Verwendung von Generativer KI zur Erstellung Technischer Dokumentation in Entwicklungsteams

Technische Dokumentation ist für Softwareentwicklungsteams unerlässlich, wird jedoch aufgrund von Ressourcenengpässen und ihrer oft mühsamen Erstellung häufig vernachlässigt. Mit dem Fortschritt grosser Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini können Teams nun Teile der Dokumentation automatisieren. Die Integration dieser KI-Tools in CI/CD-Pipelines bietet einen vielversprechenden Weg, um aktuelle und präzise Dokumentation ohne zusätzlichen manuellen Aufwand bereitzustellen.

Integration von LLMs in CI/CD zur Dokumentation

Die Integration von LLMs in CI/CD-Pipelines ermöglicht die automatische Erstellung und Aktualisierung technischer Dokumentation in Echtzeit. Tools wie GitHub Actions oder GitLab CI können AI-generierte Dokumentationsprozesse während Builds oder Deployments auslösen. Durch die Analyse von Code-Änderungen, Kommentaren und Commit-Nachrichten können Modelle wie ChatGPT relevante Abschnitte automatisch generieren.

Diese Integration schliesst die Lücke zwischen Code und Dokumentation. Wird z. B. ein neuer Feature-Branch gemerged, kann das Modell die wichtigsten Änderungen zusammenfassen und automatisch eine Changelog-Datei oder API-Dokumentation erstellen. Das reduziert technische Schulden und steigert die Produktivität.

LLMs lassen sich zudem konfigurieren, um Dokumentationsstandards zu prüfen und als Reviewer innerhalb der CI/CD-Pipeline zu agieren – gemeinsam mit statischen Analysetools.

Beispiele für die technische Umsetzung

Mit GitHub Actions können Entwickler einen Workflow erstellen, der aktualisierte Swagger- oder OpenAPI-Dateien an ein Modell wie ChatGPT sendet, das daraus verständliche Dokumentation generiert. In Kombination mit Tools wie mkDocs oder Docusaurus kann die KI Markdown-Dateien aktualisieren oder neue Seiten beim Build erzeugen.

Diese Tools verbinden strukturierte API-Daten mit natürlicher Sprache. Gemini z. B. liest OpenAPI-JSON und erzeugt verständliche Endpunktbeschreibungen mit Beispielen – besonders nützlich für öffentliche APIs oder SDKs.

Die Dokumentation wird somit Bestandteil des Entwicklungsprozesses, lebt im Code-Repository und bleibt aktuell – das verbessert Wartbarkeit und Entwicklererfahrung.

Vorteile KI-gestützter technischer Texte

Dokumentation mit KI-Unterstützung beschleunigt Entwicklungsprozesse, da repetitive Inhalte nicht mehr manuell erstellt werden müssen. Die KI sorgt zudem für Konsistenz und Struktur, was besonders in grösseren Teams von Vorteil ist.

Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit. KI-Modelle können grosse Codebasen analysieren und daraus technische Zusammenfassungen oder Beschreibungen erstellen – deutlich schneller als manuell.

Auch Lokalisierung wird erleichtert. Modelle wie Claude oder ChatGPT können Dokumente sprachlich anpassen, ohne dass die technische Genauigkeit verloren geht.

Anwendungsfälle in Entwicklerteams

Entwickler nutzen KI zur Dokumentation von APIs, Bibliotheken, Infrastruktur und Datenmodellen. Backend-Teams können etwa aus Swagger-Dateien automatisch Endpunktbeschreibungen generieren, inklusive Authentifizierung, Request- und Response-Strukturen.

DevOps-Teams dokumentieren Infrastructure-as-Code (IaC), CI/CD-Pipelines oder Kubernetes-Deployments. AI-generierte Kommentare zu Helm-Charts oder Terraform-Skripten verbessern das Verständnis.

Auch im Frontend-Bereich wird KI verwendet, etwa zur Erstellung von Styleguides oder der Dokumentation von Komponentenbibliotheken mithilfe von Storybook und Docusaurus.

Risiken und Grenzen KI-generierter Dokumentation

Trotz vieler Vorteile gibt es auch Einschränkungen. Ein zentrales Problem ist die Genauigkeit. LLMs können Inhalte erzeugen, die plausibel klingen, aber falsch sind – besonders bei komplexem oder unvollständigem Kontext.

Ein weiteres Risiko ist die Überverlassung auf die KI. Entwickler könnten Dokumentationen als korrekt ansehen und nicht weiter prüfen, was zu falschen oder veralteten Inhalten führen kann.

Zudem fehlt KI-generierten Texten oft der Kontext zu Designentscheidungen oder Architekturüberlegungen – Bereiche, in denen menschliches Fachwissen unersetzlich ist.

Strategien zur Risikominimierung

Um Risiken zu reduzieren, sollten Teams AI-generierte Inhalte als Entwurf verstehen, der von Menschen geprüft werden muss. Ein Review durch erfahrene Entwickler ist unerlässlich.

Versionierung und Nachverfolgbarkeit sind wichtig, besonders in regulierten Bereichen. Dokumentationsänderungen sollten nachvollziehbar und auditierbar sein.

Standardisierte Prompts und strukturierte Inputs verbessern die Qualität der generierten Texte. Etwa können feste Abschnitte wie Übersicht, Authentifizierung, Beispiele oder Fehlermeldungen dem Modell vorgegeben werden.