Die Tatsache, dass künstliche Intelligenz (KI) in fast allen Bereichen präsent ist, auch in der Softwareentwicklung, überrascht niemanden. Viele Entwickler fragen sich jedoch, wie genau KI bei der Analyse von Fehlern ist oder ob sie mit kontext- und projektspezifischen Nuancen umgehen kann. Wo liegen die Grenzen der KI-gestütztem Code-Review? Lässt sich KI an bestimmte Coding-Standards und -praktiken anpassen?
Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklungnimmt zu. In einer aktuellen StackOverflow-Umfrage vom September 2024 gaben 76 % der Entwickler an, KI-Tool fürs Coding zu verwenden oder dies zu planen, gegenüber 70 % im Vorjahr. Allerdings sind die Entwickler geteilter Meinung darüber, ob sie den Ergebnissen der KI vertrauen sollen: 43 % haben eine positive Meinung über die Genauigkeit von KI, während 31 % skeptisch sind. Dies liegt daran, dass falsche KI-Vorschläge zu falschen Schlussfolgerungen führen können, die die Projektfunktionalität erheblich beeinträchtigen.
Viele Entwickler sind neugierig auf die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI bei der Codeüberprüfung und auf die Fallstricke, auf die man dabei beachten sollte.
Inhaltsverzeichnis
KI Code-Analyse verstehen
Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen intelligenten Assistenten, der Ihren Softwarecode automatisch auf Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche überprüft. Das ist es, was KI-Code-Analyse leistet. Künstliche Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und andere Technologien, um bessere Software zu entwickeln und den Prozess der Code-Analyse zu verbessern. Dazu kann die automatische Erkennung von Fehlern oder die Bereitstellung von Vorschlägen zur Verbesserung der Qualität gehören.
Wie funktioniert KI im Code-Review-Prozess?
Der Code-Review-Prozess ist von grundlegender Bedeutung, kann aber genauso viel Zeit in Anspruch nehmen wie die Codeimplementierung, manchmal sogar noch länger. Angesichts der Grenzen der KI wollen die meisten Entwickler nicht zu 100 % auf KI-Tools fürs Coding vertrauen, geschweige denn Code-Review-Prozesse als Analyse vor dem Zusammenführen von Pull-Requests durchführen.
Daher werden wir uns darauf konzentrieren, dieses Thema aus einer anderen Perspektive zu analysieren. Wir werden untersuchen, wie KI helfen kann, den bereits vorhandenen Code zu verstehen oder von ihm zu lernen.
Die wichtigsten Vorteile von KI für den Coding Workflow
Der Einsatz von KI-Tools beim Progammieren kann die Produktivität von Entwicklern erheblich steigern. KI-Tools ermöglichen es Entwicklern, sich auf Innovationen zu konzentrieren, indem sie langwierige und sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so Zeit für die Entwicklung kreativer Lösungen gewinnen.
1. Automatische Fehlererkennung
Eine der herausragenden Vorteuile des Einsatzes von KI im Code-Review ist ihre Fähigkeit, automatisch Fehler zu erkennen und sofortiges Feedback zu geben, insbesondere in der Kompilierungsphase. Dies ist jedoch nicht ganz allgemeingültig, da KI z.B. beim Ändern des Zustands einer Anwendung übersehen kann, dass sich der Zustand der Anwendung ändert.
2. Überprüfung von Stil und Konsistenz des Codes
KI-Tools können Kodierungsstandards durch Überprüfung von Stil und Formatierung des Codes durchsetzen. Sie können Unstimmigkeiten aufzeigen, sodass sich alle an dieselben Richtlinien halten, was besonders in Umgebungen von Vorteil ist, in denen mehrere Entwickler an demselben Projekt arbeiten. Damit dies korrekt funktioniert, muss sich das Team auf einen Standard-Coding-Stil einigen, der dann in den Eingabeaufforderungen verwendet wird, oder das verwendete Modell wird auf den so definierten Coding-Stil trainiert.
3. Auf künstlicher Intelligenz basierende Refactoring-Vorschläge
Die Aufgabe des Entwicklers besteht darin, das potenzielle Ziel und die Richtung des Refactoring zu ermitteln. Zu diesem Zweck kann der Code mit Hilfe von Tools optimiert werden, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Mit ihnen kann der Code tiefergehend analysiert werden, indem beispielsweise Fragen gestellt werden wie: „Welches Entwurfsmuster sollte hier verwendet werden, um das Hinzufügen weiterer Funktionen intuitiv zu gestalten?” In einer solchen Situation kann die KI Refactoring-Optionen vorschlagen, die die Leistung oder Lesbarkeit des Codes verbessern.
4. Erkennen von Entwurfsmustern
Künstliche Intelligenz zeichnet sich durch ihre Fähigkeit zur Mustererkennung aus, die auch auf Code angewendet werden kann. Durch die Analyse früherer Kodierungsentscheidungen und ihrer Auswirkungen kann künstliche Intelligenz helfen, die besten Ansätze für neuen Code vorherzusagen, indem sie Empfehlungen auf der Grundlage historischer Daten ausspricht. Dies kann zu einer fundierteren Entscheidungsfindung und qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen.
Herausforderungen bei der KI-Codeanalyse
Künstliche Intelligenz bietet zwar zahlreiche Vorteile, aber man muss auch die Herausforderungen und Grenzen erkennen. Trotz der Vorteile der KI bleibt die menschliche Codeüberprüfung für das Verständnis der Nuancen und Absichten hinter dem Code unerlässlich. Her sind einige der Herausforderungen, die ihnen beim Einsatz von KI in der Code-Qualitätssicherung begegnen können.
- Unterschiedliche Entwicklungsumgebungen
Bei der Integration von künstlicher Intelligenz in den Code-Analyseprozess spielt die Entwicklungsumgebung eine wichtige Rolle. KI-Code-Tools wie GitHub Copilot werden unter Entwicklern immer beliebter. Viele von ihnen verwenden jedoch IntelliJ und JetBrains, die jedoch Einschränkungen in Bezug auf die Verfügbarkeit bestimmter Funktionalitäten aufweisen, die Copilot in den neuesten Versionen bietet.
Erfahren Sie mehr über die Rolle des GitHub Copilot-Tools in diesem Artikel: Wie Microsoft Github Copilot Ihre Arbeit als Entwickler erleichtern kann.
KI-Tools wie GitHub Copilot unterstützen mehrere Programmiersprachen und sind somit vielseitig für verschiedene Programmierumgebungen einsetzbar.
- Begrenzte Kontextgröße
KI-Tools sind in Bezug auf die Größe des Kontexts, den sie analysieren können, eingeschränkt. In Visual Studio Code ist die Funktion „Workspaces”, mit der Sie einem Projekt Kontext hinzufügen können, von entscheidender Bedeutung. Ein Arbeitsbereich kann das gesamte Projekt abdecken und somit mehr Informationen für die Analyse bereitstellen. IntelliJ hingegen arbeitet auf der Grundlage von geöffneten Fenstern, die automatisch zum Kontext hinzugefügt werden, und Dateien können auch manuell hinzugefügt werden.
Bei großen Projekten wird das Hinzufügen mehrerer Dateien jedoch ineffizient und kann zu Problemen mit der Kontextgröße führen, was eine Einschränkung von LLMs (Large Language Models) darstellt. Der Chat GPT-basierte Copilot beispielsweise hat eine Grenze von 32.000 Token, während Gemini 2 Millionen Token unterstützt. Beschränkungen bei der Anzahl der Token stellen bei der textbasierten Sprachanalyse eine große Herausforderung dar.
- Erfordert detaillierte Anweisungen des Nutzers
KI kann möglicherweise kein vollständiges Bild liefern, wenn der Nutzer nicht klar definieren kann, was er oder sie erreichen will. Dies erfordert Kenntnisse und die Fähigkeit, geeignete Abfragen formulieren zu können.
Copilot verfügt über eine „Explanation”-Option, die erklären kann, wie der Code funktioniert, aber klare Anweisungen erfordert. Während Copilot gut mit einfachem Code arbeitet und besser von der vorherigen Arbeit des Benutzers ableiten kann, sind KI-Code-Tools wie Chat GPT, Gemini und Claude.ai viel besser in der Lage, Code zu analysieren.
Wenn die Struktur und die Architektur eines Projekts klar sind, können Sie effektiv Dateien für die Analyse einbeziehen. Probleme beginnen bei Projekten mit Microservices-Architektur oder wenn es viele interne Abhängigkeiten gibt, die die Erstellung eines Analysekontexts erschweren.
- Begrenzte Kreativität
Künstliche Intelligenz verfügt nicht über die Kreativität und Intuition, die erfahrene Programmierer mitbringen. Es kann für KI-Tools schwierig sein, komplexe Abhängigkeiten im Code vollständig zu verstehen, insbesondere bei Projekten mit potenziellen Problemen wie einer schlechten Architektur oder vielen internen Abhängigkeiten. Dies kann dazu führen, dass KI keine wertvollen Empfehlungen oder Analysen liefern kann.
- Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
Es gibt zwar viele Tools für die Sicherheitsanalyse, aber die meisten von ihnen verwenden keine KI, da es schwierig ist, mit dieser Technologie Schwachstellen effektiv zu erkennen. Erfahrene Entwickler ziehen es vor, spezialisierte Libraries wie SonarQube zu verwenden, die die Codequalität und die Anzahl der Tests überwachen und potenzielle Schwachstellen in den verwendeten Libraries identifizieren.
- Bedenken hinsichtlich der Konsistenz der erstellten Lösungen
GitHub Copilot orientiert sich sehr stark an der aktuellen Struktur und kann den Code-Entwicklungsstil eines bestimmten Programmierers richtig interpretieren. Da es sich beim Programmieren um eine sehr kreative Arbeit handelt, muss die KI über alle Informationen verfügen, die wir im Zusammenhang mit dem Projekt und dem Team benötigen. Auf diese Weise minimieren wir die Risiken, die mit der Implementierung verschiedener Lösungsansätze für dieselben Probleme in einem Projekt verbunden sind. Auf diese Weise gleichen wir die kognitive Komplexität der von uns geschaffenen Lösungen aus.
Optimaler Einsatz von KI im Zusammenhang mit der Codequalität
Im Zusammenhang mit der Anwendung von KI bei der Arbeit ist es entscheidend, die Architektur eines Projekts zu verstehen und die wichtigsten Elemente zu erfassen. KI-Tools ermöglichen es Entwicklern, Architektur und Entwurfsmuster besser zu erkennen. Es besteht jedoch die Gefahr, dass sie sich auf weniger wichtige Details konzentrieren, was zu einer fehlerhaften Analyse führen kann.
Es ist wichtig, vor dem Einsatz von KI genau zu bestimmen, was man erreichen will und was für das Projekt relevant ist. Die Weitergabe von Informationen an ein KI-Tool, ohne sie zu durchdenken, kann zu Illusionen über die Qualität der Antworten führen, weshalb eine zusätzliche Überprüfung erforderlich ist. KI-Codetools können zwar dabei helfen, Lösungen für bestimmte Muster vorzuschlagen, aber man sollte darauf achten, dass sie nicht aus dem Zusammenhang gerissen werden.
KI-Tools funktionieren gut, wenn sie im Kontext einzelner Systemebenen wie Sicherheit, Authentifizierung oder Überwachung eingesetzt werden, und nicht als Gesamtlösung für die gesamte Anwendung.
KI kann Code in genau definierten Szenarien genau überprüfen, kann aber Feinheiten übersehen, die ein tiefes Verständnis des Kontexts oder der Absicht erfordern – Bereiche, in denen menschliches Fachwissen entscheidend ist.
Effektiver Einsatz von KI durch erfahrene Entwickler
Erfahrene Entwickler erkennen den Wert von KI-Tools, wenn sie ihre Ziele erreichen, insbesondere beim Schreiben von Code – ein Prozess, der leicht zu messen und zu verstehen ist.
Der Einsatz von KI-Tools ist keine schlechte Sache, aber es ist wichtig, die Zeit, die man bei der Codegenerierung spart, zu nutzen, um zu verstehen, wie sie funktionieren. KI-Tools, die Befehle in natürlicher Sprache unterstützen, ermöglichen es Entwicklern, mit dem Code auf eine intuitivere und menschenähnliche Weise zu interagieren. Die größte Gefahr sind Lösungen, die die Benutzer nicht verstehen, was zu Problemen führen kann, insbesondere bei unerfahrenen Entwicklern. Jedes Unternehmen sollte die Einführung von KI für die Arbeit mit solchen Personen in Betracht ziehen, da die Verantwortung für die Codeüberprüfung nach wie vor bei den Menschen liegt und ihre Fähigkeit, den Code zu erklären, entscheidend ist.
Daher sollte KI ein Werkzeug für diese Fachleute sein, das es ihnen ermöglicht, die Zeit zu minimieren, die sie für einfache Kodierung aufwenden, um den Geschäftsprozess zu verstehen oder alternative Lösungen zu analysieren. Schließlich ist es oft so, dass wir eine (nicht unbedingt die beste) Lösung wählen, weil wir sie kennen. KI ermöglicht es uns, das Potenzial eines Projekts genauer zu analysieren, indem sie uns eine Lösung bietet, an die wir nicht gedacht haben.
Wenn Sie die Anwendung von KI in Ihrem Projekt diskutieren möchten, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns und unsere erfahrenen Entwickler werden Ihre Fragen gerne beantworten.
