AI coding assistants
Creators: name: Schiller-Stoff, Sebastian David
name: Sagadin, Suzana
name: Muenzer, Leona
Publisher: name: Zenodo
Year: 2024
Subjects: subject: Digital humanities
subject: Artificial intelligence
subject: Software development
subject: Programming

description: Slides for the workshop "AI coding assistants" at the University of Graz (12.09.2024)

The rapid evolution of AI coding assistants has fundamentally transformed software development workflows, offering unprecedented capabilities for developers across various programming environments. This workshop provides a comprehensive exploration of the current landscape of AI-powered coding tools, bridging theoretical understanding with practical implementation strategies.

The workshop delves into the core technologies and methodologies behind AI coding copilots, examining their emergence from simple code autocompletion to sophisticated integrated chat systems. Participants will gain insights into the intricate mechanisms of prompt engineering, context understanding, and how these tools leverage advanced language models to generate contextually relevant code suggestions.

A critical focus of the workshop is the comparative analysis of leading AI coding assistants, including GitHub Copilot, Codeium, Tabnine, and Google Colab. The presentation systematically breaks down their infrastructural capabilities, pricing models, and unique features, enabling participants to make informed decisions about tool selection for individual and enterprise contexts.

The workshop also addresses crucial contemporary considerations such as data protection, model transparency, and the evolving market dynamics of AI development tools. By exploring both integrated and standalone AI coding solutions, participants will understand how these technologies are reshaping software development practices, while maintaining a nuanced perspective on the continued importance of human programming skills.

Designed for researchers, developers, and technology professionals, this workshop offers a forward-looking examination of AI's transformative potential in coding and software engineering.
description: Die rasante Entwicklung von KI-Coding-Assistenten hat Softwareentwicklungs-Workflows grundlegend transformiert und bietet Entwicklern beispiellose Möglichkeiten in verschiedenen Programmierumgebungen. Dieser Workshop bietet eine umfassende Erkundung der aktuellen Landschaft von KI-gestützten Entwicklungstools und verbindet theoretisches Verständnis mit praktischen Implementierungsstrategien.

Der Workshop vertieft sich in die Kerntechnologien und Methoden von KI-Coding-Copiloten und untersucht ihre Entwicklung von einfachen Code-Autovervollständigungen bis hin zu ausgeklügelten integrierten Chatsystemen. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in die komplexen Mechanismen des Prompt Engineering, des Kontextverständnisses und wie diese Tools fortschrittliche Sprachmodelle nutzen, um kontextbezogene Codevorschläge zu generieren.

Ein kritischer Schwerpunkt des Workshops ist die vergleichende Analyse führender KI-Coding-Assistenten, darunter GitHub Copilot, Codeium, Tabnine und Google Colab. Die Präsentation zerlegt systematisch deren infrastrukturelle Fähigkeiten, Preismodelle und einzigartige Funktionen und ermöglicht es den Teilnehmenden, fundierte Entscheidungen bei der Toolauswahl für individuelle und unternehmerische Kontexte zu treffen.

Der Workshop behandelt auch zentrale zeitgenössische Aspekte wie Datenschutz, Modell-Transparenz und die sich entwickelnden Marktdynamiken von KI-Entwicklungstools. Durch die Erforschung sowohl integrierter als auch eigenständiger KI-Coding-Lösungen verstehen die Teilnehmenden, wie diese Technologien Softwareentwicklungspraktiken umgestalten, und bewahren gleichzeitig eine differenzierte Perspektive auf die anhaltende Bedeutung menschlicher Programmierfähigkeiten.

Konzipiert für Forschende, Entwickler und Technologieprofis bietet dieser Workshop eine zukunftsgerichtete Untersuchung des transformativen Potenzials von KI im Coding und in der Softwaretechnik.