KI verändert, wie wir Software entwickeln. Wer die neuen KI-Helfer nicht nutzt, macht sich das Leben unnötig schwer und läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren. In diesem Buch erfahren Sie, was Tools wie ChatGPT oder GitHub Copilot bereits leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Praxisnahe Beispiele zeigen Ihnen, wie Sie heute schon mit KI-Unterstützung schneller, effizienter und fehlerfreier programmieren können. Ein pragmatischer Leitfaden für alle, die wissen wollen, wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verändert. Aus dem Inhalt: Wie funktioniert Künstliche Intelligenz Strukturiert programmieren mit KI Debugging, Refactoring und Unit-Tests Dokumentation automatisiert erstellen Datenbankentwicklung und -design Scripting und Administration Lokale LLMs ausführen Projekt-Bootstrapping mit OpenDevin Mit der OpenAI-API arbeiten KI-Apps und RAGs Risiken, Grenzen und Ausblick

KI ohne Cloud: LLMs lokal nutzen und optimieren

Autorentext
Sebastian Springer ist JavaScript-Engineer bei MaibornWolff. Als Dozent lehrt er JavaScript an der Technischen Hochschule Rosenheim. Er publiziert regelmäßig in Fachzeitschriften, schreibt Fachbücher zu Node.js und ist ein gefragter Speaker auf allen wichtigen JavaScript- und Webentwickler-Konferenzen. Sebastian Springer bietet auch Seminare zu JavaScript und Node.js an und ist Trainer für mehrere Rheinwerk Webinare.

Inhalt
Vorwort ... 9 TEIL I. Coding mit KI-Unterstützung ... 15 1. Einführung ... 17 1.1 ... Coding per Chat ... 17 1.2 ... Die Kunst des Prompting ... 27 1.3 ... Code-Assistenten ... 35 1.4 ... Chat oder Assistent? ... 47 1.5 ... Grundlagen von Large Language Models (LLMs) ... 48 2. Pair Programming ... 63 2.1 ... Code in Funktionen strukturieren ... 64 2.2 ... Beispiel: IBAN-Validierung ... 74 2.3 ... Objektorientiert programmieren ... 81 2.4 ... Beispiel: Quiz ... 90 2.5 ... Beispiel: Sudoku lösen ... 96 3. Debugging ... 107 3.1 ... Web-Applikationen ... 108 3.2 ... App-Entwicklung ... 117 3.3 ... Entwicklung am Raspberry Pi ... 120 3.4 ... Visual Studio und VS Code ... 123 3.5 ... Fazit ... 125 4. Refactoring ... 127 4.1 ... Einführung ins Refactoring ... 128 4.2 ... Refactoring mit KI-Werkzeugen ... 128 4.3 ... Best Practices ... 141 4.4 ... Fazit ... 143 5. Software testen ... 145 5.1 ... Erzeugen von Testdaten ... 146 5.2 ... KI-gestützte Testautomatisierung ... 150 5.3 ... Testgetriebene Entwicklung mit KI ... 155 5.4 ... Arbeiten mit Abh?igkeiten ... 162 5.5 ... Optimieren von Tests ... 168 5.6 ... E2E-Tests ... 175 5.7 ... Fazit ... 179 6. Software dokumentieren ... 181 6.1 ... Inline-Dokumentation ... 183 6.2 ... Funktions- und Klassendokumentation ... 186 6.3 ... API-Dokumentation ... 190 6.4 ... Veraltete Dokumentation ... 193 6.5 ... Fazit ... 196 7. Datenbanken ... 199 7.1 ... Datenbankdesign ... 199 7.2 ... SQL-Kommandos ... 210 7.3 ... Administration ... 218 7.4 ... Client-Programmierung ... 225 8. Scripting und Systemadministration ... 227 8.1 ... Scripting ... 228 8.2 ... Beispiel: Python-Script in PHP-Code umwandeln ... 235 8.3 ... Regul? Muster ... 237 8.4 ... Systemadministration ... 241 8.5 ... Beispiel: wget-Script plus tmpfs-Konfiguration ... 249 8.6 ... GitHub Copilot und ChatGPT im Terminal aufrufen ... 254 TEIL II. Sprachmodelle lokal ausführen, fortgeschrittene KI-Tools ... 259 9. Sprachmodelle lokal ausführen ... 261 9.1 ... Die Qual der LLM-Wahl ... 262 9.2 ... GPT4All ... 267 9.3 ... Ollama ... 271 9.4 ... Open WebUI für Ollama ... 276 9.5 ... Continue ... 284 9.6 ... Ollama-API ... 287 9.7 ... Tabby ... 290 9.8 ... Fazit ... 293 10. Code automatisiert verarbeiten ... 295 10.1 ... OpenAI-API ... 296 10.2 ... Ollama-API ... 308 10.3 ... Groq-API ... 311 10.4 ... Beispiel: Code automatisiert kommentieren ... 312 10.5 ... Beispiel: von Python 2 zu Python 3 ... 321 11. Level-3-Tools: OpenHands und Aider ... 325 11.1 ... OpenHands ... 327 11.2 ... OpenHands in der Praxis ... 333 11.3 ... Aider ... 336 11.4 ... Aider in der Praxis ... 341 12. Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL ... 351 12.1 ... Schnellstart RAG ... 352 12.2 ... Das viel-falter-Projekt ... 356 12.3 ... Dokumente laden ... 357 12.4 ... Index erzeugen ... 359 12.5 ... Vector-Store-Datenbanken ... 363 12.6 ... RAG-Abfragen ... 366 12.7 ... Text-to-SQL ... 371 13. Risiken und Ausblick ... 385 13.1 ... Probleme und Einschr?ungen beim Einsatz von KI-Tools ... 385 13.2 ... Beispielhaftes KI-Versagen ... 389 13.3 ... Ethische Fragen ... 400 13.4 ... Schlussfolgerungen und Ausblick ... 404 Index ... 409