Entwicklungsumgebung Fleet: Mit KI und Verbesserungen für Rust und Python

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JetBrains bietet Entwicklern und Entwicklerinnen mit Fleet einen Sourcecode-Editor, der sich als Alternative zu Visual Studio positioniert. Wer mit der schlanken Entwicklungsumgebung arbeitet, bekommt mit der neuen Version 1.19 eine Unterstützung durch Künstliche Intelligenz. Weiterhin bietet dieses Release nun die Möglichkeit, die Einstellungen des rust-analyzer in die Datei settings.json von Fleet einzufügen. Auch für Python wurden Verbesserungen und Vereinfachungen implementiert: So lassen sich unter anderem in den Einstellungen die Python-Interpreter leichter unterscheiden.

Erste KI-Features in der IDE

Erst im Februar 2023 hatte JetBrains die Entwicklungsumgebung Fleet mit einigen Erweiterungen in der Version 1.15 vorgestellt. Nun verkündete das Entwicklerteam in einem umfangreichen Blogeintrag die Verfügbarkeit der Version 1.19. Die Entwicklerinnen und Entwickler bezeichnen die Software dabei als eine besondere Version, da sie neben den "üblichen Verbesserungen und Veränderungen" nun auch eine KI-basierte Unterstützung zu bieten hat.

Diese Neuerung wird dabei nur als eine erste Implementierung bezeichnet, deren neue Funktionen mithilfe einer generativen KI über die OpenAI-API arbeiten. Zu den neuen Möglichkeiten gehört beispielsweise die Inline-KI in der Eingabeaufforderung: Programmierer und Programmiererinnen sollen die Tastenkombination Cmd+./Strg+. oder den Aufruf der Aktion Generate Code an jeder Stelle des Codes ausführen können und dann schreiben, was sie benötigen. Die KI von Fleet soll dann "ihren besten Versuch eines korrekten Codes einfügen", den Entwicklerinnen und Entwickler anschließend akzeptieren oder auch neu generieren können.

Das Verfassen von Commit-Nachrichten soll mithilfe der Künstlichen Intelligenz ebenfalls einfacher vonstattengehen: Die KI kann die vorgenommenen Änderungen beschreiben, eine Entwicklerin oder ein Entwickler sollen diese Beschreibung nur noch überprüfen und übertragen müssen. Dabei ist es auch möglich, dass sich die Entwicklerteams die Commit-Nachrichten anderer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen durch die KI erklären lassen. Die vielfach ungeliebte Pflicht zur Dokumentation des eigenen Codes soll die KI ebenfalls auf Knopfdruck erledigen können.

Ausprobieren mit Vorschau auf KI-Funktionen

Das JetBrains-Team verspricht, dass mit weiteren Updates auch weitere KI-Features zur Verfügung stehen werden. Bis dahin können Anwender und Anwenderinnen einen sogenannten Vorschauzugang zu dem KI-Dienst ausprobieren. Sie werden dabei über einen transparenten Zugang mit verschiedenen Large-Language-Modellen verbunden. Der Dienst hostet derzeit OpenAI und einige von JetBrains erstellte Modelle, wobei das Team von JetBrains verspricht, später weitere Modelle zu integrieren. Auch eine Unterstützung für IntelliJ-basierte IDEs und ReSharper sei in Kürze geplant.

Fleet 1.19 öffnet dazu nach dem Start ein spezielles KI-Chat-Tool-Fenster. In diesem Tool-Fenster können sich Entwickler und Entwicklerinnen beim JetBrains-KI-Service anmelden. Das kann mit einem bestehenden oder auch neuem JetBrains-Konto geschehen. Das Team weist allerdings auch darauf hin, dass der KI-Service möglicherweise nicht sofort für jeden verfügbar ist. So soll zunächst eine bestimmte Anzahl von Nutzern zugelassen werden und sobald die maximale Kapazität erreicht ist, soll der Rest auf die Warteliste gesetzt werden.

Verbesserungen auch für Rust und Python

Das Release hat neben der Unterstützung durch KI noch weitere Verbesserungen und Erweiterungen zu bieten. So führt das JetBrains-Team aus, dass es aufgrund einer großen Anzahl von Anfragen die Option hinzugefügt hat, npm und Node.js-Run-Konfigurationen zu verwenden. Dadurch sollen die Erstellung eines Projekts ebenso wie die Ausführung von Tests einfacher geworden sein. Weiterhin bietet dieses Release die Möglichkeit, die Einstellungen des rust-analyzer in die Datei settings.json von Fleet einzufügen. Entwickler und Entwicklerinnen können nun alle im Handbuch des rust-analyzer beschriebenen Elemente zu ihrer Home- oder Projekt-settings.json-Datei hinzufügen, um den Analyzer anzupassen.

Weitere neue Funktionen sollen Python-Tests verbessern: Mit dem Update können Entwicklerteams einen targetType, unterstützende Moduldeskriptoren und Pfade festlegen. Dabei werden auch mehrere Ziele unterstützt, sodass sich Tests in bestimmten Dateien oder Verzeichnissen einfacher ausführen lassen. Zudem sollen die Python-Interpreter in den Einstellungen mit diesem Update leichter zu erkennen sein, sodass Entwickler und Entwicklerinnen ihre Python-Interpreter schneller erkennen und verwalten können. Weitere detaillierte Informationen zu den Veränderungen und Neuheiten in Fleet 1.19 finden Interessierte im ausführlichen Blogbeitrag auf der JetBrains-Seite.

(fms)