Die drei besten KI-Code-Generatoren vorgestellt

Tools, die versprechen, das Programmieren einfacher zu gestalten, haben mich schon immer neugierig gemacht. KI-Code-Generatoren liegen im Trend und natürlich konnte ich nicht anders als zusammen mit unseren In-House Programmierern und Programmiererinnen einen näheren Blick auf verfügbare Anbieter zu werfen.

Unsere Recherche wurde von einem gemischten Gefühl aus Aufregung und Skepsis begleitet, denn wir fragten uns, ob diese Tools tatsächlich dem Hype, den sie verursachen, gerecht werden können. Sind sie wirklich so hilfreich, wie es heißt, oder nur eine weitere Reihe komplizierter Plattformen, mit denen wir irgendwie zurechtkommen müssen?

Für diesen Artikel haben wir drei beliebte KI-Code-Generatoren genauer unter die Lupe genommen – GitHub Copilot, Amazon Codewhisperer und Tabnine. Dabei ging es uns darum, selbst aus erster Hand zu erfahren, was diese Tools zu bieten haben. Sind sie die Verbündeten, auf die wir beim Programmieren so lange gewartet haben oder leere Versprechen?

Gehen wir also zusammen auf Entdeckungsreise und finden heraus, wie hilfreich diese Tools wirklich sind.

Wie funktionieren KI-Coding-Tools?

KI-Code-Tools lernen aus riesigen Datenmengen, die aus Codebasen auf der ganzen Welt gesammelt werden. Durch das Erkennen von Mustern und Gemeinsamkeiten im Code können sie Vorschläge unterbreiten, Codezeilen oder ganze Codeblöcke automatisch vervollständigen, Fehler aufspüren und sogar Empfehlungen für bewährte Codierungsverfahren geben.

Wenn Sie beispielsweise eine Funktion schreiben, könnte ein KI-Code-Tool einen Namen für diese Funktion vorschlagen, der auf ihrem Zweck basiert, die nächsten Codezeilen vorhersagen oder potenzielle Fehler erkennen.

Diese Fähigkeit zur „Vorhersage“ wird durch Machine-Learning-Modelle ermöglicht, auf denen diese Tools aufbauen und die anhand von Millionen von Codezeilen trainiert wurden.

Die Vorteile des Einsatzes von KI-Code-Tools sind vielfältig. Sie ersparen Developerteams viel Zeit, da sie nicht mehr so viele Codezeilen schreiben müssen und der Zeitaufwand für die Fehlersuche minimiert wird. Darüber hinaus ermöglichen sie es den Teams, sich mehr auf die logischen oder kreativen Aspekte der Programmierung zu konzentrieren, was zu einer besseren Codequalität und schnelleren Entwicklungszyklen führt.

Insgesamt stellt die Entwicklung der KI-Code-Tools einen bedeutenden Fortschritt bei der Software- und Webentwicklung dar und bietet Programmierenden einen smarten Helfer, dank dem sie effektiver und effizienter arbeiten können.

Entwicklung von Code-Generatoren

In der Anfangsphase ging es bei den Code-Generatoren vor allem um Vorlagen und Snippets, einfache Werkzeuge, die das Schreiben von immer wiederkehrenden Code-Zeilen – eine wirklich mühsame Aufgabe – erleichtern sollten.

Diese Hilfsprogramme waren nicht kompliziert und boten einfache Automatisierungen, konnten den Kodierungsprozess aber weder anpassen noch optimieren. Zwar waren sie praktisch, sparten Zeit und reduzierten Fehler, aber trotzdem waren diese Tools auch weit davon entfernt, eine dynamische Hilfe beim Programmieren zu sein.

Die Einführung von KI und maschinellem Lernen bedeutete eine Wende in der Entwicklung der Code-Generierung. Programmierungstools wurden mit der Zeit immer intelligenter und automatisieren inzwischen nicht nur Aufgaben, sondern verschaffen auch hilfreiche Einblicke, optimieren den Code und sorgen sogar für potenzielle Innovationen.

Damit wurden sie von passiven Hilfskräften zur aktiven Begleitung, denn sie sind in der Lage, zu lernen, sich anzupassen und den Kodierungsprozess zu verbessern. GitHub Copilot, Amazon Codewhisperer und Tabnine sind aktuelle Beispiele für diese Entwicklung und bilden dabei eine jeweils ganz eigene Mischung aus KI-gestützter Intelligenz und benutzerorientiertem Design.

Mit Blick auf die Zukunft ergeben sich für die Code-Generierung eine Menge Möglichkeiten. Wir stehen am Anfang einer Ära, in der KI uns nicht nur behilflich ist, sondern mit uns zusammenarbeitet, und wo es bei Code-Generatoren nicht nur um Effizienz, sondern um Innovation geht.

Die stetigen Fortschritte versprechen eine Zukunft, in der die Synergie zwischen menschlichem Erfindungsreichtum und maschineller Präzision ein noch nie dagewesenes Maß an Kreativität und Effizienz erreichen wird.

In dieser sich kontinuierlich weiterentwickelnden Geschichte ist die Rolle von Tools wie Copilot, Codewhisperer und Tabnine nicht nur instrumentell, sondern auch transformativ und weist beim Programmieren in Richtung einer Zukunft, in der der Weg ebenso wichtig ist wie das Ziel.

Kommen wir nun zum Vergleich der drei KI-Code-Generatoren.

Welches KI-Tool eignet sich am besten für die Code-Generierung?

Plattform 1: GitHub Copilot

Quelle: Screenshot GitHub Copilot

Unsere Erfahrung mit GitHub Copilot war wie ein Schritt in ein Reich, in dem Kreativität und Effizienz scheinbar miteinander verschmelzen. Unsere Vorfreude war uns anzumerken – schließlich handelte es sich um ein Produkt, das mit GitHub in Verbindung steht, einem Namen, der fast schon ein Synonym für erstklassige Programmierleistungen ist.

Die Vorteile von GitHub Copilot

Anfangs waren wir überrascht, wie leicht sich Copilot in Programmierroutinen einfügen lässt. Es ist nicht nur ein Hilfsmittel, sondern eher wie ein Teammitglied. Denn Copilot überzeugt durch eine intuitiv und leicht zu bedienende Benutzeroberfläche und bietet Programmiervorschläge an, die oft so erschienen, als hätte das Tool unsere Gedanken gelesen.

Auch kann man die Code-Zeilen viel schneller durchgehen – ein erfrischender Wind von Effizienz, den sich jeder Entwicklungsprofi wünscht.

Auch in mehrsprachigen Projekten ist Copilot vielseitig einsetzbar. JavaScript, Python, Ruby – für Copilot alle kein Problem. Das rief bei uns eine Bewunderung und zugegebenermaßen auch ein gewisses Maß an Erleichterung hervor. Dank der Vorschläge von Copilot lassen sich komplexe Probleme auf elegante Weise lösen, was uns wirklich positiv überraschte.

Die Nachteile von GitHub Copilot

Doch ist nicht alles Gold, was glänzt – und auch GitHub Copilot ist nicht perfekt. In manchen Fällen sind die Code-Vorschläge beispielsweise nicht so präzise, wie wir uns es gewünscht hätten. Zudem kann es vorkommen, dass Sie sich teilweise durch eine Reihe von Vorschlägen arbeiten müssen, um denjenigen zu finden, der zu der jeweiligen Aufgabe tatsächlich passt – unserer Meinung nach nicht gerade das unkomplizierteste Vorgehen.

Dann ist da noch die Originalität des Codes zu erwähnen. Im Eifer des Gefechts kommt es schon mal vor, dass Copilot zu allgemeinen Code-Snippets greift. Für erfahrene Programmierprofis, die stolz auf die Erstellung einzigartiger, effizienter Codes sind, könnte dies eine kleine Enttäuschung sein.

Eine gute Balance

Beim Erkunden von GitHub Copilot bewegten wir uns zwischen Erwartung und Realität. Zum einen gab es Momente unbestreitbarer KI-Genialität, in denen Codes nahtlos ineinander übergingen und Probleme elegant gelöst wurden. Zum anderen gab es aber auch solche Momente, in denen das menschliche Eingreifen und die Intuition des Programmierenden unvermeidbar waren.

Im Großen und Ganzen hat sich Copilot als würdige Wegbegleitung erwiesen – nicht ganz ohne Schwächen, aber auch mit unübersehbaren Vorteilen. Das Ganze ist wie ein Blick in eine Zukunft, in der menschlicher Einfallsreichtum und künstliche Intelligenz nicht nur koexistieren, sondern zusammenarbeiten, wobei jeder die Lücken des anderen füllt.

Plattform 2: Amazon Codewhisperer

Quelle: Screenshot Amazon Codewisperer

Nach GitHub Copilot nahmen wir uns direkt Amazon Codewhisperer vor. Wir waren gespannt, was uns erwarten würde, aber auch vorsichtig optimistisch.

Die Vorteile von Amazon Codewhisperer

Der erste Eindruck war vielversprechend. Es handelte sich dabei augenscheinlich um ein Tool, das mit dem wertvollen Wissen von Amazons weitreichender Cloud-Infrastruktur ausgestattet war. Hinter jeder Funktion, jeder Kleinigkeit, schien das Geheimnis effizienter Programmierung zu stecken.

Programmierer und Programmiererinnen erhalten von Codewhisperer nämlich nicht nur Programmiervorschläge, sondern so etwas wie eine erfahrene Person an die Seite, die einem über die Schulter schaut und bereit ist, zu helfen und Dinge zu erklären.

Fehler und Bugs, die berüchtigten Widersacher jedes friedlichen Programmierenden, haben in Codewhisperer ihren Meister gefunden. Das Tool bewies dafür ein scharfes Auge, denn es erkannte und markierte Fehler mit Präzision. Außerdem lieferte es Erkenntnisse und Vorschläge, was uns letztendlich überzeugte.

Hier gingen Lernen und Handeln nahtlos ineinander über.

Die Nachteile von Amazon Codewhisperer

Inmitten all dieser Harmonie kam es dennoch zu einigen Ungereimtheiten. Die Nutzeroberfläche war zwar vielfältig, aber nicht besonders intuitiv. Ein mit so viel Wissen ausgestattetes Instrument sollte idealerweise einfacher zu navigieren und einladender sein. Manchmal fühlten wir uns wie jemand ohne Kompass auf den Weltmeeren – voller Bewunderung, aber leicht überfordert.

Darüber hinaus waren die Empfehlungen von Codewhisperer zwar aufschlussreich, wirkten aber manchmal einfach zu allgemein. Unser Wunsch nach individuelleren, kreativeren Lösungen blieb dabei auf der Strecke.

Wir wollten Vorschläge, die nicht nur funktional, sondern auch einfallsreich waren und dabei die jeweiligen Bedürfnisse und Zielsetzungen der unterschiedlichen Projektes widerspiegelten, anstatt Einheitslösungen anzubieten.

Der Ton macht die Musik

Amazon Codewhisperer auszuprobieren war voller Höhen und Tiefen. Manchmal wurden uns Programmierlösungen auf einen Schlag völlig klar und die Fähigkeit der Software, Fehler zu entdecken und zu verstehen, war schlichtweg beeindruckend.

Doch gab es auch Momente, wo wir nachdenken oder innehalten mussten, und uns wünschten, die von Codewhisperer vermittelten Einsichten wären deutlicher und klarer formuliert.

Plattform 3: Tabnine

Quelle: Screenshot Tabnine

Bei unserer Recherche sind wir dann auch auf Tabnine gestoßen. Nachdem wir die vielfältigen Angebote von GitHub Copilot sowie die Funktionen von Amazon Codewhisperer kennengelernt hatten, waren unsere Erwartungen alles andere als einheitlich – eher so wie die sich ständig verändernden Muster eines Kaleidoskops.

Doch wir gingen unvoreingenommen an Tabnine heran und waren darauf vorbereitet, entweder beeindruckt oder enttäuscht zu werden.

Die Vorteile von Tabnine

Tabnine war im Vergleich mit den anderen wie eine frische Brise, unkompliziert und doch anspruchsvoll – ein Paradoxon, das wir sowohl aufmunternd als auch faszinierend fanden.

Die Stärke dieses KI-Code-Generators liegt in der automatischen Vervollständigung, und das tut er mit einer Eleganz, vor der wir den Hut ziehen. Bei jeder Code-Zeile war Tabnine zur Stelle und unterbreitete Vorschläge, die sich intuitiv anfühlten und manchmal sogar inspirierend waren.

Die Nachteile von Tabnine

Tabnine ist mit seiner intuitiven Genialität allerdings ab und zu etwas übereifrig. Die Vorschläge zur automatischen Vervollständigung waren zwar meist zutreffend, aber manchmal auch irrelevant.

Es war ein deutliches Beispiel dafür, dass KI zwar die menschliche Intuition widerspiegeln kann, die komplizierten Nuancen des Denkprozesses von Programmierenden aber noch nicht vollständig beherrscht.

Im Retrospektive

Tabnine beeindruckt durch seine schnellen und intuitiven Vorschläge, welche die Effizienz beim Programmieren steigern. Aber es gab eben auch Momente von Übereifer und zu viel Drumherum, was zeigt, dass ein Gleichgewicht bzw. eine Balance zwischen dem Optimismus für zukünftige KI-Fortschritte und aktuellen Unzulänglichkeiten erst noch gefunden werden muss.

Unsere Kriterien für den Vergleich

Bei der Bewertung der einzelnen KI-Tools zur Code-Generierung haben wir spezifische, klar definierte Kriterien ausgewählt, die sowohl die technische Leistung als auch das Nutzererlebnis umfassten.

• Effizienz und Genauigkeit: Die Genauigkeit des generierten Codes war ein Hauptmerkmal. Dabei ging es um die Bewertung, wie effektiv jedes Tool die Nutzereingaben in korrekte und effiziente Codes umsetzte.
• Nutzererlebnis: Das Nutzererlebnis war ein weiterer wichtiger Aspekt. Die Intuitivität der Nutzeroberfläche, einfache Navigation und der allgemeine Nutzerkomfort spielten bei unserer Beurteilung eine entscheidende Rolle.
• Innovation: Außerdem bewerteten wir bei jedem Tool den Grad der Innovation. Wir wollten sehen, inwieweit jeder KI-Code-Generator in der Lage war, Grenzen überschreitende einzigartige, kreative Programmierlösungen anzubieten, die über Standard- oder traditionelle Ansätze hinausgingen.
• Das gewisse Etwas: Darüber hinaus haben wir die Qualität des Codes im Hinblick auf Anpassung und Einzigartigkeit bewertet. Wir suchten nach Tools, die nicht nur generische Lösungen bereitstellten, sondern personalisierte, maßgeschneiderte Programmiercodes, die den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen des jeweiligen Projekts entsprachen.

Unser Fazit

Das Testen und Analysieren der KI-Code-Generatoren zeigt, wie unterschiedlich die Tools sind. Jede Plattform zeigte dabei ihre eigenen Stärken und Schwächen. Eine Plattform stach jedoch unser Meinung nach mit ihrem ausgewogenen Angebot an Effizienz, Nutzerfreundlichkeit und Innovation hervor – und das war GitHub Copilot.

GitHub Copilot

GitHub Copilot hat sich in unserer Bewertung als Spitzenreiter erwiesen, da es sich durch eine ausgewogene Kombination aus intuitiven Vorschlägen, sprachlicher Vielseitigkeit und nutzerfreundlicher Interaktion auszeichnete.

Auch wenn das Programm nicht immer perfekt war und manchmal nicht die richtigen Vorschläge lieferte, wurden diese Defizite durch den Gesamtnutzen und die gebotene Hilfestellung wieder aufgehoben.

Die Fähigkeit von Copilot, kontextbezogene Programmiervorschläge in Echtzeit zu unterbreiten, zeigt, wie weit bereits die Nuancierung der KI-Codegenerierung fortgeschritten ist.

Amazon Codewhisperer

Amazon Codewhisperer brillierte vor allem durch seine robuste Fehlererkennung und aufschlussreichen Empfehlungen. Verbesserungswürdig sind jedoch Nutzeroberfläche und Navigation, die gelegentlich etwas unübersichtlich erscheinen. Die gegebenen Empfehlungen sind zwar nützlich, könnten aber individueller gestaltet und zielgerichteter sein.

Tabnine

Tabnine ist bekannt für Schnelligkeit und Intuitivität bei der automatischen Vervollständigungsfunktion. Das Tool hat jedoch auch seine Schwächen und liefert manchmal zu ausführliche oder irrelevante Programmiervorschläge. Es steht zum einen für die Erwartungen an die Rolle, welche die KI-Zukunft beim Programmieren spielen wird, zum anderen verdeutlicht es die derzeitig noch bestehenden Beschränkungen.

Weitere KI-Coding-Tools, die bei der Programmierung helfen können

Natürlich gibt es noch weitaus mehr Tools, die Ihnen die Arbeit als Programmierer bzw. Programmiererin erleichtern können:

• Sourcery ist ein KI-basiertes Programmierassistent, der den Prozess des Schreibens und Überprüfens von Code beschleunigt.
• Sourcegraph Cody ist ein KI-Assistent, der Entwicklern und Entwicklerinnen dabei helfen soll, ihren geschrieben Code besser zu navigieren und zu verstehen.
• Codiga ist ein Code-Überprüfungstool mit künstlicher Intelligenz, das mehr Effizienz und Präzision in Ihren Prozess bringt.
• Bugasura ist ein KI-gestütztes Tools, das speziell für die Entdeckung von Fehlern und das Testen von Code entwickelt wurde.
• Replit ist eine browserbasierte Programmierplattform, die KI nutzt, um das Coden zu vereinfachen und zu verbessern.
• AskCodi ist ein KI-basierter Assistent, der wie eine Suchmaschine funktioniert und Entwickelnden hilft, schneller Lösungen für ihre Programmierprobleme zu finden.
• Android Studio Bot ist ein KI-gesteuerter Assistent, der speziell für die Entwicklung von Android-Anwendungen entwickelt wurde.
• Code Intelligence bietet einen innovativen Ansatz für Softwaretests und -sicherheit, bei dem KI zur automatischen Erstellung und Ausführung von Tests eingesetzt wird.
• Safurai ist ein KI-gesteuertes Tool, das Entwicklern und Entwicklerinnen dabei helfen soll, sichere Software zu erstellen und Sicherheitslücken zu identifizieren.

KI-Code-Tools: Die Zukunft der Web- und Softwareentwicklung

Wenn wir die sich schnell wandelnde Welt der künstlichen Intelligenz betrachten, erkennen wir, dass KI-Code-Tools nicht nur ein vorübergehender Trend sind, sondern ein echter Wegweiser in die Zukunft der Web- und Softwareentwicklung.

Diese Tools bringen uns in eine neue Ära, in der KI gemeinsam mit dem menschlichen Intellekt arbeitet, indem sie sich wiederholende Aufgaben übernimmt, Fehler aufspürt, Korrekturen vorschlägt und sogar Code schreibt.

Der zunehmende Einsatz von KI in der Welt der Programmierung führt zu einer beispiellosen Effizienz- und Qualitätssteigerung. Mit diesen fortschrittlichen Tools können sich Entwicklerteams nun stärker auf die Lösung einzigartiger Probleme und Innovationen konzentrieren, während die KI die alltäglichen Aspekte der Programmierung übernimmt.

Darüber hinaus machen diese KI-Code-Tools das Programmieren zugänglicher, öffnen Türen für den Neueinstieg und fördern eine vielfältigere Programmierergemeinschaft.

Eine Sache ist sicher: KI ist nicht dazu da, um Menschen zu ersetzen, sondern um sie zu befähigen. Wenn wir diese Tools im Programmierprozess einsetzen, bedeutet das, dass wir uns der Zukunft stellen, relevant bleiben und die Grenzen dessen, was wir mit Software erreichen können, erweitern.

Letztendlich ist es ganz gleich, ob Sie professionelle Developerin sind, die ihren Workflow optimieren möchte, oder ein Anfänger, der in die Welt der Programmierung eintaucht – die vorgestellten KI-Coding-Tools werden Sie bei Ihrer Programmierarbeit unterstützen. Worauf warten Sie? Erleben Sie die Zukunft des Programmierens.

 

Titelbild: HubSpot