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Produktbild: Coding mit KI
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Coding mit KI Das Praxisbuch für die Softwareentwicklung

39,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Verkaufsrang

22966

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.05.2026

Verlag

Rheinwerk Verlag

Seitenzahl

546

Maße (L/B/H)

24,5/17,5/3,5 cm

Gewicht

1136 g

Farbe

Anthrazit / Seidengrau

Auflage

2. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-367-11024-7

Beschreibung

Produktdetails

Verkaufsrang

22966

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.05.2026

Verlag

Rheinwerk Verlag

Seitenzahl

546

Maße (L/B/H)

24,5/17,5/3,5 cm

Gewicht

1136 g

Farbe

Anthrazit / Seidengrau

Auflage

2. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-367-11024-7

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
DE

Email: service@rheinwerk-verlag.de

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  • Produktbild: Coding mit KI

  •   Vorwort ... 9

    TEIL I.  KI-Tools verstehen ... 15

      1.  Einführung ... 17

           1.1 ... Coding per Chat ... 17

           1.2 ... Codeassistenten ... 27

           1.3 ... Die Kunst des Prompting ... 40

           1.4 ... Grundlagen von Large Language Models (LLMs) ... 48

           1.5 ... LLM-Interna und -Optimierung ... 63

      2.  Pair Programming ... 75

           2.1 ... Die richtigen KI-Tools zum Lernen ... 76

           2.2 ... Code in Funktionen strukturieren ... 78

           2.3 ... Beispiel: IBAN-Validierung ... 88

           2.4 ... Objektorientiert programmieren ... 95

           2.5 ... Beispiel: Quiz ... 103

           2.6 ... Beispiel: Sudoku lösen ... 108

      3.  Agentic Coding ... 117

           3.1 ... Agentic Coding in der Software-Entwicklung ... 117

           3.2 ... Agentic Coding mit Cursor ... 120

           3.3 ... Die Kernfeatures von Cursor ... 124

           3.4 ... Der Agentic Coding Workflow ... 135

           3.5 ... Fazit ... 146

    TEIL II.  Coding mit KI-Unterstützung ... 149

      4.  Debugging ... 151

           4.1 ... Webapplikationen ... 152

           4.2 ... App-Entwicklung ... 162

           4.3 ... Entwicklung am Raspberry Pi ... 167

           4.4 ... Visual Studio und VSunhbox voidb@x protect penalty @M Code ... 171

           4.5 ... Fazit ... 173

      5.  Refactoring ... 175

           5.1 ... Einführung ins Refactoring ... 176

           5.2 ... Refactoring mit KI-Werkzeugen ... 176

           5.3 ... Best Practices ... 190

           5.4 ... Wann Sie KI nicht zum Refactoring einsetzen sollten ... 192

           5.5 ... Fazit ... 193

      6.  Software testen ... 195

           6.1 ... Erzeugen von Testdaten ... 196

           6.2 ... KI-gestützte Testautomatisierung ... 200

           6.3 ... Testgetriebene Entwicklung mit KI ... 207

           6.4 ... Arbeiten mit Abhängigkeiten ... 213

           6.5 ... Optimieren von Tests ... 220

           6.6 ... E2E-Tests ... 226

           6.7 ... Fazit ... 231

      7.  Software dokumentieren ... 233

           7.1 ... Inline-Dokumentation ... 235

           7.2 ... Funktions- und Klassendokumentation ... 239

           7.3 ... API-Dokumentation ... 243

           7.4 ... Veraltete Dokumentation ... 247

           7.5 ... Fazit ... 250

      8.  Datenbanken ... 253

           8.1 ... Datenbankdesign ... 254

           8.2 ... SQL-Kommandos ... 261

           8.3 ... Administration ... 268

           8.4 ... Datenbank-Handling mit MCP ... 273

      9.  Scripting und Systemadministration ... 279

           9.1 ... Scripting ... 279

           9.2 ... Reguläre Muster ... 284

           9.3 ... KI-Hilfe im Terminal mit llm ... 289

           9.4 ... Systemadministration ... 292

           9.5 ... Linux-Administration per SSH und KI ... 297

    TEIL III.  Tools für Profis ... 305

    10.  Sprachmodelle lokal ausführen ... 307

           10.1 ... Die Qual der LLM-Wahl ... 308

           10.2 ... Vorteile der lokalen Ausführung von Modellen ... 314

           10.3 ... GPT4All ... 315

           10.4 ... Ollama ... 318

           10.5 ... Die Ollama Cloud ... 324

           10.6 ... Open WebUI für Ollama ... 325

           10.7 ... Continue ... 333

           10.8 ... Ollama-API ... 336

           10.9 ... Tabby ... 339

           10.10 ... Fazit ... 341

    11.  Der eigene LLM-Server ... 343

           11.1 ... Hardware ... 345

           11.2 ... GPU-Bibliotheken, Treiber und Kernel-Einstellungen ... 346

           11.3 ... LM Studio ... 354

           11.4 ... Agentic Coding mit Roo Code ... 368

           11.5 ... llama-server ... 371

           11.6 ... Fazit ... 377

    12.  Agentic-Coding-CLIs ... 379

           12.1 ... Einführung ... 379

           12.2 ... Claude Code ... 382

           12.3 ... Codex CLI ... 396

           12.4 ... goose ... 400

    13.  MCP und Skills ... 407

           13.1 ... Tool Calling ... 408

           13.2 ... Model Context Protocol (MCP) ... 409

           13.3 ... Skills ... 428

    14.  Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL ... 439

           14.1 ... Schnellstart RAG ... 440

           14.2 ... Das viel-falter-Projekt ... 445

           14.3 ... Dokumente laden ... 446

           14.4 ... Index erzeugen ... 448

           14.5 ... Vector-Store-Datenbanken ... 452

           14.6 ... RAG-Abfragen ... 455

           14.7 ... Text-to-SQL ... 461

    15.  KI-APIs nutzen ... 473

           15.1 ... Die API von OpenAI ... 473

           15.2 ... Die API von Claude ... 482

           15.3 ... Die API von Gemini ... 484

           15.4 ... APIs lokaler Modelle ... 485

           15.5 ... Beispiel: Alt-Texte für eine WordPress-Site generieren ... 490

           15.6 ... Docker Model Runner ... 496

    16.  Risiken und Ausblick ... 513

           16.1 ... Probleme und Einschränkungen beim Einsatz von KI-Tools ... 513

           16.2 ... Beispielhaftes KI-Versagen ... 520

           16.3 ... Ethische Fragen ... 529

           16.4 ... AI Slop, Vibe Coding und die Zukunft der Software-Entwicklung ... 535

      Index ... 541