[{"data":1,"prerenderedAt":813},["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":456,"footer-de-de":466,"blog-post-authors-de-de-Michael Friedrich":700,"blog-related-posts-de-de-learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions":714,"blog-promotions-de-de":751,"next-steps-de-de":803},{"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/user/project/repository/code_su/ ggestions.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/user/project/repository/code_sug/ gestions.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/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 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und Anthropic: Governed AI für die Unternehmensentwicklung","GitLab vertieft die Anthropic-Integration – KI-Governance, Auditierbarkeit und Cloud-Flexibilität für regulierte Unternehmen und den öffentlichen Sektor.",[720],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","Für Führungskräfte in Unternehmen und im öffentlichen Sektor ist die Spannung\nvertraut: Softwareteams müssen mit KI schneller werden, während Sicherheits-,\nCompliance- und regulatorische Anforderungen weiter steigen. GitLab vertieft\ndie Integration mit Anthropic Claude, sodass Unternehmen Zugang zu neu\nveröffentlichten Claude-Modellen innerhalb von GitLabs intelligenter\nOrchestrierungsplattform erhalten – dort, wo Governance, Compliance und\nAuditierbarkeit bereits verankert sind.\n\nClaude treibt Funktionen der gesamten GitLab Duo Agent Platform als\nStandardmodell an – für Anwendungsfälle von Code-Generierung und -Review bis\nhin zu agentischem Chat und Vulnerability Resolution. Wer GitLab Duo bereits\nnutzt, hat bereits erlebt, wie Duo-Agenten Workflows über den gesamten Software\nDevelopment Lifecycle (SDLC) automatisieren.\n\nDas beschleunigt die Integration von Claudes Fähigkeiten in GitLab, erweitert\ndie Deployment-Optionen für Unternehmen und unterstreicht, was GitLab als\nPlattform für Softwareentwicklung grundlegend unterscheidet: Governance,\nCompliance und Auditierbarkeit, die in jede KI-Interaktion eingebaut sind.\n\n> \"GitLab Duo hat beschleunigt, wie unsere Teams Software planen, bauen und\n> ausliefern. Die Kombination aus Anthropics Claude und GitLabs Plattform\n> bedeutet, dass wir leistungsfähigere KI erhalten, ohne zu ändern, wie wir\n> arbeiten oder wie sie kontrolliert wird.\"\n>\n> – Mans Booijink, Operations Manager, Cube\n\n\n## Der entscheidende Unterschied: Governed AI\n\nBei GitLab sind Governance-Kontrollen und Auditing in den SDLC eingebaut. Wenn\nClaude über die GitLab Duo Agent Platform eine Codeänderung vorschlägt, durchläuft\ndieser Vorschlag denselben Merge-Request-Prozess, dieselben Freigaberegeln,\ndasselbe Security Scanning und denselben Audit-Trail wie jede andere Änderung.\nKI erhält keine Ausnahme von den bestehenden Kontrollen. Sie operiert innerhalb\ndieser Kontrollen.\n\nJe weiter GitLab in die agentische Softwareentwicklung vordringt – bei der KI\nklar definierte Aufgaben autonom übernimmt – desto wichtiger wird die\nGovernance-Schicht. Ein KI-Agent, der einen Merge Request öffnen, eine\nSchwachstelle beheben oder einen Service refaktorieren kann, muss auditierbar\nund zuordenbar sein und denselben Richtliniendurchsetzungen unterliegen wie ein\nmenschlicher Entwickler. Diese Anforderung ist eine architektonische Entscheidung,\ndie GitLab von Beginn an getroffen hat – und die umso bedeutsamer wird, je mehr\nVerantwortung KI-Agenten übernehmen.\n\n\n## Deployment-Flexibilität für Unternehmen\n\nDie Integration erweitert auch, wie Unternehmen über GitLab auf die neuesten\nClaude-Modelle zugreifen. Claude ist innerhalb von GitLab über Google Cloud\nVertex AI und AWS Bedrock verfügbar – Unternehmen können KI-Workloads über die\nHyperscaler-Commitments und Cloud-Governance-Frameworks leiten, die bereits\nbestehen. Kein separater Anbietervertrag, keine neuen Fragen zur Datenresidenz.\nDie bestehende GCP- oder AWS-Beziehung ist der Einstiegspunkt.\n\nGitLab ist jetzt auch im [Claude Marketplace](https://claude.com/platform/marketplace)\nverfügbar. Kunden können dort GitLab Credits erwerben und auf bestehende\nAnthropic-Ausgaben-Commitments anrechnen – KI-Ausgaben konsolidieren und die\nBeschaffung von GitLab neben Anthropic-Investitionen vereinfachen.\n\n\n## Auf dem Weg in eine agentische Zukunft\n\nGitLabs Vision für agentische Softwareentwicklung – bei der KI definierte\nAufgaben autonom über Planung, Coding, Testing, Security und Deployment hinweg\nübernimmt – setzt Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit und\nSicherheitseigenschaften voraus. Und sie setzt eine Plattform voraus, auf der\ndiese autonomen Aktionen vollständig kontrolliert werden.\n\nAgentische Workflows erfordern Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit\nund Sicherheitseigenschaften – Kriterien, die die Auswahl und Integration von\nKI-Modellpartnern bei GitLab leiten. GitLabs Governance-Framework stellt sicher,\ndass Unternehmen bei zunehmendem KI-Einsatz in der Entwicklung vollständige\nTransparenz und Kontrolle darüber behalten, was diese Agenten tun, wann sie es\ntun und wie Änderungen nachverfolgt werden.\n\n\n## Was das für GitLab-Kunden bedeutet\n\nWer GitLab Duo Agent Platform bereits einsetzt, erhält Zugang zu Claude-Modellen\nund tieferer KI-Unterstützung über den gesamten Software Development Lifecycle –\ninnerhalb des Governance-Frameworks, auf das bereits vertraut wird.\n\nWer KI-gestützte Softwareentwicklungsplattformen evaluiert, sollte nicht zwischen\nfortschrittlichen KI-Fähigkeiten und Unternehmenskontrolle wählen müssen. Diese\nstrategische Integration ist darauf ausgelegt, beides zu liefern.\n\n> Mehr über GitLab Duo Agent Platform erfahren?\n> [Demo anfragen oder kostenlose Testversion starten](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n",[27,725,281],"product",{"featured":31,"template":13,"slug":727},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":729,"config":738},{"title":730,"description":731,"authors":732,"heroImage":734,"date":735,"body":736,"category":9,"tags":737},"glab CLI: Strukturierter GitLab-Zugriff für KI-Agenten","Das GitLab CLI (glab) gibt KI-Agenten strukturierten Zugriff auf Projekte via MCP. Tutorial: Code-Reviews und Issue-Triage mit glab beschleunigen.",[733],"Kai Armstrong","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776347152/unw3mzatkd5xyfbzcnni.png","2026-04-27","Wenn Teams GitLab Duo, Claude, Cursor und andere KI-Assistenten einsetzen,\nläuft ein wachsender Teil des Entwicklungs-Workflows über einen KI-Agenten,\nder im eigenen Auftrag handelt – Issues liest, Merge Requests prüft, Pipelines\nausführt und dabei hilft, schneller zu liefern. Die meisten Entwickler(innen) nutzen\n`glab` bereits vom Terminal aus, um mit GitLab zu interagieren. Beides zu\nkombinieren ist der naheliegende nächste Schritt.\n\nDas Problem: Ohne die richtigen Werkzeuge rät ein KI-Agent im Wesentlichen,\nwenn es um GitLab-Projekte geht. Er könnte die Details eines Issues\nhalluzinieren, den er nie gesehen hat, einen Merge Request auf Basis veralteter\nTrainingsdaten zusammenfassen statt anhand seines tatsächlichen Zustands – oder\nverlangen, dass Kontext manuell aus einem Browser-Tab kopiert und in ein\nChat-Fenster eingefügt wird, bevor überhaupt begonnen werden kann. Jede dieser\nUmgehungslösungen ist Reibung: Sie verlangsamt die Arbeit, eröffnet\nFehlermöglichkeiten und setzt eine harte Obergrenze dafür, was der Agent\ntatsächlich leisten kann. Das GitLab CLI (`glab`) ändert das, indem es Agenten\neine direkte, zuverlässige Schnittstelle zu Projekten gibt.\n\nMit `glab` ruft der Agent das Benötigte direkt von GitLab ab, handelt darauf\nund meldet das Ergebnis zurück – sodass weniger Zeit damit verbracht wird,\nInformationen weiterzugeben, und mehr Zeit für die eigentliche Arbeit bleibt.\n\nIn diesem Tutorial wird gezeigt, wie `glab` KI-Agenten strukturierten,\nzuverlässigen Zugriff auf GitLab-Projekte ermöglicht – und wie das einen\nschnelleren, leistungsfähigeren Entwicklungs-Workflow freischaltet.\n\n\n## KI-Agent über MCP mit GitLab verbinden\n\nDer direkteste Weg, KI-Workflows deutlich leistungsfähiger zu machen, besteht\ndarin, dem KI-Agenten nativen Zugriff auf `glab` über das Model Context\nProtocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))\nzu geben.\n\nMCP ist ein offener Standard, der KI-Werkzeugen ermöglicht, externe Fähigkeiten\nzur Laufzeit zu entdecken und zu nutzen. Nach der Verbindung kann der\nKI-Assistent Issues lesen, Merge Requests kommentieren, Pipeline-Status prüfen\nund zurück in GitLab schreiben – ohne etwas aus der UI zu kopieren oder auch\nnur einen einzigen API-Aufruf selbst zu schreiben.\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\n# MCP-Server von glab starten\nglab mcp serve\n```\n\nSobald der MCP-Client konfiguriert ist, kann die KI Fragen wie *„Was ist der\nStatus meiner offenen MRs?\"* oder *„Gibt es fehlgeschlagene Pipelines auf\nmain?\"* beantworten, indem sie GitLab direkt abfragt – nicht durch Scraping der\nWeb-UI, nicht durch veraltete Trainingsdaten. Die\n[vollständige Setup-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/cli/) enthält\nKonfigurationsschritte für Claude Code, Cursor und andere Editoren.\n\nEin wichtiges Detail: `glab` fügt automatisch `--output json` hinzu, wenn es\nüber MCP aufgerufen wird – für jeden Befehl, der das unterstützt. Der Agent\nerhält saubere, strukturierte Daten, ohne dass über Ausgabeformate nachgedacht\nwerden muss. Und da `glab` das offizielle MCP SDK verwendet, bleibt es\nkompatibel, wenn sich das Protokoll weiterentwickelt.\n\nWir haben bewusst entschieden, *welche* Befehle über MCP zugänglich sind.\nBefehle, die interaktive Terminalausgabe erfordern, sind absichtlich\nausgeschlossen – der Agent bleibt nie in einem Wartezustand für Eingaben, die\nnie kommen. Was zugänglich ist, funktioniert zuverlässig im Agenten-Kontext.\n\n\n## KI am Code-Review beteiligen\n\nDie meisten Entwickler(innen) haben einen Rückstand an MRs, die auf Review warten.\nDas ist einer der zeitintensivsten Teile der Arbeit – und einer der besten\nAnsatzpunkte für KI. Mit `glab` beobachtet der Agent die Review-Queue nicht\nnur, sondern arbeitet sie gemeinsam durch.\n\n### Genau sehen, was noch offen ist\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\nglab mr view 2677 --comments --unresolved --output json\n```\n\nDieser Befehl gibt den vollständigen MR zurück: Metadaten, Beschreibung und\njede ungelöste Diskussion als einzelnes strukturiertes JSON-Payload. Das gibt\nder KI alles, was sie braucht: welche Threads offen sind, was der Reviewer\nangefragt hat und in welchem Kontext. Kein Tab-Wechsel, kein manuelles Kopieren\neinzelner Kommentare.\n\n```json\n{\n \"id\": 2677,\n \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n \"state\": \"opened\",\n \"author\": { \"username\": \"jdwick\" },\n \"labels\": [\"backend\", \"needs-review\"],\n \"blocking_discussions_resolved\": false,\n \"discussions\": [\n {\n \"id\": \"3107030349\",\n \"resolved\": false,\n \"notes\": [\n {\n \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n \"created_at\": \"2026-03-14T09:23:11.000Z\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"3107030412\",\n \"resolved\": false,\n \"notes\": [\n {\n \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n \"created_at\": \"2026-03-14T10:05:44.000Z\"\n }\n ]\n }\n ]\n}\n```\n\nStatt jeden Thread selbst durchzulesen, lässt sich der Agent fragen:\n*„Was muss ich in MR 2677 noch beheben?\"* – und erhält eine priorisierte\nZusammenfassung mit Änderungsvorschlägen. Das alles aus einem einzigen Befehl.\n\n### Den Kreislauf programmatisch schließen\n\nSobald der KI geholfen hat, das Feedback zu adressieren, kann sie Diskussionen\nauflösen:\n\n```shell\n# Alle Diskussionen auflisten – strukturiert, bereit für den Agenten\nglab mr note list 456 --output json\n\n# Diskussion auflösen, sobald das Feedback adressiert wurde\nglab mr note resolve 456 3107030349\n\n# Wieder öffnen, wenn etwas erneut geprüft werden muss\nglab mr note reopen 456 3107030349\n```\n\n```json\n[\n {\n \"id\": 3107030349,\n \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n \"resolved\": false,\n \"resolvable\": true\n },\n {\n \"id\": 3107030412,\n \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n \"resolved\": false,\n \"resolvable\": true\n }\n]\n```\n\nNote-IDs sind direkt in der GitLab-UI und der API sichtbar – kein zusätzlicher\nLookup nötig. Der Agent kann die vollständige Liste durcharbeiten, jeden Fix\nprüfen und dabei auflösen.\n\n\n## Mit der KI effektiver über Code sprechen\n\nAuch ohne laufenden MCP-Server gibt es eine einfachere Umstellung, die einen\ngroßen Unterschied macht: `glab` einsetzen, um der KI bessere Informationen zu\nliefern.\n\nBeim letzten Mal, als ein KI-Assistent bei der Issue-Triage oder beim Debuggen\neiner fehlgeschlagenen Pipeline geholfen hat, wurde wahrscheinlich etwas Text\naus der GitLab-UI kopiert und in den Chat eingefügt. Das ist es, womit der\nAgent tatsächlich arbeitet:\n\n```text\nopen issues: 12 • milestone: 17.10 • label: bug, needs-triage ...\n```\n\nIm Vergleich dazu, was er mit `glab` erhält:\n\n```json\n[\n {\n \"iid\": 902,\n \"title\": \"Pipeline fails on merge to main\",\n \"labels\": [\"bug\", \"needs-triage\"],\n \"milestone\": { \"title\": \"17.10\" },\n \"assignees\": []\n },\n ...\n]\n```\n\nStrukturiert, typisiert, vollständig – keine Mehrdeutigkeit, kein\nInterpretationsaufwand beim Parsen. Das ist der Unterschied zwischen einem\nAgenten, der handeln kann, und einem, der Rückfragen stellen muss.\n\nMit dem MCP-Server passiert das automatisch: `glab` fügt `--output json` für\njeden Befehl hinzu, der das unterstützt. Beim direkten Arbeiten im Terminal\neinfach das Flag selbst ergänzen:\n\n```shell\n# Offene Issues für Triage abrufen\nglab issue list --label \"needs-triage\" --output json\n\n# Pipeline-Status prüfen\nglab ci status --output json\n\n# Vollständige MR-Details abrufen\nglab mr view 456 --output json\n```\n\nDie JSON-Ausgabe wurde in letzten Releases erheblich erweitert. Sie deckt jetzt\nCI-Status, Milestones, Labels, Releases, Schedules, Cluster-Agenten, Work\nItems, MR-Genehmiger, Repository-Mitwirkende und mehr ab. Was `glab` abrufen\nkann, kann die KI sauber verarbeiten.\n\n### Ein echter Workflow\n\n```shell\n$ glab issue list --label \"needs-triage\" --milestone \"17.10\" \\\n--output json\n```\n\n```text\nAgent: I found 2 unassigned bugs in the 17.10 milestone that need triage:\n1. #902 — Pipeline fails on merge to main (opened 5 days ago)\n2. #903 — Auth token not refreshing on expiry (opened 4 days ago)\nBoth are unassigned. Want me to draft triage notes and suggest assignees based on recent commit history?\n```\n\n\n## Der Agent ist keineswegs auf eingebaute Befehle beschränkt\n\nDie nativen Befehle von `glab` decken die gängigsten Workflows ab – aber der\nAgent ist nicht darauf beschränkt. Über `glab api` hat er authentifizierten\nZugriff auf die vollständige GitLab REST- und GraphQL-API-Oberfläche, mit\nderselben Session, ohne zusätzliche Credentials oder Konfiguration.\n\nDas ist ein wesentlicher Unterschied. Die meisten CLI-Werkzeuge beschränken\nsich auf das, was ihre Befehle abbilden. Mit `glab` gilt: Wenn GitLabs API es\nunterstützt, kann der Agent es tun – immer aus einem vertrauenswürdigen,\nauthentifizierten Kontext heraus.\n\nEin praktisches Beispiel: nur die Liste der geänderten Dateien in einem MR\nabrufen, bevor entschieden wird, welche Diffs vollständig geladen werden:\n\n```shell\n# Geänderte Dateipfade abrufen – leichtgewichtig, noch kein Diff-Inhalt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[].new_path'\n\n# Dann nur die spezifische Datei laden, die der Agent benötigt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[] | select(.new_path == \"path/to/file.go\")'\n```\n\n```text\n\"internal/auth/token.go\"\n\"internal/auth/token_test.go\"\n\"internal/oauth/refresh.go\"\n```\n\nFür alles, was die REST API nicht abdeckt (Epics, bestimmte Work-Item-Abfragen,\nkomplexe projektübergreifende Daten), bietet `glab api graphql` die vollständige\nGraphQL-Schnittstelle:\n\n```shell\nglab api graphql -f query='\n{\n project(fullPath: \"gitlab-org/gitlab\") {\n mergeRequest(iid: \"12345\") {\n title\n reviewers { nodes { username } }\n }\n }\n}'\n```\n\n```json\n{\n \"data\": {\n \"project\": {\n \"mergeRequest\": {\n \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n \"reviewers\": {\n \"nodes\": [\n { \"username\": \"dmurphy\" },\n { \"username\": \"sreeves\" }\n ]\n }\n }\n }\n }\n}\n```\n\nEin einziger, authentifizierter Einstiegspunkt zu allem, was GitLab\nbereitstellt – ohne Token-Jonglieren, separate API-Clients oder\nKonfigurationsaufwand.\n\n\n## Was als Nächstes kommt – und Feedback\n\nZwei Verbesserungen, an denen aktiv gearbeitet wird, werden `glab` für\nAgenten-Workflows noch nützlicher machen:\n\n**Auf Agenten abgestimmter Hilfetext.** Heute ist die `--help`-Ausgabe für\nMenschen am Terminal geschrieben. Sie wird aktualisiert, um für jeden\ninteraktiven Befehl die nicht-interaktive Alternative anzuzeigen, Befehle mit\n`--output json`-Unterstützung zu kennzeichnen und Hilfe generell zu einer\nnützlichen Ressource für Agenten zu machen, die Fähigkeiten zur Laufzeit\nentdecken – nicht nur für Menschen.\n\n**Besser maschinenlesbare Fehlermeldungen.** Wenn heute etwas schiefläuft,\nerhalten Agenten dieselben menschenlesbaren Fehlermeldungen wie\nTerminal-Nutzende. Das wird geändert: Fehler im JSON-Modus geben strukturierte\nAusgaben zurück, die dem Agenten die Informationen liefern, die er braucht, um\nFehler sauber zu behandeln, intelligent zu wiederholen oder den richtigen\nKontext zurückzugeben.\n\nBeide Punkte sind in aktiver Entwicklung. Wer `glab` bereits mit einem\nKI-Werkzeug einsetzt, ist genau die Zielgruppe, deren Erfahrungen uns\ninteressieren.\n\n* **Welche Reibungspunkte gibt es?** Befehle, die sich in Agenten-Kontexten\n nicht gut verhalten, Fehlermeldungen ohne Handlungsanleitung, Lücken in der\n JSON-Ausgabe. Feedback ist willkommen.\n\n* **Welche Workflows wurden erschlossen?** Reale Nutzungsmuster helfen dabei,\n Prioritäten für die weitere Entwicklung zu setzen.\n\nDie Diskussion findet im\n[Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/8177) statt –\ndort wird die Roadmap für Agenten-Freundlichkeit gestaltet, und Beiträge haben\ndort den direktesten Einfluss. Wer eine spezifische Lücke gefunden hat,\nkann ein [Issue öffnen](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/new). Wer\neinen Fix im Sinn hat: Beiträge sind willkommen. Details unter\n[CONTRIBUTING.md](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/CONTRIBUTING.md).\n\nDas GitLab CLI stand schon immer dafür, Entwickler(inne)n mehr Kontrolle über ihren\nWorkflow zu geben. Da KI ein immer größerer Teil der täglichen Arbeit wird,\nbedeutet das, `glab` zur bestmöglichen Schnittstelle zwischen KI-Werkzeugen\nund GitLab-Projekten zu machen. Wir stehen am Anfang – und freuen uns darauf,\nden nächsten Teil gemeinsam zu gestalten.\n",[27,725,25],{"featured":31,"template":13,"slug":739},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":741,"config":749},{"title":742,"description":743,"authors":744,"heroImage":734,"date":746,"body":747,"category":9,"tags":748},"GitHubs neue Copilot-Richtlinie: Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen müssen","Warum GitLabs Datenverwaltungsansatz strukturell anders ist – und was GitHubs neue Copilot-Richtlinie für regulierte Unternehmen bedeutet.",[745],"Allie Holland","2026-04-20","GitHub hat kürzlich angekündigt, wie Interaktionsdaten von Copilot-Nutzenden\nkünftig verwendet werden. Ab dem 24. April 2026 werden Daten aus Copilot Free,\nPro und Pro+ standardmäßig zum Training von KI-Modellen genutzt, sofern\nNutzende nicht aktiv widersprechen. Betroffen sind Eingaben, Ausgaben,\nCode-Snippets und zugehöriger Kontext. Copilot Business und Enterprise sind\naufgrund bestehender Vertragskonditionen ausgenommen.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wirft diese Änderung Fragen auf, die\nüber individuelle Entwicklerpräferenzen weit hinausgehen. Sie zwingt zu einer\ngrundlegenden Prüfung, die Führungskräfte aus Engineering und IT-Sicherheit\njedem KI-Anbieter in ihrem Stack stellen sollten: Werden unsere Daten für\nKI-Training verwendet?\n\nGitLabs Antwort lautet: Nein. GitLab trainiert KI-Modelle nicht mit\nKundendaten – auf keiner Preisstufe. KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet,\nKundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu verwenden. Das\n[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/)\nmacht diese Zusage prüfbar. Eine zentrale Dokumentation zeigt, welche Modelle\nwelche Funktionen betreiben, wie Daten verarbeitet werden, welche\nUnterauftragsverarbeiter beteiligt sind und wie lange Daten gespeichert werden.\nDas AI Transparency Center dokumentiert außerdem den Compliance-Status jeder\nFunktion – einschließlich der Bestätigung, dass GitLabs aktuelle KI-Funktionen\nnicht als Hochrisikosysteme im Sinne des EU AI Act eingestuft werden. Diesen\nStandard hat GitLab-CEO Bill Staples\n[wiederholt bekräftigt](https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf)\n– er spiegelt GitLabs Unternehmensmission und das\n[Trust Center](https://trust.gitlab.com/) wider.\n\n\n## Was die Richtlinienänderung tatsächlich bedeutet\n\nGitHub gibt zudem an, dass die Daten mit verbundenen Unternehmen – darunter\nMicrosoft – für KI-Entwicklungszwecke geteilt werden können.\n\nQuellcode zählt häufig zum sensibelsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.\nEr kann proprietäre Geschäftslogik abbilden, interne Systemarchitekturen\noffenlegen oder Datenflüsse berühren, die strengen Aufbewahrungs- und\nZugriffsrichtlinien unterliegen. Wenn dieser Code einen KI-Assistenten\ndurchläuft und zum Training von Modellen verwendet wird, die auch Wettbewerbern\ndienen, werden Anbieterdatenpraktiken zu einem konkreten IP-Risiko. Regulierte\nBranchen weltweit – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis zum\nöffentlichen Sektor – operieren unter Compliance-Anforderungen, die genau\ndiesen Punkt adressieren: dokumentierte, prüfbare Kontrolle über den Umgang\nDritter mit sensiblen Daten.\n\nEine Anbieterrichtlinie, die Datenstandardeinstellungen ändert, ein aktives\nWiderspruchsrecht erfordert und je nach Vertragsstufe unterschiedliche\nSchutzstandards bietet, erzeugt genau die Art unkontrollierbarer Variablen,\ndie Compliance-Teams nicht akzeptieren können. Der\n[Digital Operational Resilience Act (DORA)](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng)\n– seit Januar 2025 für europäische Finanzinstitute verbindlich – macht dies\nexplizit: Wesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern\ndokumentierte Bewertung und Nachverfolgung.\n\n\n## Was regulierte Unternehmen von KI-Anbietern tatsächlich benötigen\n\nRegulierte Unternehmen diskutieren nicht mehr grundsätzlich, ob KI in\nEntwicklungs-Workflows eingesetzt werden soll. Der Fokus liegt darauf, dies so\nzu tun, dass es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertretbar\nist. Dabei sind branchenübergreifend konsistente Anforderungen sichtbar\ngeworden.\n\n**Vertragliche Klarheit.** Regulierte Unternehmen benötigen spezifische,\ndokumentierte und bedingungslose Zusagen darüber, was mit ihren Daten geschieht\n– nicht etwas, das je nach Vertragsstufe variiert oder eine Handlung vor einem\nStichtag erfordert.\n\n**Prüfbarkeit.** IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen von Unternehmen, die\neingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren: die Trainingsdaten\nhinter diesen Modellen und die beteiligten Drittparteien. Anbieter, die diese\nFragen nicht beantworten können, erzeugen Dokumentationsrisiken für die\nOrganisationen, die sich auf sie stützen.\n\n**Trennung von Anbieterinteressen.** Wenn ein KI-Anbieter Modelle auf Basis\nvon Kundennutzungsdaten trainiert, werden Code und Workflows zu Eingaben für\nein System, das auch Wettbewerbern dient. Für Institutionen mit proprietären\nHandelsalgorithmen, Underwriting-Modellen oder Betrugserkennungssystemen ist\ndas ein konkretes IP-Risiko.\n\n\n## GitLabs Position zur KI-Datenverwaltung\n\nGitLab verwendet Kundendaten nicht zum Training von KI-Modellen. Diese Zusage\ngilt auf jeder Preisstufe; KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet, Eingaben\nund Ausgaben, die mit GitLab-Kunden verbunden sind, nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden.\n\nDies ist eine bewusste architektonische und richtlinienbezogene Entscheidung –\nkein Merkmal einer bestimmten Preisstufe. Wie GitLabs\n[Beitrag zur Enterprise-Unabhängigkeit](https://about.gitlab.com/de-de/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/)\nfesthält, ist Datenverwaltung zu einem \"zunehmend kritischen Faktor bei\nUnternehmensentscheidungen\" geworden – getrieben durch nationale und regionale\nDatenschutzgesetze und wachsende Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über\nsensibles geistiges Eigentum.\n\nGitLab ist cloud-neutral und modell-neutral und unterstützt\nSelf-Hosted-Deployments ohne kommerzielle Bindung an einen einzelnen\nCloud-Anbieter oder ein Large Language Model. Diese Unabhängigkeit ist für\nregulierte Unternehmen relevant, die Risiken durch Anbieterkonzentration\nbewerten. Der\n[AI Continuity Plan](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/)\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Er ist\neine direkte Antwort auf die Governance-Anforderungen unter Frameworks wie\n[DORA](https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/dora/).\n\n\n## Die Governance-Lücke, die KI-Teams schließen müssen\n\nGitHubs Richtlinienaktualisierung macht deutlich: Für Unternehmen in\nregulierten Branchen ist das genaue Verständnis des Datenumgangs eines\nKI-Werkzeugs eine Voraussetzung für dessen Einsatz. Das bedeutet, Anbietern\nklare, dokumentierte Antworten auf folgende Fragen abzuverlangen:\n\n1. Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?\n2. Wer sind Ihre KI-Modell-Unterauftragsverarbeiter?\n3. Was geschieht, wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken ändert?\n4. Lässt sich ein Deployment realisieren, das alle KI-Verarbeitung innerhalb\n der eigenen Infrastruktur hält?\n5. Welche Haftungsübernahme wird für KI-generierte Ausgaben angeboten?\n\nAnbieter, die diese Fragen klar beantworten und die Antworten in prüfbarer\nForm dokumentieren, sind Anbieter, auf die sich aufbauen lässt.\n**Wer das nicht kann, schafft Compliance-Risiken bei jedem Policy-Update.**\nWenn ein Anbieter Datenpraktiken mit 30 Tagen Ankündigungsfrist ändern kann,\nist das kein partnerschaftlicher Rahmen für regulierte Unternehmen – das ist\nein strukturelles Compliance-Risiko.\n\n> Mehr zu GitLabs Ansatz für KI-Governance im\n> [GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/).\n",[27,725],{"featured":12,"template":13,"slug":750},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"promotions":752},[753,766,777,789],{"id":754,"categories":755,"header":756,"text":757,"button":758,"image":763},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":759,"config":760},"Get your AI maturity score",{"href":761,"dataGaName":762,"dataGaLocation":248},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":764},{"src":765},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":767,"categories":768,"header":769,"text":757,"button":770,"image":774},"devops-modernization",[725,39],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":771,"config":772},"Get your DevOps maturity score",{"href":773,"dataGaName":762,"dataGaLocation":248},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":775},{"src":776},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":778,"categories":779,"header":781,"text":757,"button":782,"image":786},"security-modernization",[780],"security","Are you trading speed for security?",{"text":783,"config":784},"Get your security maturity score",{"href":785,"dataGaName":762,"dataGaLocation":248},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":787},{"src":788},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":790,"paths":791,"header":794,"text":795,"button":796,"image":801},"github-azure-migration",[792,793],"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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