Wie ich AI-Tools in meiner täglichen Arbeit als Entwickler verwende

Darüber hinaus entfachte er eine philosophische und politische Debatte über die faire und moralische Nutzung, Einschränkungen und potenzielle Gefahren.

Das Herzstück dieser hochmodernen Tools ist das maschinelle Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der statistische Verfahren einsetzt, damit Computer aus Erfahrungen "lernen" und sich verbessern können. Diese Tools, die ausgeklügelte Algorithmen und umfangreiche Daten nutzen, sind jetzt in der Lage, Code zu generieren, zu debuggen, zu refaktorisieren und sogar Empfehlungen für bewährte Praktiken zu geben, was die Art und Weise verändert, wie wir Code schreiben, verwalten und bereitstellen.

Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass diese KI-Tools nicht dazu gedacht sind, uns zu ersetzen, sondern unsere Fähigkeiten zu erweitern. Sie können zwar schnell große Datenmengen durchforsten, Muster erkennen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren, aber sie können nicht das differenzierte Verständnis, die strategische Entscheidungsfindung und die kreative Problemlösung menschlicher Entwickler ersetzen.

Stattdessen liegt ihr Wert in ihrer Fähigkeit, uns Zeit zu verschaffen, damit wir uns auf die komplexen, übergeordneten Aspekte der Entwicklung konzentrieren können - Aufgaben, die eine menschliche Note erfordern. In der Softwareentwicklung geht es bei der KI weniger um künstliche Intelligenz als vielmehr um erweiterte Intelligenz, eine leistungsstarke Symbiose aus menschlichem Einfallsreichtum und maschineller Effizienz.

In diesem Artikel möchte ich einige der besten Anwendungsfälle für KI-Tools vorstellen. Um ein wenig Kontext hinzuzufügen: Ich arbeite hauptsächlich als Flutter und Fullstack Webentwickler (Angular und Nest.js).

Anwendungsfälle

Um einen besseren Überblick zu bekommen, sollten wir die Informationen in verschiedene Anwendungsfälle aufteilen.

Forschung

Die anfängliche Recherche kann oft den Unterschied zwischen einem erfolgreichen und einem gescheiterten Engagement ausmachen. Die meisten Entwickler haben zwar ein Händchen dafür, Informationen online zu finden, aber der Prozess kann mühsam und zeitaufwändig sein.

Hier kommen KI-basierte Tools ins Spiel. Mit ihren Deep-Learning-Fähigkeiten kann die KI mühelos riesige Datenmengen durchforsten und prägnante Antworten oder Lösungen liefern. Er ist so konzipiert, dass er sich an unsere einzigartigen Codierungsstile anpasst und sich die Lösungen nahtlos in unsere bestehenden Codebasen integrieren lassen.

Auf diese Weise können wir in der Anfangsphase der Projektentwicklung viel Zeit und Energie sparen und uns stattdessen auf kompliziertere und differenziertere Aspekte konzentrieren.

Arbeiten mit Datenbanken

Die Verwaltung von und der Umgang mit Datenbanken, sowohl relationalen als auch nicht-relationalen, macht einen großen Teil der Aufgaben eines Entwicklers aus.

Das Schreiben strukturierter Abfragen, sei es SQL für relationale Datenbanken oder MongoDB-Aggregate für nicht-relationale Datenbanken, erfordert ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Schemata, Datendefinitionssprachen (DDLs) und der dem jeweiligen Datenbanksystem innewohnenden Beschränkungen. Oft sind Einheitslösungen aus Foren wie Stack Overflow unzureichend, da sie die Besonderheiten unserer einzigartigen Datenbankarchitektur nicht berücksichtigen und Schwierigkeiten bei der Anpassbarkeit und Implementierung bereiten können.

Hier kommen uns KI-gestützte Tools zur Hilfe. Indem wir das KI-Tool mit unseren Schemata und DDLs füttern, kann es die Feinheiten unserer spezifischen Datenbankstruktur erfassen. Mit diesem kontextbezogenen Verständnis kann die KI Lösungen maßschneidern, die sich nahtlos in unsere Codebasis einfügen. Es kann optimierte SQL-Abfragen oder MongoDB-Aggregate generieren oder vorschlagen, die sich an unser spezifisches Datenbankschema und unsere Regeln halten, wodurch sich der Zeitaufwand für die Modifizierung generischer Lösungen verringert.

Wenn es um Leistungsoptimierung geht, insbesondere für MongoDB-Aggregate, bieten KI-Tools einen immensen Wert. Das Schreiben von optimierten MongoDB-Aggregatabfragen kann aufgrund der vielfältigen Pipelinestufen und potenziellen Leistungsengpässen wie Datenbandbreitenbeschränkungen und hoher Speichernutzung eine komplexe Aufgabe sein. Hier kann die KI die Lese- und Schreibmuster analysieren, die Effizienz der vorhandenen Indizes bewerten und optimierte aggregierte Abfragen vorschlagen.

Automatisiertes Schreiben von einfachem Code

Die Automatisierung der einfachen Code-Generierung ist ein Bereich, in dem die künstliche Intelligenz ihre Stärken ausspielt. Die aktuelle Generation von KI-Tools ist zwar nicht in vollem Umfang für die Erstellung umfangreicher, komplexer Codebasen gerüstet, aber sie eignet sich hervorragend für die Erstellung kleinerer, routinemäßiger Codesegmente, die Entwickler oft aus Online-Ressourcen kopieren oder in technischen Interviews schreiben müssen.

Durch die Integration von KI-Tools in unseren Arbeitsablauf können wir die Menge des manuell geschriebenen Codes erheblich reduzieren. Durch die bloße Angabe detaillierter Anweisungen können KI-Tools präzisen Code generieren und so das Risiko von Tippfehlern und anderen einfachen menschlichen Fehlern ausschließen, die versehentlich Fehler in die Codebasis einbringen könnten.

Ein großartiges Beispiel für ein solches Tool ist GitHub Copilot.

Es ist jedoch wichtig, die inhärenten Grenzen von KI-Tools in ihrem derzeitigen Zustand zu berücksichtigen. Ihre Effizienz hängt von der jeweiligen Programmiersprache ab. Einige Sprachen sind umfassender in den Trainingsdatensatz der KI eingeflossen und werden daher besser unterstützt, während andere, insbesondere solche, die esoterisch sind, sich schnell weiterentwickeln oder einfach neu sind, eine Herausforderung darstellen können.

Ein Beispiel dafür ist Dart 3. Da diese Version erst vor kurzem veröffentlicht wurde, sind die KI-Tools noch nicht ausreichend darauf trainiert worden und daher nicht in der Lage, korrekten Code zu erzeugen. Daher ist ein manuelles Eingreifen erforderlich, wenn man mit solchen jüngsten Aktualisierungen oder weniger verbreiteten Sprachen wie Zig arbeitet.

Trotz dieser Einschränkungen bieten KI-Tools eine robuste Plattform für die Automatisierung der einfachen Codegenerierung. Sie steigern die Produktivität, verringern die Fehlerquote und schaffen Zeit für komplexere Aufgaben, die menschlichen Einfallsreichtum und Fachwissen erfordern. In dem Maße, in dem sich diese Tools weiterentwickeln und ihre Trainingsdatensätze erweitert werden, um mehr Sprachen und deren Aktualisierungen zu umfassen, können wir mit noch größeren Vorteilen durch die Automatisierung der Codegenerierung rechnen.

QA, Code-Reviews und Sicherheitsüberprüfungen

Als erfahrener Entwickler können die Aufgaben des Debuggens von Code, der Durchführung von Code-Reviews und der Gewährleistung erstklassiger Sicherheit oft einen beträchtlichen Teil Ihrer Zeit in Anspruch nehmen.

Im Hinblick auf die Qualitätssicherung (QA) kann KI auf verschiedene Weise helfen. Es kann prädiktive Analysen liefern, um vorauszusehen, wo Fehler auftreten könnten, oder es kann die Erstellung von Unit-Tests automatisieren, um die Codeabdeckung zu verbessern. KI-Algorithmen können die Codebasis untersuchen, aus historischen Fehlermustern lernen und Codeabschnitte identifizieren, die für zukünftige Fehler anfällig sein könnten. Durch diese proaktive Fehlererkennung wird die Zeit für die Fehlersuche erheblich verkürzt, die Zuverlässigkeit der Software erhöht und die Bereitstellung hochwertiger Software beschleunigt.

Wenn es um Code-Reviews geht, bietet KI eine zusätzliche Ebene der Genauigkeit und Effizienz. KI-gestützte Tools können Ihren Code auf häufige Fehler, die Einhaltung von Codierungsstandards und potenzielle Leistungsengpässe hin untersuchen. Diese Tools können Echtzeit-Feedback liefern, indem sie während der Eingabe auf Probleme hinweisen und so die Anhäufung von Fehlern und technischen Schulden verhindern.

Darüber hinaus kann KI dazu beitragen, dass Ihr Code den Best Practices entspricht und die Konsistenz und Wartbarkeit Ihrer gesamten Codebasis verbessert wird.

Schließlich kann sich KI im Bereich der Sicherheitskontrollen als ein hervorragender Verbündeter erweisen. Die Sicherstellung, dass Ihr Code den höchsten Sicherheitsstandards entspricht, ist eine nicht verhandelbare Anforderung, insbesondere für diejenigen mit einem Hintergrund in CyberOps. KI-Tools können den Prozess der Identifizierung von Sicherheitsschwachstellen automatisieren, z. B. Injektionsfehler, fehlerhafte Authentifizierung, Offenlegung sensibler Daten und andere, die in den OWASP Top 10 aufgeführt sind. Sie können Ihre Codebasis scannen, um diese Schwachstellen aufzuspüren, und Ihnen Ratschläge zur Behebung geben, während der Code geschrieben wird, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass Sicherheitslücken in die Produktion gelangen, verringert wird.

Im Wesentlichen erweitert der Einsatz von KI in diesen Bereichen Ihre Fähigkeiten als Entwickler. Es steigert Ihre Effizienz, ermöglicht Ihnen die Aufrechterhaltung eines hohen Qualitätsstandards für Ihren Code und hält strenge Sicherheitsprotokolle ein. Durch die Übernahme dieser sich wiederholenden und oft zeitaufwändigen Aufgaben setzt KI Ihre Zeit frei und ermöglicht es Ihnen, sich auf komplexe Problemlösungen und strategische Entscheidungen zu konzentrieren - Aufgaben, die am meisten von Ihrem Fachwissen und Ihrer Intuition profitieren.

GitHub Copilot

GitHub Copilot ist ein KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung, das von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI eingeführt wurde. Sein Hauptzweck ist die Unterstützung von Entwicklern durch Vorschläge zur Vervollständigung des Codes, zum Schreiben neuer Codezeilen, zur Generierung ganzer Funktionen und sogar zur Erstellung von Kommentaren zum Verständnis von komplexem Code. Es dient als KI-gestütztes Programmierpaar, das die Produktivität von Entwicklern und die Kodiereffizienz steigert.

Technisch gesehen nutzt GitHub Copilot ein maschinelles Lernmodell namens Codex, das auf das von OpenAI entwickelte GPT-3-Modell zurückgeht. Während GPT-3 auf einer Vielzahl von Internettexten trainiert wurde, wurde Codex speziell auf einem Datensatz trainiert, der einen großen Korpus von öffentlichen Code-Repositories auf GitHub umfasst.

Während der Trainingsphase wurde das Modell mit zahlreichen Programmiersprachen, Bibliotheken und Frameworks vertraut gemacht. Es hat gelernt, das nächste Token (z. B. ein Wort oder ein Zeichen auf Englisch) anhand der vorherigen Token vorherzusagen, indem es effektiv gelernt hat, Code zu generieren, indem es mit Milliarden von Zeilen öffentlichen Codes trainiert hat.

Es wird behauptet, dass der Schulungsprozess keine Bereitstellung des Codes einer bestimmten Person beinhaltete und nichts über ein bestimmtes Repository oder einen bestimmten Benutzer weiß. Die Vorschläge werden auf der Grundlage von Mustern und Strukturen generiert, die es während der Trainingsphase gelernt hat, und stammen nicht aus einer bestimmten Codebasis.

Nach dem Training wurde das Modell feinabgestimmt, um sich besser an die Aufgabe der Codegenerierung und -vervollständigung anzupassen. Während des Feinabstimmungsprozesses wurde es mit einer Mischung aus lizenzierten Daten, von menschlichen Trainern erstellten Daten und öffentlich verfügbaren Daten trainiert.

Erste Open-Source-Urheberrechtsklage

Im November 2022 wurde berichtet, dass die allererste Sammelklage bei einem US-Bundesgericht eingereicht wurde, die die Rechtmäßigkeit von GitHub Copilot und dem damit verbundenen OpenAI Codex anzweifelt.

Dieser Rechtsstreit wirft in seiner jetzigen Form einige wichtige Fragen über die Verwendung von öffentlich zugänglichen Code-Repositories zum Trainieren von KI-Modellen auf und wie diese trainierten Modelle anschließend in Anwendungen wie GitHub Copilot verwendet werden. Dies ist ein komplexes und sich entwickelndes Rechtsgebiet, das Elemente des Urheberrechts, des Datenschutzes und der Bedingungen von Open-Source-Lizenzvereinbarungen umfasst.

Das zentrale Problem scheint die Auslegung von Open-Source-Lizenzen zu sein und die Frage, ob das Trainieren von KI-Modellen auf Code unter diesen Lizenzen einen Verstoß darstellt. Open-Source-Lizenzen wie MIT, GPL und Apache erlauben zwar die freie Nutzung, Änderung und Verbreitung der Software, verlangen aber oft die Nennung der Urheberschaft und in einigen Fällen die Veröffentlichung von abgeleiteten Werken unter derselben Lizenz. Die Kläger argumentieren, dass die Beklagten durch die Verwendung von Code, der unter diesen Bedingungen lizenziert wurde, um KI-Modelle zu trainieren, ohne die entsprechenden Angaben zu machen, gegen die Bedingungen dieser Lizenzen verstoßen haben.

Die potenziellen Auswirkungen dieser Klage gehen über GitHub Copilot hinaus, da sie umfassendere Fragen über die Verwendung von KI zum Trainieren und Produzieren von Ergebnissen unter Verwendung von Datensätzen, die auf urheberrechtlich geschütztem Material basieren, aufwirft.

Schlussfolgerung

KI-Tools finden zunehmend ihren Platz in den Werkzeugkästen von Entwicklern und Programmierern auf der ganzen Welt. Diese Tools, die aus den rasanten Fortschritten des maschinellen Lernens und der KI hervorgegangen sind, haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir die komplexen Entwicklungsaufgaben angehen, erheblich zu verändern. Sie helfen bei der Recherche, automatisieren alltäglichen Code, erleichtern Datenbankaufgaben, ermöglichen effiziente Code-Reviews, sorgen für Sicherheitsüberprüfungen und helfen bei der Fehlersuche, neben anderen Vorteilen.

Diese Tools sind jedoch nicht unproblematisch. Wenn wir uns mit den Nuancen der Nutzung von KI in der täglichen Entwicklungsarbeit befassen, ist es wichtig, die Grenzen dieser Tools zu erkennen. Sie sind nicht dazu gedacht, menschliche Entwickler zu ersetzen, sondern vielmehr dazu, die Fähigkeiten von Menschen zu unterstützen und zu verbessern. Das menschliche Element in der Entwicklung ist unverzichtbar und unersetzlich, auch wenn die KI voranschreitet und sich weiterentwickelt.

An der Spitze dieser Entwicklung stehen Tools wie GitHub Copilot, ein KI-gestützter Programmierassistent, und ChatGPT, ein KI-Konversationsmodell, die beide prominente Beispiele für die zunehmende Bedeutung von KI in der Tech-Branche sind.

GitHub Copilot, das das Codex-Modell von OpenAI nutzt, ist ein Beispiel dafür, wie KI als unschätzbare Ressource für Entwickler dienen kann, indem sie bei der Erstellung von Code hilft und den Programmierprozess effizienter macht. Andererseits zeigt ChatGPT das Potenzial der KI zur Erleichterung einer nuancierten und interaktiven Kommunikation, die für die Zusammenarbeit im Team, die Problemlösung und sogar den Kundensupport im Entwicklungskontext von unschätzbarem Wert sein kann.

Es liegt noch ein langer Weg vor uns, um alles richtig hinzubekommen. Das Versprechen der KI in der Entwicklung ist jedoch unbestreitbar. Während wir diese Tools weiter verfeinern und uns in der komplexen Landschaft der rechtlichen und ethischen Auswirkungen zurechtfinden, bewegen wir uns zweifelsohne in die richtige Richtung.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass das Aufkommen von KI-Tools in der Entwicklung eine spannende Gelegenheit bietet, ein vielfältigeres und integrativeres Umfeld zu fördern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können diese Werkzeuge Entwickler für kreativere und komplexere Problemlösungsaufgaben freisetzen. Sie bieten auch die Möglichkeit, das Spielfeld zu ebnen, indem sie Entwicklern aller Qualifikationsstufen Unterstützung und Ressourcen zur Verfügung stellen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Integration von KI in die Entwicklung hat das Potenzial, die Branche nicht nur technisch, sondern auch gesellschaftlich und kulturell zu verändern.

Während wir uns in dieser aufregenden Ära der KI-gestützten Entwicklung vorwärts bewegen, bleibt eines sicher: Die Zukunft der Programmierung ist hell, vielfältig und inklusiv. Auf die Reise, die vor uns liegt, und auf das, was uns noch bevorsteht!