AI Code Assistenten: Die Zukunft des Programmierens mit Copilot und ChatGPT
Vorteile, Risiken und Best Practices
AI Code Assistenten: Die Zukunft des Programmierens mit Copilot und ChatGPT
Marco Schumacher
Senior Software Engineer
schummar
marco@schumacher.dev
Augsburg, München
Pentland Firth Software GmbH
pentlandfirth.com
Wer oder was ist ChatGPT?
Wer oder was ist GitHub Copilot?
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Codex
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How GitHub Copilot is getting better at understanding your code
Was kann es denn nun?
- Code vervollständigen
- Code generieren
- Code erklären
- Code dokumentieren
- Code refactoren
- Code-Konzepte erklären
- Projekte aufsetzen
- Projekte implementieren
Projekte implementieren
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Extrem nützlich
Nützlich, aber Vorsicht!
Unbeständig
Eines Tages...
Kontroverse/Risiken
With great power comes great responsibility
Risiko Nr. 1: Urheberecht
Risiko Nr. 2: Blindes Vertrauen
Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?
We observed that participants who had access to the AI assistant were more likely to introduce security vulnerabilities for the majority of programming tasks, yet also more likely to rate their insecure answers as secure compared to those in our control group
Empfehlung
Codezeilen vervollständigen: Unproblematisch
Der lokale Kontext sowie allgemeine Coding-Standards und Best Practices sind entscheiden.
Kleine Codeblöcke generieren: Unproblematisch, aber mitdenken
Standardprobleme mit Standardlösungen, oft aus ofizieller Dokumenation übernommen.
Große Codeblöcke und ganze Algorithmen: Vorsicht!
Codesuche um Quelle zu finden. Oder den Tools noch etwas Zeit geben, zuverlässig Quellen und Lizenzen darzustellen.
Gefahr, sich blind auf fehlerhafte Implementierungen zu verlassen.
Zahlen zum Abschluss
Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness
Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness
Vielen Dank
https://slides.com/marcoschumacher/ai-code-assistenten