Hoe goed is ChatGPT in het schrijven van code?

Ontwikkelaars schrijven meer code dan ooit, maar niet alles wordt nog door mensenhanden geschreven. AI-chatbots en code-assistenten zoals ChatGPT zijn een vast onderdeel aan het worden van softwareontwikkeling en beloven sneller coderen, direct debuggen en geoptimaliseerde oplossingen.

Sommigen noemen ChatGPT een gamechanger: het debugt code en maakt ontwikkeling efficiënter. Maar in tegenstelling tot een echte AI-agent, die zelfstandig kan werken in complexe workflows, is ChatGPT nog steeds afhankelijk van input en toezicht van de gebruiker.

Dit artikel laat zien wat ChatGPT wel en niet kan, en test zijn programmeervaardigheden. Is het slechts een slimme autocomplete, of kun je er in 2025 echt op vertrouwen voor serieuze ontwikkeling?

Wat ChatGPT kan doen op het gebied van coderen

ChatGPT is een krachtig AI-hulpmiddel dat gebruikt kan worden om code te schrijven in programmeertalen zoals C++, Java en Python. Het gebruikt natuurlijke taalverwerking om vragen van gebruikers te begrijpen en genereert vervolgens code met oplossingen.

Het is vooral goed in het genereren van standaardcode, het debuggen van fouten en het uitleggen van complexe logica. Het automatiseert repetitieve programmeertaken, waardoor ontwikkelaars geen standaardcode meer hoeven te schrijven.

Het is een krachtig hulpmiddel voor refactoring en optimalisatie, waarmee ontwikkelaars de efficiëntie kunnen verbeteren, logica kunnen vereenvoudigen en best practices kunnen toepassen voor schonere code. Deze mogelijkheden zijn verbeterd met de introductie van Canvas in oktober 2024.

Is de code van ChatGPT betrouwbaar?

ChatGPT kan ontwikkelaars tijd besparen door standaardcode te genereren en handmatig werk bij repetitieve taken te verminderen. Het kan eenvoudige programmeeroplossingen goed aan, maar heeft moeite met complexe programmering en levert soms onjuiste of inefficiënte resultaten op.

Hoewel het de ontwikkeling versnelt, is de output niet altijd betrouwbaar—menselijke controle is essentieel om code te verfijnen, te debuggen en de kwaliteit te waarborgen voordat deze wordt geïmplementeerd.

Kan ChatGPT programmeerproblemen oplossen?

ChatGPT kan helpen bij programmeerproblemen, maar de beperkingen maken het onbetrouwbaar voor complexe taken. Het geeft snelle antwoorden, maar heeft moeite met diepgaand probleemoplossen door inherente modelbeperkingen.

Waar ChatGPT tekortschiet bij probleemoplossing:

• Knowledge Cutoff: Heeft geen kennis van nieuwe frameworks, libraries en updates.
• Multi-File Context: Kan geen afhankelijkheden bijhouden over meerdere bestanden of grote codebases.
• Langetermijngeheugen: Verliest context bij langere interacties, wat tot inconsistenties leidt.
• Geen uitvoering of validatie: Genereert code, maar kan deze niet uitvoeren of controleren op juistheid.
• Beperkingen in logica en redeneren: Heeft moeite met algoritmische complexiteit en beslissingen op systeemniveau.

ChatGPT is handig voor snelle oplossingen, maar vereist menselijke controle voor alles wat verder gaat dan basisprobleemoplossing.

Hoe codeer je met ChatGPT

ChatGPT is een krachtige code-assistent, maar effectief gebruik vraagt om best practices. Het kan helpen bij codegeneratie, debugging, optimalisatie, leren en workflowautomatisering. Zo halen ontwikkelaars het meeste uit ChatGPT.

1. Efficiënt code genereren

ChatGPT kan functies, API-endpoints, databasequeries en meer maken. Voor het beste resultaat:

• Wees specifiek in je prompts – In plaats van “Schrijf een loginfunctie,” vraag “Schrijf een veilige Python-loginfunctie met bcrypt en JWT-authenticatie.”
• Vraag om uitleg – Vraag “Leg deze functie regel voor regel uit” om de logica achter AI-gegenereerde code te begrijpen.
• Itereer en verfijn – Vraag bijvoorbeeld “Maak deze functie efficiënter” of “Refactor dit volgens Python-conventies.”

2. Debuggen en fouten oplossen

ChatGPT kan kapotte code analyseren, oplossingen voorstellen en foutmeldingen uitleggen.

• Geef de volledige foutmelding – AI kan alleen effectief debuggen als het weet wat er mis is.
• Gebruik stapsgewijs debuggen – Vraag “Wat is er mis met deze functie?” gevolgd door “Hoe kan ik deze fout oplossen?”
• Controleer AI-oplossingen – AI kan verkeerde suggesties doen, dus test altijd de antwoorden.

3. Repetitieve taken automatiseren

Ontwikkelaars kunnen ChatGPT gebruiken om scripts te genereren voor bestandsbeheer, gegevensverwerking en automatiseringsworkflows.

• Vraag om CLI-scripts – “Schrijf een Bash-script om alle bestanden in een map te hernoemen.”
• Genereer testcases – “Schrijf unittests voor deze functie met Jest.”
• Maak SQL-queries – “Genereer een SQL-query om de top 10 klanten op omzet op te halen.”

4. Veiligheidsmaatregelen begrijpen en toepassen

AI kan ontwikkelaars helpen veiligere, beter beveiligde code te schrijven door best practices te volgen.

• Controleer op kwetsbaarheden – “Zitten er beveiligingsrisico’s in deze functie?”
• Verbeter authenticatie – “Implementeer OAuth2-authenticatie voor deze API.”
• Sanitiseer invoer – “Hoe voorkom ik SQL-injectie in deze query?”

5. Nieuwe technologieën en best practices leren

ChatGPT is een tutor op aanvraag voor het leren van nieuwe programmeertalen, frameworks en libraries.

• Begrijp nieuwe concepten – “Leg uit hoe closures werken in JavaScript.”
• Krijg syntaxisvoorbeelden – “Laat zien hoe je een REST API maakt in FastAPI.”
• Leer ontwerppatronen – “Leg het Singleton-patroon uit met een voorbeeld in Python.”

Leuke programmeerdingen die je met ChatGPT kunt doen

ChatGPT kan inmiddels veel meer dan alleen simpele codefragmenten genereren; het biedt nu geavanceerde functies die de programmeerervaring aanzienlijk verbeteren. Hier zijn enkele innovatieve manieren om ChatGPT te gebruiken voor meer geavanceerde programmeertaken:

1. Eigen GPT-modellen inzetten voor specifieke programmeerbehoeften

Ontwikkelaars kunnen aangepaste GPT-modellen maken die zijn afgestemd op specifieke programmeertalen, frameworks of codestijlen. Zo wordt consistentie en het volgen van best practices binnen projecten gewaarborgd.

2. Gebruik de Canvas-functie voor interactieve codebewerking

De Canvas-functie in ChatGPT biedt een interactieve omgeving waarin ontwikkelaars direct binnen de chatinterface code kunnen genereren, bewerken en aanpassen. Deze integratie stroomlijnt het ontwikkelproces door realtime aanpassingen en directe feedback mogelijk te maken.

3. Geavanceerde redeneermodellen inzetten voor complexe problemen

De geavanceerde redeneermodellen van OpenAI, zoals o1 en o3, zijn ontworpen voor het oplossen van ingewikkelde programmeeruitdagingen. Deze modellen verbeteren de logische consistentie, verminderen fouten en bieden geavanceerde oplossingen voor het ontwerpen van complexe algoritmes, debugging en begeleiding bij systeemarchitectuur.

4. Visualisaties genereren met Mermaid.js

ChatGPT kan Mermaid.js-diagrammen maken om systeemarchitecturen, workflows en algoritmen te visualiseren. Deze visuele hulpmiddelen helpen bij het plannen, uitleggen van complexe systemen en het beter begrijpen van code-structuren.

5. UI-mockups en ontwerpconcepten maken met DALL·E-integratie

Door integratie met DALL·E kunnen ontwikkelaars visuele content genereren, zoals UI-mockups, systeemontwerpdiagrammen en concept art. Deze functie is vooral nuttig voor front-end ontwikkeling en projectplanning, omdat het visuele context biedt aan programmeerprojecten.

Moet je op ChatGPT vertrouwen voor programmeren?

Hoewel ChatGPT menselijke ontwikkelaars niet volledig kan vervangen, betekent het potentieel om snel oplossingen te creëren dat sommige taken mogelijk geen menselijke tussenkomst meer vereisen. Dit kan leiden tot een afname van de vraag naar bepaalde vaardigheden.

Bij programmeren blinkt ChatGPT uit in het genereren van standaardcode, het herkennen van patronen en het voorstellen van optimalisaties met indrukwekkende snelheid. Het vereenvoudigt repetitieve taken, waardoor engineers zich kunnen richten op meer strategische en innovatieve werkzaamheden.

Naarmate de technologie zich ontwikkelt, zullen software engineers die zich aanpassen en deze tools aansturen, de toekomstige toepassingen en de impact op de sector bepalen.

Implementeer OpenAI-modellen in DevOps-pijplijnen

Maak gebruik van dezelfde AI die ChatGPT aandrijft om chatgestuurde automatisering te bouwen en geef je ontwikkelaars een boost in hun ontwikkeltraject.

Met Botpress kun je OpenAI-modellen naadloos integreren, je DevOps-tools—zoals Jira, GitHub, Slack en REST API’s—samenbrengen en in realtime samenwerken met je team.

Door repetitieve of tijdrovende taken aan AI over te laten, kunnen je ontwikkelaars zich richten op de meer creatieve en complexe aspecten van softwareontwikkeling.

Begin vandaag nog—het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Wat zijn de belangrijkste beperkingen van ChatGPT ten opzichte van een menselijke ontwikkelaar?

De belangrijkste beperkingen van ChatGPT ten opzichte van een menselijke ontwikkelaar zijn het gebrek aan diepgaand redeneren, het onvermogen om langdurige projectcontext te behouden en het ontbreken van praktijkervaring met programmeren. Het kan geen architecturale beslissingen nemen of onvoorspelbare randgevallen oplossen zoals een ervaren ontwikkelaar dat kan.

2. Kan ChatGPT leren van mijn bestaande codebase om betere suggesties te doen?

ChatGPT leert niet automatisch van je bestaande codebase, maar je kunt relevante bestanden of context aanleveren via tools zoals embeddings, aangepaste GPT’s of API’s om de antwoorden beter af te stemmen. Deze context is tijdelijk en verandert de training van het model niet.

3. Ondersteunt ChatGPT programmeren in minder gangbare of niche programmeertalen?

Ja, ChatGPT ondersteunt programmeren in minder gangbare of niche programmeertalen, maar de kwaliteit van de output kan wisselen. Het presteert het beste met veelgebruikte talen zoals Python, JavaScript en Java, waarvoor meer trainingsdata beschikbaar is.

4. Is het mogelijk om ChatGPT te trainen of af te stemmen op een specifieke tech stack of project?

Ja, je kunt GPT-modellen afstemmen via de API van OpenAI of gebruikmaken van tools zoals aangepaste GPT’s en functie-aanroepen om het model aan te passen aan je tech stack of bedrijfslogica. Afstemmen vereist echter zorgvuldig samengestelde trainingsdata en is niet direct beschikbaar.

5. Kunnen teams ChatGPT in realtime samen gebruiken tijdens code reviews of sprintplanning?

ChatGPT ondersteunt geen realtime samenwerking, maar teams kunnen het integreren in platforms zoals Slack, GitHub of Notion om asynchroon te helpen bij code reviews en planning. Voor live samenwerking gebruiken sommige teams ingebedde agents via tools zoals Botpress.