Die Idee kam spontan: "Wie viel kann man in nur 30 Minuten mit modernen KI-Tools erreichen?". Die Antwort: mehr als erwartet. Mit Korrektor entstand ein funktionaler Prototyp – ein Tool, das Code analysiert und basierend auf den Prinzipien von Clean Code verbessert.
Obwohl es sich um ein schnelles Experiment handelte, demonstriert Korrektor, wie KI und moderne Entwicklungswerkzeuge die Art und Weise verändern können, wie wir Software schreiben und verbessern.
Verstanden! Ich überarbeite den Text zu einem professionelleren Blogpost-Stil, der trotzdem spannend bleibt, und behalte einen klaren, sachlichen Ton. Hier ist die überarbeitete Version:
💡 Die Idee hinter Korrektor
Korrektor ist ein Prototyp, der Softwareentwickler:innen dabei unterstützt, ihre Code-Qualität schnell zu analysieren und zu verbessern – mit dem Ziel, Clean Code auf Knopfdruck zu ermöglichen.
Das Tool führt eine präzise Analyse von Code-Snippets durch und generiert konkrete Verbesserungsvorschläge. Diese basieren auf den Prinzipien des Clean Code und umfassen unter anderem Empfehlungen für verständlichere Benennungen, die Vereinfachung komplexer Strukturen und weitere Optimierungen. Darüber hinaus bietet Korrektor eine hohe Flexibilität: Die Nutzer:innen können die Prompts anpassen, um die KI gezielt auf ihre spezifischen Anforderungen auszurichten.
Das Ziel war es, einen schnellen Proof-of-Concept zu entwickeln, der demonstriert, wie KI dazu beitragen kann, unsere tägliche Arbeit effizienter zu gestalten.
🕧 Von der Idee zum Prototyp in 30 Minuten
Die Entwicklung von Korrektor erfolgte in wenigen, aber effektiven Schritten, wobei auf einfache, jedoch leistungsstarke Werkzeuge zurückgegriffen wurde. Für die Benutzeroberfläche kam Streamlit zum Einsatz, um eine intuitive und benutzerfreundliche Erfahrung zu gewährleisten. Der Monaco Editor, integriert in die Streamlit-Anwendung, ermöglicht es den Nutzer:innen, Code direkt im Browser einzugeben und die Ergebnisse in Echtzeit zu sehen.
content = st_monaco(
value="/* YOUR CODE HERE */",
height="300px",
lineNumbers=True,
minimap={"enabled": False},
theme="vs-dark",
)
if st.button("Process code", icon="✨"):
for response_chunk in chat(
model="llama3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": final_system_prompt},
{"role": "user", "content": content},
],
stream=True,
):
response_placeholder.markdown(response_chunk.message.content)
Die Unterstützung durch KI erfolgt über die Ollama-API, die den eingegebenen Code analysiert und konkrete Verbesserungsvorschläge liefert. Diese Vorschläge basieren auf den Prinzipien des Clean Code und tragen so zur Optimierung der Codequalität bei. Darüber hinaus haben Nutzer:innen die Möglichkeit, die Anweisungen für die KI selbst anzupassen. Auf diese Weise können sie spezifische Szenarien oder Anforderungen berücksichtigen und die KI gezielt auf ihre Bedürfnisse ausrichten.
🧠 Was habe ich gelernt?
Obwohl Korrektor nur ein Prototyp ist, hat das Experiment wertvolle Erkenntnisse geliefert. Es hat gezeigt, dass Prototyping eine echte Kunst sein kann: Mit einer klaren Idee und begrenzter Zeit lassen sich oft erstaunliche Ergebnisse erzielen. Zudem wurde deutlich, wie einfach sich moderne KI-Tools wie Ollama in Entwicklungsprozesse integrieren lassen. Diese Werkzeuge machen die Nutzung leistungsfähiger Sprachmodelle deutlich zugänglicher. Nicht zuletzt hat Korrektor einmal mehr verdeutlicht, wie wichtig klare und verständliche Software für Entwickler:innen und Teams gleichermaßen ist – Clean Code bleibt ein zentraler Bestandteil guter Softwareentwicklung.
🔭 Ein Blick nach vorne
Korrektor ist kein fertiges Produkt und war nie als solches gedacht. Stattdessen zeigt es, wie schnell innovative Werkzeuge entstehen können, wenn man moderne Technologien wie KI gezielt einsetzt.
Ob Korrektor weiterentwickelt wird, bleibt offen. Doch das Projekt beweist: Auch kleine Experimente können wertvolle Einsichten liefern – für die Entwicklung und darüber hinaus.
📎 Anhang
Mehr erfahren: trbndev/korrektor: 🧑🏫 An AI Code Assistant built with Streamlit, Streamlit Monaco, and Ollama.