Projects für Entwickler

KI-Projekte für Entwickler

Verknüpfen Sie Code, Dokumentation, Screenshots und Tickets, damit die KI das Repo versteht, bevor sie antwortet.

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Die einfache Idee

Lassen Sie die KI nicht raten, worum es geht. Geben Sie ihr das Projekt.

Entwickler kennen das Problem: Die KI schreibt eine ordentliche, isolierte Funktion und scheitert dann, sobald die Antwort von der Projektarchitektur, Konventionen, bestehenden Dateien, der Paketauswahl oder früheren Entscheidungen abhängt.

Mit einem MultipleChat-Projekt importieren Sie Repo-Dateien aus GitHub, laden Dokumentation hoch, fügen Screenshots oder Fehlerlogs hinzu und erstellen Projektanweisungen, die den Stack erklären. Die KI kann dann vor der Antwort relevante Chunks abrufen, statt anhand eines vagen Prompts zu raten.

Was Sie hochladen sollten

Beginnen Sie mit den Dateien, von denen die Antwort abhängt.

Viele scheitern mit KI-Projekten, weil sie zu wenig hochladen. Wenn ein menschlicher Experte das Quellmaterial bräuchte, braucht es auch das Projekt.

GitHub-Repository-Dateien, wichtige Module und Konfigurationsdateien

README-Dateien, Architekturnotizen und API-Dokumentation

Fehlerlogs, Stacktraces und Ausgaben fehlgeschlagener Tests

Screenshots von UI-Bugs, Produktanforderungen oder Figma-Notizen

Datenbankschemas, SQL-Dateien, JSON-Beispiele und Integrationsdokumentation

Projektanweisungen

Sagen Sie dem Projekt, wie in Ihrem Beruf gedacht wird.

Dieselben Dateien können je nach Anweisungen sehr unterschiedliche Antworten liefern. Legen Sie die Erwartungen einmal fest, damit jedes Modell weiß, wie es mit Quellen, Unsicherheit und Format umgehen soll.

Respektiere die bestehende Architektur und die Namenskonventionen.

Erfinde keine Dateien oder APIs. Frag nach, wenn Kontext aus dem Repository fehlt.

Bevorzuge kleine Patches und erkläre die Vor- und Nachteile vor größeren Refactorings.

Wenn du unsicher bist, nenne die Quelldatei oder Konfiguration, die geprüft werden muss.

Trenne die Optionen schnelle Lösung, robuste Lösung und langfristiges Refactoring.

Playbooks

Fünf Workflows für den Einstieg.

Das sind keine theoretischen Funktionsbeschreibungen, sondern die ersten praktischen Workflows, die Entwickler nach dem Anlegen eines Projekts ausprobieren sollten.

Workflow 1

Ein Codebasis-Projekt anlegen

Beginnen Sie mit README, Kernmodulen, Paketdateien, Konfiguration und Architekturdokumenten. Wenn Sie GitHub verbinden, beschränken Sie die importierten Repo-Dateien auf das jeweilige Projekt.

Prompt zum Ausprobieren

Lies die Projektdateien und fasse die Architektur zusammen. Nenne das Framework, den wichtigsten Datenfluss, die zentralen Verzeichnisse, externe Dienste und wahrscheinliche Risikobereiche.

Workflow 2

Debuggen mit Logs und Quelldateien

Laden Sie das Fehlerlog zusammen mit den relevanten Dateien hoch. Das Projekt kann Code und Logs gemeinsam durchsuchen – das ist deutlich wirkungsvoller, als nur den Stacktrace einzufügen.

Prompt zum Ausprobieren

Nutze die Projektdateien und diesen Stacktrace, um die wahrscheinliche Ursache zu finden. Gib mir den minimalen Patch, die betroffenen Dateien und einen Test, den ich nach der Änderung ausführen sollte.

Workflow 3

Unbekannten Code erklären

Wenn Sie neu in ein Repo einsteigen oder alte Arbeit wieder aufnehmen, lassen Sie sich zuerst eine Übersicht der Codebasis geben und gehen Sie dann in einzelne Module.

Prompt zum Ausprobieren

Erkläre, wie die Authentifizierung in diesem Projekt funktioniert. Nenne die relevanten Dateien, beschreibe den Lebenszyklus einer Anfrage und liste Sicherheitsrisiken oder unklare Annahmen auf.

Workflow 4

Implementierungsoptionen vergleichen

Nutzen Sie den KI-Vergleich oder die KI-Zusammenarbeit im Projekt, um verschiedene Implementierungsstrategien zu erhalten, die auf derselben Codebasis beruhen.

Prompt zum Ausprobieren

Wir müssen rollenbasierte Berechtigungen hinzufügen. Vergleiche drei Implementierungsansätze für diese Codebasis: minimale Änderung, saubere Architektur und migrationsfreundlich. Nenne Risiken und betroffene Dateien.

Workflow 5

Anforderungen in einen Entwicklungsplan verwandeln

Laden Sie Produktnotizen, Screenshots und Dokumentation hoch und fordern Sie dann Tickets, Implementierungsschritte auf Dateiebene und Sonderfälle an.

Prompt zum Ausprobieren

Mach aus dem hochgeladenen Feature-Briefing einen Implementierungsplan. Berücksichtige Aufgaben, betroffene Dateien, Änderungen am Datenmodell, API-Änderungen, UI-Zustände, Tests und Rollout-Risiken.

Diese Fehler vermeiden

Die meisten nutzen Projects zu unspezifisch.

Die Lösung ist einfach: Halten Sie Projekte fokussiert, laden Sie das echte Quellmaterial hoch und verlangen Sie quellenbasierte Ergebnisse.

1.Laden Sie nicht nur eine Datei hoch, wenn der Bug von Imports oder der Konfiguration abhängt.

2.Lassen Sie die KI kein Modul umschreiben, ohne dass sie zuerst das bestehende Muster erklärt.

3.Mischen Sie nicht mehrere voneinander unabhängige Repos in einem Projekt.

4.Vernachlässigen Sie keine Tests. Fragen Sie die KI nach jeder Änderung, was Sie ausführen sollten.

5.Gehen Sie nicht davon aus, dass generierter Code zu Ihrer Framework-Version passt.

FAQ

Fragen, die Entwickler häufig stellen.

Können Projects Dateien aus GitHub importieren?

Ja. Projects können Repository-Dateien aus GitHub importieren, Metadaten wie Repo, Pfad und Branch speichern und die Inhalte für den Abruf im Projekt indexieren.

Können Projects eine gesamte Codebasis verstehen?

Am besten funktionieren sie, wenn Sie die wirklich relevanten Dateien importieren: README, Paket- und Konfigurationsdateien, Kernmodule, Schemas, Dokumentation und die zur Aufgabe gehörenden Dateien. Bei Ihrer Frage findet der Abruf dann die passenden Chunks.

Kann ich Screenshots von UI-Bugs hochladen?

Ja. Unterstützte Bilddateien können durchsuchbare Beschreibungen erhalten. So bleiben Screenshots und visuelle Referenzen mit dem Projekt verknüpft.

Welches Modell sollten Entwickler in Projects verwenden?

Setzen Sie auf Vergleich. Ein Modell ist vielleicht stärker bei der Architektur, ein anderes beim Stil von Patches, ein drittes bei der Kritik. Projects geben jedem Modell denselben Code-Kontext, damit der Vergleich fair ist.

Richtig starten

Legen Sie ein Projekt an, bevor Sie die schwierige Frage stellen.

Laden Sie das Material hoch, legen Sie die Regeln fest und lassen Sie MultipleChat dann den relevanten Kontext für ChatGPT, Claude, Gemini, Grok oder die KI-Zusammenarbeit abrufen.

Projekt anlegen

Beginnen Sie mit Dateien und Anweisungen.

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