App-Entwicklung @ HUK-COBURG – Sprachmodelle (ChatGPT / Copilot) im Entwickleralltag

Vor ungefähr zwei Jahren wurde die Welt mit der Vorstellung von ChatGPT in Aufruhr versetzt.

Seither gibt es viele kontroverse Diskussionen, Ängste, und sogar recht starken Einfluss auf die Finanzmärkte. Fakt ist aber, dass LLMs (Large Language Models) nun da sind, und nicht so schnell wieder verschwinden.

Ich möchte hier meinen Umgang in meinem Entwickleralltag mit diesen Werkzeugen zeigen.

Grundsätzlich gilt bei der Verwendung – wie auch im restlichen Leben – den gesunden Menschenverstand nicht beiseite zu legen und auch die Richtlinien des Unternehmens zu beachten.

Denn auch diese Assistenten sind nicht perfekt, wie dieses Beispiel zeigt.

Ich nutze Copilot häufig, um die Probleme zu beheben, die der Compiler meldet.

Egal ob es sich um Fehlermeldungen oder unerwartete Bugs handelt, es hilft mir, die Ursachen zu identifizieren und passende Lösungen zu finden.

Hier ein kleines Beispiel:

Auch bei der Generierung von neuem Code erweisen sich diese Tools als äußerst hilfreich.

Sie unterstützen Entwickler dabei, effizienter zu arbeiten, indem sie Vorschläge und Codebeispiele liefern, die oft als Grundlage für neue Implementierungen dienen.

Dadurch können Routinetätigkeiten beschleunigt und Fehler reduziert werden.

So kann dies in der Praxis aussehen:

In der Dokumentation gibt es oft Beispielcode, der jedoch nicht immer detailliert genug beschrieben ist.

Häufig fehlen wichtige Erklärungen oder Hinweise, die das Verständnis der Funktionsweise des Codes erleichtern würden.

Dies kann dazu führen, dass Entwickler mehr Zeit damit verbringen, den Beispielcode zu analysieren und zu interpretieren, als eigentlich notwendig wäre.

Beispiel:

Heutzutage bietet iOS eine breite Palette an eingebauten APIs, die es Entwicklern ermöglichen, eine Vielzahl von Funktionen umzusetzen.

Es ist jedoch verständlich, dass man als Entwickler nicht immer alle APIs und deren Anwendungsmöglichkeiten im Gedächtnis behalten kann.

In solchen Fällen erweist sich Copilot als äußerst nützliches Werkzeug, da es dabei hilft, herauszufinden, ob es für ein bestimmtes Thema relevante Schnittstellen gibt und welche diese sind.

So können Entwickler effizienter arbeiten und schneller passende Lösungen finden.

So könnte das aussehen:

Insgesamt bieten LLMs großes Potenzial, die Effizienz und Produktivität zu steigern.

Dennoch sollten Entwickler stets kritisch bleiben und die Ergebnisse sorgfältig überprüfen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Apple und Google haben mittlerweile auch Integrationen in die jeweiligen IDEs geschaffen, aber darauf komme ich eventuell in einem separaten Blogbeitrag zurück.

Ich hoffe, dass ich durch diesen Artikel das Interesse am Umgang mit diesen Werkzeugen wecken konnte um dadurch das Arbeitsleben ein wenig erleichtern zu können.

Veröffentlicht am 09. Dezember 2024 – Autor: Johannes Bosecker