Legacy-Code, den auch die KI schwer versteht

Legacy-Code: Wissen nutzen, Qualität qualifizieren

RAG für den Bestand

Passende Codeausschnitte, Fachmodelle, Abhängigkeiten und bestehende Tests gezielt als Kontext bereitstellen.
Herkunft und Version mitgeben; retrievalfähig ist nicht gleich richtig.

Guter / schlechter Code

Kriterien explizit machen: fachliche Korrektheit, Sicherheit, Verständlichkeit, Wartbarkeit und belegtes Verhalten.
Bewährte Muster qualifizieren; bekannte Fehler und Altlasten kennzeichnen, damit sie nicht als Vorbild dienen.

Eventuell Fine-Tuning

Viele nachweislich gute, repräsentative Codebeispiele können eine Grundlage sein. Umfang allein reicht nicht.
Wer validiert? Fachverantwortliche und Entwickler mit getrennten Referenzfällen, Tests, statischer Analyse und Review.

Die KI kann Vorschläge liefern. Qualitätsmaßstab, unabhängige Gegenprobe und Freigabe brauchen eine klare Verantwortung.