KI-Coding-Assistenten sind am stärksten, wenn du ihnen Kontext und eine klare Aufgabe gibst, und am schwächsten, wenn du nach Magie fragst. Diese Prompts sind die Anfragen, die durchweg nützliche Ergebnisse liefern: präzises Debugging, ehrliches Review, sichere Refactorings und schnelles Verständnis. Lies und teste immer, was das Modell dir gibt; du besitzt den Code, nicht das Modell.
Füge den relevanten Code, den genauen Fehler und das erwartete Ergebnis im Vergleich zum tatsächlichen Ergebnis ein. Je mehr Kontext du gibst, desto besser die Antwort. Führe KI-gestützte Änderungen in einem Branch aus, lies jede Zeile und halte die Tests grün. Füge niemals Geheimnisse oder proprietären Code in ein Tool ein, dessen Datenrichtlinie du nicht geprüft hast.