KI in Aktion: Code-Generierung und Refaktorierung mit GitHub Copilot

In der heutigen schnelllebigen Softwareentwicklungslandschaft kann die Pflege und Aktualisierung von Code eine entmutigende Aufgabe sein. Entwickler verbringen oft wertvolle Zeit und Mühe damit, komplexe Codebasen zu entschlüsseln, Standardcode zu schreiben und sicherzustellen, dass ihr Code mit den neuesten Abhängigkeiten kompatibel bleibt. Mit dem Aufkommen von KI-gesteuerten Tools wie GitHub Copilot ändert sich das Spiel jedoch. Dieser Artikel taucht in die Welt der KI-gesteuerten Codegenerierung und -refaktorierung mit GitHub Copilot ein und zeigt, wie es den Prozess der Codeaktualisierung bei Aktualisierungen von Abhängigkeiten vereinfacht.
‍

Die GitHub Copilot Revolution

‍
GitHub Copilot ist ein leistungsstarker KI-gestützter Programmierassistent, der von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Er wird von GPT-3 angetrieben und ist direkt in Visual Studio Code integriert, wodurch er für Entwickler, die diesen Code-Editor verwenden, leicht zugänglich ist.
‍
Copilot nutzt seine maschinellen Lernfähigkeiten, um Entwickler bei verschiedenen Aspekten der Softwareentwicklung zu unterstützen, einschließlich des Schreibens von Code, des Erstellens von Dokumentation, des Vorschlags von Codevervollständigungen und sogar des Refactorings von bestehendem Code. Mit seinem umfassenden Verständnis für mehrere Programmiersprachen, Bibliotheken und Frameworks kann Copilot eine wertvolle Ergänzung für das Toolkit eines Entwicklers sein.

Codegenerierung leicht gemacht

‍
Eine der herausragenden Funktionen von GitHub Copilot ist die Möglichkeit, Code-Schnipsel im Handumdrehen zu generieren. Wenn Sie Code schreiben und häufige Operationen durchführen müssen, kann Copilot eingreifen und entsprechende Codevorschläge machen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn es um die Aktualisierung von Abhängigkeiten geht.
 

Upgrades von Abhängigkeiten
‍

• Aktualisierungen von Abhängigkeiten sind unerlässlich, um Software sicher und auf dem neuesten Stand zu halten. Sie können jedoch schwierig und zeitaufwändig sein, insbesondere wenn die Codebasis groß ist und das Upgrade bahnbrechende Änderungen mit sich bringt.
• GitHub Copilot macht diesen Prozess deutlich übersichtlicher. Wenn Sie eine Bibliothek oder ein Framework aktualisieren müssen, kann Copilot Sie dabei unterstützen:
• Vorschlagen von Codeänderungen, die zur Anpassung an die neue Version der Abhängigkeit erforderlich sind.
  Anbieten alternativer Bibliotheken oder Funktionen, die veraltete oder entfernte Funktionen ersetzen können.
• Generierung von Codeschnipseln, die Kompatibilitätsprobleme beheben, wie z. B. Typabweichungen oder Funktionsnamenänderungen.
• Mit diesen Funktionen hilft Copilot Ihnen, sich mühelos durch die Komplexität von Abhängigkeits-Upgrades zu navigieren, und stellt sicher, dass Ihr Code in gutem Zustand und auf dem neuesten Stand bleibt.
  ‍

Standard-Code

‍

Boilerplate-Code ist ein weiterer zeitaufwändiger Aspekt der Softwareentwicklung. Copilot kann bei der Generierung von Boilerplate-Code für gängige Aufgaben wie die Einrichtung von Datenmodellen, die Erstellung von Datenbankverbindungen oder die Implementierung gängiger Entwurfsmuster helfen. Diese Funktion erspart Ihnen das manuelle Schreiben von sich wiederholendem und fehleranfälligem Code.

Dank der Fähigkeit von Copilot, Ihren Kontext zu verstehen und Code-Vorschläge zu liefern, können Sie sich mehr auf die Kernfunktionalität Ihrer Software konzentrieren und sich darauf verlassen, dass Copilot die routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben übernimmt.

GitHub Copilot hilft bei der Minimierung von sich wiederholendem Boilerplate-Code:

• Gemeinsame Codeschnipsel generieren

Copilot kann Boilerplate-Code für Routineaufgaben wie die Einrichtung von Konfigurationen, Modellen und Controllern generieren. Dies spart Entwicklern viel Zeit und Mühe und verringert das Risiko von Fehlern in sich wiederholendem Code.

• Einrichten von Datenbanken und Modellen

Wenn Entwickler ein neues Projekt beginnen, verbringen sie oft viel Zeit damit, allgemeine Elemente wie Datenbankverbindungen und Inhaltsmodelle manuell zu implementieren. Copilot kann Standardcode für die Einrichtung von Datenbanken und die Definition von Modellen generieren, die auf Ihren Tech-Stack zugeschnitten sind.

• Implementierung von Entwurfsmustern

Die Anwendung von Standard-Entwurfsmustern wie Singletons, Fabriken und Beobachtern ist mit Copilot ganz einfach. Er kann den Kontext analysieren und geeignete Entwurfsmuster vorschlagen und Startcode für deren Implementierung generieren.

Durch die Generierung von Boilerplate-Code-Elementen bei Bedarf ermöglicht GitHub Copilot es Entwicklern, sich wiederholende Codierungsaufgaben zu vermeiden und sich auf die Kernlogik und -funktionalität der Anwendung zu konzentrieren. Der KI-Assistent kümmert sich um die alltäglichen Aufgaben, während die Entwickler die anspruchsvollen Aspekte der Softwareentwicklung in Angriff nehmen.

Sind Sie daran interessiert zu erfahren, wie Sie KI für Ihr Unternehmen nutzen können? Möchten Sie die besten Verfahren und Strategien für den effektiven und effizienten Einsatz von KI-Lösungen kennenlernen?

Wenn die Antwort ja lautet, dann sollten Sie DOWNLOAD unser neuestes Whitepaper über KI, „The Definitive Guide to AI Strategy Rollout in Enterprise“.
 

Rationalisiertes Refactoring
 

Refactoring ist ein wichtiges Verfahren, um die Codequalität zu erhalten, technische Schulden zu reduzieren und die Zuverlässigkeit der Software zu verbessern. Es kann jedoch ein langwieriger und fehleranfälliger Prozess sein.  

GitHub Copilot vereinfacht das Refactoring in einigen wichtigen Punkten:

• Schlägt effizientere Code-Optionen vor

Wenn Sie einen Codeabschnitt überarbeiten müssen, kann Copilot ihn analysieren und Vorschläge für alternative, sauberere Wege machen, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen. Das spart Ihnen Zeit beim Brainstorming und bei der Suche nach Optionen. Copilot empfiehlt effizientere Sprachkonstrukte, Datenstrukturen und Algorithmen.

• Identifiziert die zu behandelnden Code-Probleme

Copilot scannt Ihre Codebasis und hebt Bereiche hervor, die einer Überarbeitung bedürfen, z. B. ungenutzte Variablen, doppelter Code, aufgeblähte Klassen usw. So können Sie leicht Refactoring-Möglichkeiten identifizieren, die Sie vielleicht übersehen haben. Der KI-Assistent zeigt proaktiv Code-Smells und Anti-Patterns an.

• Hält die Codebasis sauber und pflegbar

Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Feedback während des Refactorings stellt Copilot sicher, dass Sie nicht versehentlich neue Fehler oder Regressionen einführen. Die Vorschläge halten sich an bewährte Praktiken und Programmierprinzipien, sodass Ihr Code gut strukturiert bleibt. Dadurch wird Ihre Codebasis einfacher zu navigieren, zu verstehen und im Laufe der Zeit zu ändern.
 

Code-Vorschläge
 

Wenn Sie Codeabschnitte identifizieren, die einer Überarbeitung bedürfen, kann Copilot Sie dabei unterstützen, indem er alternative und effizientere Wege vorschlägt, um dieselbe Funktionalität zu erreichen. Diese Vorschläge können von der Verwendung idiomatischerer Sprachkonstrukte bis hin zum Angebot völlig neuer Codestrukturen reichen.

Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass Ihr umgestalteter Code die besten Praktiken und Codierungsstandards einhält.

Sofortige Code-Analyse

‍
Copilot kann Ihren Code sofort analysieren und auf potenzielle Probleme hinweisen, z. B. ungenutzte Variablen, doppelten Code oder Leistungsengpässe. Er kann Ihnen dann helfen, diese Probleme zu beheben, indem er Codeausschnitte bereitstellt, die die identifizierten Probleme beheben.

Dank dieser sofortigen Rückmeldung bleibt Ihre Codebasis sauberer und besser wartbar, was die Wahrscheinlichkeit der Einführung von Fehlern während des Refactorings verringert.

Insbesondere kann Copilot den Code scannen und hervorheben:

• Unbenutzte Variablen – Das Markieren von unbenutzten Variablen hilft, toten Code zu entfernen und vereinfacht die Wartung.
• Doppelter Code – Das Erkennen von doppelten Codeblöcken erleichtert die Beseitigung von Redundanzen.
• Leistungsengpässe – Copilot identifiziert Codeabschnitte, die die Leistung beeinträchtigen, damit die Entwickler sie optimieren können.
• Suboptimale Praktiken – Das Tool zeigt Dinge wie die Nichtverwendung von Sprachidiomen, veraltete Konventionen, lange Parameterlisten usw. an, um eine effizientere Programmierung zu fördern.

Der Hauptvorteil ist, dass die Entwickler nicht Tausende von Codezeilen durchforsten müssen, um diese Probleme manuell zu erkennen. Copilot kümmert sich sofort darum und zeigt automatisch die Problemstellen auf.

Auf diese Weise können sich die Entwickler auf die Behebung der Probleme konzentrieren, anstatt sie aufspüren zu müssen. Das Ergebnis ist sauberer, schlanker und leistungsfähiger Code mit minimalem Aufwand.  

Nutzung von KI und GitHub Copilot
 

Auch wenn KI-gesteuerte Tools wie GitHub Copilot die Codegenerierung und das Refactoring grundlegend verändern, sollten Entwickler sie mit Bedacht einsetzen: KI ist ein Werkzeug, das menschliche Fähigkeiten unterstützt und erweitert, aber nicht vollständig ersetzt. Hier sind einige Best Practices für den effektiven Einsatz von GitHub Copilot:

• Verstehen Sie die Vorschläge: Nehmen Sie sich die Zeit, die Code-Vorschläge von Copilot zu verstehen. Akzeptieren Sie sie nicht blindlings, sondern stellen Sie sicher, dass sie mit den Anforderungen und Codierungsstandards Ihres Projekts übereinstimmen.
• Überprüfen und Testen: Überprüfen Sie den generierten Code immer und führen Sie gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass er den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts entspricht und keine neuen Probleme aufwirft.
• Code-Eigentümerschaft: Behalten Sie die Verantwortung für Ihren Code und verstehen Sie, was Copilot generiert. Vermeiden Sie es, sich so sehr auf die KI zu verlassen, dass Sie die Struktur und Funktionalität des Codes aus den Augen verlieren.
• Regelmäßiges Lernen: Lernen Sie kontinuierlich aus den Vorschlägen von Copilot. Im Laufe der Zeit erhalten Sie Einblicke in bewährte Verfahren und Codierungsmuster, die Ihre Fähigkeiten als Entwickler verbessern können.
   

KI-gesteuerte Tools wie GitHub Copilot verändern die Softwareentwicklungslandschaft, indem sie die Codegenerierung und das Refactoring vereinfachen, was insbesondere bei der komplexen Aufgabe der Aktualisierung von Abhängigkeiten von Vorteil ist. Durch die Kombination von menschlichem Fachwissen und KI-Unterstützung können Entwickler ihre Arbeitsabläufe rationalisieren, Fehler reduzieren und ihre Code-Basis aktuell und wartbar halten. GitHub Copilot ist ein klares Beispiel dafür, wie KI genutzt werden kann, um Entwickler in einem sich schnell entwickelnden Bereich effizienter und produktiver zu machen.

Sind Sie daran interessiert zu erfahren, wie Sie KI für Ihr Unternehmen nutzen können? Möchten Sie die besten Verfahren und Strategien für den effektiven und effizienten Einsatz von KI-Lösungen kennenlernen?

Wenn die Antwort ja lautet, dann sollten Sie DOWNLOAD unser neuestes Whitepaper über KI, „The Definitive Guide to AI Strategy Rollout in Enterprise“.

In der heutigen schnelllebigen Softwareentwicklungslandschaft kann die Pflege und Aktualisierung von Code eine entmutigende Aufgabe sein. Entwickler verbringen oft wertvolle Zeit und Mühe damit, komplexe Codebasen zu entschlüsseln, Standardcode zu schreiben und sicherzustellen, dass ihr Code mit den neuesten Abhängigkeiten kompatibel bleibt. Mit dem Aufkommen von KI-gesteuerten Tools wie GitHub Copilot ändert sich das Spiel jedoch. Dieser Artikel gibt einen Einblick in die Welt der KI-gesteuerten Code-Generierung und -Refaktorierung mit GitHub Copilot und zeigt, wie sie den Prozess der Code-Aktualisierung bei Abhängigkeits-Upgrades vereinfacht.
‍
Die GitHub Copilot Revolution

‍
GitHub Copilot ist ein leistungsstarker KI-gestützter Programmierassistent, der von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Er wird von GPT-3 angetrieben und ist direkt in Visual Studio Code integriert, wodurch er für Entwickler, die diesen Code-Editor verwenden, leicht zugänglich ist.
‍
Copilot nutzt seine maschinellen Lernfähigkeiten, um Entwickler bei verschiedenen Aspekten der Softwareentwicklung zu unterstützen, darunter das Schreiben von Code, das Erstellen von Dokumentation, das Vorschlagen von Codevervollständigungen und sogar das Refactoring von bestehendem Code. Mit seinem umfassenden Verständnis mehrerer Programmiersprachen, Bibliotheken und Frameworks kann Copilot eine wertvolle Ergänzung für das Toolkit eines Entwicklers sein.
‍
Hier ist ein Beispiel für GitHub Copilot. Das Tool wurde gebeten, eine Eistüte mit p5.js, einer JavaScript-Bibliothek für kreatives Coding, zu zeichnen.
Aus dem github.blog
Codegenerierung mühelos gemacht

‍
Eine der herausragenden Funktionen von GitHub Copilot ist die Möglichkeit, Code-Schnipsel im Handumdrehen zu generieren. Wenn Sie Code schreiben und häufige Operationen durchführen müssen, kann Copilot eingreifen und entsprechende Codevorschläge machen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn es um die Aktualisierung von Abhängigkeiten geht.

Aktualisierungen von Abhängigkeiten
‍
Aktualisierungen von Abhängigkeiten sind unerlässlich, um Software sicher und auf dem neuesten Stand zu halten. Sie können jedoch schwierig und zeitaufwändig sein, insbesondere wenn die Codebasis groß ist und das Upgrade brechende Änderungen mit sich bringt.
GitHub Copilot macht diesen Prozess deutlich überschaubarer. Wenn Sie eine Bibliothek oder ein Framework aktualisieren müssen, kann Copilot Sie unterstützen, indem es:
– Codeänderungen vorschlägt, die für die Anpassung an die neue Version der Abhängigkeit erforderlich sind.
– Alternative Bibliotheken oder Funktionen anbietet, die veraltete oder entfernte Funktionen ersetzen können.
– Generierung von Codeschnipseln, die Kompatibilitätsprobleme lösen, wie z. B. Typabweichungen oder Änderungen von Funktionsnamen.
– Mit diesen Funktionen hilft Copilot Ihnen, sich problemlos durch die Komplexität von Abhängigkeitsupgrades zu bewegen und sicherzustellen, dass Ihr Code in gutem Zustand bleibt und auf dem neuesten Stand ist.
‍
Boilerplate Code

‍
Boilerplate-Code ist ein weiterer zeitaufwändiger Aspekt der Softwareentwicklung. Copilot kann bei der Generierung von Boilerplate-Code für gängige Aufgaben wie die Einrichtung von Datenmodellen, die Erstellung von Datenbankverbindungen oder die Implementierung gängiger Entwurfsmuster helfen. Diese Funktion erspart Ihnen das manuelle Schreiben von sich wiederholendem und fehleranfälligem Code.
Dank der Fähigkeit von Copilot, Ihren Kontext zu verstehen und Code-Vorschläge zu liefern, können Sie sich mehr auf die Kernfunktionalität Ihrer Software konzentrieren und sich darauf verlassen, dass Copilot die routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben übernimmt.

Rationalisiertes Refactoring

Refactoring ist ein wichtiges Verfahren, um die Codequalität zu erhalten, technische Schulden zu reduzieren und die Zuverlässigkeit der Software zu verbessern. Es kann jedoch ein langwieriger und fehleranfälliger Prozess sein. GitHub Copilot vereinfacht Refactoring-Aufgaben erheblich, indem es die folgenden Vorteile bietet:

Code-Vorschläge

Wenn Sie Codeabschnitte identifizieren, die einer Überarbeitung bedürfen, kann Copilot Sie dabei unterstützen, indem er alternative und effizientere Wege vorschlägt, um dieselbe Funktionalität zu erreichen. Diese Vorschläge können von der Verwendung idiomatischerer Sprachkonstrukte bis hin zum Angebot völlig neuer Codestrukturen reichen.

Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass Ihr umgestalteter Code die besten Praktiken und Codierungsstandards einhält.
Sofortige Code-Analyse

‍

Copilot kann Ihren Code sofort analysieren und auf potenzielle Probleme hinweisen, z. B. auf nicht verwendete Variablen, doppelten Code oder Leistungsengpässe. Copilot kann Ihnen dann helfen, diese Probleme zu beheben, indem er Codeausschnitte bereitstellt, die die identifizierten Probleme beheben.

Dank dieser unmittelbaren Rückmeldung bleibt Ihre Codebasis sauberer und besser wartbar, und die Wahrscheinlichkeit, dass beim Refactoring Fehler auftreten, wird verringert.

Nutzung von KI und GitHub Copilot

Auch wenn KI-gesteuerte Tools wie GitHub Copilot die Codegenerierung und das Refactoring entscheidend verbessern, sollten Entwickler sie mit Bedacht einsetzen: KI ist ein Werkzeug, das die menschlichen Fähigkeiten unterstützt und erweitert, aber nicht vollständig ersetzt. Hier sind einige Best Practices für den effektiven Einsatz von GitHub Copilot:

– Verstehen Sie die Vorschläge: Nehmen Sie sich die Zeit, die Code-Vorschläge von Copilot zu verstehen. Akzeptieren Sie sie nicht blindlings, sondern stellen Sie sicher, dass sie mit den Anforderungen und Codierungsstandards Ihres Projekts übereinstimmen.
– Überprüfen und Testen: Überprüfen Sie den generierten Code immer und führen Sie gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass er den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts entspricht und keine neuen Probleme aufwirft.
– Code-Eigentümerschaft: Behalten Sie die Verantwortung für Ihren Code und verstehen Sie, was Copilot generiert. Vermeiden Sie es, sich so sehr auf die KI zu verlassen, dass Sie die Struktur und Funktionalität des Codes aus den Augen verlieren.
– Regelmäßiges Lernen: Lernen Sie kontinuierlich aus den Vorschlägen von Copilot. Im Laufe der Zeit erhalten Sie Einblicke in bewährte Verfahren und Codierungsmuster, die Ihre Fähigkeiten als Entwickler verbessern können.

KI-gesteuerte Tools wie GitHub Copilot verändern die Softwareentwicklungslandschaft, indem sie die Codegenerierung und das Refactoring vereinfachen, was insbesondere bei der komplexen Aufgabe der Aktualisierung von Abhängigkeiten von Vorteil ist. Durch die Kombination von menschlichem Fachwissen und KI-Unterstützung können Entwickler ihre Arbeitsabläufe rationalisieren, Fehler reduzieren und ihre Code-Basis aktuell und wartbar halten. GitHub Copilot ist ein klares Beispiel dafür, wie KI genutzt werden kann, um Entwickler in einem sich schnell entwickelnden Bereich effizienter und produktiver zu machen.
Verwandte Beiträge
Kann KI ein Partner für die neue Art zu arbeiten sein?
Operationalisierung von AI für den Geschäftserfolg: Jenseits des Hypes
Buchveröffentlichung mit KI: Revolutionierung des Vertriebs
Aufbau einer KI-gesteuerten Self-Publishing-Plattform, die Autoren weltweit unterstützt
Den Kohlenstoff-Fußabdruck von KI-Modellen verstehen: Ein aufkommendes Umweltproblem
Visionen für die Zukunft: Die Rolle von Ingenieuren in einer KI-gesteuerten Frontend-Entwicklungslandschaft
Revolutionierung von Designsystemen mit großen Sprachmodellen: Eine Reise in die AI-unterstützte Kreativität
Die Kraft der KI freisetzen: Revolutionierung der Bilderzeugung mit Midjourney, Stable Diffusion und DALL-E
Wie man KI im Einzelhandel einsetzt, um das Geschäftswachstum voranzutreiben und eine Wirkung innerhalb und außerhalb des Unternehmens zu erzielen
Sprechen Sie mit dem Team