Vad är vibe coding – och hur programmerar du med hjälp av AI?

Sedan slutet av 2024 har ett nytt begrepp spridit sig bland utvecklare: vibe coding. Termen myntades av Andrej Karpathy, tidigare AI-chef på Tesla och medgrundare av OpenAI, och beskriver ett sätt att programmera där du i princip berättar för en AI vad du vill bygga — och låter den skriva koden åt dig.

Det låter som science fiction, men det är redan vardag för många. Här går vi igenom vad vibe coding faktiskt innebär, vilka verktyg som driver trenden, och var gränserna går.

Vibe coding förklarat

I sin enklaste form innebär vibe coding att du skriver instruktioner i naturligt språk — på svenska eller engelska — och låter en AI-kodassistent generera den faktiska koden. Du beskriver vad du vill uppnå, inte hur. Istället för att skriva varje funktion och loop själv fokuserar du på att styra, granska och iterera på det AI:n producerar.

Karpathys egen beskrivning var ungefär: ”Du ger dig hän åt stämningen (the vibe), trycker på accept, och om koden inte fungerar klistrar du in felmeddelandet och ber AI:n fixa det.”

Det kan låta slarvigt, men i praktiken har det visat sig vara förvånansvärt effektivt för vissa typer av projekt. Prototyper, interna verktyg, enklare webbappar och automationsskript är typiska områden där vibe coding sparar timmar.

Verktyg för att koda med AI

Det finns idag flera verktyg som gör vibe coding möjligt, med olika filosofier och styrkor.

Chattbaserade AI-assistenter

Det enklaste sättet att komma igång med AI-programmering är att använda en chatbaserad AI som Claude, ChatGPT eller Gemini. Du beskriver vad du vill bygga, får kod tillbaka, kopierar in den i ditt projekt och itererar. Det fungerar bra för enskilda funktioner, script och fristående komponenter.

Fördelen är att du har full kontext i konversationen och kan vara väldigt specifik med instruktioner. Nackdelen är att du manuellt behöver flytta kod mellan chatten och din editor.

AI-kodassistenter i editorn

GitHub Copilot, Cursor och liknande verktyg integreras direkt i din editor och föreslår kod medan du skriver. Det är ett steg närmare riktig vibe coding — du skriver en kommentar som beskriver vad nästa funktion ska göra, och assistenten genererar implementationen. Du tabbar för att acceptera eller fortsätter skriva för att avvisa.

Cursor har tagit konceptet längst genom att låta dig markera kod och instruera AI:n att ändra den, refaktorisera eller lägga till funktionalitet — allt inom editorn.

Terminalbaserade agenter

Claude Code och liknande terminalverktyg tar ett helhetsgrepp. Du beskriver en uppgift i terminalen, och agenten navigerar ditt projekt, läser filer, skriver kod, kör tester och itererar tills uppgiften är löst. Det är det närmaste du kommer att delegera ett helt utvecklingsuppdrag till en AI.

Vad vibe coding är bra på

Vibe coding glänser i situationer där hastighet är viktigare än perfektion. Några konkreta exempel:

Prototyper och proof of concepts där du vill testa en idé snabbt utan att investera dagar i arkitektur. Interna verktyg och admin-gränssnitt som inte behöver vara pixel-perfekta men ska fungera. Automatisering av repetitiva uppgifter — datamigreringar, filbearbetning, API-integrationer. Och för att lära sig nya tekniker: istället för att läsa dokumentation i timmar kan du beskriva vad du vill göra och studera den genererade koden.

Vibe coding är också användbart för erfarna utvecklare som arbetar utanför sin primära expertis. En backend-utvecklare som behöver bygga ett snyggt React-gränssnitt, eller en frontend-utvecklare som behöver sätta upp en databasmigrering — i de situationerna kan AI:n överbrygga kunskapsluckan snabbt.

En vanlig arbetsgång ser ut ungefär så här: du beskriver övergripande vad applikationen ska göra, granskar strukturen AI:n föreslår, justerar med mer specifika instruktioner, och upprepar tills resultatet matchar dina förväntningar. Det blir en dialog snarare än traditionell kodning. Varje iteration förbättrar resultatet — och i bästa fall lär du dig något nytt av koden som genereras.

Var gränserna går för AI-programmering

Vibe coding har tydliga begränsningar, och det är viktigt att vara medveten om dem innan du bygger hela projekt med den metoden.

Kodkvalitet varierar. AI-genererad kod fungerar ofta vid första testet men kan ha subtila problem — dålig felhantering, säkerhetshål, eller prestandaproblem som inte syns förrän applikationen är under last. Om du inte kan läsa och bedöma koden som genereras riskerar du att bygga på en bräcklig grund.

Komplexa system kräver fortfarande arkitekturkunskap. Vibe coding fungerar utmärkt för att generera enskilda moduler och funktioner, men att designa hur ett stort system hänger ihop — databasscheman, API-kontrakt, autentiseringsflöden, dataflöden mellan mikrotjänster — kräver erfarenhet som AI:n inte kan ersätta. Du kan be om förslag, men du behöver kunna bedöma om förslaget håller i praktiken.

Säkerhet är en blind fläck. AI-assistenter genererar ibland kod med kända sårbarhetsmönster: SQL-injection, XSS, osäker hantering av användarinput, hårdkodade nycklar och tokens. Att lita blint på genererad kod i en publik applikation utan säkerhetsgranskning är riskabelt.

Felsökning blir svårare när du inte skrivit koden själv. Om du inte förstår varför en lösning fungerar blir det betydligt svårare att felsöka när den slutar fungera. Det är skillnaden mellan att använda kod och att förstå kod.

Kontextfönstret har en gräns. Stora projekt med många beroende filer kan överskrida AI:ns kontextfönster, vilket leder till att den ”glömmer” kod den sett tidigare i konversationen. Det kan ge inkonsekventa lösningar där samma problem löses på olika sätt i olika delar av projektet.

Programmera med AI — så kommer du igång

Vill du testa vibe coding utan att byta hela ditt arbetsflöde kan du börja smått:

Välj en avgränsad uppgift. Inte ”bygg en hel e-handelsplattform” utan ”skapa en funktion som validerar svenska personnummer” eller ”skriv ett script som konverterar CSV till JSON”. Ju tydligare du kan beskriva uppgiften, desto bättre resultat får du.

Var specifik i dina instruktioner. ”Bygg en login-sida” ger sämre resultat än ”Bygg en login-sida med e-post och lösenord, validering av inputfält, felmeddelanden under respektive fält, och en submit-knapp som anropar /api/auth/login med POST.” Kontext och detaljer gör enorm skillnad.

Granska alltid resultatet. Även om du vibe-codar ska du kunna läsa koden och förstå vad den gör. Kör den inte blint i produktion. Testa kantfall. Sök efter uppenbara säkerhetsproblem. AI:n är din pair programmer, inte din QA-avdelning.

Iterera. Sällan är första resultatet perfekt. Be AI:n att refaktorisera, hantera fler edge cases, eller förklara varför den valde en viss lösning. Konversationen är utvecklingsprocessen.

Sammanfattning

Vibe coding är inte ett substitut för att kunna programmera — det är ett nytt sätt att interagera med kod. Du beskriver intentionen, AI:n genererar implementationen, och du granskar och styr. Det fungerar bäst för prototyper, automationsskript och avgränsade uppgifter. Men för komplexa system, säkerhetskritisk kod och långsiktigt underhållbara kodbaser behöver du fortfarande förstå vad som händer under ytan. Det mest produktiva förhållningssättet är att se AI-assistenter som kraftfulla verktyg som multiplicerar din förmåga — inte ersätter den.