Visual Assist 2026.4 – VA Intelligence jetzt veröffentlicht

KI für C++. Kompiliert nicht korrekt.

VA Intelligence ist KI für C++-Entwickler, die auch weiterhin C++ entwickeln wollen. Sie definieren, was das Modell sieht. Sie formulieren die Eingabeaufforderung. Sie überprüfen die Änderungen. Das Modell liefert keinen Code – das tun Sie. C++ ist nicht die richtige Sprache für intuitives Programmieren, und wir haben einen Workflow entwickelt, der dies berücksichtigt.

Architekturschema: Die VA Intelligence-Kontextschicht befindet sich zwischen Ihrer Codebasis und den KI-Modellen, alles innerhalb der Grenzen Ihres Rechners. Es gibt keine ausgehenden Pfade vom Quellcode.
Läuft auf Ihrem Rechner. Ihr Code wird nicht ausgeführt.
Unsere Einschätzung

C++ ist die falsche Sprache für Vibe-Code.

Der Boom der KI-Tools war auf das Web ausgerichtet. Optimiert für JavaScript, Python und Code, bei dem „größtenteils korrekt“ ausreicht. Die Standard-Benutzererfahrung folgte: Inline-Vervollständigungen, permanente Indexierung, Kontext wird im Hintergrund erfasst und an eine Anbieter-Cloud gesendet. Generieren, akzeptieren, ausliefern, wiederholen.

Das ist eine reale Kategorie und für viele Anwendungen nützlich. Für C++ ist sie jedoch nicht die richtige Form.

„Kompiliert“ ist nicht korrekt.

Die KI generiert kompilierbaren C++-Code. Sie sind aber weiterhin dafür verantwortlich, dass er auch tatsächlich korrekt ist.

Wir behaupten nicht, dass das Modell die Lücke zwischen erfolgreicher Compiler-Überprüfung und korrektem Code schließt . Gerade in einer komplexen C++-Codebasis wird die Reputation des Modells auf die Probe gestellt. Wir haben einen Workflow entwickelt, der es Entwicklern ermöglicht , diese Lücke zu schließen – und der KI erlaubt, sich ihren Platz innerhalb dieses Workflows zu erarbeiten.

Der Arbeitsablauf regt zum Nachdenken an.

Auswählen. Abfragen. Überprüfen. Annehmen oder ablehnen. Jeder Schritt ist eine bewusste Entscheidung.

Die VA-Intelligenz wird aktiv aufgerufen, nicht im Hintergrund. Klingt das nach mehr Aufwand als nach Inline-Vervollständigung? Ist es auch – und genau das ist beabsichtigt. Wir wollen Entwicklern nicht dabei helfen, Code auszuliefern, den sie nicht gelesen haben. Der dadurch entstehende Aufwand ist kein Fehler, sondern Teil des Designs .

Sie legen fest, was das Modell sieht.

Das Modell bekommt genau das, was du ihm gibst. Nichts wird hinter deinem Rücken zusammengebaut, nichts wird ohne deine Zustimmung verschickt.

Ihre Auswahl plus ein kleines Fenster – das ist die Eingabe. Moderne KI-Tools fügen gerne Kontextinformationen hinzu; genau das führt aber auch dazu, dass Ihr Code von Unbefugten gelesen, eingebettet, protokolliert und trainiert wird. Wir haben uns anders entschieden. Das Ergebnis ist nachvollziehbar.

Das Lokale ist die gegenwärtige Erscheinungsform, nicht die These.

Heute läuft es auf Ihrer GPU. Das zugrunde liegende Prinzip ist einfacher: Sie bestimmen, wo Ihr Code ausgeführt wird. Immer.

Ausgehende Anrufe übertragen keinen Quellcode. Das ist wichtig – es ist die einzige Konfiguration, die die von uns betreuten Teams tatsächlich verwenden dürfen. „Lokal“ beschreibt jedoch das Wie , nicht das Warum . Die These lautet: Der Entwickler entscheidet, wo sein Code gespeichert wird, und bleibt der Entwickler.

VA Intelligence soll weder Copilot noch Cursor oder andere KI-Tools ersetzen, die Sie bereits verwenden. Die meisten Teams werden diese Tools weiterhin für den Großteil ihrer Arbeit nutzen, und das ist auch gut so – sie sind in ihrem Bereich sehr effektiv. Wir sind die KI, die Sie einsetzen, wenn diese Tools nicht die optimale Lösung darstellen, und der Workflow, den Sie wählen, wenn „fast richtig“ nicht der Standard für die Auslieferung ist. Und wir arbeiten an etwas Größerem: einer Kontextschicht, mit der Sie das C++-Verständnis von Visual Assist in jedes beliebige KI-Tool Ihres Vertrauens integrieren können, ohne diesen Tools jemals den Quellcode zu übergeben. Mehr dazu weiter unten.

Lesen Sie die vollständige Position: Deterministisch per Design →

Was wurde zuerst verschickt?

Heute zwei Schwerpunkte. Die endgültige Struktur des Systems ist noch nicht fest.

Beide Funktionen werden durch eine Codeauswahl ausgelöst. Beide spiegeln die oben genannte Position wider – aufgerufen, im Gültigkeitsbereich, lokal. Betrachten Sie den folgenden Teil als den kleinsten sichtbaren Ausschnitt des weiteren Ablaufs.

Erklären mit KI

Das Visual Studio-Kontextmenü öffnet sich über einem ausgewählten Symbol, wobei „Explain logger_ with AI“ hervorgehoben ist.

Markieren Sie eine Funktion, eine Makrokette oder einen Block, den Sie nicht kennen. Drücken Sie Umschalt + Alt + Q und wählen Sie „Mit KI erklären“ . VA sendet eine leicht verständliche Erklärung zurück in den Editor.

Ideal, wenn man sich in unbekannten Code einarbeiten muss und schnell einen Überblick benötigt, bevor man irgendetwas ändert. Nützlich für Einarbeitung, Code-Reviews unbekannter Module oder die Arbeit mit Legacy-Code, der jahrelang unberührt blieb.

Umschalt + Alt + Q → Mit KI erklären

Code mithilfe von KI ändern

VA Intelligence-Promptpanel – Beschreiben Sie die Änderung, prüfen Sie die vorgeschlagene Differenz und akzeptieren oder lehnen Sie sie dann ab.

Wählen Sie den Code aus, beschreiben Sie die Änderung in einfachen Worten, prüfen Sie den vorgeschlagenen Diff und akzeptieren oder lehnen Sie ihn ab. An Ihrer Datei wird erst dann etwas geändert, wenn Sie dies bestätigen.

Funktioniert für Optimierungen, Umbenennungen zur Verdeutlichung, kleinere Refaktorierungen, Fehlerbehandlung, Musterkonvertierungen – kurzum, für all die kleinen, aber mühsamen Änderungen, die sich anhäufen. Die KI macht Vorschläge; der Entwickler verwirft sie.

Umschalt + Alt + Q → Code mit KI ändern
Auswahl rein. Differenz raus. Nichts wird angewendet, bis Sie es bestätigen.
Wohin führt das?

Das Modell ist nicht das Produkt. Die Kontextschicht ist es.

Das eigentliche Problem bei KI für C++ ist nicht das Modell. Modelle werden ständig besser, und die Open-Source-Modelle, die wir heute verwenden, werden morgen durch bessere ersetzt – genau wie man Compiler aktualisiert, ohne die gesamte Entwicklerkultur daran anzupassen. Das eigentliche Problem ist der Kontext : Das Modell muss einen millionenzeiligen, jahrzehntealten C++-Quellcode so gut verstehen, dass es nützlich, aber nicht gefährlich ist.

Visual Assist versteht bereits C++-Projekte dieser Größenordnung. Unser paralleler Parser ermöglicht Navigation, Refactoring und Codeverständnis in einigen der größten C++-Codebasen weltweit. Im nächsten Schritt wird dieser Parser als lokale Kontextschicht für das Modell bereitgestellt – echte Projekttransparenz, der Code bleibt auf Ihrem Rechner.

Die darauffolgende Phase ist diejenige, über die wir am wenigsten sprechen, bis sie Realität wird: Die Kontextebene muss nicht an unserem Modell enden. Welches KI-Tool Sie auch immer bevorzugen – Copilot, Cursor oder wie auch immer der Markt bis dahin aussehen mag – lassen Sie Visual Assist es mit kuratiertem, projektbezogenem Kontext versorgen. Sie behalten Ihre gewohnten KI-Tools. Ihre Rohdaten bleiben außerhalb fremder Prozesse. Keine Terminversprechen. Nur die Richtung.

Annotiertes Architekturdiagramm der Kontextschicht: Die Module VA Intelligence Parser, Scope & Select sowie Kontextfenster befinden sich zwischen der Codebasis und den KI-Modellen. Kuratierte Kontextdaten werden an die Cloud des Anbieters übertragen; ein rotes X verhindert, dass Rohcode die Maschinengrenze verlässt.
Die Architektur – Parser als Kontextschicht, kuratierte Ausgabe, Rohcode bleibt im Inneren.

Ihr Feedback prägt die Zukunft – die Arbeitsabläufe, mit denen Sie zu kämpfen haben, die Refactoring-Muster, für die es noch nicht genügend Tools gibt, die Frustrationen mit aktueller KI, die noch niemand angegangen ist. Wir lesen alles.

Unter der Motorhaube

So funktioniert der Geheimdienst der VA heute.

VA Intelligence wird über das Menü „Erweiterungen“ bereitgestellt und führt ein lokales Gemma-Modell über Ollama aus. Hier ist die Teileliste mit Erläuterungen zu den einzelnen Komponenten. Nichts ist willkürlich. Jede Einschränkung wurde bewusst gewählt.

Modell
Lokales Gemma-Modell (Open-Lizenz), bereitgestellt über Ollama.
Weil
Die Modellebene sollte austauschbar sein, wenn sich das Feld weiterentwickelt. Die Position sollte es nicht sein.
Aktivierung
Zweistufige Aktivierung: Installieren Sie das Modell und aktivieren Sie anschließend VA Intelligence in den VA-Optionen.
Weil
Wir liefern keine KI, die Sie nicht angefordert haben. Zwei bewusste Schritte, niemals versehentlich.
Hardware
Mindestens 12 GB VRAM, ca. 9 GB freier Speicherplatz für Modelldateien.
Weil
Die lokale Ausführung ist entscheidend – und das bedeutet, dass echte Siliziumchips echte Arbeit verrichten, direkt auf Ihrem Rechner.
Aufruf
Umschalt + Alt + Q → Funktion auswählen.
Weil
Eine Tastenkombination ist eine Benutzeraktion. Inline-Vorschläge hingegen nicht.
Netzwerk
Es werden keine ausgehenden Anrufe für Auswahlen, Eingabeaufforderungen oder generierte Ausgaben getätigt.
Weil
Ihr Code wird genau dort ausgeführt, wo Sie es vorgeben. Die standardmäßige Ausführung außerhalb des Geräts ist für die von uns betreuten Teams nicht verhandelbar.
Schematisch: Die Auswahl im Code-Editor speist einen lokalen Modellknoten innerhalb eines Begrenzungsrahmens für den eigenen Rechner. Eine außerhalb des Rahmens liegende, ausgeblendete Punktwolke ist durchgestrichen.

Dies ist die Basis, nicht die Spitze. Die Architektur ist so aufgebaut, dass die Modellebene ausgetauscht werden kann und der Kontext, der das Modell speist, weit über eine einzelne Auswahl hinauswachsen kann.

Aufstellen

Bring es zum Laufen.

  1. Installieren Sie Visual Assist 2026.3 oder höher — Visual Assist testen →
  2. Installieren Sie das VA Intelligence-Modell. Menü „Erweiterungen“ → Visual Assist → Intelligence → Sprachmodell installieren.
  3. Hardwarevoraussetzungen prüfen. Mindestens 12 GB VRAM, ca. 9 GB freier Festplattenspeicher.
  4. Aktivieren Sie VA Intelligence in den Visual Assist-Optionen. Auslösen durch Drücken von Shift + Alt + Q bei beliebiger Auswahl.
Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Was ist VA Intelligence?

VA Intelligence ist die in Visual Assist, der C++-IDE-Erweiterung für Microsoft Visual Studio, integrierte KI-Funktion. Sie führt KI-Modelle auf dem Rechner des Entwicklers aus – kein Code verlässt das System. Die aktuelle Version (Visual Assist 2026.3) enthält zwei Funktionen: „Mit KI erklären“ streamt eine Erklärung eines ausgewählten Codeblocks in einfacher Sprache, und „Mit KI Code ändern“ ermöglicht es Ihnen, eine Änderung zu beschreiben, den vorgeschlagenen Diff zu überprüfen und ihn anzunehmen oder abzulehnen. Es werden keine Änderungen an Ihrer Datei vorgenommen, bis Sie diese explizit bestätigen.

Ist VA Intelligence in meinem Visual Assist-Abonnement enthalten?

Ja. VA Intelligence ist in jeder Visual Assist-Lizenz ohne Aufpreis enthalten – Personal, Standard, Network und Concurrent. Sie ist auch während der 30-tägigen kostenlosen Testphase verfügbar. Ein separates KI-Abonnement oder Add-on ist nicht erforderlich.

Welche Visual Studio-Versionen werden von VA Intelligence unterstützt?

VA Intelligence funktioniert mit allen aktuell unterstützten Versionen von Visual Assist: Visual Studio 2015, 2017, 2019, 2022 und 2026. Obwohl alle unterstützt werden, empfehlen wir Visual Studio 2026 für die beste Gesamterfahrung und den Zugriff auf die neuesten IDE-Verbesserungen.

Verlässt mein Code meinen Rechner?

Nein. VA Intelligence führt das Modell lokal über Ollama aus. Auswahlen, Eingabeaufforderungen und Kontext werden auf der GPU des Entwicklers verarbeitet. Es werden keine Quellcode-Daten an vorgelagerte Systeme übertragen.

Warum wird VA Intelligence lokal ausgeführt, anstatt ein Cloud-KI-Modell zu verwenden?

Da die C++-Teams, die wir betreuen – Spielestudios, Finanzsysteme, regulierte Unternehmen, Rüstungsunternehmen – bereits strenge Regeln für die Weitergabe von Quellcode haben, die auch für KI-Funktionen nicht gelten, ist die lokale Ausführung der Schlüssel, um VA Intelligence ins Spiel zu bringen. Es ist auch die Konfiguration, die wir bevorzugen würden, selbst wenn diese Regeln nicht existieren würden.

Welches Modell wird verwendet?

Ein lokales Gemma-Modell, bereitgestellt über Ollama. Offene Lizenz. Die Architektur ist so konzipiert, dass Modelle im Laufe der Zeit ausgetauscht oder hinzugefügt werden können, ohne den Benutzerablauf zu verändern – sobald bessere lokale Modelle verfügbar sind, verwenden wir diese.

Benötige ich eine Grafikkarte?

Ja. Mindestens 12 GB VRAM und ungefähr 9 GB freier Speicherplatz für die Modelldateien.

Ist es standardmäßig aktiviert?

Nein. Zweistufige Aktivierung: Installieren Sie das Modell und aktivieren Sie anschließend die VA-Intelligenz in den Optionen. Die Funktion ist erst aktiv, nachdem Sie sie explizit eingeschaltet haben. Wir liefern keine KI aus, die Sie nicht angefordert haben.

Funktioniert es zusammen mit Copilot, Cursor oder anderen KI-Tools?

Ja. VA Intelligence ist so konzipiert, dass es parallel existiert, nicht ersetzt. Die meisten Teams werden weiterhin KI-Assistenten im Hintergrund für den Großteil ihrer Arbeit nutzen; VA Intelligence ist für Codebasen und Situationen gedacht, in denen diese Tools nicht benötigt werden – und arbeitet dort mit ihnen zusammen, wo es sinnvoll ist.

Kann es aus einer Eingabeaufforderung neuen Code generieren?

Der aktuelle Ablauf basiert auf der Modifizierung bestehender Auswahlen – auswählen, Abfrage, Unterschiede prüfen, annehmen oder ablehnen. Die Neugenerierung funktioniert zwar, ist aber umständlicher. Verbesserungen sind in Arbeit.

Versteht es mein gesamtes Projekt?

Noch nicht – VA Intelligence analysiert heute Ihre Auswahl und den umgebenden Kontext. Projektweite Analysen sind der nächste Schritt. Der parallele Parser von Visual Assist ermöglicht bereits Navigation und Refactoring in großen Codebasen; im nächsten Schritt dient er als lokale Kontextschicht für das Modell. Ihr Code bleibt auf Ihrem Rechner. Das Modell erhält Einblick in das gesamte Projekt.

Warum werden die Vorschläge nicht einfach direkt im Text angezeigt?

Denn nicht-deterministische KI, die Sie im peripheren Sichtfeld haben, ist wie Rauschen in einer echten C++-Codebasis. Wir möchten lieber, dass Sie eine Funktion aufrufen, wenn Sie sie benötigen, anstatt dass das Modell raten muss, was Sie brauchen könnten.

Bist du nicht etwas überempfindlich, was KI angeht? Andere Tools bieten Inline-Vervollständigung problemlos an.

Andere Tools unterstützen auch Sprachen, in denen „weitgehend korrekt“ als Maßstab gilt. C++ gehört nicht dazu. Eine bewusst falsche Inline-Vervollständigung in JavaScript führt zu einem fehlgeschlagenen Unit-Test. Eine bewusst falsche Inline-Vervollständigung in C++ ist ein Speicherfehler, der in die Produktion gelangt. Die von uns gezogene Grenze ist bewusst gewählt, nicht nostalgisch.

Warum verlangt VA Intelligence von mir, Code auszuwählen und Unterschiede manuell zu überprüfen?

Mühelose KI ist großartig, wenn „gut genug“ ausreicht. C++ ist nicht diese Umgebung. Jeder Schritt im VA Intelligence-Workflow – Auswahlbereich festlegen, Aufgabenstellung formulieren, Unterschiede analysieren, annehmen oder ablehnen – ist notwendig, weil die Alternative darin bestünde, Code in eine Codebasis einzuspielen, die Fehler nicht verzeiht. Die Reibung ist Teil des Features. Wir schaffen Vorteile für Entwickler, die weiterhin selbst die Ingenieure sein wollen, und keine Automatisierung für diejenigen, die das nicht wollen.

Wo kann ich Hilfe finden?

Besuchen Sie die FAQ von VA Intelligence für Details zu Einrichtung, Hardware und Funktionen. Bei weiteren Fragen senden Sie uns bitte eine Nachricht .

Bleiben Sie auf dem Laufenden

VA Intelligence wird mit jeder Visual Assist-Version ausgeliefert.

Auf der Seite „Neuigkeiten“ wird jede Veröffentlichung verfolgt – VA Intelligence-Updates erscheinen zuerst dort.

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