Coding mit KI

• Vom Prompt Engineering bis zu Retrieval Augmented Generation
• Besser programmieren und Probleme mit KI lösen
• KI ohne Cloud: LLMs lokal nutzen und optimieren

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Wird in wenigen Jahren niemand mehr Code schreiben, wie es NVIDIA-Chef Jensen Huang prophezeit? Werden intelligente Systeme Bugs jagen, Apps erstellen und Menschen überflüssig machen?

Wahrscheinlich nicht. Aber sicher ist, dass KI verändert, wie wir Software entwickeln. Wer die neuen KI-Helfer nicht nutzt, macht sich das Leben unnötig schwer und läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren. In diesem Buch erfahren Sie, was Tools wie ChatGPT oder GitHub Copilot bereits leisten können und wo ihre Grenzen liegen.

Praxisnahe Beispiele zeigen Ihnen, wie Sie heute schon mit KI-Unterstützung schneller, effizienter und fehlerfreier programmieren können. Ein pragmatischer Leitfaden für alle, die wissen wollen, wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verändert.

Hype und Realität
Die KI-Tools versprechen viel: Die ersten Ergebnisse sind beeindruckend, doch nach einer Weile macht sich unweigerlich eine gewisse Ernüchterung breit. Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer teilen ihre Erfahrungen mit Ihnen, erklären die Zusammenhänge und machen Sie auf mögliche Fallstricke aufmerksam. Sie lernen, wie Sie die KI-Helfer richtig einsetzen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Assistenten für alle Aufgaben
Von den Autovervollständigungen des GitHub Copilots bis zum Projekt-Bootstrapping mit OpenHands, vom Debugging kleiner Scripts bis zum Refactoring, vom Datenbankdesign bis zur Entwicklung eigener Apps mit LangChain: Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen aktuellen Überblick über alle Aspekte der KI-(R)evolution.

In der Cloud oder lokal
Über die OpenAI-API binden Sie die KI-Modelle direkt in eigene Skripts und Automatisierungen ein. Die Alternative sind lokale LLMs, mit denen Sie unabhängig von den Cloud-Diensten arbeiten. Was bei der Einrichtung und Programmierung zu beachten ist, lesen Sie hier.

Aus dem Inhalt:
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz
Strukturiert programmieren mit KI
Debugging, Refactoring und Unit-Tests
Dokumentation automatisiert erstellen
Datenbankentwicklung und -design
Scripting und Administration
Lokale LLMs ausführen
Projekt-Bootstrapping mit OpenDevin
Mit der OpenAI-API arbeiten
KI-Apps und RAGs
Risiken, Grenzen und Ausblick