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#81 Copilot & AI im Dev-Test: Produktivitäts-Boost oder nur Hype?

#81 Copilot & AI im Dev-Test: Produktivitäts-Boost oder nur Hype?

Engineering Kiosk vor 3 Jahren

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1:07:32

Ist GitHub Copilot (und AI) wirklich dein fehlender Partner beim
Pair-Programming?

AI und speziell auf die Programmierung trainierte Modelle sind
angetreten, um die Welt, wie wir programmieren, zu verändern.
Doch halten diese auch die Versprechen? GitHub Copilot ist der
Platzhirsch im Markt. Viele Software-Entwickler*innen haben den
Service bereits ausprobiert. Manche schwören darauf und wollen
nicht mehr ohne. Manche sagen "Och, ganz nett", aber nutzen es
nicht regelmäßig und andere wiederum, "hatten noch nicht die Zeit
rein zu schauen".

Wolfgang ist einer der Early Adopter und nutzt GitHub Copilot
täglich. In dieser Episode teilt er seine Erfahrungen und wir
sprechen über Themen wie GitHub Copilot effektiv genutzt werden
kann, Training Bias, den möglichen Produktivitäts Boost, Bugs die
durch die AI generiert werden, die Auslagerung von langweiligen
Arbeiten und warum die Nutzung von solchen AI Modellen die
Priorität Nummer 1 für euren CTO sein sollte.

Bonus: Die richtige Schnitthöhe von Rasen bei Trockenperioden und
ob Shell eine Programmiersprache ist.

Das schnelle Feedback zur Episode:

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Links

GitHub Copilot - Your AI pair programmer:
https://github.com/features/copilot

GitHub Copilot Language Support:
https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/get-started/learning-about-github/github-language-support

OpenAI Codex: https://openai.com/blog/openai-codex

Puppeteer: https://pptr.dev/

ChatGPT: https://chat.openai.com/

Tabnine: https://www.tabnine.com/

Amazon CodeWhisperer:
https://aws.amazon.com/de/codewhisperer/

GitHub Copilot X:
https://github.com/features/preview/copilot-x

Programmierbar: OpenAI & GitHub Copilot mit Matthias
Plappert:
https://www.programmier.bar/podcast/deep-dive-126-openai-github-copilot-mit-matthias-plappert

todo:cast - Folge 60: GitHub CoPilot X -
https://open.spotify.com/episode/6n3Q4C21nBbQ5hnPvVgd0l

todo:cast - Folge 65: Prompt Engineering -
https://open.spotify.com/episode/42RprpxRPACHMFBgRCxx49

LLaMA Modell:
https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

Sprungmarken

(00:00:00) Intro

(00:01:21) Der AI-Hypetrain und GitHub Co-Pilot

(00:04:22) Info/Werbung

(00:06:50) Was ist GitHub Co-Pilot und was steckt hinter GitHub
Co-Pilot?

(00:10:56) Pair-Programming: Driver und Navigator

(00:12:17) Was war deine Motivation gewesen, mittels AI zu
programmieren?

(00:16:56) Kontext bei AI-Modellen

(00:21:46) Große Probleme in mehrere kleine Probleme unterteilen
und die Kombination von Chat GPT und GitHub Co-Pilot

(00:25:44) Das Limit von Kontext und existierende
Softwareprojekte mit mehrere Dateien als Kontext

(00:30:38) Nutzungen von 3rd-Party APIs mit GitHub Co-Pilot

(00:32:58) Woher kommen die Trainingsdaten und auf welcher Basis
wurde das Codex-Modell trainiert?

(00:37:39) Training-Bias

(00:40:19) Hat GitHub Co-Pilot dir Code vorgeschlagen, den du
nicht verstanden hast?

(00:42:21) Wie viel Prozent der Vorschläge der KI akzeptierst du
initial?

(00:46:21) Test-Case-Generierung durch AI und die Art der Arbeit,
die an GitHub Co-Pilot ausgelagert wird

(00:48:34) Inwieweit ist eine innovative Arbeit mit AI möglich,
wenn keine Trainingsdaten vorhanden sind?

(00:52:13) Ist es empfehlenswert mit GitHub Co-Pilot
programmieren zu lernen?

(00:53:44) Was ändert sich in meinem Programmier-Workflow bei der
Nutzung von GitHub Co-Pilot?

(00:54:59) AI in der Firma und die rechtliche Situation bei der
Nutzung von Code

(00:59:45) Werden Programmierer nun von der KI ersetzt? Können
Nicht-Programmierer mit der KI programmieren?

(01:02:27) GitHub Copilot X, andere Coding-AI-Services und andere
Podcast-Episoden

Hosts

Wolfgang Gassler (https://mastodon.social/@woolf)

Andy Grunwald (https://twitter.com/andygrunwald)

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