GitHub hat bedeutende Aktualisierungen an seinen Werkzeugen für künstliche Intelligenz (KI) eingeführt, mit einem jetzt multi-modellen Kopilot und der innovativen Plattform Funke, die die Webentwicklung durch Befehle in natürlicher Sprache vereinfacht und Flexibilität sowie Produktivität verbessert.
Sehen wir uns in diesem Artikel alle Details an.
Copilot entwickelt sich dank GitHub weiter und integriert fortschrittliche KI-Modelle von Google und Anthropic, um das Codiererlebnis zu verbessern: die Einführung von Spark
GitHub, die führende Plattform für Code-Hosting und kollaborative Entwicklung, hat zwei wichtige Neuerungen angekündigt, die darauf abzielen, das Panorama der softwareentwicklung mit künstlicher Intelligenz weiter zu revolutionieren.
Mit einem wichtigen Update für Copilot, das jetzt über Multi-Modell-Unterstützung verfügt, und dem Debüt von GitHub Spark für die Webentwicklung bestätigt das Unternehmen sein Engagement, die Technologien der künstlichen Intelligenz (AI) für Entwickler zugänglicher und leistungsfähiger zu machen.
Die neue Version von GitHub Copilot stellt einen wichtigen Fortschritt für Entwickler dar.
Insbesondere indem sie ihnen ermöglichen, nicht nur die Modelle von OpenAI, wie das GPT-4, sondern auch die leistungsstarken Fähigkeiten der Claude 3.5 Sonnet-Modelle von Anthropic und Gemini 1.5 Pro von Google zu nutzen.
Dieses Update ermöglicht es, zwischen verschiedenen Modellen der künstlichen Intelligenz basierend auf den spezifischen Anforderungen jedes Projekts zu wählen und bietet ein Maß an Flexibilitätdas es so noch nie gegeben hat.
Die Einbeziehung mehrerer Modelle entspricht der wachsenden Nachfrage nach KI-Tools, die sich an verschiedene Entwicklungskontexte anpassen können.
Thomas Dohmke, CEO von GitHub, erklärte dazu Folgendes:
„Unsere Entscheidung, die Unterstützung des Modells über OpenAI hinaus zu erweitern, spiegelt unser Engagement wider, den Entwicklern mehr Optionen und größere Freiheit zu bieten. Jedes AI-Modell hat einzigartige Eigenschaften, die die Effizienz und Genauigkeit der Codierung in verschiedenen Sprachen verbessern können.“
Diese neue Version von Copilot erweist sich als besonders nützlich in Situationen, in denen die verschiedenen Modelle spezifische Vorteile bieten können, wie eine höhere Genauigkeit bei den Codevorschlägen oder ein tieferes Verständnis der verwendeten Frameworks.
Mit den Modellen Claude und Gemini zielt GitHub darauf ab, seine AI-Plattform zu stärken, um eine breitere Palette von Anforderungen zu unterstützen, von einzelnen Entwicklern bis hin zu Unternehmens-Teams.
GitHub Spark: Webentwicklung durch natürliche Sprache
Neben dem Update von Copilot hat GitHub Spark eingeführt, ein neues Tool, das entwickelt wurde, um die Entwicklung von Webanwendungen zu vereinfachen.
Spark ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit Befehlen in natürlicher Sprache zu erstellen, wodurch Ideen und Anforderungen in funktionierenden Code mit extremer Geschwindigkeit umgewandelt werden können.
Die Vision von Spark besteht darin, die Barrieren zwischen Design und Entwicklung abzubauen und die Erstellung von Webanwendungen auch für diejenigen zugänglich zu machen, die keine fortgeschrittenen technischen Kenntnisse haben.
Dieser neue Ansatz stellt einen wichtigen Fortschritt für GitHub dar. Er zielt darauf ab, den Zugang zur Softwareerstellung zu demokratisieren und eine immer größere Anzahl von Entwicklern zu erreichen.
Ein Sprecher von GitHub kommentierte wie folgt:
„Spark ermöglicht es jedem, von Ideen zum Code zu gelangen, die Komplexität zu beseitigen und die Entwicklung zu beschleunigen.„
Die Plattform Spark richtet sich sowohl an erfahrene Entwickler, die schnell neue Funktionen prototypisieren können, als auch an Geschäftsteams, die den Entwicklungszyklus beschleunigen möchten, ohne die Codequalität zu beeinträchtigen.
Mit Spark strebt GitHub an, den traditionellen Ansatz der Webentwicklung zu transformieren. Insbesondere wird der Fokus von einer detaillierten Kodierung auf die Gestaltung und Umsetzung von innovativen Benutzererfahrungen verlagert.
Copilot kommt zu Xcode: die Unterstützung für iOS-Entwickler
Als weitere Verbesserung hat GitHub eine optimierte Version von Copilot für Xcode, die integrierte Entwicklungsumgebung von Apple, veröffentlicht.
In der öffentlichen Vorschau ermöglicht diese Integration iOS- und macOS-Entwicklern den Zugriff auf Echtzeit-Codevorschläge direkt in Xcode. Dadurch wird die Produktivität bei der Entwicklung von Anwendungen in Swift und Objective-C verbessert.
Die Implementierung von Copilot in Xcode stellt einen weiteren Fortschritt bei der Einführung von künstlicher Intelligenz in allen Entwicklungsumgebungen dar.
Indem es den Entwicklern ermöglicht, Zeit bei sich wiederholenden Aufgaben zu sparen und sich auf kreativere Aspekte des Entwicklungsprozesses zu konzentrieren.
Echtzeitunterstützung von Copilot kann die Notwendigkeit verringern, Boilerplate-Code zu schreiben, wodurch Ressourcen freigesetzt werden, um hochrangige Probleme zu lösen und den Code für eine bessere Benutzererfahrung zu optimieren.
Mit der Multi-Modell-Integration in Copilot, dem Start von Spark und der Unterstützung für Xcode hebt GitHub einen innovativen Ansatz hervor, der darauf abzielt, die Softwareentwicklung effizienter und zugänglicher zu gestalten.
Die neuen Funktionen bieten beispiellose Möglichkeiten für Entwickler. Insbesondere ermöglichen sie es ihnen, sich auf strategischere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren, während die künstliche Intelligenz die mechanischeren und sich wiederholenden Aspekte des Codes verwaltet.
Diese Entwicklung verspricht nicht nur, die Entwicklungsprozesse zu beschleunigen, sondern deutet auch auf eine Transformation der Art und Weise hin, wie die Teams zusammenarbeiten und innovieren.
Mit der Einführung von Tools wie Spark und Copilot können Teams neue Funktionen mit einer Geschwindigkeit und Flexibilität prototypisieren, testen und implementieren, die noch vor wenigen Jahren undenkbar waren.
Unternehmen, die diese Instrumente übernehmen, werden einen Wettbewerbsvorteil haben, da sie schneller auf die Marktanforderungen reagieren und gleichzeitig die operative Effizienz verbessern können.
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