Nibblify ist eine komplette Liefer-Plattform: eine Kunden-App, eine Restaurant-App, eine Kurier-App, eine Betriebskonsole, ein Backend und eine Website in 10 Sprachen. Gebaut hat das eine einzige Person — gemeinsam mit modernsten KI-Modellen. Wir nennen die Methode Vibe Engineering.
Vibe Engineering heißt nicht „die KI schreibt schon irgendwas“. Es ist eine Arbeitsteilung: Der Mensch besitzt die Absicht, die Architektur und die letzte Entscheidung; die Modelle besitzen das Tippen, das Erinnern und den ersten Entwurf; und das Repository selbst besitzt den Beweis — Tests, Validatoren und Build-Prüfungen, die laut fehlschlagen, sobald etwas abdriftet.
Jedes Feature beginnt als Entscheidung, nicht als Prompt: Was muss es tun, welche Daten berührt es, was darf es niemals kaputt machen? Architektur, Datenmodell und Abwägungen bleiben menschlich. Die Modelle werden nie gefragt, was gebaut werden soll — nur wie das bereits Entschiedene zu bauen ist.
Screens, Controller, Datenmigrationen, Übersetzungen, Tests — die erste Version entsteht in Minuten statt in Tagen. Und sie wird genau so behandelt: als Entwurf, Zeile für Zeile gelesen, umgeschrieben, wo er falsch liegt, und komplett verworfen, wenn er das Ziel verfehlt.
Nichts geht allein auf gutes Gefühl live. 296 Testdateien, Suites für Security Rules, ein i18n-Key-Checker, ein SEO-Metadaten-Audit und ein Link-Reziprozitäts-Validator laufen über den Code. Wenn KI-geschriebener Code falsch ist, sagt das eine Maschine — lange vor einem Nutzer.
Jedes Repository trägt seinen eigenen Architekturleitfaden — eine lebende Karte aus Struktur, Konventionen und Fallstricken. Die Modelle starten jede Sitzung mit Kenntnis der Codebasis, und genau das macht aus Autovervollständigung einen echten Mitarbeiter.
Jedes Modell kam dort zum Einsatz, wo es am stärksten ist — und wurde von den anderen geprüft, wo es das nicht ist.
Produktdenken, Naming, Texte für die Nutzeroberfläche und die langen Diskussionen darüber, was ein Feature eigentlich sein soll. Die meisten Screens von Nibblify existierten als Gespräch, lange bevor sie als Code existierten.
Breite Recherche zu APIs, Plattformregeln und App-Store-Richtlinien, dazu ein unabhängiger Blick auf Designs und Code der anderen Modelle. Wenn zwei Modelle uneins waren, war genau diese Uneinigkeit das nützliche Signal.
Arbeitet direkt in den Repositories: liest die gesamte Codebasis, schreibt und refaktoriert über Hunderte von Dateien, lässt die Testsuites laufen, repariert, was es zerbrochen hat, und committet. Von hier stammt der Großteil der 300.000 Zeilen.
Alle vier Apps teilen eine Sprache und ein UI-Toolkit, sodass iOS, Android und Web aus einer einzigen Codebasis entstehen. Flutter mit Riverpod, Provider und go_router, auf Dart 3.10.
Node.js auf Firebase Cloud Functions kümmert sich um Bestellungen, Auszahlungen, Fahrerzuteilung, AES-256-Verschlüsselung personenbezogener Daten, DSGVO-Exporte, Push-Nachrichten und die gesamte Admin-API.
Auth, Firestore, Storage, Messaging, Remote Config, App Check, Crashlytics und Analytics — mit handgeschriebenen Security Rules, die jede Collection schützen. Die Datenbank ist der Vertrag zwischen allen vier Apps.
Diese Seite ist handgeschriebenes HTML und CSS mit Tailwind, kompiliert von einem Node-Build, der jede Seite in 10 Sprachen rendert und hreflang-Tags, strukturierte Daten, Sitemap und Bildvarianten selbst erzeugt.
Gemessen am 2. August 2026. Abhängigkeiten und maschinell erzeugte Dateien sind ausgenommen — das sind Zeilen, die wirklich für Nibblify geschrieben wurden.
Die Kunden-App: Entdecken, Karten-Erkundung, tippfehlertolerante Suche, Warenkorb, Checkout, Live-Bestellverfolgung, Bewertungen und Konto. Version 1.0.127, ausgeliefert in 10 Sprachen.
Die Restaurant-App: Speisekarten, Angebote, Öffnungszeiten, Live-Bestellfluss, Teamverwaltung, Auszahlungen und das Creator-Programm. Version 1.0.74, ausgeliefert in 10 Sprachen.
Die Kurier-App: Schicht starten, Live-Navigation zur Tour, Liefernachweis, Verdienst und Wallet. Version 1.0.45, bewusst leichtgewichtig für die einfachen Telefone, die Kuriere tatsächlich dabeihaben.
Die interne Betriebskonsole: Restaurant-Verifizierung, Fahrerdokumente und -Wallets, Bestell-Support, Live-Karten, Analytics und Monitoring — dahinter 102 rein administrative Cloud Functions.
Cloud Functions, Firestore-Trigger und geplante Jobs, dazu 1.119 Zeilen Firestore- und Storage-Security-Rules für 47 Collections.
296 Dart-Testdateien, dazu Integrations-Suites auf dem Emulator und Tests der Security Rules. Das ist das Sicherheitsnetz, das KI-geschriebenen Code auslieferbar macht.
26 Sprachdateien für die Apps und 10 Wörterbücher für die Website, die sich zu weiteren 154.700 Zeilen generiertem Dart entfalten. Arabisch kommt mit vollwertigem Rechts-nach-links-Layout, nicht als nachträgliche Spiegelung.
20 Quellseiten, die ein eigener Node-Build in 200 lokalisierte statische Seiten rendert — ohne Framework und mit weniger als 250 Zeilen JavaScript, die im Browser ankommen.
Zählt man den aus diesen Übersetzungen generierten Lokalisierungscode mit, enthalten die Repositories insgesamt rund 463.000 Zeilen.
Jedes Repository dokumentiert seine eigene Architektur, damit das Modell weiß, wie diese Codebasis funktioniert, bevor es eine Zeile schreibt.
2.456 Commits, nicht fünfzig. Jede Änderung ist klein genug, um vor dem Merge vollständig von einem Menschen gelesen zu werden.
Tests, Gleichstand der Übersetzungsschlüssel, SEO-Metadaten-Audits und Security-Rule-Suites laufen über jede Änderung.
255 Store-Builds über die vier Apps hinweg, mit Crash-Reporting und Analytics, die uns sagen, was wirklich passiert ist.
„Die Modelle haben das Engineering nicht ersetzt. Sie haben das Tippen abgenommen. Was bleibt, ist der Teil, der ohnehin immer schwer war: zu entscheiden, was gebaut wird, und sicher zu sein, dass es funktioniert.“
Nibblify Food beginnt als einzelnes Flutter-Projekt mit einem Firebase-Backend dahinter.
Nibblify Partner startet, und aus dem Projekt wird statt einer App ein System.
Ein eigener statischer Build rendert die Website in 10 Sprachen — mit hreflang, strukturierten Daten und SEO-Audits pro Seite.
Nibblify Driver, das Staff Portal und ein gemeinsames Backend-Repository starten alle binnen drei Wochen.
Die Plattform geht in einen stadtweiten Piloten und kommt in Le Mans erprobt an, nicht theoretisch.
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