Lernen Sie, Software mithilfe von KI-Tools in Kombination mit testgetriebenen Entwicklungsstrategien systematisch zu debuggen. Sie werden untersuchen, warum KI-basiertes Debugging für die Mustererkennung in umfangreichen Codebasen nützlich ist, und die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Ergebnissen verstehen, darunter das Risiko von „Halluzinationen“ sowie die Bedeutung der Überprüfung von KI-generierten Vorschlägen anhand des tatsächlichen Code-Verhaltens. Der Kurs behandelt die Analyse der Projektarchitektur als Voraussetzung für effektives Debugging, wobei Dokumentation genutzt wird, um KI-Tools projektspezifischen Kontext zu liefern, der die Vorschläge eingrenzt und Halluzinationen reduziert. Sie wenden testgetriebenes Debugging an, bei dem Tests fehlerhafte Komponenten isolieren, Fehler anhand fehlgeschlagener Testfälle präzise definieren und Korrekturen ohne Regressionen verifizieren. Der „Test-First“-Ansatz zeigt, wie das Schreiben eines fehlgeschlagenen Tests vor der Behebung eines Fehlers sicherstellt, dass die Korrektur das tatsächliche Problem behebt. Das Fortgeschrittenenmodul behandelt Techniken zur Kontexterfassung, die KI-Tools Protokolle, Traces und den Codeverlauf für eine genaue Diagnose bereitstellen, sowie strukturiertes Logging, das sowohl für Menschen als auch für KI konzipiert ist, und das Ermitteln der Debugging-Richtung durch Kontextanalyse anstelle von ungerichteten KI-Abfragen. Sie werden die proaktive Fehlersuche mithilfe von KI erkunden, um unbekannte Fehler aufzudecken, indem Sie den Quellcode auf potenzielle Probleme analysieren, die nach Schweregrad geordnet sind. Der Kurs schließt mit einem umfassenden Framework, das Tests, Kontexterfassung, Protokollierung und KI-Analyse in einen einheitlichen Debugging-Workflow integriert. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, testgetriebene Entwicklung mit KI-gestütztem Debugging zu kombinieren, um Fehler systematisch zu finden, zu reproduzieren und zu beheben.