Wie gut ist ChatGPT im Schreiben von Code?

Entwickler schreiben mehr Code als je zuvor, aber nicht alles davon wird von Menschen geschrieben. KI-Chatbots und Programmierassistenten wie ChatGPT werden zu einer festen Größe in der Softwareentwicklung und versprechen schnellere Programmierung, sofortiges Debugging und optimierte Lösungen. 

Manche sagen, ChatGPT sei ein entscheidender Fortschritt, da es Code debuggt und die Entwicklung effizienter macht. Aber im Gegensatz zu einem echten KI-Agenten, der autonom in komplexen Arbeitsabläufen agieren kann, ist ChatGPT immer noch auf Benutzereingaben und -kontrolle angewiesen.

In diesem Artikel wird aufgeschlüsselt, was ChatGPT kann und was nicht, und seine Programmierfähigkeiten werden auf die Probe gestellt. Ist es nur eine clevere Autovervollständigung, oder kann man sich im Jahr 2025 auf eine ernsthafte Entwicklung verlassen?

Was ChatGPT in der Codierung leisten kann

ChatGPT ist ein leistungsfähiges Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das zum Schreiben von Code in Programmiersprachen wie C++, Java und Python verwendet werden kann. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um die von den Nutzern gestellten Fragen zu verstehen, und generiert dann Codeteile mit Lösungen.

Es eignet sich am besten zum Generieren von Standardcode, zum Debuggen von Fehlern und zum Erklären komplexer Logik. Es automatisiert sich wiederholende Codierungsaufgaben und befreit Entwickler vom Schreiben von Standardcode.

Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Refactoring und Optimierung, mit dem Entwickler die Effizienz verbessern, die Logik vereinfachen und Best Practices für saubereren Code anwenden können. Diese Funktionen wurden mit der Einführung von Canvas im Oktober 2024 verbessert.

Ist der Code von ChatGPTzuverlässig?

ChatGPT kann Entwicklern Zeit ersparen, indem es Boilerplate-Code generiert und so den manuellen Aufwand für sich wiederholende Aufgaben reduziert. Es bewältigt einfache Codierungslösungen problemlos, hat aber Probleme mit komplexer Programmierung und liefert manchmal falsche oder ineffiziente Ergebnisse. 

Das beschleunigt zwar die Entwicklung, aber die Ergebnisse sind nicht immer zuverlässig - die menschlicheKontrolle ist unerlässlich, um den Code vor der Implementierung zu verfeinern, zu debuggen und seine Qualität sicherzustellen.

Kann ChatGPT Kodierungsprobleme lösen?

ChatGPT kann bei Codierungsproblemen helfen, ist aber aufgrund seiner Einschränkungen für komplexe Aufgaben unzuverlässig. Es liefert zwar schnelle Antworten, hat aber aufgrund der inhärenten Modellbeschränkungen Schwierigkeiten bei der Lösung tiefergehender Probleme.

Wo ChatGPT bei der Problemlösung versagt:

• Wissensabschneider: Kein Bewusstsein für neue Frameworks, Bibliotheken und Updates.
• Mehrdateien-Kontext: Abhängigkeiten können nicht über mehrere Dateien oder große Codebasen hinweg verfolgt werden.
• Langfristiges Gedächtnis: Verliert bei längeren Interaktionen den Kontext, was zu Unstimmigkeiten führt.
• Keine Ausführung oder Validierung: Erzeugt Code, kann ihn aber nicht ausführen oder seine Richtigkeit überprüfen.
• Logische und rechnerische Einschränkungen: Probleme mit algorithmischer Komplexität und systemweiten Entscheidungen.

ChatGPT eignet sich zwar hervorragend für schnelle Problemlösungen, erfordert aber für alles, was über eine grundlegende Problemlösung hinausgeht, menschliche Aufsicht.

Wie man mit ChatGPT codiert

ChatGPT ist ein leistungsfähiger Assistent für die Programmierung, aber seine effektive Nutzung erfordert bewährte Verfahren. Es kann bei der Codegenerierung, dem Debugging, der Optimierung, dem Lernen und der Workflow-Automatisierung helfen. Hier erfahren Sie, wie Entwickler das Beste aus ChatGPT herausholen können.

1. Effiziente Code-Erzeugung

ChatGPT kann Funktionen, API-Endpunkte, Datenbankabfragen und mehr erstellen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen:

• Seien Sie spezifisch in den Aufforderungen - Anstatt "Schreiben Sie eine Anmeldefunktion", fragen Sie "Schreiben Sie eine sichere Python-Anmeldefunktion mit bcrypt und JWT-Authentifizierung".
• Erklärungen anfordern - Fragen Sie "Erklären Sie diese Funktion Zeile für Zeile", um die Logik hinter dem von der KI generierten Code zu verstehen.
• Iterieren und verfeinern - Machen Sie diese Funktion effizienter" oder überarbeiten Sie sie unter Verwendung der Pythonic-Konventionen".

2. Fehlersuche und Fehlerbehebung

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

• Geben Sie die vollständige Fehlermeldung an - KI kann nur dann effektiv debuggen, wenn sie weiß, was der Fehler ist.
• Verwenden Sie eine schrittweise Fehlersuche - Fragen Sie "Was stimmt mit dieser Funktion nicht?", gefolgt von "Wie kann ich diesen Fehler beheben?"
• Überprüfen Sie die KI-Korrekturen - KI kann falsche Vorschläge machen, testen Sie daher immer ihre Antworten.

3. Automatisieren sich wiederholender Aufgaben

Entwickler können mit ChatGPT Skripte für die Dateiverarbeitung, Datenverarbeitung und Automatisierung von Arbeitsabläufen erstellen .

• Fragen Sie nach CLI-Skripten - "Schreiben Sie ein Bash-Skript, um alle Dateien in einem Ordner umzubenennen".
• Testfälle generieren - "Schreiben Sie Unit-Tests für diese Funktion mit Jest."
• Erstellen von SQL-Abfragen - "Generieren Sie eine SQL-Abfrage, um die 10 umsatzstärksten Kunden zu ermitteln".

4. Verstehen und Umsetzen bewährter Sicherheitspraktiken

KI kann Entwicklern dabei helfen, sichereren Code zu schreiben , indem sie sich an branchenübliche Best Practices hält.

• Prüfen Sie auf Schwachstellen - "Birgt diese Funktion irgendwelche Sicherheitsrisiken?"
• Verbessern Sie die Authentifizierung - "Implementieren Sie die OAuth2-Authentifizierung für diese API."
• Eingaben säubern - "Wie kann ich SQL-Injection in dieser Abfrage verhindern?"

5. Erlernen neuer Technologien und bewährter Praktiken

ChatGPT ist ein On-Demand-Tutor für das Erlernen neuer Programmiersprachen, Frameworks und Bibliotheken.

• Neue Konzepte verstehen - "Erklären Sie, wie Closures in JavaScript funktionieren."
• Holen Sie sich Syntaxbeispiele - "Zeigen Sie mir, wie man eine REST-API in FastAPI erstellt."
• Lernen Sie Entwurfsmuster - "Erklären Sie das Singleton-Muster anhand eines Beispiels in Python."

Coole Coding-Sachen, die Sie mit Chatgpt

ChatGPT hat sich über das Generieren einfacher Codeschnipsel hinaus weiterentwickelt und bietet nun fortgeschrittene Funktionen, die die Codierungserfahrung erheblich verbessern. Hier sind einige innovative Möglichkeiten, ChatGPT für anspruchsvollere Programmieraufgaben zu nutzen:

1. Einsatz von benutzerdefinierten GPT für spezifische Programmierbedürfnisse

Entwickler können benutzerdefinierte GPT erstellen, die auf bestimmte Programmiersprachen, Frameworks oder Codierungsstile zugeschnitten sind. Diese Anpassung gewährleistet die Einhaltung von Best Practices und die Konsistenz über Projekte hinweg.

2. Nutzen Sie die Canvas-Funktion zur interaktiven Code-Bearbeitung

Die Canvas-Funktion in ChatGPT bietet eine interaktive Umgebung, in der Entwickler Code direkt in der Chat-Oberfläche erstellen, bearbeiten und wiederholen können. Diese nahtlose Integration rationalisiert den Entwicklungsprozess, indem sie Änderungen in Echtzeit und sofortiges Feedback ermöglicht.

3. Nutzung fortgeschrittener Denkmodelle für die Lösung komplexer Probleme

Die fortschrittlichen Argumentationsmodelle von OpenAI, wie z. B. o1 und o3, wurden entwickelt, um komplizierte Codierungsaufgaben zu bewältigen. Diese Modelle verbessern die logische Konsistenz, reduzieren Fehler und bieten ausgefeilte Lösungen für die Entwicklung komplexer Algorithmen, das Debugging und die Anleitung zur Systemarchitektur.

4. Generierung visueller Darstellungen mit Mermaid.js

ChatGPT kann Mermaid.js-Diagramme zur Visualisierung von Systemarchitekturen, Arbeitsabläufen und Algorithmen erstellen. Diese visuellen Hilfsmittel helfen bei der Planung, der Erklärung komplexer Systeme und der Verbesserung des Gesamtverständnisses von Codestrukturen.

5. Erstellen von UI-Mockups und Designkonzepten mit der DALL-E-Integration

Durch die Integration mit DALL-E können Entwickler mit ChatGPT visuelle Inhalte wie UI-Mockups, Systemdesigndiagramme und Konzeptzeichnungen erstellen. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für die Front-End-Entwicklung und die Projektplanung, da sie einen visuellen Kontext für Codierungsprojekte bietet.

Sollten Sie sich auf ChatGPT für die Codierung verlassen?

Obwohl ChatGPT menschliche Entwickler nicht vollständig ersetzen kann, bedeutet seine potenzielle Anwendung für die schnelle Erstellung von Lösungen, dass einige Aufgaben möglicherweise keinen menschlichen Input mehr benötigen. Dies könnte dazu führen, dass die Nachfrage nach bestimmten Qualifikationen sinkt.

Bei der Programmierung zeichnet sich ChatGPT durch die Generierung von Standardcode, das Aufdecken von Mustern und das Vorschlagen von Optimierungen mit beeindruckender Geschwindigkeit aus. Es rationalisiert sich wiederholende Aufgaben und ermöglicht es Ingenieuren, sich auf strategischere und innovativere Aufgaben zu konzentrieren.

Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden die Softwareingenieure, die diese Werkzeuge anpassen und anleiten, sowohl ihre zukünftigen Anwendungen als auch die Auswirkungen auf die Industrie gestalten.

Einsatz von OpenAI in DevOps-Pipelines

Nutzen Sie dieselbe KI, die auch ChatGPT antreibt, um chatbasierte Automatisierungen zu erstellen und lassen Sie Ihre Entwickler ihre Entwicklungszyklen beschleunigen.

Mit Botpress können Sie OpenAI nahtlos integrieren, Ihre DevOps-Tools - wie Jira, GitHub, Slack und REST-APIs - vereinheitlichen und mit Ihrem Team in Echtzeit zusammenarbeiten.

Durch die Übertragung von sich wiederholenden oder zeitaufwändigen Aufgaben an KI können sich Ihre Entwickler auf die kreativeren und komplexeren Aspekte der Softwareentwicklung konzentrieren.

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FAQs

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

Was die wichtigsten Einschränkungen betrifft, so fehlt es ChatGPT an tiefgreifenden Überlegungen, langfristigem Kontext und praktischer Erfahrung, so dass es das Urteilsvermögen oder die Kreativität eines Entwicklers nicht vollständig ersetzen kann.

2. Kann ChatGPT von meiner bestehenden Codebasis lernen, um seine Vorschläge zu verbessern?

Standardmäßig lernt ChatGPT nicht aus Ihrer Codebasis, aber mit Werkzeugen wie Einbettungen oder benutzerdefinierten GPTs können Benutzer dem Programm Kontext geben, um seine Antworten relevanter zu machen.

3. Unterstützt ChatGPT die Programmierung in Nischen- oder weniger populären Programmiersprachen?

ChatGPT kann oft Code in weniger bekannten Sprachen erzeugen, aber die Qualität ist unterschiedlich. Mainstream-Sprachen wie Python oder JavaScript erzielen in der Regel bessere Ergebnisse.

4. Können Sie ChatGPT für einen bestimmten stack oder ein bestimmtes Projekt trainieren oder feinabstimmen?

Ja, Sie können GPT feinabstimmen oder benutzerdefinierte Anweisungen und Tools wie die GPTs von OpenAIverwenden, um sie an Ihren stack oder Anwendungsfall anzupassen.

5. Können Teams ChatGPT kollaborativ in Echtzeit während Code-Reviews oder Sprint-Planung nutzen?

Nein, Teams können ChatGPT nicht kollaborativ nutzen, zumindest nicht nativ. Aber mit Plattformen wie Botpress oder Integrationen in Tools wie Slack oder GitHub können Teams ChatGPT in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um bei Überprüfungen und Planungssitzungen zu helfen.