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Vibe Coding in Python mit Claude Code und Docker

Sie haben Python-Code geschrieben, indem Sie jede Zeile selbst getippt haben. Aber was wäre, wenn Sie beschreiben könnten, was Sie wollen, in einfachem Deutsch, und der Code erscheint? Vibe Coding ist wie ein Gespräch mit Ihrem Computer – Sie beschreiben das Ergebnis, Claude Code baut es, Sie testen und verfeinern. Es ist keine Magie; es ist eine neue Art zu arbeiten, bei der Sie die Vision leiten und KI die Umsetzung übernimmt. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie den klassischen Iris-Blumendatensatz analysieren, indem Sie nur natürlichsprachliche Anfragen verwenden.

Wichtige Konzepte

Was Sie benötigen

Schritt 1: Neues GitHub-Repository erstellen

Sie haben jetzt ein lokales Git-Repository und ein Backup auf GitHub.

Schritt 2: Docker-Konfiguration kopieren

Sie benötigen den .devcontainer-Ordner aus dem Vibe-Projekt, um Ihre Docker-Umgebung einzurichten.

Ihr iris-analysis-Ordner sollte jetzt enthalten:

Schritt 3: Projekt im Container öffnen

Schritt 4: Claude Code starten

claude

Claude Code läuft jetzt und ist bereit für Ihre Anfragen.

Schritt 5: Erster Vibe - Daten laden

Jetzt beginnt der Spaß. Anstatt Dokumentation nachzuschlagen, beschreiben Sie einfach, was Sie wollen.

Lade den Iris-Datensatz aus scikit-learn. Konvertiere ihn in einen Pandas-DataFrame mit korrekten Spaltennamen. Füge die Artnamen als Spalte hinzu (nicht nur Zahlen). Zeige mir die ersten 10 Zeilen. Speichere den Code in einer Datei namens iris_exploration.py

Sie haben gerade Vibe Coding verwendet! Kein Durchsuchen von Dokumentation, kein Trial-and-Error – einfach beschreiben und testen.

Bitten Sie Claude, mit Git zu committen. Oder machen Sie dies selbst in GitHub Desktop.

Committe diese Änderungen.

Schritt 6: Zweiter Vibe - Zusammenfassende Statistiken

Bevor Sie Visualisierungen erstellen, verstehen Sie, was die Daten enthalten.

Zeige mir zusammenfassende Statistiken für die Iris-Daten, gruppiert nach Arten. Ich möchte den Mittelwert, das Minimum und das Maximum für jede Messung (Kelchblattlänge, Kelchblattbreite, Blütenblattlänge, Blütenblattbreite) für jede der drei Arten sehen. Füge dies zu iris_exploration.py hinzu

Diese Exploration hilft Ihnen, Muster in den Daten zu verstehen.

Bitten Sie Claude, mit Git zu committen. Oder machen Sie dies selbst in GitHub Desktop.

Schritt 7: Dritter Vibe - Ein Histogramm erstellen

Zeit, die Daten zu visualisieren.

Erstelle ein Histogramm, das die Verteilung der Blütenblattlängen für alle Blumen zeigt. Verwende 20 Bins. Füge einen Titel und Achsenbeschriftungen hinzu. Speichere das Diagramm als petal_length_histogram.png. Füge diesen Code zu iris_exploration.py hinzu

Schritt 8: Vierter Vibe - Streudiagramm

Streudiagramme zeigen Beziehungen zwischen zwei Variablen.

Erstelle ein Streudiagramm mit Blütenblattlänge auf der x-Achse und Blütenblattbreite auf der y-Achse. Färbe jeden Punkt nach Art mit verschiedenen Farben ein. Füge eine Legende hinzu, die zeigt, welche Farbe welche Art ist. Speichere als petal_scatter.png. Füge dies zu iris_exploration.py hinzu

Das ist Vibe Coding in Aktion: Visualisierung beschreiben, testen, iterieren.

Schritt 9: Fünfter Vibe - Box-Plot

Box-Plots sind großartig zum Vergleichen von Verteilungen über Gruppen hinweg.

Erstelle einen Box-Plot, der die Blütenblattlängen der drei Arten vergleicht. Setze die Arten auf die x-Achse und die Blütenblattlänge auf die y-Achse. Verwende verschiedene Farben für jede Art. Füge einen Titel hinzu. Speichere als species_boxplot.png. Füge dies zu iris_exploration.py hinzu

Schritt 10: Überprüfen und Committen

Überprüfen Sie vor dem Committen, was Claude erstellt hat.

Iris-Datenanalyse mit Histogrammen, Streudiagrammen und Box-Plots

Sie haben Ihre erste funktionierende Analyse gespeichert!

Schritt 11: Iterieren und Verbessern

Vibe Coding glänzt beim Iterieren. Versuchen Sie, Funktionen hinzuzufügen, indem Sie sie beschreiben:

Beispielanfragen an Claude:

Nach jedem erfolgreichen Feature:

Schlüsselprinzipien:

Jedes Mal folgen Sie dem Muster: beschreiben → testen → iterieren → committen.

Nächste Schritte

Fehlerbehebung

Workflow-Überblick

Dieses Tutorial kombinierte mehrere Technologien in einem Workflow:

Die Magie liegt nicht in einem einzelnen Tool – es ist, wie Vibe Coding Sie beschreiben lässt, was Sie wollen, und schnell iterieren. Sie sind von einem leeren Projekt zu einer vollständigen Datenanalyse mit mehreren Visualisierungen in 20 Minuten gekommen, ohne eine einzige Zeile Code manuell zu schreiben.

Erstellt von Steven Ge am 11. Dezember 2025.