Kann KI wirklich programmieren? Ich habe DeepSeek auf die Probe gestellt

Von carlc, Produktmarketingmanager bei Filestack.

Ich erinnere mich noch gut an den Tag, als ich zum ersten Mal mit DeepSeek zum Programmieren experimentierte. Es fühlte sich an, als würde ich eine neue Dimension betreten, in der sich Code fast von selbst schreiben konnte. Damals jonglierte ich mit mehreren Projekten und brauchte eine Möglichkeit, meinen Workflow zu optimieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Damals entdeckte ich, wie DeepSeek mich bei der Generierung von Code-Snippets, ganzen Funktionen oder sogar kleinen Modulen unterstützen kann. Es hat meine Arbeit als Entwickler zwar nicht überflüssig gemacht, aber meine Effizienz deutlich gesteigert. Nach Monaten der Nutzung möchte ich nun einige Tipps und Tricks für die Erstellung guter Eingabeaufforderungen mit Ihnen teilen, um diesen Ansatz optimal zu nutzen.

Mein erster Eindruck

Zu Beginn war ich begeistert, aber auch etwas skeptisch. Wäre der generierte Code zuverlässig? Könnte er mit kniffligen Aspekten meiner Projekte umgehen, wie etwa Randfällen oder neuen Bibliotheken? Doch mit der Zeit merkte ich, dass DeepSeek am besten funktionierte, wenn ich ihm klare und präzise Anweisungen gab. Bei einer vagen Anfrage wie „Erstelle eine Funktion zum Parsen von Benutzerdaten“ war das Ergebnis oft zu allgemein oder enthielt nicht die Nuancen meiner Anforderungen.

Wenn ich jedoch etwas Spezifischeres eingab, etwa „Erstellen Sie eine Funktion in Python, die eine JSON-Datei mit Benutzerdaten liest und ein Wörterbuch gültiger Benutzer zurückgibt, wobei Einträge mit fehlenden E-Mail-Feldern ignoriert werden“, war das Ergebnis überraschend genau.

Ich habe auch festgestellt, dass der Kontext entscheidend ist. Wenn ich DeepSeek nach Code fragte, ohne zu erklären, was ich erreichen wollte, oder ohne Hintergrundinformationen bereitzustellen, erstellte es basierend auf begrenzten Daten Vermutungen.

Wenn ich beispielsweise einen JavaScript-Codeausschnitt für ein Front-End-Webformular benötige, aber nie erwähnt habe, dass es für eine Browserumgebung gedacht ist, entspricht die Ausgabe möglicherweise nicht meinem Setup. Sobald ich hingegen meine Umgebung, Sprache und Art der Aufgabe angegeben habe, erhalte ich Code, der meinen tatsächlichen Anforderungen am nächsten kommt.

Warum sofortige Klarheit wichtig ist

Eine meiner wichtigsten Erkenntnisse ist, dass DeepSeek nur so gut ist wie die Anweisungen, die ich ihm gebe. Mit Anweisungen meine ich die Beschreibungen, die ich eingebe, bevor ich die Eingabetaste drücke. DeepSeek verhält sich fast wie ein Gesprächspartner. Gebe ich gut strukturierte Anweisungen, antwortet es mit Code, der meinen Zielen entspricht. Schicke ich jedoch kurze oder unklare Anfragen, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht sehr hilfreich.

Daher beginne ich jede Eingabeaufforderung mit der Angabe der gewünschten Programmiersprache. Anschließend beschreibe ich den Zweck des Codes. Anschließend gebe ich weitere Details an, beispielsweise die Bibliotheken oder Frameworks, die ich verwenden möchte, sowie wichtige Einschränkungen.

Abschließend erwähne ich die gewünschte Ausgabe oder das gewünschte Verhalten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass DeepSeek das Gesamtbild versteht und etwas generieren kann, das meiner Ideallösung nahekommt.

Komponenten einer effektiven Eingabeaufforderung

Ich stelle mir eine wirksame Aufforderung gerne in vier Hauptteilen vor:

1. Sprache und Umgebung : Zum Beispiel „Schreiben Sie eine JavaScript-Funktion, die in einer Node.js-Umgebung ausgeführt wird“ oder „Generieren Sie eine Python-Klasse für die Datenanalyse.“

   
   

2. Ziel oder Aufgabe : Dies könnte „Verkaufsdaten analysieren“ oder „Benutzereingaben in einem React-Formular verarbeiten“ sein.

   
   

3. Einschränkungen : Hier erwähne ich alles Besondere, wie etwa „Das Skript sollte nur integrierte Python-Bibliotheken verwenden“ oder „Keine externen Pakete zulässig“.

   
   

4. Gewünschte Ausgabe : Abschließend erläutere ich das genaue Ergebnis, z. B. „Gibt eine sortierte Liste von Benutzer-IDs zurück“ oder „Protokolliert jeden Fehler in der Konsole.“

   
   

Wenn ich dieser Struktur folge, erstellt DeepSeek in der Regel Code, der von Anfang an meinen Projektanforderungen entspricht. Dadurch werden auch umfangreiche Änderungen nach der Codegenerierung vermieden. Jeder dieser Schritte regt mich außerdem dazu an, sorgfältig darüber nachzudenken, was ich wirklich brauche, und verhindert so, dass ich unausgereifte Anfragen sende.

Iterative Verfeinerung

Trotz aller Bemühungen gelingt mir selten gleich beim ersten Versuch perfekter Code. Ein Vorteil von DeepSeek für die Programmierung besteht jedoch darin, dass ich den generierten Code prüfen, ausführen und anschließend meine Eingabeaufforderung verfeinern kann. Enthält der Code beispielsweise zusätzliche Funktionen, die ich nicht benötige, sage ich einfach: „Entfernen Sie die Datenprotokollierung und konzentrieren Sie sich auf den Sortiermechanismus.“ Fehlt ein wichtiger Schritt, sage ich beispielsweise: „Bitte fügen Sie eine Validierungsfunktion für leere Felder hinzu.“

Dieser iterative Prozess fühlt sich an wie die Zusammenarbeit mit einem Junior-Entwickler, der einen ersten Entwurf schreibt. Ich erwarte nicht, dass der erste Durchgang fehlerfrei ist, aber ich verlasse mich auf den Austausch, um den Code meinen Standards entsprechend zu verfeinern. Außerdem versuche ich immer, direktes Feedback zu geben, was schiefgelaufen ist oder was besser sein könnte. Wenn ich DeepSeek einfach „Versuchen Sie es noch einmal“ sage, weiß es möglicherweise nicht, was es ändern soll. Aber wenn ich sage: „Bitte fügen Sie eine Fehlerbehandlung für Datei-nicht-gefunden-Ausnahmen hinzu“, bekomme ich in der Regel das, was ich brauche.

Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

Obwohl DeepSeek ziemlich leistungsstark sein kann, gibt es einige Fallstricke, die mir aufgefallen sind:

• Fehlender Kontext : Wenn Sie die Umgebung oder die Programmiersprache nicht angeben, erhalten Sie möglicherweise Code in einer Sprache, die Sie nicht verwenden möchten. Geben Sie Ihre Sprache und den Kontext immer klar an.

  
  

• Zu allgemeine Eingabeaufforderungen : Unklare Eingabeaufforderungen führen zu unvollständigen oder irrelevanten Ergebnissen. Geben Sie Ihr Hauptziel, die zu verwendenden Bibliotheken und etwaige besondere Einschränkungen genauer an.

  
  

• Ignorieren bewährter Methoden : Manchmal folgt der generierte Code älteren Konventionen oder entspricht nicht dem Styleguide Ihres Teams. Es ist wichtig, den Code zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass er Ihren Standards entspricht.

  
  

• Fehlende Fehlerbehandlung : In vielen Fällen verarbeitet der generierte Code standardmäßig keine Ausnahmen oder ungültigen Daten. Die Integration einer Anforderung zur Fehlerbehandlung in Ihre Eingabeaufforderung kann spätere größere Probleme vermeiden.

  
  

Indem ich mir dieser Fallstricke bewusst bin, spare ich Zeit und vermeide es, große Teile des Codes neu zu schreiben. Heutzutage vergesse ich selten, die Umgebung anzugeben, in der ich arbeite, weil ich bereits weiß, wie das zu Verwirrung führen kann.

Testen und Validieren des generierten Codes

Sobald ich einen Code von DeepSeek erhalte, gehe ich nie davon aus, dass er vollständig korrekt ist. Stattdessen teste ich ihn gründlich, genau wie jeden anderen Code, den ich von Hand schreibe. Ich prüfe auch auf Sicherheitsprobleme, Leistungsengpässe und logische Fehler. Obwohl DeepSeek mir hilft, schneller zu programmieren, muss ich dennoch sicherstellen, dass der Code wie erwartet funktioniert.

Ein einfacher Prozess, den ich befolge, ist:

1. Führen Sie den Code in einer sicheren Umgebung (z. B. einer lokalen Sandbox ) aus, um sicherzustellen, dass keine kritischen Probleme auftreten.

   
   

2. Fügen Sie Unit-Tests hinzu , die verschiedene Szenarien abdecken, einschließlich Randfälle.

   
   

3. Überprüfen Sie die Kompatibilität mit meiner vorhandenen Projektstruktur und meinen Bibliotheken.

   
   

Wenn ein Schritt fehlschlägt, kehre ich mit neuen Anweisungen zu DeepSeek zurück und leite es an, Fehler zu beheben oder die Leistung zu verbessern. Diese Testschleife gibt mir Vertrauen in das Endprodukt.

Verwenden von DeepSeek in Teameinstellungen

In den letzten Monaten habe ich auch einige Teammitglieder mit DeepSeek zum Programmieren vertraut gemacht. Die Zusammenarbeit wird einfacher, wenn wir die verwendeten Eingabeaufforderungen teilen. Wenn einem Teammitglied beispielsweise gefällt, wie ich eine bestimmte Datenbankabfrage erstellt habe, kann ich ihm meine genaue Eingabeaufforderung und Anleitung zeigen. So können sie meinen Erfolg nachahmen, ohne raten zu müssen, wie ich es gemacht habe.

Es ist jedoch auch wichtig, die Konsistenz im gesamten Team zu wahren. Wir legen oft ein Standardformat für Eingabeaufforderungen fest, damit alle einem ähnlichen Ansatz folgen. Dadurch wird sichergestellt, dass der von uns generierte Code einheitlicher ist und nicht von Entwickler zu Entwickler stark variiert. Es beschleunigt auch das Lernen, da Neueinsteiger ein klares Muster in der Kommunikation mit DeepSeek erkennen können.

Abschließende Gedanken und nächste Schritte

Meiner Erfahrung nach kann die Verwendung von DeepSeek für die Programmierung repetitive Aufgaben deutlich reduzieren und viele Teile des Entwicklungsprozesses beschleunigen. Dennoch ist es kein Zaubermittel. Gute Eingabeaufforderungen sind die Geheimzutat für hilfreichen Code. Das Schreiben von Eingabeaufforderungen, die Sprache, Kontext, Ziele und Einschränkungen spezifizieren, ist der beste Weg, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Anschließendes Iterieren und Verfeinern des Codes trägt dazu bei, ihn zu einem produktionsreifen Ergebnis zu verfeinern.

Ich bin überzeugt, dass wir mit der zunehmenden Nutzung von DeepSeek innovative Möglichkeiten zur Erstellung besserer Eingabeaufforderungen entdecken werden. Außerdem werden wir neue Tipps und Tricks kennenlernen, die uns helfen, die Codegenerierung noch weiter zu verfeinern.

Während meiner weiteren Arbeit mit DeepSeek werde ich alle neuen Erkenntnisse festhalten. Ich hoffe, dass dieser Leitfaden Ihnen eine solide Grundlage für die Codegenerierung bietet, ohne sich überfordert zu fühlen. Mit klaren Anweisungen, sorgfältigen Tests und der Bereitschaft zur Verfeinerung können Sie einen schnelleren und effizienteren Codierungsprozess erreichen, der Ihnen den Freiraum gibt, sich auf die kreative Seite der Entwicklung zu konzentrieren.

Denken Sie daran: Es ist nicht wichtig, beim ersten Versuch Perfektion zu erwarten. Betrachten Sie DeepSeek stattdessen als einen Programmierpartner, der klare Anweisungen und regelmäßiges Feedback benötigt.

Mit der Zeit finden Sie die perfekte Balance zwischen menschlicher Kreativität und KI-gesteuerter Effizienz. Viel Spaß beim Programmieren und möge Ihre Anleitung Sie zu den saubersten und elegantesten Lösungen führen!

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Filestack-Blog veröffentlicht.