GitHub Copilot

Was ist GitHub Copilot?

GitHub Copilot ist ein KI-Code-Assistent von GitHub und Microsoft. Er ist in gängige Entwicklungsumgebungen wie Visual Studio Code, Visual Studio oder JetBrains-Editoren integriert und schlägt während der Arbeit Codezeilen, Funktionen oder ganze Abschnitte vor.

Im Hintergrund arbeiten Sprachmodelle, die auf großen Mengen an Quellcode trainiert wurden. Copilot kann nicht nur Code vervollständigen, sondern auch Erklärungen zu bestehendem Code liefern, Testfälle vorschlagen oder Refactorings anregen.

Wichtig ist: Copilot trifft Vorschläge, aber keine fachliche Entscheidung. Die Verantwortung für Qualität, Sicherheit und Korrektheit des Codes bleibt bei den Entwicklerinnen und Entwicklern.

Wofür eignet sich GitHub Copilot im Arbeitsalltag?

GitHub Copilot eignet sich besonders für Teams und Personen, die regelmäßig Software entwickeln und ihre Produktivität in der Code-Arbeit erhöhen möchten.

Typische Einsatzbereiche:

• Routinecode schneller schreiben
• Boilerplate-Code automatisch ergänzen
• Funktionen aus Kommentaren ableiten
• bestehenden Code erklären lassen
• Refactoring-Vorschläge erhalten
• Tests und Testdaten vorbereiten
• Datenstrukturen und Schnittstellen entwerfen
• sich in fremden Codebasen schneller zurechtfinden

Für wen ist GitHub Copilot relevant?

GitHub Copilot richtet sich an alle, die mit Quellcode arbeiten – von Einzelpersonen bis zu Entwicklerteams in Unternehmen.

Besonders relevant ist Copilot für:

• Softwareentwicklerinnen und -entwickler
• Data Scientists und Analystinnen
• DevOps und Plattform-Teams
• Beratungen und Agenturen mit Entwicklungsfokus
• IT-Teams in Unternehmen, die eigene Lösungen bauen
• Forschung und Lehre im Bereich Informatik
• technische Trainerinnen und Trainer

Auch für Personen, die Code lesen und verstehen müssen, ohne ihn selbst zu schreiben, kann Copilot ein hilfreiches Werkzeug sein.

Typische Use Cases

Stärken

• tiefe Integration in gängige Entwicklungsumgebungen
• schnelle Vorschläge direkt im Editor
• gute Unterstützung bei Routine- und Boilerplate-Code
• hilft beim Lesen und Verstehen fremden Codes
• unterstützt viele Programmiersprachen
• Business- und Enterprise-Tarife mit klareren Datenschutzregelungen verfügbar

Grenzen

Copilot kann Code vorschlagen, der falsch, unsicher oder schlicht ungeeignet ist. Code-Reviews, Tests und Sicherheitsprüfungen bleiben unverzichtbar.

Bei vorgeschlagenem Code kann es Überschneidungen mit existierendem, möglicherweise lizenzgebundenem Code geben. Fragen zu Urheberrecht, Lizenzpflichten und geistigem Eigentum sollten im Team und rechtlich geklärt sein.

Funktionsumfang, Datenschutz-Optionen und Verfügbarkeit hängen vom Tarif ab. Welche Variante in Ihrem Unternehmen genutzt werden darf, sollte vorab geklärt sein.

Datenschutz- und Unternehmenshinweise

GitHub Copilot verarbeitet Codeausschnitte, die Sie schreiben oder im Editor öffnen. Damit ergeben sich besondere Anforderungen an Datenschutz und Geheimhaltung.

Vor dem Einsatz sollte geklärt werden:

• Welcher Tarif wird genutzt (Individual, Business oder Enterprise)?
• Sind dort Optionen aktiv, die das Training mit Eingaben ausschließen?
• Welche Repositories und welcher Code dürfen mit Copilot bearbeitet werden?
• Wie wird mit sensiblem Code (z. B. Zugangsdaten, Kundendaten) umgegangen?
• Gibt es interne Vorgaben für die Nutzung von KI in der Entwicklung?

Besonders bei Code, der personenbezogene Daten verarbeitet, sicherheitskritisch ist oder vertragsrechtliche Vorgaben enthält, ist eine vorherige Abstimmung mit IT-Sicherheit, Datenschutz und Recht sinnvoll.

Beispielprompt

Mit Copilot arbeiten Sie weniger über klassische Prompts und stärker über Kommentare, Funktionsnamen und Beispielcode.

• klare, sprechende Funktionsnamen wählen
• kurze Kommentare als Beschreibung der Absicht
• Beispiel-Inputs und erwartete Outputs angeben
• Randfälle und Fehlerverhalten benennen
• Stilrichtlinien und Sicherheitsanforderungen erwähnen

Beispiel-Kommentar als Prompt im Code:

# Diese Funktion soll eine Liste von Bestellungen zusammenfassen.
# Eingabe: Liste von Dicts mit den Keys "id", "customer", "amount" und "status".
# Ausgabe: Dict mit Anzahl Bestellungen pro Status und Summe der Beträge pro Status.
# Bedingungen:
# - Beträge sind float und können negativ sein (Stornos).
# - Stornos sollen in der Summe verrechnet werden.
# - Wenn die Liste leer ist, wird ein leeres Dict zurückgegeben.
# - Bitte einfachen, gut lesbaren Code, ohne externe Abhängigkeiten.

def summarize_orders(orders):
    ...

Alternativen

Je nach Aufgabe können andere Tools sinnvoll sein:

• ChatGPT: für konzeptionelle Fragen, Architektur-Diskussionen und Erklärungen außerhalb des Editors
• Claude: für längere Code-Analysen oder Reviews größerer Dateien
• andere Code-Assistenten: zum Beispiel anbieterspezifische Tools für bestimmte Sprachen oder Plattformen
• klassische Code-Review-Werkzeuge: für Qualitätssicherung, die nicht durch KI ersetzt werden sollte

Passende Use Cases

• Projektplan mit KI strukturieren
• KI-Antworten auf Fehler prüfen
• Interne Richtlinie mit KI verständlicher formulieren

Passende Glossarbegriffe

• Codegenerierung
• Urheberrecht und KI
• Datenschutz bei KI
• KI-Nutzungsrichtlinie
• KI-Assistent

Passende Kurse

• Sicher starten mit KI
• KI im Arbeitsalltag anwenden