Ich habe jetzt einen ersten Testlauf mit Lovable gestartet, um ein Gefühl für den Workflow zu bekommen. Was mich ehrlich gesagt überrascht hat: Es hat auf Anhieb schon deutlich mehr funktioniert, als ich erwartet hatte. Ganz fehlerfrei war es natürlich nicht. Zwei Fehler sind aufgetreten. Den ersten konnte ich relativ schnell beheben, beim zweiten war dann leider mein kostenloses Guthaben aufgebraucht. Für einen ersten Eindruck hat es aber gereicht, um den grundsätzlichen Ablauf besser zu verstehen. Bevor ich jetzt in ein kostenpflichtiges Modell wechsle, habe ich mir zuerst ein vollständiges Konzept für die eigentliche App in Word erstellt. Danach habe ich ChatGPT erklärt, was ich vorhabe und dass ich die Umsetzung mit Lovable plane. Anschließend haben wir das Konzept weiter konkretisiert und versucht, mögliche Schwachstellen im Ablauf und in der Struktur vorab zu beseitigen. Am Ende ist daraus ein ziemlich umfangreiches Konzeptdokument mit 53 Seiten entstanden. Damit Lovable das hoffentlich besser und kontrollierter umsetzen kann, habe ich die Erstellung nicht als einen einzigen großen Prompt geplant, sondern in 7 Teilschritte / Teilprompts aufgeteilt. Jeder Schritt soll einen klar abgegrenzten Bereich der Web-Anwendung umsetzen. Da ich nicht wusste, wie ich das hier halbwegs verständlich nur per Text darstellen soll, habe ich mir daraus zusätzlich eine Übersichtsgrafik erstellen lassen. Meine Fragen an euch wären: 1. Hat jemand Erfahrung damit, ob meine geplante schrittweise Vorgehensweise mit Lovable grundsätzlich sinnvoll funktionieren kann? 2. Gibt es in der geplanten Struktur Punkte, die Lovable eurer Einschätzung nach aktuell gar nicht oder nur sehr eingeschränkt leisten kann? Ich habe mir zwar die Hilfe und Dokumentation von Lovable angeschaut, aber nicht zu allen Punkten die Antworten gefunden, die ich gesucht habe. Falls jetzt jemand fragt, warum ich es nicht einfach direkt ausprobiere: Der Grund ist relativ simpel. Dafür müsste ich direkt ein Abo abschließen, und ich gehe davon aus, dass bei so einem Projekt zusätzlich schnell weitere Credits nötig werden. Deshalb möchte ich mir vorher lieber ein paar Einschätzungen einholen, bevor ich unnötig Geld verbrenne.

Hey Community! Ich bin neu hier und stell mich kurz vor 👋 Name / Nickname: Dirk - KopfQuerulant Woher kommst du? Ruhrgebiet Was machst du gerade? Ich arbeite als Berater im Hygiene Bereich Warum Vibe Coding? Ich habe mir für die Täglichen (Aufgaben) schon einige GPT gebaut, die aber klar an Ihre Grenzen stoßen, Vibe Coding könnte da eventuell bessere Umsetzungen ermöglichen. Dein Level mit KI-Tools: Ich baue zwar schon recht komplexe GPT-Systeme würde mich aber eher als vorgeschrittener Anfänger bezeichnen. Ein Projekt, das du bauen willst: Eine Webanwendung (App) wo man sich einloggt und dort Kundenspezifische Daten erfassen kann. Diese Daten möchte ich dann aufbereitet anschauen und einzelnen oder alle Daten per XML exportieren. Was mich aktuell komplett abgeschreckt hat ist die DSGVO. 😉 Ein Tool, das du schon kennst oder ausprobieren willst: Da ich noch keine Erfahrungen mit solchen Tools habe, kann ich dazu noch nichts sagen. Das ist ja mit ein Grund, warum ich hier bin. Fun fact über dich: Wieso tut man sich das mit 54 Jahren nochmal an….wieso nicht….

Ich habe mir das heute YouTube Video angeschaut, Qwen nutze ich über Visuell-Studio-Code als Cloudbasierte Funktion. Ich habe mir zuletzt Gemma 4 runtergeladen und es über LM probiert, ich Chatfenster finde ich es nicht schlecht und recht schnell, jedoch zum Coden finde ich es bescheiden. Vielleicht liegt es auch an meinen Einstellungen. Hat schon jemand eigene Erfahrungen mit Gemma 4 gemacht?

Die neuen Code Arena Benchmarks sind raus und ich teile mal kurz meine Einschätzung mit euch, weil ich gerade einige Nachrichten dazu bekomme. GPT 5.5 High landet im Code Arena Leaderboard auf Platz 9 mit 1.500 Punkten. Die komplette Top 4 ist Claude Opus, also Opus 4.7 Thinking auf Platz 1 mit 1.572, dann Opus 4.7 mit 1.563, danach Opus 4.6 Thinking mit 1.552 und Opus 4.6 mit 1.547. Selbst GLM 5.1 (1.535) und Kimi K2.6 (1.528) ziehen an GPT 5.5 vorbei. Im Code Categories Arena von DesignArena sieht das Bild übrigens ziemlich identisch aus, Claude Opus 4.6 führt mit 1.352 und GPT 5.5 dümpelt im Mittelfeld bei 1.311. Mein persönlicher Rat ist daher klar. Wenn ihr ernsthaft programmiert, sei es Refactoring, größere Features, Architekturentscheidungen oder Debugging in einer komplexen Codebase, dann nutzt GPT 5.5 dafür einfach nicht. Der Unterschied von 50 bis 70 Elo Punkten klingt klein, ist in der Praxis aber spürbar. Mehr Halluzinationen, schwächere Logik, schlechteres Verständnis für größere Kontexte. Mein Default für Coding bleibt aktuell Claude Opus 4.6 oder 4.7, das ist für mich der Goldstandard. Mit Thinking Modus nochmal ein gutes Stück besser, wenn ihr die Zeit habt zu warten. Wenn ihr Zugang habt würde ich euch ans Herz legen mal Kimi K2.6 oder GLM 5.1 auszuprobieren, beide sind richtig stark geworden und über die jeweiligen APIs oft deutlich günstiger als das was ihr von OpenAI gewohnt seid. Gerade für Power User mit viel API Volumen sind das spannende Alternativen. GPT 5.5 würde ich nur noch für die einfachen Sachen nutzen, also schnelle Skripte, simple Snippets, Boilerplate. Da reicht es. Aber für alles was Tiefe braucht lasst die Finger davon. OpenAI hat dieses Mal einfach nicht geliefert und das ist auch okay, die Konkurrenz ist gerade brutal gut unterwegs. Was nutzt ihr aktuell für Coding und warum? Bin gespannt auf eure Erfahrungen.

Geil, ich hab es hinbekommen, auf meinen mikrigen 16 GB VRAM ein Q4 Modell von Qwen 3.6 35B mit 85 Tok/s bei 64k Context und 73 Tok/s bei 128k Context, zum laufen zu bringen. I love AI.