Zeit, KI schreiben UND lesen zu lassen?

MMaximilian Schwarzmüller
컴퓨터/소프트웨어경영/리더십AI/미래기술

스크립트

00:00:00Liest du noch den Code oder solltest du noch den Code lesen?
00:00:04Das ist eine Frage, eine Diskussion, die am Wochenende auf TechX aufkam,
00:00:09zumindest in meiner Bubble.
00:00:12Und es ist eine interessante Frage, natürlich auch eine schöne Rage-Bait-Frage,
00:00:15aber darum soll es in dieser Episode nicht gehen.
00:00:18Und ich werde die Frage beantworten.
00:00:20Es ist für mich kein einfaches Ja oder Nein.
00:00:22Und ich möchte auch eure Gedanken hören.
00:00:24Das möchte ich wirklich.
00:00:25Also teilt sie bitte auch.
00:00:26Es ist nicht einfach.
00:00:27Und ich werde hier auf diese Frage zurückkommen.
00:00:29Aber ich denke, eine andere Frage muss zuerst kommen.
00:00:32Schreibst du noch den Code?
00:00:35Denn natürlich, wenn du noch deinen ganzen Code schreibst, wirst du ihn auch lesen, oder?
00:00:40Also ja, du musst ihn nicht lesen, weil du ihn geschrieben hast.
00:00:43Aber viele Entwickler, mich eingeschlossen, schreiben wahrscheinlich nicht ihren gesamten Code.
00:00:49Und man kann natürlich irgendwo in einem Bereich von 0 bis 100 % liegen,
00:00:55was diese Frage betrifft, wie viel Code du noch selbst schreibst.
00:00:58Ich bin mittlerweile wahrscheinlich schon ziemlich nah an 100 %.
00:01:03Und das hat sich in den letzten sechs, acht Monaten definitiv stark verändert,
00:01:08wie sicher bei vielen Entwicklern auch, da KI-Modelle immer besser werden.
00:01:14Aber am wichtigsten ist, dass diese Modelle besser darin sind, Anweisungen zu befolgen,
00:01:18besser darauf feinabgestimmt sind, Anweisungen zu folgen,
00:01:20und dann die dazugehörigen Tools wie Claude Code und so weiter.
00:01:22Also das hat sich für mich geändert.
00:01:24Und ich habe in einer anderen Episode darüber gesprochen,
00:01:26wie das auch viel Freude aus diesem Handwerk nimmt.
00:01:30Und ich versuche, neue Freude am Bauen von Dingen zu finden,
00:01:33und nicht an dem Teil des Codeschreibens, der mir weggenommen wird.
00:01:37Aber darüber habe ich, wie erwähnt, in einer anderen Episode gesprochen.
00:01:39Darum geht es also in dieser Episode nicht.
00:01:42Aber dies ist natürlich die erste wichtige Frage.
00:01:45Schreibst du noch den Code?
00:01:47Und sicherlich kann die Antwort für dich Ja lauten.
00:01:50Du magst näher an 0 % liegen oder irgendwo in diesem Bereich.
00:01:55Und das ist absolut in Ordnung.
00:01:57Ich glaube, es ist noch zu früh, um zu sagen, was der richtige Platz auf dieser Skala ist,
00:02:02weil wir noch am Anfang dieser gesamten KI-Evolution beim Programmieren stehen.
00:02:07Und wir werden die langfristigen Auswirkungen sehen müssen, wenn immer mehr Software vollständig KI-generiert ist,
00:02:12was definitiv der Fall ist, egal wo du stehst.
00:02:16Das ist also die erste wichtige Frage.
00:02:18Und sie bezieht sich auf die andere.
00:02:19Aber was ist jetzt mit der anderen?
00:02:21Liest du noch den Code?
00:02:22Nun, auch das ist komplex, weil wir es aufteilen können.
00:02:26Wir haben das Lesen des Codes.
00:02:29Und ich würde sagen, wir haben das Sich-Kümmern um den Code.
00:02:33Und für mich ist das nicht dasselbe.
00:02:36Man kann auch lesen, aber sich nicht kümmern, was irgendwie dumm ist.
00:02:40Und darauf komme ich noch zurück.
00:02:41Oder nicht lesen und sich kümmern, was, wie ich behaupten würde, möglich ist.
00:02:45Und es hat Konsequenzen.
00:02:47Wie erwähnt, man kann nicht lesen und nicht kümmern.
00:02:51Man kann lesen und nicht kümmern.
00:02:55Man kann nicht lesen, aber kümmern.
00:02:58Und natürlich kann man lesen und kümmern.
00:03:02Das sind die vier Kombinationen, wenn man diese Trennung von Lesen und Kümmern hat.
00:03:08Wenn du jetzt nicht liest und dich nicht kümmerst, ist das meine Definition von Wipe-Coding.
00:03:14Nun, du hast vielleicht eine andere Definition und das ist in Ordnung.
00:03:17Aber das ist meine Definition von Wipe-Coding.
00:03:20Nicht lesen, nicht kümmern, das ist Wipe-Coding.
00:03:22Das bedeutet nun nicht, dass du dich nicht um das Produkt kümmerst.
00:03:25Das tust du wahrscheinlich.
00:03:26Denn wenn du dich nicht um das Produkt kümmerst, warum machst du überhaupt etwas, oder?
00:03:31Aber du kümmerst dich vielleicht nur um das Produkt.
00:03:33Wenn es funktioniert, bist du glücklich.
00:03:34Wenn es ein Problem gibt, sagst du einfach der KI: “Hey, dies und das, es funktioniert nicht.”
00:03:38Bitte reparieren.
00:03:39Und du kümmerst dich nicht um den Code und liest den Code nicht.
00:03:42Das ist meine Definition von Wipe-Coding.
00:03:44Wenn du nun den Code liest, dich aber nicht kümmerst, ist das irgendwie seltsam.
00:03:49Ich schätze, du vertreibst dir in diesem Fall nur die Zeit.
00:03:52Wenn du liest, dich aber nicht kümmerst, hast du vielleicht einfach einen Job, in dem du dafür bezahlt wirst, etwas zu tun.
00:03:57Du verbringst also deine Zeit damit, Code zu analysieren, der dich eigentlich nicht interessiert.
00:04:00Ich weiß es nicht.
00:04:01Nicht wirklich mein Fokus hier.
00:04:03Aber sicher, du könntest diese Kombination haben.
00:04:05Nun, hier sind allerdings die interessanteren Kombinationen.
00:04:08Nicht lesen und kümmern, und lesen und kümmern.
00:04:11Fangen wir mit Lesen und Kümmern an.
00:04:13Ich schätze, das ist die offensichtliche.
00:04:15Ich schätze, man könnte das KI-gestützte Softwareentwicklung oder so etwas nennen.
00:04:20Denn du schreibst den Code vielleicht nicht mehr oder nicht mehr vollständig.
00:04:24Aber als Softwareentwickler kümmerst du dich darum.
00:04:26Du bist vielleicht dafür verantwortlich.
00:04:28Und du liest ihn, denn da du dich darum kümmerst, da du vielleicht dafür verantwortlich bist,
00:04:33willst du, nun ja, sehen, was da vor sich geht, richtig?
00:04:35Macht Sinn.
00:04:36Das ist also ein offensichtlicher Punkt.
00:04:37Und darauf komme ich zurück.
00:04:38Aber was ist mit Nicht-Lesen und Kümmern?
00:04:40Ist das überhaupt möglich?
00:04:42Und ich würde sagen: Ja, das ist es.
00:04:43Es ist möglich, aber es ist schwierig.
00:04:46Und wir könnten darüber streiten, ob das die Zukunft ist, vielleicht.
00:04:50Und erst mal die langweilige Antwort.
00:04:52Ich weiß es natürlich nicht.
00:04:53Ich weiß nicht, ob das die Zukunft ist.
00:04:56Genauso wie ich mir vor vier Jahren nicht hätte vorstellen können, dass wir eines Tages keinen Code mehr schreiben würden.
00:05:02mehr.
00:05:03Ich kann mir vielleicht noch nicht vorstellen, dass wir eines Tages überhaupt keinen Code mehr lesen.
00:05:09In der Realität würden wir wahrscheinlich auf einer Skala wie dieser enden.
00:05:12Und ich würde argumentieren, dass wir bereits auf einer solchen Skala sind.
00:05:15Aber auch darauf komme ich zurück.
00:05:16Also: Nicht lesen und Kümmern.
00:05:18Ist das überhaupt möglich?
00:05:20Wie ich schon erwähnte, würde ich sagen: Ja, das ist es wahrscheinlich.
00:05:24Aber es ist eine völlig andere Art, über Software nachzudenken.
00:05:27Es beruht darauf, dass du der KI vertraust, nicht nur, wenn es darum geht, dass sie den Code schreibt, sondern du
00:05:34nutzt wahrscheinlich auch KI für das Überprüfen des Codes, zum Scannen oder Analysieren deiner Codebasis, zum
00:05:40Auditing deiner Codebasis.
00:05:41Und das kannst du natürlich tun.
00:05:43Du könntest Claude Code mit Fable 5 oder was auch immer nutzen, oder Codex oder Pi, mein Lieblingsagent, mit deinem Lieblings-KI-Modell, um am Code zu arbeiten.
00:05:55Und dann könntest du denselben Agenten in einer neuen Sitzung mit demselben oder einem anderen Modell verwenden, oder du verwendest einen anderen Agenten in einer anderen Sitzung mit einem anderen Modell.
00:06:03Jede Kombination davon, du könntest das zum Überprüfen des Codes verwenden, zum Überprüfen der neuesten Änderung, für häufige Audits der gesamten Codebasis.
00:06:12So etwas könntest du tun.
00:06:13Du kannst und solltest wahrscheinlich auch viel Zeit mit Planen verbringen und diese Pläne lesen, diese Spezifikationen lesen.
00:06:22Ich glaube, den Code nicht zu lesen, wenn es richtig gemacht wird, wenn das die Zukunft ist, sollte nicht bedeuten, dass du gar nichts liest.
00:06:32Du solltest definitiv mehr Zeit damit verbringen, gute Pläne gemeinsam mit KI zu erstellen, um sicherzustellen, dass ihr an den richtigen Sachen mit den richtigen Implementierungsdetails arbeitet, wenn man es so ausdrücken will.
00:06:47Auf die richtige Art und Weise kümmerst du dich also nicht nur um das Produkt, du kümmerst dich um die Architektur, um die Bausteine.
00:06:54Und du kannst natürlich sicherstellen oder nicht sicherstellen, aber die Chancen auf gute Ergebnisse erhöhen, wenn du mehr Zeit in die Spezifikationen, in die Pläne investierst und dann die KI die Umsetzung übernehmen lässt.
00:07:08Und dann hast du Code-Reviews, bei denen du dem prüfenden Agenten auch Zugriff auf diese Spezifikation oder auf diesen Plan gibst, den die KI umsetzen soll.
00:07:15Nun, ein Problem wirst du hier natürlich immer noch haben, und das ist der Grund, warum ich nicht auf dem “Ich lese gar nichts”-Zug bin, dass du nicht mit Sicherheit weißt, was in deiner Codebasis vor sich geht.
00:07:29Das kannst du nicht. Du kannst einfach nicht mit Sicherheit wissen, ob du sie nicht liest.
00:07:33Du kannst natürlich dein Bestes versuchen, die KI dazu zu bringen, den Code zu generieren, den du haben willst, und KI zum Überprüfen nutzen, aber du hast keine 100-prozentige Gewissheit, wenn du nicht darauf schaust.
00:07:44Ich meine, das ist natürlich nicht nur beim Programmieren der Fall.
00:07:46Das gilt für alles im Leben.
00:07:48Wenn du eine KI oder einen Anwalt, wir müssen nicht einmal über KI reden, einen Vertrag entwerfen lässt, und du liest ihn überhaupt nicht und unterschreibst ihn einfach, hast du keine Gewissheit, was darin steht.
00:08:00Und das magst du tun oder auch nicht.
00:08:03Ich persönlich mache das nicht.
00:08:05Ich persönlich lese immer noch Code, aber das ist vielleicht der interessante Teil.
00:08:13Wiederum, auf einer Skala, ich lese nicht 100 % des Codes.
00:08:19Ich habe Schwierigkeiten dir zu sagen, wo genau ich mich auf dieser Skala befinde.
00:08:24Es könnte irgendwo in der Mitte sein, weil ich den Code überprüfe, all den Code, den mir die KI gibt.
00:08:31Aber das bedeutet natürlich nicht, dass ich unbedingt jede einzelne Zeile lese.
00:08:36Es bedeutet, dass ich zuerst in die wichtigen Teile eintauche, die ich als Softwareentwickler identifizieren kann.
00:08:42Ich weiß, welche Bausteine die wichtigen Teile sind oder welche Teile eines bestimmten Pull Requests oder eines Commits die wichtigen sind.
00:08:51Da tauche ich ein.
00:08:53Ich analysiere diese.
00:08:54Ich tauche in die kritischen Teile ein.
00:08:56Dann tauche ich in einige Teile ein, bei denen ich weiß, dass die KI gerne Fehler macht.
00:08:59Und so überprüfe ich.
00:09:01Und ich scanne oder überfliege vielleicht kurz die weniger wichtigen Teile.
00:09:07Ich meine, zum Beispiel, wenn es darum geht, dass die KI etwas Code schreibt, um Umgebungsvariablen zu lesen und zu parsen,
00:09:16lese ich vielleicht nicht jede Zeile dort.
00:09:18Aber ich möchte nur den allgemeinen Ansatz sehen, besonders da die KI zum Beispiel dazu neigt, übermäßig defensiven Code zu schreiben, bei dem sie Fallbacks für Fallbacks für Fallbacks hat.
00:09:27Und das möchte ich vermeiden.
00:09:28Also mache ich dort immer noch meine Prüfungen, aber ich interessiere mich nicht für alle kleinsten Details, wie sie zum Beispiel eine Ganzzahl parst oder so etwas.
00:09:36Dort würde ich mich also im Moment einordnen.
00:09:42Aber genau wie beim Schreiben des Codes weiß ich nicht, wie sich das ändern wird, wie ich mich vielleicht näher an das Nicht-Lesen von 100 % bewegen könnte.
00:09:50Nun, ich weiß nicht, ob ich jemals bei 100 % ankommen werde.
00:09:54Ich kann nicht in die Zukunft schauen.
00:09:55Und ich schätze, wenn wir bei 100 % für Schreiben und Lesen ankommen, müssen wir wirklich sehen, was das für uns als Softwareentwickler bedeutet.
00:10:06Es mag immer noch super wichtig sein, der KI die richtigen Aufgaben zu geben, um über die Signingsysteme und die Architektur Bescheid zu wissen.
00:10:15Und das wäre meine Vermutung, dass wir uns in diese Richtung bewegen.
00:10:18Aber das ist offensichtlich schwer zu sagen.
00:10:21Die Frage wird sein, wenn wir irgendwann keinen Code mehr schreiben würden und keinen Code mehr lesen würden, ob man dann überhaupt noch wissen muss, wie man programmiert, oder?
00:10:31Ob es sich lohnt, programmieren zu können, oder?
00:10:35Ob das noch wichtig ist.
00:10:36Und im Moment ist es das für mich definitiv noch.
00:10:39Es ist definitiv auch deshalb noch wichtig, weil die Frage lautet: Was ist dir wichtig, oder?
00:10:44Das ist der andere Teil, das Kümmern.
00:10:46Lesen ist ein Teil, aber wir lesen, weil wir uns kümmern, und wir können uns auch ohne Lesen kümmern, wie ich klargestellt habe.
00:10:53Aber was bedeutet “kümmern” überhaupt?
00:10:55Und ich würde sagen, Kümmern kann offensichtlich viele Dinge bedeuten.
00:11:03Es kann so etwas wie den Programmierstil bedeuten.
00:11:06Du kümmerst dich vielleicht um den Programmierstil, wie Funktionen erstellt werden, welcher Ansatz dort verwendet wird.
00:11:13Du kümmerst dich vielleicht sogar um größere Entscheidungen, wie ob du objektorientierte Programmierung, funktionale Programmierung oder ähnliches willst.
00:11:21Du kümmerst dich vielleicht um die Lesbarkeit deines Programms.
00:11:26Du kümmerst dich vielleicht um die Sicherheit und um Dinge wie Zuverlässigkeit.
00:11:33Und es gibt viele andere Dimensionen, über die wir nachdenken könnten.
00:11:35Es gibt einige Dimensionen hier, von denen ich sage, dass sie jetzt weniger wichtig sind.
00:11:39Programmierstil, Lesbarkeit, besonders wenn du nicht liest, nicht allzu wichtig.
00:11:44Es ist in diesem Fall nur wichtig, meine ich, dass die KI in der Lage ist, den Code zu lesen und zu verstehen.
00:11:50Und damit wird sie höchstwahrscheinlich gut zurechtkommen.
00:11:53Nun, der Programmierstil kann auch aus Gründen der Token-Effizienz wichtig sein.
00:11:58Wenn du eine Codebasis hast, in der du nur viele unnötige Prüfungen hast, was, wie erwähnt, etwas ist, das KI derzeit tendenziell tut,
00:12:04oder manche KI-Modelle tendenziell tun, werden das auch zusätzliche Token sein, die verbrannt werden, wenn die KI diesen Code analysiert.
00:12:11Das ist also immer noch eine Sache hier, aber es ist vielleicht nicht mehr so wichtig wie in der Vergangenheit.
00:12:18Ich meine, wir hatten alle in der Vergangenheit unsere eigenen Vorlieben bezüglich des Programmierstils.
00:12:22Und für mich hat sich das definitiv geändert.
00:12:24Das hat sich definitiv geändert.
00:12:26Nun, offensichtlich sind Dinge wie Sicherheit, Zuverlässigkeit, auch Testbarkeit, das ist immer noch sehr wichtig.
00:12:34Das ist natürlich der Teil, wenn überhaupt, der in Software wichtig ist.
00:12:39Du willst, dass sie tut, was sie tun soll.
00:12:41Du willst, dass sie das sicher tut.
00:12:43Du kümmerst dich vielleicht um die Leistung.
00:12:46Du solltest dich um die Leistung kümmern.
00:12:47Sie sollte zuverlässig sein.
00:12:48Sie sollte nicht zufällig bei deinen Benutzern abstürzen.
00:12:51Und das sind natürlich alles Dinge, die wir in moderner Software sehen.
00:12:54Moderne Software ist oft nicht zuverlässig, möglicherweise nicht sicher.
00:12:58Und 100-prozentige Sicherheit ist natürlich nicht erreichbar, besonders wenn diese KI-Modelle ziemlich gut darin sind,
00:13:04Sicherheitslücken zu finden, und wir nicht unbedingt Zugriff auf die neuesten Modelle haben, die das können.
00:13:10Aber das ist eine andere Diskussion.
00:13:11Aber du solltest dich trotzdem darum kümmern.
00:13:13Das ist mein Punkt.
00:13:14Du solltest versuchen, sichere, zuverlässige, performante Software zu bauen, meiner Meinung nach.
00:13:20Und als Softwareentwickler bedeutet das natürlich auch, dass du deinen Input geben möchtest, welche Muster man verwenden sollte, welche Bibliotheken man in einem Projekt verwendet.
00:13:30Da bewegen wir uns also mehr in diesen Bereich Systemdesign oder Softwarearchitektur, was nicht dasselbe ist, Systemdesign, Softwarearchitektur.
00:13:39Aber das sind die Dinge, die immer noch sehr wichtig sind, würde ich sagen.
00:13:44Und das sind die Dinge, bei denen gute Spezifikationen, gute Pläne wichtig sind, wenn du näher an 100 % Nicht-Lesen kommst, was wiederum für dich vielleicht nicht der Fall ist.
00:13:57Das ist alles etwas, bei dem es kein Falsch oder Richtig gibt, wie ich zu verdeutlichen versuche.
00:14:02Diese Teile werden also wichtiger – Spezifikationen, Pläne – denn du willst definitiv Sicherheit und Zuverlässigkeit gewährleisten, wenn du dich nicht mehr so sehr um Programmierstil und Lesbarkeit kümmerst, was sehr wohl der Fall sein kann.
00:14:18Und daher ist diese ganze Frage, ob du noch den Code liest, natürlich auch ein wenig Rage-Bait, wie ich schon erwähnte, und nicht so einfach zu beantworten.
00:14:30Und hier gibt es einfach kein Richtig oder Falsch.
00:14:34Und übrigens, das sollte offensichtlich sein, aber es gibt auch einen großen Unterschied.
00:14:37Wenn du etwas hast, einige Software, die in Produktion läuft, vielleicht von Tausenden, Hunderttausenden oder Millionen von Menschen genutzt wird, und es hängt auch davon ab, in welchem Bereich du arbeitest.
00:14:49Ich meine, wenn du im Bankwesen arbeitest, sagen wir mal, können Fehler in deiner Software katastrophale Folgen haben, und nicht nur im Bankwesen, es gibt natürlich noch wichtigere Teile im Bankwesen, Gesundheit, Verteidigung, Technik, all das Zeug.
00:15:05Das ist also ein wichtiger Aspekt.
00:15:10Wenn du ein Indie-Hacker mit null Benutzern bist, ja, sicher, dann kümmerst du dich vielleicht nicht zu sehr um den Code.
00:15:18Aber insgesamt denke ich, dass wir immer noch einen Trend sehen können, oder wir könnten einen Trend sehen, bei dem wir, genau wie beim Schreiben von Code, uns auch beim Nicht-Lesen des Codes 100 % nähern.
00:15:32Ich bin mir nur nicht sicher, ob wir jemals bei 100 % ankommen werden und ob wir dorthin gelangen sollten, ob das eine gute Idee ist.
00:15:38Und wir sollten definitiv nicht aufhören, uns zu kümmern.
00:15:41Und dann ist die große Frage einfach: Kann man sich kümmern, ohne zu lesen?
00:15:45Wird das wirklich, wirklich, wirklich funktionieren?
00:15:48Ich bin mir nicht sicher.
00:15:49Für mich habe ich dieses Vertrauen in KI nicht.
00:15:53Und ich bin mir nicht sicher, ob oder wann sich das ändern wird.
00:15:56Es könnte sich ändern.
00:15:57Ich schließe es nicht aus.
00:15:58Genau wie sich das Schreiben von Code oder das Nicht-Schreiben von Code geändert hat.
00:16:03Aber im Moment bin ich immer noch eher in diesem Teil des Lesens und Kümmerns, oder ich bin irgendwo dazwischen, weil ich, wie ich schon erwähnte, irgendwo in der Mitte dieser Skala bin.
00:16:11Aber wie ich auch schon sagte, bitte lass mich wissen, wo du stehst.
00:16:150 % Lesen, 100 % Lesen, vielleicht immer noch 100 % Schreiben.
00:16:19Das könnte auch der richtige Weg sein.
00:16:21Lass es mich wissen.
00:16:22Und lass mich deine Gedanken zu diesem gesamten Thema im Allgemeinen wissen.

핵심 요약

Während KI-Tools den Anteil des manuell geschriebenen Codes reduzieren, erfordert die Sicherstellung von Stabilität und Sicherheit weiterhin eine selektive Überprüfung kritischer Code-Abschnitte durch den Entwickler.

하이라이트

  • Die Verantwortung für die Codebasis verschiebt sich mit zunehmendem KI-Einsatz von manuellem Schreiben hin zur architektonischen Spezifikation.

  • Das Verhältnis von eigenhändig geschriebenem Code variiert bei Entwicklern zwischen 0 und 100 Prozent.

  • „Wipe-Coding“ bezeichnet die Praxis, Code weder selbst zu lesen noch sich um dessen Implementierungsdetails zu kümmern.

  • Kritische Bereiche wie Bankwesen, Gesundheit oder Verteidigung erfordern trotz KI-Unterstützung eine manuelle Code-Überprüfung.

  • KI-Modelle neigen aktuell dazu, übermäßig defensiven Code mit redundanten Fallbacks zu erzeugen, was bei der Code-Prüfung beachtet werden sollte.

타임라인

Veränderung der Rollenverteilung beim Programmieren

  • Die Frage nach dem Lesen des Codes ist untrennbar mit dem Ausmaß des KI-generierten Codes verbunden.
  • Entwickler bewegen sich auf einer Skala zwischen 0 und 100 Prozent eigenhändig geschriebenem Code.
  • KI-Modelle und Tools wie Claude Code verändern die tägliche Arbeitsweise und den kreativen Prozess der Softwareentwicklung.

Die Diskussion beginnt mit der grundlegenden Frage, ob Entwickler ihren Code überhaupt noch selbst schreiben. Da KI-Modelle immer besser darin werden, Anweisungen präzise zu befolgen, reduziert sich der manuelle Schreibanteil bei vielen Entwicklern massiv. Dies beeinflusst nicht nur die Effizienz, sondern auch die empfundene Freude am handwerklichen Bauen von Software.

Die Matrix aus Code-Lesen und Verantwortungsgefühl

  • Code-Lesen und die Sorge um die Qualität des Codes (Kümmern) sind zwei getrennte Aspekte.
  • Wipe-Coding definiert sich durch das vollständige Fehlen von Lesen und Kümmern um den Code.
  • KI-basierte Code-Audits ermöglichen theoretisch eine Entwicklung, bei der der Mensch den Code nicht mehr liest.

Die vier Kombinationen aus Lesen und Kümmern verdeutlichen verschiedene Entwicklungsansätze. Während beim 'Wipe-Coding' lediglich das funktionale Ergebnis zählt, erfordert eine professionelle KI-gestützte Entwicklung den Fokus auf Systemdesign und Architektur. Spezifikationen und Pläne ersetzen dabei teilweise die manuelle Code-Analyse, um trotz KI-Einsatz architektonische Qualität sicherzustellen.

Methodik der selektiven Code-Prüfung

  • Eine 100-prozentige Sicherheit ohne manuelle Kontrolle des Codes ist nicht erreichbar.
  • Die Prüfung konzentriert sich auf kritische Architektur-Bausteine und bekannte Schwachstellen der KI.
  • Bei sicherheitskritischen Anwendungen im Bank- oder Gesundheitssektor bleibt die manuelle Kontrolle unerlässlich.

Die eigene Arbeitsweise umfasst derzeit eine selektive Prüfung. Dabei werden kritische Abschnitte und Teile, bei denen KI häufig Fehler begeht, detailliert kontrolliert, während Routineaufgaben wie das Parsen von Umgebungsvariablen nur überflogen werden. Dies bildet einen Mittelweg zwischen blinden Vertrauen und der manuellen Kontrolle jeder Zeile.

Zukunft der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung

  • Sicherheit, Zuverlässigkeit und Leistung bleiben die zentralen Ziele der Softwareentwicklung.
  • Programmierstil und Lesbarkeit verlieren bei KI-generiertem Code an Bedeutung, solange die KI den Code versteht.
  • Die Notwendigkeit des Programmierwissens bleibt trotz hoher Automatisierung für das Systemverständnis bestehen.

Die zukünftige Entwicklung deutet darauf hin, dass die Bedeutung von Programmierstil und Lesbarkeit zugunsten von Architekturplanung abnimmt. Dennoch bleibt die menschliche Verantwortung für die Zuverlässigkeit der Software bestehen. Ein vollständiges Ignorieren des Codes ist riskant, da das notwendige Vertrauen in die KI-Automatisierung derzeit noch nicht vollständig gegeben ist.

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