20 ChatGPT Prompts für die Softwareentwickler, die tatsächlich funktionieren

ChatGPT, richtig eingesetzt, ist ein mächtiges Werkzeug für Entwickler während des Lernprozesses und der Programmierarbeit. Es beschleunigt das logische Denken, erleichtert die Fehlerdiagnose, automatisiert Aufgaben, ist praktisch beim Code-Audit, liefert Ideen und trägt zur besseren Programmierung und Projektverständnis bei. Um jedoch das volle Potenzial von ChatGPT zu nutzen, muss man verstehen, wie man dieses Tool richtig verwendet und seine Möglichkeiten maximal einsetzt. Bleiben Sie dran und erfahren Sie in diesem Artikel mehr darüber.

Warum Entwickler lernen sollten, ChatGPT effektiv zu nutzen

Der Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT in allen Bereichen des modernen Entwicklungsprozesses ist keine abstrakte Zukunft mehr, sondern unsere Realität. Jeder Entwickler sollte mittlerweile mindestens die Grundprinzipien von künstlicher Intelligenz beherrschen und verstehen, wie man ein gut formuliertes Prompt schreibt und wie man die KI-Technologie präzise für jeweilige Zwecke einsetzt. Wenn Sie sich diese Zeit nicht nehmen, verpassen Sie eine der wichtigsten Innovationen der IT-Branche – eine Entwicklung, von der wir sicher sind, dass sie nicht so schnell verschwinden wird. Das bedeutet: Künstliche Intelligenz ist bereits ein Teil des Alltags in der Softwareentwicklung und wird künftig immer populärer und wichtiger.

Diese „Pflicht“ ist keineswegs ein erfundener Marketing-Trick. Im Gegenteil, KI-Tools sind extrem leistungsfähig und nützlich, tragen zur Automatisierung komplexer Aufgaben bei, helfen bei der Verwaltung alter Code, Debugging bestehender Programme und Generation neues Code. All das spart viel Zeit und Aufwand, entlastet die kognitive Arbeit und nimmt Ihnen die mühsame Arbeit bei Tätigkeiten wie Dokumentation oder Handbuchlesen ab. Wer also weiß, wie er KI richtig für sich einsetzt, hat eine klare Win-Win-Situation und keinen Grund, darauf zu verzichten.

Dennoch gibt es auch Risiken bei dem Einsatz von KI-Tools, wenn man sie nicht richtig beherrscht. Zum Beispiel neigt die KI dazu, stets gefällig, höflich und positiv zu sein, was bedeutet, dass sie auch bei falschen Annahmen zustimmt und falsche Ergebnisse liefert, um Ihnen zu gefallen. Zudem ist ihr Wissen begrenzt, besonders bei neuen Situationen oder Themen, mit denen sie nie zuvor konfrontiert wurde. In solchen Fällen wird sie mit hoher Wahrscheinlichkeit Fehler machen oder „halluzinieren“. Das ist gefährlich, da das KI-Modell seine Unwissenheit nicht zugibt, sondern selbstbewusst spricht und Sie glauben lässt, es sei richtig. Deshalb ist es entscheidend, zu verstehen, wie diese Modelle funktionieren, wie sie „denken“, was sie können und nicht können usw.

Die Entwicklermentalität bei ChatGPT-Prompts verstehen

Um ChatGPT effektiv als Werkzeug im Entwicklungsprozess einzusetzen, müssen Sie zuerst wie ein Entwickler denken und wissen, wie Sie das System so nutzen, wie Sie es brauchen. Das ist besonders wichtig bei KI-Chatbots, die stets darauf aus sind, freundlich zu sein und positive Antworten sowie Bewertungen zu geben, selbst wenn etwas nicht stimmt, sei es in Ihrem Code oder in Ihrer Denkweise. Manchmal neigen sie auch dazu, zu ausschweifend zu werden und liefern viel Text, der die Situation eher verkompliziert. Deshalb müssen Sie wissen, wie Sie es präzise formulieren, um sinnlose Antworten zu vermeiden.

Sie sollten im Hinterkopf immer behalten, dass das Schreiben eines guten Prompts manchmal dem Programmieren ähnelt. Sie müssen äußerst präzise und genau sein, schreiben, was Sie benötigen, wie Ihre Prompts aussehen müssen und welches Ergebnis Sie erwarten. Das verringert drastisch die Wahrscheinlichkeit der Fehler durch den KI-Chatbot, und Ihre Ergebnisse werden deutlich präziser. Das kann oft den Unterschied ausmachen zwischen vielen verlorenen Stunden bei vergeblichen Versuchen und erfolgreichen Antworten von ChatGPT. Hier sind einige Beispiele für gute und schlechte Prompts:

1. Schlechter Prompt: Ich entwickle eine Web-App mit Prisma und muss eine Login-Funktion erstellen. Hilf mir.
   
   Diese Eingabe wird ChatGPT dazu bringen, eine umfassende Antwort zu geben, die alles rund um die Login-Funktion abdeckt: von den Arbeitsprinzipien über die Prisma-Modelle, erforderliche Abhängigkeiten bis hin zum Node.js-Code. Das ist viel zu generell und erfordert mehr Denkaufwand, als einfach nur den Code zu schreiben.
   
   Guter Prompt: Ich schreibe das Backend für einen Webservice mit NestJS und Prisma, verbunden mit einer MySQL-Datenbank. Momentan brauche ich Hilfe beim Schreiben eines Authentifizierungsprozesses. Hilf mir damit. Lass uns mit den Modellen beginnen.
   
   Dieser Prompt liefert einen prägnanten und zielgerichteten Text, da das KI-Modell den Kontext versteht und den Fokus genau auf die Modellerstellung legt. Es kann auch verständlich weitere Schritte ohne viel überflüssigen Text vorschlagen.
2. Schlechter Prompt: Behebe diesen Fehler: (Code wird eingefügt)
   
   Wie üblich sollten Sie zu Ihrem Prompt stets so viel Kontext wie möglich eingeben. Manchmal reicht die Fehlermeldung, um das Problem zu beheben, aber meistens sollten Sie ausführliche Details eintragen, damit das KI-Modell das Gesamtbild erfasst.
   
   Guter Prompt: Dies ist der Code für den Login-Button meines Frontend-Projekts mit VueJS: (Code wird eingefügt). Es gibt einen Fehler, obwohl die API-Antwort korrekt ist, und ich finde nicht heraus warum. Bitte hilf mir.
   
   Dieser Prompt verleiht dem ChatGPT den nötigen Kontext und das Gesamtbild, damit es das Problem umfassend verstehen und den Grund des Fehlers erkennen kann. So kann man eine präzise Antwort erwarten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit den Fehler beim ersten Versuch behebt.

Diese Beispiele beweisen, dass der Prompt möglichst präzise und knapp sein soll, um die besten Ergebnisse schnell zu erzielen.

Die 3 Goldenen Regeln für das Schreiben von Entwickler-Prompts

Es gibt einige grundlegende Regeln für bessere Prompts, weshalb diese Methode als Prompt Engineering bezeichnet wird. Sie bekommen in diesem Abschnitt einige schnelle Tipps, wie Sie Sprachmodelle optimal für Ihre Entwicklung einsetzen können. Hier sind einige Tipps dazu:

1. Seien Sie spezifisch und klar: Die wichtigste Regel beim Einsatz von KI-Tools ist, so präzise wie möglich zu sein und Ihre Anforderungen deutlich zu formulieren. So stellen Sie sicher, dass das Sprachmodell nichts erfindet, Ihr Prompt nicht falsch interpretiert oder „halluziniert“, weil es nicht genau versteht, was Sie brauchen.
2. Geben Sie Kontext an: Das Sprachmodell muss wissen, worum es geht, um Ihnen zu helfen. Wenn Sie Code schreiben, nennen Sie die Programmiersprache und das Framework, wie Ihr Code gestaltet sein soll und welches Ziel Sie verfolgen. Versuchen Sie, Fehler zu beheben, dann beschreiben Sie Ihre Codebasis, erklären die Funktion der Klassen, fügen Fehlermeldungen hinzu und erläutern, welches Ergebnis Sie erwarten. So erhält die KI einen besseren Überblick und Sie können maximal davon profitieren.
3. Fragen Sie nach Erklärungen: Lassen Sie sich von der KI erklären, was genau sie an Ihrem Code verändert. Denn oft kann das Sprachmodell halluzinieren oder missverstehen. Manchmal versteht es den Code oder seine Funktionen nicht. Erklärungen bringen das Modell zum Nachdenken und geben Ihnen eine genaue Anleitung, was getan wurde und wie, so können Sie besser beurteilen, ob die KI-Vorschläge sinnvoll sind.

Werden diese Regeln befolgt, erhalten Sie zuverlässige Ergebnisse und nutzen die KI wirklich optimal. Sie sparen die Zeit, die Sie sonst mit dem Suchen nach klaren Antworten verschwenden würden, da Sie von Anfang an Fehlerursachen vermeiden.

20 ChatGPT-Prompts, die Entwicklern wirklich helfen

Um die Implementierung dieser Methode für Sie einfacher zu gestalten, finden Sie hier 20 Prompts, die tatsächlich funktionieren und den Entwicklungsprozess beschleunigen:

Codegenerierung und Refactoring

• Erstellen einer vollständigen Funktion aus einer Anforderung: Schreibe eine JavaScript-Funktion, die eine Liste von Nutzern erhält und diejenigen zurückgibt, die älter als 18 Jahre sind. Lass die Kommentare aus und schreibe den Code inline.
• Refactoring eines alten Programmcode in eine saubere Version: Überarbeite folgenden Python-Code nach PEP8-Standards und entferne überflüssige Schleifen. Die Logik muss erhalten bleiben.

result = [] 

for i in range(len(items)): 

   if items[i] not in result: 

       result.append(items[i])

• Erzeugung wiederverwendbarer Code-Komponenten: Erstelle eine wiederverwendbare React Komponente für einen Button, der Farb-, Beschriftungs- und onClick-Props akzeptiert. Verwende TypeScript und Tailwind CSS.
• Sprachen umwandeln: Wandle diese Node.js Express-Route in ein Python Flask-Äquivalent um, dabei soll das gleiche API-Verhalten und das gleiche Antwortformat erhalten bleiben:

app.get('/users/:id', async (req, res) => { 

   const user = await db.findById(req.params.id); 

   res.json(user); 

 });

• Generierung von Boilerplate-Code für eine neue Funktion: Erstelle die Grundstruktur für ein NestJS-Modul namens „Report“. Füge Controller-, Service- und DTO-Dateien mit TypeScript-Dekoratoren hinzu.

Fehlerbehebung und Fehlererklärung

• Erkläre einen unbekannten Fehler: Erkläre diesen Fehler einfach und nenne die wahrscheinliche Ursache:

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map') 

   at renderUsers (App.js:42:12) 

   at App (App.js:10:3)

• Diagnose komplexer Stack-Traces: Analysiere diesen Python-Fehler und zeige auf, welcher Teil des Codes den Fehler verursacht hat und wie er behoben werden kann

Traceback (most recent call last):

 File "main.py", line 45, in <module>

   total = calculate_total(prices)

 File "main.py", line 22, in calculate_total

   return sum(price['value'] for price in prices)

TypeError: 'int' object is not subscriptable

• Finde Leistungsengpässe: Dieser Code läuft viel langsamer als erwartet. Analysiere ihn und zeige auf, wo der ineffiziente Teil ist, und schlage eine leistungsfähige Alternative vor.

const result = [];

for (let i = 0; i < items.length; i++) {

 if (!result.includes(items[i])) result.push(items[i]);

}

• Fehler mit Kontext und Abhängigkeiten debuggen: Ich verwende Prisma mit NestJS und erhalte folgenden Fehler:
  PrismaClientInitializationError: Kann die Datenbank auf localhost:5432 nicht erreichen
  Hier sind meine schema.prisma- und .env-Dateien. Kannst du das Problem erkennen?

Dokumentation und Code-Kommentare

• Python-Dokumentationsstrings automatisch generieren: Füge PEP257-konforme Docstrings der Python-Klasse hinzu:

class User:

   def __init__(self, name, age):

       self.name = name

       self.age = age

  

   def greet(self):

       return f'Hello, {self.name}!'

• API-Dokumentation aus dem Code generieren: Erstelle eine kurze API-Dokumentation im Markdown-Format für die folgenden Express.js-Routen:

app.get('/users', getUsers);

app.post('/users', createUser);

app.delete('/users/:id', deleteUser);

• Funktionslogik des Codes erklären: Erkläre diese Funktion Schritt für Schritt, als würdest du die Dokumentation für nicht-technische Projektbeteiligte schreiben.

export function calculateTax(amount: number, rate: number): number {

   return amount * rate;

 }

Erlernen neuer Frameworks oder APIs

1. Schnelle Anleitung für ein Framework: Erkläre, wie man mit NestJS startet. Beachte dabei, dass ich bereits Erfahrung mit Express.js habe. Füge die Ordnerstruktur sowie Beispiele für einen Controller, Service und ein Modul hinzu.
2. Beispiele für spezifische API-Methode: Zeige Beispiele für die Verwendung des React-Hooks useEffect in unterschiedlichen Kontexten: Datenabruf, Aktualisierung des Dokumenttitels und Abonnement eines WebSockets.
3. Vergleich von zwei Frameworks oder Bibliotheken: Was ist besser zum Erstellen von REST-APIs mit Python: Django oder Flask? Füge Vorteile, Nachteile, Entscheidungskriterien und die aktuelle Beliebtheit hinzu.
4. Erläutern fortgeschrittener Konzepte: Erkläre die React Context API und wie man Redux damit in einem kleinen Projekt ersetzt. Gib ein einfaches Codebeispiel dazu.

Produktivität und Workflow-Automation

• Automatische Code-Prüfung von Pull Requests: Überprüfe folgenden Pull Request Code und schlage Verbesserungen für Lesbarkeit, Best Practices und potenzielle Fehler vor. Kommentiere dabei, als wärst du ein Senior Softwareentwickler.

function calculateTotal(items) { 

   let total = 0; 

   for (let i = 0; i < items.length; i++) { 

     total += items[i].price; 

   } 

   return total; 

 } 

• Automatisierungsskripte erstellen: Erstelle ein Bash-Skript, das unter Ubuntu läuft, täglich um 2 Uhr morgens den Ordner namens „projects“ auf Google Drive sichert und das Ergebnis in einer Datei namens backup.log protokolliert.

• Boilerplate für Routineaufgaben generieren: Erstelle eine Python-Skriptvorlage, die Daten aus einer REST-API abruft, verarbeitet und die Ergebnisse in einer CSV-Datei speichert. Behandle die Fehler und füge eine Protokollierung hinzu.

• GitHub-Issues automatisch aus einer To-do-Liste erstellen: Ich habe folgende Projekt-To-do-Liste:
  – Login implementieren
  – Benutzerprofil-Seite hinzufügen
  – Fehler bei Passwortzurücksetzung beheben
  – Tests für Endpunkte schreiben
  Erstelle für jeden Punkt ein GitHub-Issue mit Titel, Beschreibung und Labels wie Feature oder Bug.

Fazit: Wie Entwickler mit ChatGPT einen Vorsprung gewinnen

Im heutigen Softwareentwicklungsprozess ist der Einsatz der KI-Tehcnologien kein wichtiger Wettbewerbsvorteil mehr, sondern ein Must-Have für Entwickler. Der Einsatz solcher Unterstützung während der Entwicklung ist heute selbstverständlich, und einige IDEs haben sogar künstliche Intelligenzmodelle direkt eingebettet.

Dies reduziert Kosten sowohl durch Zeitersparnis als auch durch das Vermeiden kostspieliger Fehler, die in die Produktion gelangen könnten. Zudem steigert es die Produktivität, indem es beim Schreiben von Boilerplate-Code hilft, die mentale Belastung mindert und mehr. Um jedoch das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen, sollte man lernen, wie man es richtig einsetzt, wie man die Prompts korrekt formuliert und wie man KI dazu bringt, genau das zu tun, was man möchte. Daraus ergeben sich einige wichtige Regeln: Seien Sie immer spezifisch und direkt, geben Sie möglichst viel Kontext ein und bitten Sie um Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Um diese Regeln besser zu veranschaulichen, haben wir 20 großartige KI-Prompts für Sie zusammengestellt, die Ihnen helfen, mit künstlichen Intelligenz-Tools richtig umzugehen. Beginnen Sie noch heute, diese Prompts zu nutzen, und programmieren Sie intelligenter!

FAQ – ChatGPT für Entwickler

Was sind die besten ChatGPT-Prompts für Entwickler?
Aus der Liste der zwanzig Prompts sind einige besonders praktisch für den täglichen Gebrauch, da sie häufig eingesetzt werden, um Routineaufgaben effizient und zuverlässig zu erledigen. In diesem Zusammenhang sind „Alten Code in eine sauberere Version umschreiben“, „Code-Verhalten erklären“ und „Unbekannten Fehler erklären“ die am häufigsten genutzten Prompts im Alltag. Sie helfen besonders bei den mental fordernden Aufgaben, die in der Regel am längsten dauern und eine höhere Fehlerwahrscheinlichkeit haben.

Kann ChatGPT einen Entwickler ersetzen?
Diese Frage wird immer wieder diskutiert, doch von Anfang an war das ziemlich klar. Zwar können ChatGPT und andere KI-Tools große Teile des Entwicklungsprozesses automatisieren und manchmal Codebasen besser verstehen als lebende Menschen, jedoch sind sie immer nur Werkzeuge. Egal wie mächtig sie sind, es muss immer ein intelligenter Kopf hinter dem Entscheidungsprozess stehen: Jemand muss die KI steuern und sagen, was getan werden soll, wie man es tun soll und bewerten, ob es anschließend richtig gemacht wurde. Und diese Person ist definitiv der Entwickler: Selbst wenn die Programmiersprache natürliche Sprache ist, bleibt dieser jemand der Entwickler.

Wie kann ich ChatGPT bei der Fehlerbehebung im Code verwenden?
ChatGPT kann fast bei nahezu jedem Schritt der Fehlerbehebung im Code helfen und ist damit ein äußerst nützliches Tool für diese monotone und anstrengende Aufgabe. Hier einige Tipps, wie man ChatGPT bei der Fehlersuche einsetzt: Zuerst sollten Sie so viele Details und Informationen wie möglich zu Ihrem Fehler sammeln: den Gesamtkontext Ihrer Anwendung, den betroffenen Codeabschnitt, die Fehlermeldungen inklusive Stacktrace usw. Danach fassen Sie alles in einem gut strukturierten Prompt zusammen, um ChatGPT den vollständigen Kontext zu vermitteln, und bitten es, seinen Denkprozess Schritt für Schritt zu erklären, bevor es eine Antwort gibt. Nach sorgfältiger Prüfung entscheiden Sie, ob die Antwort sinnvoll und hilfreich ist. Denken Sie immer daran: Schlussendlich liegt die Entscheidung bei Ihnen, denn Sie steuern das KI-Modell.