Inhaltsverzeichnis

Aus dem Lektorat

Inhaltsverzeichnis

Teil I   Coding mit KI-Unterstützung

1   Einführung

1.1   Coding per Chat

1.2   Die Kunst des Prompting

1.3   Code-Assistenten

1.4   Chat oder Assistent?

1.5   Grundlagen von Large Language Models (LLMs)

2   Pair Programming

2.1   Code in Funktionen strukturieren

2.2   Beispiel: IBAN-Validierung

2.3   Objektorientiert programmieren

2.4   Beispiel: Quiz

2.5   Beispiel: Sudoku lösen

3   Debugging

3.1   Web-Applikationen

3.2   App-Entwicklung

3.3   Entwicklung am Raspberry Pi

3.4   Visual Studio und VS Code

3.5   Fazit

4   Refactoring

4.1   Einführung ins Refactoring

4.2   Refactoring mit KI-Werkzeugen

4.3   Best Practices

4.4   Fazit

5   Software testen

5.1   Erzeugen von Testdaten

5.2   KI-gestützte Testautomatisierung

5.3   Testgetriebene Entwicklung mit KI

5.4   Arbeiten mit Abhängigkeiten

5.5   Optimieren von Tests

5.6   E2E-Tests

5.7   Fazit

6   Software dokumentieren

6.1   Inline-Dokumentation

6.2   Funktions- und Klassendokumentation

6.3   API-Dokumentation

6.4   Veraltete Dokumentation

6.5   Fazit

7   Datenbanken

7.1   Datenbankdesign

7.2   SQL-Kommandos

7.3   Administration

7.4   Client-Programmierung

8   Scripting und Systemadministration

8.1   Scripting

8.2   Beispiel: Python-Script in PHP-Code umwandeln

8.3   Reguläre Muster

8.4   Systemadministration

8.5   Beispiel: wget-Script plus tmpfs-Konfiguration

8.6   GitHub Copilot und ChatGPT im Terminal aufrufen

Teil II   Sprachmodelle lokal ausführen, fortgeschrittene KI-Tool

9   Sprachmodelle lokal ausführen

9.1   Die Qual der LLM-Wahl

9.2   GPT4All

9.3   Ollama

9.4   Open WebUI für Ollama

9.5   Continue

9.6   Ollama-API

9.7   Tabby

9.8   Fazit

10   Code automatisiert verarbeiten

10.1   OpenAI-API

10.2   Ollama-API

10.3   Groq-API

10.4   Beispiel: Code automatisiert kommentieren

10.5   Beispiel: von Python 2 zu Python 3

11   Level-3-Tools: OpenHands und Aider

11.1   OpenHands

11.2   OpenHands in der Praxis

11.3   Aider

11.4   Aider in der Praxis

12   Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL

12.1   Schnellstart RAG

12.2   Das viel-falter-Projekt

12.3   Dokumente laden

12.4   Index erzeugen

12.5   Vector-Store-Datenbanken

12.6   RAG-Abfragen

12.7   Text-to-SQL

13   Risiken und Ausblick

13.1   Probleme und Einschränkungen beim Einsatz von KI-Tools

13.2   Beispielhaftes KI-Versagen

13.3   Ethische Fragen

13.4   Schlussfolgerungen und Ausblick

Stichwortverzeichnis

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