Webtagr - Technologienummer

Der lustige Fehlschlag von GitHub Copilot: Ist KI bereit, Entwickler zu ersetzen?

2025-05-24

Reddit hat die lustigste Tech-Story der Woche entdeckt und die Mängel in der KI-Erzählung aufgezeigt. GitHub Copilot, der die Berechtigung hatte, Pull-Requests für Microsofts .NET-Laufzeitumgebung zu erstellen, hat wiederholt fehlerhaften Code eingereicht, was menschliche Entwickler dazu zwang, seine Fehler ständig zu beheben. Diese komische Situation unterstreicht die Realität, dass KI zwar die Produktivität steigert, aber bei weitem nicht perfekt ist. Der Autor argumentiert, dass einige Unternehmen KI als Deckmantel für Überbesetzungen aus der Pandemie-Boomzeit und anschließende Kostensenkungen verwenden, anstatt schlechte Planung zuzugeben. Der Artikel rät Entwicklern, KI-Experten zu werden, die Grenzen der KI zu dokumentieren und ihre Erfahrungen öffentlich zu teilen, um die Stärke der Mensch-KI-Zusammenarbeit zu demonstrieren.

(nmn.gl)

Entwicklung

Über Autovervollständigung hinaus: Wie KI Ihre Codebasis wirklich versteht

2025-04-08

Der Autor drückt seine Frustration über aktuelle KI-Codierassistenten aus und hebt deren Unfähigkeit hervor, Codebasen als vernetzte Systeme zu verstehen. Diese Tools machen oft wiederholte Fehler und verfügen nicht über ein umfassendes mentales Modell des Projekts. Um dies zu beheben, entwickelte der Autor die „Prismatische Ranggeordnete Rekursive Zusammenfassung“ (PRRS), einen Algorithmus, der die Codebasis als hierarchischen Wissensgraphen behandelt und den Code durch mehrere „Linsen“ (z. B. Architektur, Datenfluss, Sicherheit) analysiert, um die Bedeutung zu verstehen. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit und Effizienz der KI-Codegenerierung erheblich und behebt Probleme wie die Platzierung von Dateien, die Einhaltung von Mustern und die Wiederverwendung von Code. Der Autor argumentiert, dass die Zukunft der KI-Codegenerierung in einem tieferen Verständnis der Codebasis liegt, über die einfache Token-Vorhersage hinaus.

(nmn.gl)

Entwicklung

Das zweischneidige Schwert von KI-Codierwerkzeugen: Geschwindigkeit vs. Verständnis

2025-02-17

Eine neue Generation von Entwicklern verlässt sich auf KI-Codierwerkzeuge (wie Copilot), um die Effizienz zu steigern, aber auf Kosten des Verständnisses der zugrundeliegenden Logik des Codes. Der Autor vergleicht dies mit dem tiefgreifenden Lernansatz von Entwicklern, die früher Stack Overflow verwendet haben, und hebt hervor, dass die Bequemlichkeit von KI-Tools einen Mangel an grundlegendem Wissen verschleiert, was dazu führen kann, dass Entwickler nicht in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Der Artikel schlägt vor, dass Entwickler beim Einsatz von KI-Tools eine kritische Denkweise bewahren, aktiv an technischen Diskussionen teilnehmen und versuchen, Projekte von Grund auf neu zu erstellen, um ihr Verständnis zu vertiefen.

(nmn.gl)

Entwicklung Lernmethoden

KI erzeugt eine Generation von analphabetischen Programmierern

2025-01-24

Ein erfahrener Programmierer stellte nach einem Ausfall von ChatGPT fest, dass seine Programmierfähigkeiten aufgrund der übermäßigen Abhängigkeit von KI stark nachgelassen hatten. Er liest keine Dokumentation mehr, debuggt nicht mehr effektiv und untersucht keine Fehlermeldungen mehr, sondern kopiert und fügt einfach KI-generierte Lösungen ein. Dies beraubte ihn der Freude und der Fähigkeit, Code tiefgreifend zu verstehen, und verringerte seine Leidenschaft für die Programmierung. Er fordert Programmierer auf, KI mit Maßen zu verwenden und regelmäßig KI-freie Programmiersitzungen durchzuführen, um nicht von KI abhängig zu werden und die Fähigkeit zu verlieren, Probleme unabhängig zu lösen. Der Artikel warnt davor, dass KI zwar die Effizienz steigert, aber auch zu einem Fähigkeitsverlust führen kann. Ein Gleichgewicht muss gewahrt werden, um im Zeitalter der KI wettbewerbsfähig zu bleiben. Versuchen Sie einen Tag ohne KI; die Ergebnisse könnten Sie überraschen.

(nmn.gl)

Entwicklung

KI lernt Code wie ein Senior-Entwickler zu lesen

2025-01-05

Der Autor beschreibt, wie er die Codeanalyse durch KI verbessert hat. Anfangs verarbeitete die KI den Code linear wie ein Junior-Entwickler. Inspiriert von erfahrenen Entwicklern, gestaltete er die KI-Analyse um: Zuerst wird ein mentales Modell der Architektur erstellt, dann werden Dateien nach Funktionalität gruppiert und schließlich die Details untersucht. Dies verbesserte die Genauigkeit und Tiefe drastisch, sodass die KI subtile Verbindungsfehler, Performance-Engpässe erkennen und Architekturverbesserungen vorschlagen konnte – auf dem Niveau eines Senior-Entwicklers. Der Schlüssel war nicht die Größe des Modells, sondern die Nachahmung des Denkens erfahrener Entwickler: Kontext, Mustererkennung, Auswirkungsanalyse und historisches Verständnis.

(nmn.gl)

Entwicklung Codeanalyse