Programmieren mit KI-Unterstützung, das so genannte Vibe Coding:
Ist man wirklich produktiver oder nur anders beschäftigt? Schreibt
man besseren oder einfach nur aufgeblähten Code? Übernimmt die KI
lästige Routinearbeiten oder trifft sie wichtige strukturelle
Entscheidungen? Wir reden im Podcast mit c’t-Redakteur Peter
Siering und heise+-Redakteur Denny Gille. Peter programmiert seit
Jahrzehnten und hat die KI-Unterstützung mittlerweile in den Alltag
integriert und intensiv für das c’t-Projekt desinfec’t genutzt,
einen linuxbasierten Virenscanner. Denny hat vor einiger Zeit erst
das Programmieren angefangen und ist durch Vibe Coding deutlich
größere Schritte voran gekommen als bisher. Moderator Jörg hat
früher viel programmiert und schwankt gerade, ob Vibe Coding ihm
die Lust am Programmieren vergrätzt oder neu entfacht. Zuerst
erklären Denny und Peter, an genau welcher Stelle die KI ins
Entwickeln eingreift. Und zwar kann sie das auf praktisch jeder
denkbaren Ebene: Nur als Chatbot, der beim Entwurf hilft und auf
Wunsch Code ausspuckt, den man manuell in seine
Entwicklungsumgebung übernimmt. Die KI kann auch fertigen Code
beispielsweise als Git-Repository abliefern, in das man sich
einklinkt. Oder sie kann in die IDE integriert sein und einem beim
täglichen Tippen helfen. Zudem kann man auch die KI nur
nachträglich über den Code gucken und ihn vielleicht kommentieren
lassen oder lästige Testroutinen schreiben lassen. Und dann gibts
die agentische KI, die den eigenen Rechner bedient und somit
selbstständig die gesamte Entwicklungsumgebung installieren und
Anwendungen herunterladen und übersetzen kann. Dann sprechen Peter
und Denny über ihre Erfahrungen, die sie mit Vibe Coding realisiert
haben. Peter will keine agentische KI auf seinem Rechner haben,
sondern beschränkt sich – und die KI – auf Browser und die
Sandboxes der KI-Anbieter. Wenn mal eine lokale Hardware nötig ist,
kommt ein separater PC oder Raspi zum Einsatz, auf dem keine Konten
oder sonstige Zugänge installiert sind. Den KI-generierten Code
lässt er dann seine private GitLab-Instanz weiterverarbeiten. Denny
chattet mit der Entwickler-KI und lädt sich deren Code herunter.
Lokal hat er einen Visual Studio Code installiert oder auch nur
einen schlanken Editor. Ihm gefällt vor allem, dass das ein
niederschwelliger Ansatz ist. Mit KI direkt in der
Entwicklungsumgebung haben beide keine Erfahrung, haben aber
Positives von anderen Entwicklern gehört. Vor allem Fleißaufgaben
wie Refaktorisieren erledigt die KI gut. Besonders hilfreich finden
beide, dass die KI sehr viele APIs gelesen hat, dutzende
Programmiersprachen beherrscht und auch massig Tipps aus
einschlägigen Foren wie Stack Overflow eingesammelt hat. Dennoch
geht es nicht so ganz ohne Grundkenntnisse, was man da eigentlich
macht. Auch haben alle drei Zweifel, wie es mit zukünftigen APIs
und Problemen weitergeht: Wie kommt die KI an frische
Trainingsdaten, wenn keine menschlichen Programmierer mehr ihre
Fragen und Antworten auf Stack Overflow austauschen? Oder kommen
einige KIs vielleicht an sämtlichen Code auf Github, Gitlab &
Co.? Beide erzählen auch von Problemen und scheiternder KI:
fehlerhafter Code, oder auch die Einflüsse von geringen Tokenzahlen
auf die iterierende Codequalität. Geholfen hat teils, der KI
explizit zu sagen, den Code modular aufzubauen. Zum Schluss werfen
wir einen Blick in die Zukunft: Wie mag KI die Softwarewelt
verändern, wohin mag sich das Berufsbild der Entwickler, nunja,
entwickeln?
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