Dienste online gehostet werden.
Abb. 2: Die fertige Klauselsuche-App – per Vibe Coding erstellt. Fünf Verträge analysiert, zwölf Klauseln gefunden, Risikobewertung inklusive.
Konkrete Anwendungsfälle für Jurist:innen
Dokumentenanalyse und -vergleich
Automatische Extraktion spezifischer Klauseln aus Verträgen – Kündigungsfristen, Gerichtsstände, Gewährleistungsausschlüsse. Vergleich mehrerer Vertragsversionen mit Highlighting der Änderungen. Quantitative Auswertung über Vertragsportfolios: „In wie vielen unserer 100 Lieferverträge findet sich Klausel X?“
Fristenberechnung und Prozessautomatisierung
Berechnung prozessualer Fristen unter automatischer Berücksichtigung von Gerichtsferien, Wochenenden und Feiertagen. Warnungen bei nahenden Fristen, Export von Kalendereinträgen und Spezialrechner für Verjährungsfristen oder Kündigungsfristen.
Mandant:innenaufnahme und Intake
Strukturierte digitale Fragebögen für neue Mandant:innen, automatische Konfliktprüfung, Generierung von Checklisten für erforderliche Dokumente und erste Risikoeinschätzung basierend auf der Falltypologie.
Legal Research und Schulung
Automatisierte Zusammenfassung von Gerichtsentscheidungen, Visualisierung von Zitatnetzwerken, Volltextsuche in lokalen Rechtsprechungssammlungen. Dazu kommen Trainingsanwendungen: Multiple-Choice-Quiz, interaktive Fallstudien mit verzweigten Entscheidungsbäumen und gamifizierte Lernumgebungen.
Dashboards und Reporting
Visualisierung laufender Projekte oder Transaktionen nach Status, Volumen und Timeline. Automatisierte Reports für Management-Meetings und Resource-Allocation-Übersichten.
Die Chancen: Warum Vibe Coding relevant ist
Demokratisierung. Personen ohne IT-Ausbildung können funktionale Tools erstellen. Die Eintrittsbarriere zur Softwareentwicklung sinkt drastisch. Was früher Wochen dauerte, entsteht in Stunden. Eine Idee vom Freitagabend kann am Montagmorgen als funktionierendes Tool vorliegen.
Bessere Lösungen durch Fachexpertise. Jurist:innen verstehen die spezifischen Nuancen und Workflow-Anforderungen besser als externe Entwickler:innen. Das führt zu präziseren und praxistauglicheren Lösungen.
Innovation von unten. Traditionell kommen Innovationen von IT-Abteilungen oder spezialisierten Startups. Vibe Coding ermöglicht Bottom-up-Innovation: Mitarbeitende entwickeln Tools für ihre täglichen Probleme, erfolgreiche Lösungen werden organisch geteilt und verbessert.
Wettbewerbsvorteile. Organisationen, die Vibe Coding früh adoptieren, können schneller reagieren, sich durch proprietäre Tools differenzieren, tech-affine Fachkräfte anziehen und Effizienzgewinne in kompetitive Preise übersetzen.
Zugänglichkeit von Rechtsdienstleistungen. Vibe-coded Tools können auch für den öffentlichen Zugang entwickelt werden: Selbsthilfe-Tools für häufige Rechtsfragen, vereinfachte Formulare für selbst vertretene Parteien, mehrsprachige Interfaces. Das kann zur Schließung der Justice Gap beitragen.
Die Risiken: Was schiefgehen kann
Technische Risiken
KI-generierter Code kann funktional sein, aber technisch suboptimal: ineffiziente Algorithmen, die bei größeren Datenmengen versagen, unstrukturierter Code ohne klare Logik, fehlende Dokumentation. LLMs generieren nicht automatisch sicheren Code und können gefährliche Schwachstellen einführen – von Cross-Site Scripting über SQL Injection bis zu unsicherer Datenspeicherung. Personen ohne Security-Expertise können diese Risiken nicht erkennen.
Hinzu kommen Halluzinationen: LLMs können plausibel klingende, aber faktisch falsche Code-Komponenten generieren – nicht-existente Bibliotheken, Logikfehler in der Fristenberechnung, semantische Fehler, bei denen der Code läuft, aber nicht das Richtige tut. Erinnert sei an den Fall von US-Anwält:innen, die von ChatGPT erfundene Gerichtsentscheidungen in einem Schriftsatz zitierten und vom Gericht sanktioniert wurden.
Rechtliche Risiken
Sorgfaltspflichten. Im Rechtsbereich bestehen besondere Sorgfaltspflichten bei der Berufsausübung. Ein Vibe-coded Fristenrechner, der eine Rechtsmittelfrist falsch berechnet, kann zum Verlust von Rechtsansprüchen führen. Ein Dokumentenanalyse-Tool, das eine kritische Haftungsklausel übersieht, verursacht wirtschaftlichen Schaden. Die verantwortliche Person haftet persönlich – auch wenn „die KI den Fehler gemacht hat“.
Verschwiegenheitspflicht und Datenschutz. Die größte rechtliche Herausforderung: Vertrauliche Daten, die in öffentliche KI-Chatbots eingegeben werden, können zum Training des KI-Modells verwendet werden, liegen auf Servern in den USA und sind für KI-Provider theoretisch zugänglich. Das kann als Verletzung des Berufsgeheimnisses gewertet werden. Dazu kommen DSGVO-Anforderungen: Rechtsgrundlage, Transparenz gegenüber Mandant:innen, Auftragsverarbeitungsverträge mit KI-Providern und Regelungen zum Drittlandtransfer.
Urheberrecht. Die Rechtslage zu KI-generiertem Code ist ungeklärt: Enthält der generierte Code urheberrechtlich geschützte Snippets? Wem gehört das Copyright? Werden Open-Source-Lizenzen verletzt? Die laufenden Klagen rund um GitHub Copilot in den USA zeigen, dass diese Fragen erst am Anfang ihrer juristischen Aufarbeitung stehen.
Ethische und organisatorische Risiken – HUMAN IN COMMAND!
Psychologische Forschung zeigt, dass Menschen dazu neigen, Computerausgaben übermäßig zu vertrauen – sogenannter Automation Bias. Bei Vibe Coding besteht das Risiko, dass KI-generierter Code nicht ausreichend getestet, Tool-Outputs für definitiv korrekt gehalten und Verantwortung auf die KI abgeschoben wird.
Organisatorisch stellen sich Governance-Fragen: Welche Tools dürfen entwickelt werden? Wer trägt Verantwortung für Testing? Wie wird Dokumentation sichergestellt? Und wenn Einzelpersonen undokumentierte Tools entwickeln und die Organisation verlassen, geht kritisches Know-how verloren.
Die Grenzen kennen
Vibe Coding eignet sich gut für einfache bis mittelkomplexe Web-Anwendungen, client-seitige Tools im Browser, Prototypen, Automatisierung repetitiver Aufgaben sowie Datenvisualisierung. An Grenzen stößt es bei hochkomplexen Multi-User-Systemen mit Datenbanken, Echtzeit-Kollaboration, Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen, Integration in komplexe bestehende IT-Infrastrukturen und performance-kritischen Anwendungen mit großen Datenmengen.
Ausblick: Was kommt als Nächstes?
Die technologische Entwicklung beschleunigt sich weiter. Multimodale Modelle werden Bilder, Audio und Video verarbeiten – automatische Transkription von Vernehmungen, Analyse gescannter Dokumente ohne OCR. Agentic AI wird komplexe Aufgaben autonom ausführen: Ein Legal Research Agent durchsucht selbstständig Datenbanken und erstellt annotierte Bibliographien. Spezialisierte Legal LLMs mit integrierten Rechtsprechungsdatenbanken werden höhere Genauigkeit bieten.
Für Jurist:innen bedeutet das: Fachliches Wissen bleibt der Kern, ergänzt durch KI-Literacy, Prompt Engineering und grundlegende Tech-Kompetenz. Kritisches Denken wird wichtiger denn je. Neue Rollen entstehen – von Tech-Spezialist:innen mit Fachexpertise bis zu AI Supervisors und Compliance Officers für KI-Systeme.
Die Zukunft wird hybrid sein: Fachliches Urteilsvermögen und ethische Integrität kombiniert mit intelligenten, KI-gestützten Werkzeugen. Wer diese Kombination beherrscht, wird den Rechtsmarkt der nächsten Dekade prägen.
| 10 TIPPS FÜR DEN EINSTIEG INS VIBE CODING | |
| 1. | Enterprise-KI-Services nutzen: Bei vertraulichen Daten ausschließlich Enterprise-Versionen mit Zero Data Retention verwenden (z. B. ChatGPT Enterprise, Claude for Work). Kostenlose Versionen sind für Mandant:innendaten tabu. |
| 2. | Klein anfangen: Mit einfachen internen Tools starten – Rechner, Formulare, Checklisten. Keine Datenbanksysteme oder komplexe Integrationen zum Einstieg. |
| 3. | Synthetische Testdaten verwenden: Beim Prompten niemals echte Mandant:innendaten eingeben. Stattdessen anonymisierte Musterverträge und generische Namen verwenden. |
| 4. | Gründlich testen: Jede Version sofort mit realistischen Szenarien testen, inklusive Edge Cases wie Sonderzeichen, leere Felder und sehr lange Eingaben. Kollegiales Testing ist Pflicht. |
| 5. | Code Review einholen: Vor dem produktiven Einsatz den generierten Code von einer technisch versierten Person prüfen lassen. Legal-Tech-Communities bieten hierfür Unterstützung. |
| 6. | Versionierung nutzen: Alle Code-Versionen speichern (z. B. auf GitHub). Funktionierende Versionen als Backup sichern und Änderungen dokumentieren. |
| 7. | Client-seitig arbeiten: Bevorzugt Anwendungen entwickeln, die komplett im Browser laufen, ohne Daten an externe Server zu senden. Das reduziert Datenschutzrisiken erheblich. |
| 8. | Dokumentation pflegen: Jeden entwickelten Prototyp dokumentieren: Was macht das Tool? Welche Einschränkungen gibt es? Wer ist verantwortlich? Das sichert Know-how für die Organisation. |
| 9. | Versicherung informieren: Berufshaftpflichtversicherer proaktiv über den Einsatz KI-generierter Tools informieren und klären, welche Risiken abgedeckt sind. |
| 10. | Menschliche Verantwortung behalten: KI ist Werkzeug, nicht Entscheiderin. Alle Outputs müssen menschlich verifiziert werden. Bei Unsicherheit: konservativ handeln und im Zweifel manuell prüfen. |
Über Sophie Martinetz:
Sophie Martinetz ist Gründerin von Future-Law und eine der führenden Stimmen für Legal Tech und Innovation im deutschsprachigen Raum. Sie berät Kanzleien und Rechtsabteilungen bei der Digitalisierung und ist überzeugt, dass technologische Kompetenz zur Kernqualifikation moderner Jurist:innen gehört.
