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Verbesserung des Code-Review-Erlebnisses mit AI (Claude)
- Funktionale und emotionale Probleme getrennt angehen
- Funktionale Probleme zur Lösung an die AI delegieren
- Dadurch kann man sich stärker auf emotionale Probleme konzentrieren (Vermittlung von Meinungen, Annahme von Feedback usw.)
- Mit
pre-commit-Hooks einen automatisierten Code-Review-Prozess aufbauen- Änderungen an Claude senden und Review-Inhalte erhalten
- Bei Bedarf den Code anpassen und dann committen
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Methoden zur Verbesserung der Prompt-Genauigkeit bei Claude
- Prompts mit XML-Tags strukturieren und Kontext bereitstellen
- Über Tags Anfragen, Hintergrundinformationen, Antwortformat usw. festlegen
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Produktivitätssteigerung und bessere Zeitnutzung durch den Einsatz von AI
- Die durch das Lösen funktionaler Probleme gewonnene Zeit in Team-Management, Kommunikation usw. investieren
- Sich auf das Lösen emotionaler Probleme konzentrieren, etwa Teammotivation und das Management komplexer Beziehungen
2 Kommentare
Wenn die AI unpassende, am Kontext vorbeigehende Verbesserungsvorschläge macht und man diese dann committet, scheint das eher den gegenteiligen Effekt zu haben und funktionale Probleme, die man ursprünglich reduzieren wollte, sogar zu verschärfen. Wie sollte man in solchen Fällen damit umgehen? Ist das einfach eine Grenze von LLMs, die man akzeptieren und hinnehmen muss?
Wie Sie gesagt haben, könnte es im Moment aufgrund der Grenzen von LLMs sein, dass nicht die gewünschten Ergebnisse herauskommen. Deshalb scheint man zu versuchen, das Problem mit Prompt Engineering oder Fine-Tuning zu lösen, haha.