GitHub Copilot

Grundlagen

• Einführung in die generative Künstliche Intelligenz

• Überblick über relevante Tools für Entwickler (wie Copilot, Gemini, Devin etc.)

• Ist die Rolle des Entwicklers in Gefahr durch KI?

Einstieg in GitHub Copilot

• Verschiedene Lizenzmodelle und deren Vor- und Nachteile

• Auswahl des passenden Lizenzmodells für individuelle oder unternehmerische Bedürfnisse

• Integration von Copilot in verschiedene IDEs (z.B. VS Code, JetBrains IDEs)

Arbeiten mit GitHub Copilot

• Nutzung von Kommentaren als Prompts für Copilot

• Interaktion mit dem Copilot-Chat

• Verbessertes IntelliSense für effizienteres Coden

• Verwendung von Funktionsköpfen als Einstiegspunkt

• Erstellen von Unit Tests mit Copilot

• Automatisches Generieren von Dokumentationen

• Erklären von Code-Schnipseln

• Code-Vereinfachung mit Copilot

Live-Demonstrationen

• Entwicklung einer einfachen REST-API

• Erstellung eines PowerShell-Skripts

• Einlesen und Ausgeben von Daten aus einer SQLite-Datenbank

Risiken beim Einsatz von GitHub Copilot

• Verständnis der grundlegenden Programmierprinzipien

• Mögliche Fehler durch schlechten Programmierstil

• „Garbage in, garbage out“ – wie fehlerhafte Eingaben zu schlechtem Code führen können

• Herausforderung bei nicht optimiertem Code

• Risiken durch eine veraltete Wissensbasis von Copilot

Deep Dive

• Strategien zur Erstellung effizienter Prompts

• Verwendung von Copilot in größeren, bestehenden Code-Basen

• Nutzung von @-Commands für erweiterte Funktionen

Ausblick

• Die zukünftige Entwicklung von GitHub Copilot und dessen Einsatzmöglichkeiten