Der goldene Winkel trifft Vibe Coding

Cademy xyz kündigte auf dem McNeel Blog ein kostenloses Live-Webinar Mitte März 2026 an: Fibonacci-Muster im Grasshopper-Workflow, inspiriert vom Bang & Olufsen Beosound A9 Lautsprecher. Technisch elegant — Phyllotaxis-basierte 2D-Punktwolken in 3D-Geometrie mit korrekt berechneten Auszugswinkeln transformiert. Klingt nach einem Nachmittag Grasshopper-Arbeit. Aber die echte Frage ist anders: Wie würde ein Architekt heute so einen Workflow aufbauen, ohne jede Komponente auswendig zu kennen?

Die Antwort, die aus der KI-Ecke in 2025–2026 kommt, hat einen Namen: Vibe Coding. Andrej Karpathy — ehemaliger Direktor der Tesla-KI, OpenAI-Gründungsmitglied — prägte den Begriff: Code schreiben, ohne jeden Schritt vollständig zu verstehen, indem man dem LLM die Absicht beschreibt und iteriert, bis das Ergebnis funktioniert. Für Studio-Skripte in Grasshopper oder Python klingt das verlockend. Aber funktioniert es wirklich?

←HEUTE: Grasshopper-Nutzer kombinieren Phyllotaxis-Skripte manuell oder kopieren Stack-Overflow-Snippets — Stunden für Geometrie, die ein LLM in Minuten vorschlägt.
→3012: In Zurich-3012 erzeugt das Atelier Oberflächentexturen über die Intent-Ebene; der Parametriker validiert Fertigungstoleranzen, nicht den Code.
Fulcrum: Der Wert liegt nicht im generierten Code selbst, sondern darin, warum der Auszugswinkel 1.5° und nicht 3° beträgt.

Was Vibe Coding im AEC-Workflow leistet — und wo es endet

Das Cademy-Webinar (29. März, 17:00 CET, kostenlose Anmeldung über McNeel Blog) zeigt, was wirklich schwierig an einem Grasshopper-Skript ist: nicht die Fibonacci-Formel (angle = n × 137.5°, radius = c × √n), sondern die Entscheidungskette danach. Wie dicht? Welche Zellgeometrie? Welche Wandstärke für CNC-Fräsen oder Spritzguss? Hier wird Vibe Coding entweder ein Produktivitätswerkzeug oder eine Zeitverschwendung.

Karpathys Methode funktioniert im AEC-Studio für drei Anwendungsfälle besonders gut:

• Boilerplate-Geometrie: Punktwolken, Gitter, einfache Transformationen — ein LLM (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro) liefert funktionierenden GhPython-Code beim ersten oder zweiten Versuch.
• Dokumentationsskripte: Pläne umbenennen, Ebenen sortieren, Rhino-Daten in Excel exportieren — repetitiv, fehleranfällig, ideal für einen LLM-generierten RhinoCommon-Einzeiler.
• Schnelle Algorithmus-Prototypisierung: Phyllotaxis-Verteilung? Fünf Minuten Prompting, dann manuelle Verfeinerung. Wenn Sie die Mathematik kennen, können Sie das Ergebnis sofort beurteilen.

Was Vibe Coding nicht löst: Fertigungslogik. Der Auszugswinkel im Beosound-A9-Workflow ist kein ästhetisches Detail — es ist eine Spritzguss-Anforderung. Wenn Sie dem LLM nicht mitteilen, dass Sie 1.5° für ein ABS-Teil brauchen, bekommen Sie senkrechte Wände und einen Prototyp, der in der Form steckenbleibt. Die Verantwortung für Fertigungswissen bleibt beim Menschen.

Die McNeel-Community hat dies pragmatisch gelöst: discourse.mcneel.com und das Grasshopper-Forum stellen seit Jahren Phyllotaxis-Definitionen (auch von David Rutten selbst) bereit, die als Ausgangspunkte dienen. Vibe Coding ergänzt diese Community-Ressource — es ersetzt sie nicht.

Atelier: Im PAZ-Kontext empfehlen wir den Ansatz aus dem →3012-Rahmenwerk: Beschreiben Sie dem LLM zuerst Ihre Absicht («Fibonacci-Muster, 450 Punkte, goldener Winkel, produktionsreif für CNC, minimale Wandstärke 2 mm»), dann die Einschränkungen, dann das Ausgabeformat. Iterieren Sie höchstens dreimal. Wenn der Code nach drei Iterationen die Einschränkungen nicht erfüllt, wechseln Sie zur manuellen Definition — das ist kein Fehler, das ist Prozesshygiene.

Die ehrliche Bewertung

Das Beosound-A9-Beispiel von Cademy xyz ist gut gewählt: komplex genug, um die Grenzen traditioneller CAD-Systeme aufzudecken (der Webinar-Anspruch «parametrisches CAD übertrifft traditionelles CAD für komplexe Strukturierung» ist hier berechtigt), aber konkret genug, um in 90 Minuten live durchzuarbeiten. Karpathys Vibe-Coding-These passt zu diesem Workflow — mit dem entscheidenden Vorbehalt, dass Phyllotaxis-Mathematik und Fertigungsparameter domänenspezifisches Wissen sind, das kein LLM aus dem Kontext erfinden kann.

Wer Grasshopper ernsthaft nutzt, baut 2026 einen Hybrid-Workflow auf: LLM für Boilerplate und Iteration, manuell für Einschränkungen und Validierung. Wer denkt, dass er komplett zu Vibe Coding wechseln kann, bekommt hübsche Renderings und falsche Auszugswinkel. Das ist teuer.

Melden Sie sich für das Cademy-Webinar am 29. März an, beobachten Sie den Auszugswinkel-Schritt genau — und fragen Sie sich danach, welchen Teil davon Sie einem LLM anvertrauen würden. Diese Antwort ist Ihr persönlicher Vibe-Coding-Kalibrierungspunkt.

Quelle: McNeel Blog (Rhino)