Vibe Coding ist zwar derzeit im Trend, aber am Ende läuft es dabei meist auf die Notwendigkeit hinaus, Code verstehen und anpassen zu können.
Ich selbst kannte mich mit Frontend überhaupt nicht aus und habe mich deshalb auf Vibe Coding verlassen, bin dabei aber an Grenzen gestoßen. Deshalb lerne ich in letzter Zeit mit Gemini.
Ich gehe dabei nach folgender Struktur vor: Einführung in das Bereich, das ich lernen möchte – Projektvorschläge zum Lernen in diesem Bereich – Erstellung einer Roadmap je nach gewünschtem Zeitraum – Zusammenstellung der Ergebnisse (Aufgaben), die an jedem Tag erstellt werden sollen – Zusammenstellung des Wissens, das nötig ist, um diese Ergebnisse selbst zu erstellen – Erstellung eines Dokuments, das auf dieser Übersicht basiert und für jeden Tag Wissen + ähnliche Beispiele wie die Aufgaben + die einzureichenden Aufgaben zusammenfasst – Feedback nach der Abgabe der Aufgaben
So lerne ich Programmieren. Persönlich finde ich das spannender als bisherige Lernmethoden, und ich habe den Eindruck, dass die Lerneffizienz gut ist, weil man gezwungen wird, das Gelernte anzuwenden. Mich würde interessieren, ob ihr auch schon einmal mit AI das Programmieren gelernt habt, deshalb stelle ich diese Frage.
7 Kommentare
Ich habe es nicht mit einem eigens erstellten Curriculum ausprobiert, aber es hat mir geholfen, in Bereiche, die ich grob kannte, etwas tiefer einzusteigen. Gerade bei häufig verwendeten Mustern würde es viel Zeit kosten, sie selbst herauszusuchen, und da sind LLMs, weil das gewissermaßen ihr Spezialgebiet ist, besonders hilfreich. Natürlich musste man vieles auch gegenprüfen.
Ich halte die Nutzung im Stil des sogenannten Vibe-Coding zwar nicht für besonders sinnvoll, aber solange man sich nicht nur die Gewohnheit des bloßen "Mach mal" aneignet, kann sie dem Lernen durchaus helfen. Gerade wenn man zwangsläufig schnell eine Lösung finden muss oder überhaupt keine Idee hat, wie man an ein Problem herangehen soll, kann das wirklich unglaublich hilfreich sein.
Im Lernprozess des Autors halte ich vor allem den Teil für am wichtigsten, in dem er das Wissen selbst ordnet und aufbereitet. Indem man selbst Stack Overflow, Tutorials, Beispiele und die offizielle Dokumentation durchforstet, übt man nicht nur, die Situationen anderer auf die eigene anzuwenden, sondern baut auch Hintergrundwissen auf und erweitert den eigenen Horizont. Das sind Dinge, die man sich nur schwer aneignet, wenn man beim Lernen zur AI einfach sagt: "Fass du das für mich zusammen."
Es geht nicht um das Lernen von AI-Coding an sich..
Wenn ich bei der Backend-Entwicklung in einer anderen Sprache (Node), die ich aus dem bisherigen Java-Umfeld nicht gut kenne, AI nutze,
bekomme ich schneller Feedback als beim Lernen mit einem Buch,
und dadurch steigen die Ergebnisse bei der Arbeit schneller.
Programmieren ist zwar Programmieren, aber ich habe mir schon einmal beim Lösen numerischer Probleme helfen lassen. Als ich mit CuPy numerische Aufgaben gelöst habe, habe ich zwar die Funktionen selbst komplett geschrieben, aber weil sie doch etwas langsam waren, habe ich mir dabei helfen lassen, die Funktionen zu vektorisieren.
Da ich beruflich TCP-Stream-Verarbeitung brauche, lerne ich gerade Netty + RxJava. Bis dahin konnte ich selbst nach dem Lesen der offiziellen Dokumentation oder von Blogbeiträgen nicht verstehen, warum Backpressure und Hot-/Cold-Observables nötig sind.
Als ich selbst ein konkretes Problem formuliert und dazu Fragen gestellt habe, bekam ich genau zur Situation passende und sinnvolle Erklärungen, sodass das Verständnis viel leichter fällt. Beispielcode vertraue ich auch nicht blind, sondern nutze zum Lernen nur Code, der tatsächlich läuft, daher ist das wirklich sehr nützlich. Zweimal hatte ich das Gefühl, dass 30.000 Won im Monat nicht zu schade dafür sind: Einmal bei so einem Fall, und das andere Mal bei Fragen oder Überlegungen zu Teamführung und Kommunikation.
Ich denke, man sollte für Copilot bezahlen und je nach Bedarf lernen, Kontextverständnis sowie Sprache, Datenstrukturen, Netzwerke, Datenbanken und Betriebssysteme zu beherrschen.
Ich würde wohl das GitHub-Repo des Projekts auswählen, von dem ich lernen will, es dann mit repomix oder cc/codex analysieren lassen, im Frage-und-Antwort-Loop lernen und, wenn es die Situation erlaubt, auch ein paarmal einen PR einreichen.