Christian Schaller, Leiter des Fedora Desktop Teams und der Desktop-Systementwicklung bei Red Hat, hat die Ergebnisse einer Bewertung der Anwendbarkeit großer Sprachmodelle im Prozess der Entwicklung grafischer Anwendungen für Linux veröffentlicht. Als Experiment nutzte er den KI-Assistenzdienst Claude, um die veraltete grafische Anwendung Xtraceroute auf moderne Technologien zu übertragen.
Die Anwendung Xtraceroute, die den Pfad von Netzwerkpaketen auf einem 3D-Globus visualisiert, wurde ursprünglich mit GTK1 und OpenGL entwickelt und sollte Anfang der 2000er Jahre auf GTK2 portiert werden, wurde aber seitdem 20 Jahre lang nicht aktualisiert. Durch den Einsatz des KI-Assistenzdienstes benötigte Christian etwa fünf Stunden, um diese Anwendung auf GTK4 und die grafische API Vulkan zu portieren.
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Dann nutzte Christian KI, um auf Basis des vorbereiteten Ports eine neue Anwendung zu erstellen, die die Standorte der Red Hat Büros auf einer Weltkarte zeigt und im unteren Bereich des Fensters Unternehmensnachrichten anzeigt. Christian äußerte auch die Idee, KI zur Automatisierung der Überprüfung von GNOME Shell-Erweiterungen einzusetzen und Patch-Generierungen zu ermöglichen, die die Änderungen neuer GNOME Shell-Versionen berücksichtigen.
Laut Christian gibt es in der Community eine skeptische und negative Haltung gegenüber der Nutzung von KI, und mit seinem Experiment wollte er anderen Open Source-Entwicklern zeigen, dass sie die Möglichkeiten, die KI zur Vereinfachung des Entwicklungsprozesses bietet, nicht ignorieren sollten. Zum Beispiel spart KI Zeit, indem sie die Notwendigkeit beseitigt, sich mit API-Dokumentation auseinanderzusetzen, API-Änderungen zu verfolgen und die richtigen Aufrufe auszuwählen, und erleichtert damit auch das Schreiben von Tests erheblich.
AI wird als ein Werkzeug betrachtet, das bei der Entwicklung hilft, aber die Verantwortung für den hinzugefügten Code bleibt bestehen und erfordert Qualitätsprüfungen und -kontrollen. Ein Beispiel hierfür ist der Versuch, Code zur Integration von PDF-Dokumenten in eine Anwendung zu generieren. Der AI bot einen Code an, der die WebKit-Browser-Engine zur Anzeige verwendete, was funktionierte, aber eine enorme neue Abhängigkeit hinzufügte. Nach einer genaueren Aufgabenstellung lieferte die AI einen Code, der zur Anzeigen von PDFs die kompakte Bibliothek libpoppler nutzte.
Derzeit arbeiten die führenden AI-Assistenten in Form von externen Online-Diensten, was Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes. Um dieses Problem zu lösen, entwickelt Red Hat ein eigenes Codierungswerkzeug namens Granite.code, basierend auf dem Open-Source-Sprachmodell Granite, das es ermöglicht, eine AI-Modell auf dem Computer des Entwicklers auszuführen. Dieses Projekt hinkt zwar in Bezug auf die Möglichkeiten hinter Systemen wie Claude, Gemini und ChatGPT hinterher, löst aber das Problem der Datenübermittlung an Dritte und beseitigt die Abhängigkeit von externen Diensten.
Quelle: opennet.ru
