1 Einführung

17

1.1 Coding per Chat

17

1.2 Die Kunst des Prompting

27

1.3 Code-Assistenten

35

1.4 Chat oder Assistent?

47

1.5 Grundlagen von Large Language Models (LLMs)

48

2 Pair Programming

63

2.1 Code in Funktionen strukturieren

64

2.2 Beispiel: IBAN-Validierung

74

2.3 Objektorientiert programmieren

81

2.4 Beispiel: Quiz

90

2.5 Beispiel: Sudoku lösen

96

3 Debugging

107

3.1 Web-Applikationen

108

3.2 App-Entwicklung

117

3.3 Entwicklung am Raspberry Pi

120

3.4 Visual Studio und VS Code

123

3.5 Fazit

125

4 Refactoring

127

4.1 Einführung ins Refactoring

128

4.2 Refactoring mit KI-Werkzeugen

128

4.3 Best Practices

141

4.4 Fazit

143

5 Software testen

145

5.1 Erzeugen von Testdaten

146

5.2 KI-gestützte Testautomatisierung

150

5.3 Testgetriebene Entwicklung mit KI

155

5.4 Arbeiten mit Abh?igkeiten

162

5.5 Optimieren von Tests

168

5.6 E2E-Tests

175

5.7 Fazit

179

6 Software dokumentieren

181

6.1 Inline-Dokumentation

183

6.2 Funktions- und Klassendokumentation

186

6.3 API-Dokumentation

190

6.4 Veraltete Dokumentation

193

6.5 Fazit

196

7 Datenbanken

199

7.1 Datenbankdesign

199

7.2 SQL-Kommandos

210

7.3 Administration

218

7.4 Client-Programmierung

225

8 Scripting und Systemadministration

227

8.1 Scripting

228

8.2 Beispiel: Python-Script in PHP-Code umwandeln

235

8.3 Regul? Muster

237

8.4 Systemadministration

241

8.5 Beispiel: wget-Script plus tmpfs-Konfiguration

249

8.6 GitHub Copilot und ChatGPT im Terminal aufrufen

254

9 Sprachmodelle lokal ausführen

261

9.1 Die Qual der LLM-Wahl

262

9.2 GPT4All

267

9.3 Ollama

271

9.4 Open WebUI für Ollama

276

9.5 Continue

284

9.6 Ollama-API

287

9.7 Tabby

290

9.8 Fazit

293

10 Code automatisiert verarbeiten

295

10.1 OpenAI-API

296

10.2 Ollama-API

308

10.3 Groq-API

311

10.4 Beispiel: Code automatisiert kommentieren

312

10.5 Beispiel: von Python 2 zu Python 3

321

11 Level-3-Tools: OpenHands und Aider

325

11.1 OpenHands

327

11.2 OpenHands in der Praxis

333

11.3 Aider

336

11.4 Aider in der Praxis

341

12 Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL

351

12.1 Schnellstart RAG

352

12.2 Das viel-falter-Projekt

356

12.3 Dokumente laden

357

12.4 Index erzeugen

359

12.5 Vector-Store-Datenbanken

363

12.6 RAG-Abfragen

366

12.7 Text-to-SQL

371

13 Risiken und Ausblick

385

13.1 Probleme und Einschr?ungen beim Einsatz von KI-Tools

385

13.2 Beispielhaftes KI-Versagen

389

13.3 Ethische Fragen

400

13.4 Schlussfolgerungen und Ausblick

404