CV Generator
Stell dir vor, du arbeitest im Homeoffice, wie alle in deiner Firma. Du kontaktierst einen Kollegen, der ein neues Projekt übernehmen soll.
Oh, schönes Projekt. Also, das musst du tun: 1. Erstelle eine Datei namens app.py mit folgendem Inhalt... [zehn Dateien später]
Wenn du willst, kann ich dir auch eine grüne Version machen
ZeroDivisionError: division by zero.Klar, hier ist eine GETESTETE Version der Anwendung. Ersetze einfach [zwölf Dateien später].
Wenn du willst, kann ich dir jetzt eine optimierte, voll funktionsfähige, GETESTETE Version mit ALLEN Features geben. Willst du das?
<http> durch <html>.
Am nächsten Tag:
/project-delete, /skill/delete, /certificate/delete/<string:item_id>...Nachdem die Fehler behoben sind, brauchst du Daten:
Also, was ist eigentlich das Problem mit KI‑generierter Software?
Meiner Meinung nach hat es viel zu lange gedauert, bis eine funktionierende Version da war. Es gibt inzwischen einen „Play“-Button in ChatGPT, mit dem man Code direkt ausführen kann. Theoretisch könnte ChatGPT also ein paar Dinge testen, bevor es Code liefert — aber das passiert nicht. Nach über zwei langen Tagen hatte ich endlich eine funktionierende Version (inklusive einiger Teile in Hugo, die man unter About → Skills sehen kann). Ohne manuelle Eingriffe war es praktisch unmöglich, eine lauffähige Version zu bekommen.
Ein weiteres Problem ist, dass der Code ständig komplett neu geschrieben wird. Statt spezifische Funktionen zu einer getesteten und funktionierenden Basis hinzuzufügen, wird die gesamte Anwendung neu erstellt, was wiederum vollständige Tests erfordert. Es gibt keinerlei Eingabevalidierung, keine Testfälle und kein Fehlerhandling im generierten Code. Die Anwendung kann einfach abstürzen. Ich hätte meine Erwartungen vielleicht genauer formulieren können, aber außer Datumsauswahlfeldern wurde nichts automatisch ergänzt. Ein menschlicher Entwickler hätte vermutlich Eingabevalidierung, Sicherheitsprüfungen und Fehlerbehandlung von Anfang an eingebaut.
Ich habe ChatGPT alle erstellten Dateien gegeben, und es hat eine sehr detaillierte Analyse jedes Aspekts und jeder Schwachstelle der Anwendung geliefert, sowie eine Zusammenfassung:
| Kategorie | Bewertung | CoPilot |
|---|---|---|
| Architektur | 6/10 | 6/10 |
| Sicherheit | 4/10 | 4/10 |
| UX | 7/10 | 6/10 |
| Codequalität | 7/10 | 7/10 |
| Wartbarkeit | 6/10 | 5/10 |
Ehrlich gesagt war ich ziemlich beeindruckt von der detaillierten Analyse, die ChatGPT geliefert hat. Andererseits: Was würdest du von einem Entwickler halten, der die Best Practices kennt, sie aber konsequent nicht umsetzt?
Wir wissen alle, dass gerade bei Schnittstellen, die nur von vertrauten technischen Mitarbeitern genutzt werden, Fehlerbehandlung und Eingabevalidierung nicht immer sehr detailliert umgesetzt werden. Manchmal erwarten wir einfach, dass die Leute eine Exception lesen können, um zu verstehen, was schiefgelaufen ist. Aber wäre es nicht großartig, wenn man diese einfachen, aber zeitaufwendigen Aufgaben einer KI überlassen könnte?
Der CV‑Generator war — und ist — ein sehr schönes Experiment, und ich werde vielleicht irgendwann daran weiterarbeiten. Je mehr ich ihn nutze, desto mehr habe ich das Gefühl, dass etwas Ähnliches für viele Freelancer interessant sein könnte. Er eignet sich gut für ein solches Experiment, da er lokal läuft, ohne Internetverbindung, in einem Container, der nur eine kleine Angriffsfläche bietet. Der Teil auf meiner Homepage wird als statische Website ausgeliefert; der einzige aktive Code läuft auf dem Client‑Computer über JavaScript.
Es gibt wahrscheinlich KI‑Modelle, die einen besseren Job machen als das allgemeine ChatGPT. Ich denke trotzdem, dass ChatGPT (oder andere KI) für Prototyping geeignet ist. Bevor ich die Idee für das gesamte Projekt hatte, habe ich ChatGPT gebeten, einen kleinen Teil der Funktionalität als Proof of Concept zu liefern, und das hat nach ein paar Versuchen funktioniert. Ich muss zugeben, dass ich nur sehr begrenzt manuell eingegriffen habe, und jedes Mal, wenn ich es tat, wurde der Prozess deutlich schneller. Wenn ich mit diesem Projekt weitermache, werde ich meine Methode definitiv ändern: von „lass die KI arbeiten und schauen“ hin zu „lass die KI Features generieren, optimiere und korrigiere manuell“. Außerdem würde ich das Projekt in kleinere Dateien aufteilen, in der Hoffnung, dass ChatGPT dann gezielt an einzelnen Aufgaben arbeiten kann, statt immer wieder alles neu zu schreiben.
Abschließend sei gesagt: Bitte beachte, dass der Quellcode auf GitHub veröffentlicht ist, dieses Projekt also Open Source ist.
Wenn du in einem Unternehmen arbeitest, insbesondere in einem Softwareentwicklungsunternehmen, stelle sicher, dass die Nutzung von KI mit den Richtlinien deiner Firma übereinstimmt.
Eine vollwertige Closed‑Source‑Anwendung kann sehr unterschiedliche Anforderungen an den Datenschutz haben im Vergleich zu einem Open‑Source‑Projekt.