Review von KI-generiertem .NET-Code – neue Verantwortung, neue Möglichkeiten

Donnerstag, 09. Oktober 2025

Die Integration von KI in den Entwicklungsprozess verändert die Rolle von .NET-Developern grundlegend. Mit Tools wie GitHub Copilot entstehen immer mehr Codevorschläge automatisiert und genau hier kommt deine neue Schlüsselrolle ins Spiel: als Reviewer von KI-generiertem Code. Statt nur Code zu schreiben, übernimmst du zunehmend die Verantwortung, Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit von automatisch erzeugtem Code sicherzustellen. Das erfordert neue Review-Strategien und eröffnet zugleich Chancen für höhere Produktivität und bessere Codequalität.

Warum die Review von KI-Code die Produktivität steigert

Teams, die KI-gestützte Codegenerierung einsetzen, berichten von bis zu 40 % schnellerer Feature-Entwicklung. Der Produktivitätsgewinn bleibt aber nur dann bestehen, wenn die Reviews konsequent durchgeführt werden. Wer sorgfältig prüft, spart später Zeit beim Debugging und Refactoring. Und er baut zugleich ein tieferes Verständnis für den Code auf, da KI häufig neue Muster und Lösungswege einbringt.

Worauf du bei KI-generiertem Code achten solltest

Bei der Review von Code, der mit Unterstützung von Copilot oder ähnlichen Tools entsteht, gibt es einige Bereiche, die besondere Aufmerksamkeit verdienen:

• API Design & Architektur: Prüfe, ob Schnittstellen einfach und konsistent sind. KI neigt zu übermäßiger Abstraktion und inkonsistenten Namenskonventionen. Achte außerdem darauf, dass nicht unnötig viele öffentliche Methoden entstehen.
• Tests & Testbarkeit: Bestehe auf vollständige Testabdeckung, vor allem bei neuen öffentlichen Methoden. KI-generierte Tests sind oft zu allgemein – präzise Assertions und saubere Testorganisation sind Pflicht.
• Datei- und Code-Struktur: Kontrolliere, ob der Code korrekt in die Architektur eingebettet ist und keine automatisch generierten Dateien unbeabsichtigt verändert wurden.
• Fehlerbehandlung & Edge Cases: KI-Code übersieht leicht Ausnahmen oder Null-Referenzen. Stelle sicher, dass Ausnahmebehandlung und defensive Programmierung konsequent umgesetzt sind.
• Konfiguration & Ressourcenmanagement: Überprüfe, ob Ressourcen korrekt erstellt, konfiguriert und wieder freigegeben werden. KI übersieht häufig Dispose-Muster oder Umgebungsunterschiede.
• Codequalität & Standards: Achte auf Dokumentation, Formatierung und Performance-Aspekte. AI-Code kann funktional korrekt, aber nicht optimal strukturiert sein.

Gute Reviews machen den Unterschied

KI-generierte Pull Requests erfordern oft mehrere Feedback-Schleifen. Setze auf iterative Verbesserung, halte Architektur- und Style-Guidelines konsequent ein und fördere kleine, fokussierte Änderungen. So stellst du sicher, dass neue Features stabil und wartbar bleiben.

KI verändert, wie Code entsteht – aber nicht, wie Qualität gesichert wird. Als Reviewer bist du die entscheidende Instanz, um sicherzustellen, dass KI-Code den gleichen hohen Standards folgt wie manuell geschriebener Code. Indem du klare Review-Praktiken etablierst, hilfst du deinem Team, die Vorteile von KI zu nutzen, ohne Kompromisse bei Stabilität und Wartbarkeit einzugehen.

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