Code lesen statt Code schreiben

[kralle]

Moin,

ich finde ein interessanter Artikel:

https://www.heise.de/blog/Code-lesen-st ... ag.beitrag

Gruß Kralle

[theo]

Ja, hat was.
Das ganze KI-Zeug in der Softwareentwicklung läuft sowieso darauf hinaus, das niemand mehr eine Ahnung von irgendwas hat, befürchte ich.
Das wird noch lustig werden, denn die Abhängigkeit von Software wird in allen Lebensbereichen immer grösser.

[kralle]

Moin,

Die Sprachmodelle ("KIs") weder immer mehr zu Blackboxes. Keiner kann mehr sagen, warum genau diese Eingaben zu genau diesem Ergebnis (42) führten.

Und bei den Oberflächen, muss alles mit maximal 2x Wischen und Klicken machbar sein.
Wenn dann nicht das gewünschte passiert, taugt die App einfach Nichts.

Hinweis-Texte und Co hat man den Nutzern durch seitenlange AGBs (die nur noch weggeklickt werden) eh schon abtrainiert.

Wenn dann erst die "KI" die Diagnose stellt und der OP-Roboter dem männlichen Patienten die Eierstöcke entfernt, hätte man doch Mal genau in den Code schauen soll.

Gruß Kralle

[charlytango]

ich versuche seit einiger zeit heraus zu bekommen ob mit KI helfen kann.

Einerseits bin ich einfach geflasht mit welcher selbstverständlichkeit funktionierender PHP Code geschrieben wird (ich kenne zwar das Prinzip, es ist aber nicht meine Domäne) und andererseits läuft die KI auf anderer Ebene immer wieder in alte bereits gelöste Probleme und Sackgassen.

Für jemanden der gar nichts davon versteht (also Manager und sog Führungskräfte) ist die Versuchung sicher groß das System breit einzusetzen.

Aber aktuell sollte man nicht damit arbeiten wenn man das Ergebnis nicht beurteilen kann, vom bearbeitenden Thema eine Ahnung hat oder die Grundlagen nicht versteht.

Und da meine ich auch die Grundlagen und Eigenheiten von KI.

die baut mir in 3 Min ein Datenbankmodell das ich auch zsammen bringe, aber in einem zehntel der Zeit. Wenn ich dann eine spezifische Änderung will, macht sie da sauch in 3 Min. Aber oft kommt dabei nicht nur die Änderung sonder ein komplett anderes DB Modell heraus das dann nicht funktioniert

Ich bin froh dass ich das nicht produktiv einsetzen muss

[Mathias]

Ich schaue die KI als verbesserter Google an.

[Epcop]

Wenn man den Code schön strukturiert hat, gute Kommentare gemacht hat und eine schöne Dokumentation, findet man sich deutlich schneller wieder zurecht im Code.
Das ist zwar aufwändiger, aber lohnt sich letztendlich.

Wahrscheinlich ist es sogar so, je größer das Projekt, desto wichtiger sind Kommentare und Dokumentation.

[Warf]

Im Bereich Programmieren ist KI deutlich besser geworden. Insebsondere wenn man bislang nur chatbots benutzt hat um sich scripte generieren zu lassen oder Fragen zu stellen, sind mittlerweile die Contextsensitiven Agents wie Claude Code oder Copilot (wobie Copilot so ziemlich das schlechteste auf dem Markt ist) viel besser geworden. Denen kann man mittlerweile eine Code base von zehn bis hundertausenden lines of code hinwerfen und Fragen wo eine bestimmte Funktionalität umgesetzt wird und das zeigt dir dann die genauen funktionen und wo/wie die aufgerufen werden und kann dann lokalisierte Änderungen machen. Das das LLM einmal alles umschreibt ist mittlerweile nicht mehr der Fall.
Es werden immer noch einige dumme Sachen gemacht und man sollte sich das was die Dinger ausspucken anschauen, aber wenn man das möchte kann man mittlerweile Problemlos komplette Projekte umsetzen ohne eine einzige Zeile Code selbst schreiben zu müssen.
Das wichtige hierbei ist jetzt vor allem das man als Entwickler weiß wie das Projekt aussehen soll. LLMs können super code Strukturieren, solang man ihnen sagt wie sie es machen sollen. Wenn man einfach nur sagt "Bau mir XYZ" kommt nicht unbedingt was gutes bei rum. Es ist ein bisschen so als hätte man ein Team Entwickler die keinerlei Kreativität haben, aber das was man ihnen sagt sehr gut und sehr genau umsetzen können. Damit kommt es dann vor allem drauf an was man sagt.
Zumindest in den verbreiteten Sprachen (Javascript, Python, C++, Java, etc.). Als ich was zu Haskell gefragt hab ist sehr viel mehr falsches produziert worden.

Beim Code lesen hilft das auch extrem, da, wie gesagt, man das LLM einfach fragen kann wo was im Code umgesetzt wird. Ist tatsächlich auch ein sehr guter Startpunkt um Dokumentation anzusetzen, das LLM kann eine allgemeine beschreibung einer Funktion sehr gut und meist korrekt schnell generieren, die man dann nur noch etwas anpassen muss.

Wahrscheinlich ist es sogar so, je größer das Projekt, desto wichtiger sind Kommentare und Dokumentation.

Aber gleichzeitig desto Fehleranfälliger sind Kommentare und Dokumentation. Kommentare und Dokumentation in großen Projekten haben die Eigenschaft das sie einmal geschrieben werden und nicht mehr angepasst werden wenn sich die Funktionalität ändert. Ein Kommentar der was falsches über den Code aussagt und dafür sorgt das ein Entwickler mit falschen Annahmen an dem Code weiter arbeitet kann z.T. zu richtig bösen Fehlern führen.
Dazu kommt das viel Kommentarkultur ist: Kommentare schreiben damit man Kommentare schreibt. Das endet dann in sowas:

Code: Alles auswählen

while ... do
begin
  ...
  // Increment i for the next loop iteration
  Inc(i);
end;

Das bringt absolut keinen Mehrwert sondern müllt die Codebase einfach nur zu. Daher ist mittlerweile in vielen größeren Projekten und Unternehmen die Devise das die Funktion der Kommentare ist zu erklären warum etwas gemacht wird, nicht was gemacht wird. Also z.B. Erklärungen warum eine bestimmte Formel angewendet wird, oder warum man einen Workaround machen soll. Alles andere sollte aus dem Code selbst ersichtlich sein

[Zvoni]

Aber gleichzeitig desto Fehleranfälliger sind Kommentare und Dokumentation. Kommentare und Dokumentation in großen Projekten haben die Eigenschaft das sie einmal geschrieben werden und nicht mehr angepasst werden wenn sich die Funktionalität ändert. Ein Kommentar der was falsches über den Code aussagt und dafür sorgt das ein Entwickler mit falschen Annahmen an dem Code weiter arbeitet kann z.T. zu richtig bösen Fehlern führen.
Dazu kommt das viel Kommentarkultur ist: Kommentare schreiben damit man Kommentare schreibt. Das endet dann in sowas:

Code: Alles auswählen

while ... do
begin
  ...
  // Increment i for the next loop iteration
  Inc(i);
end;

Das bringt absolut keinen Mehrwert sondern müllt die Codebase einfach nur zu. Daher ist mittlerweile in vielen größeren Projekten und Unternehmen die Devise das die Funktion der Kommentare ist zu erklären warum etwas gemacht wird, nicht was gemacht wird. Also z.B. Erklärungen warum eine bestimmte Formel angewendet wird, oder warum man einen Workaround machen soll. Alles andere sollte aus dem Code selbst ersichtlich sein

Ich glaube mich daran zu erinnern, dass Google selbst eine Vorgabe an seine Entwickler hat:
Schreibe niemals einen Kommentar, welcher erklärt, was der Code macht. Das soll der Code selbst können.

[multiplatform-coder]

Und bei den Oberflächen, muss alles mit maximal 2x Wischen und Klicken machbar sein.
Wenn dann nicht das gewünschte passiert, taugt die App einfach Nichts.

Gruß Kralle

Ich bin auch so ein GUI Fan, der die Funktionen der Software am liebten "auf dem Silbertablett" präsentiert bekommt. Heutige GHz Boliden sollten das können, Kommandozeile war gestern, da waren aber auch die Rechenleistungen bedeutend geringer, da war schon ein für den heutigen Geschmack hässliches Textemode Menü plus dessen Fenster eine Revolution, denken wir nur an Turbo Vision, in Freepascsal mit Free Vision nachgebaut. Damals eine Revolution heute aber antquiiert, heute sollte das grafisch sein, es gibt doch mit GVision eine grafische Version sogar OpenSorce, Jason Burgon wollte seine GVision auch für Freepascal frei geben, weiß aber nicht, ob es das gemacht hat. Bisher war das Shareware, kann aber nicht mehr gekauft werden. Ich hatte das Glück seine GVision kostenlos zu bekommen. Aber mit der Shreware Lizenz, darf fdas also nicht weiter geben. Solange FPC nur das COFF Objektformat akzeptiert wohl auch sinnlos, es sei denn COFF ließe sich in das Borland OMF Format konverieren, Dann aber brachte ich Jaon Burgons Erlaubnis das an FPC anzupassen und frei zu geben. Wenn also jemand Infos zu Herrn urgon und seinen Absichten fierzu hat, dann bitte her damit auch dann wenn eine Freigabe ausgeschlossen ist. Im letzteren Fall könnte ich mit der Shreware Version entwickeln und dann meine eigenen Quellcodes weiter gweben, wie ich das bei Delphi Programmen machen würde.

Ich bin also auch so ein GUI Fan der die Software an heutige Ästhetik angepasst haben wil, sogar alte DOS Programme, wenn schon noch Entwicklungtools für diese alte Plattform bereit gestellt werden, mittlerweile ja sogar ein FPC 16 Bit Compiler. Dann sollte sogar für DOS eine grafische IDE möglich sein, die Grafik Möglickeoiten gibt es mit VESA Grafik, die auch von heutigen Grafikkarten unterstützt wird. Muss ja nach meinem Verständnis auch, denn die hoch auflösenden Modi werden hardwaremäßig von derselben Grafikkat´arte dargestellt auf der auch Windows oder XServer und auf diesem ein Fenstermanager läuft.

[multiplatform-coder]

habe den Artikel nun gelesen und kann die Gedanken des Autord gut nachvollziehen. Wäre da nicht eine automatische Codeanalyse sinnvoll, die den Code nicht nur erklärt sondern aunch die Möglichkeit schafft, den Code an veränderete Anforderungen anzupassen? Ganz neue Möglichkeiten dürften sich für die Fehlersuche ergwbwn wenn der Computer seinen eigenen Programmcode zu verstehen beginnt. Nerves Dbuggung könnte entfalllen der Rechner zeigt selbständig die fehlerhafte Codestelle und erklärt sogar warum die Codezeile falsch ist im Sinne der Programmlogik. Das zu bearbeitende Problwm muss dann natüröich weiterhin sehr exakt formuliert werden, aber im Unterschied zu früher mit natrürlicher Sprache. Ungeahnte Möglichkeiten aber wohl auch Risiken.

[kralle]

Moin,

Ganz neue Möglichkeiten dürften sich für die Fehlersuche ergwbwn

Frage mal Linus Torvalds, was er davon hält
https://t3n.de/news/linux-ki-security-m ... e-1743124/


Gruß Kralle

[m.fuchs]

Wäre da nicht eine automatische Codeanalyse sinnvoll, die den Code nicht nur erklärt sondern aunch die Möglichkeit schafft, den Code an veränderete Anforderungen anzupassen?

Ich glaube du hast den wichtigsten Teil beim Thema Code-Lesen noch nicht verstanden. Die Erklärung was ein Code macht ist unwichtig. Das lernt man entweder im Anfängerkurs oder während man immer wieder programmiert. Was man herausfinden will sind die Intentionen des Autors.

Warum steht dieser Code da? nicht Was macht er?

Dies geht am besten, wenn der Autor den Code so strukturiert und schreibt, dass er gut lesbar ist. Also nicht im Sinne davon, dass man die Befehle erkennt, sondern die Gründe warum der entsprechende Code da steht. Deswegen bringt der Einsatz von LLM bei der Entwicklung nachhaltiger Software nicht viel. Der Chatbot als "Autor" kann das nicht leisten, weil er keinerlei Verständnis hat. Der "Entwickler" der das Zeug verwendet versteht dann natürlich auch nicht soviel davon, als wenn er es selbst entwickelt hätte.

Bleibt also als Einsatzgebiet nur Wegwerfsoftware und Prototypen. Wegwerfsoftware ist Mist, Prototypen sollten lieber vom Entwickler selber geschrieben werden, damit beim Prototyping auch gleich Wissenszuwachs entsteht.

[Warf]

Frage mal Linus Torvalds, was er davon hält
https://t3n.de/news/linux-ki-security-m ... e-1743124/

Torvalds hat eine erstaunlich differenzierte Ansicht gegenüber AI. AI Bugreports sind ein riesen Problem, weil sie von Menschen gemacht werden die keinerlei Wissen haben und nicht mal die Reports auf plausibilität checken. Die Story dahinter wie cURL das Bug Bounty Programm eingestellt hat wegen AI Slop Reports ist da besonders vielsagend.

Aber zu Torvalds, in der Entwicklung für den Linux Kernel hat Torvalds Grundsätzlich nichts dagegen wenn jemand AI benutzen würde, wenn es die Strikten anforderungen des Projektes erfüllt. Ob die Commits mit AI oder per Hand geschrieben sind weiß er gar nicht. Da allerdings die Anforderungen extrem hoch sind (z.B. nicht mehr als 10 lokale Variablen pro Funktion und nur 40 Zeilen, etc.) und ein sehr hohes maß an Kontrolle gemacht wird, ist das ja auch egal.

Für Programmieren allgemein sieht Torvalds AI sogar extrem positiv, da es die Barriere zum Programmieren absenkt und damit es einfacher macht Programme zu bauen für Leute mit weniger Erfahrung. Torvalds selbst hat kaum Erfahrung mit Python und GUI Entwicklung. Er hat ein Hobbyprojekt zur Audio Verarbeitung gestartet, und die Signalverarbeitung in C hat er selbst Geschrieben.
Auf den ganzen UI kram und allem drum rum, hat er aber keine Lust gehabt und hat das zu 100% von der AI generieren lassen und war hellauf begeistert. Es erlaubt sich auf einzelne Aspekte zu konzentrieren und den ganzen anderen kram machen zu lassen.

[multiplatform-coder]

Wäre da nicht eine automatische Codeanalyse sinnvoll, die den Code nicht nur erklärt sondern aunch die Möglichkeit schafft, den Code an veränderete Anforderungen anzupassen?

Ich glaube du hast den wichtigsten Teil beim Thema Code-Lesen noch nicht verstanden. Die Erklärung was ein Code macht ist unwichtig. Das lernt man entweder im Anfängerkurs oder während man immer wieder programmiert. Was man herausfinden will sind die Intentionen des Autors.

Warum steht dieser Code da? nicht Was macht er?

Dies geht am besten, wenn der Autor den Code so strukturiert und schreibt, dass er gut lesbar ist. Also nicht im Sinne davon, dass man die Befehle erkennt, sondern die Gründe warum der entsprechende Code da steht. Deswegen bringt der Einsatz von LLM bei der Entwicklung nachhaltiger Software nicht viel. Der Chatbot als "Autor" kann das nicht leisten, weil er keinerlei Verständnis hat. Der "Entwickler" der das Zeug verwendet versteht dann natürlich auch nicht soviel davon, als wenn er es selbst entwickelt hätte.

Bleibt also als Einsatzgebiet nur Wegwerfsoftware und Prototypen. Wegwerfsoftware ist Mist, Prototypen sollten lieber vom Entwickler selber geschrieben werden, damit beim Prototyping auch gleich Wissenszuwachs entsteht.

Nun ja, ich kämpfe oft mit mir fremden Quellcodes und da passiert es regelmäßig dass ich den Ablauf tatsächlich nicht vollständig verstehe. Da ware es durchaus hilfreich, wenn eine KI bei der Codeanalyse helfen könnte. Beispiel Lazarus Form Designer da duch zu steigen ist zeitaufwendig, eine KI Analyse könnte den Vorgang duchaus beschleunigen. Oder der integrierte Debugger. Nehmen wir an ich will aus welchem Grund auch immer eine eigene IDE bauen. Will dazu den bereits bekannten Code aus Lazrus verwenden, aber aus Verstännis Mangel kann ich das nicht. Eine KI könnte mir einen DEbugger für meine Anforderungen bauen oder fall ich das selber versuche, Fehler im Ablauf erkennen, Bisher kann ein Compiler mur sytaktische Fehler erkennen. Logische Fehler auch dann nicht, wenn der von mir beabsichtigte Ablauf klar definiert ist.

[wp_xyz]

aus Verstännis Mangel kann ich das nicht.

Sorry, wenn man etwas nicht versteht, dann soll man es auch nicht tun - oder es halt eben lernen. Wenn man sich von einer künstlichen "Intelligenz" ohne den nötigen Hintergrund helfen lässt, hat man keine Chance, vorgeschlagene Fehler zu erkennen.