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.
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.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Zielgruppe:
Softwareentwickler, Architekten und Tech Leads mit Erfahrung in modernen Entwicklungspraktiken. Grundkenntnisse in aktuellen Programmiersprachen und Entwicklungsumgebungen werden vorausgesetzt.
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