An manchen Tagen fühlt sich das Programmieren wie Fliegen an. Sie sind voll in Ihrem Element, jeder Code, den Sie schreiben, passt einfach perfekt, und Sie erkennen, warum Sie sich überhaupt dafür begeistert haben.
An anderen Tagen? Da gibt es nur Sie, einen endlosen Stapel von Registerkarten, einen hartnäckigen Bug und das schleichende Gefühl, dass dies Ihren ganzen Tag in Anspruch nehmen wird.
KI-Paarprogrammierung ist für solche Tage gedacht (und natürlich auch für gute Tage).
Es ist Ihr unermüdlicher Programmierpartner, der Fehler in Ihrem Code entdeckt, Ihnen alternative Ansätze vorschlägt, wenn Sie nicht weiterkommen, und sogar ganze Testfälle von Grund auf neu schreibt!
In diesem Artikel werden wir die KI-Paarprogrammierung und ihre Vorteile näher betrachten und sie mit ihrer traditionellen Entsprechung vergleichen. Außerdem werden wir einige beliebte KI-Paarprogrammierungs-Tools vorstellen, die Ihnen das Leben erleichtern werden.
Was ist KI-Paarprogrammierung?
Bei der KI-Paarprogrammierung arbeiten Sie mit einem KI-Assistenten in Ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) zusammen, als wäre dieser ein zweiter Ingenieur an der Tastatur. Es ist fast so, als würden Sie mit einem menschlichen Partner zusammenarbeiten, nur dass hier Machine-Learning-Modelle den anderen „Platz“ einnehmen
Im Wesentlichen erledigt ein KI-Paarprogrammierer drei Dinge besonders gut:
- Versteht Ihr Ziel: Liest Ihren Code und den Kontext des Projekts, um sich einen Überblick darüber zu verschaffen, was Sie erstellen oder reparieren möchten
- *änderungsvorschläge: Bietet intelligente Vorschläge, die vom Abschließen der gerade eingegebenen Codezeile bis hin zu einem Bereich der Code-Vervollständigung reichen können
- Erklärt und kritisiert: Zerlegt komplexe Code-Blöcke in einfache Sprache, beantwortet Ihre Abfragen und erklärt sogar, warum seine Vorschläge besser sind
🚫 Was KI-Paarprogrammierung nicht ist: Autopilot. Die KI entscheidet nicht über Ihre Architektur und definiert auch nicht Ihre Sicherheit. Sie macht lediglich Vorschläge – Sie entscheiden, was in Ihren Code aufgenommen und was abgelehnt wird.
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KI-Paarprogrammierung vs. menschliche Paarprogrammierung
Bei der traditionellen Paarprogrammierung teilen sich zwei Entwickler einen einzigen Bildschirm – einer tippt den Code (der „Treiber”) und der andere überprüft ihn (der „Navigator”). Das ist zwar kooperativ, aber auch zeitaufwändig. Außerdem ist es nicht immer einfach, einen Partner zu finden, der Ihrem Tempo (und Ihrer Geduld) entspricht.
AI-Paarprogrammierung basiert auf derselben Idee, dass zwei Köpfe gleichzeitig an einem Problem gemeinsam arbeiten, ersetzt jedoch den zweiten Menschen (oder den Navigator) durch ein KI-Modell.
Der Vorteil? Der KI-Navigator ist rund um die Uhr verfügbar und wird nie müde.
Da es auf einer riesigen Codebasis trainiert wurde, kann es hochrelevante Vorschläge machen, verschiedene Lösungen für ein Problem als Anbieter anbieten, Code generieren und subtile Fehler identifizieren, die einem Menschen möglicherweise entgehen würden.
| Aspekt | Traditionelle Paarprogrammierung | KI-Paarprogrammierung |
| Teilnehmer | Zwei menschliche Entwickler, die zusammen Arbeit leisten | Ein Entwickler, der KI-Coding-Assistenten in der Arbeit nutzt |
| Zusammenarbeitsstil | Kontinuierliche verbale Diskussion, Freigabe der Entscheidungsfindung, Wechsel zwischen den Rollen „Fahrer” und „Navigator” | Der Mensch bestimmt den Kontext und die Absicht, die KI schlägt sofort Code, Erklärungen oder Alternativen vor |
| Wissensfreigabe | Starker Transfer von Fachwissen, Codierungspraktiken und Problemlösungsansätzen zwischen Menschen | KI liefert Codierungsvorschläge und Erklärungen, ist jedoch bei der Übertragung von menschlichem Fachwissen oder Geschäftswissen eingeschränkt |
| Verfügbarkeit | Erfordert die Koordination von Zeit und Aufwand zwischen zwei Entwicklern | Verfügbar auf Abruf, rund um die Uhr, ohne zeitliche Einschränkungen |
| Lernvorteil | Fördert Teamwork, Kommunikation und Mentoring-Fähigkeiten | Beschleunigt das individuelle Lernen durch schnelles Feedback und Code-Schnipsel |
| Geschwindigkeit und Produktivität | Kann aufgrund von Diskussionen und Konsensfindung langsamer sein | In der Regel schneller beim Schreiben und Debuggen von Code, obwohl eine Überprüfung weiterhin erforderlich ist |
| Qualitätssicherung | Peer überprüft den Code kontinuierlich auf Design, Stil und Korrektheit | KI überprüft Muster und Syntax, kann jedoch kontextspezifische oder architektonische Probleme übersehen |
| Beste Anwendungsfälle | Komplexe Problemlösung, Einarbeitung von Nachwuchskräften, Verbesserung des Teamzusammenhalts | Schnelle Prototypenerstellung, Debugging, Boilerplate-Generierung, Steigerung der individuellen Produktivität |
👀 Wussten Sie schon? Ein kontrolliertes Experiment bei Google, an dem 96 Vollzeit-Ingenieure teilnahmen, ergab, dass KI-Unterstützung die Zeit zum Abschließen von Aufgaben um etwa 21 % verkürzte – allerdings mit einem großen Konfidenzintervall. Die Studie deutet darauf hin, dass diejenigen, die täglich mehr Zeit mit Code verbringen, größere Vorteile erzielen
📚 Weiterlesen: Wie ClickUp AI Software-Teams unterstützt
Wie funktioniert KI-Paarprogrammierung?
Der Einstieg in die KI-Paarprogrammierung ist keine schwierige Aufgabe. Es funktioniert ähnlich wie das Hinzufügen eines anderen Plugins oder einer Erweiterung. Richten Sie es ein, konfigurieren Sie es, und schon können Sie mit dem Programmieren beginnen.
Lassen Sie uns dies Schritt für Schritt verstehen:
- *wählen Sie den KI-Sidekick, der zu Ihrem Platz passt: Finden Sie ein KI-Paarprogrammierungs-Tool, das für Ihr Projekt geeignet ist und sich leicht in Ihre Setup integrieren lässt. Wählen Sie ein Tool, das für seine hohe Datenintegrität und Sicherheit bekannt ist
- Installieren und anmelden: Fügen Sie die Erweiterung oder das Plugin zu Ihrer Setup hinzu und erstellen Sie dann ein Konto, um sich anzumelden. Stellen Sie sicher, dass Sie den Zugriff auf Ihren Code/Ihre Medien/Dateien autorisieren (schränken Sie den Zugriff bei Bedarf sorgfältig ein)
- Beginnen Sie mit dem Code: Geben Sie Ihre Abfragen oder Wünsche ein, um den Ball ins Rollen zu bringen. Seien Sie so klar und konkret wie möglich, denn je mehr Details Sie angeben, desto besser wird das Ergebnis sein
- Vorschläge überprüfen: Sie können die von der KI generierten Code-Vorschläge akzeptieren und anpassen oder sogar ablehnen. Es gibt keine feste Regel, dass Sie Ihren Code an die Vorschläge der KI anpassen müssen. Denken Sie daran, dass Sie die volle Kontrolle haben
- stellen Sie Folgefragen: *Viele KI-Plattformen unterstützen den dialogorientierten Austausch. Wenn Sie also einen Vorschlag nicht verstehen, stellen Sie eine Folgefrage oder lenken Sie ihn in die richtige Richtung
- Testen, iterieren und festlegen: Wenn Sie mit dem Code zufrieden sind, führen Sie Ihre Tests durch, um dessen Effizienz zu überprüfen. Passen Sie Ihre Eingabeaufforderungen an, wenn der Test fehlschlägt, und verfeinern Sie Ihren Code
- Machen Sie es zu einem Teil Ihrer Gewohnheitsschleife: Beginnen Sie schrittweise. Verwenden Sie es zunächst zum Schreiben von Dokumentation für Code oder Unit-Tests. Wenn Sie sich damit vertraut gemacht haben, werden Sie KI ganz natürlich auch für komplexere Aufgaben einsetzen, wie zum Beispiel Debugging oder sogar Vorschläge für Architekturmuster
⚡ Vorlagenarchiv: Haben Sie Schwierigkeiten, Ihre Entwicklungsprojekte zu organisieren? Verwenden Sie diese Vorlagen für Softwareentwicklungspläne, um den Umfang zu skizzieren, Prioritäten abzustimmen und die Lieferung auf Kurs zu halten.
Vorteile der KI-Paarprogrammierung
Im Folgenden finden Sie fünf klare Vorteile der Paarprogrammierung mit KI zur Verbesserung Ihres Entwicklungsprozesses:
- *beschleunigen Sie die Programmierung, ohne Abstriche zu machen: /AI-Paarprogrammierer generieren in Echtzeit Code-Vorschläge, sodass Entwickler mit weniger Aufwand von der Idee zur Umsetzung gelangen können
- verbessern Sie die Codequalität auf ganzer Linie: * Große Sprachmodelle (LLMs) werden anhand umfangreicher, hochwertiger Datenbanken trainiert. Das bedeutet, dass Ihr KI-Tool Lösungen empfehlen kann, die den Best Practices entsprechen. Das Ergebnis? Ihr Code wird sauberer und weniger fehleranfällig
- Schneller lernen beim Programmieren: Für neue Entwickler oder sogar erfahrene Entwickler, die sich an unbekannte Programmiersprachen wagen, fungiert KI wie ein Mentor. Sie erklärt Vorschläge, liefert kontextbezogene Vorschläge und beantwortet Ihre Fragen
- *halten Sie Projekte auch dann am Laufen, wenn Ihre Teamkollegen nicht da sind: /AI loggt sich nicht um 18 Uhr aus und braucht keine Kaffeepause. Sie können mit produktiver Arbeit fortfahren, ohne darauf warten zu müssen, dass ein menschlicher Partner Ihren Code überprüft
- Konzentrieren Sie sich mehr auf Innovation und weniger auf Routinearbeit: Entwickler können leichter länger in einem kreativen Flow bleiben, wenn sie weniger repetitive Arbeit zu erledigen haben. Durch die Übernahme von Routineaufgaben wie dem Verfassen von Dokumentationen entlastet KI Sie und steigert so die Produktivität der Entwickler
🔍 Wussten Sie schon: Eine GitHub-Umfrage ergab, dass Entwickler, die GitHub Copilot verwendeten, ihre Aufgaben 55 % schneller erledigten als diejenigen, die dies nicht taten. Sie benötigten nur 1 Stunde und 11 Minuten (im Durchschnitt), um ihre Aufgabe zu erledigen, während die Entwickler, die GitHub Copilot nicht verwendeten, 2 Stunden und 41 Minuten brauchten!
📚 Weiterlesen: KI-Code-tools und -Assistenten zum Ausprobieren
7 beliebte KI-Paarprogrammierungs-tools: Schnellvergleich
| tool* | Wichtigste Features | Am besten geeignet für |
| ClickUp | 🌟 Schreiben Sie Code schneller, erhalten Sie Autovervollständigungsvorschläge und Code-Erklärungen mit ClickUp Brain🌟 Organisieren Sie Entwicklungsaufgaben in Sprints, legen Sie Fälligkeitsdaten fest und verfolgen Sie den Status🌟 Schreiben, speichern und arbeiten Sie gemeinsam an API-Dokumentationen, Setup-Anweisungen, wiederverwendbaren Code-Schnipseln, Best Practices für die Codierung usw. mit ClickUp Docs🌟 Besprechen Sie Implementierungsdetails oder bitten Sie um Feedback mit zugewiesenen Kommentaren🌟 Integrieren Sie GitHub, GitLab und andere tools🌟 Verfolgen Sie die Sprintgeschwindigkeit, die Anzahl der Fehler oder den Bereitstellungsstatus | Entwickler und Teams, die Code und Projektmanagement an einem Ort wünschen |
| GitHub Copilot | 🌟 Weisen Sie Probleme direkt Copilot zu🌟 Genehmigen/lehnen Sie Code-Vorschläge mit „Next Edit Suggestions” ab🌟 Wechseln Sie zwischen verschiedenen Chatbot-Modellen wie Claude, Gemini und ChatGPT, um Code zu schreiben🌟 Verwenden Sie KI-Agenten, um automatisch Kontext aus Repos + MCP-Servern abzurufen🌟 Arbeiten Sie mit verschiedenen IDEs und Sprachen | Entwickler, die bereits mit GitHub arbeiten und schnelle KI-Code-Vorschläge sowie engere Repo-Integrationen wünschen |
| Cursor | 🌟 Erhalten Sie automatische Vorschläge für mehrzeilige Bearbeitung🌟 Beheben Sie Code-Fehler mit intelligenten Umschreibungen🌟 Rufen Sie mit benutzerdefinierten Abrufmodellen automatisch Kontext aus Ihrer Codebasis ab🌟 Fügen Sie Bilder in das Chatten ein, um visuellen Kontext hinzuzufügen | Softwareentwickler, die einen tief integrierten Coding-Copiloten suchen, der Code in großem Umfang debuggen, refaktorisieren und anpassen kann |
| Qodo | 🌟 Erstellen Sie chatgesteuerte Tests in Ihrer IDE🌟 Generieren, schlagen Sie vor und führen Sie Bearbeitung von Code mit KI in Sekundenschnelle durch🌟 Automatisieren Sie die Ausführung von Aufgaben mit intelligenter agentenbasierter Codierung🌟 Wechseln Sie je nach Aufgabe ganz einfach zwischen KI-Modellen | Einzelne Entwickler und Teams, die eine leistungsstarke, chatten-gesteuerte und kontextbezogene Code-Generierung wünschen |
| Tabnine | 🌟 Erhalten Sie kontextbezogene, KI-generierte Code-Vorschläge🌟 Stellen Sie mit Sicherheit über VPC, SaaS oder vor Ort bereit🌟 Automatisieren Sie die Codegenerierung direkt aus Jira-Anforderungen🌟 Erläutern Sie Ihr Projekt in natürlicher Sprache, um den KI-Agenten schnell einzuarbeiten | Unternehmen mit strengen Datenanforderungen und Datenschutz, die KI-Unterstützung bei der Softwareentwicklung wünschen |
| Bolt | 🌟 Entwickeln Sie Full-Stack-Apps mit KI (auch bekannt als „Prompt-to-App“)🌟 Passen Sie die Benutzeroberfläche Ihrer App schnell mit einem leistungsstarken visuellen Editor an 🌟 Passen Sie die App unter der Haube mit vollständigem Zugriff auf den Quellcode Ihrer App an🌟 Fügen Sie flexibel benutzerdefinierten Code hinzu | Startups, App-Entwickler und Freiberufler, die innerhalb weniger Minuten Full-Stack-Apps aus einer Eingabeaufforderung heraus erstellen möchten |
| AskCodi | 🌟 Generieren, überprüfen und korrigieren Sie Ihren Code mit KI🌟 Refaktorisieren Sie vorhandenen Code schnell🌟 Übersetzen Sie Code zwischen verschiedenen Programmiersprachen mit dem Sprachübersetzer🌟 Entschlüsseln Sie komplexen Code/Fehler mit Code- und Fehlererklärungen | Studierende, Junior-Entwickler und alle, die ihre Programmierkenntnisse mit kurzen Erklärungen verbessern möchten |
📚Weiterlesen: Wie man ChatGPT zum Schreiben von Code verwendet
Wie ClickUp die KI-Paarprogrammierung ergänzt
Beim Programmieren ist oft nicht das Schreiben des Codes das Schwierige, sondern alles, was drum herum passiert: Sprints planen, Fehler nachverfolgen, Änderungen dokumentieren und das Team auf Kurs halten.
ClickUp, die Alles-App für die Arbeit, ist eine Komplettlösung für Ihr Softwareentwicklungsteam.
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Software-Projektmanagement-Plattform von ClickUp Ihren gesamten Engineering-Lebenszyklus zentralisieren können.
Visualisieren Sie Ihre Workflows mit ClickUp Views
Mit mehr als 15 benutzerdefinierten Ansichten, darunter Liste, Tafel, Gantt, Kalender, Mindmap, Workload und mehr, kann jeder im Team sofort zu der Ansicht wechseln, die zu seiner Aufgabe passt.
Verwalten Sie Sprint-Aufgaben visuell in einem Kanban-Board, prognostizieren Sie Zeitpläne mit Gantt-Diagrammen und gleichen Sie Kapazitäten mithilfe der Workload-Ansicht aus.
zentralisieren Sie Ihre Dokumentation mit ClickUp Dokument *
ClickUp Docs bietet Entwicklungsteams einen einzigen, verbundenen Raum, in dem sie Dokumente erstellen, organisieren und gemeinsam bearbeiten können.
Entwickler können direkt in ClickUp unbegrenzt viele Dokumente, Wikis und Wissensdatenbanken erstellen. Dank Echtzeit-Zusammenarbeit können Sie Teamkollegen tag, Inline-Kommentare hinterlassen und sogar Textabschnitte in umsetzbare Aufgaben umwandeln.
Da Dokumente parallel zu Aufgaben und Projekten existieren, bleiben sie mit der laufenden Arbeit verbunden. Ganz gleich, ob Sie API-Endpunkte dokumentieren, Sprint-Retros erfassen oder eine Wissensdatenbank aufbauen – alles bleibt zugänglich und auf dem neuesten Stand.
verfolgen Sie den Fortschritt mit ClickUp Sprints *
Die Verwaltung von Sprints über Tabellenkalkulationen oder mehrere tools hinweg führt schnell dazu, dass Entwicklungsteams die Sichtbarkeit verlieren. Burndown-Diagramme spiegeln nicht die Realität wider, Blockaden werden zu spät erkannt und Backlog-Prioritäten geraten in Vergessenheit.
Mit ClickUp Sprints können Ihre Entwicklerteams jeden Sprint-Zyklus innerhalb eines Arbeitsbereichs verwalten. Legen Sie Sprint-Termine fest, weisen Sie Aufgaben mit Story-Punkten oder Zeitschätzungen zu, verfolgen Sie die Ergebnisse mit Echtzeit-Burndown- und Velocity-Diagrammen und übertragen Sie unvollendete Elemente automatisch in den nächsten Sprint.
Er bietet Entwicklern und Projektmanagern eine klare, einheitliche Ansicht über den gesamten SDLC.
💡 Profi-Tipp: Halten Sie Sprint-Planungsgespräche, Standups, Code-Reviews oder Architekturdiskussionen sofort als strukturierte Notizen mit dem KI-Notizblock in ClickUp fest.
Automatisierung von Dokumentation, Überprüfungen und Standups mit ClickUp Brain
ClickUp Brain verändert die Art und Weise, wie Entwicklungsteams den SDLC von der Planung bis zur Veröffentlichung verwalten.
Lassen Sie Ihr Team sich auf das Schreiben und Ausliefern von hochwertigem Code konzentrieren, während Brain sich um Folgendes kümmert:
- Automatisierte Dokumentation: Generieren Sie Spezifikationen, Architektur-Notizen und Feature-Beschreibungen in Sekundenschnelle
- Schnellere Code-Reviews: Erstellen Sie schnelle Testfälle und decken Sie Randfälle sofort auf
- Sprint-Updates und Standups: Fassen Sie Fortschritte, Hindernisse und nächste Schritte ohne manuellen Aufwand zusammen
- kommentarantworten und Notizen:* Entwerfen Sie Antworten und fassen Sie Diskussionen zu klaren Schlussfolgerungen zusammen
Möchten Sie mehr über die besten Vorgehensweisen beim Einsatz von KI zum Schreiben von Dokumentationen erfahren? Dieses Video hilft Ihnen dabei.
reduzieren Sie manuelle Routinearbeiten mit ClickUp Automatisierungen *
Entwickler sollten keine Zeit damit verschwenden müssen, Aufgaben zu verschieben, Status zu aktualisieren oder sich um repetitive Sprint-Aufgaben zu kümmern.
ClickUp Automatisierungen übernehmen die Routinearbeit, sodass sich Ihr Team auf die Entwicklung, das Testen und die Auslieferung von Software konzentrieren kann. Einige Anwendungsfälle sind:
- Optimierte Sprint-Zyklen: Verschieben Sie fertige Aufgaben automatisch aus dem Backlog in den Sprint, weisen Sie sie zu und aktualisieren Sie den Status, sobald Fortschritt erzielt wird
- Bug-Nachverfolgung leicht gemacht: Bug-Tickets automatisch taggen, zuweisen und priorisieren, sobald sie gemeldet werden
- Intelligentere Code-Reviews: Auslöser für Benachrichtigungen an Reviewer, wenn sich der Status einer mit einem PR verknüpften Aufgabe ändert, um Verzögerungen zu reduzieren
- Schnellere Übergaben: Weisen Sie Aufgaben automatisch zu, wenn die Arbeit an die Qualitätssicherung übergeht, und legen Sie Fälligkeitstermine fest, um die Testzyklen vorhersehbar zu halten
- Konsistente Arbeitsabläufe: Standardisieren Sie wiederkehrende Prozesse – wie das Schließen gelöster Probleme, das Archivieren fertiggestellter Sprints oder das Aktualisieren von Dokumentationen – ohne manuelle Eingriffe
🌟 Bonus: Während Automatisierungen vorhersehbare Workflows abwickeln, laufen vorgefertigte Autopilot-Agenten von ClickUp im Hintergrund und treffen proaktive Entscheidungen für Ihr Entwicklerteam. Ein Agent kann nicht nur einen Fehler zuweisen, sondern auch Sprint-Prioritäten anpassen, wenn sich Blockaden häufen.
Teams können auch benutzerdefinierte Agenten entwerfen, die auf ihren Workflow zugeschnitten sind – beispielsweise einen Agenten, der Pull-Anfragen überwacht, risikoreiche Codemuster markiert oder automatisch Versionshinweise generiert.
Zusammen verwandeln sie das Workflow-Management von reaktiven Updates in ein adaptives, intelligentes System, das sich mit Ihrem Prozess weiterentwickelt.
verfolgen Sie Geschwindigkeit, Fehler und Kapazität mit ClickUp-Dashboards *
ClickUp Dashboards fasst alle Metriken Ihres Teams in einer Live-Kommandozentrale zusammen. Verfolgen Sie Sprint-Geschwindigkeit, offene Bugs, PR-verknüpfte Aufgaben, Bereitstellungspläne und Team-Workloads – alles in Echtzeit.
*mit benutzerdefinierten Widgets können Sie Burndown-Diagramme hinzufügen, Vorlaufzeiten nachverfolgen oder die Kapazität des Teams mit der tatsächlichen Leistung vergleichen. Anstatt Berichten hinterherzujagen, sieht Ihr Entwicklerteam eine einzige Quelle der Wahrheit für den gesamten SDLC.
vereinheitlichen Sie Ihren Tech-Stack mit ClickUp-Integrationen *
Mit ClickUp Integrations bleiben Ihr Code, Ihre Unterhaltungen und Ihre Aufgaben miteinander in Verbindung. Entwickler können Commits mit Aufgaben verknüpfen, Automatisierungen bei PR-Zusammenführen als Auslöser verwenden und Slack-Benachrichtigungen erhalten.
Auf diese Weise können Produktmanager den Fortschritt in ClickUp in Ansicht verfolgen, während sich die Entwickler auf ihre IDEs konzentrieren können – das sorgt für weniger Kontextwechsel, weniger verpasste Updates und einen reibungsloseren Release-Prozess.
📮 ClickUp Insight: 74 % der Mitarbeiter verwenden zwei oder mehr tools, um die benötigten Informationen zu finden – dabei springen sie zwischen E-Mails, chatten, Notizen, Projektmanagement-tools und Dokumentationen hin und her.
Dieses ständige Wechseln des Kontexts kostet Zeit und verlangsamt die Produktivität.
Als Allround-App für die Arbeit vereint ClickUp alle Ihre Arbeitsaufgaben – E-Mails, Chats, Dokumente, Aufgaben und Notizen – in einem einzigen, durchsuchbaren Arbeitsbereich, sodass Sie alles genau dort finden, wo Sie es brauchen.
Anwendungsfälle für KI-Paarprogrammierung aus der Praxis
Unternehmen setzen bereits auf KI-Assistenten, um Teile der Codierung und sich wiederholende entwicklungsbezogene Aufgaben zu automatisieren. Sehen wir uns fünf Anwendungsfälle an, in denen KI einen Unterschied macht:
Automatisches Schreiben von Unit-Tests ✍🏼
Ob Sie es glauben oder nicht, aber ein KI-Tool benötigt nur wenige Minuten, um ganze Funktionen/Module zu scannen und gut strukturierte Unit-Tests vorzuschlagen! Sie können dann den Testfall überprüfen und nach Bedarf benutzerdefiniert anpassen, anstatt ihn von Grund auf neu zu schreiben.
📌 Beispiel: Goldman Sachs, ein weltweit führendes Bank- und Investmentunternehmen, nutzte die KI von Diffblue, um Java-Unit-Tests in großem Umfang zu generieren. Damit wurde das, was Ingenieure als „ein Jahr Arbeit für das Schreiben von Unit-Tests” bezeichneten, zu einer Aufgabe, die über Nacht erledigt werden konnte. Sie konnten die durchschnittliche Zeit für das Schreiben jedes Testfalls von 30 Minuten auf nur 10 Sekunden reduzieren.
Refactoring von Legacy-Code 👩💻
Legacy-Code ist der Fluch des Fortschritts. Glücklicherweise können KI-Assistenten Ihren Code sofort überprüfen, häufige anfällige Codierungsmuster identifizieren und in kürzester Zeit saubere Refactorings vorschlagen.
📌 Beispiel: StratusNex, ein Softwareunternehmen, hatte eine monolithische Java-Codebasis, die mit verworrener Logik übersät war – ein häufiges Schicksal von Legacy-Anwendungen. Durch den Einsatz von KI-Tools wie GitHub Copilot konnte der manuelle Aufwand um 70 % reduziert und die Migrationskosten um 60 % gesenkt werden, von 1,2 Mio. € auf 360.000 €. Außerdem wurde die Einarbeitung neuer Entwickler um 40 % verbessert und gleichzeitig die Ausfallzeiten reduziert.
Erstellen von Dokumentation und README-Dateien 🗂️
Das Erstellen von Code-Dokumentation ist eine wichtige, aber mühsame Aufgabe. Ein KI-Assistent kann Ihren Code, Ihre Kommentare und die gesamte Struktur des Projekts analysieren, um automatisch genaue und gut formatierte API-Dokumentations-/README-Dateien zu generieren.
📌 Beispiel: Während der IBM WatsonxTM Challenge 2024 testeten über 150 interne Teams den IBM-eigenen KI-Codierungsassistenten und reduzierten die Zeit für die Erstellung von Dokumentationen um 59 %.
Ein Entwickler verwendete sogar natürliche Sprachbefehle, um Code zu generieren, der automatisch mehrere Dateien ohne Dokumentation aufspürte. Innerhalb weniger Minuten wurden mehr als 750 JavaScript-Dateien markiert – eine Aufgabe, die sonst wochenlange manuelle Suche erfordert hätte.
Debugging mit KI-Erklärungen 🪲
Anstatt zwischen verschiedenen Registerkarten hin und her zu springen, um zu verstehen, was mit Ihrem Code nicht stimmt, können Sie einfach die KI bitten, Ihnen den Fehler/Bug zu erklären, warum er möglicherweise aufgetreten ist und wie Sie ihn beheben können.
🛠️ In der Praxis: AWS-Entwickler, die Amazon Q verwenden, haben festgestellt, dass KI Fehler in einfacher Sprache erklären, Ursachen aufdecken und sogar automatisch Testfälle generieren kann – wodurch Teams Stunden an der Suche in Log-Dateien sparen.
KI-gestützte Sprint-Plan 🤖
Neben der eigentlichen Programmierung können KI-Tools für die Entwicklung Ihnen auch dabei helfen, den Status Ihrer Aufgaben/Projekte zu planen und zu verfolgen.
📌 Beispiel: Für Atrato, ein wachsendes Start-up-Unternehmen, funktionierte die Verwaltung von Projekten mit verstreuten Tools wie Notion und Google Drive so lange, bis es nicht mehr funktionierte. Durch die Konsolidierung von Aufgaben, Sprint-Punkten und Geschwindigkeitsverfolgung in der benutzerfreundlichen, KI-gestützten Plattform von ClickUp gewann das Team einen Überblick sowohl über die unmittelbaren Aufgaben als auch über die allgemeine Roadmap.
Das Ergebnis war kaum zu übersehen: eine Steigerung der Entwicklungsgeschwindigkeit um 30 % und eine Verringerung der Überlastung der Entwickler um 20 %.
🌟 Bonus: Für Entwickler entstehen einige der wichtigsten Erkenntnisse außerhalb der IDE – während der Sprint-Planung, Retrospektiven oder Ad-hoc-Whiteboard-Sitzungen. Die Herausforderung dabei? Diese Unterhaltungen in umsetzbare Aufgaben zu übersetzen, ohne dabei Details zu verlieren.
Mit Brain MAX Talk-to-Text müssen Ingenieure keine Updates mehr tippen oder manuell Kommentare zu Aufgaben schreiben, sondern sprechen einfach, und Brain MAX wandelt ihre Worte in klare Dokumentationen um, die sofort zugewiesen, einer Nachverfolgung unterzogen und umgesetzt werden können.
Einschränkungen und Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Paarprogrammierung
Sicher, KI beschleunigt Ihre Programmierung, aber sie ist kein Superheld. Wie jedes andere tool haben auch KI-Assistenten und Code-Editoren Schwachstellen, die jeder Entwickler kennen sollte:
Kontextlücken
Ein KI-Assistent ist nur so gut wie sein Wissen. Wenn Sie nur Teile von Dateien freigeben oder vage Anweisungen mit fehlenden Details geben, erhalten Sie zwar eine überzeugende, aber unvollständige Antwort.
✅ Lösung: Geben Sie den Kontext immer im Voraus (und klar) an. Fügen Sie aktuelle Commits, Funktion-Kommentare oder Architektur-Notizen in Ihre Eingabeaufforderungen ein, damit die KI kontextbezogenen Code generiert.
Von öffentlichem Code übernommene Voreingenommenheit
KI-Modelle verwenden öffentlichen Code als Trainingsdaten, der veraltete Praktiken und voreingenommene Codemuster enthalten kann (z. B. die Auswahl beliebter, aber nicht sicherer Bibliotheken). Als Ergebnis ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Ihre KI-Code-Vorschläge diese Voreingenommenheit widerspiegeln.
✅ Lösung: Bringen Sie die Unterstützung durch KI während des gesamten Softwareentwicklungszyklus mit menschlichem Urteilsvermögen in Einklang. Teams sollten den von der KI vorgeschlagenen Code regelmäßig anhand aktueller Best Practices überprüfen, um sicherzustellen, dass er den Branchenstandards entspricht.
Übermäßiges Vertrauen in KI-Vorschläge
Es ist verlockend, die KI um alles zu bitten (und ihre Vorschläge blind zu akzeptieren), insbesondere wenn Sie unter Druck stehen. Allerdings können KI-Ergebnisse mit Fehlern gespickt sein, insbesondere wenn Sie sich mit hochriskanten Logik- oder domänenspezifischen Aufgaben befassen.
✅ Lösung: Setzen Sie Grenzen, wenn Sie KI für das Codieren und Entwickeln einsetzen. Reservieren Sie sie für repetitive und zeitaufwändige Aufgaben wie das Schreiben von Unit-Testfällen oder das Erstellen von Dokumentationen. Am wichtigsten ist, dass Sie KI-Vorschläge immer überprüfen, bevor Sie sie akzeptieren.
Schutz sensibler Daten
Das Senden von proprietärem Code an eine Cloud-gehostete KI kann sensible Daten offenlegen und gegen Ihre Compliance-Anforderungen verstoßen.
✅ Lösung: Wählen Sie KI-Tools mit robusten Richtlinien zur Datenverarbeitung, um eine Null-Datenspeicherung und sicheres Hosting zu gewährleisten.
Geistiges Eigentum und ethische Bedenken
Da LLMs mit öffentlich zugänglichem Code trainiert werden, können die vorgeschlagenen Code-Schnipsel unbeabsichtigt urheberrechtlich geschützten Code duplizieren, was Sie in Schwierigkeiten bringen könnte.
✅ Lösung: Entwickler können Urheberrechtsprobleme vermeiden, indem sie KI-generierte Snippets mit Plagiatsprüfprogrammen für Code überprüfen. Außerdem ist es für Unternehmen wichtig, klare Überprüfungsrichtlinien durchzusetzen, um unbeabsichtigte Verletzungen des geistigen Eigentums zu vermeiden.
Ein Redditor fasst seine Erfahrungen mit KI-Paarprogrammierung wie folgt zusammen:
Die Zukunft der KI-Paarprogrammierung
In den kommenden Jahren wird KI-Paarprogrammierung weit mehr als nur „Geschwindigkeit“ bedeuten. Sie wird die Art und Weise, wie Entwickler programmieren, debuggen, zusammenarbeiten und innovativ sind, grundlegend verändern. Wie? Finden wir es heraus:
Ein speziell für Sie entwickelter Code-Partner
Jeder Entwickler hat einen einzigartigen Arbeitsstil und eigene Vorlieben. Die Softwareentwicklungstools der Zukunft werden diese Muster lernen und ihre Vorschläge entsprechend anpassen. Für neue Teammitglieder können solche Tools auch als Repository-Tour Guides dienen und erklären, warum Dinge so aufgebaut sind, wie sie sind.
📚Weiterlesen: Die besten Software-Tools für die App-Entwicklung
Fehler erkennen, bevor sie auftreten
Die heutigen Programmierassistenten erkennen Probleme, sobald Sie den Code geschrieben haben. Die KI-Tools von morgen werden Muster erkennen, die typischerweise zu Fehlern führen, und diese frühzeitig markieren. Durch die Vorhersage riskanter Codepfade wird KI die Debugging-Zyklen erheblich reduzieren und Entwicklern mehr Vertrauen in ihre ersten Entwürfe geben.
🧠 Wissenswertes: Der allererste „Bug” im Jahr 1947 war eine echte Motte, die in einem Relais des Harvard Mark II stecken geblieben war. Damals bedeutete Debugging buchstäblich das Entfernen von Insekten. Die KI-Tools von morgen schließen diesen Kreis, indem sie potenzielle Fehler erkennen, bevor sie sich in Ihren Code einschleichen, und Ihnen stundenlange Fehlersuche ersparen.
⚡ Vorlagenarchiv: Benötigen Sie eine strukturierte Methode zur Verwaltung von Fehlern? Mit diesen Vorlagen für Fehlerberichte können Sie Fehler einfach dokumentieren, Korrekturen priorisieren und die Qualitätssicherung optimieren.
Code, der sich selbst repariert
Anstatt darauf zu warten, dass Entwickler nach einem Absturz die Protokolle überprüfen, könnten zukünftige KI-Tools die Software in Echtzeit überwachen und Code-Korrekturen automatisch ausführen. Beispielsweise wird eine KI-Plattform in der Lage sein, einen Speicherverlust in einer Produktionsanwendung zu erkennen und diesen sofort zu beheben, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Entwicklungszeit eingespart werden.
📚Weiterlesen: Wie man ein besserer Programmierer wird
Entwickler als Orchestratoren, nicht nur als Programmierer
In Zukunft werden Entwickler nicht mehr den Großteil ihrer Zeit mit dem Schreiben von Code verbringen. Stattdessen werden sie mehrere KI-Systeme leiten und die Rolle eines Navigators übernehmen, indem sie Aufgaben zuweisen, Ergebnisse validieren und sich auf die übergeordnete Architektur konzentrieren.
📚 Weiterlesen: Wie man KI in der Softwareentwicklung einsetzt
ClickUp: Der neue bevorzugte Helfer Ihres Entwicklerteams
Eines ist klar: KI soll Entwickler nicht ersetzen, sondern sie unterstützen.
Von der Erstellung sauberer Code bis hin zur Einhaltung von Projektplänen – die richtigen KI-Paarprogrammierungstools helfen Entwicklern dabei, sich auf die Arbeit zu konzentrieren, die wirklich etwas bewegt. ClickUp ist dabei der bevorzugte Helfer Ihres Entwicklerteams.
Von der Automatisierung von Sprint-Updates mit Brain bis zur Optimierung der Fehlerverfolgung durch Automations, von der Visualisierung des SDLC in Dashboards bis zur Verbindung von Code mit Integrationen – ClickUp vereint alles, was Ihr Team benötigt, an einem Ort. Mit Brain MAX können Sie außerdem Ihr bevorzugtes großes Sprachmodell auswählen.
Wenn dieser Aufwand erledigt ist, kann sich Ihr Team auf das Wesentliche konzentrieren: Innovationen vorantreiben und die Codequalität verbessern.
Sind Sie bereit zu sehen, wie KI in die Softwareentwicklungs-Workflows Ihres Teams passt? Melden Sie sich kostenlos bei ClickUp an.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Unternehmen-Teams können KI-Paarprogrammierung mit Sicherheit einsetzen, indem sie ein Tool wählen, das SOC 2-Konformität, sichere Cloud-Bereitstellungen, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie strenge Datenschutzkontrollen bietet.
KI ist zwar hervorragend darin, häufige Probleme wie Syntaxfehler oder Leistungswarnungen zu erkennen, aber ihr fehlt das Urteilsvermögen und die nuancierte Entscheidungsfindung eines erfahrenen Entwicklers. Menschliche Überprüfungen spielen nach wie vor eine unersetzliche Rolle bei der Bewertung von Architektur, Geschäftslogik und Randfällen, die KI nicht vollständig verstehen kann.
Die meisten KI-Tools unterstützen verschiedene Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript, C#, Java, TypeScript, Go und andere. Diese Abdeckung ist jedoch nicht universell. Es gibt Tools, die sich auf Webentwicklungssprachen spezialisiert haben, während andere Nischen- oder neue Frameworks unterstützen.
Überraschend gering. Die meisten tools lassen sich direkt in die bereits von Entwicklern verwendeten IDEs integrieren, sodass der Workflow ähnlich bleibt. Sie können einfach mit der Eingabe beginnen, und KI-Vorschläge oder Snippets werden nach Bedarf angezeigt.