Programmieren mit KI (eBook)

KI-Tools für alle Phasen der Codeerstellung nutzen

Tom Taulli (Autor)

eBook Download: EPUB

2024 | 1. Auflage
260 Seiten
O'Reilly Verlag
978-3-96010-878-8 (ISBN)

Infos

Der praktische Einstieg in die KI-basierte Programmierung - Das Buch führt in die Kernfunktionen von KI-basierten Entwicklungswerkzeugen ein - Es stellt eine Vielzahl von Tools vor: von allgemeinen LLMs bis zu Systemen, die innerhalb von Entwicklungsumgebung genutzt werden - Es zeigt Vor- und Nachteile sowie Anwendungsfälle beliebter Systeme - Sowohl für Programmiereinsteiger*innen als auch für erfahrene Entwickler*innen geeignetNutzen Sie das Potenzial der neuesten KI-Technologien für Ihre Arbeit: Dieser praktische Leitfaden zeigt den Einsatz von KI-Assistenten für die gesamte Softwareentwicklung - einschließlich Planung, Design und Debugging. Sie erfahren, wie Sie eine breite Palette von Werkzeugen verwenden können, um schneller und effizienter zu programmieren - von allgemeinen LLMs (ChatGPT, Gemini und Claude) bis hin zu codespezifischen Systemen (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor und Amazon CodeWhisperer). Tom Taulli - bekannt für seinen lockeren und unterhaltsamen Schreibstil - stellt eine modulare Programmiermethodik vor, die optimal auf die Art undW eise abgestimmt ist, wie Prompts KI-generierten Code erzeugen. Er beschreibt auch, wie LLMs genutzt werden können, um eine Programmiersprache zu lernen, Code zu erklären oder Code von einer Sprache in eine andere zu konvertieren. Das Buch behandelt: - Die zentralen Funktionen von KI-basierten Entwicklungstools - Vor- und Nachteile sowie Use Cases beliebter Systeme, einschließlich GitHub Copilot - Die Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT, Gemini, Claude und anderen LLMs für die Programmierung - KI-Entwicklungswerkzeuge für den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung, einschließlich Requirements, Fehlerbehebung und Dokumentation - Prompt Engineering für die Programmierung - Den Einsatz von KI-Assistenz für mühsame Aufgaben wie die Erstellung regulärer Ausdrücke - Die Verwendung von KI-basierten Low-Code- und No-Code-Tools

Tom Taulli ist ein Autor, Berater und Investor, der zahlreiche Bücher, darunter den Titel Artificial Intelligence Basics, verfasst hat. Er schreibt auch für Publikationen wie AIBusiness.com, Inc.com, Barrons.com, eSecurity Planet und Kiplingers.com und hat für O'Reilly und Pluralsight Kurse zu Themen wie generative KI, Datenbanken und Python entwickelt.

Textauszug

Einleitung

Mit dem Programmieren habe ich den frühen 1980er-Jahren angefangen. Mein erstes Schätzchen war ein Atari 400 – nicht unbedingt die schnellste Kiste unter der Sonne, mit Gummitastatur, 8 K RAM und Programmen, die von Kassetten geladen wurden. Ich lernte BASIC und erstellte einfache Spiele und kleine nützliche Apps.

Ich war total gefangen.

Mit der Zeit stieg ich zu besseren Rechnern auf. Dabei machte ich mir die Hände an Sprachen wie Pascal, C oder C++ schmutzig. Aber die IDEs haben sich nicht sehr verändert, abgesehen vom Syntax-Highlighting oder einem besseren Debugging.

Als GitHub Copilot und ChatGPT erschienen, änderte sich alles. Als ich diese Tools ausprobierte, fühlte ich mich wie in dem Moment, als ich mein erstes iPhone in den Händen hielt – ein absoluter Gamechanger.

Ich bat ChatGPT in natürlicher Sprache, Code zu schreiben. In VS Code gab ich ein Fragment einer Funktion ein, und GitHub Copilot erzeugte einen Codeblock. Oft genug war es genau das, was ich wollte. Oh, und ich habe sogar Bilder mit ChatGPT in Code umgewandelt.

Die wahre Stärke zeigte sich aber erst, als diese Tools viele der nervigen Aufgaben aus der Entwicklung übernehmen konnten. Wer hat schon Spaß daran, sich mit regulären Ausdrücken herumzuschlagen oder Bash-Befehle und GitHub-Actions zusammenzustellen? Ich sicherlich nicht. Aber diese KI-Programmiertools? Die verputzen so was zum Frühstück.

Es stellte sich heraus, dass die KI-Tools mehr können, als nur beim Programmieren zu helfen. Ich begann, ChatGPT zum Brainstormen von App-Ideen zu verwenden, zum Skizzieren von Anforderungen, ja sogar zum Erstellen von Unit Tests.

Es dauerte nicht lange, bis ich davon überzeugt war, dass KI-gestützte Programmierung eine zwingend notwendige Fähigkeit in der Entwicklung sein würde.

Daher sah ich auch die Notwendigkeit, dieses Buch zu schreiben. Ich erstellte einen Entwurf und zeigt ihn O’Reilly. Dort sah man sofort das Potenzial.

Es hat sehr viel Spaß gemacht, dieses Buch zu schreiben, und ich habe eine Menge gelernt. Auch konnte ich mit vielen klugen Entwicklerinnen und Entwickler sprechen, die mir großartige Ideen und Tipps geliefert haben.

KI-gestützte Programmierung entwickelt sich allerdings schnell weiter. Daher gibt es zu diesem Buch ein GitHub-Repository (https://github.com/ttaulli/AI-Assisted-Programming-Book). Dort finden Sie Updates zum Buch, und es werden weitere wichtige Entwicklungen in diesem aufregenden Gebiet behandelt.

Daher vielen Dank, dass Sie dieses Buch gewählt haben. Ich hoffe, Sie finden es nicht nur informativ, sondern sehen darin auch eine wertvolle Reisebegleitung.

Was in diesem Buch enthalten ist

Ein kurzer Überblick über jedes Kapitel:

• Kapitel 1, Eine neue Welt für die Entwicklung: Dieses Kapitel ist der Ausgangspunkt mit einem Überblick darüber, wie generative KI die Welt des Programmierens verändert. Es geht darum, wie die KI-Tools beim Entwickeln dabei helfen, mehr über das große Ganze nachdenken zu können und sich weniger mit den Details des Codes herumschlagen zu müssen. Sie erhalten hier auch einen schnellen Ritt durch die Geschichte der Programmiersprachen und finden Details über fortgeschrittene KI-Technologien wie GPT-4.
• Kapitel 2, Wie KI-Coding-Technologie funktioniert: In diesem Kapitel wird zunächst generative KI erläutert und erklärt, warum Transformer-Modelle und Large Language Models in der Welt der Programmierung so wichtig sind. Dazu gibt es einen Überblick über den Playground von OpenAI, und Sie erfahren, wie Sie dort mit den KI-Modellen herumspielen und sie an Ihre Programmierbedürfnisse anpassen können.
• Kapitel 3, Prompt Engineering: Die Informationen aus diesem Kapitel sind für den Einsatz KI-gestützter Programmiertools ausgesprochen wichtig. Sie finden hier haufenweise praktische Tipps, zum Beispiel zum Umgang mit langatmigen oder verwirrenden Prompts oder wie Sie die KI davon abhalten, sich Dinge auszudenken. Dazu lernen Sie hier die wichtigsten Komponenten eines Prompts kennen und erfahren, wie Sie diese effektiv einsetzen können.
• Kapitel 4, GitHub Copilot: Hier erhalten Sie einen Überblick über dieses leistungsfähige Werkzeug. Sie lernen die zentralen Features kennen, wie zum Beispiel das Erstellen von Code durch Kommentare, Chat oder die Verwendung einer KI-gestützten Befehlszeilenschnittstelle. Ich beschreibe zudem, wie Sie das System für eigene Codebasen anpassen.
• Kapitel 5, Andere KI-gestützte Programmiertools: In diesem Kapitel wird auf andere KI-gestützte Programmiertools wie Amazon CodeWhisperer, Duet AI von Google oder Replit eingegangen.
• Kapitel 6, ChatGPT und andere universelle LLMs: Hier wird beschrieben, wie Sie diese Tools einsetzen, um zum Beispiel mit regulären Ausdrücken umzugehen, initialen Code zu erstellen oder GitHub Actions aufzusetzen.
• Kapitel 7, Ideen, Planung und Anforderungen: Der Fokus liegt in diesem Kapitel auf dem Einsatz von Chatbots, um Softwareprojekte anzustoßen. Dazu gehören Themen wie Brainstorming, Marktforschung, Anforderungsdokumente und Test-Driven Development.
• Kapitel 8, Programmieren: In diesem Kapitel gehen wir häufig vorkommende Szenarien bei der Entwicklung durch – das Arbeiten mit APIs, modulare Programmierung und Refaktorierung. Sie erhalten auch einen Blick auf den Umgang mit Funktionen und objektorientierter Programmierung.
• Kapitel 9, Debuggen, testen und deployen: Hier kommen wir zu den weniger glamourösen Aspekten der Entwicklung. Wir reden über das Beheben von Fehlern, den Einsatz von KI-gestützten Programmiertools für Code Reviews, das Erstellen von Unit Tests und das Beschreiben von Pull Requests.
• Kapitel 10, Schlussfolgerungen: Hier geben wir noch einmal einen Überblick und heben die wichtigsten Punkte hervor.

Was dieses Buch anders macht

In der Softwareentwicklung versuchen wir immer, Sicherheit zu erlangen. Übergeben Sie einem Programm eine bestimmte Eingabe, erhalten Sie immer die gleiche Ausgabe. Diese rein deterministische Logik war seit Anbeginn der Zeiten Leib und Seele von Software.

Aber wenn Sie KI-gestützte Programmiertools einsetzen, wird das Ganze ein bisschen auf den Kopf gestellt. Ergebnisse fühlen sich ein wenig ausgewürfelt an, weil alles auf Wahrscheinlichkeiten beruht. Bitten Sie ein KI-Tool mehrfach, mal eben Code zusammenzustellen, erhalten Sie eventuell verschiedene Ergebnisse – selbst wenn Sie immer den gleichen Prompt nutzen. Zu Beginn sorgt das sicherlich für Stirnrunzeln, aber wenn Sie sich damit arrangiert haben, lohnt es sich einfach. Darum gibt es ein Kapitel zum Prompt Engineering, das Ihnen dabei helfen wird, sich mit diesem neuen Vorgehen beim Programmieren vertraut zu machen.

Wer dieses Buch lesen sollte

Dieses Buch ist für alle Entwicklerinnen und Entwickler, egal ob sie gerade mit dem Programmieren anfangen oder ob sie schon lange im Geschäft sind.

Konventionen in diesem Buch

Die folgenden typografischen Konventionen werden in diesem Buch genutzt:

Kursiv

Für neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen.

Nichtproportionalschrift

Für Programmlistings, aber auch für Codefragmente in Absätzen, wie zum Beispiel Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter.

Nichtproportionalschrift fett

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der genau so vom Benutzer eingegeben werden muss.

Nichtproportionalschrift kursiv

Zeigt Programmcode an, der durch Benutzereingaben oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

Dieses Zeichen steht für einen allgemeinen Hinweis.

Codebeispiele verwenden

Zusätzliches Material (Codebeispiele, Übungen und so weiter) finden Sie zum Herunterladen unter https://github.com/ttaulli/AI-Assisted-Programming-Book.

Dieses Buch soll Ihnen bei Ihrer Arbeit helfen. Ganz allgemein gilt: Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, können Sie ihn in Ihren Programmen und Dokumentationen verwenden. Sie müssen sich dafür nicht unsere Erlaubnis einholen, es sei denn, Sie reproduzieren einen großen Teil des Codes. Schreiben Sie zum Beispiel ein Programm, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch benutzt, brauchen Sie keine Erlaubnis. Verkaufen oder vertreiben Sie Beispiele aus O’Reilly-Büchern, brauchen Sie eine Erlaubnis. Beantworten Sie eine Frage, indem Sie dieses Buch und...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 29.10.2024
• Reihe/Serie: Animals
• Übersetzer: Thomas Demmig
• Verlagsort: Heidelberg
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik
• Schlagworte: AI • Amazon CodeWhisperer • ChatGPT • Cursor • Debugging • Gemini • GenAI • generative KI • GitHub Copilot • KI-Assizenz • KI-gestützt • Künstliche Intelligenz • Large Language Models • LLM • low code • No Code • OpenAI • Prompt Engineering • Prompts • Reguläre Ausdrücke • Tabnine • Testen
• ISBN-10: 3-96010-878-8 / 3960108788
• ISBN-13: 978-3-96010-878-8 / 9783960108788