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Testgetriebene Entwicklung (TDD) Schritt für Schritt

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Testgetriebene Entwicklung besteht aus 3 Schritten: Rot: Schreib ausreichend viele fehlschlagende Unit Tests. Grün: Implementiere nur so viel Code, dass alle Unit Tests erfolgreich durchlaufen. Blau: Falls nötig, refaktorisiere den Code und Deine Unit Tests. Dieser Blog-Artikel demonstriert TDD anhand des Clean Code Bowling Game Katas in Kotlin mit JUnit Tests. Außerdem betrachten wir wie KI unsere Arbeitsweise bei TDD verändert. Passen die Idee von TDD und aktuelle KI-Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT überhaupt noch zusammen? Testgetriebene Entwicklung (TDD) Ich kenne testgetriebene Entwicklung aus Extreme Programming (von Kent Beck) und Clean Code (von Robert C. Martin). Beide beschreiben den TDD-Zyklus als Entwicklungsprozess in 3 sich wiederholenden Schritten. Im folgenden Bild seht Ihr den Zyklus mit entsprechenden Farben, abgeleitet aus dem Status der Testergebnisse. Rot - Test schlägt fehl In der ersten Phase ROT wird mindestens ein neuer Testfall geschrieben oder ein besteh...
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Spring Boot vs. Security Vulnerabilities

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Der Security-Scanner in eurer CI/CD-Pipeline hat eine kritische Security Vulnerability gefunden. In einer 3rd-Party-Bibliothek gibt es eine Schwachstelle. Der Scanner kennt bereits die Lösung: ein Upgrade der Bibliothek. Doch ist das wirklich immer die beste Idee? Oder gibt es Aspekte wie Wartbarkeit und Stabilität zu beachten? Security Scanner und Vulnerabilities CI/CD-Pipelines mit Code-Scannern sind essenzielle Werkzeuge in der professionellen Softwareentwicklung. In meinem Projekt nutzen wir eine GitLab CI/CD-Pipeline mit diversen Scannern. Einer davon analysiert unsere Third-Party-Bibliotheken auf Sicherheitslücken, also veraltete Abhängigkeiten mit bekannten Schwachstellen. Diese werden in einem Report aufgelistet. Für jede Schwachstelle sind detaillierte Informationen abrufbar.  Hier ein Beispiel aus einem Java-Projekt mit Spring Boot 3.4.2. Titel und Beschreibung der Vulerability bzw. des Security Problems. Severity: Kategorisiert die Kritikalität in fünf Stufen von "Inf...
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RAG Chatbot mit Spring AI, AWS Bedrock und Vektor Datenbank

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Wie bringt man einem KI Chatbot Unternehmens-Knowhow bei? Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Lösung, die ich in diesem Artikel mit Amazon Bedrock, der Vektor Datenbank pgvector und Spring AI umsetze. RAG Architektur-Überblick Der Benutzer chattet mit dem Chatbot unserer Anwendung (hier "RAG Chat Service"). Diesen Teil implementieren wir selbst mit Java und Spring AI. Als LLM bzw. Chat-Service verwendet unsere Spring AI Anwendung den AWS Dienst Bedrock mit dem Sprachmodell Titan (eine Alternative zu GPT von OpenAI). Ohne eigene Dokumente in einer Vektor Datenbank, hätten wir so einen Chatbot ohne Unternehmens-spezifisches Wissen - vergleichbar mit ChatGPT. So etwas habe ich schon mit GPT gebaut, siehe dazu  gpt-3 in deiner Java Webanwendung . Unsere Anwendung sucht in der Vektor Datenbank nach zur Chat-Anfrage des Benutzers passenden Dokumenten. Mit diesen Unternehmens-spezifische Texten reichert unsere Anwendung die Interaktion mit dem Bedrock Titan Chat Service an...
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AI Assistent mit LangChain4j und Spring Boot

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LangChain4j ist ein neues und populäres Framework, um LLMs, Vektor-Datenbanken und weitere KI-Funktionen in Java Systemen zu nutzen. In diesem Artikel integrieren wir LangChain4j in eine Spring Boot Anwendung. Spring Boot mit LangChain4j Maven Dependencies Stand 22.07.2024 hat LangChain4j noch eine Nuller-Version im Maven Repository. LangChain4j integrieren wir als 3rd-Party Bibliothek in unser Spring Boot Projekt: < dependencies > < dependency > < groupId >org.springframework.boot</ groupId > < artifactId >spring-boot-starter-web</ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId >dev.langchain4j</ groupId > < artifactId >langchain4j-spring-boot-starter</ artifactId > < version >0.32.0</ version > </ dependency > < dependency > < groupId >dev.langchain4j</ groupId > < artifactId >langchain4j-azure-op...
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IT Stability Health Radar

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How to run IT applications stable in production? Instead of providing one more operations readiness checklist, I created an IT Stability health radar. This helps in agile projects to choose the next stability improvement depending on current situation. All non-functional requirements in this health radar are prioritized by levels, so that you and your Product Owner can plan them properly. IT Stability Health Radar Companies have often operations readiness checklists, which describe what to do before customers can use an IT system in production. These long lists with non-functional requirements are not easy to use and fulfill in agile working environments. Product owners and business stakeholders have a hard time to accept these requirements, if they come all at the same time and might block a big part of the team for several weeks.  In this article I focus on non-functional requirements related to IT stability. I group and order them, so that you learn where to start and which stab...
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Software-Entwicklung mit KI-Hilfe von ChatGPT

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Wie hilft uns KI beim Programmieren? Als erfahrener Software Entwickler zeige ich euch, in welchen Situationen mir ChatGPT beim Entwickeln besonders hilft. Die Trainingsdaten der KI enthalten viele Programmiersprachen und Technologien. Außerdem kennt sie viele Algorithmen, Tutorials, Opensource Codes, Probleme und deren Lösungen. Dein Arbeits-Kontext, der komplette Sourcecode dazu und euer Problem bzw. dessen echte Root-Cause sind der KI allerdings unbekannt. Die KI bzw. ChatGPT hilft euch also nur so gut, wie ihr euer Problem bzw. die Anforderung mit passendem Kontext klar beschreibt. Mein generelles Vorgehen dazu ist Teile und Herrsche . Ich zerlege meine User Story bzw. meine Aufgabe in kleinere Teile. Kleinere Teilprobleme oder Teilanforderungen lassen sich leichter und genauer beschreiben, so dass die KI bzw. ChatGPT mich besser unterstützen kann.  Um euch das zu verdeutlichen, zeige ich im Folgenden Beispiele aus meinem Entwickler-Alltag. In diesen Beispielen habe ich Teil-Pr...
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