Wie gut ist ChatGPT beim Programmieren?

Entwickler schreiben mehr Code als je zuvor – aber nicht alles stammt von Menschen. KI-Chatbots und Programmierassistenten wie ChatGPT werden zum festen Bestandteil der Softwareentwicklung und versprechen schnelleres Programmieren, sofortiges Debugging und optimierte Lösungen.

Manche sagen, ChatGPT sei ein echter Fortschritt, da es Code debuggt und die Entwicklung effizienter macht. Doch im Gegensatz zu einem echten KI-Agenten, der eigenständig in komplexen Workflows agieren kann, ist ChatGPT weiterhin auf Benutzereingaben und Kontrolle angewiesen.

Dieser Artikel zeigt, was ChatGPT beim Programmieren leisten kann und wo die Grenzen liegen. Ist es nur eine clevere Autovervollständigung oder kann man sich 2025 wirklich auf ChatGPT für professionelle Entwicklung verlassen?

Was ChatGPT beim Programmieren kann

ChatGPT ist ein leistungsstarkes KI-Tool, das Code in Programmiersprachen wie C++, Java und Python schreiben kann. Es nutzt natürliche Sprachverarbeitung, um Nutzerfragen zu verstehen und daraufhin passende Code-Lösungen zu generieren.

Am besten eignet es sich zum Erstellen von Standardcode, Debuggen von Fehlern und Erklären komplexer Logik. Es automatisiert wiederkehrende Programmieraufgaben und erspart Entwicklern das Schreiben von Routinecode.

Es ist ein hilfreiches Werkzeug zum Refaktorieren und Optimieren von Code, sodass Entwickler die Effizienz steigern, Logik vereinfachen und Best Practices für sauberen Code anwenden können. Diese Funktionen wurden mit der Einführung von Canvas im Oktober 2024 weiter verbessert.

Ist der Code von ChatGPT zuverlässig?

ChatGPT kann Entwicklern Zeit sparen, indem es Standardcode generiert und so den manuellen Aufwand bei Routineaufgaben reduziert. Einfache Programmierlösungen meistert es problemlos, bei komplexeren Aufgaben entstehen jedoch manchmal fehlerhafte oder ineffiziente Ergebnisse.

Obwohl die Entwicklung schneller wird, ist das Ergebnis nicht immer zuverlässig—menschliche Kontrolle ist unerlässlich, um den Code zu verfeinern, zu debuggen und die Qualität vor der Umsetzung sicherzustellen.

Kann ChatGPT Programmierprobleme lösen?

ChatGPT kann bei Programmierproblemen unterstützen, ist aber für komplexe Aufgaben aufgrund seiner Einschränkungen nicht zuverlässig. Es liefert schnelle Antworten, stößt jedoch bei tiefergehenden Problemlösungen an seine Grenzen.

Wo ChatGPT bei Problemlösungen an seine Grenzen stößt:

• Wissensstand: Kennt keine neuen Frameworks, Bibliotheken oder Updates.
• Kontext über mehrere Dateien: Kann Abhängigkeiten in mehreren Dateien oder großen Codebasen nicht verfolgen.
• Langzeitgedächtnis: Verliert bei längeren Interaktionen den Zusammenhang, was zu Inkonsistenzen führt.
• Keine Ausführung oder Validierung: Generiert Code, kann ihn aber nicht ausführen oder auf Korrektheit prüfen.
• Grenzen bei Logik und Schlussfolgerungen: Hat Schwierigkeiten mit komplexen Algorithmen und systemweiten Entscheidungen.

Für schnelle Lösungen ist ChatGPT hilfreich, bei allem, was über grundlegende Problemlösung hinausgeht, ist jedoch menschliche Kontrolle erforderlich.

Programmieren mit ChatGPT: So geht's

ChatGPT ist ein leistungsstarker Programmierassistent, aber für eine effektive Nutzung sind Best Practices wichtig. Es unterstützt bei Codegenerierung, Debugging, Optimierung, Lernen und Automatisierung von Arbeitsabläufen. So holen Entwickler das Beste aus ChatGPT heraus.

1. Effiziente Codegenerierung

ChatGPT kann Funktionen, API-Endpunkte, Datenbankabfragen und mehr erstellen. Für optimale Ergebnisse gilt:

• Seien Sie präzise bei den Anweisungen – Statt „Schreibe eine Login-Funktion“ besser „Schreibe eine sichere Python-Login-Funktion mit bcrypt und JWT-Authentifizierung.“
• Fordern Sie Erklärungen an – Fragen Sie „Erkläre diese Funktion Schritt für Schritt“, um die Logik hinter dem KI-generierten Code zu verstehen.
• Iterieren und verfeinern – Folgen Sie mit „Mache diese Funktion effizienter“ oder „Refaktoriere das nach Python-Konventionen.“

2. Debugging und Fehlerbehebung

ChatGPT kann fehlerhaften Code analysieren, Korrekturen vorschlagen und Fehlermeldungen erklären.

• Geben Sie die vollständige Fehlermeldung an – Die KI kann nur dann effektiv debuggen, wenn sie weiß, was nicht stimmt.
• Nutzen Sie schrittweises Debugging – Fragen Sie „Was stimmt mit dieser Funktion nicht?“ und anschließend „Wie kann ich diesen Fehler beheben?“
• Überprüfen Sie die Vorschläge der KI – Die KI kann auch falsche Vorschläge machen, daher sollten Sie die Antworten immer testen.

3. Automatisierung von Routineaufgaben

Entwickler können ChatGPT nutzen, um Skripte für Dateiverwaltung, Datenverarbeitung und Automatisierungs-Workflows zu erstellen.

• Fragen Sie nach CLI-Skripten – „Schreibe ein Bash-Skript, um alle Dateien in einem Ordner umzubenennen.“
• Erstellen Sie Testfälle – „Schreibe Unit-Tests für diese Funktion mit Jest.“
• SQL-Abfragen generieren – „Erstelle eine SQL-Abfrage, um die 10 umsatzstärksten Kunden abzurufen.“

4. Sicherheitsbest Practices verstehen und umsetzen

Die KI kann Entwicklern helfen, sichereren, besser geschützten Code zu schreiben, indem sie sich an Branchen-Best-Practices orientiert.

• Auf Schwachstellen prüfen – „Hat diese Funktion Sicherheitsrisiken?“
• Authentifizierung verbessern – „Implementiere OAuth2-Authentifizierung für diese API.“
• Eingaben bereinigen – „Wie kann ich SQL-Injection in dieser Abfrage verhindern?“

5. Neue Technologien und Best Practices lernen

ChatGPT ist ein Tutor auf Abruf, um neue Programmiersprachen, Frameworks und Bibliotheken zu erlernen.

• Neue Konzepte verstehen – „Erkläre, wie Closures in JavaScript funktionieren.“
• Syntaxbeispiele erhalten – „Zeig mir, wie man eine REST-API in FastAPI erstellt.“
• Designmuster lernen – „Erkläre das Singleton-Muster mit einem Beispiel in Python.“

Coole Programmiermöglichkeiten mit ChatGPT

ChatGPT kann mittlerweile weit mehr als einfache Code-Snippets generieren – es bietet fortschrittliche Funktionen, die das Programmiererlebnis deutlich verbessern. Hier einige innovative Möglichkeiten, ChatGPT für anspruchsvollere Programmieraufgaben zu nutzen:

1. Eigene GPT-Modelle für spezielle Programmieranforderungen bereitstellen

Entwickler können eigene GPT-Modelle erstellen, die auf bestimmte Programmiersprachen, Frameworks oder Programmierstandards zugeschnitten sind. So wird die Einhaltung von Best Practices und Konsistenz in Projekten sichergestellt.

2. Die Canvas-Funktion für interaktives Code-Editing nutzen

Die Canvas-Funktion in ChatGPT bietet eine interaktive Umgebung, in der Entwickler Code direkt im Chat erstellen, bearbeiten und weiterentwickeln können. Diese nahtlose Integration vereinfacht den Entwicklungsprozess durch Echtzeit-Anpassungen und sofortiges Feedback.

3. Fortgeschrittene Reasoning-Modelle für komplexe Problemlösungen einsetzen

Die fortschrittlichen Reasoning-Modelle von OpenAI, wie o1 und o3, sind darauf ausgelegt, komplexe Programmieraufgaben zu bewältigen. Sie verbessern die logische Konsistenz, reduzieren Fehler und bieten ausgefeilte Lösungen für komplexe Algorithmen, Debugging und Systemarchitektur.

4. Visuelle Darstellungen mit Mermaid.js generieren

ChatGPT kann Mermaid.js-Diagramme erstellen, um Systemarchitekturen, Workflows und Algorithmen zu visualisieren. Diese Visualisierungen helfen bei der Planung, der Erklärung komplexer Systeme und dem besseren Verständnis von Code-Strukturen.

5. UI-Mockups und Designkonzepte mit DALL·E-Integration erstellen

Durch die Integration mit DALL·E können Entwickler mit ChatGPT visuelle Inhalte wie UI-Mockups, Systemdesign-Diagramme und Konzeptgrafiken generieren. Besonders im Frontend-Bereich und bei der Projektplanung bietet dies einen visuellen Kontext für Programmierprojekte.

Sollten Sie sich beim Programmieren auf ChatGPT verlassen?

Obwohl ChatGPT menschliche Entwickler nicht vollständig ersetzen kann, ermöglicht sein Potenzial zur schnellen Lösungserstellung, dass für manche Aufgaben kein menschlicher Input mehr erforderlich ist. Dies könnte zu einer geringeren Nachfrage nach bestimmten Fähigkeiten führen.

Beim Programmieren ist ChatGPT besonders gut darin, Standardcode zu generieren, Muster zu erkennen und Optimierungsvorschläge mit beeindruckender Geschwindigkeit zu liefern. Es automatisiert wiederkehrende Aufgaben, sodass Entwickler sich auf strategischere und innovativere Arbeiten konzentrieren können.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden Softwareentwickler, die sich anpassen und diese Tools steuern, sowohl deren zukünftige Einsatzmöglichkeiten als auch die Auswirkungen auf die Branche mitgestalten.

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FAQs

1. Was sind die wichtigsten Einschränkungen von ChatGPT im Vergleich zu einem menschlichen Entwickler?

Die größten Einschränkungen von ChatGPT im Vergleich zu einem menschlichen Entwickler sind das Fehlen von tiefgehendem logischem Denken, die Unfähigkeit, langfristigen Projektkontext zu behalten, und das Fehlen praktischer Programmiererfahrung. Es kann keine Architekturentscheidungen treffen oder unvorhersehbare Spezialfälle so debuggen wie ein erfahrener Entwickler.

2. Kann ChatGPT aus meinem bestehenden Code lernen, um bessere Vorschläge zu machen?

ChatGPT lernt nicht automatisch aus Ihrem bestehenden Code, aber Sie können relevante Dateien oder Kontext mit Tools wie Embeddings, benutzerdefinierten GPTs oder APIs bereitstellen, um die Antworten anzupassen. Diese Kontextualisierung ist jedoch nur temporär und verändert das Training des Modells nicht.

3. Unterstützt ChatGPT das Programmieren in Nischen- oder weniger verbreiteten Programmiersprachen?

Ja, ChatGPT unterstützt das Programmieren in Nischen- oder weniger verbreiteten Programmiersprachen, aber die Qualität der Ergebnisse kann schwanken. Am besten funktioniert es mit weit verbreiteten Sprachen wie Python, JavaScript und Java, für die mehr Trainingsdaten vorliegen.

4. Gibt es eine Möglichkeit, ChatGPT für einen bestimmten Tech-Stack oder ein Projekt zu trainieren oder anzupassen?

Ja, Sie können GPT-Modelle über die OpenAI-API feinabstimmen oder Tools wie benutzerdefinierte GPTs und Funktionsaufrufe nutzen, um das Modell an Ihren Tech-Stack oder Ihre Geschäftslogik anzupassen. Das Feintuning erfordert jedoch sorgfältig ausgewählte Trainingsdaten und ist nicht sofort verfügbar.

5. Können Teams ChatGPT während Code-Reviews oder Sprint-Planungen gemeinsam in Echtzeit nutzen?

ChatGPT unterstützt keine native Echtzeit-Zusammenarbeit, aber Teams können es in Plattformen wie Slack, GitHub oder Notion integrieren, um bei Code-Reviews und der Planung asynchron zu unterstützen. Für Live-Zusammenarbeit nutzen manche Teams eingebettete Agenten über Tools wie Botpress.