Fremden Code mit KI verstehen: Einstieg in ein bestehendes Projekt

Das Problem

Sie übernehmen ein Projekt: von einer Kollegin, die gegangen ist, von einem früheren Dienstleister oder aus einem Open-Source-Projekt, an dem Sie mitarbeiten. Es gibt tausende Zeilen Code in vielen Ordnern, kaum Dokumentation, und niemand, den man fragen kann. Wo fängt man an?

Ohne Orientierung verliert man Stunden mit Suchen: Wo wird die Anmeldung verarbeitet? Woher kommen die Daten? Was passiert, wenn jemand auf «Speichern» klickt? Solche Fragen sind in einem fremden Projekt anstrengend, besonders unter Zeitdruck.

KI-Werkzeuge können hier helfen. Sie lesen Code, fassen Dateien zusammen und erklären Abläufe in einfachen Worten. Das ist wertvoll für den Einstieg. Aber die Erklärungen können falsch sein: Die KI übersieht Zusammenhänge zwischen Dateien, verwechselt Namen oder beschreibt, was der Code «üblicherweise» tut, statt was er wirklich tut. Wer ihr blind vertraut, baut sein Bild des Programms auf Sand. Deshalb gilt: Die KI gibt Hypothesen, der Code ist die Wahrheit.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Erlaubnis und Schutz klären. Dürfen Sie den Code an einen KI-Dienst senden? Prüfen Sie Vertraulichkeit und Firmenregeln, siehe Quellcode und KI-Tools. Entfernen Sie Zugangsdaten und Schlüssel.

1. Projekt lokal starten. Lesen Sie die Anleitung (README), installieren Sie, was nötig ist, und starten Sie das Programm in einer Testumgebung. Ein laufendes Programm erklärt viel.

1. Überblick verschaffen. Zeigen Sie der KI die Ordnerstruktur und die wichtigsten Konfigurationsdateien und lassen Sie die Architektur grob beschreiben: Welche Teile gibt es, wie hängen sie zusammen?

1. Einen Ablauf auswählen. Wählen Sie einen konkreten Weg, zum Beispiel «Benutzer meldet sich an». Lassen Sie die beteiligten Dateien und Funktionen nennen und den Ablauf Schritt für Schritt erklären.

1. Erklärung am Code überprüfen. Öffnen Sie die genannten Stellen. Stimmen Namen, Reihenfolge, Bedingungen? Fügen Sie in einer Kopie Ausgaben ein oder nutzen Sie den Debugger, um den Weg tatsächlich zu verfolgen.

1. Abhängigkeiten erfassen. Welche Bibliotheken, Datenbanken, externen Dienste und Konfigurationen braucht das Projekt? Lassen Sie sich eine Liste erstellen und gleichen Sie sie mit den Dateien ab, in denen Abhängigkeiten stehen.

1. Wissen festhalten. Notieren Sie, was Sie gelernt haben, in einer Skizze oder einer kurzen Übersicht. Das ist Ihre Dokumentation für später und für andere.

1. Erst dann ändern. Planen Sie Änderungen klein, mit Tests und in einer Kopie. Siehe Code mit KI aufräumen.

Vorlage zum Kopieren

Ich steige in ein bestehendes Softwareprojekt ein und möchte es verstehen. Du darfst nur das beschreiben, was aus dem unten stehenden Material ersichtlich ist.

Projektbeschreibung (kurz): [Zweck, Sprache, Framework]
Ordnerstruktur:
[Auszug]
Wichtige Dateien (Auszug, ohne Passwörter und Schlüssel):
[Dateiname: Inhalt]

Aufgabe 1: Beschreibe in höchstens 10 Sätzen die Architektur: Welche Teile gibt es, wofür sind sie da, wie hängen sie zusammen?
Aufgabe 2: Erkläre den Ablauf [z. B. Anmeldung eines Benutzers] Schritt für Schritt mit Datei- und Funktionsnamen.
Aufgabe 3: Nenne Abhängigkeiten (Bibliotheken, Datenbanken, externe Dienste), soweit sie aus dem Material hervorgehen.
Aufgabe 4: Nenne Stellen, die unklar sind oder bei denen du weitere Dateien brauchst.

Regeln: Behaupte nichts, was du nicht im Material siehst. Markiere Vermutungen mit [Vermutung]. Nenne bei jeder Aussage die Fundstelle (Datei und Funktion).

Setzen Sie jeweils nur kleine Ausschnitte ein. Fragen Sie nach Fundstellen, damit Sie die Aussagen überprüfen können.

Worauf Sie achten müssen

• Vertraulichkeit und Lizenz: Code ist oft Geschäftsgeheimnis und urheberrechtlich geschützt. Geben Sie ihn nur ein, wenn es erlaubt ist. Siehe Quellcode und Datenschutz.
• Geheimnisse im Code: Passwörter, Schlüssel und Zugangsdaten stehen manchmal in Dateien. Entfernen Sie sie vor der Eingabe.
• Falsche Erklärungen: KI vermischt Namen, übersieht Verbindungen zwischen Dateien oder erklärt allgemein statt konkret. Verlangen Sie Fundstellen.
• Begrenzter Ausschnitt: Die KI sieht nur, was Sie ihr zeigen. Fehlende Dateien führen zu falschen Schlüssen.
• Veraltete Kommentare: Kommentare und Dokumentation im Projekt können überholt sein. Der Code zählt.
• Nicht sofort ändern: Wer etwas verändert, das er noch nicht versteht, riskiert Fehler. Verstehen kommt vor Ändern.
• Debugging: Wenn Sie einen Fehler suchen, hilft Programmfehler mit KI eingrenzen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Eine Entwicklerin in einem Aargauer Softwarehaus übernimmt eine Kundenportal-Anwendung, die ein Kollege vor zwei Jahren gebaut hat. Es gibt ein kurzes README, aber sonst wenig Dokumentation. Sie soll die Anmeldung um eine zweite Sicherheitsstufe erweitern.

Sie startet das Projekt lokal und gibt der KI die Ordnerstruktur und die Anmelde-Dateien, ohne Passwörter. Die KI beschreibt den Ablauf in acht Schritten. Beim Nachprüfen im Debugger zeigt sich, dass ein Schritt anders läuft: Eine Hilfsfunktion in einer anderen Datei setzt eine Sitzungsvariable, die die KI nicht gesehen hatte. Die Entwicklerin gibt diese Datei nach und lässt den Ablauf neu erklären. Sie skizziert den Ablauf auf einem Blatt, legt ihn im Projekt ab und beginnt erst dann mit der Änderung in einer Kopie.

So hilft Ihnen Alpasana

Im Kurs KI für Developer mit Claude und Codex von absofort lernen Sie, LLM-Grundlagen, Kontext und Grenzen zu verstehen und KI bei Programmieraufgaben einzusetzen, Aufgaben zu delegieren und Ergebnisse zu verifizieren. Nach Kursbeschreibung zählen Codegenerierung, Debugging, Refactoring und Review dazu, ausserdem ein Entwickler-Playbook mit Prompts, Review-Regeln, Tests und Datenschutzgrenzen.

Der Kurs hilft bei der Arbeitsweise. Das Verständnis Ihres konkreten Projekts erarbeiten Sie selbst, mit der KI als Hilfe.

Häufige Fragen

Wie viel Code kann ich der KI auf einmal zeigen?

So viel, wie zur Frage gehört, aber nicht das ganze Projekt. Zu viel Material führt zu oberflächlichen Antworten. Arbeiten Sie in kleinen Schritten von der Übersicht zum Detail.

Was, wenn die KI etwas erklärt, das ich nicht finde?

Dann ist die Erklärung vermutlich falsch oder bezieht sich auf eine Datei, die Sie nicht gezeigt haben. Fragen Sie nach der Fundstelle, suchen Sie im Projekt und korrigieren Sie die Annahme.

Eignen sich KI-Werkzeuge im Editor besser als ein Chat?

Programme, die Ihr Projekt selbst durchsuchen können, finden Zusammenhänge oft besser. Sie lesen aber mehr Dateien, was Datenschutzfragen verschärft. Prüfen Sie, was sie senden, und halten Sie die Firmenregeln ein.