Kann KI mir helfen, Software zu entwickeln, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben?
Ich schreibe Code, seit ich denken kann. Ich begann mit Basic und Assembler auf einem Commodore C64, erlebte den Aufstieg und Fall von Turbo Pascal und erstellte Windows 3.11-Anwendungen mit Ansi C, während ich die HTBLuVA St. Pölten, eine österreichische Ingenieurschule, besuchte. Beruflich habe ich in C++, Java, Lotus/IBM/HCL Domino mit Java, LotusScript und JavaScript programmiert und konzentriere mich seit Jahren auf Node.JS und JavaScript, zusammen mit einer umfangreichen Nutzung von HTML und CSS. Ich bin nicht der Typ, der sich jeden Befehl merkt; ich bevorzuge Inline-Hilfe, Type Ahead und IntelliSense.
Vor einigen Jahren wechselte ich in die Verwaltung der Cybersicherheit und des Datenschutzes bei panagenda, aber ich programmiere immer noch gelegentlich zum Spaß oder zur Unterstützung der Arbeit. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI in allen Branchen höre ich oft die Behauptung, dass „KI die Arbeitsplätze von Softwareentwicklern abschaffen wird“. Da frage ich mich, ob Entwickler nicht überflüssig werden.
TL;DR (die kurze Version)
Wenn Sie nicht den ganzen Blogbeitrag lesen möchten, dann ist es das, was ich mitgenommen habe, als ich ausprobierte, was Sie in ein paar Stunden nur mit KI entwickeln können:
- KI kann Codeschnipsel generieren, Konzepte beweisen und Lösungen anbieten, was den Softwareentwicklungsprozess erheblich verbessert.
- Eine umfassende Produktentwicklung erfordert nach wie vor menschlichen Einsatz beim Brainstorming, der Planung, der Entwicklung, dem Testen und der Unterstützung.
- KI wird Softwareentwickler nicht ersetzen, sondern den Fokus auf die richtigen Fragen und die richtige Formulierung der Aufforderungen verlagern.
- Die Entwickler können sich auf kreative Ideen statt auf sich wiederholende Programmieraufgaben konzentrieren, was zu einfallsreicheren und wirkungsvolleren Projekten führt.
- Die Zukunft der Softwareentwicklung sieht dank KI rosig aus, denn sie macht die App-Entwicklung schneller und effizienter.
Die Idee
Ich bin immer noch ein Gamer, eine Leidenschaft, die mein Interesse an Computern in den frühen 1980er Jahren entfachte. Ich baue immer noch meine eigenen PCs zusammen und liebe es, mit Systeminformationsspielzeug wie AIDA64(AIDA64) oder Rainmeter(Rainmeter) herumzubasteln. Vor allem die Visualisierungsteile, die Dinge wie CPU- oder GPU-Auslastung, Board-Temperatur oder Speichernutzung auf Ihrem Bildschirm anzeigen, als futuristisches Dashboard im Hintergrund Ihres Desktops. Und derzeit gibt es sogar einen Trend zu Displays im Inneren Ihres Computergehäuses, die Hardware-Informationen durch die transparente Gehäuseabdeckung anzeigen.
Die Idee, etwas Ähnliches zu schreiben, das mir auch die Freiheit gibt, meine Kenntnisse in HTML, JavaScript und CSS zu nutzen, hatte ich schon lange im Kopf. Aber ich habe nie die Zeit gefunden, die notwendigen Nachforschungen über die Grundvoraussetzungen für die Erstellung einer solchen Software anzustellen.
Jetzt, da GitHub Copilot direkt in Visual Studio Code verfügbar ist und ich über die Feiertage ein paar freie Tage habe, dachte ich, ich probiere es mal aus. Dies sollte mein Projekt sein, um zu überprüfen, ob Entwickler bereits überflüssig sind, und gleichzeitig ein Stück Software zu erstellen, das ich schon immer wollte.
Die Regeln
- Die erste Regel, die ich für mich selbst aufgestellt habe: Rühren Sie den Code nicht an. Alles sollte von der KI geschrieben werden. Keine Ausnahmen. Wenn etwas nicht gelöst werden kann, würde dies das Experiment beenden.
- Die zweite Regel, die ich aufgestellt habe, war: Der Hauptcode sollte in C# geschrieben werden. Da ich noch nie in C# programmiert hatte, dachte ich, dass dies eine gute Gelegenheit zum Lernen wäre. Ich vertraue dem KI-Code vollkommen und hoffe, etwas Neues zu lernen.
Die Einrichtung
Meine Einrichtung war so einfach, wie sie nur sein kann. Visual Studio Code als IDE, GitHub Copilot (v 0.23.2) als KI-Assistent und „GPT 4o“ als Assistenten der Wahl. Ich habe ein einfaches C#-Projekt mit net9.0-windows als Zielframework erstellt. Das war’s schon.
Beginnen wir mit der „Vorstellungskraft“, Teil 1: C#
Ich habe einige Erfahrung mit der Erstellung von KI-Prompts, daher war mein Startprompt ziemlich lang. Ich wollte eine
„…Softwarelösung, die ein randloses Vollbildfenster als Hintergrundbild anzeigt, ähnlich wie bei Anwendungen wie AIDA64, Wallpaper Engine oder Lively Wallpaper. Der Inhalt des Fensters sollte ein Vollbild-Webbrowser sein, der den Inhalt einer HTML-Datei anzeigt. …“.
Ehrlich gesagt, habe ich nicht viel erwartet, aber ich wurde eines Besseren belehrt. Der Assistent hat fast alle meine Fragen beantwortet und erklärt, wie er den Code generiert und warum er WebView2 als eingebettete Browser-Engine ausgewählt hat. Er gab mir sogar einige „dotnet add…“-Befehle, um wichtige Bibliotheken zu importieren. Gespannt auf das Ergebnis, führte ich die dotnet-Befehle aus und startete das Projekt. Es startete einwandfrei, aber statt eines Hintergrundbildes war mein Fenster nur ein normales Vordergrundfenster. Es war randlos und bildschirmfüllend, aber nicht gerade ein Hintergrundbild. Trotzdem war ich beeindruckt.
Dinge reparieren
Ich neige dazu, meine KI-Prompts mit „Emotionen“ zu schreiben. Wahrscheinlich ist das ein Tick. Ich weiß, das ist nicht notwendig, aber… ich mache es trotzdem. Meine nächsten Schritte des Gesprächs sahen also so aus:
Ich: „Ah, der Vollbildbrowser verhält sich nicht wie ein Hintergrundbild“
AI: „Ich verstehe, lassen Sie mich das für Sie in Ordnung bringen…“
Ausführen des Codes
Ich: „Nein, tut mir leid, es hat sich nichts geändert“
AI: „Ich verstehe, lassen Sie mich das in Ordnung bringen…“
Ausführen des Codes
Ich: „Okay, jetzt startet es hinter offenen Fenstern, aber es versteckt immer noch meine Taskleiste und Desktopsymbole.
AI: „Ich verstehe, lassen Sie mich das in Ordnung bringen…“
Das passierte etwa 20 bis 30 Mal, und ich dachte: „Erwischt!“ Aber ich war noch nicht bereit, aufzugeben, also habe ich etwas anderes versucht.
Ich: „Okay. Das funktioniert nicht. Ich möchte, dass das Fenster wie ein Hintergrundbild funktioniert, ähnlich wie bei Lively Wallpaper oder Wallpaper Engine. Haben Sie irgendwelche Referenzen gefunden, wie sie das machen?“
AI: „Um einen ähnlichen Effekt wie bei Lively Wallpaper zu erzielen, könnten Sie den „ProgMan-Trick“ oder den „WorkerW-Trick“ anwenden …
DAS WAS?
Ich habe die Begriffe nachgeschlagen, aber keine Hinweise auf einen „Trick“ gefunden. Weitere Nachforschungen ergaben jedoch eine ziemlich alte Stack Overflow-Diskussion(Drawing on the desktop background as wallpaper replacement (Windows/C#) – Stack Overflow), in der ProgMan und WorkerW verwendet wurden, um ein korrektes Handle für das Wallpaper-Fenster zu finden.
Okay, ich habe den Code ausgeführt und…TADAAAAAA…
Ich hatte ein randloses, bildschirmfüllendes Fenster, das als Hintergrundbild auf meinem Desktop diente und eine HTML-Datei anzeigte. Jetzt war ich wirklich beeindruckt. Aber nicht zum letzten Mal…
Dinge hinzufügen
Da die ursprüngliche Idee war, Systeminformationen auf meinem virtuellen Hintergrundbild anzuzeigen, brauchte ich eine Möglichkeit, um
- Zugriff auf lokale Hardware- und Software-Systeminformationen.
- Zeigen Sie die gesammelten Systeminformationen an.
Meine nächste Aufforderung sah also so aus.
Ich: „Das haben Sie gut gemacht! Fügen Sie nun eine Möglichkeit hinzu, Systeminformationen und Leistung von der Hardware zu lesen und an die html-Datei weiterzuleiten. Die Html-Datei sollte wie eine Vorlage funktionieren. Ich möchte eine Aktualisierungsfrequenz von 1 Sekunde.“
AI: „Vielen Dank! Sicher, ich kann die Systeminformationen in Ihre HTML-Datei einfügen…“
Der Assistent verband „OpenHardwareMonitor“(Open Hardware Monitor) mit meinem C#-Code, erstellte die Funktionen, die ich brauchte, und passte den HTML-Code an, um die CPU- und GPU-Auslastung anzuzeigen. Ich musste nur noch einen einfachen „dotnet add“-Befehl ausführen, um die Bibliothek zu installieren.
Nachdem ich um Hilfe bei Anzeigeproblemen wie Flackern gebeten hatte, fügte der Assistent dem Fenster eine doppelte Pufferung hinzu und optimierte den Aktualisierungscode. Das führte sogar zu einer einfachen Template-Engine! In nur ein paar Stunden hatte ich so ziemlich alles, was ich wollte.
Also begann ich, nach Herausforderungen zu suchen.
Ich: „Ah, anstatt die Metriken direkt in die HTML-Datei einzufügen, können wir vuetify als Template-Engine verwenden.
KI: „Klar, ändern wir den Code so, dass er Vuetify als Template-Engine verwendet…“
Es funktionierte auf Anhieb. Es hat die Funktionen perfekt umgesetzt und die Metriken hinzugefügt. Fantastisch!
Nach ein paar weiteren Aufforderungen erhielt ich eine Tabelle mit allen verfügbaren Metriken auf dem Bildschirm. Aber ich hatte das Gefühl, dass nicht alle Metriken, die ich erwartet hatte, vorhanden waren. Ich schaute nach „OpenHardwareMonitor“ und fand heraus, dass es seit über zwei Jahren nicht mehr aktualisiert worden war. Eine weitere Herausforderung tauchte auf!
Ich: „Es scheint, dass OpenHardwareMonitorLib ziemlich veraltet ist und nicht mehr gepflegt wird. Gibt es eine ähnliche Bibliothek oder einen Fork?“
AI: „Sie haben Recht. OpenHardwareMonitor wird anscheinend nicht mehr gepflegt. Es gibt einen Fork namens „LibreHardwareMonitor“, der gut gepflegt wird…“
Der Assistent änderte den Code, gab den Befehl „dotnet add…“ ein, und der nächste Durchlauf zeigte alle Systemmetriken, die ich mir erhofft hatte.
Weitere Ergänzungen wie „Ich möchte ein Tray-Symbol mit der Menüstruktur ‚Quit‘, ‚About‘ und ‚Config‘„, „Ich möchte CLI-Parameter für die Vorlagendatei, x- und y-Position sowie Breite und Höhe des Fensters haben„, „Ich möchte einen Konfigurationsdialog für die x- und y-Position des Fensters und möchte mit und Höhe definieren. Außerdem möchte ich einen Schieberegler, mit dem ich die Aktualisierungsgeschwindigkeit von 250ms bis 2500ms in 250ms-Schritten einstellen kann. „, und „Ich möchte ein Menü mit Elementen zum Laden und Speichern der Konfiguration in einer Json-Datei innerhalb des Konfigurationsdialogs haben“ funktionierten einwandfrei. Ich wollte auch einige „Design“-Änderungen, wie z.B. die Polsterung des Rahmens des Konfigurationsfensters und die Verschiebung der Schaltflächenpositionen, und der Assistent hat alle Wünsche problemlos erfüllt.
Nach etwa 6 Stunden Chat mit der KI hatte ich ein hübsches kleines Produkt, das mit ein wenig Feinschliff und einigen Langzeittests fast die gleichen Funktionen hat wie die kommerziellen Produkte im Microsoft Store. Inzwischen ist der Code so komplex geworden, dass es ein Alptraum ist, ihn zu verwalten. Alles in einer einzigen Datei mit viel zu vielen Zeilen. Niemand außer der KI selbst kann ihn wirklich handhaben.
Dinge aufteilen
Meine nächste Herausforderung an die KI war also:
Ich: „Können Sie den Code in verschiedene Dateien aufteilen? Ich möchte separate Dateien für alle Klassen, wie z.B. die Konfigurationsbehandlung, den Konfigurationsdialog, das Tray-Icon und den About-Dialog.“
KI: „Sicher, lassen Sie mich Ihren Code für Sie in Dateien aufteilen.
Diese Aufgabe hat eine Weile gedauert, wahrscheinlich die längste Antwortzeit des ganzen Experiments. Als der Assistent endlich fertig war, erhielt ich eine Reihe von .cs-Dateien, alle schön benannt, wie ich es verlangt hatte. Aber jede Datei hatte mehrere Syntaxfehler, und das Projekt ließ sich nicht mehr starten.
Ich habe die Option „Copilot – Fix“ für jeden Fehler verwendet, was manchmal ein Problem behoben, aber ein paar neue geschaffen hat (meist undefinierte Variablen oder doppelte Definitionen). Nach einigen Korrekturen (ich beginne immer mit dem ersten Fehler in der Datei) hatte ich wieder ein funktionierendes Projekt – dieses Mal in einem Format, das für Menschen leichter zu handhaben ist. Das Starten des Projekts funktionierte wieder einwandfrei. Auch wenn die Aufteilung von Dateien nicht sofort perfekt funktioniert, können Sie die Dinge mit ein wenig Hilfe Ihrer KI in Ordnung bringen, ohne selbst programmieren zu müssen.
Fangen wir an, uns „vorzustellen“, Teil 2: HTML, CSS, JavaScript… und ein Debugger.
Ich war begeistert, wie weit wir in so kurzer Zeit gekommen sind. Daher war ich begeistert, endlich das zu tun, was ich wollte – ein cooles Web-Dashboard zu erstellen, das ich als Hintergrundbild für mein Notebook verwenden konnte. Ich habe gerade dieses beeindruckende neue Notebook von panagenda mit einer leistungsstarken Intel I9 CPU und Nvidia RTX GPU bekommen, also wollte ich etwas Frisches und Einzigartiges schaffen. Mein erster Schritt war, ein paar CSS für Hintergrundfarben und Schriftarten hinzuzufügen. Aber… es passierte nichts. Keine Farbänderungen. Die Schriftarten wurden nicht geladen. Gar nichts. Und ich hatte absolut keine Ahnung, wie ich ein Browser-Fenster, das als Hintergrundbild läuft, debuggen sollte.
Ich: „Ich sehe nichts, was ich in einer CSS-Datei definiere, die von meiner HTML-Vorlage geladen wird. Können Sie überprüfen, ob alles korrekt ist?“
AI: „Lassen Sie mich die HTML-Datei überprüfen…“
Im Grunde genommen sieht alles gut aus, aber ich kann den webview2-Inspektor verwenden, um zu überprüfen, ob alles richtig geladen wurde. Er gab mir sogar das Tastaturkürzel zum Öffnen des Inspektors (Strg-Umschalt-I).
Ich habe den Inspektor überprüft und eine Fehlermeldung gesehen: „Lokale Ressource kann nicht geladen werden…“. Aus Gewohnheit kopierte ich sie in meine Browsersuche und fand heraus, dass WebView2 das file:// Protokoll aus Sicherheitsgründen nicht verwenden kann. „Wie ärgerlich“, dachte ich. Aber hey, dies ist ein KI-Projekt – also habe ich die gleiche Fehlermeldung direkt in meinen KI-Chat eingefügt und abgewartet, was passiert.
Was der Assistent als nächstes tat, war ein weiterer Schlüsselmoment, der mich zum Staunen brachte. Es war wie “ Dieser Fehler wird aus Sicherheitsgründen verursacht. webview2 kann keine lokalen Ressourcen mit dem file:// Protokoll laden. Sie können jedoch einen einfachen http-Server implementieren, um lokale Dateien an Ihre HTML-Datei zu übergeben… „. Die Antwort war ziemlich lang und ging auf Konfigurationsoptionen und verschiedene Dateitypen ein. Aber am Ende hatte ich einen kleinen lokalen http-Server, der auf Port 8080 in meinem Projekt lief. Er lieferte Dateien aus einem bestimmten Verzeichnis, und der HTML-Code las meine CSS-Datei automatisch richtig. (Ich habe mir überhaupt keine Gedanken über die Sicherheitsprobleme gemacht, die entstehen, wenn man einen ungeschützten lokalen http-Dienst laufen lässt, anstatt einfach eine lokale Datei zu laden. Das war nicht Teil des Experiments).
Dieses beeindruckende Ergebnis hat mich zum Nachdenken gebracht:
Ich: „Vielen Dank! Der webview2-Inspektor ist sehr hilfreich. Gibt es eine Möglichkeit, ihn über unser Tray-Icon-Menü zu aktivieren und zu deaktivieren?“
AI: „Sicher, lassen Sie mich ein Tray-Symbol-Menü hinzufügen, um das webview2 Inspektorfenster umzuschalten…“
Sicher, es hat sofort funktioniert.
Lassen Sie uns die Grenzen erweitern
Ich war so begeistert von den Ergebnissen, dass ich die Grenzen austesten wollte. Kann GitHub Copilot ein CodePen-Beispiel für eine großartige Visualisierung in brauchbaren Code für meine App verwandeln? Vor einiger Zeit bin ich über diese wirklich coole Blitzsimulation von Akimitsu Hamamuro(Akimitsu Hamamuro auf CodePen) gestolpert. Sie ist in JavaScript geschrieben, und ich beschloss, sie mit der folgenden Aufforderung auszuprobieren:
Ich: „Ich habe diesen coolen Blitz auf codepen(https://codepen.io/akm2/pen/DbNJXr) gefunden und möchte ihn in meiner HTML-Vorlage verwenden. Können Sie alle erforderlichen Dateien in meinem www-Stammverzeichnis erstellen und einen einzelnen Blitz in meine Vorlage implementieren. Ich möchte die Vorlage auf eine definierte Leinwand anwenden und möchte Start x/y und End x/y sowie alle im Codepen verfügbaren Eigenschaften steuern.
AI: „Sicher kann ich Ihnen bei der Erstellung der notwendigen Dateien helfen, um die coolen Blitze des Codepen in Ihrer Vorlage zu verwenden…“
Beim ersten Versuch hat es nicht perfekt geklappt. Die Dateien wurden zwar erstellt, aber es gab einige Fehler und Probleme mit der Reihenfolge des Skriptladens. Nach ein paar Runden„Copilot -> Fix“ und dem Einfügen einiger Konsolen-Fehlermeldungen aus dem WebView2 Inspector hat es endlich funktioniert! Ich hatte voll steuerbare Blitze direkt in meinem Browserfenster, die im Hintergrund als animiertes Hintergrundbild liefen. Ist das nicht fantastisch?
Nun gut, gehen wir einen Schritt weiter:
Ich: „Können Sie einen Blitz für jeden CPU-Kern in den Metriken erstellen. Verwenden Sie die Auslastung, um die Amplitude und die Anzahl der Kindblitze für jeden Blitz zu ändern. Ich möchte, dass die Blitze in einem Kreis mit einem inneren Radius von 100px und einem äußeren Radius von 300px in der Mitte des Bildschirms angeordnet werden.
Das Ergebnis hat mich wirklich umgehauen. Noch einmal.
Sehen Sie sich das kurze Video unten an – GitHub Copilot hat es geschafft! Er hat sogar die Reichweitenberechnungen perfekt durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Amplitude und die Anzahl der Kindsblitze genau richtig sind, und bietet coole Visualisierungen, wenn die CPU-Auslastung von 0% auf 100% steigt.

Ich habe ein paar zusätzliche Informationen wie Uhrzeit und Datum auf der linken und rechten Seite des Bildschirms eingeblendet, nur so zum Spaß. Nur um zu sehen, wie der KI-Assistent wieder seine Magie einsetzt. Ehrlich gesagt, war es schwer, an diesem Punkt aufzuhören, neue Dinge hinzuzufügen.
Schlussfolgerung
Ich starrte eine Weile auf das Ergebnis… 16 Blitze, die die CPU-Auslastung meines Laptops anzeigten. Es handelte sich um ein komplettes C#-Projekt, das ein Fenster als Hintergrundbild für meinen Desktop einrichtete, einen Webserver zur Verwaltung von Dateien für eine Vuetify-Vorlage und einen Systeminformationskollektor enthielt, der Daten an die Browser-Vorlage weiterleitete. Konfigurationsoptionen, Debug-Optionen – einfach alles. Und ich habe nicht eine einzige Zeile Code geschrieben. Ich habe lediglich einige Farbwerte für den HTML-Hintergrund und die endgültigen Farben der Blitze angepasst.
Der KI-Hype hat mich schließlich süchtig gemacht.
Ich habe mich von der Softwareentwicklung abgewendet und mich etwas Neuem und anderem zugewandt (immer noch nahe genug, um mit etwas verbunden zu bleiben, das ich mein ganzes Leben lang geliebt habe), weil das Programmieren einfach seinen Reiz verloren hat. Es hat keinen Spaß mehr gemacht. Die Dinge wurden zu komplex, die Technologien entwickelten sich zu schnell und es blieb nie genug Zeit, um sich wirklich in eine Sache zu vertiefen, bevor das nächste große Ding kam.
Aber das hier? Das fühlte sich ganz anders an. Es fühlte sich so gut und vertraut an wie das Programmieren von damals, vor 30 oder 40 Jahren. Es rückte den kreativen Prozess in den Vordergrund und verdrängte die Fragen „Was war das für ein Parameter?“ und „Was ist die richtige Reihenfolge?“ in den Hintergrund.
Als ich meinen Kollegen einen Vorgeschmack auf diesen Blogartikel zeigte, war ihre erste Reaktion: „Wow. Das ist… wirklich cool!“. Gleichzeitig waren einige besorgt, dass wir den Eindruck erwecken könnten, dass wir unsere Lösungen bei panagenda auf diese Weise entwickeln.
Das hat mich zum Schmunzeln gebracht. Natürlich sind wir das nicht. Eine KI zu bitten, ein paar Codeschnipsel zusammenzuschustern, ist weit entfernt von echter Softwareentwicklung. Die Entwicklung erstklassiger Produkte erfordert so viel mehr Aufwand, von der Ideenfindung und Planung über die Entwicklung, das Testen und die Planung der Veröffentlichung bis hin zum Betrieb und der Unterstützung. Jeder Schritt im Lebenszyklus der Produktentwicklung erfordert eine angemessene Dokumentation und die Beachtung aller Arten von Sicherheits- und Geschäftsaspekten.
Aber einen intelligenten Assistenten an Ihrer Seite zu haben, der Ihnen dabei helfen kann, sofortige Proof-of-Concepts zu erstellen, der Ihnen Vorschläge zur Behebung von Fehlern macht und der sogar eigene Lösungen für Probleme mitbringt, an die Sie nicht gedacht haben… das ist zumindest für die experimentelle und kreative Seite der Softwareentwicklung völlig neu.
Wird die KI also Arbeitsplätze für Softwareentwickler vernichten?
Nun, bei dem, was ich gesehen habe, würde ich ganz klar sagen: NEIN!
Ich glaube, die Dinge werden sich grundlegend ändern. Dies könnte das „Programmieren“ auf eine völlig neue Ebene heben und die Entwicklung von Anwendungen erheblich beschleunigen. In Zukunft wird sich niemand mehr für „10 Jahre C#-Erfahrung“ oder „5 Jahre Programmieren mit REACT“ interessieren. Programmiersprachen und Frameworks werden immer noch wichtig sein, aber hauptsächlich für diejenigen, die sie entwickeln oder Bibliotheken erstellen.
Die wichtigste Fähigkeit für App-Entwickler wird darin bestehen, die richtigen Fragen zu stellen und „die richtige Aufforderung zu formulieren“, um die besten Ergebnisse von einer KI zu erhalten. Sie müssen in der Lage sein, Code zu lesen und zu überprüfen und klare Anweisungen zu geben, damit Ihr von der KI generierter Code alle technischen Anforderungen erfüllt.
Es ist wirklich großartig zu sehen, wie Entwickler ihrer Kreativität wieder freien Lauf lassen können. Sie können sich auf coole Ideen konzentrieren, anstatt auf langweilige, sich wiederholende Programmieraufgaben. Diese Freiheit bedeutet, dass wir mehr fantasievolle und wirkungsvolle Projekte sehen werden. Es wird sehr interessant sein, zu beobachten, wie diese Technologie die Softwareentwicklungsszene verändert. Ich bin absolut begeistert, diesen Wandel mitzuerleben! Die Möglichkeiten sind endlos, und die Zukunft der Softwareentwicklung hat noch nie so rosig ausgesehen.