Code lesen statt Code schreiben

[kralle]

Moin,

ich finde ein interessanter Artikel:

https://www.heise.de/blog/Code-lesen-st ... ag.beitrag

Gruß Kralle

[theo]

Ja, hat was.
Das ganze KI-Zeug in der Softwareentwicklung läuft sowieso darauf hinaus, das niemand mehr eine Ahnung von irgendwas hat, befürchte ich.
Das wird noch lustig werden, denn die Abhängigkeit von Software wird in allen Lebensbereichen immer grösser.

[kralle]

Moin,

Die Sprachmodelle ("KIs") weder immer mehr zu Blackboxes. Keiner kann mehr sagen, warum genau diese Eingaben zu genau diesem Ergebnis (42) führten.

Und bei den Oberflächen, muss alles mit maximal 2x Wischen und Klicken machbar sein.
Wenn dann nicht das gewünschte passiert, taugt die App einfach Nichts.

Hinweis-Texte und Co hat man den Nutzern durch seitenlange AGBs (die nur noch weggeklickt werden) eh schon abtrainiert.

Wenn dann erst die "KI" die Diagnose stellt und der OP-Roboter dem männlichen Patienten die Eierstöcke entfernt, hätte man doch Mal genau in den Code schauen soll.

Gruß Kralle

[charlytango]

ich versuche seit einiger zeit heraus zu bekommen ob mit KI helfen kann.

Einerseits bin ich einfach geflasht mit welcher selbstverständlichkeit funktionierender PHP Code geschrieben wird (ich kenne zwar das Prinzip, es ist aber nicht meine Domäne) und andererseits läuft die KI auf anderer Ebene immer wieder in alte bereits gelöste Probleme und Sackgassen.

Für jemanden der gar nichts davon versteht (also Manager und sog Führungskräfte) ist die Versuchung sicher groß das System breit einzusetzen.

Aber aktuell sollte man nicht damit arbeiten wenn man das Ergebnis nicht beurteilen kann, vom bearbeitenden Thema eine Ahnung hat oder die Grundlagen nicht versteht.

Und da meine ich auch die Grundlagen und Eigenheiten von KI.

die baut mir in 3 Min ein Datenbankmodell das ich auch zsammen bringe, aber in einem zehntel der Zeit. Wenn ich dann eine spezifische Änderung will, macht sie da sauch in 3 Min. Aber oft kommt dabei nicht nur die Änderung sonder ein komplett anderes DB Modell heraus das dann nicht funktioniert

Ich bin froh dass ich das nicht produktiv einsetzen muss

[Mathias]

Ich schaue die KI als verbesserter Google an.

[Epcop]

Wenn man den Code schön strukturiert hat, gute Kommentare gemacht hat und eine schöne Dokumentation, findet man sich deutlich schneller wieder zurecht im Code.
Das ist zwar aufwändiger, aber lohnt sich letztendlich.

Wahrscheinlich ist es sogar so, je größer das Projekt, desto wichtiger sind Kommentare und Dokumentation.

[Warf]

Im Bereich Programmieren ist KI deutlich besser geworden. Insebsondere wenn man bislang nur chatbots benutzt hat um sich scripte generieren zu lassen oder Fragen zu stellen, sind mittlerweile die Contextsensitiven Agents wie Claude Code oder Copilot (wobie Copilot so ziemlich das schlechteste auf dem Markt ist) viel besser geworden. Denen kann man mittlerweile eine Code base von zehn bis hundertausenden lines of code hinwerfen und Fragen wo eine bestimmte Funktionalität umgesetzt wird und das zeigt dir dann die genauen funktionen und wo/wie die aufgerufen werden und kann dann lokalisierte Änderungen machen. Das das LLM einmal alles umschreibt ist mittlerweile nicht mehr der Fall.
Es werden immer noch einige dumme Sachen gemacht und man sollte sich das was die Dinger ausspucken anschauen, aber wenn man das möchte kann man mittlerweile Problemlos komplette Projekte umsetzen ohne eine einzige Zeile Code selbst schreiben zu müssen.
Das wichtige hierbei ist jetzt vor allem das man als Entwickler weiß wie das Projekt aussehen soll. LLMs können super code Strukturieren, solang man ihnen sagt wie sie es machen sollen. Wenn man einfach nur sagt "Bau mir XYZ" kommt nicht unbedingt was gutes bei rum. Es ist ein bisschen so als hätte man ein Team Entwickler die keinerlei Kreativität haben, aber das was man ihnen sagt sehr gut und sehr genau umsetzen können. Damit kommt es dann vor allem drauf an was man sagt.
Zumindest in den verbreiteten Sprachen (Javascript, Python, C++, Java, etc.). Als ich was zu Haskell gefragt hab ist sehr viel mehr falsches produziert worden.

Beim Code lesen hilft das auch extrem, da, wie gesagt, man das LLM einfach fragen kann wo was im Code umgesetzt wird. Ist tatsächlich auch ein sehr guter Startpunkt um Dokumentation anzusetzen, das LLM kann eine allgemeine beschreibung einer Funktion sehr gut und meist korrekt schnell generieren, die man dann nur noch etwas anpassen muss.

Wahrscheinlich ist es sogar so, je größer das Projekt, desto wichtiger sind Kommentare und Dokumentation.

Aber gleichzeitig desto Fehleranfälliger sind Kommentare und Dokumentation. Kommentare und Dokumentation in großen Projekten haben die Eigenschaft das sie einmal geschrieben werden und nicht mehr angepasst werden wenn sich die Funktionalität ändert. Ein Kommentar der was falsches über den Code aussagt und dafür sorgt das ein Entwickler mit falschen Annahmen an dem Code weiter arbeitet kann z.T. zu richtig bösen Fehlern führen.
Dazu kommt das viel Kommentarkultur ist: Kommentare schreiben damit man Kommentare schreibt. Das endet dann in sowas:

Code: Alles auswählen

while ... do
begin
  ...
  // Increment i for the next loop iteration
  Inc(i);
end;

Das bringt absolut keinen Mehrwert sondern müllt die Codebase einfach nur zu. Daher ist mittlerweile in vielen größeren Projekten und Unternehmen die Devise das die Funktion der Kommentare ist zu erklären warum etwas gemacht wird, nicht was gemacht wird. Also z.B. Erklärungen warum eine bestimmte Formel angewendet wird, oder warum man einen Workaround machen soll. Alles andere sollte aus dem Code selbst ersichtlich sein