Ist die Zukunft der Softwareentwicklung eine KI-gestützte IDE? GitHub verbreitet die Idee.
Auf seiner jährlichen GitHub Universe-Konferenz am Montag in San Francisco kündigte GitHub Copilot Workspace an, eine Entwicklungsumgebung, die das nutzt, was GitHub als „Copilot-gestützte Agenten“ bezeichnet, um Entwicklern beim Brainstorming, Planen, Erstellen, Testen und Ausführen von Code in natürlicher Sprache zu helfen.
Jonathan Carter, Leiter von GitHub Next, dem Software-Forschungs- und Entwicklungsteam von GitHub, bezeichnet Workspace als eine Art Weiterentwicklung von GitHubs KI-gestütztem Codierungsassistenten Copilot zu einem allgemeineren Tool, das auf kürzlich eingeführten Funktionen wie Copilot Chat aufbaut, mit dem Entwickler Fragen zum Code stellen können in natürlicher Sprache.
„Durch Recherchen haben wir herausgefunden, dass bei vielen Aufgaben der größte Reibungspunkt für Entwickler darin besteht, zu beginnen und insbesondere zu wissen, wie man an eine Aufgabe herangeht [coding] „Sie wissen, welche Dateien bearbeitet werden müssen und wie mehrere Lösungen und ihre Kompromisse zu berücksichtigen sind“, sagte Carter. „Deshalb wollten wir einen KI-Assistenten entwickeln, der Entwickler zu Beginn einer Idee oder Aufgabe treffen, die zu Beginn erforderliche Aktivierungsenergie reduzieren und dann mit ihnen zusammenarbeiten kann, um die notwendigen Änderungen in der gesamten Kernbasis vorzunehmen.“
Bei der letzten Zählung hatte Copilot über 1,8 Millionen zahlende Privatkunden und 50.000 Unternehmenskunden. Aber Carter stellt sich eine weitaus größere Basis vor, die durch Funktionserweiterungen mit breiter Anziehungskraft wie Workspace angezogen wird.
„Da Entwickler viel Zeit damit verbringen, daran zu arbeiten [coding issues]„Wir glauben, dass wir Entwicklern durch eine ‚gedankliche Partnerschaft‘ mit KI jeden Tag dabei helfen können, sie zu stärken“, sagte Carter. „Sie können sich Copilot Workspace als eine begleitende Erfahrungs- und Entwicklungsumgebung vorstellen, die vorhandene Tools und Arbeitsabläufe ergänzt und die Vereinfachung einer Klasse von Entwickleraufgaben ermöglicht … Wir glauben, dass in einer KI-nativen Entwicklerumgebung, die nicht der Fall ist, eine Menge Mehrwert geboten werden kann.“ Es ist nicht durch bestehende Arbeitsabläufe eingeschränkt.“
Es besteht sicherlich ein interner Druck, Copilot profitabel zu machen.
Kopilot verliert durchschnittlich 20 US-Dollar pro Monat und BenutzerLaut einem Bericht des Wall Street Journal kosten einige Kunden GitHub bis zu 80 US-Dollar pro Monat. Und die Zahl der Konkurrenzdienste wächst weiter. Es gibt CodeWhisperer von Amazon, den das Unternehmen Ende letzten Jahres einzelnen Entwicklern kostenlos zur Verfügung stellte. Es gibt auch Startups wie Magic, Tabnine, Codegen und Laredo.
Bei einem GitHub-Repo oder einem bestimmten Fehler in einem Repo kann Workspace – gestützt auf das GPT-4-Turbo-Modell von OpenAI – einen Plan erstellen, um den Fehler zu beseitigen (zu versuchen) oder eine neue Funktion zu implementieren, indem er sich auf das Verständnis der Kommentare des Repos stützt. Problemantworten und größere Codebasis. Entwickler erhalten Codevorschläge für die Fehlerbehebung oder neue Funktion, zusammen mit einer Liste der Dinge, die sie zum Validieren und Testen dieses Codes benötigen, sowie Steuerelementen zum Bearbeiten, Speichern, Umgestalten oder Rückgängigmachen.
Bildnachweis: GitHub
Der vorgeschlagene Code kann direkt in Workspace ausgeführt und über einen externen Link mit den Teammitgliedern geteilt werden. Sobald diese Teammitglieder in Workspace sind, können sie den Code nach Belieben verfeinern und daran herumbasteln.
Der vielleicht offensichtlichste Weg, Workspace zu starten, ist die neue Schaltfläche „In Workspace öffnen“ links neben Issues und Pull Requests in GitHub-Repos. Wenn Sie darauf klicken, wird ein Feld geöffnet, in dem die auszuführende Softwareentwicklungsaufgabe in natürlicher Sprache beschrieben wird, z. B. „Dokumentation für die Änderungen in diesem Pull-Request hinzufügen“, der nach dem Absenden zu einer Liste von „Sitzungen“ innerhalb des neuen Pull-Requests hinzugefügt wird dedizierte Arbeitsbereichsansicht.
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Workspace führt Anforderungen systematisch Schritt für Schritt aus, erstellt eine Spezifikation, generiert einen Plan und setzt diesen Plan dann um. Entwickler können in jeden dieser Schritte eintauchen, um eine detaillierte Ansicht des vorgeschlagenen Codes und der Änderungen zu erhalten und die Schritte nach Bedarf löschen, erneut ausführen oder neu anordnen.
„Wenn Sie einen Entwickler fragen, wo er bei einem neuen Projekt stecken bleibt, werden Sie oft hören, dass er weiß, wo er anfangen soll“, sagte Carter. „Copilot Workspace nimmt diese Belastung und gibt Entwicklern einen Plan, von dem aus sie mit der Iteration beginnen können.“
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Workspace startet am Montag in die technische Vorschau und ist für eine Reihe von Geräten, einschließlich Mobilgeräten, optimiert.
Wichtig ist, dass Workspace aufgrund der Vorschauversion nicht von GitHubs IP-Schadensersatzrichtlinie abgedeckt ist, die verspricht, die Anwaltskosten von Kunden zu decken, die mit Ansprüchen Dritter konfrontiert werden, die behaupten, dass der von ihnen verwendete KI-generierte Code gegen IP verstößt. (Generative KI-Modelle sind bekanntermaßen erbrechen ihre Trainingsdatensätze und GPT-4 Turbo wurde teilweise auf urheberrechtlich geschütztem Code trainiert.)
GitHub sagt, dass man noch nicht festgelegt hat, wie Workspace produziert werden soll, aber dass man die Vorschau nutzen wird, um „mehr über den Wert zu erfahren, den es bietet und wie Entwickler es nutzen.“
Ich denke, die wichtigere Frage ist: Wird Workspace die existenziellen Probleme rund um Copilot und andere KI-gestützte Codierungstools lösen?
Dies ergab eine Analyse von über 150 Millionen Codezeilen, die in den letzten Jahren von GitClear, dem Entwickler des gleichnamigen Code-Analysetools, an Projekt-Repos übergeben wurden Copilot führte zu mehr fehlerhaftem Code wird in Codebasen gepusht und mehr Code wird neu hinzugefügt statt wiederverwendet und optimiert, was den Codebetreuern Kopfzerbrechen bereitet.
An anderer Stelle haben Sicherheitsforscher davor gewarnt, dass Copilot und ähnliche Tools dies können bestehende Fehler und Sicherheitsprobleme in Softwareprojekten verstärken. Und Stanford-Forscher haben herausgefunden, dass Entwickler, die Vorschläge von KI-gestützten Codierungsassistenten annehmen neigen dazu, weniger sicheren Code zu produzieren. (GitHub betonte mir gegenüber, dass es ein KI-basiertes System zur Verhinderung von Schwachstellen verwendet, um zu versuchen, unsicheren Code zu blockieren, zusätzlich zu einem optionalen Code-Duplizierungsfilter, um das Aufstoßen von öffentlichem Code zu erkennen.)
Dennoch scheuen Entwickler nicht vor KI zurück.
In einem StackOverflow Umfrage Ab Juni 2023 gaben 44 % der Entwickler an, dass sie jetzt KI-Tools in ihrem Entwicklungsprozess verwenden, und 26 % planen, dies bald zu tun. Gärtner prognostiziert dass bis 2028 75 % der Unternehmenssoftware-Ingenieure KI-Code-Assistenten beschäftigen werden.
Durch die Betonung der menschlichen Überprüfung kann Workspace möglicherweise tatsächlich dazu beitragen, das durch KI-generierten Code verursachte Durcheinander zu beseitigen. Wir werden es früh genug herausfinden, wenn Workspace in die Hände der Entwickler gelangt.
„Unser Hauptziel mit Copilot Workspace ist es, KI zu nutzen, um die Komplexität zu reduzieren, damit Entwickler ihrer Kreativität freien Lauf lassen und freier experimentieren können“, sagte Carter. „Wir glauben fest daran, dass die Kombination aus Mensch und KI immer dem einen oder anderen allein überlegen sein wird, und genau darauf setzen wir bei Copilot Workspace.“