Visual Studio Code 1.109 ist erschienen und bringt in erster Linie neue Features für den Umgang mit KI-Agenten. So können Entwicklerinnen und Entwickler im Chat die Antwortgenerierung von Anthropic-Claude-Modellen in Echtzeit mitverfolgen und KI-Agenten auf Rückfrage zusätzliche Informationen liefern. Doch auch für die Optik des Source-Code-Editors gibt es im Januar-Update Neuerungen.

Experimentelle Light und Dark Themes

Als experimentelle neue Themes stehen „VS Code Light“ und „VS Code Dark“ bereit. Sie befinden sich noch in aktiver Entwicklung, lassen sich aber bereits ausprobieren. Entwicklerinnen und Entwickler sind dazu aufgerufen, im VS-Code-Repository auf GitHub ihr Feedback dazu abzugeben.

Claude-Modellen beim Denken zuschauen

Wer Anthropic-Claude-Modelle in Visual Studio Code nutzt, kann ihren „Denkprozess“ nun dank ihrer Thinking-Token im Chat live mitverfolgen. Das Denken lässt sich entweder detailliert oder kompakt anzeigen, was sich mit der Einstellung chat.thinking.style festlegen lässt, und auch Tool-Aufrufe werden während des Prozesses dargestellt (chat.agent.thinking.terminalTools). Dabei erscheinen fehlgeschlagene Tool-Aufrufe automatisch ausgeklappt (chat.tools.autoExpandFailures).

Interaktive Mermaid-Diagramme und KI-Rückfragen

Auch können Chatantworten jetzt interaktive Mermaid-Diagramme rendern. Dafür nutzt VS Code das Tool renderMermaidDiagram, mit dem die KI-Modelle Flussdiagramme, Sequenzdiagramme und andere Visualisierungen zum Verdeutlichen komplexer Konzepte einweben können. Entwicklerinnen und Entwickler können die Darstellungen zoomen oder in einem Editor öffnen.

Zu den weiteren Updates im KI-Bereich zählt ein experimentelles Frage-Tool askQuestions, wodurch ein KI-Agent während eines Gesprächs weitere Fragen stellen und unter Umständen vorgefertigte Antwortoptionen zur Auswahl anbieten kann.

Alle Details zu den neuen Features in VS Code 1.109 finden sich in der Ankündigung.

(mai)

Mit Git 2.53 steht eine neue Version des verteilten Versionsverwaltungssystems bereit. Der Fokus liegt vor allem auf Verbesserungen beim Umgang mit großen Repositorys sowie auf Überarbeitungen an bestehenden Werkzeugen.

Geometrisches Repacking und Partial Clones

Git 2.53 behebt eine lange bestehende Einschränkung beim sogenannten geometrischen Repacking. Dabei organisiert Git Objekte nicht in einer einzigen großen Packdatei, sondern verteilt sie auf mehrere Packfiles unterschiedlicher Größe. Ziel ist es, Repacking‑Vorgänge zu beschleunigen, insbesondere in großen Repositories, in denen das vollständige Neuverpacken aller Objekte viel Zeit in Anspruch nehmen kann.

Bislang war diese Strategie nicht mit Partial Clones kompatibel – also mit Repository‑Kopien, bei denen Git zunächst nur einen Teil der Daten herunterlädt und fehlende Inhalte später bei Bedarf nachlädt. Solche Repositories enthalten sogenannte Promisor‑Packfiles, die auf noch nicht vorhandene Objekte verweisen. Git 2.53 behandelt diese Packfiles nun separat und erhält ihre Kennzeichnung auch beim geometrischen Repacking. Damit lässt sich die effizientere Repacking‑Strategie erstmals auch in Partial‑Clone‑Umgebungen einsetzen.

Feinerer Umgang mit Signaturen in git-fast-import

Git 2.53 erweitert das Werkzeug git-fast-import, das Entwicklerinnen und Entwickler vor allem für den schnellen Import großer Datenmengen und zum Umschreiben von Repository‑Historien nutzen. Solche Massenänderungen kommen etwa beim Einsatz von Werkzeugen wie git‑filter‑repo zum Einsatz, die gezielt Teile der Commit‑Historie verändern.

Neu ist ein zusätzlicher Modus für den Umgang mit kryptografischen Signaturen. Bisher konnte git-fast-import Signaturen mit der Option --signed-commits= nur vollständig beibehalten oder vollständig entfernen. Sobald Entwickler nur einen Teil der Historie umschrieben, verloren zwar die betroffenen Commits ihre Signaturgültigkeit, Git entfernte laut Blogbeitrag von GitLab jedoch auch die weiterhin gültigen Signaturen unveränderter Commits. Mit Git 2.53 führt git-fast-import den neuen Modus strip-if-invalid ein. Er entfernt Signaturen nur dann, wenn sie durch eine Umschreibung tatsächlich ungültig werden, und erhält gültige Signaturen unveränderter Commits. Damit schafft Git eine wichtige Voraussetzung, um Signaturen bei der automatisierten Historienbearbeitung gezielt zu bewahren.

Erweiterte Analysefunktionen für Repository-Strukturen

Seit Git 2.52 liefert das Unterkommando git repo structure Einblicke in den Aufbau eines Repositorys. In Git 2.53 baut das Projekt diese Analysefunktion weiter aus und ergänzt zusätzliche Kennzahlen, mit denen sich große Repositorys genauer untersuchen lassen.

Das Kommando ermittelt auch die Gesamtgröße erreichbarer Objekte. Git weist dabei sowohl die unkomprimierte Größe als auch den tatsächlichen Speicherbedarf auf dem Datenträger aus und gliedert die Werte nach Objekttypen.

$ git repo structure

| Repository structure | Value      |
| -------------------- | ---------- |
| * References         |            |
|   * Count            |   1.78 k   |
|     * Branches       |      5     |
|     * Tags           |   1.03 k   |
|     * Remotes        |    749     |
|     * Others         |      0     |
|                      |            |
| * Reachable objects  |            |
|   * Count            | 421.37 k   |
|     * Commits        |  88.03 k   |
|     * Trees          | 169.95 k   |
|     * Blobs          | 162.40 k   |
|     * Tags           |    994     |
|   * Inflated size    |   7.61 GiB |
|     * Commits        |  60.95 MiB |
|     * Trees          |   2.44 GiB |
|     * Blobs          |   5.11 GiB |
|     * Tags           | 731.73 KiB |
|   * Disk size        | 301.50 MiB |
|     * Commits        |  33.57 MiB |
|     * Trees          |  77.92 MiB |
|     * Blobs          | 189.44 MiB |
|     * Tags           | 578.13 KiB |

Die erweiterten Ausgaben sollen helfen, Größe und potenzielle Performance-Eigenschaften eines Repositorys besser einzuschätzen – insbesondere bei sehr umfangreichen Codebasen.

(mdo)

Die neue Codex-App von OpenAI bietet Entwicklerinnen und Entwicklern eine zentrale Bedienoberfläche für mehrere Codex-Agenten mitsamt Projekten, Fähigkeiten und Automatisierungen. Vorerst gibt es die App nur als Desktop-Anwendung für macOS. Der zentrale KI-Agent hinter der App ist das gleichnamige KI-Tool Codex.

Parallel zum Launch der Codex-App ist Codex für einen begrenzten Zeitraum in den ChatGPT-Tarifen Free und Go enthalten. Wie lange genau, sagt OpenAI allerdings nicht. Für die Tarife Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu verdoppelt der Anbieter die Nutzungslimits. Diese sollen überall dort gelten, wo Codex zum Einsatz kommt, was neben der neuen App auch für IDEs oder die Cloud gilt.

Delegieren statt Programmieren

Während das 2025 veröffentlichte AI-Tool Codex Softwareentwicklern einen Teil der Programmierarbeit abnehmen kann, verfolgt die jetzt vorgestellte App einen umfassenderen Ansatz. Sie soll Developer in die Lage versetzen, komplexe und langwierige Multitasking-Aufgaben über ganze Teams von Agenten hinweg zu bewältigen, ohne dabei den Überblick zu verlieren.

Für das Delegieren der Workflows stellt das KI-Tool neben automatischen Zeitplänen auch nach Projekten organisierte Threads zur Verfügung, sodass mehrere Agenten parallel laufen und Aufgaben austauschen. Hinzu kommt eine Unterstützung für Git Worktrees, was es Agenten erlaubt, gleichzeitig und konfliktfrei am selben Repository zu arbeiten. Um Entwicklerinnen und Entwicklern den Einstieg zu erleichtern, übernimmt die Codex-App Sitzungsverläufe und Konfigurationen aus der Codex-CLI und IDE-Erweiterungen.

Eine Bibliothek mit Funktionen (Skills) für Tools und Workflows gehört ebenfalls zum Umfang der App. Damit lassen sich beispielsweise Webapps auf Cloud-Hosts hochladen, Bilder generieren, Dokumentationen erstellen oder Designs umsetzen. Eine vollständige Liste findet sich im Repository von OpenAI.

So wie die Codex-CLI verwendet auch die Codex-App systemweite und konfigurierbare Sandbox-Mechanismen. Die Agenten sind darauf beschränkt, Dateien nur innerhalb isolierter Kopien zu bearbeiten. Aktionen, die höhere Berechtigungen erfordern wie der Netzwerkzugriff, führen sie erst nach erteilter Erlaubnis durch. Zur Automatisierung lassen sich bestimmte Befehle mit erhöhten Berechtigungen ausführen. Geplant hat OpenAI, dass Codex künftig cloudbasiert kontinuierlich im Hintergrund weiter läuft, auch wenn die Anwender ihre Rechner ausgeschaltet haben.

Als Beispiel für die Arbeit der Codex-App zeigt OpenAI ein Rennspiel, das Codex nach Prompt-Eingabe über mehrere Iterationen hinweg mit insgesamt 7 Millionen Tokens selbst entwickelt hat. Dabei ist das Tool auch in die Rollen von Designern und QA-Tester geschlüpft, und hat das Spiel selbst gespielt.

Windows- und Linux-User können sich bei OpenAI registrieren und sollen dann per Mail benachrichtigt werden, sobald die App für diese Plattformen erscheint.

(who)