KI-Technik & Entwicklung

OpenAI Codex in der Softwareentwicklung: Code erzeugen, prüfen, einbinden

OpenAI Codex übersetzt Beschreibungen in natürlicher Sprache in lauffähigen Programmcode; auch GitHub Copilot ist auf dieser Grundlage entstanden. Das Tagesseminar wendet sich an Entwicklerinnen, Softwarearchitekten und technische Projektleitungen, die einschätzen wollen, was das Modell im Entwicklungsalltag leistet. Sie lernen die API kennen, lassen Python-Funktionen generieren, dokumentieren und umbauen, binden Codex in Visual Studio Code ein und klären Urheberrecht sowie Datenabfluss. Am Ende steht eine Projektskizze für ein Automatisierungsvorhaben aus Ihrem Unternehmen, erprobt in einem kleinen Hackathon.

Für wen

Softwareentwicklerinnen und -entwickler, Softwarearchitektinnen und -architekten und technisch versierte Fachkräfte, die sich mit KI-gestütztem Programmieren beschäftigen wollen. Ebenso Innovationsverantwortliche und technische Projektleitungen, die prüfen möchten, wie viel Automatisierung und Effizienzgewinn Codex in ihrem Umfeld bringen kann.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Codex über API und Editor nutzen und generierten Code sicher übernehmen

Das nehmen Sie mit

  • Sie kennen Architektur, Authentifizierung und Antwortformate der Codex-API und formulieren Prompts, die brauchbaren Code liefern.
  • Sie lassen Python-Funktionen erzeugen, kommentieren und per Spracheingabe refaktorieren und setzen Codex in Visual Studio Code zum Debugging ein.
  • Sie beurteilen unsichere Vorschläge, Urheberrechtsfragen und Datenlecks und haben eine Projektskizze für einen eigenen Codex-Einsatz.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Einordnung: Was Codex ist und was es kann

    • Wie Codex entstanden ist und sich seither weiterentwickelt hat
    • Codex neben ChatGPT und GPT-4: Zweck, Trainingsschwerpunkt und Stärken der Modelle im Vergleich
    • Typische Aufgaben im Entwicklungsalltag, für die Codex taugt, und erkennbare Grenzen
    • Live-Demo: Aus einer Beschreibung in Alltagssprache entsteht vor Ihren Augen lauffähiger Code
  2. Teil 2

    Modul 2 – Schnittstelle: Die Codex-API ansprechen und absichern

    • Aufbau der API-Architektur von OpenAI Codex: Endpunkte, Anfrage und Antwort
    • Authentifizierung über API-Schlüssel und Zugriffskontrolle im Team
    • Datenlecks und API-Missbrauch vorbeugen: keine Geheimnisse im Prompt, Schlüssel nicht im Repository
    • Prompt Engineering für Code: Kontext, Funktionssignatur und gewünschtes Verhalten präzise beschreiben
    • Wie Antworten der API aufgebaut sind und in welchen Formaten sie zurückkommen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Codegenerierung: Funktionen schreiben, dokumentieren, umbauen

    • Python-Funktionen aus einer Aufgabenbeschreibung generieren lassen
    • Docstrings und Kommentare für bestehenden Code von Codex ergänzen lassen
    • Refactoring per Anweisung in natürlicher Sprache, etwa Schleifen vereinfachen oder Namen vereinheitlichen
    • Übung „Build a Function“: Sie lassen eine Funktion erzeugen, testen sie und schärfen den Prompt nach
  4. Teil 4

    Modul 4 – Im Editor: IDE-Integration, GitHub Copilot und Debugging

    • Codex in Visual Studio Code und weitere IDEs einbinden
    • GitHub Copilot, der aus Codex hervorgegangene Assistent: Vorschläge beim Tippen annehmen, ändern, verwerfen
    • Was der Assistent im Entwickleralltag beschleunigt und wo er bremst oder in die Irre führt
    • Fehlerhafte oder sicherheitskritische Vorschläge erkennen, bevor sie in den Code gelangen
    • Übung: Einen fehlerhaften Codeabschnitt mit Codex analysieren und korrigieren
  5. Teil 5

    Modul 5 – Rechtsrahmen und Transfer: Vom Urheberrecht zur eigenen Projektskizze

    • Urheberrechtliche Fragen bei generiertem Code, etwa wenn Vorschläge fremdem Quelltext ähneln
    • Diskussion: Welche Inhalte KI erzeugen soll und welche nicht
    • Automatisierungspotenzial im eigenen Unternehmen aufspüren, z. B. Testfälle, Skripte oder Datenkonvertierungen
    • Einen Codex-Prompt für ein konkretes Szenario aus Ihrem Arbeitsumfeld entwickeln
    • Projektskizzen vorstellen und Rückmeldungen der Gruppe einholen
    • Abschlussübung: Mini-Hackathon, in dem Teams ihre Skizze mit Codex prototypisch umsetzen

VoraussetzungenSie programmieren mindestens in einer Sprache auf Grundniveau, beispielsweise Python oder JavaScript. Erfahrung mit KI-Systemen oder Machine Learning erleichtert den Einstieg, wird aber nicht verlangt.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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