Programmfehler mit KI eingrenzen statt wahllos ändern

Das Problem

Ein Programm tut nicht, was es soll. Die Rechnung weist die falsche Summe aus, das Formular speichert nicht, die Tabelle zeigt leere Zeilen. Wer in so einer Lage einer KI die ganze Datei gibt und «Behebe den Fehler» schreibt, bekommt meist sofort einen Vorschlag. Der klingt plausibel, wird eingefügt, und das Problem ist halb weg oder verschoben.

Das ist wahlloses Ändern. Sie wissen nicht, was die Ursache war, und die KI auch nicht sicher. Beim nächsten Mal taucht der Fehler in anderer Form wieder auf, oder ein anderer Teil geht kaputt.

Bessere Fehlersuche folgt einem Ablauf: reproduzieren, eingrenzen, Hypothese aufstellen, prüfen, erst dann ändern. Die KI kann in jedem Schritt helfen, besonders beim Eingrenzen und beim Aufstellen von Hypothesen. Entscheidend ist, dass Sie jeden Schritt kontrollieren.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Fehler beschreiben. Halten Sie fest: Was haben Sie erwartet? Was passiert stattdessen? Mit welchen Eingaben? Wann tritt es auf, immer oder nur manchmal?

1. Fehler zuverlässig reproduzieren. Finden Sie die kleinste Folge von Schritten, mit der der Fehler jedes Mal auftritt. Ohne Reproduktion können Sie nicht prüfen, ob eine Änderung hilft.

1. Unterlagen sammeln. Fehlermeldung wörtlich, relevante Codeausschnitte, Versionen, Protokolleinträge (Logs). Entfernen Sie Zugangsdaten, Schlüssel und Kundendaten.

1. KI Hypothesen aufstellen lassen. Verwenden Sie die Vorlage unten. Bitten Sie ausdrücklich um mehrere mögliche Ursachen, geordnet nach Wahrscheinlichkeit, und um jeweils eine Möglichkeit, sie zu prüfen.

1. Eine Hypothese nach der anderen prüfen. Fügen Sie eine Ausgabe oder Haltepunkte ein, prüfen Sie Werte, vergleichen Sie mit Erwartungen. Ändern Sie dabei nur eine Sache auf einmal.

1. Testfall schreiben. Sobald Sie die Ursache kennen, schreiben Sie einen Test, der den Fehler zeigt (er schlägt fehl). Die KI kann ihn entwerfen, Sie kontrollieren ihn.

1. Korrektur umsetzen und prüfen. Ändern Sie so wenig wie nötig. Der Test muss nun bestehen, und die übrigen Tests ebenfalls. Lassen Sie die KI die Änderung erklären und prüfen Sie, ob Sie sie verstehen.

1. Festhalten. Notieren Sie Ursache, Lösung und Test. Das hilft im Team und bei ähnlichen Fehlern. Für die Dokumentation siehe Code-Review mit KI: Checkliste.

Vorlage zum Kopieren

Du bist erfahrener Entwickler und hilfst mir bei der Fehlersuche. Ändere noch keinen Code, sondern hilf mir, den Fehler einzugrenzen.

Sprache und Umgebung: [z. B. Python 3, Linux]
Erwartetes Verhalten: [Beschreibung]
Tatsächliches Verhalten: [Beschreibung]
Fehlermeldung wörtlich: [Text]
Schritte zur Reproduktion: [Liste]
Relevanter Code (ohne Zugangsdaten): [Ausschnitt]

Aufgabe:
1. Nenne drei bis fünf mögliche Ursachen, geordnet nach Wahrscheinlichkeit.
2. Gib für jede Ursache einen konkreten Prüfschritt (z. B. Wert ausgeben, Eingabe ändern), mit dem ich sie bestätigen oder ausschliessen kann.
3. Sage, welche Informationen dir fehlen.
4. Schlage danach einen Testfall vor, der den Fehler zeigt.
Erfinde keine Funktionen oder Fehlercodes. Kennzeichne Vermutungen als Vermutung.

Ergänzen Sie Ihre Angaben und gehen Sie die Prüfschritte nacheinander durch, bevor Sie Code verändern.

Worauf Sie achten müssen

• Ganze Dateien teilen: Geben Sie der KI nur den nötigen Ausschnitt. Das schützt Daten und verhindert, dass sie sich in Nebensächlichem verliert.
• Geheimnisse entfernen: Passwörter, Schlüssel und Kundendaten gehören nicht in Anfragen, siehe Quellcode in KI-Tools: Datenschutz.
• Erfundene Ursachen: KI kann selbstsicher falsche Erklärungen geben. Prüfen Sie jede am eigenen Code.
• Mehrere Änderungen gleichzeitig: Wenn Sie viel auf einmal ändern, wissen Sie nicht, was gewirkt hat. Ändern Sie schrittweise.
• Symptom statt Ursache: Eine Änderung, die nur die Meldung verschwinden lässt, löst das Problem nicht. Der Testfall zeigt, ob die Ursache behoben ist.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Entwickler in einem Berner Softwarebüro bemerkt, dass ein Rechnungsprogramm bei Kunden mit Umlauten im Namen den Betrag falsch ausgibt. Eine KI schlägt zuerst vor, die ganze Funktion umzuschreiben.

Er bremst, reproduziert den Fehler mit einem einzigen Kundendatensatz und lässt Hypothesen auflisten. Eine nennt die Zeichenkodierung. Er gibt Zwischenwerte aus und sieht, dass der Name beim Einlesen verändert wird. Er schreibt einen Test mit dem Namen «Müller», korrigiert die Kodierung an einer Stelle, und der Test besteht. Eine umfassende Umschreibung wäre nicht nötig gewesen, und der Test schützt künftig vor dem Rückfall.

So hilft Ihnen Alpasana

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Häufige Fragen

Was, wenn ich den Fehler nicht reproduzieren kann?

Sammeln Sie Informationen zu den Umständen: Zeit, Benutzer, Daten, Umgebung. Protokolle helfen. Ein Fehler, den man nicht auslösen kann, ist schwer zu beheben, deshalb lohnt sich diese Mühe.

Soll ich der KI den ganzen Code geben?

In der Regel nicht. Ausschnitte rund um die Fehlerstelle genügen und schützen vertrauliche Inhalte. Wenn die KI mehr braucht, fragt sie nach.

Kann ein Agent den Fehler selbst beheben?

Werkzeuge, die im Projekt arbeiten, können Fehler untersuchen und Änderungen vorschlagen. Sie brauchen dieselbe Kontrolle: Tests, Review und Verständnis. Mehr dazu in Codex: Fehler beheben.