Large Language Models (LLMs) sind vielseitig einsetzbar. Auch in der Softwareentwicklung sorgen diese für eine deutliche Effizienzsteigerung. Hier findest du fünf Anwendungsfälle für LLMs.
1. Schreiben von kleinen Softwareblöcken
Oft muss ein Softwareentwickler kurze Codeblöcke schreiben, die zwar nicht besonders komplex sind, aber notwendig, um die Funktionalität der Software zu garantieren. Das manuelle Schreiben dieser Codeblöcke kann jedoch viel Zeit in Anspruch nehmen. Zum Glück gibt es Abhilfe in Form von LLMs wie ChatGPT. Diese Modelle können mithilfe ihrer Fähigkeit, schnell und effizient Code erstellen, der oft sogar von guter Qualität ist und sinnvoll benannte Variablen sowie gründliche Kommentare enthält.
Trotzdem ist es je nach Prompt manchmal immer noch notwendig, den generierten Code manuell in den bestehenden Code zu integrieren. Dies liegt daran, dass Large Language Models nicht immer in der Lage sind, den Kontext und die spezifischen Anforderungen eines Projekts vollständig zu verstehen.
2. Dokumentieren von Code
Jeder kennt es wahrscheinlich: Man hat keine Zeit oder Lust, den gerade geschriebenen Code zu dokumentieren. Das kann zu Problemen führen, insbesondere wenn andere Entwickler später versuchen, den Code zu verstehen und zu verwenden. Glücklicherweise kann ChatGPT auch in diesem Fall schnell Abhilfe schaffen. Das Modell kann Lücken in der Code-Dokumentation erkennen und fehlende Dokumentationen hinzufügen.
Auch wenn es verlockend sein kann, auf die Dokumentation des Codes zu verzichten, sollte einem stets bewusst sein, dass gut dokumentierter Code langfristig Zeit und Ressourcen sparen kann. Eine klare und vollständige Dokumentation erleichtert es anderen Entwicklern, den Code zu verstehen und zu verwenden, was wiederum dazu beitragen kann, Bugs schneller zu finden, zu beheben und den Entwicklungsprozess insgesamt zu beschleunigen.
3. Verstehen von undokumentiertem Legacy-Code
Das Verstehen von Legacy-Code, insbesondere von undokumentiertem, kann sich als äußerst zeitaufwändig erweisen. Glücklicherweise können Large Language Models (LLMs) dabei helfen, indem sie den Code oft zuverlässig erklären können. Darüber hinaus können sie auch Fehler oder potenzielle Code-Optimierungen erkennen und vorschlagen, um die Leistung der Software zu verbessern.
Selbst in Fällen, in denen der Code nicht ausreichend dokumentiert ist oder der ursprüngliche Entwickler nicht mehr verfügbar ist, können LLMs dabei helfen, schnell Klarheit zu schaffen und Probleme zu lösen.
4. Code-Reviews
Durch den Einsatz von LLMs wie ChatGPT können potenzielle Fehler und Sicherheitslücken bereits vor dem Code-Review identifiziert werden. Das LLM kann den Code analysieren und auf mögliche Schwachstellen hinweisen. In vielen Fällen kann es sogar einen schnellen Fix für das Problem vorschlagen, was Entwicklern viel Zeit sparen kann. Durch diese Art der Vorprüfung kann der Code-Review-Prozess beschleunigt werden und es bleibt möglicherweise mehr Zeit für eine gründlichere Überprüfung und Optimierung des Codes.
5. Übersetzen von Code
Es kann vorkommen, dass ein Softwareentwickler mit Problemen konfrontiert wird, für die er in einer Programmiersprache schreiben muss, die er nicht gut beherrscht. In solchen Fällen kann die benötigte Funktionalität in einer anderen beliebigen Programmiersprache geschrieben und von ChatGPT in die Zielsprache übersetzt werden. Allerdings ist eine anschließende manuelle Integration des Codes in der Zielsprache notwendig. Der initiale Aufwand reduziert sich jedoch enorm, wenn man keine Erfahrung in der Zielsprache hat.
Durch z.B. ChatGPT können Entwickler also viele Programmiersprachen nutzen, ohne dass sie sich um die Details der Syntax und Grammatik sorgen müssen. Das gibt ihnen die Freiheit, sich auf die Funktion der Software zu konzentrieren, ohne sich zu sehr um die technischen Aspekte zu kümmern. Das spart Zeit und Kosten für Fortbildungen.
Zusammenfassung
LLMs wie ChatGPT können das Entwickeln von Software erheblich beschleunigen, indem sie den Entwicklern viel Arbeit abnehmen und dadurch mehr Zeit und Energie für andere wichtige Entwickleraufgaben freisetzen. Obwohl die Ausgaben von LLMs nicht immer perfekt sind, können sie dennoch dazu beitragen, das Verständnis von Code zu beschleunigen, Fehler zu finden und einfache Aufgaben zu übernehmen.
Wichtig ist jedoch, dass sich Entwickler sich nicht vollständig auf LLMs verlassen. Obwohl sie sehr nützlich sein können, ist es immer noch notwendig, die Ausgaben zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Ein Entwickler sollte sich nicht blind auf die Ergebnisse von ChatGPT oder anderen LLMs verlassen, sondern immer eine kritische Prüfung durchführen, bevor er den Code in die Produktion schickt.