Tabnine

Ich muss langsam meine Aversion gegen direkte Integration von KI-Hilfen in eine IDE überdenken. Obwohl ich Karl-Klammer-geschädigt bin und mir auch die ständigen – mehr und meist weniger sinnvollen – Vorschläge von IntelliSense in Visual Studio gewaltig auf die Nerven gehen, habe ich heute einige Aha-Erlebnisse mit Codevorschlägen gehabt. Bisher nutze ich KI in der Programmierung bzw. IT so, dass ich in einer IDE oder einem Editor code und gezielt eine KI wie ChatGPT bei Bedarf in einem Browser frage. Bei Coden will ich auf keinen Fall durch Vorschläge und automatische Vervollständigungen gestört bzw. abgelenkt werden. Manuelle Anfragen funktionieren dagegen richtig gut und die ständigen Störgeräusche durch überschlaue Assistenten entfallen. Nun hatte ich aber gestern den Github Copilot direkt in Visual Studio Code integriert und diesen auf einem Kontext aus hunderten Dateien arbeiten lassen. Wie ich im letzten Post schon gesagt hatte, ist die direkte Integration von Github Copilot in VSC mit dessen Analyse des Kontextes brutal krass gut gewesen.

Heute habe ich deshalb mit Tabnine und einer passenden Extension für VSC eine Alternative ausprobiert. Dabei habe ich das Modell Tabnine Protected als KI-Engine verwendet. Ich muss ehrlich zugeben, dass dessen Vorschläge teils unglaublich waren. Ich habe etwa mit TypeScript ein Interface mit Namen IKreis hingeschrieben und rein aufgrund des Names kamem automatisch die Vorschläge für die Eigenschaft radius und die Methoden umfang und flaeche. Nach Notation der Klasse Kreis mit Implementierung von IKreis wurden die Methoden bereits mit den korrekten Formeln für die jeweiligen Berechnungen überschrieben. Das war ein Erlebnis der Art „Ich weiß vor Dir, was du bald willst.“ Und so ist das immer wieder gelaufen. Weit über dem stupiden Vorschlagen von Strukturen, wie ich es  von IntelliSense in Visual Studio gewohnt bin und meist nur als Störung meines Codings empfinde. Das ist zu einem durchaus relevanten Teil wirklich nützlich und überraschend „intelligent“ gewesen.