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+====== 03. Code & Entwicklung ======
+==== Überblick ====
+KI-Systeme wie [[glossar:chatgpt|ChatGPT]], GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer oder Cursor können Entwickler:innen bei zahlreichen Aufgaben unterstützen – von der Codeerstellung über das Debugging bis zur Dokumentation.
+Richtig eingesetztes Prompting spart Zeit, hilft beim Lernen neuer Technologien und beschleunigt Entwicklungsprozesse.
+Typische Einsatzbereiche:
+  * Code generieren (Funktionen, Klassen, Module)
+  * Fehleranalyse und -behebung
+  * Refactoring und Performance-Tuning
+  * Dokumentation erzeugen
+  * Tests erstellen
+  * Konzepte erklären lassen
+  * Code zwischen Sprachen „übersetzen“
+==== Aufbau eines effektiven Entwickler-Prompts ====
+Ein guter Entwickler-Prompt sollte enthalten:
+  * **Sprache / Technologie:** z. B. Python, JavaScript, SQL, HTML, Docker etc.
+  * **Ziel:** Was soll der Code tun?
+  * **Kontext:** Gibt es Eingabedaten, Einschränkungen, bestehende Strukturen?
+  * **Format:** Kommentar, vollständiger Codeblock, Teilfunktion, Test etc.
+  * **Nutzungszweck:** Lernen, Prototyp, Produktivcode, Review etc.
+  * **Stil-Vorgaben (optional):** funktional, OOP, dokumentiert, minimalistisch
+→ Je genauer du das Ziel und den Kontext beschreibst, desto zuverlässiger die Antwort.
+==== 🔧 Beispiele für Code-Prompts ====
+=== 🛠️ Code erstellen ===
+**Prompt 1 – Python-Funktion schreiben**
+> Schreibe eine Python-Funktion, die eine Liste von Zahlen entgegennimmt und die durchschnittliche Abweichung vom Mittelwert zurückgibt. Achte auf gute Lesbarkeit und füge einen Beispielaufruf hinzu.
+<code python>
+def durchschnittliche_abweichung(zahlen):
+    if not zahlen:
+        return 0
+    mittelwert = sum(zahlen) / len(zahlen)
+    abweichungen = [abs(x - mittelwert) for x in zahlen]
+    return sum(abweichungen) / len(zahlen)
+# Beispielaufruf
+werte = [10, 15, 20, 25]
+print(durchschnittliche_abweichung(werte))  # Ausgabe: 5.0
+</code>
+---
+**Prompt 2 – SQL-Query generieren**
+> Du hast eine Datenbank mit einer Tabelle „users“ (Felder: id, name, email, created_at). Schreibe eine SQL-Abfrage, die alle Nutzer:innen zeigt, die sich im letzten Monat registriert haben.
+<code sql>
+SELECT id, name, email, created_at
+FROM users
+WHERE created_at >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH);
+</code>
+---
+**Prompt 3 – HTML-Formular**
+> Erstelle ein HTML-Formular zur Anmeldung für einen Newsletter. Es soll Felder für E-Mail, Vorname, Datenschutz-Häkchen und einen „Anmelden“-Button enthalten.
+<code html>
+<form action="/newsletter-anmeldung" method="post">
+  <label for="vorname">Vorname:</label><br>
+  <input type="text" id="vorname" name="vorname" required><br><br>
+  <label for="email">E-Mail:</label><br>
+  <input type="email" id="email" name="email" required><br><br>
+  <input type="checkbox" id="datenschutz" name="datenschutz" required>
+  <label for="datenschutz">Ich stimme der Datenschutzerklärung zu</label><br><br>
+  <button type="submit">Anmelden</button>
+</form>
+</code>
+---
+=== 🐛 Fehleranalyse & Debugging ===
+**Prompt 1 – Python-Fehler erklären**
+> `TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'`
+<code python>
+# Fehlerhafter Code
+liste = [1, 2, '3']
+summe = sum(liste)  # Fehler!
+# Erklärung:
+# sum() versucht, '3' (ein String) mit den Zahlen zu addieren.
+# Lösung: Stelle sicher, dass alle Elemente numerisch sind.
+# Korrigiert:
+liste = [1, 2, int('3')]
+summe = sum(liste)  # Ergebnis: 6
+</code>
+---
+**Prompt 2 – Code-Review anfordern**
+*(nur als Platzhalter: hier kann realer User-Code eingefügt werden)*
+<code javascript>
+// Verbesserungsvorschlag:
+function sumArray(arr) {
+  if (!Array.isArray(arr)) return 0;
+  return arr.reduce((acc, val) => acc + val, 0);
+}
+</code>
+---
+=== 🔄 Refactoring & Optimierung ===
+**Prompt 1 – Lesbarkeit verbessern**
+Vorher:
+<code python>
+def a(x):
+ for i in x:
+  if i>5:print(i)
+</code>
+Nachher (refactored):
+<code python>
+def print_greater_than_five(numbers):
+    for number in numbers:
+        if number > 5:
+            print(number)
+</code>
+---
+**Prompt 2 – List Comprehension**
+Vorher:
+<code python>
+squares = []
+for i in range(10):
+    squares.append(i * i)
+</code>
+Nachher:
+<code python>
+squares = [i * i for i in range(10)]
+</code>
+---
+=== 📋 Dokumentation erzeugen ===
+**Prompt 1 – Python-Docstring generieren**
+<code python>
+def berechne_steuer(netto, steuersatz):
+    """
+    Berechnet die Steuer und den Bruttobetrag auf Basis des Nettobetrags.
+    Args:
+        netto (float): Der Nettobetrag.
+        steuersatz (float): Der Steuersatz in Prozent (z. B. 19 für 19%).
+    Returns:
+        tuple: Enthält den Steuerbetrag und den Bruttobetrag.
+    """
+    steuer = netto * (steuersatz / 100)
+    brutto = netto + steuer
+    return steuer, brutto
+</code>
+---
+=== ✅ Tests erzeugen ===
+**Prompt 1 – Unit-Test**
+<code python>
+import unittest
+from mymodule import calculate_discount
+class TestDiscount(unittest.TestCase):
+    def test_normal_case(self):
+        self.assertEqual(calculate_discount(100, 20), 80)
+    def test_zero_percent(self):
+        self.assertEqual(calculate_discount(100, 0), 100)
+    def test_full_discount(self):
+        self.assertEqual(calculate_discount(100, 100), 0)
+if __name__ == '__main__':
+    unittest.main()
+</code>
+---
+=== 📘 Lernen & Erklären ===
+**Prompt 2 – Vergleich „map“ vs. „forEach“ in JavaScript**
+<code javascript>
+// map: Gibt ein neues Array zurück
+const zahlen = [1, 2, 3];
+const verdoppelt = zahlen.map(n => n * 2);  // [2, 4, 6]
+// forEach: Führt nur eine Aktion aus
+zahlen.forEach(n => console.log(n * 2));    // Ausgabe: 2, 4, 6
+</code>
+----
+==== Tool-Hinweise: Code- und Entwickler-KI ====
+KI-Tools im Bereich Softwareentwicklung helfen beim Schreiben, Erklären, Optimieren und Testen von Code. Einige sind als Editor-Plugins verfügbar, andere arbeiten webbasiert oder als API-Dienst.
+=== 🧰 Übersicht nützlicher Entwicklungs-KI-Tools ===
+  * **GitHub Copilot (OpenAI + GitHub)**
+    - KI-Code-Vervollständigung in Echtzeit
+    - Unterstützt viele Sprachen (Python, JavaScript, Go etc.)
+    - Integriert in VS Code, JetBrains, Neovim
+    - Gut für Boilerplate, Tests, kleine Snippets
+  * **Cursor**
+    - Spezialisierter KI-Code-Editor mit eingebautem Chat
+    - Kontextuelles Prompting direkt im Codebereich
+    - Ideal für komplexe Refactorings, Erklärungen und Paarprogrammierung
+    - Unterstützt GPT-4, Claude & Co.
+  * **Amazon CodeWhisperer**
+    - Besonders für Cloud-/AWS-Projekte geeignet
+    - Integration in Visual Studio Code und JetBrains
+    - Guter Support für Python, Java, JavaScript
+  * **[[glossar:chatgpt|ChatGPT]] (mit Code Interpreter / Advanced Data Analysis)**
+    - Flexibel für Erklärungen, Debugging, Tests
+    - Kann komplette Funktionen schreiben, umstrukturieren und erklären
+    - Auch für Datenbearbeitung, Regex, API-Beispiele
+  * **Tabnine**
+    - Autovervollständigung via KI, trainiert auf Open Source
+    - Lokal einsetzbar, mehr Datenschutz
+    - Schneller als viele Cloud-Tools, aber weniger „intelligent“ als GPT-basiert
+  * **Replit Ghostwriter**
+    - Integriert in Replit IDE (online)
+    - Besonders für schnelle Prototypen und kleine Projekte
+    - Unterstützt Pair Programming mit KI-Coach
+  * **Codeium**
+    - Kostenlose Alternative zu Copilot
+    - Gute Unterstützung für viele Sprachen
+    - Starke Integration in VS Code und JetBrains
+    - Datenschutzfreundlicher Ansatz
+  * **Kite (eingestellt, aber historisch relevant)**
+    - Früher Vorreiter im Bereich Code-KI
+    - Hinweis: 2022 eingestellt
+=== 📎 Hinweis ===
+Viele Tools setzen auf GPT-Modelle im Hintergrund. Wer maximale Kontrolle und Datenschutz benötigt, sollte auf **lokale Modelle** (z. B. Tabnine, Codeium mit Offline-Modus) oder gut konfigurierbare APIs achten.