KI-unterstützte Clean Code Entwicklung

Seminarziel

Die Teilnehmer entwickeln ein umfassendes Verständnis für die Möglichkeiten von KI in der Clean Code Entwicklung. Sie lernen verschiedene Tools und Methoden kennen und können deren Nutzen für ihre spezifischen Entwicklungsprozesse einschätzen. Das Seminar vermittelt zudem ein Framework für die schrittweise Einführung von KI-Unterstützung in bestehende Workflows.

Inhalt

• Grundlagen von Clean Code mit KI
  • Einführung  in die Prinzipien des Clean Code und wie KI-Tools diese unterstützen  können: Überblick über Code-Analyse, Refactoring-Vorschläge und  Qualitätsmetriken. Historische Entwicklung von manuellen zu  KI-gestützten Code-Review-Prozessen.
  • Integration  in bestehende Entwicklungsumgebungen: Anbindung von KI-Tools an gängige IDEs wie Visual Studio Code, IntelliJ und Eclipse. Konfiguration von Plugins und Erweiterungen für den täglichen Entwicklerworkflow.
  • Ethische  Aspekte und Grenzen: Verantwortung des Entwicklers gegenüber  KI-Empfehlungen, Urheberrechtsfragen bei KI-generiertem Code und Wahrung der Code-Hoheit.
• Automatisierte Code-Analyse
  • Statische  Code-Analyse mit Machine Learning: Erkennung von Code-Smells und  Architekturproblemen über einfache Regelprüfungen hinaus.  Kontextbewusste Bewertung von Code-Qualität.
  • Dynamische  Code-Bewertung: Laufzeitanalyse zur Identifikation von  Performance-Problemen und ineffizienten Algorithmen. Integration mit  Unit-Test-Ergebnissen.
  • Technische Schuldenberechnung: KI-gestützte Quantifizierung und Priorisierung von Refactoring-Bedarf in bestehenden Codebasen.
• Intelligentes Refactoring
  • Kontextsensitive  Refactoring-Vorschläge: Automatisierte Erkennung von  Verbesserungspotenzialen mit Berücksichtigung des Gesamtsystems.  Unterschiede zu traditionellen Refactoring-Tools.
  • Sicherheitsrefactoring: KI-gestützte Identifikation und Behebung von Sicherheitslücken unter Beibehaltung der Funktionalität.
  • Legacy-Code-Modernisierung:  Automatisierte Ansätze zur schrittweisen Verbesserung alter Codebasen  unter Wahrung der Geschäftslogik.
• KI-gestützte Code-Generierung
  • Kontextbewusste  Code-Vervollständigung: Intelligente Vorschläge für  Methodenimplementierungen unter Berücksichtigung von Projektkonventionen und Domänenwissen.
  • Testfall-Generierung: Automatische Erstellung von sinnvollen Unit-Tests basierend auf Code-Analyse und Spezifikationen.
  • Dokumentationsassistenz: Generierung von Code-Kommentaren und API-Dokumentation aus Implementierung und Nutzungskontext.
• Code-Review Automatisierung
  • Intelligente  Review-Assistenten: KI-gestützte Voranalyse von Pull-Requests mit Fokus auf Clean-Code-Prinzipien. Automatisierte Checklisten für verschiedene Code-Arten.
  • Lerneffekte durch KI-Feedback: Adaptives System zur Verbesserung der Code-Qualität im Team über Zeit.
  • Review-Priorisierung:  Algorithmische Bewertung der Wichtigkeit von manuellen Reviews  basierend auf Änderungsumfang und Risikoanalyse.
• Architektur-Optimierung
  • Dependency-Analyse: Visualisierung und Bewertung von Modulabhängigkeiten mit KI-gestützten Verbesserungsvorschlägen.
  • Microservice-Granularität: Empfehlungen für optimale Service-Aufteilung basierend auf Analyse der Geschäftsprozesse.
  • Technologiestack-Bewertung: KI-gestützte Analyse der Eignung verwendeter Frameworks und Bibliotheken für die Problemdomäne.
• Team-basierte Code-Verbesserung
  • Personalisiertes Feedback: Anpassung von Code-Qualitätsempfehlungen an individuelle Entwicklerstärken und -schwächen.
  • Wissensmanagement: Automatisierte Extraktion und Verbreitung von Best Practices im Entwicklungsteam.
  • Code-Konsistenzanalyse: Sicherstellung einheitlicher Codierungsstandards über große Teams und Codebasen hinweg.
• Praxisübung: KI-gestützte Code-Optimierung
  • Teilnehmer  analysieren und verbessern einen existierenden Code-Ausschnitt mit  Hilfe verschiedener KI-Tools, dokumentieren die Änderungen und bewerten  die Ergebnisse.