Programmieren mit KI
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir programmieren, grundlegend verändert. KI-Agenten können Code generieren, optimieren und sogar bei der Fehlerbehebung helfen. Dennoch gibt es einige Einschränkungen, die Programmierer bei der Arbeit mit KI beachten müssen.
Probleme mit Reihenfolge und Duplizierung
KI-Agenten haben Schwierigkeiten mit der korrekten Reihenfolge des Codes. Sie können beispielsweise Initialisierungen am Ende einer Datei platzieren, was zu Laufzeitfehlern führt. Darüber hinaus kann die KI ohne zu zögern mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion innerhalb eines Projekts definieren, was zu Konflikten und Verwirrung führt.
Eine Codeplattform mit Speicher und Projektstruktur hilft
Eine Lösung hierfür ist der Einsatz von KI-Codeplattformen, die Speicher und Projektstrukturen verwalten können. Dies hilft, die Konsistenz in komplexen Projekten zu wahren. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dadurch kann es vorkommen, dass die KI den Zusammenhang eines Projekts verliert und beim Programmieren unerwünschte Duplikate oder falsche Abhängigkeiten einführt.
Die meisten KI-Coding-Plattformen arbeiten mit sogenannten Tools, die das Large Language Model aufrufen kann. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Es ist daher möglich, einen KI-Coding-Agenten mit einer IDE wie Visual Code zu verknüpfen. Optional können Sie lokal ein LLM einrichten mit Llama von Ollama und wählen Sie ein MCP-Server zur Integration. Modelle finden Sie auf HuggingFace.
IDE-Erweiterungen sind unverzichtbar
Um KI-generierten Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen nutzen, die die Code-Korrektheit überwachen. Tools wie Linter, Typ-Checker und erweiterte Code-Analysewerkzeuge helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Sie sind eine wesentliche Ergänzung zu KI-generiertem Code, um Qualität und Stabilität zu gewährleisten.
Ursache wiederkehrender Fehler: Kontext und Rolle in APIs
Einer der Hauptgründe, warum KI-Agenten weiterhin Fehler wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie KI APIs interpretiert. KI-Modelle benötigen Kontext und eine klare Rollendefinition, um effektiven Code zu generieren. Das bedeutet, dass Prompts vollständig sein müssen: Sie sollten nicht nur die funktionalen Anforderungen, sondern auch das erwartete Ergebnis und die Randbedingungen explizit darlegen. Um dies zu erleichtern, können Sie die Prompts in einem Standardformat (MDC) speichern und standardmäßig an die KI übermitteln. Dies ist besonders nützlich für generische Programmierregeln, die Sie anwenden, sowie für die funktionalen und technischen Anforderungen und die Struktur Ihres Projekts.
Tools wie FAISS und LangChain helfen
Produkte wie FAISS und LangChain bieten Lösungen, um den Umgang der KI mit Kontext zu verbessern. FAISS hilft beispielsweise beim effizienten Suchen und Abrufen relevanter Codeausschnitte, während LangChain bei der Strukturierung von KI-generiertem Code und der Beibehaltung des Kontexts innerhalb eines größeren Projekts unterstützt. Aber auch hier können Sie es gegebenenfalls selbst lokal mit Vektordatenbanken einrichten.
Fazit: Nützlich, aber noch nicht eigenständig
KI ist ein mächtiges Werkzeug für Programmierer und kann helfen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dennoch ist sie noch nicht wirklich in der Lage, ohne menschliche Kontrolle selbstständig komplexere Codebasen zu entwerfen und zu erstellen. Programmierer sollten KI als einen Assistenten betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, der aber immer noch Anleitung und Korrektur benötigt, um zu einem guten Ergebnis zu gelangen.
Kontakt um bei der Einrichtung der Entwicklungsumgebung zu helfen, damit Teams das Maximum aus der Umgebung herausholen und sich mehr mit Anforderungsanalyse und Design beschäftigen können als mit Debugging und dem Schreiben von Code.
