📚 Coding mit KI

Ein halbes Jahr lang haben wir zu dritt intensiv getestet:

  • Was ist möglich?
  • Was ist sinnvoll?
  • Welche Anwendungsfälle gibt es, die ĂĽber das reine Erstellen von Code hinausgehen?
  • Wo liegen die Grenzen?
  • Was sind die Risken?
  • Ist der KI-Einsatz ethisch vertretbar?

Das Bild zeigt das Cover eines deutschsprachigen Fachbuchs zum Thema „Coding mit KI“. Der Titel steht groß in gelber Schrift auf dunkelblauem Hintergrund, darunter der Untertitel „Das Praxisbuch für die Softwareentwicklung“. Oben sind die Autoren Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer genannt. Rechts listen Stichpunkte Inhalte wie Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation und lokale LLMs ohne Cloud; unten ist das Rheinwerk-Computing-Logo.

Wir haben mit ChatGPT und Claude gearbeitet und deren Ergebnisse mit lokalen Sprachmodellen (via Ollama, GPT4All, Continue, Tabby) verglichen. Wir haben Llama, Mistral/Mixtral, CodeLlama, Starcoder, Gemma und andere »freie« Sprachmodelle ausprobiert. Wir haben nicht nur Pair Programming getestet, sondern haben die KI-Werkzeuge auch zum Debugging, Refactoring, Erstellen von Unit-Tests, Design von Datenbanken, Scripting sowie zur Administration eingesetzt. Dabei haben wir mit verschiedenen Prompt-Formulierungen experimentiert und geben dazu eine Menge Tipps.

Der nächste Schritt beim Coding mit KI sind semi-selbstständige Level-3-Tools. Also haben wir uns OpenHands und Aider angesehen und waren von letzterem ziemlich angetan. Wir haben die Grenzen aktueller Sprachmodelle mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL verschoben. Wir haben Scripts entwickelt, die mit KI-APIs kommunizieren und automatisiert dutzende oder auch hunderte von Code-Dateien verarbeiten.

Kurz und gut: Wir haben uns das Thema »Coding mit KI« so gesamtheitlich wie möglich angesehen und teilen mit Ihnen unsere Erfahrungen. Die Quintessenz ist vielleicht ein wenig banal: Es kommt darauf an. In vielen Fällen haben wir sehr gute Ergebnisse erzielt. Oft sind wir aber auch an die Grenzen gestoĂźen — umso eher, je spezieller die Probleme, je exotischer die Programmiersprachen und je neuer die genutzten Sprach-Features/Frameworks/Bibliotheken sind.

Was bleibt, ist die Überzeugung, dass an KI-Tools in der Software-Entwicklung kein Weg vorbei geht. Wer KI-Tools richtig einsetzt, spart Zeit, kürzer lässt es sich nicht zusammenfassen. Aber wer sie falsch einsetzt, agiert unverantwortlich und produziert fehlerhaften und unwartbaren Code!

Mehr Details zum (Vorwort, Leseprobe) finden Sie hier.