LLMs als Dokumentations-Verstärker einsetzen, statt Autoren zu ersetzen

Der Autor Marcell Fernandes beschreibt einen praxisnahen Workflow für den Einsatz von Large Language Models (LLMs) bei der Erstellung technischer Dokumentationen, ohne fachliche Urteilskraft oder Genauigkeit an die KI zu delegieren. Der empfohlene Ansatz behandelt LLMs als strukturierte Interviewpartner, um aus verstreuten Quellen wie Code-Kommentaren, Tickets und Notizen kohärente Modelle zu extrahieren, statt sie als reine Text-Autovervollständigung zu nutzen. Zu den wichtigsten Workflow-Schritten gehören das Einlesen eines vollständigen Datenkorpus, die Identifizierung von Lücken und Widersprüchen durch das Modell, der Entwurf strukturierter Gliederungen anhand von Dokumentations-Frameworks wie Diátaxis oder DITA sowie eine abschließende menschliche Prüfung hinsichtlich Tonalität und faktischer Korrektheit. Für Entwickler-Dokumentationen betont Fernandes die Bedeutung von Präzision und schlägt vor, LLMs für den Abgleich von Entwürfen mit Quellcode oder OpenAPI-Spezifikationen zu nutzen, um Inkonsistenzen aufzuspüren und gleichzeitig strenge Versionierungs- und Testpraktiken aufrechtzuerhalten.