[{"data":1,"prerenderedAt":778},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions":3,"navigation-de-de":42,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-Michael Friedrich":660,"blog-related-posts-de-de-learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions":674,"blog-promotions-de-de":716,"next-steps-de-de":768},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":31,"path":32,"publishedDate":20,"seo":33,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":41},"blogPosts/de-de/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions.yml","Learn Advanced Rust Programming With A Little Help From Ai Code Suggestions",[7],"michael-friedrich",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"Lerne fortschrittliche Rust-Programmierung mit KI-Unterstützung","In diesem Tutorial vertiefst du mithilfe der KI-basierten Codevorschläge von GitLab Duo deine Kenntnisse in der fortgeschrittenen Rust-Programmierung.",[18],"Michael Friedrich","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749662439/Blog/Hero%20Images/codewithheart.png","2023-10-12","Vor mehr als 20 Jahren musste ich für eine Programmiersprache die MSDN-Bibliothek von Visual Studio 6 mit 6 CD-ROMs installieren. Algorithmen mit Stift und Papier, Bücher für Entwurfsmuster und MSDN-Abfragen waren oft zeitaufwendig. Das Erlernen neuer Programmiersprachen hat sich mit Remote-Zusammenarbeit und KI stark gewandelt. Jetzt kannst du einen [Remote Development Workspace](https://about.gitlab.com/blog/quick-start-guide-for-gitlab-workspaces/) nutzen, deinen Bildschirm freigeben und zusammen programmieren. Mit [GitLab Duo Codevorschläge](/gitlab-duo-agent-platform/) hast du immer einen intelligenten Partner. Codevorschläge lernt von deinem Programmierstil und deiner Erfahrung. Es werden nur Input und Kontext benötigt.\n\nWir bauen auf den [Blogbeitrag „Erste Schritte“](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/) auf und erstellen eine einfache Feed-Reader-Anwendung.\n\n- [Vorbereitungen](#preparations)\n    - [Codevorschläge](#code-suggestions)\n- [Rust vertiefen](#continue-learning-rust)\n    - [Hallo, Reader-App](#hello-reader-app)\n    - [Projekt initialisieren](#initialize-project)\n    - [RSS-Feed-URLs definieren](#define-rss-feed-urls)\n- [Module](#modules)\n    - [Modulfunktion im main() aufrufen](#call-the-module-function-in-main)\n- [Crates](#crates)\n    - [feed-rs: XML-Feed parsen](#feed-rs-parse-xml-feed)\n- [Laufzeit-Konfiguration: Programmargumente](#runtime-configuration-program-arguments)\n    - [Umgang mit Benutzereingabefehlern](#user-input-error-handling)\n- [Persistenz und Datenspeicherung](#persistence-and-data-storage)\n- [Optimierung](#optimization)\n    - [Asynchrone Ausführung](#asynchronous-execution)\n    - [Threads spawnen](#spawning-threads)\n    - [Funktionsumfänge, Threads und Abschlüsse](#function-scopes-threads-and-closures)\n- [Feed-XML in Objekte parsen](#parse-feed-xml-into-object-types)\n    - [Generische Feed-Datentypen zuordnen](#map-generic-feed-data-types)\n    - [Fehlerbehebung mit Option::unwrap()](#error-handling-with-option-unwrap)\n- [Benchmarks](#benchmarks)\n    - [Benchmarks für sequentielle/parallele Ausführung](#sequential-vs-parallel-execution-benchmark)\n    - [CI/CD mit Rust-Caching](#cicd-with-rust-caching)\n- [Wie geht es weiter?](#what-is-next)\n    - [Asynchrone Lernübungen](#async-learning-exercises)\n    - [Teile dein Feedback](#share-your-feedback)\n\n## Vorbereitung\nRichte [VS Code](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/#vs-code) und [deine Entwicklungsumgebung mit Rust](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/#development-environment-for-rust) ein.\n\n### Codevorschläge\nMache dich vorher damit vertraut. GitLab Duo Codevorschläge werden angezeigt, während du tippst. Drücke `tab`, um einen Codevorschlag anzunehmen. Das Schreiben von neuem Code funktioniert zuverlässiger als das Refactoring von bestehendem Code. Der gleiche Codevorschlag wird ggf. nicht erneut angezeigt, wenn du einen Codevorschlag löschst. Codevorschläge sind gerade in der Betaphase und wir verbessern die Genauigkeit der generierten Inhalte. Sieh dir die [bekannten Einschränkungen](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/code_suggestions.html#known-limitations) an.\n\n**Tipp:** Die neueste Version von Codevorschläge unterstützt mehrzeilige Anweisungen. Passe die Spezifikationen an deine Bedürfnisse an, um bessere Vorschläge zu erhalten.\n\n\n```rust\n    // Create a function that iterates over the source array\n    // and fetches the data using HTTP from the RSS feed items. // Store the results in a new hash map.\n    // Print the hash map to the terminal.\n```\n\nDie VS-Code-Erweiterung wird angezeigt, wenn ein Vorschlag angeboten wird. Mit `tab` kannst du die vorgeschlagene(n) Zeile(n) oder mit `cmd cursor right` ein Wort annehmen. Über das Menü mit den drei Punkten kannst du immer die Symbolleiste anzeigen.\n\n![VS Code überlagert GitLab Duo Codevorschläge mit Anweisungen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_code_suggestions_options_overlay_keep_toolbar.png)\n\n## Rust vertiefen\nVertiefen wir nun Rust, eine der [unterstützten Sprachen in Codevorschläge](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/repository/code_suggestions.html#supported-languages). [Rust by Example](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/) und das offizielle [Rust-Buch](https://doc.rust-lang.org/book/) bieten einen guten Einstieg. Auf beide Ressourcen wird hier verwiesen.\n\n### Hallo, Reader-App\nEs gibt viele Möglichkeiten, eine Anwendung zu erstellen und Rust zu lernen. Einige beinhalten die Nutzung bestehender Rust-Bibliotheken, der `Crates`. Wir verwenden sie weiter unten. Du kannst eine App mit einer Befehlszeile erstellen, die Bilder verarbeitet und die Ergebnisse in eine Datei schreibt. Es macht Spaß, ein Labyrinth zu lösen oder ein Sudoku-Lösungsprogramm zu schreiben. Spieleentwicklung ist auch gut. Das Buch [Hands-on Rust](https://hands-on-rust.com/) bietet einen Lernpfad für ein Dungeon-Crawler-Spiel. Fatima Sarah Khalid hat [Dragon Realm in C++ mit ein wenig KI-Unterstützung](/blog/building-a-text-adventure-using-cplusplus-and-code-suggestions/) gestartet.\n\nEin echter Anwendungsfall: Wichtige Infos sollen in einem RSS-Feed für (Sicherheits-)Releases, Blogbeiträge und Diskussionen in Foren wie Hacker News gesammelt werden. Oft möchten wir nach Keywords oder Versionen filtern. Mit diesen Anforderungen können wir eine Anforderungsliste erstellen:\n\n1. Daten von verschiedenen Quellen abrufen (HTTP-Websites, REST API, RSS-Feeds). RSS-Feeds in der ersten Iteration.\n1. Die Daten parsen.\n1. Die Daten den Benutzer(innen) präsentieren oder auf die Festplatte schreiben.\n1. Die Leistung optimieren.\n\nDiese Anwendungsausgabe ist nach den Lernschritten verfügbar:\n![VS-Code-Terminal, Cargo-Run mit formatierter Feedelement-Ausgabe](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_run_formatted_output_final.png)\n\nDie Anwendung sollte modular und die Grundlage für weitere Datentypen, Filter und Hooks sein, um später Aktionen auszulösen.\n\n### Projekt initialisieren\nZur Erinnerung: `cargo init` im Projekt-Root erstellt die Dateistruktur, darunter den Eingangspunkt `main()`. Daher lernen wir nun, wie wir Rust-Module erstellen und verwenden.\n\nErstelle ein neues Verzeichnis `learn-rust-ai-app-reader`, wechsle dorthin und führe `cargo init` aus. Dieser Befehl führt implizit `git init` aus, um ein neues Git-Repository lokal zu initialisieren. Zuletzt wird der Git-Remote-Repository-Pfad konfiguriert, z. B. `https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader`. Passe den Pfad an. Durch das Pushen des Git-Repositorys [wird automatisch ein neues privates Projekt in GitLab erstellt](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/#create-a-new-project-with-git-push).\n\n```shell\nmkdir learn-rust-ai-app-reader\ncd learn-rust-ai-app-reader\n\ncargo init\n\ngit remote add origin https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader.git\ngit push --set-upstream origin main\n```\n\nÖffne VS Code aus dem neu erstellten Verzeichnis. Die CLI `code` öffnet ein neues VS-Code-Fenster auf macOS.\n\n```shell\ncode .\n```\n\n### RSS-Feed-URLs definieren\nFüge eine neue Hashmap hinzu, um die RSS-Feed-URLs in der Datei `src/main.rs` in der Funktion `main()` zu speichern. Du kannst mit GitLab Duo Codevorschläge über einen mehrzeiligen Kommentar ein [`HashMap`](https://doc.rust-lang.org/stable/std/collections/struct.HashMap.html)-Objekt erstellen und mit Standardwerten für Hacker News und TechCrunch initialisieren. Hinweis: Stelle sicher, dass die URLs korrekt sind, wenn du Vorschläge erhältst.\n\n```rust\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n\n}\n```\n\nAnweisungen sind enthalten für:\n:\n\n1. Den Variablennamen `rss_feeds`.\n2. Den Typ `HashMap`.\n3. Initiale Seed-Schlüssel-/Wertpaare.\n4. Den String als Typ (sichtbar mit `to_string()`-Aufrufen).\n\nEin möglicher vorgeschlagener Pfad:\n\n```rust\nuse std::collections::HashMap;\n\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n    let rss_feeds = HashMap::from([\n        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),\n        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),\n    ]);\n\n}\n```\n\n![VS Code mit Codevorschlägen für RSS-Feed-URLs für Hacker News und TechCrunch](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_main_array_rss_feed_urls_suggested.png)\n\nÖffne ein neues Terminal in VS Code (cmd Umschalt p – suche nach `terminal`). Führe `cargo build` aus, um die Änderungen zu erstellen. Die Fehlermeldung weist dich an, den Import von `use std::collections::HashMap;` hinzuzufügen.\n\nDer nächste Schritt betrifft die RSS-Feed-URLs. [Im letzten Blogbeitrag](/blog/learning-rust-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions-getting-started/) haben wir Code in Funktionen aufgeteilt. Wir möchten den Code für unsere Reader-Anwendung modular mit Rust-Modulen strukturieren.\n\n## Module\n[Module](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/mod.html) organisieren Code. Mit ihnen können auch Funktionen im Modulbereich ausgeblendet und der Zugriff darauf vom Bereich main() aus beschränkt werden. In unserer Reader-Anwendung möchten wir den RSS-Feed abrufen/XML-Antwort parsen. Der Caller `main()` sollte nur auf die Funktion `get_feeds()` zugreifen können, andere Funktionen sind nur im Modul verfügbar.\n\nErstelle eine neue Datei `feed_reader.rs` im Verzeichnis `src/`. Weise Codevorschläge an, ein öffentliches Modul `feed_reader` und eine öffentliche Funktion `get_feeds()` mit einer String-HashMap als Eingabe zu erstellen. Wichtig: Die Datei- und Modulnamen müssen gemäß der [Rust-Modulstruktur](https://doc.rust-lang.org/book/ch07-02-defining-modules-to-control-scope-and-privacy.html) identisch sein.\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktions- und Eingabetypen erstellen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_public_module_function_input.png)\n\nWenn du Codevorschläge mit Namen/Typ der Eingabevariablen anweist, wird auch das Modul `std::collections::HashMap` importiert. Tipp: Experimentiere mit Kommentaren und verfeinere die Variablentypen. Die Übergabe von Funktionsparametern als Objektreferenzen gilt in Rust als Best Practice.\n\n```rust\n// Create public module feed_reader\n// Define get_feeds() function which takes rss_feeds as String HashMap reference as input\npub mod feed_reader {\n    use std::collections::HashMap;\n\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n        // Do something with the RSS feeds\n    }\n}\n```\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion `get_feeds()` und vorgeschlagener Eingabevariable](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_public_module_function_input.png)\n\nWeise Codevorschläge innerhalb der Funktion weiter an:\n\n1. `// Iterate over the RSS feed URLs`\n2. `// Fetch URL content`\n3. `// Parse XML body`\n4. `// Print the result`\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion `get_feeds()`, Schritt 1: iterieren](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_01_iterate.png)\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion `get_feeds()`, Schritt 2: URL-Inhalt abrufen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_02_fetch_content.png)\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion`get_feeds()`, Schritt 3: XML-Body parsen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_03_parse_body.png)\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion`get_feeds()`, Schritt 4: Ergebnisse drucken](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_04_print_result.png)\n\nCodevorschlag:\n\n```rust\n// Create public module feed_reader\n// Define get_feeds() function which takes rss_feeds as String HashMap reference as input\npub mod feed_reader {\n    use std::collections::HashMap;\n\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n        // Iterate over the RSS feed URLs\n        for (name, url) in rss_feeds {\n            println!(\"{}: {}\", name, url);\n\n            // Fetch URL content\n            let body = reqwest::blocking::get(url).unwrap().text().unwrap();\n\n            // Parse XML body\n            let parsed_body = roxmltree::Document::parse(&body).unwrap();\n\n            // Print the result\n            println!(\"{:#?}\", parsed_body);\n        }\n    }\n}\n```\n\nDu siehst ein neues Keyword: [`unwrap()`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/error/option_unwrap.html). Rust unterstützt keine `null`-Werte und verwendet immer den [Typ `Option`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std/option.html). Wenn du einen bestimmten wrapped-Typ verwenden willst, z. B. `Text` oder `String`, rufe die Methode `unwrap()` auf, um den Wert zu erhalten. Methode `unwrap()` gerät bei Wert `None` in Panik.\n\n**Hinweis** Codevorschläge bezogen sich auf Funktion `reqwest:: blocking::get` für Kommentaranweisung `// Fetch URL content`. [Crate `reqwest`](https://docs.rs/reqwest/latest/reqwest/) ist kein Tippfehler. Sie bietet einen praktischen, übergeordneten HTTP-Client für asynchrone und blockierende Anfragen.\n\nParsen des XML-Textes ist schwierig. Du erhältst ggf. unterschiedliche Ergebnisse, das Schema ist nicht für jede RSS-Feed-URL gleich. Rufen wir die Funktion `get_feeds()` auf und verbessern den Code.\n\n### Modulfunktion in main() aufrufen\n\nFunktion main() kennt Funktion `get_feeds()` noch nicht, wir müssen ihr Modul importieren. Evtl. kennst du schon die Keywords `include` oder `import`. Das Rust-Modulsystem ist anders.\n\nModule sind in Pfadverzeichnissen organisiert. Hier liegen beide Quelldateien auf derselben Verzeichnisebene vor. `feed_reader.rs` wird als Crate interpretiert, die ein Modul `feed_reader` enthält, das Funktion `get_feeds()` definiert.\n\n```text\nsrc/\n  main.rs\n  feed_reader.rs\n```\n\nUm auf `get_feeds()` aus Datei `feed_reader.rs` zuzugreifen, müssen wir den [Modulpfad](https://doc.rust-lang.org/book/ch07-04-bringing-paths-into-scope-with-the-use-keyword.html) in den Bereich `main.rs` bringen, dann den vollständigen Funktionspfad aufrufen.\n\n```rust\nmod feed_reader;\n\nfn main() {\n\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n\n```\n\nAlternativ können wir den vollständigen Funktionspfad mit Keyword `use` importieren und später den kurzen Funktionsnamen verwenden.\n\n```rust\nmod feed_reader;\nuse feed_reader::feed_reader::get_feeds;\n\nfn main() {\n\n    get_feeds(&rss_feeds);\n\n```\n\n**Tipp:** Lies den Blogbeitrag [Erklärung des Rust-Modulsystems](https://www.sheshbabu.com/posts/rust-module-system/) für ein besseres visuelles Verständnis.\n\n```diff\n\nfn main() {\n    // ...\n\n    // Print feed_reader get_feeds() output\n    println!(\"{}\", feed_reader::get_feeds(&rss_feeds));\n```\n\n```rust\nuse std::collections::HashMap;\n\nmod feed_reader;\n// Alternative: Import full function path\n//use feed_reader::feed_reader::get_feeds;\n\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n    let rss_feeds = HashMap::from([\n        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),\n        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),\n    ]);\n\n    // Call get_feeds() from feed_reader module\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n    // Alternative: Imported full path, use short path here.\n    //get_feeds(&rss_feeds);\n}\n```\n\nFühre `cargo build` erneut im Terminal aus, um den Code zu erstellen.\n\n```shell\ncargo build\n```\n\nPotenzielle Build-Fehler, wenn sich Codevorschläge auf allgemeinen Code und Bibliotheken für HTTP-Anfragen und XML-Parsing beziehen:\n\n1. Fehler: `could not find blocking in reqwest`. Lösung: Aktiviere Funktion `blocking` für Crate in `Config.toml`: `reqwest = { version = \"0.11.20\", features = [\"blocking\"] }`.\n2. Fehler: `failed to resolve: use of undeclared crate or module reqwest`. Lösung: Füge Crate `reqwest` hinzu.\n3. Fehler: `failed to resolve: use of undeclared crate or module roxmltree`. Lösung: Füge Crate `roxmltree` hinzu.\n\n```shell\nvim Config.toml\n\nreqwest = { version = \"0.11.20\", features = [\"blocking\"] }\n```\n\n```shell\ncargo add reqwest\ncargo add roxmltree\n```\n\n**Tipp:** Kopiere den Fehlermeldungs-String mit einem führenden `Rust \u003Cerror message>` in einen Browser, um zu sehen, ob eine fehlende Crate verfügbar ist. Allgemein führt diese Suche zu einem Ergebnis auf crates.io und du kannst die fehlenden Abhängigkeiten hinzufügen.\n\nWenn der Build erfolgreich ist, führe den Code mit `cargo run` aus und überprüfe die RSS-Feed-Ausgabe von Hacker News.\n\n![VS-Code-Terminal, cargo run zum Abrufen des XML-Feeds von Hacker News](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_fetch_rss_feed_output_hacker_news.png)\n\nWie kann der XML-Body in ein für Menschen lesbares Format geparst werden? Als Nächstes lernen wir über bestehende Lösungen und Rust-Crates.\n\n## Crates\n\nRSS-Feeds haben gemeinsame Protokolle und Spezifikationen. Es fühlt sich an, als würde man das Rad neu erfinden, wenn man XML-Elemente parsen und die untere Objektstruktur verstehen will. Empfehlung: Schau nach, ob es dieses Problem samt Code schon gibt.\n\nDer wiederverwendbare Bibliothekscode in Rust ist in [`Crates`](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/crates.html) organisiert und in Paketen/der Paket-Registry auf crates.io verfügbar. Füge diese Abhängigkeiten hinzu, indem du die Datei `Config.toml` im Abschnitt `[dependencies]` bearbeitest oder `cargo add \u003Cname>` verwendest.\n\nFür die Reader-App verwenden wir [Feed-rs-Crate](https://crates.io/crates/feed-rs). Öffne ein neues Terminal, führe folgenden Befehl aus:\n\n```shell\ncargo add feed-rs\n```\n\n![VS-Code-Terminal: Crate hinzufügen, in Config.toml überprüfen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_rust_crate_add_feed-rs_explained.png)\n\n### feed-rs: XML-Feed parsen\nGehe zu `src/feed_reader.rs`, ändere den Teil, in dem wir den XML-Body parsen. Codevorschläge versteht, wie Crate `feed-rs` mit Funktion `parser::parse` aufgerufen wird, aber `feed-rs` [erwartet die String-Eingabe als Rohbytes](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/parser/fn.parse_with_uri.html), um die Codierung selbst zu bestimmen. Wir können im Kommentar Anweisungen geben, um das erwartete Ergebnis zu erhalten.\n\n```rust\n            // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n            let parsed_body = feed_rs::parser::parse(body.as_bytes()).unwrap();\n```\n\n![Codevorschläge: öffentliches Modul mit Funktion `get_feeds()`, Schritt 5: XML-Parser in feed-rs ändern](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_module_function_05_use_feed_rs_to_parse.png)\n\nDen Vorteil von `feed-rs` siehst du im Ausdruck mit `cargo run`: Alle Schlüssel/Werte werden ihren jeweiligen Rust-Objekttypen zugeordnet und können für weitere Operationen verwendet werden.\n\n![VS-Code-Terminal, cargo run zum Abrufen des XML-Feeds von Hacker News](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_fetch_rss_feed_output_hacker_news_feed_rs.png)\n\n## Laufzeit-Konfiguration: Programmargumente\nBisher haben wir das Programm mit hardcoded RSS-Feed-Werten ausgeführt, die in die Binärdatei kompiliert wurden. Jetzt wird der RSS-Feed zur Laufzeit konfiguriert.\n\nRust stellt in der Standard-Misc-Bibliothek [Programmargumente](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/arg.html) bereit. [Argumente parsen](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/arg/matching.html) ist besser und schneller als das Zielen auf erweiterte Programmargument-Parser (z. B. die Crate [clap](https://docs.rs/clap/latest/clap/)) oder das Verschieben der Programmparameter in eine Konfigurationsdatei/ein Format ([TOML](https://toml.io/en/), YAML). Vor diesem Blog habe ich Verschiedenes für die beste Lernerfahrung ausprobiert und versagt. Du kannst trotzdem versuchen, RSS-Feeds anders zu konfigurieren.\n\nAls langweilige Lösung können Befehlsparameter als `\"name,url\"` String-Wert-Paare übergeben und durch das `,`-Zeichen getrennt werden, um den Namen und die URL-Werte zu extrahieren. Der Kommentar weist Codevorschläge an, diese Vorgänge auszuführen und die HashMap `rss_feeds` um die neuen Werte zu erweitern. Die Variable ist möglicherweise nicht veränderbar und muss in `let mut rss_feeds` geändert werden.\n\nGehe zu `src/main.rs` und füge der Funktion `main()` nach der Variable `rss_feeds` diesen Code hinzu. Beginne mit einem Kommentar, um die Programmargumente zu definieren, überprüfe die vorgeschlagenen Codeschnipsel.\n\n```rust\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n```\n\n![Codevorschläge für Programmargumente und Aufteilung von name,URL-Werten für die Variable rss_feeds](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_program_args_boring_solution.png)\n\nVollständiges Codebeispiel:\n\n```rust\nfn main() {\n    // Define RSS feed URLs in the variable rss_feeds\n    // Use a HashMap\n    // Add Hacker News and TechCrunch\n    // Ensure to use String as type\n    let mut rss_feeds = HashMap::from([\n        (\"Hacker News\".to_string(), \"https://news.ycombinator.com/rss\".to_string()),\n        (\"TechCrunch\".to_string(), \"https://techcrunch.com/feed/\".to_string()),\n    ]);\n\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n    for arg in std::env::args().skip(1) {\n        let mut split = arg.split(\",\");\n        let name = split.next().unwrap();\n        let url = split.next().unwrap();\n        rss_feeds.insert(name.to_string(), url.to_string());\n    }\n\n    // Call get_feeds() from feed_reader module\n    feed_reader::feed_reader::get_feeds(&rss_feeds);\n    // Alternative: Imported full path, use short path here.\n    //get_feeds(&rss_feeds);\n}\n```\n\nDu kannst Programmargumente direkt an den Befehl `cargo run` übergeben, wobei den Argumenten `--` vorgestellt ist.\n `--`. Füge alle Argumente mit doppelten Anführungszeichen und den Namen gefolgt von einem Komma und den RSS-Feed-URL als Argument ein. Trenne alle Argumente mit Leerzeichen.\n\n```shell\ncargo build\n\ncargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![VS-Code-Terminal, Beispiel einer RSS-Feed-Ausgabe für den GitLab-Blog](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_gitlab_blog_rss_feed_example.png)\n\n### Fehlerbehandlung bei Benutzereingaben\nWenn die Benutzereingabe nicht der Programmerwartung entspricht, müssen wir [einen Fehler ausgeben](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/error.html) und dem Caller helfen, die Programmargumente zu beheben. Die Übergabe eines fehlerhaften URL-Formats sollte als Laufzeitfehler behandelt werden. Weise Codevorschläge an, einen Fehler auszugeben, wenn die URL nicht gültig ist.\n\n```rust\n    // Ensure that URL contains a valid format, otherwise throw an error\n```\n\nMögliche Lösung: Beginnt die Variable `url` mit `http://` oder `https://`? Wenn nicht, gib einen Fehler mit dem Makro [Panic! ](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std/panic.html) aus. Vollständiges Codebeispiel:\n\n```rust\n    // Program args, format \"name,url\"\n    // Split value by , into name, url and add to rss_feeds\n    for arg in std::env::args().skip(1) {\n        let mut split = arg.split(\",\");\n        let name = split.next().unwrap();\n        let url = split.next().unwrap();\n\n        // Ensure that URL contains a valid format, otherwise throw an error\n        if !url.starts_with(\"http://\") && !url.starts_with(\"https://\") {\n            panic!(\"Invalid URL format: {}\", url);\n        }\n\n        rss_feeds.insert(name.to_string(), url.to_string());\n    }\n```\n\nTeste, was passiert, wenn du ein `:` in einem URL-String entfernst. Füge die Umgebungsvariable `RUST_BACKTRACE=full` hinzu, um beim Aufruf von `panic()` eine ausführlichere Ausgabe zu erhalten.\n\n```shell\nRUST_BACKTRACE=full cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https//www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![VS-Code-Terminal mit falschem URL-Format, panic-Fehler-Backtrace](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_url_format_error_panic_backtrace.png)\n\n## Persistenz und Datenspeicherung\nBei der langweiligen Lösung zum Speichern der Feed-Daten wird der geparste Body in eine neue Datei kopiert. Weise Codevorschläge an, ein Muster zu verwenden, das den RSS-Feed-Namen und das aktuelle ISO-Datum enthält.\n\n```rust\n    // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n    let parsed_body = feed_rs::parser::parse(body.as_bytes()).unwrap();\n\n    // Print the result\n    println!(\"{:#?}\", parsed_body);\n\n    // Dump the parsed body to a file, as name-current-iso-date.xml\n    let now = chrono::offset::Local::now();\n    let filename = format!(\"{}-{}.xml\", name, now.format(\"%Y-%m-%d\"));\n    let mut file = std::fs::File::create(filename).unwrap();\n    file.write_all(body.as_bytes()).unwrap();\n```\nEin möglicher Vorschlag ist die Verwendung der [Crate chrono](https://crates.io/crates/chrono). Füge sie mit `cargo add chrono` hinzu, rufe wieder `cargo build` und `cargo run` auf.\n\nDie Dateien werden in das gleiche Verzeichnis geschrieben, in dem `cargo run` ausgeführt wurde. Wenn du die Binärdatei direkt im Verzeichnis `target/debug/` ausführst, werden alle Dateien dort abgelegt.\n\n![VS-Code mit CNCF-RSS-Feed-Inhaltsdatei, auf Festplatte gespeichert](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_cncf_rss_feed_saved_on_disk.png)\n\n## Optimierung\nDie Einträge in der Variable `rss_feeds` werden nacheinander ausgeführt. Bei einer Liste mit über 100 konfigurierten URLs kann das Abrufen und Verarbeiten lange dauern. Was wäre, wenn Abrufanforderungen parallel ausgeführt würden?\n\n### Asynchrone Ausführung\nRust stellt [Threads](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html) für die asynchrone Ausführung bereit.\n\nBei der einfachsten Lösung wird für jede RSS-Feed-URL ein Thread erstellt. Wir sprechen später über Optimierungsstrategien. Vor der parallelen Ausführung musst du die Ausführungszeit des sequentiellen Codes mit dem Befehl `cargo run` vor `time` messen.\n\n\n```text\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.21s user 0.08s system 10% cpu 2.898 total\n```\n\nBeachte, dass diese Übung mehr manuelle Codearbeit erfordern könnte. Empfehlung: Den sequentiellen Arbeitszustand in einem neuen Git-Commit und einem neuen Git-Branch `sequential-exec` beibehalten, um die Auswirkungen der parallelen Ausführung besser zu vergleichen.\n\n```shell\ngit commit -avm \"Sequential execution working\"\ngit checkout -b sequential-exec\ngit push -u origin sequential-exec\n\ngit checkout main\n```\n\n### Threads spawnen\nÖffne `src/feed_reader.rs` und refaktorisiere die Funktion `get_feeds()`. Beginne mit einem Git-Commit für den aktuellen Status und lösche dann den Inhalt des Funktionsbereichs. Füge die folgenden Codekommentare hinzu:\n\n1. `// Store threads in vector`: Speichere die Thread-Alias in einem Vektor, damit wir warten können, bis sie am Ende des Funktionsaufrufs abgeschlossen sind.\n2. `// Loop over rss_feeds and spawn threads`: Erstelle Boilerplate-Code für die Iteration über alle RSS-Feeds und einen neuen Thread.\n\nFüge die folgenden `use`-Anweisungen hinzu, um mit den Modulen `thread` und `time` zu arbeiten.\n\n```rust\n    use std::thread;\n    use std::time::Duration;\n```\n\nSchreibe den Code weiter, schließe die for-Schleife. Codevorschläge schlägt dann automatisch vor, das Thread-Alias in der Vektorvariable `threads` hinzuzufügen und bietet an, den Threads am Ende der Funktion beizutreten.\n\n```rust\n    pub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n        // Store threads in vector\n        let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n        // Loop over rss_feeds and spawn threads\n        for (name, url) in rss_feeds {\n            let thread_name = name.clone();\n            let thread_url = url.clone();\n            let thread = thread::spawn(move || {\n\n            });\n            threads.push(thread);\n        }\n\n        // Join threads\n        for thread in threads {\n            thread.join().unwrap();\n        }\n    }\n```\n\nFüge die Crate `thread` hinzu, erstelle den Code, führe ihn erneut aus.\n\n```shell\ncargo add thread\n\ncargo build\n\ncargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\nZu diesem Zeitpunkt werden keine Daten verarbeitet oder gedruckt. Bevor wir die Funktion erneut hinzufügen, informieren wir uns über die neu eingeführten Keywords.\n\n### Funktionsumfänge, Threads und Closures\nMit dem vorgeschlagenen Code gilt es neue Keywords und Designmuster zu erlernen. Der Thread-Alias hat den Typ `thread:: JoinHandle`, wir können also warten, bis die Threads ([join()](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html#waiting-for-all-threads-to-finish-using-join-handles)) beendet haben.\n\n`thread::spawn()` erstellt einen neuen Thread, in dem wir ein Funktionsobjekt übergeben können. In diesem Fall wird der Ausdruck [closure](https://doc.rust-lang.org/book/ch13-01-closures.html) als anonyme Funktion übergeben. Closure-Eingaben werden mit der Syntax `||` übergeben. Du erkennst den [Closure `move`](https://doc.rust-lang.org/book/ch16-01-threads.html#using-move-closures-with-threads), der die Variablen des Funktionsbereichs in den Thread-Bereich verschiebt. Dadurch wird die manuelle Angabe vermieden, welche Variablen in den neuen Funktions-/Closure-Bereich übergeben werden müssen.\n\nEinschränkung: `rss_feeds` ist eine Referenz `&`, die vom Funktions-Caller `get_feeds()` als Parameter übergeben wird. Die Variable ist nur im Funktionsbereich gültig. Provoziere diesen Fehler mit diesem Codeausschnitt:\n\n```rust\npub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n    // Store threads in vector\n    let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n    // Loop over rss_feeds and spawn threads\n    for (key, value) in rss_feeds {\n        let thread = thread::spawn(move || {\n            println!(\"{}\", key);\n        });\n    }\n}\n```\n\n![VS-Code-Terminal, Fehler im Variablenbereich mit Referenzen und Thread-Verschiebungs-Closure](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_build_error_function_threads_variable_scopes.png)\n\nObwohl die Variable `key` im Funktionsbereich erstellt wurde, verweist sie auf die Variable `rss_feeds` und kann nicht in den Thread-Bereich verschoben werden. Werte, auf die über den Funktionsparameter `rss_feeds` zugegriffen wird, erfordern eine lokale Kopie mit `clone()`.\n\n![VS-Code-Terminal, Thread-Spawn mit Klon](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_rust_thread_spawn_clone.png)\n\n```rust\npub fn get_feeds(rss_feeds: &HashMap\u003CString, String>) {\n\n    // Store threads in vector\n    let mut threads: Vec\u003Cthread::JoinHandle\u003C()>> = Vec::new();\n\n    // Loop over rss_feeds and spawn threads\n    for (name, url) in rss_feeds {\n        let thread_name = name.clone();\n        let thread_url = url.clone();\n        let thread = thread::spawn(move || {\n            // Use thread_name and thread_url as values, see next chapter for instructions.\n```\n\n## Feed-XML in Objekttypen parsen\nAls Nächstes werden die Schritte für das Parsen des RSS-Feeds im Thread-Closure wiederholt. Füge folgende Codekommentare hinzu:\n\n1. `// Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes`. Damit rufst du den Inhalt der RSS-Feed-URL ab und parst ihn mit den Crate-Funktionen `feed_rs`.\n2. `// Check feed_type attribute feed_rs::model::FeedType::RSS2 or Atom and print its name`: Extrahiere den Feed-Typ, indem du das Attribut `feed_type` mit dem [`feed_rs::model::FeedType`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/enum.FeedType.html) vergleichst. Dazu braucht Codevorschläge Anweisungen, in denen die genauen ENUM-Werte für den Abgleich angegeben werden.\n\n![Weise Codevorschläge an, mit bestimmten Feed-Typen abzugleichen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_feed_rs_type_condition.png)\n\n```rust\n            // Parse XML body with feed_rs parser, input in bytes\n            let body = reqwest::blocking::get(thread_url).unwrap().bytes().unwrap();\n            let feed = feed_rs::parser::parse(body.as_ref()).unwrap();\n\n            // Check feed_type attribute feed_rs::model::FeedType::RSS2 or Atom and print its name\n            if feed.feed_type == feed_rs::model::FeedType::RSS2 {\n                println!(\"{} is an RSS2 feed\", thread_name);\n            } else if feed.feed_type == feed_rs::model::FeedType::Atom {\n                println!(\"{} is an Atom feed\", thread_name);\n            }\n```\n\nErstelle das Programm und führe es erneut aus. Überprüfe die Ausgabe.\n\n```text\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\nCNCF is an RSS2 feed\nTechCrunch is an RSS2 feed\nGitLab Blog is an Atom feed\nHacker News is an RSS2 feed\n```\n\nWir überprüfen diese Ausgabe: Öffne die Feed-URLs im Browser oder sieh die heruntergeladenen Dateien an.\n\nHacker News unterstützt RSS-Version 2.0 mit `channel(title,link,description,item(title,link,pubDate,comments))`. TechCrunch und der CNCF-Blog haben eine ähnliche Struktur.\n```xml\n\u003Crss version=\"2.0\">\u003Cchannel>\u003Ctitle>Hacker News\u003C/title>\u003Clink>https://news.ycombinator.com/\u003C/link>\u003Cdescription>Links for the intellectually curious, ranked by readers.\u003C/description>\u003Citem>\u003Ctitle>Writing a debugger from scratch: Breakpoints\u003C/title>\u003Clink>https://www.timdbg.com/posts/writing-a-debugger-from-scratch-part-5/\u003C/link>\u003CpubDate>Wed, 27 Sep 2023 06:31:25 +0000\u003C/pubDate>\u003Ccomments>https://news.ycombinator.com/item?id=37670938\u003C/comments>\u003Cdescription>\u003C![CDATA[\u003Ca href=\"https://news.ycombinator.com/item?id=37670938\">Comments\u003C/a>]]>\u003C/description>\u003C/item>\u003Citem>\n```\n\nIm GitLab-Blog wird das [Atom](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4287)-Feed-Format verwendet, das RSS zwar ähnlich ist, aber eine andere Parsing-Logik erfordert.\n```xml\n\u003C?xml version='1.0' encoding='utf-8' ?>\n\u003Cfeed xmlns='http://www.w3.org/2005/Atom'>\n\u003C!-- / Get release posts -->\n\u003C!-- / Get blog posts -->\n\u003Ctitle>GitLab\u003C/title>\n\u003Cid>https://about.gitlab.com/blog\u003C/id>\n\u003Clink href='https://about.gitlab.com/blog/' />\n\u003Cupdated>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/updated>\n\u003Cauthor>\n\u003Cname>The GitLab Team\u003C/name>\n\u003C/author>\n\u003Centry>\n\u003Ctitle>Atlassian Server ending: Goodbye disjointed toolchain, hello DevSecOps platform\u003C/title>\n\u003Clink href='https://about.gitlab.com/blog/atlassian-server-ending-move-to-a-single-devsecops-platform/' rel='alternate' />\n\u003Cid>https://about.gitlab.com/blog/atlassian-server-ending-move-to-a-single-devsecops-platform/\u003C/id>\n\u003Cpublished>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/published>\n\u003Cupdated>2023-09-26T00:00:00+00:00\u003C/updated>\n\u003Cauthor>\n\u003Cname>Dave Steer, Justin Farris\u003C/name>\n\u003C/author>\n```\n\n### Generische Feed-Datentypen zuordnen\nMit [`roxmltree::Document::parse`](https://docs.rs/roxmltree/latest/roxmltree/struct.Document.html) müssten wir den XML-Knotenbaum und dessen spezifische Tag-Namen verstehen. Glücklicherweise bietet [feed_rs::model::Feed](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html) ein kombiniertes Modell für RSS- und Atom-Feeds. Wir verwenden daher die Crate `feed_rs` weiter.\n\n1. Atom: Feed->Feed, Eintrag->Eintrag\n2. RSS: Kanal->Feed, Element->Eintrag\n\nZusätzlich zur obigen Zuordnung müssen wir die erforderlichen Attribute extrahieren und deren Datentypen zuordnen. Es ist hilfreich, [die Dokumentation für feed_rs::model](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/index.html) zu öffnen, um die Strukturen und ihre Felder sowie Implementierungen zu verstehen. Andernfalls würden einige Vorschläge zu Fehlern bei der Typkonvertierung und Kompilierungsfehlern führen, die für die Implementierung von `feed_rs` spezifisch sind.\n\nEine [`Feed`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html)-Struktur liefert den `title`, Typ `Option\u003CText>` (entweder ist ein Wert festgelegt oder nichts). Eine [`Entry`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Entry.html)-Struktur bietet:\n\n1. `title`: `Option\u003CText>`mit [`Text`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html) und dem Feld `content` als `String`.\n2. `updated`: `Option\u003CDateTime\u003CUtc>>` mit [`DateTime`](https://docs.rs/chrono/latest/chrono/struct.DateTime.html) mit der [`format()`-Methode](https://docs.rs/chrono/latest/chrono/struct.DateTime.html#method.format).\n3. `summary`: `Option\u003CText>` [`Text`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html) und das Feld `content` als `String`.\n4. `links`: `Vec\u003CLink>`, Vektor mit [`Link`](https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Link.html)-Elementen. Das Attribut `href` liefert die rohe URL-Zeichenfolge.\n\nNutze dieses Wissen, um die erforderlichen Daten aus den Feed-Einträgen zu extrahieren. Zur Erinnerung: Alle `Option`-Typen müssen `unwrap()` aufrufen und erfordert weitere rohe Anweisungen für Codevorschläge.\n\n```rust\n                // https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Feed.html\n                // https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Entry.html\n                // Loop over all entries, and print\n                // title.unwrap().content\n                // published.unwrap().format\n                // summary.unwrap().content\n                // links href as joined string\n                for entry in feed.entries {\n                    println!(\"Title: {}\", entry.title.unwrap().content);\n                    println!(\"Published: {}\", entry.published.unwrap().format(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\"));\n                    println!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap().content);\n                    println!(\"Links: {:?}\", entry.links.iter().map(|link| link.href.clone()).collect::\u003CVec\u003CString>>().join(\", \"));\n                    println!();\n                }\n```\n\n![Codevorschläge zum Drucken von Feed-Eintragstypen mit spezifischen Anforderungen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_print_feed_entries_fields_with_rust_type_specifics.png)\n\n### Fehlerbehandlung mit der Option unwrap()\nWiederhole die mehrzeiligen Anweisungen, nachdem du das Programm erstellt und erneut ausgeführt hast. Spoiler: `unwrap()` ruft das Makro `panic!` auf und lässt das Programm abstürzen, wenn es auf leere Werte stößt. Dies kann passieren, wenn ein Feld wie `summary` in den Feed-Daten nicht festgelegt ist.\n\n```shell\nGitLab Blog is an Atom feed\nTitle: How the Colmena project uses GitLab to support citizen journalists\nPublished: 2023-09-27 00:00:00\nthread '\u003Cunnamed>' panicked at 'called `Option::unwrap()` on a `None` value', src/feed_reader.rs:40:59\n```\nMögliche Lösung: [`std::Option::unwrap_or_else`](https://doc.rust-lang.org/std/option/enum.Option.html#method.unwrap_or_else) verwenden und einen leeren String als Standardwert festlegen. Die Syntax erfordert einen Closure, der eine leere `Text`-Strukturinstanziierung zurückgibt.\n\nEs waren viele Versuche nötig, um die richtige Initialisierung zu finden. Das Übergeben nur einer leeren Zeichenfolge funktionierte nicht mit benutzerdefinierten Typen. Ich zeige dir, was ich versucht habe.\n\n```rust\n// Problem: The `summary` attribute is not always initialized. unwrap() will panic! then.\n// Requires use mime; and use feed_rs::model::Text;\n/*\n// 1st attempt: Use unwrap() to extraxt Text from Option\u003CText> type.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap().content);\n// 2nd attempt. Learned about unwrap_or_else, passing an empty string.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| \"\").content);\n// 3rd attempt. summary is of the Text type, pass a new struct instantiation.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{}).content);\n// 4th attempt. Struct instantiation requires 3 field values.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{\"\", \"\", \"\"}).content);\n// 5th attempt. Struct instantation with public fields requires key: value syntax\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: \"\", src: \"\", content: \"\"}).content);\n// 6th attempt. Reviewed expected Text types in https://docs.rs/feed-rs/latest/feed_rs/model/struct.Text.html and created Mime and String objects\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: String::new(), content: String::new()}).content);\n// 7th attempt: String and Option\u003CString> cannot be casted automagically. Compiler suggested using `Option::Some()`.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(), content: String::new()}).content);\n*/\n\n// xth attempt: Solution. Option::Some() requires a new String object.\nprintln!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(String::new()), content: String::new()}).content);\n```\n\nDies war nicht zufriedenstellend, da die Codezeile kompliziert ist und manuelle Arbeit ohne Codevorschläge erforderte. Ich ging also einen Schritt zurück: Wenn `Option` `none` ist, gibt `unwrap()` einen Fehler  aus. Ich fragte Codevorschläge in einem neuen Kommentar:\n\n```text\n                // xth attempt: Solution. Option::Some() requires a new String object.\n                println!(\"Summary: {}\", entry.summary.unwrap_or_else(|| Text{content_type: mime::TEXT_PLAIN, src: Option::Some(String::new()), content: String::new()}).content);\n\n                // Alternatively, use Option.is_none()\n```\n\n![Codevorschläge hat nach Alternativen gefragt, wenn Options.is_none](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/code_suggestions_after_complex_unwrap_or_else_ask_for_alternative_option.png)\n\nErgebnis: erhöhte Lesbarkeit, weniger CPU-Zyklen, die mit `unwrap()` verschwendet wurden, und eine Lernkurve .\n\nDenke daran: Füge das Speichern der XML-Daten auf der Festplatte erneut hinzu, um die Reader-App erneut abzuschließen.\n\n```rust\n                // Dump the parsed body to a file, as name-current-iso-date.xml\n                let file_name = format!(\"{}-{}.xml\", thread_name, chrono::Local::now().format(\"%Y-%m-%d-%H-%M-%S\"));\n                let mut file = std::fs::File::create(file_name).unwrap();\n                file.write_all(body.as_ref()).unwrap();\n```\n\nErstelle das Programm, führe es aus, um die Ausgabe zu überprüfen.\n\n```shell\ncargo build\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![VS-Code-Terminal, cargo run mit formatierter Ausgabe von Feed-Einträgen](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/vs_code_terminal_cargo_run_formatted_output_final.png)\n\n## Benchmarks\n\n### Benchmarks für sequentielle vs. parallele Ausführung\nVergleiche die Ausführungszeit-Benchmarks, indem du jeweils fünf Samples erstellst.\n\n1. Sequentielle Ausführung. [Beispiel-Quellcode MR](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader/-/merge_requests/1)\n2. Parallele Ausführung. [Beispiel-Quellcode MR](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader/-/merge_requests/3)\n\n```shell\n# Sequential\ngit checkout sequential-exec\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.21s user 0.08s system 10% cpu 2.898 total\n0.21s user 0.08s system 11% cpu 2.585 total\n0.21s user 0.09s system 10% cpu 2.946 total\n0.19s user 0.08s system 10% cpu 2.714 total\n0.20s user 0.10s system 10% cpu 2.808 total\n```\n\n```shell\n# Parallel\ngit checkout parallel-exec\n\ntime cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n\n0.19s user 0.08s system 17% cpu 1.515 total\n0.18s user 0.08s system 16% cpu 1.561 total\n0.18s user 0.07s system 17% cpu 1.414 total\n0.19s user 0.08s system 18% cpu 1.447 total\n0.17s user 0.08s system 16% cpu 1.453 total\n```\n\nDie CPU-Nutzung ist bei der parallelen Ausführung von vier RSS-Feed-Threads gestiegen, hat aber die Gesamtzeit fast halbiert. Wenn wir dies beachten, können wir unsere Kenntnisse von Rust vertiefen und den Code und die Funktionalität optimieren.\n\nBeachte, dass wir den Debug-Build über Cargo ausführen und noch nicht über die optimierten veröffentlichten Builds. Einschränkungen bei der parallelen Ausführung: Einige HTTP-Endpunkte haben Ratenbegrenzungen eingeführt.\n\nDas System, das mehrere Threads parallel ausführt, könnte ebenfalls überlastet werden – Threads erfordern einen Kontextwechsel im Kernel und weisen jedem Thread Ressourcen zu. Während ein Thread Rechenressourcen erhält, werden andere Threads in den Ruhezustand versetzt. Wenn zu viele Threads gespawned werden, kann dies das System verlangsamen, anstatt den Vorgang zu beschleunigen. Lösungen umfassen Entwurfsmuster wie [Arbeitswarteschlangen](https://docs.rs/work-queue/latest/work_queue/), bei denen der Caller eine Aufgabe in eine Warteschlange einfügt und eine definierte Anzahl von Worker-Threads die Aufgaben für die asynchrone Ausführung aufnimmt.\n\nRust bietet auch eine Datensynchronisation zwischen Threads, sogenannten [Channels](https://doc.rust-lang.org/rust-by-example/std_misc/channels.html). Um einen gleichzeitigen Datenzugriff zu gewährleisten, stehen [mutexes](https://doc.rust-lang.org/std/sync/struct.Mutex.html) zur Verfügung, die sichere Sperren bieten.\n\n### CI/CD mit Rust-Caching\nFüge die folgende CI/CD-Konfiguration in die Datei `.gitlab-ci.yml` ein. Der Job `run-latest` ruft `cargo run` mit URL-Beispielen für RSS-Feeds auf und misst die Ausführungszeit kontinuierlich.\n\n```text\nstages:\n  - build\n  - test\n  - run\n\ndefault:\n  image: rust:latest\n  cache:\n    key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}\n    paths:\n      - .cargo/bin\n      - .cargo/registry/index\n      - .cargo/registry/cache\n      - target/debug/deps\n      - target/debug/build\n    policy: pull-push\n\n# Cargo data needs to be in the project directory for being cached.\nvariables:\n  CARGO_HOME:${CI_PROJECT_DIR}/.cargo\n\nbuild-latest:\n  stage: build\n  script:\n    - cargo build --verbose\n\ntest-latest:\n  stage: build\n  script:\n    - cargo test --verbose\n\nrun-latest:\n  stage: run\n  script:\n    - time cargo run -- \"GitLab Blog,https://about.gitlab.com/atom.xml\" \"CNCF,https://www.cncf.io/feed/\"\n```\n\n![GitLab-CI/CD-Pipelines für Rust, Cargo-Run-Ausgabe](https://about.gitlab.com/images/blogimages/learn-rust-with-ai-code-suggestions-advanced-programming/gitlab_cicd_pipeline_rust_cargo_run_output.png)\n\n## Wie geht es weiter?\nDieser Blogbeitrag war schwierig zu erstellen, da ich sowohl selbst fortgeschrittene Rust-Programmiertechniken erlernte als auch eine gute Lernkurve mit Codevorschlägen fand. Letzteres hilft bei der schnellen Generierung von Code, nicht nur von Textbausteinen. Nach dem Lesen dieses Blogbeitrags kennst du einige Herausforderungen und Turnarounds. Der Beispiel-Lösungscode für die Reader-App ist im Projekt [learn-rust-ai-app-reader](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/learn-with-ai/learn-rust-ai-app-reader) verfügbar.\n\nDas Parsen von RSS-Feeds ist herausfordernd, da es sich um Datenstrukturen mit externen HTTP-Anforderungen und parallelen Optimierungen handelt. Als erfahrene(r) Rust-Benutzer(in) hast du dich vielleicht gefragt: `Warum verwendet er nicht die Crate std::rss?` -- Sie ist für die erweiterte asynchrone Ausführung optimiert und erlaubt es nicht, die verschiedenen Rust-Funktionen, die in diesem Blogbeitrag erläutert werden, zu zeigen und zu erklären. Versuche als Übung den Code mit der [Crate `rss`](https://docs.rs/rss/latest/rss/) neu zu schreiben.\n\n### Asynchrone Lernübungen\nWas du in diesem Blogbeitrag gelernt hast, bildet die Grundlage für zukünftige Projekte mit persistenter Speicherung und Präsentation der Daten. Hier sind ein paar Ideen, mit denen du deine Kenntnisse von Rust vertiefen und die Reader-App optimieren kannst:\n\n1. Datenspeicherung: Verwende eine Datenbank wie sqlite und RSS-Feed-Update-Tracking.\n2. Benachrichtigungen: Spawne untergeordnete Prozesse, um Benachrichtigungen in Telegram usw. auszulösen.\n3. Funktionalität: Erweitere die Reader-Typen zu REST-APIs\n4. Konfiguration: Füge Unterstützung für Konfigurationsdateien für RSS-Feeds, APIs usw. hinzu.\n5. Effizienz: Füge Unterstützung für Filter und abonnierte Tags hinzu.\n6. Bereitstellungen: Verwende einen Webserver, sammle Prometheus-Metriken und stelle auf Kubernetes bereit.\n\nIn einem zukünftigen Blogbeitrag werden wir einige dieser Ideen besprechen und zeigen, wie wir sie umsetzen können. Tauche in vorhandene RSS-Feed-Implementierungen ein und erfahre, wie du den vorhandenen Code in Rust-Bibliotheken (`crates`) nutzen kannst.\n\n### Teile dein Feedback\nWenn du [GitLab Duo](/gitlab-duo-agent-platform/) Codevorschläge verwendest, [teile deine Meinung im Feedback-Ticket](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/405152).\n",[23,24,25,26,27],"DevSecOps","careers","tutorial","workflow","AI/ML","2025-01-29","yml",{},true,"/de-de/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":34,"ogSiteName":35,"ogType":36,"canonicalUrls":34},"https://about.gitlab.com/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions",[39,24,25,26,40],"devsecops","aiml","gue_dCd9Cw3y15SA9lJKMxrKJ6LwPvk97cNf7NU-T0k",{"data":43},{"logo":44,"freeTrial":49,"sales":54,"login":59,"items":64,"search":373,"minimal":408,"duo":426,"pricingDeployment":435},{"config":45},{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":48},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":50,"config":51},"Kostenlose Testversion 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und Vertex AI auf Google Cloud: Agentenbasierte Softwareentwicklung","Erfahre, wie Google Cloud-Kunden auf GitLab und Vertex AI setzen – für Foundation Models, Enterprise-Kontrollen und die Vielfalt von Model Garden.\n",[680,681],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, absichern und bereitstellen. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit im Januar 2026 bringt die Plattform agentenbasierte KI in jede Phase des Software Development Lifecycle. Duo Agent Platform ist eine intelligente Orchestrierungsebene, auf der Softwareteams und ihre spezialisierten Agenten gemeinsam planen, programmieren, Reviews durchführen und Sicherheitslücken beheben.\n\nIm Rahmen dieser Partnerschaft automatisiert [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) die Orchestrierung und den Lifecycle-Kontext der Softwareentwicklung – über die Integration mit Vertex AI auf Google Cloud, das die Modellebene für Agent-Aufrufe bereitstellt. Softwareteams arbeiten weiterhin mit Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Workflows, während die Inferenz der Google Cloud-Konfiguration folgt, die bereits definiert wurde.\n\nFortschritte bei den Vertex AI-Modellen von Google Cloud erweitern die Einsatzmöglichkeiten von GitLab Duo Agent Platform. Kunden erhalten eine KI-gestützte DevSecOps-Steuerungsebene in GitLab, gestützt auf eine leistungsfähige KI-Infrastruktur in Vertex AI und die flexiblen Deployment- und Integrationsoptionen von Duo Agent Platform. In Kombination ermöglicht das leistungsfähigere, kontrollierte agentenbasierte Workflows im Enterprise-Maßstab.\n\n![Konzeptionelle Darstellung der GitLab Duo Agent Platform, integriert mit Google Clouds Vertex AI, für agentenbasierte Softwareentwicklung und kontrollierte KI-Workflows](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n\n## Agenten über den gesamten Lifecycle hinweg\n\n\nViele KI-Tools konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe: Code schneller generieren. GitLab Duo Agent Platform geht weiter. Die Plattform orchestriert KI-Agenten über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von der Planung über das Security-Review bis zur Auslieferung, teamübergreifend und über viele Projekte und Releases hinweg. In diesem Maßstab sind KI-Coding-Assistenten zwar notwendig für kontinuierliche Innovation, aber nicht ausreichend.\n\nEinzelne Coding-Assistenten erfassen selten den vollständigen Zustand eines Projekts. Backlog-Strukturen, offene Merge Requests, fehlgeschlagene Jobs und Sicherheitsbefunde befinden sich in GitLab – aber ein separates Chat-Fenster in einem Coding-Assistenten übernimmt dieses Gesamtbild des SDLC nicht. Die Lücke zeigt sich in manuellen Übergaben, wiederholten Erklärungen an eine KI ohne Kontext und Governance-Teams, die Datenflüsse über Tools hinweg nachvollziehen müssen, die nie als einheitliches System konzipiert wurden.\n\nGitLab Duo Agent Platform schließt diese Lücke, indem Agenten und Flows auf denselben Objekten arbeiten, die Entwicklungsteams täglich nutzen. Vertex AI liefert dabei die Modelle und Services, die diese Agenten aufrufen, wenn Google Cloud als Inferenz-Umgebung gewählt wird – wobei GitLabs AI Gateway den Zugriff vermittelt, sodass Administratoren jederzeit nachvollziehen können, was womit verbunden ist. So analysiert beispielsweise der GitLab Duo Planner Agent Backlogs, gliedert Epics in strukturierte Aufgaben und wendet Priorisierungs-Frameworks an, um Teams bei der Entscheidung zu unterstützen, was als Nächstes umgesetzt werden soll. Der Security Analyst Agent priorisiert Schwachstellen, beschreibt Risiken in verständlicher Sprache und empfiehlt Behebungsmaßnahmen in priorisierter Reihenfolge. Integrierte Flows verbinden diese Agenten zu durchgängigen Prozessen, ohne dass Entwicklungsteams jeden Übergabeschritt manuell steuern müssen.\n\nAgentic Chat in GitLab Duo Agent Platform verbindet das Gesamterlebnis für Entwicklungsteams. Abfragen in natürlicher Sprache liefern kontextbezogene Antworten mit mehrstufigem Reasoning, das auf den vollständigen Projektzustand zugreift: Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsbefunde und Codebase. Da GitLab als System of Record für den SDLC mit einem einheitlichen Datenmodell dient, arbeiten GitLab Duo-Agenten mit Lifecycle-Kontext, der über die Reichweite eigenständiger, toolspezifischer KI-Assistenten hinausgeht.\n\n\n### Verstärkt durch Vertex AI\n\n\nGitLab Duo Agent Platform ist modellflexibel konzipiert und leitet verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiter – je nachdem, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Diese Architekturentscheidung zahlt sich auf Google Cloud aus, wo Vertex AI als verwaltete Umgebung für Foundation Models und zugehörige Services fungiert und ein breites Modell-Ökosystem sowie verwaltete Infrastruktur bereitstellt, die die Plattformfähigkeiten erweitert.\n\nDie neuesten Generationen von KI-Modellen, die über Vertex AI verfügbar sind, bieten deutliche Verbesserungen bei Reasoning, Tool-Nutzung und Long-Context-Verständnis gegenüber früheren Versionen – genau die Eigenschaften, auf die GitLabs Agenten bei der Arbeit mit vielen Projekten und Teams mit großen, komplexen Codebases angewiesen sind. Längere Kontextfenster und umfangreichere Tool-Integration in den zugrunde liegenden Modellen erweitern das, was Agenten in einem einzigen Durchlauf erreichen können – besonders relevant bei Aufgaben wie einer umfassenden Backlog-Analyse oder dem Security-Review von Monorepos.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden) bietet mit Zugang zu einer breiten Palette von Foundation Models die nötige Auswahl, um Entscheidungen auf Basis von Leistung, Kosten und regulatorischen Anforderungen zu treffen – statt an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.\n\nDarüber hinaus können GitLab-Kunden Bring Your Own Model (BYOM) für Duo Agent Platform nutzen, sodass zugelassene Anbieter und Gateways dort eingebunden werden, wo das eigene Sicherheitsmodell es vorsieht. In GitLabs [Beitrag zum 18.9-Release über Self-Hosted Duo Agent Platform und BYOM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) wird beschrieben, wie diese Anbindung funktioniert. Mit dieser Deployment-Option erhalten Kunden Zugang zu einem breiteren Spektrum an Modelloptionen, die sich auf den eigenen Entwicklungsprozess zuschneiden lassen: das richtige Modell für den richtigen Workflow mit den richtigen Leitplanken.\n\nFür GitLab war die Entscheidung, auf Vertex AI zu bauen, von der Anforderung an Enterprise-taugliche Zuverlässigkeit und breite Modellverfügbarkeit getrieben. Vertex AI und Model Garden abstrahieren das LLM-Hosting vollständig – das bedeutet schnelle Versionsbereitstellung, robuste Sicherheit und strikte Governance sind in die Integration eingebaut. Über Gemini-Modelle hinaus bietet Vertex AI globalen, latenzarmen Zugang zu einem umfangreichen Katalog von Drittanbieter- und Open-Source-Modellen.\n\nIn Kombination mit Google Clouds Ansatz für Datenschutz und Modellschutz war Vertex AI die passende Wahl, um GitLabs Developer Experience der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nDurch die Integration von Vertex AI Model Garden in das Backend erweitert GitLab seine DevSecOps-Plattform, ohne den Nutzenden zusätzliche Komplexität aufzubürden. Entwicklungsteams müssen die zugrunde liegenden LLMs weder evaluieren noch verwalten – stattdessen nutzen sie einen optimierten, KI-gestützten Workflow für die Entwicklung ihrer Anwendungen.\n\nGitLab abstrahiert die Cloud-Orchestrierung vollständig, sodass sich Entwicklungsteams ganz auf das Schreiben von Code konzentrieren können, während Vertex AI die unterstützenden Features und Funktionen bereitstellt.\n\n\n## Was das für Kunden auf Google Cloud bedeutet\n\n\nGitLab Duo Agent Platform liefert bereits heute KI-Agenten, die über den gesamten Software-Lifecycle hinweg innerhalb eines einzigen, kontrollierten System of Record arbeiten. Auf Google Cloud ermöglicht das schnelle Innovation, während Vertex AI die Modell- und Infrastrukturebene kontinuierlich weiterentwickelt.\n\nFür Google Cloud-Kunden bedeutet diese Integration eine optimierte Softwarebereitstellung bei gleichzeitig strikter Enterprise-Governance. Für Platform-Engineering-Teams bedeutet es, zu standardisieren, welche Vertex-gestützten Modelle Vorschläge, Analysen und Behebungen innerhalb von GitLab bereitstellen – statt Dutzende clientseitiger Tools zu katalogisieren. Sicherheitsprogramme profitieren, wenn Agenten Fixes dort vorschlagen und validieren, wo Entwicklungsteams bereits Befunde bearbeiten, was Kontextwechsel reduziert und Arbeit vermeidet, die sonst in nicht verwaltete Kanäle abfließen würde.\n\nAus Sicht der Cloud-Ökonomie und -Governance sorgt die Steuerung der Agent-Inferenz über Vertex innerhalb von GitLab dafür, dass die Nutzung näher an den bestehenden Vereinbarungen und Kontrollen auf Google Cloud bleibt – das hilft, doppelte Ausgaben und Schattenpfade zu vermeiden, die am Einkauf vorbeilaufen.\n\nDa Vertex AI als zugrunde liegender Infrastrukturanbieter für GitLab Duo Agent Platform dient, können Unternehmen die Produktivität ihrer Entwicklungsteams deutlich steigern – ohne den Overhead und das Risiko fragmentierter KI-Toolchains. Teams bleiben innerhalb eines einzigen, sicheren System of Record abgestimmt und können Anwendungen schneller entwickeln und mit Zuversicht ausliefern.\n\nDie Zusammenarbeit zwischen GitLab und Google Cloud besteht seit 2018. Heute stellt sie einen der umfassendsten Wege dar, um von KI-Experimenten zu vollständig kontrollierter, agentenbasierter Softwareentwicklung auf Google Cloud zu gelangen. Da sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln – GitLab mit erweiterter Agent-Orchestrierung und Developer-Kontext, Vertex AI mit weiter steigender Modellleistung und Agent-Infrastruktur – wird der Mehrwert für gemeinsame Kunden weiter wachsen.\n\n> [Starte eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/), um GitLab und Vertex AI auf Google Cloud kennenzulernen.\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[27,280,686,687,688],"google","news","product",{"featured":31,"template":13,"slug":690},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":692,"config":701},{"heroImage":693,"title":694,"description":695,"authors":696,"date":698,"category":9,"tags":699,"body":700},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643639/sapu29gmlgtwvhggmj6k.png","GitLab Duo Agent Platform erweitern: Beliebige Tools per MCP verbinden","Externe Tools wie Jira über MCP direkt in GitLab Duo Agent Platform einbinden – Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit drei praxisnahen Workflow-Demos.",[697],"Albert Rabassa","2026-03-05",[9,688,25],"Die Verwaltung von Software-Entwicklungsprojekten bedeutet oft, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln: Issues in Jira verfolgen, Code in der IDE schreiben, in GitLab zusammenarbeiten. Dieses ständige Wechseln zwischen Plattformen unterbricht den Fokus und verlangsamt die Lieferung.\n\n\n\nMit der MCP-Unterstützung des [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/) lassen sich Jira und andere MCP-kompatible Tools direkt in die KI-gestützte Entwicklungsumgebung einbinden. Issues abfragen, Tickets aktualisieren, Workflows synchronisieren – per natürlicher Sprache, direkt aus der IDE.\n\n\n\n## Was in diesem Tutorial vermittelt wird\n\n\n\nDieses Tutorial zeigt:\n\n\n\n* **Einrichtung der Jira/Atlassian OAuth-Anwendung** für sichere Authentifizierung\n\n* **Konfiguration des GitLab Duo Agent Platform** als MCP-Client\n\n* **Drei praxisnahe Anwendungsfälle** mit realen Workflows\n\n\n\n## Voraussetzungen\n\n\n\nVor dem Start sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:\n\n\n\n| Voraussetzung | Details |\n| ---- | ----- |\n| **GitLab-Instanz** | GitLab 18.8+ mit aktiviertem Duo Agent Platform |\n| **Jira-Konto** | Jira Cloud-Instanz mit Admin-Zugriff zum Erstellen von OAuth-Anwendungen |\n| **IDE** | Visual Studio Code mit installierter GitLab Workflow-Erweiterung |\n| **MCP-Unterstützung** | MCP-Unterstützung in GitLab aktiviert |\n\n\n\n## Architektur verstehen\n\n\n\nDer GitLab Duo Agent Platform agiert als **MCP-Client** und stellt eine Verbindung zum Atlassian MCP-Server her, um auf Jira-Projektmanagement-Daten zuzugreifen. Der Atlassian MCP-Server übernimmt die Authentifizierung, übersetzt natürlichsprachliche Anfragen in API-Aufrufe und gibt strukturierte Daten zurück – bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Audit-Anforderungen.\n\n\n\n## Teil 1: Jira OAuth-Anwendung konfigurieren\n\n\n\nUm den GitLab Duo Agent Platform sicher mit der Jira-Instanz zu verbinden, muss eine OAuth 2.0-Anwendung in der Atlassian Developer Console erstellt werden. Diese erteilt dem GitLab MCP-Server autorisierten Zugriff auf die Jira-Daten.\n\n\n\n### Einrichtungsschritte\n\n\n\nFür die manuelle Konfiguration sind folgende Schritte erforderlich:\n\n\n\n1. **Atlassian Developer Console aufrufen**\n\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps) öffnen\n\n\n   * Mit dem Atlassian-Konto anmelden\n\n\n2. **Neue OAuth 2.0-App erstellen**\n\n\n   * **Create** → **OAuth 2.0 integration** klicken\n\n\n   * Namen eingeben (z. B. „gitlab-dap-mcp\")\n\n\n   * Nutzungsbedingungen akzeptieren und **Create** klicken\n\n\n3. **Berechtigungen konfigurieren**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Permissions** navigieren\n\n\n   * **Jira API** hinzufügen und folgende Scopes konfigurieren:\n\n\n     * `read:jira-work` — Issues, Projekte und Boards lesen\n\n\n     * `write:jira-work` — Issues erstellen und aktualisieren\n\n\n     * `read:jira-user` — Benutzerinformationen lesen\n\n\n4. **Autorisierung einrichten**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Authorization** navigieren\n\n\n   * Callback-URL für die Umgebung hinzufügen (`https://gitlab.com/oauth/callback`)\n\n\n   * Änderungen speichern\n\n\n5. **Zugangsdaten abrufen**\n\n\n   * Zu **Settings** navigieren\n\n\n   * **Client ID** und **Client Secret** kopieren\n\n\n   * Sicher aufbewahren – diese werden für die MCP-Konfiguration benötigt\n\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Jira OAuth-Einrichtung\n\n\n\nAuf das Bild klicken, um zu beginnen.\n\n\n\n\n\n[![Jira OAuth setup tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n\n\n\n## Teil 2: GitLab Duo Agent Platform MCP-Client konfigurieren\n\n\n\nMit den bereitgestellten OAuth-Zugangsdaten kann der GitLab Duo Agent Platform nun für die Verbindung mit dem Atlassian MCP-Server konfiguriert werden.\n\n\n\n### MCP-Konfigurationsdatei erstellen\n\n\n\nDie MCP-Konfigurationsdatei im GitLab-Projekt unter `.gitlab/duo/mcp.json` erstellen:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n`YOUR_CLIENT_ID` und `YOUR_CLIENT_SECRET` durch die in Teil 1 generierten Zugangsdaten ersetzen.\n\n\n\n### MCP in GitLab aktivieren\n\n\n\n1. Zu **Gruppeneinstellungen** → **GitLab Duo** → **Konfiguration** navigieren\n\n2. „Externe MCP-Tools erlauben\" aktivieren\n\n\n\n### Verbindung überprüfen\n\n\n\nDas Projekt in VS Code öffnen und im GitLab Duo Agent Platform Chat eingeben:\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n\n\nDann\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\n\n\nAnschließend erfolgt eine Weiterleitung von der IDE zur MCP Atlassian-Website zur Zugriffsgenehmigung:\n\n\n\n![Redirect to MCP Atlassian website](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"Redirect to MCP Atlassian website\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Approve access](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"Approve access\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Select your JIRA instance and approve](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"Select your JIRA instance and approve\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"Success!\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Überprüfung über das MCP-Dashboard\n\n\n\nGitLab bietet zudem ein integriertes **MCP-Dashboard** direkt in der IDE.\n\n\n\nIn VS Code oder VSCodium die Befehlspalette öffnen (`Cmd+Shift+P` unter macOS, `Ctrl+Shift+P` unter Windows/Linux) und nach **„GitLab: Show MCP Dashboard\"** suchen. Das Dashboard öffnet sich in einem neuen Editor-Tab und zeigt:\n\n\n\n* **Verbindungsstatus** für jeden konfigurierten MCP-Server\n\n* **Verfügbare Tools** des Servers (z. B. `jira_get_issue`, `jira_create_issue`)\n\n* **Server-Logs** mit Echtzeit-Protokollierung der aufgerufenen Tools\n\n\n\n![MCP servers dashboard and status](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCP servers dashboard and status\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Server details and permissions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"Server details and permissions\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![MCP Server logs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCP Server logs\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: MCP testen\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Teil 3: Anwendungsfälle in der Praxis\n\n\n\nMit der konfigurierten Integration lassen sich drei praxisnahe Workflows erkunden, die die Möglichkeiten der Jira-Anbindung an den GitLab Duo Agent Platform demonstrieren.\n\n\n\n### Planungsassistent\n\n\n\n**Szenario:** Vorbereitung auf Sprint-Planung – schnelle Bewertung des Backlogs, Verstehen von Prioritäten, Identifizierung von Blockern.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Backlog abfragen\n\n* Nicht zugewiesene hochpriorisierte Issues identifizieren\n\n* KI-gestützte Sprint-Empfehlungen erhalten\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n\n\nIm GitLab Duo Agent Platform Chat ausprobieren:\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n\n### Interaktive Anleitung: Projektplanung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Issue-Triage und Erstellung aus dem Code\n\n\n\n**Szenario:** Beim Code-Review wird ein Bug entdeckt – ein Jira-Issue mit relevantem Kontext erstellen, ohne die IDE zu verlassen.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Einen Bug beim Coding identifizieren\n\n* Ein detailliertes Jira-Issue per natürlicher Sprache erstellen\n\n* Issue-Felder automatisch mit Code-Kontext befüllen\n\n* Das Issue mit dem aktuellen Branch verknüpfen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\n\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Bug-Review und Aufgaben-Automatisierung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Systemübergreifende Incident-Untersuchung\n\n\n\n**Szenario:** Ein Production-Incident tritt auf – Informationen aus Jira, GitLab Project Management, Codebase und Merge Requests werden korreliert, um die Ursache zu identifizieren.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Incident-Details aus Jira abrufen\n\n* Mit aktuellen Merge Requests in GitLab korrelieren\n\n* Möglicherweise betroffene Code-Änderungen identifizieren\n\n* Eine Incident-Timeline generieren\n\n* Einen Behebungsplan entwerfen und als Work Item in GitLab erstellen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Systemübergreifende Fehleranalyse und Behebung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Fehlerbehebung\n\n\n\nHäufige Einrichtungsprobleme und schnelle Lösungen:\n\n\n\n| Problem | Lösung |\n| ----- | ----- |\n| „MCP server not found\" | Prüfen, ob die Datei `mcp.json` am richtigen Ort liegt und korrekt formatiert ist |\n| „Authentication failed\" | OAuth-Zugangsdaten und Scopes in Atlassian überprüfen |\n| „No Jira tools available\" | VS Code nach dem Aktualisieren von `mcp.json` neu starten und MCP in GitLab aktivieren |\n| „Connection timeout\" | Netzwerkverbindung zu `mcp.atlassian.com` prüfen |\n\n\u003Cbr/>\nDetaillierte Informationen zur Fehlerbehebung: [GitLab MCP-Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n\n\n## Sicherheitshinweise\n\n\n\nBei der Integration von Jira mit dem GitLab Duo Agent Platform:\n\n\n\n* **OAuth-Token** — Zugangsdaten sicher aufbewahren\n\n* **Prinzip der minimalen Rechtevergabe** — Nur die minimal erforderlichen Jira-Scopes vergeben\n\n* **Token-Rotation** — OAuth-Zugangsdaten regelmäßig rotieren\n\n\n\n## Zusammenfassung\n\n\n\nDie Anbindung des GitLab Duo Agent Platform an verschiedene Tools über MCP verändert die Interaktion mit dem Entwicklungslebenszyklus. In diesem Artikel wurde gezeigt:\n\n\n\n* **Issues per natürlicher Sprache abfragen** — Fragen zum Backlog, zu Sprints und Incidents in natürlicher Sprache stellen.\n\n* **Issues in der gesamten DevSecOps-Umgebung erstellen und aktualisieren** — Bugs melden und Tickets aktualisieren, ohne die IDE zu verlassen.\n\n* **Systemübergreifend korrelieren** — Jira-Daten mit GitLab Project Management, Merge Requests und Pipelines für vollständige Transparenz kombinieren.\n\n* **Kontextwechsel reduzieren** — Fokus auf den Code behalten und gleichzeitig mit dem Projektmanagement verbunden bleiben.\n\n\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen\n\n\n\nTeams, die externe Tools über MCP einbinden, haben möglicherweise auch Governance- und Sicherheitsüberlegungen – beispielsweise in Bereichen wie Zugriffskontrolle, Token-Management und Audit-Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und DSGVO adressieren ähnliche Themen rund um Zugriffssteuerung und Protokollierung. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n\n\n* [GitLab Duo Agent Platform unterstützt jetzt das Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n\n\n* [Was ist das Model Context Protocol?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n\n\n* [Leitfäden und Ressourcen für Agentic AI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n\n\n* [Dokumentation zu GitLab-MCP-Clients](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n\n\n* [Erste Schritte mit der GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Leitfaden](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",{"featured":12,"template":13,"slug":702},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":704,"config":714},{"title":705,"description":706,"authors":707,"heroImage":709,"date":710,"body":711,"category":9,"tags":712},"10 KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[708],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","KI-gestützte Coding-Tools helfen Entwicklerinnen und Entwicklern, Code schneller zu schreiben. Warum liefern Teams trotzdem nicht schneller?\nWeil Coding nur 20 % des Software-Delivery-Lifecycles ausmacht. Die restlichen 80 % werden zum Engpass: Code-Review-Rückstände wachsen, Security-Scans halten nicht Schritt, Dokumentation bleibt liegen, und manueller Koordinationsaufwand steigt.\nDieselben KI-Fähigkeiten, die das individuelle Coding beschleunigen, lassen sich auf den gesamten Softwarelebenszyklus ausdehnen – von der Planung über Code-Review und Security bis hin zu Tests und Debugging. Nachfolgend finden sich 10 einsatzbereite Prompts aus der [GitLab Duo Agent Platform Prompt Library](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), die typische Team-Engpässe systematisch adressieren.\n\n## Wie wird Code Review vom Engpass zum Beschleuniger?\nTeams erstellen Merge Requests schneller, wenn KI beim Coding unterstützt – doch menschliche Reviewer können kaum mithalten, wenn Review-Zyklen von Stunden auf Tage anwachsen. KI übernimmt Routineprüfungen wie logische Fehler und API-Vertragsverletzungen, damit Reviewer sich auf Architektur und Geschäftslogik konzentrieren können.\n\n### MR auf logische Fehler prüfen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n**Warum das hilft**: Automatische Linter erkennen Syntaxfehler – logische Fehler erfordern das Verständnis der Absicht hinter dem Code. Dieser Prompt findet Bugs, bevor Reviewer überhaupt einen Blick darauf werfen, und reduziert Review-Zyklen häufig auf eine einzige Freigaberunde.\n\n### Breaking Changes im MR identifizieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n\n1. API signature changes\n\n2. Removed or renamed public methods\n\n3. Changed return types\n\n4. Modified database schemas\n\n5. Breaking configuration changes\n\n```\n**Warum das hilft**: Breaking Changes, die erst beim Deployment auffallen, erzwingen Rollbacks und verursachen Incidents. Dieser Prompt verlagert die Erkennung in die MR-Phase – wo Korrekturen deutlich weniger aufwändig sind.\n\n## Wie lässt sich Security nach links verschieben, ohne den Prozess zu verlangsamen?\nSecurity-Scans erzeugen Hunderte von Befunden. Security-Teams triagieren manuell, während Entwicklerinnen und Entwickler auf Deployment-Freigaben warten. Der Großteil der Befunde sind False Positives oder Niedrigrisiko-Probleme – die tatsächlichen Bedrohungen herauszufiltern kostet Zeit und Expertise. KI priorisiert Befunde nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit und unterstützt bei der Behebung häufiger Schwachstellen, sodass Security-Teams sich auf die relevanten Bedrohungen konzentrieren können.\n\n### Security-Scan-Ergebnisse analysieren\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n\n1. Assess real risk vs false positive\n\n2. Explain the vulnerability\n\n3. Suggest remediation\n\n4. Prioritize by severity\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt hilft Security-Teams, sich auf die Befunde zu konzentrieren, die tatsächlich relevant sind – und reduziert die Zeit bis zur Behebung von Wochen auf Tage.\n\n### Code auf Sicherheitsprobleme prüfen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n\n1. Injection vulnerabilities\n\n2. Authentication/authorization flaws\n\n3. Data exposure risks\n\n4. Insecure dependencies\n\n5. Cryptographic issues\n\n```\n**Warum das hilft**: Herkömmliche Security-Reviews finden statt, nachdem Code geschrieben wurde. Dieser Prompt ermöglicht es, Sicherheitsprobleme vor dem Erstellen eines MR zu erkennen und zu beheben – und eliminiert die Abstimmungsschleifen, die Deployments verzögern.\n\n## Wie bleibt Dokumentation mit dem Code auf dem neuesten Stand?\nCode ändert sich schneller als Dokumentation. Neue Teammitglieder benötigen Wochen für das Onboarding, weil Docs veraltet oder unvollständig sind. Dokumentation wird stets als wichtig erkannt, aber bei Deadlines zuerst verschoben. Automatisierte Generierung und Aktualisierung als Teil des Standard-Workflows hält Docs aktuell – ohne zusätzlichen Aufwand.\n\n### Release Notes aus MRs generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate release notes for these merged MRs:\n\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n\n1. New features\n\n2. Bug fixes\n\n3. Performance improvements\n\n4. Breaking changes\n\n5. Deprecations\n\n```\n**Warum das hilft**: Die manuelle Zusammenstellung von Release Notes dauert Stunden und enthält häufig Lücken oder Fehler. Automatisierte Generierung stellt sicher, dass jedes Release vollständige Notes erhält – ohne zusätzlichen Aufwand im Release-Prozess.\n\n### Dokumentation nach Code-Änderungen aktualisieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n\n1. README files\n\n2. API documentation\n\n3. Architecture diagrams\n\n4. Onboarding guides\n\n```\n**Warum das hilft**: Dokumentation driftet, weil Teams nach Code-Änderungen nicht immer im Blick haben, welche Docs betroffen sind. Dieser Prompt macht Dokumentationspflege zum Teil des Entwicklungsworkflows – statt einer Aufgabe, die aufgeschoben wird.\n\n## Wie lässt sich Planungskomplexität systematisch aufbrechen?\nGroße Features bleiben in der Planungsphase stecken. KI kann komplexe Arbeit strukturiert in konkrete, umsetzbare Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten und Akzeptanzkriterien zerlegen – und so wochenlange Abstimmung in fokussierte Implementierung verwandeln.\n\n### Epic in Issues aufteilen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Agent**: Duo Planner\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n\n1. Technical dependencies\n\n2. Reasonable issue sizes\n\n3. Clear acceptance criteria\n\n4. Logical implementation order\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt verwandelt eine Woche Planungsmeetings in 30 Minuten KI-gestützte Zerlegung – gefolgt von einer Teamabstimmung. Teams starten früher mit der Implementierung und mit klarerer Ausrichtung.\n\n## Wie lässt sich Testabdeckung ausbauen, ohne den Aufwand zu erhöhen?\nEntwicklerinnen und Entwickler schreiben Code schneller, aber wenn Tests nicht mithalten, sinkt die Testabdeckung und Fehler gelangen in die Produktion. Tests manuell zu schreiben ist aufwändig – und unter Zeitdruck werden Randfälle übersehen. Automatisch generierte Tests bedeuten: prüfen und anpassen statt von Grund auf neu schreiben.\n\n### Unit-Tests generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n\n1. Happy path\n\n2. Edge cases\n\n3. Error conditions\n\n4. Boundary values\n\n5. Invalid inputs\n\n```\n**Warum das hilft**: Manuelle Tests sind aufwändig, und Randfälle werden unter Zeitdruck oft übersehen. Dieser Prompt generiert umfassende Test-Suites, die Entwicklerinnen und Entwickler prüfen und anpassen – statt von Grund auf zu schreiben.\n\n### Lücken in der Testabdeckung erkennen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n\n1. Untested functions/methods\n\n2. Uncovered edge cases\n\n3. Missing error scenario tests\n\n4. Integration points without tests\n\n5. Priority areas to test next\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt zeigt blinde Flecken in der Test-Suite auf, bevor sie zu Production-Incidents werden. Teams können die Abdeckung dort systematisch verbessern, wo es am meisten zählt.\n\n## Wie lässt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzen?\nProduction-Incidents dauern Stunden in der Diagnose. Entwicklerinnen und Entwickler durchsuchen Logs und Stack Traces, während Nutzerinnen und Nutzer Ausfälle erleben. KI beschleunigt die Ursachenanalyse durch Auswertung komplexer Fehlermeldungen und konkrete Lösungsvorschläge – und verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.\n\n### Fehlerhafte Pipeline debuggen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Debugging\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\n\nStage: [STAGE]\n\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n\n1. Identify the root cause\n\n2. Suggest a fix\n\n3. Explain why it started failing\n\n4. Prevent similar issues\n\n```\n**Warum das hilft**: CI/CD-Ausfälle blockieren das gesamte Team. Dieser Prompt analysiert Fehler in Sekunden statt in den 15 bis 30 Minuten, die Entwicklerinnen und Entwickler typischerweise für die Fehlersuche benötigen.\n\n## Von individuellen Gewinnen zu echter Team-Beschleunigung\nDiese Prompts stehen für einen Ansatz, der KI nicht nur beim individuellen Coding einsetzt, sondern an den Stellen, die Team-Velocity tatsächlich begrenzen: Koordination, Qualitätssicherung und Wissenstransfer.\nDie [vollständige Prompt-Bibliothek](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) enthält mehr als 100 Prompts für alle Phasen des Softwarelebenszyklus – von Planung und Entwicklung über Security und Testing bis hin zu Deployment und Betrieb. Jeder Prompt ist nach Komplexitätsstufe (Einstieg, Fortgeschritten, Experte) und Anwendungsfall kategorisiert.\nMit Prompts der Stufe „Einstieg\" lässt sich am dringendsten Engpass beginnen. Ziel ist nicht schnelleres Coding allein – sondern zuverlässigere, qualitativ hochwertigere Software-Lieferung von der Planung bis zur Produktion.",[27,713],"DevOps platform",{"featured":12,"template":13,"slug":715},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"promotions":717},[718,731,742,754],{"id":719,"categories":720,"header":721,"text":722,"button":723,"image":728},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":724,"config":725},"Get your AI maturity score",{"href":726,"dataGaName":727,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":729},{"src":730},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":732,"categories":733,"header":734,"text":722,"button":735,"image":739},"devops-modernization",[688,39],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":736,"config":737},"Get your DevOps maturity score",{"href":738,"dataGaName":727,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":740},{"src":741},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":743,"categories":744,"header":746,"text":722,"button":747,"image":751},"security-modernization",[745],"security","Are you trading speed for security?",{"text":748,"config":749},"Get your security maturity score",{"href":750,"dataGaName":727,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":752},{"src":753},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":755,"paths":756,"header":759,"text":760,"button":761,"image":766},"github-azure-migration",[757,758],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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