Es mag umstritten klingen, aber traditionelles Coding gehört heute fast der Vergangenheit an. Vor allem, wenn es ausgefeilte KI-Code-Generatoren gibt, ist herkömmliche Kodierung so, als würde man mit einem Rucksack den Berg hinauflaufen. Wenn man arbeitsintensive Aufgaben auf KI überträgt, ist das so, als würde man den Rucksack wegwerfen. Wenn KI die Last übernimmt, wird der Lebenszyklus der Programmierung plötzlich zu einer viel erfüllenderen Reise, bei der Energie für Kreativität übrig bleibt.
Kurz gesagt: KI-Code-Generatoren sind da, um zu bleiben, und machen Ihnen das Leben leichter - wenn Sie wissen, wie Sie sie optimal nutzen können. Dieser Leitfaden gibt Ihnen alle Werkzeuge an die Hand, die Sie brauchen, um die Funktionsweise von KI-Code-Generatoren zu verstehen. Wir haben das Wesentliche durchkämmt, um Ihnen einen einsteigerfreundlichen "Leitfaden für Dummies" zu bieten.
Ein KI-Code-Generator ist ein Tool, das Code und automatische Vervollständigungsvorschläge generiert, die unter anderem Codeschnipsel, ganze Funktionen oder sogar vollständige Anwendungen umfassen. KI-Code-Generatoren nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um auf der Grundlage der vom Benutzer erhaltenen Eingabeaufforderung, die die gewünschte Funktionalität umreißt, relevanten Code zu generieren.
Im Prinzip ist ein KI-Codegenerator bei der Codegenerierung nicht anders als ein menschlicher Entwickler in der Entwicklung. Die Grundlage für beide liegt im Lernen durch verfügbare Online-Ressourcen, in der Anwendung des Gelernten und in der weiteren Entwicklung. Auch menschliche Entwickler suchen im Internet nach Antworten, ähnlich wie ihre KI-Kollegen. Der Unterschied liegt im Umfang, in der Geschwindigkeit und im Aufbau.
Algorithmen für maschinelles Lernen trainieren auf großen Bibliotheken mit bestehendem Quellcode aus Open-Source-Projekten, wodurch das Tool zur Codegenerierung gespeist wird. Der Trainingsprozess gliedert sich in der Regel in die folgenden Schritte:
Diese Schritte bilden ein wesentliches Ritual bei der Generierung von KI-Code und verfestigen die Fähigkeit eines KI-Tools, die Programmierarbeit des Entwicklers zu ergänzen.
Nachdem der KI-Codegenerator das Training abgeschlossen hat, führt er die Codegenerierung auf zwei Arten durch:
In diesem Szenario sitzt der Entwickler auf dem Fahrersitz und nimmt Vorschläge von einem ausgebildeten Fahrerassistenten entgegen. Der Entwickler beginnt mit der Codierung, und der Code-Generator macht Vorschläge zur automatischen Vervollständigung auf der Grundlage von Codierungsmustern, die aus den Trainingsdatensätzen erkannt wurden. Es liegt am Entwickler, den Vorschlag zu akzeptieren oder weiterzugehen.
Entwickler artikulieren ihre Wünsche in natürlicher Sprache und veranlassen so das KI-Tool, Vorschläge zu generieren, die das angegebene Ziel erfüllen. Diese Option ermöglicht es Benutzern, auch als Anfänger an der Code-Entwicklung teilzunehmen. Über die Chat-Funktion können Entwickler dem KI-Tool ihre Absichten direkt mitteilen. So können sie zum Beispiel spezielle Wünsche zur Code-Optimierung, Fehlerbehebung usw. äußern. Diese Konversationsfähigkeit des Tools hilft dem Entwickler in jeder Phase des Codegenerierungsprozesses.
Generative Kodierung kann die Produktivität der Entwickler in vielen Fällen drastisch steigern. Eine von McKinsey durchgeführte Studie behauptet, dass Software-Ingenieure Code 35 bis 45 % schneller entwickeln, 20 bis 30 % schneller refaktorisieren und 45 bis 50 % schneller dokumentieren können.
Dies sind einige Statistiken, die vielversprechend sind und ein großes Potenzial aufweisen. Dieselbe Studie weist jedoch darauf hin, dass die Produktivität als Messgröße von mehreren Variablen abhängt, z. B. von der Art der Aufgabe (repetitiv oder kreativ) und von den Fähigkeiten des Ingenieurs, der die KI einsetzt. Später in diesem Leitfaden werden wir erörtern, wie und warum diese Zahlen leicht verwechselt werden können, wenn sie aus dem Zusammenhang gerissen werden.
Doch trotz dieser Zweiteilung in der Produktivitätsdebatte können wir mit Sicherheit sagen, dass die KI-Codegenerierung den Codegenerierungsprozess schneller, konsistenter und zufriedenstellender machen kann.
Die niedrigere Einstiegshürde macht sie außerdem zu einem revolutionären Werkzeug im Bereich der Softwareentwicklung.
Um das volle Potenzial von KI-Codegeneratoren auszuschöpfen, sollten Sie die folgenden Best Practices befolgen:
Mehrere Tools zur KI-Codegenerierung haben sich weit verbreitet, wobei jedes von ihnen einzigartige Stärken mitbringt. Stellen Sie sich GitHub Copilot, den beliebtesten KI-Codegenerator, als einen hochqualifizierten Assistenten vor, der an Ihrem Schreibtisch steht und Ihnen in Echtzeit Vorschläge zur Vervollständigung von Code macht. Er verwendet Deep-Learning-Modelle, die anhand großer Mengen an öffentlichem Code trainiert wurden, ähnlich wie ein Lehrling durch das Studium der Werke von Meistern lernt.
Zencoder geht mit seinem agentischen Reparatur-Workflow noch einen Schritt weiter. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Team von fleißigen Redakteuren, die Ihre Entwürfe automatisch verbessern. Die KI-Agenten von Zencoder fügen sich nahtlos in Ihren Workflow ein, um den von den Sprachmodellen generierten Code zu verbessern und zu perfektionieren. Seine Kompatibilität mit gängigen IDEs wie Visual Studio Code und JetBrains macht es zu einem Kraftpaket zur Steigerung der Produktivität.
Amazon CodeWhisperer ist ein weiteres bemerkenswertes Tool, das intelligente Code-Vorschläge und -Optimierungen bietet, indem es die umfangreiche Cloud-Infrastruktur und Analysen von Amazon nutzt.
Kite ist ebenfalls erwähnenswert, da es darauf abzielt, die Codierungserfahrung zu rationalisieren. Es nutzt maschinelles Lernen, um kontextbezogene Vervollständigungen für Codeschnipsel anzubieten und ist besonders effizient bei Python.
Für diejenigen, die dem Google-Ökosystem angehören, bieten Tools wie AI Hub und Vertex AI robuste Funktionen zur Codegenerierung. Diese Tools nutzen die umfangreichen KI- und maschinellen Lern-Frameworks von Google, um bei komplexen Entwicklungsaufgaben zu helfen, insbesondere bei umfangreichen Projekten.
Wie die Instrumente eines Orchesters, die zu einer harmonischen Aufführung beitragen, arbeiten diese KI-Tools zusammen, um Entwickler auf dem neuesten Stand der Softwarebranche zu halten. Ihre kontinuierliche Weiterentwicklung verspricht eine noch stärkere Integration und Nützlichkeit, wodurch der Entwicklungsprozess effizienter und innovativer wird.
Die Idee und die Vorteile der KI-Code-Generierung werden oft so sehr gepriesen, dass die Entwickler in der Regel mit großen Erwartungen hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit und der gesteigerten Produktivität an die Sache herangehen. Ihre Erfahrungen stimmen jedoch nicht immer mit ihren Erwartungen überein. Eine Studie mit dem Titel "Expectation vs. Experience", die von Harvard-Studenten durchgeführt wurde, um zu testen, wie sich die Verwendung von GitHub CoPilot auf die Produktivität auswirkt, veranschaulicht diesen Punkt perfekt. Im Rahmen der Studie wurden 24 Studenten mit Aufgaben zur Codegenerierung betraut, um die Produktivität und die Leichtigkeit der Problemlösung durch KI zu messen. Obwohl die Mehrheit der Studierenden (19 von 24) angaben, dass sie mit der Verwendung von Copilot zufrieden sind und diese bevorzugen, wurde keine große Produktivitätssteigerung festgestellt. Es gab auch Fälle, in denen CoPilot fehlerhaften oder fehlerhaften Code vorschlug, der für die Studenten schwer zu verstehen oder zu beheben war. Alles in allem hat Copilot trotz aller Behauptungen über seine Funktionalität nicht unbedingt die Zeit für die Aufgabenerledigung verkürzt oder die Erfolgsquote beim Lösen von Programmieraufgaben in einer realen Umgebung erhöht. Daher ist es wichtig, die eigenen Fähigkeiten in einer Programmiersprache zu berücksichtigen und den von KI-Tools erzeugten Code mit Augenmaß zu prüfen.
Vereinfacht ausgedrückt sind technische Schulden (auch bekannt als Designschulden oder Codeschulden) die Kosten, die dadurch entstehen, dass man einer schnellen Lieferung Vorrang vor perfektem Code gibt. Grundsätzlich hat es Konsequenzen, wenn bei der Softwareentwicklung unangemessene Abkürzungen genommen werden. Und wenn KI-generierter Code nicht mit der nötigen Sorgfalt implementiert wird, kann es sehr teuer und zeitaufwendig sein, den KI-generierten Code in späteren Phasen zu korrigieren oder zu debuggen. Zu mangelnder Sorgfalt gehören unter anderem fehlende Sicherheitspraktiken, unzureichende Tests und Validierung, schlechte Codequalität und Lesbarkeit usw.
Die Wartbarkeit des Codes ist ein wichtiges Thema in der Softwareentwicklung. Wartbarkeit des Codes bedeutet, dass Ihr Code leicht zu lesen, zu verstehen, zu ändern und langfristig von Ihnen selbst oder anderen wiederzuverwenden ist. Dies kann durch die Einhaltung von Codierungsstandards und bewährten Verfahren erreicht werden. Wenn es jedoch um KI-generierten Code geht, leidet die Wartbarkeit aus verschiedenen Gründen. GitClear hat 153 Millionen Zeilen geänderten Codes zwischen Januar 2020 und Dezember 2023 untersucht und prognostiziert, dass der Code Churn ("der Prozentsatz der Zeilen, die weniger als zwei Wochen nach ihrer Erstellung rückgängig gemacht oder aktualisiert werden") im Jahr 2024 um das Doppelte steigen wird. Wenn man sich zu sehr auf KI-generierten Code verlässt, ohne ihn richtig zu verstehen und zu dokumentieren, kann dies langfristig zu Problemen bei der Wartbarkeit des Codes führen.
Sicherheit ist ein kritischer Aspekt der Softwareentwicklung, und KI-generierter Code bildet hier keine Ausnahme. Jeimy Ruiz von Github besteht darauf, dass KI-generierter Code "nicht unsicherer ist als von Menschen generierter Code". Und in ihrem Blog-Artikel führt sie weiter aus, dass "eine Kombination aus Tests, manuellen Code-Reviews, Scanning, Monitoring und Feedback-Schleifen die gleiche Code-Qualität erzeugen kann wie von Menschen erzeugter Code".
Computergenerierter Code ist zwangsläufig mit Schwachstellen und Sicherheitsbedenken behaftet. Wenn möglich, sollte unbedingt ein Schwachstellenprüfprogramm verwendet werden, um potenzielle Sicherheitslücken zu durchkämmen. Solange sich Softwareentwickler an die folgenden Best Practices halten, können Sicherheitsprobleme in Schach gehalten oder in einem frühen Stadium behoben werden.
KI in der Softwareentwicklung geht über das reine Schreiben von Code hinaus. Fortgeschrittene KI-Systeme sind heute in der Lage, hochrangige Anforderungen in funktionalen Code zu übersetzen und so die Lücke zwischen natürlicher Sprache und Programmiersprachen zu schließen. Dieser Fortschritt beschleunigt den Entwicklungsprozess erheblich und eröffnet neue Möglichkeiten für nichttechnische Beteiligte, zur Softwareentwicklung beizutragen.
Im Bereich der Softwaretests und -wartung macht die KI erhebliche Fortschritte. KI-gesteuerte Systeme können umfassende Testsuiten erstellen, potenzielle Fehler vorhersagen und Refactoring-Strategien empfehlen, um die Codequalität und die Wartbarkeit zu verbessern. Diese Fähigkeiten erhöhen die Zuverlässigkeit der Software und reduzieren den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Qualitätssicherung.
Mit Blick auf die Zukunft können wir Folgendes erwarten:
Diese Veränderungen werden die Entwickler nicht ersetzen. Stattdessen werden sie uns helfen, intelligenter und schneller zu arbeiten, damit wir uns auf die Lösung größerer Probleme konzentrieren und kreativer sein können.