Coding mit Copilot – Neue Modelle, neue Features im Check

Software-Engineering wandelt sich gerade fundamental. Nicht schleichend, nicht theoretisch – sondern spürbar im täglichen Arbeitsalltag. Die neuen Sprachmodelle wie Claude Sonnet 4, GPT-4o oder Gemini 2.5 Pro verändern die Art, wie Code entsteht. Sie automatisieren das Repetitive und schaffen Raum für das Wesentliche. Kombiniert mit GitHub Copilot entstehen dabei Workflows, die mehr können als nur Zeit sparen: Sie definieren Qualitätsstandards neu.

Aber Hand aufs Herz: Wie viel davon ist Hype und was funktioniert wirklich? Unsere Entwickler:innen haben die neuen Modelle auf Herz und Nieren geprüft. Die Ergebnisse? Überraschend praktisch.

In Summe bieten diese Modelle ein starkes Arsenal für den Einsatz in produktiven Entwicklungsumgebungen – vorausgesetzt, sie werden gezielt und kontextbewusst eingesetzt.

Eine Frage, die unsere Entwickler:innen beschäftigt hat: Lassen sich Buchungseinträge aus Commit-Daten automatisch generieren? Die Idee dahinter: Wenn Entwickler:innen ohnehin regelmäßig committen, müssten sich diese Informationen doch auch nutzen lassen, um Tätigkeitsnachweise zu erzeugen.

Genau das wurde getestet – mit Erfolg. Claude Sonnet 4 wurde per Prompt damit beauftragt, aus Git-Repositories alle Commits innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs zu extrahieren. Die Antwort kam in Form strukturierter JSON-Dateien mit Commit-Beschreibungen, geänderten Dateien und Zeitstempeln.

Die Qualität der Ergebnisse überzeugte: Die automatisch generierten Texte deckten sich erstaunlich präzise mit dem realen Arbeitsverlauf. In vielen Fällen war das Resultat sogar besser strukturiert als manuell erstellte Reports.

Im Vergleich zu früheren Modellen zeigte Claude klare Vorteiles Here

Parallel zu den neuen Modellen hat sich auch GitHub Copilot stark weiterentwickelt. Besonders relevant:

Auch bei Code-Reviews ist Copilot ein wertvoller Assistent. Die Review-Funktion erkennt Anti-Patterns, wie z. B. das Hardcoden eines API-Keys im Quelltext – und schlägt automatisch Verbesserungen wie .env-Variablen vor.

Die Reviews erfolgen file-basiert oder über einen Tool-Button für uncommitted changes.

Eine besondere Stärke zeigt sich bei größeren Codebasen: Durch sogenannte Agentic Workflows kann Copilot mehrere Dateien parallel bearbeiten. Ein Beispiel:

Der Prompt lautete: „Suche in allen .js-Dateien nach .then()-Konstrukten und ersetze sie durch async/await.“

Copilot erzeugte daraufhin eine Bash-Logik, extrahierte betroffene Dateien, übernahm die Umwandlung – und das alles mit minimaler Interaktion. Ein Paradebeispiel für produktive Automatisierung.

Die Kombination aus modernen Sprachmodellen und GitHub Copilot verändert Software-Development nachhaltig. Von intelligenter Zeiterfassung über automatisierte Reviews bis zu kompletten Refactorings – die Möglichkeiten sind real und praktisch nutzbar.

Der Schlüssel zum Erfolg? Neugier und gezielter Einsatz. Wer die Tools versteht und ihre Stärken nutzt, gewinnt Zeit für das, was wirklich zählt: durchdachte Architektur, kreative Lösungen und bessere Software.

1. Ist Claude Sonnet 4 bereits in GitHub Copilot integriert?
   Ja, Claude Sonnet 4 ist in GitHub Copilot verfügbar und kann direkt über das Chat-Interface genutzt werden.
2. Welche Vorteile bietet die Batch-API gegenüber der Realtime-API?
   Die Batch-API ist kosteneffizienter und erlaubt die Verarbeitung größerer Datenmengen in einem Durchlauf.
3. Muss ich Python beherrschen, um mit Copilot Workflows zu erstellen?
   Nein – viele Skripte können durch Prompts erzeugt werden. Grundkenntnisse helfen, sind aber keine Voraussetzung.
4. Sind die automatisierten Code Reviews verlässlich?
   Sie erkennen viele typische Sicherheitslücken und Stilbrüche – ersetzen aber keine menschliche Prüfung in kritischen Projekten.