Bei servereye kommt der GitHub Copilot seit August letzten Jahres in der Business Variante abteilungsübergreifend in allen Entwicklungsteams zum Einsatz und ist mittlerweile ein selbstverständliches Werkzeug in der täglichen Entwicklungsarbeit geworden. Die Anwendung in den verschiedenen Abteilungen ist natürlich aufgrund der diversen technischen Anforderungen unterschiedlich. Dieser Artikel schildert daher unsere ganz subjektive Erfahrung als servereye Frontend Team.
Wer verwendet den GitHub Copilot?
Der Copilot steht allen Entwicklerinnen und Entwicklern und auch unseren Auszubildenden ohne Einschränkung zur Verfügung. Vorausgegangen ist eine Testphase, in der die verschiedenen Teams die KI in Bezug auf ihren Entwicklungsworkflow ausprobieren und bewerten konnten. Verwendet wurde anfangs ausschließlich die Prompt Version, da zu diesem Zeitpunkt nur sie die Datenschutzanforderungen unseres Unternehmens erfüllt hat. Mittlerweile ist der Copilot Chat ebenfalls für alle freigegeben.
Wir haben uns bei servereye dazu entschieden, dass auch unsere Auszubildenden die KI Werkzeuge verwenden können, da wir der Meinung sind, dass die verantwortungsvolle Nutzung Teil des modernen Arbeitsalltags geworden ist. Der umsichtige Umgang mit internen und sensiblen Daten und das Wissen, dass der Copilot keineswegs darauf abzielt, fehlerfreien Code zu produzieren, der dann ungeprüft übernommen werden kann, bildet die Basis für einen verantwortungsvollen und produktiven Einsatz.
Generell soll jeder die Möglichkeiten der KI in alle Richtungen hin ausloten und weiterentwickeln können, um sein Wissen dann mit dem gesamten Team zu teilen.
Wofür verwenden wir den GitHub Copilot?
Im Frontend liegt der Fokus für den KI Einsatz vor allem in der Sicherstellung und Verbesserung der Qualitätsstandards unserer Benutzerschnittstelle. Aspekte sind hier in erster Linie Codequalität (Clean Code), transparente Projektstruktur und das Schreiben automatisierter Tests. Aber auch die Beschleunigung der Entwicklung durch intelligente und kontextbezogene Vorschläge während der Programmierung oder im Rahmen von Übersetzungsprozessen hat unsere Produktivität noch einmal deutlich gesteigert.
Was hat uns die KI bislang gebracht?
Dass wir das neue servereye Microfrontend in einem gemeinsamen Repository entwickeln, bietet dem GitHub Copiloten eine optimale Ausgangsbasis, da er den gesamten Projektkontext überblickt und dadurch sehr konkrete und gute Vorschläge liefert. Die Tatsache, dass wir bei unserem neuen OCC auf standardisierte Komponenten und Bibliotheken mit großer Community setzen führt dazu, dass die KI hier schon ein umfangreiches „Basiswissen“ mitbringt und auch dadurch qualitativ sehr gut berät.
Wenn wir neue Module entwickeln, durchlaufen diese viele Refaktorierungsschritte. Hierbei hilft der Copilot, unsere internen Coderichtlinien z.B. in Bezug auf Namenskonventionen, Strukturierung und Lesbarkeit zu immer besseren Ergebnissen zu führen und dadurch verständlich zu halten.
Auch die Vorschläge beim Schreiben automatisierter Tests sind eine enorme Zeitersparnis.
Was ist DAS denn jetzt?
Zum Schluss sollte man auf jeden Fall auch die Spaß- und Überraschungseffekte nicht vergessen, die bei der Arbeit mit der KI immer mal wieder auftreten, wenn ein besonders hilfreicher und ausführlicher Codeschnipsel angeboten wird, der einem viel langwierige Recherche erspart oder wenn Text- und Codebeispiele vorgeschlagen werden, die auf unheimliche Weise schon vorausahnen, was man an der Stelle implementieren möchte.
Oder, wie in unserem Fall, wenn der Copilot in den Übersetzungsdateien plötzlich anfängt,
englisch…
… oder saarländisch …
zu reden.
Oh Leck 🙂
Dich interessiert, was unsere Entwicklung noch alles kann? Dann überzeuge Dich selbst und schaue Dir die Aufzeichnung unserer neuesten Live-Demo an!