Coding mit KI

KI verändert, wie wir Software entwickeln. Wer die neuen KI-Helfer nicht nutzt, macht sich das Leben unnötig schwer und läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren. In diesem Buch erfahren Sie, was Tools wie ChatGPT oder GitHub Copilot bereits leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Praxisnahe Beispiele zeigen Ihnen, wie Sie heute schon mit KI-Unterstützung schneller, effizienter und fehlerfreier programmieren können. Ein pragmatischer Leitfaden für alle, die wissen wollen, wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verändert. Aus dem Inhalt: Wie funktioniert Künstliche IntelligenzStrukturiert programmieren mit KIDebugging, Refactoring und Unit-TestsDokumentation automatisiert erstellenDatenbankentwicklung und -designScripting und AdministrationLokale LLMs ausführenProjekt-Bootstrapping mit OpenDevinMit der OpenAI-API arbeitenKI-Apps und RAGsRisiken, Grenzen und Ausblick

       1.1 ... Coding per Chat ... 17        1.2 ... Die Kunst des Prompting ... 27        1.3 ... Code-Assistenten ... 35        1.4 ... Chat oder Assistent? ... 47        1.5 ... Grundlagen von Large Language Models (LLMs) ... 48        2.1 ... Code in Funktionen strukturieren ... 64        2.2 ... Beispiel: IBAN-Validierung ... 74        2.3 ... Objektorientiert programmieren ... 81        2.4 ... Beispiel: Quiz ... 90        2.5 ... Beispiel: Sudoku lösen ... 96        3.1 ... Web-Applikationen ... 108        3.2 ... App-Entwicklung ... 117        3.3 ... Entwicklung am Raspberry Pi ... 120        3.4 ... Visual Studio und VS Code ... 123        3.5 ... Fazit ... 125        4.1 ... Einführung ins Refactoring ... 128        4.2 ... Refactoring mit KI-Werkzeugen ... 128        4.3 ... Best Practices ... 141        4.4 ... Fazit ... 143        5.1 ... Erzeugen von Testdaten ... 146        5.2 ... KI-gestützte Testautomatisierung ... 150        5.3 ... Testgetriebene Entwicklung mit KI ... 155        5.4 ... Arbeiten mit Abh?igkeiten ... 162        5.5 ... Optimieren von Tests ... 168        5.6 ... E2E-Tests ... 175        5.7 ... Fazit ... 179        6.1 ... Inline-Dokumentation ... 183        6.2 ... Funktions- und Klassendokumentation ... 186        6.3 ... API-Dokumentation ... 190        6.4 ... Veraltete Dokumentation ... 193        6.5 ... Fazit ... 196        7.1 ... Datenbankdesign ... 199        7.2 ... SQL-Kommandos ... 210        7.3 ... Administration ... 218        7.4 ... Client-Programmierung ... 225        8.1 ... Scripting ... 228        8.2 ... Beispiel: Python-Script in PHP-Code umwandeln ... 235        8.3 ... Regul? Muster ... 237        8.4 ... Systemadministration ... 241        8.5 ... Beispiel: wget-Script plus tmpfs-Konfiguration ... 249        8.6 ... GitHub Copilot und ChatGPT im Terminal aufrufen ... 254        9.1 ... Die Qual der LLM-Wahl ... 262        9.2 ... GPT4All ... 267        9.3 ... Ollama ... 271        9.4 ... Open WebUI für Ollama ... 276        9.5 ... Continue ... 284        9.6 ... Ollama-API ... 287        9.7 ... Tabby ... 290        9.8 ... Fazit ... 293        10.1 ... OpenAI-API ... 296        10.2 ... Ollama-API ... 308        10.3 ... Groq-API ... 311        10.4 ... Beispiel: Code automatisiert kommentieren ... 312        10.5 ... Beispiel: von Python 2 zu Python 3 ... 321        11.1 ... OpenHands ... 327        11.2 ... OpenHands in der Praxis ... 333        11.3 ... Aider ... 336        11.4 ... Aider in der Praxis ... 341        12.1 ... Schnellstart RAG ... 352        12.2 ... Das viel-falter-Projekt ... 356        12.3 ... Dokumente laden ... 357        12.4 ... Index erzeugen ... 359        12.5 ... Vector-Store-Datenbanken ... 363        12.6 ... RAG-Abfragen ... 366        12.7 ... Text-to-SQL ... 371        13.1 ... Probleme und Einschr?ungen beim Einsatz von KI-Tools ... 385        13.2 ... Beispielhaftes KI-Versagen ... 389        13.3 ... Ethische Fragen ... 400        13.4 ... Schlussfolgerungen und Ausblick ... 404