GitHub Copilot und Spark: Revolutionierung der KI-gestützten Entwicklung

Die Welt der Softwareentwicklung erlebt einen Paradigmenwechsel. GitHub hat auf seiner Universe Konferenz massive Updates angekündigt, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir Code schreiben, zu revolutionieren. Insbesondere GitHub Copilot und das neue Tool GitHub Spark stehen im Fokus. Wir werden die neuen Features von GitHub Copilot und GitHub Spark beleuchten, ihre Auswirkungen auf den Markt analysieren und einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung geben. Lassen Sie uns in diese aufregenden Entwicklungen eintauchen!

Was ist GitHub Copilot?

GitHub COPILOT ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Er ist darauf ausgelegt, Entwicklern bei der Codeerstellung zu helfen, indem er Codevorschläge in Echtzeit liefert, basierend auf dem Kontext des aktuellen Codes und den Kommentaren des Entwicklers.

GitHub Copilot integriert sich nahtlos in verschiedene Entwicklungsumgebungen und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen. Er lernt kontinuierlich aus dem Code, an dem der Entwickler arbeitet, und verbessert so die Genauigkeit und Relevanz seiner Vorschläge. GitHub Copilot hat sich schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug für viele Entwickler entwickelt, da es die Produktivität steigert und den Entwicklungsprozess beschleunigt. Seine Fähigkeit, komplexe Codefragmente zu generieren, Fehler zu reduzieren und neue Programmiertechniken zu erlernen, hat seine Akzeptanz in der Entwickler-Community gefördert. Es ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer effizienteren und intuitiveren Softwareentwicklung.

GitHub Copilot jetzt mit Multi-LLM Support: Developer's Choice

Die größte Neuerung ist der Multi-LLM Support, auch bekannt als 'Developer's Choice'.

Bisher war GitHub Copilot hauptsächlich auf OpenAI Modelle wie Codex, GPT-3.5 und GPT-4 beschränkt. Die neue Funktion ermöglicht es Entwicklern, zwischen verschiedenen Large Language Models (LLMs) zu wählen, darunter Anthropic's Claude 3.5 Sonnet, Google's Gemini 1.5 Pro und OpenAI's O1 Mini/Preview. Diese Flexibilität ist ein entscheidender Vorteil, da jedes Modell seine eigenen Stärken und Schwächen hat.

Warum ist das so wichtig?

• Mehr Flexibilität: Entwickler können das Modell wählen, das am besten für ihre spezifischen Bedürfnisse geeignet ist.
• Bessere Performance: Unterschiedliche Modelle eignen sich besser für unterschiedliche Aufgaben. Claude 3.5 Sonnet ist beispielsweise exzellent für komplexe Coding-Aufgaben, während Gemini 1.5 Pro ein enormes Kontextfenster von 2 Millionen Token bietet. OpenAI’s O1 Modelle hingegen zeichnen sich durch verbesserte Argumentationsfähigkeiten aus.
• Direkte Konkurrenz zu Cursor AI: Bisher war Cursor AI ein führender Anbieter von KI-gestützten Entwicklungsumgebungen, der seinen Nutzern die Wahl zwischen verschiedenen LLMs ermöglichte. Mit dem Multi-LLM Support bietet GitHub Copilot nun die gleiche Flexibilität, jedoch integriert in das GitHub-Ökosystem.

GitHub Copilot will die Konkurrenz aufmischen. Durch die Integration mehrerer LLMs bietet es den gleichen Grad an Flexibilität wie Cursor AI. Es ist bereits in das GitHub-Ökosystem integriert, das von vielen Entwicklern täglich genutzt wird.

Die neuen Modelle werden zuerst in Copilot Chat eingeführt, um von Benutzern getestet zu werden. Damit können Entwickler Copilot Chat im direkten Vergleich zu Cursor AI testen.

Diese Flexibilität bietet die Möglichkeit, das LLM auszuwählen, das am besten zum eigenen Projekt passt. GitHub gibt den Nutzern die Möglichkeit, das beste Werkzeug für den jeweiligen Job zu nutzen.

Vorstellung von GitHub Spark: App-Erstellung für Jedermann

GitHub Spark ist ein weiteres aufregendes neues Tool, das die App-Erstellung demokratisieren soll.

Es handelt sich um ein KI-basiertes no-code-Tool, mit dem Benutzer Micro-Apps (genannt 'Sparks') durch einfache natürliche Sprachprompts erstellen können. Ob Anfänger oder Profi, jeder soll in der Lage sein, seine Ideen in funktionierende Anwendungen umzusetzen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Wie funktioniert GitHub Spark?

GitHub Spark basiert auf drei Hauptkomponenten:

• Natural Language Based Editor: Hier beschreiben Sie Ihre Ideen und erstellen den Spark.

  

• Managed Runtime Environment: Diese Umgebung hostet alle erstellten Sparks und bietet Zugriff auf Datenspeicher, Theming und LLMs.

• PWA Enabled Dashboard: Hier können Sie Ihre Sparks verwalten und von überall aus starten.

Sparks sind fokussierte Micro-Apps. GitHub betont, dass Sparks als Einzelwerkzeuge gedacht sind. Sie eignen sich nicht für komplexe Applikationen, sondern nur für die Lösung einer einzigen Aufgabe. Sparks laufen in der verwalteten Umgebung von GitHub. Die erstellten Sparks lassen sich auf GitHub veröffentlichen.

Anthropic's Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet von Anthropic ist ein hochmodernes Sprachmodell, das sich besonders für komplexe Programmieraufgaben eignet. Seine Fähigkeit, auch schwierigste Code-Probleme zu lösen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für erfahrene Entwickler.

Sonnet kann präzise Code generieren und vorhandenen Code analysieren und verbessern.

Google's Gemini 1.5 Pro

Googles Gemini 1.5 Pro ist ein weiteres leistungsstarkes LLM, das für sein enormes Kontextfenster von 2 Millionen Token bekannt ist. Es ist in der Lage, riesige Mengen an Code und Daten zu verarbeiten und so fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Fähigkeit, grosse Datenmengen zu verarbeiten, wird die Leistung des Modells deutlich steigern.

Dieses grosse Kontextfenster macht es ideal für Projekte, die ein tiefes Verständnis grosser Codebasen erfordern.

OpenAI's O1 Mini und O1 Preview

OpenAI's O1 Mini und O1 Preview Modelle zeichnen sich durch verbesserte Argumentationsfähigkeiten aus, insbesondere in Bezug auf Edge Cases. Ihre Fähigkeit, logische Schlüsse zu ziehen und unvorhergesehene Situationen zu meistern, machen sie zu wertvollen Werkzeugen für Entwickler, die robuste und fehlerfreie Anwendungen entwickeln wollen. Diese Modelle sind besonders nützlich bei der Entwicklung von Anwendungen, die eine hohe Zuverlässigkeit und Präzision erfordern.

Spark erstellen

Um einen Spark zu erstellen, beschreiben Sie in natürlicher Sprache die Funktionalität, die Sie erreichen wollen. GitHub Spark generiert anschliessend eine Vorschau der Micro-App. Die Vorschau kann mit einer weiteren Beschreibung iterativ angepasst und verfeinert werden. Die App kann über einen Link direkt mit anderen geteilt werden. Zudem haben Sie die Möglichkeit, andere Personen einzuladen, die App umzugestalten. Sie können die Rechte der Nutzer definieren und entscheiden, wer die App anpassen darf.

Schritte zur Erstellung eines Flashcard App mit GitHub Spark

Lassen Sie uns einen Blick auf die Erstellung einer Flashcard App werfen.

1. Öffnen Sie GitHub Spark: Navigieren Sie zur GitHub Spark-Oberfläche.
2. Beschreiben Sie Ihre Idee: Geben Sie im Natural Language Based Editor einen Prompt ein, z.B. 'Create a flash card app to help me learn Spanish'.
3. Generieren und Verfeinern: GitHub Spark generiert sofort eine erste Version der App. Verfeinern Sie diese, indem Sie weitere Prompts hinzufügen, z.B. 'Give the title a cool gradient and add a thicker border to the card'.
4. Wählen Sie ein LLM: Wählen Sie ein LLM aus, mit der die Vorschau generiert werden soll.
5. Teilen Sie Ihren Spark: Sobald Sie zufrieden sind, teilen Sie den Link mit Ihren Freunden.

GitHub Copilot Preise

GitHub Copilot bietet verschiedene Preismodelle an, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Entwickler gerecht zu werden. Es gibt sowohl individuelle als auch Business-Pläne. Die Preise für Einzelpersonen liegen bei etwa 10 Dollar pro Monat, während Business-Pläne individuell verhandelt werden müssen. Wichtig ist, dass alle Pläne den Zugriff auf das gesamte Copilot-Funktionsset beinhalten, einschliesslich Multi-LLM Support und Integrationen.

GitHub Spark Preisgestaltung

GitHub Spark befindet sich noch in der Beta-Phase und wird voraussichtlich kostenlos oder zu einem sehr günstigen Preis angeboten werden, um eine breite Akzeptanz zu fördern. GitHub plant, Spark als Teil seines bestehenden Angebots zu integrieren und es Entwicklern als zusätzliches Werkzeug zur Verfügung zu stellen.

Multi-LLM Support in Copilot

• Wählen Sie zwischen verschiedenen LLMs wie Anthropic's Claude 3.5 Sonnet, Google's Gemini 1.5 Pro und OpenAI's O1 Mini/Preview.

  Die Flexibilität bietet die Möglichkeit, das LLM auszuwählen, das am besten zum eigenen Projekt passt.

• Bessere Leistung für unterschiedliche Aufgaben. Claude 3.5 Sonnet eignet sich beispielsweise hervorragend für komplexe Coding-Aufgaben, während Gemini 1.5 Pro ein enormes Kontextfenster von 2 Millionen Token bietet.

GitHub Sparks intuitive App-Erstellung

• Erstellen Sie Micro-Apps durch einfache natürliche Sprachprompts.
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich.
• Integrierte Laufzeitumgebung und PWA-Dashboard.

GitHub Spark mit Perplexity für KI-Suche

• Integration von Perplexity, um KI-gestützte Suche in Codebases zu integrieren.
• Stets aktuelle Informationen zu den Frameworks, mit denen Sie arbeiten.

GitHub Copilot Use Cases

GitHub Copilot ist in vielen verschiedenen Situationen von grossem Nutzen.

• Codevervollständigung: Copilot schlägt Codefragmente, ganze Funktionen und sogar komplexe Algorithmen vor, basierend auf dem Kontext und den Kommentaren des Entwicklers.
• Fehlerbehebung: Copilot kann Fehler im Code erkennen und Korrekturvorschläge liefern, wodurch die Qualität des Codes verbessert und die Zeit für die Fehlerbehebung reduziert wird.
• Lernen neuer Programmiersprachen: Copilot kann Entwicklern helfen, neue Programmiersprachen und Frameworks schneller zu erlernen, indem er Beispiele und Best Practices liefert.
• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben: Copilot kann repetitive Coding-Aufgaben automatisieren, sodass sich Entwickler auf komplexere und kreativere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können.

GitHub Spark Anwendungsfälle

GitHub Spark ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, einschliesslich:

• Erstellung persönlicher Tools: Entwickeln Sie Micro-Apps für persönliche Aufgaben wie Aufgabenverwaltung, Budgetverfolgung oder Lernhilfen.
• Interne Werkzeuge: Bauen Sie spezifische Werkzeuge für Ihr Team, um die Produktivität zu steigern und Arbeitsabläufe zu optimieren.
• Schnelle Prototypen: Erstellen Sie schnell Prototypen, um neue Ideen zu testen und Feedback zu sammeln.
• AI-gestützte Agenten: Entwickeln Sie einfache AI-Agenten, die bestimmte Aufgaben automatisch erledigen.