Objektorientierte Softwareentwicklung mit Generativer KI – Experimentelle Case Study zu Prompting Strategien mit GPT-4

Diese Studie untersucht die Anwendung und Effektivität von GPT‑4 im Bereich der objektorientierten Softwareentwicklung zur Generierung von funktionalem und qualitativ hochwertigem Code. In den experimentellen Fallstudien wurde GPT‑4 mit zunehmend komplexen Programmieraufgaben betraut. Der erste Fall, ein auf Java basierendes Studentenverwaltungssystem, demonstrierte die Fähigkeit von GPT‑4, strukturierten, funktionalen Code als Reaktion auf spezifische Prompts zu generieren. Es zeigte jedoch auch die Notwendigkeit für präzise, kontextreiche Prompts auf, um wartbare und qualitativ hochwertige Softwarelösungen zu erstellen. Im zweiten Fall, das Spiel "Snake", produzierte GPT‑4 anfangs allgemeine Ansätze und Pseudocode und benötigte iteratives Prompting und Fehleranalyse, um ein funktionierendes Spiel zu entwickeln. Dieser Fall unterstrich die Grenzen von GPT‑4 bei der Bewältigung komplexer Programmieraufgaben ohne detaillierte Anleitung. Die Ergebnisse dieser Studien deuten darauf hin, dass GPT‑4 ein wertvolles Werkzeug in der Softwareentwicklung sein kann, wenn Prompting-Strategien mit einem tiefen Verständnis der Prinzipien der Softwareentwicklung kombiniert werden. Jedoch wird die Notwendigkeit menschlicher Expertise bei kritischen Entscheidungen und komplexen Designaufgaben hervorgehoben. Das Papier schließt mit einer Diskussion über die Integration von generativer KI in Techniken und Methoden des Software-Engineerings und die ethischen Implikationen von Verzerrungen, die in den Antworten von GPT‑4 beobachtet wurden. Diese Studie trägt zum Verständnis des Potenzials und der Grenzen generativer KI in der Softwareentwicklung bei und unterstreicht die anhaltende Notwendigkeit menschlicher Aufsicht und Expertise in diesem Bereich.