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Kostenloser GitHub AI-Codierungsassistent: Warum es sich lohnt

Kostenloser GitHub AI-Codierungsassistent: Warum es sich lohnt

17. Mai 2025
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GitHub Copilot, der KI-Coding-Assistent von GitHub, hat kürzlich mit einer kostenlosen Stufe für seinen zuvor nur im Abonnement verfügbaren Dienst für Aufsehen gesorgt. In diesem Leitfaden führen wir Sie durch die Schritte zur Einrichtung und effektiven Nutzung von GitHub Copilot in Visual Studio Code (VS Code).

Vorab ein Hinweis aus meiner eigenen Erfahrung: Ich habe festgestellt, dass die kostenlose Version von GitHub Copilot die Hälfte meiner Coding-Tests nicht bestanden hat. Diese Leistung könnte auf den eingeschränkten Zugriff der kostenlosen Stufe auf fortschrittliche KI-Modelle im Vergleich zur kostenpflichtigen Version zurückzuführen sein, die auf die ausgefeilteren Sprachlernmodelle von OpenAI zugreift. Dennoch bietet die kostenlose Stufe großzügige 50 vollständige Anfragen pro Monat, was eine gute Gelegenheit ist, das Tool zu testen und zu sehen, wie es in Ihren VS Code-Workflow passt.

Erste Schritte mit GitHub Copilot

Stellen Sie zunächst sicher, dass VS Code installiert und auf die neueste Version aktualisiert ist und dass Sie ein GitHub-Konto bereit haben. Sobald Sie VS Code öffnen, werden Sie mit einer Aufforderung begrüßt, GitHub Copilot kostenlos zu nutzen.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Wählen Sie das Optionsfeld aus und fahren Sie mit der Anmeldung fort. Sie durchlaufen einen zweistufigen Autorisierungsprozess, beginnend mit der Verknüpfung Ihres Kontos, gefolgt von der Autorisierung der Verbindung.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Nach der Autorisierung gelangen Sie auf einen Startbildschirm, wo Sie wählen können, ob Sie mit GitHub Copilot über den Chat-Modus oder direkt in Ihrem Code interagieren möchten. Bevor Sie jedoch mit dem Codieren beginnen, empfehle ich dringend, einige Einstellungen für eine personalisierte Erfahrung anzupassen. Klicken Sie oben auf dem Bildschirm auf das GitHub-Symbol und wählen Sie „Copilot-Einstellungen verwalten“.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Im Einstellungsmenü gibt es drei Optionen, die ich vorschlage, zu deaktivieren:

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

  • Öffentliche Code-Snippets: Ich bevorzuge, dass GitHub Copilot Code unabhängig generiert, anstatt aus öffentlichen Repositories zu ziehen. Obwohl KI-Modelle auf öffentlichem Code trainiert werden, vermeide ich nach Möglichkeit die direkte Einbindung.
  • Verwendung meines Codes für Verbesserungen: Ich bin nicht begeistert davon, dass GitHub meinen Code verwendet, um ihren Dienst zu verbessern, auch wenn ich meinen Code normalerweise als Open Source veröffentliche.
  • Verwendung meines Codes für Training: Ähnlich möchte ich nicht, dass mein Code zu Trainingsdaten für KI-Modelle beiträgt.

Nachdem Sie diese Einstellungen nach Ihren Wünschen angepasst haben, schließen Sie das Einstellungsfenster und kehren Sie zu VS Code zurück. GitHub Copilot funktioniert als Erweiterung in VS Code und wird in Ihrem Erweiterungsbereich aufgelistet und aktiviert angezeigt.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Verwendung von GitHub Copilot zur Verbesserung Ihres Codierens

Für meinen ersten Test habe ich einen Codeblock im Editor geöffnet und die Chatbox verwendet, um GitHub Copilot nach logischen Fehlern zu fragen. Es scannte den Code und lieferte wertvolle Vorschläge, indem es auf einen potenziell fatalen Fehler hinwies, den ich bei den ersten Tests übersehen haben könnte.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

GitHub Copilot identifiziert nicht nur Probleme, sondern schlägt auch Korrekturen vor, die mit einem einzigen Klick angewendet werden können, was erheblich Zeit spart.

Sie können auch direkt im Code-Editor mit der KI interagieren, indem Sie Strg-I drücken. Ich habe diese Funktion genutzt, um Copilot zu bitten, Code zu schreiben, der doppelte Zeilen hervorhebt, und es lieferte den Code direkt an der Stelle, wo ich ihn brauchte. Durch Drücken von „Akzeptieren“ wird der KI-generierte Code nahtlos in Ihren Editor integriert.

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Screenshot von David Gewirtz/ZDNET

Probieren Sie GitHub Copilot aus

Das ist die Kurzfassung der Nutzung von GitHub Copilot. Mit 50 kostenlosen Anfragen pro Monat haben Sie reichlich Gelegenheit, seine Fähigkeiten zu erkunden und zu entscheiden, ob es ein Werkzeug ist, das Ihre Produktivität steigert. Warum nicht einen Versuch wagen und sehen, wie es in Ihre Coding-Routine passt?

Haben Sie die kostenlose Stufe von GitHub Copilot schon ausprobiert? Glauben Sie, dass KI-gestützte Coding-Assistenten wie Copilot die Produktivität steigern, oder verursachen sie manchmal mehr Probleme, als sie lösen? Welche Funktionen finden Sie am hilfreichsten oder frustrierendsten? Sind Sie mit den Datenrichtlinien von Copilot einverstanden, oder haben Sie Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre von Code? Teilen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren unten mit.

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Kommentare (5)
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TimothyMiller
TimothyMiller 24. September 2025 04:30:43 MESZ

GitHub这个操作有点意思啊,以前收费现在突然免费,是不是怕竞争对手抢市场?😂 不过对新入行的程序员确实挺友好,我试用了一下自动补全还挺顺手的,就是有时候建议的代码有点蠢...

StevenGreen
StevenGreen 26. August 2025 07:25:25 MESZ

¡Qué chulada! Copilot gratis suena genial, pero ¿hasta dónde llegará su ayuda en proyectos complejos? Me intriga probarlo en VS Code. 😎

GaryRoberts
GaryRoberts 14. August 2025 07:00:59 MESZ

GitHub Copilot's free tier is a game-changer! Tried it in VS Code and it’s like having a coding buddy who’s always one step ahead. Saves so much time on repetitive tasks. 😎 Worth checking out if you’re coding solo!

BenBrown
BenBrown 28. Juli 2025 03:19:05 MESZ

Wow, free GitHub Copilot sounds like a game-changer! I tried it in VS Code, and it’s like having a super-smart coding buddy. Saves me tons of time, but I wonder how accurate it is for complex projects. Anyone else using it? 😎

StephenMiller
StephenMiller 21. Juli 2025 11:08:30 MESZ

Wow, GitHub Copilot going free is a game-changer! 😎 Tried it in VS Code and it’s like having a coding buddy who suggests decent lines. Still, I wonder how it handles super complex projects—anyone tested it on a massive codebase yet?

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