Kann KI wirklich programmieren? Unsere Experimente mit Vibe Coding | c’t uplink

Mit dabei: Denny Gille, Peter Siering und Jörg Wirtgen

Programmieren mit KI-Unterstützung, das so genannte Vibe Coding: Ist man wirklich produktiver oder nur anders beschäftigt? Schreibt man besseren oder einfach nur aufgeblähten Code? Übernimmt die KI lästige Routinearbeiten oder trifft sie wichtige strukturelle Entscheidungen? Wir reden im Podcast mit c’t-Redakteur Peter Siering und heise+-Redakteur Denny Gille.

Peter programmiert seit Jahrzehnten und hat die KI-Unterstützung mittlerweile in den Alltag integriert und intensiv für das c’t-Projekt desinfec’t genutzt, einen linuxbasierten Virenscanner. Denny hat vor einiger Zeit erst das Programmieren angefangen und ist durch Vibe Coding deutlich größere Schritte voran gekommen als bisher. Moderator Jörg hat früher viel programmiert und schwankt gerade, ob Vibe Coding ihm die Lust am Programmieren vergrätzt oder neu entfacht.

Zuerst erklären Denny und Peter, an genau welcher Stelle die KI ins Entwickeln eingreift. Und zwar kann sie das auf praktisch jeder denkbaren Ebene: Nur als Chatbot, der beim Entwurf hilft und auf Wunsch Code ausspuckt, den man manuell in seine Entwicklungsumgebung übernimmt. Die KI kann auch fertigen Code beispielsweise als Git-Repository abliefern, in das man sich einklinkt. Oder sie kann in die IDE integriert sein und einem beim täglichen Tippen helfen. Zudem kann man auch die KI nur nachträglich über den Code gucken und ihn vielleicht kommentieren lassen oder lästige Testroutinen schreiben lassen. Und dann gibts die agentische KI, die den eigenen Rechner bedient und somit selbstständig die gesamte Entwicklungsumgebung installieren und Anwendungen herunterladen und übersetzen kann.

Dann sprechen Peter und Denny über ihre Erfahrungen, die sie mit Vibe Coding realisiert haben. Peter will keine agentische KI auf seinem Rechner haben, sondern beschränkt sich – und die KI – auf Browser und die Sandboxes der KI-Anbieter. Wenn mal eine lokale Hardware nötig ist, kommt ein separater PC oder Raspi zum Einsatz, auf dem keine Konten oder sonstige Zugänge installiert sind. Den KI-generierten Code lässt er dann seine private GitLab-Instanz weiterverarbeiten.

Denny chattet mit der Entwickler-KI und lädt sich deren Code herunter. Lokal hat er einen Visual Studio Code installiert oder auch nur einen schlanken Editor. Ihm gefällt vor allem, dass das ein niederschwelliger Ansatz ist. Mit KI direkt in der Entwicklungsumgebung haben beide keine Erfahrung, haben aber Positives von anderen Entwicklern gehört. Vor allem Fleißaufgaben wie Refaktorisieren erledigt die KI gut.

Besonders hilfreich finden beide, dass die KI sehr viele APIs gelesen hat, dutzende Programmiersprachen beherrscht und auch massig Tipps aus einschlägigen Foren wie Stack Overflow eingesammelt hat. Dennoch geht es nicht so ganz ohne Grundkenntnisse, was man da eigentlich macht. Auch haben alle drei Zweifel, wie es mit zukünftigen APIs und Problemen weitergeht: Wie kommt die KI an frische Trainingsdaten, wenn keine menschlichen Programmierer mehr ihre Fragen und Antworten auf Stack Overflow austauschen? Oder kommen einige KIs vielleicht an sämtlichen Code auf Github, Gitlab & Co.?

Beide erzählen auch von Problemen und scheiternder KI: fehlerhafter Code, oder auch die Einflüsse von geringen Tokenzahlen auf die iterierende Codequalität. Geholfen hat teils, der KI explizit zu sagen, den Code modular aufzubauen. Zum Schluss werfen wir einen Blick in die Zukunft: Wie mag KI die Softwarewelt verändern, wohin mag sich das Berufsbild der Entwickler, nunja, entwickeln?

Kapitel:

00:00 Intro

03:30 Agentische KI, Sandboxes und Raspi

08:56 KI-Code per Github, per Chat oder aus der IDE

14:20 Erfahrungen von Jörg, Denny und Peter

24:40 Hartnäckigkeit und wo die KI gescheitert ist

31:53 Peters Projekt: c’t desinfect

40:00 Wie KI die Softwarewelt verändert

Hinweis: Dieser Podcast wird von einem Sponsor unterstützt. Alle Infos zu unseren Werbepartnern findet ihr hier. heise Podcasts | Wonderlink