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Revision 664: TYPO3-Extensions bauen mit AI

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Extensions für TYPO3 entwickeln – klingt erstmal nach Handarbeit. Aber was passiert, wenn man gängige KI-Tools wie ChatGPT oder Codegenerierungsdienste an den Prozess lässt? Martin Helmich hat’s ausprobiert – und berichtet von den praktischen Herausforderungen, Erfolgen und Fallstricken beim Einsatz von KI im TYPO3-Kontext.

[00:01:36] TYPO3-Extensions bauen mit AI
Martin erklärt, wie er ein KI-gestütztes Projekt aufgesetzt hat, das TYPO3-Extensions auf Basis von Prompts generiert. Ziel war es nicht, produktiven Code zu erzeugen, sondern auszuloten, was mit heutigen Tools bereits möglich ist – und wo man mit durchdachten Prompts tatsächlich Zeit und Struktur gewinnt.

Wir diskutieren, welche Aufgaben sich für KI besonders eignen – z. B. die Generierung von TCA-Definitionen, Sprachdateien oder Konfigurationsklassen – und wie sich generierter Code später weiterverwenden lässt. Dabei wird klar: Ohne ein tiefes Verständnis des TYPO3-Ökosystems bringt die beste KI wenig.

Ein spannender Punkt: Wie lassen sich Prompt-Vorlagen standardisieren? Könnte man daraus ein öffentliches Tool bauen, das TYPO3-Entwicklung beschleunigt – ohne dass es gleich „AI-first“ wird?

Daneben geht’s um die Frage, wie man mit Blackbox-Code umgeht, der nicht aus dem Editor kommt, sondern aus einem Prompt. Und wie viel man einer KI zutrauen will, wenn es nicht nur um technische Korrektheit, sondern auch um konzeptuelle Entscheidungen geht.

Zum Schluss wagen wir noch einen kleinen Ausblick: Wo geht das hin – in TYPO3, aber auch allgemein im Web-Stack? Und was braucht es, damit KI bei der Extension-Entwicklung mehr wird als nur ein Gimmick?

Links

TYPO3 Association
Martin ist dort im Vorstand aktiv
Smart Extension Builder von Mittwald
KI-gestütztes Tool zum Generieren von TYPO3-Extensions
Dify
Tool zum Erstellen eigener KI-Anwendungen – als Backend für Martins Projekt im Einsatz
Rector
Automatisiertes Refactoring-Tool für PHP
WebDev Arena
Plattform zum Vergleichen von KI-Modellen beim Webdesign – man gibt einen Prompt ein und sieht, wie verschiedene Modelle daraus eine Website bauen (erwähnt in Front-End Fire #94).
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930 에피소드

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Martin erklärt, wie er ein KI-gestütztes Projekt aufgesetzt hat, das TYPO3-Extensions auf Basis von Prompts generiert. Ziel war es nicht, produktiven Code zu erzeugen, sondern auszuloten, was mit heutigen Tools bereits möglich ist – und wo man mit durchdachten Prompts tatsächlich Zeit und Struktur gewinnt.

Wir diskutieren, welche Aufgaben sich für KI besonders eignen – z. B. die Generierung von TCA-Definitionen, Sprachdateien oder Konfigurationsklassen – und wie sich generierter Code später weiterverwenden lässt. Dabei wird klar: Ohne ein tiefes Verständnis des TYPO3-Ökosystems bringt die beste KI wenig.

Ein spannender Punkt: Wie lassen sich Prompt-Vorlagen standardisieren? Könnte man daraus ein öffentliches Tool bauen, das TYPO3-Entwicklung beschleunigt – ohne dass es gleich „AI-first“ wird?

Daneben geht’s um die Frage, wie man mit Blackbox-Code umgeht, der nicht aus dem Editor kommt, sondern aus einem Prompt. Und wie viel man einer KI zutrauen will, wenn es nicht nur um technische Korrektheit, sondern auch um konzeptuelle Entscheidungen geht.

Zum Schluss wagen wir noch einen kleinen Ausblick: Wo geht das hin – in TYPO3, aber auch allgemein im Web-Stack? Und was braucht es, damit KI bei der Extension-Entwicklung mehr wird als nur ein Gimmick?

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