Code Explainer

Füg Code ein, den du nicht geschrieben hast, und der Code Explainer geht ihn entlang seiner eigenen Zeilennummern durch – mutierte Argumente, verschluckte Fehler und alles andere, was durchs Review kommt und in Produktion scheitert, landen in einem eigenen Abschnitt.

Kostenlos · Ohne Anmeldung · 15 Sprachen werden automatisch erkannt

CoachErstellt deine Erklärung mit dir

Entwürfe aus deinen Antworten, keine Rechts- oder Fachberatung. Prüf sie, bevor du dich darauf verlässt.

Deine Erklärung17 Zeilen Python, Schritt für Schritt
Sprache

Die Logik der Reihe nach, in Schritte gegliedert.

17 Zeilen · 401 Zeichen

Dein Code wird zur Erklärung an ein Modell geschickt und nicht gespeichert – es gibt kein Konto, keinen Verlauf, und nichts landet in einer Datenbank. Es bleibt trotzdem ein API-Aufruf bei einem Drittanbieter, also ist das nicht der Ort für etwas unter NDA oder mit echten Zugangsdaten. Coach sieht deinen Code nie: Coach kennt nur die Sprache, den Detailgrad und die Erklärung.
Ein ausgearbeitetes Beispiel ansehen

Hier ist die Rabattfunktion, die früher oder später in jeder Codebase entsteht, und was die Erklärung dafür liefert.

def apply_discount(order, codes):
    total = 0
    for item in order["items"]:
        total += item["price"] * item["qty"]

    for code in codes:
        rule = DISCOUNT_RULES.get(code)
        if rule:
            total = total - (total * rule["percent"] / 100)
            order["items"].pop()

    try:
        order["total"] = round(total, 2)
    except:
        pass

    return order["total"]

Erkannt: Python

Zusammenfassung. Summiert die Positionen einer Bestellung, wendet jeden Rabattcode an, der auf eine bekannte Regel passt, schreibt das gerundete Ergebnis zurück in die Bestellung und gibt es zurück.

Zeilen Was sie tun
1–4 Summiert Preis × Menge über die Positionen der Bestellung zu einer laufenden Summe.
6–8 Geht die übergebenen Codes durch und schlägt jeden in den Rabattregeln nach; Codes ohne passende Regel werden übersprungen.
9 Zieht den Prozentsatz der Regel von der laufenden Summe ab.
10 Entfernt eine Position aus der Positionsliste der Bestellung.
12–15 Schreibt die gerundete Summe zurück in die Bestellung.
17 Gibt die gespeicherte Summe zurück statt der lokalen Variable.

Was dich beißen wird

  • Zeile 10 verändert die Bestellung des Aufrufers – order["items"].pop() löscht die letzte Position, und nichts im Funktionsnamen deutet darauf hin, dass sie etwas entfernt.
  • Die Rabatte in Zeile 9 werden nacheinander angewendet statt addiert. Zwei 20-%-Codes ziehen 36 % ab, nicht 40 %.
  • Die Zeilen 14–15 verschlucken jede Exception, auch den TypeError, den ein Preis als String auslösen würde. Schlimmer: order["total"] wird dann nie gesetzt, also wirft Zeile 17 einen KeyError – das nackte except verhindert den Absturz nicht, es verschiebt ihn nur eine Zeile nach unten und nimmt dir den nützlichen Traceback.
  • Zeile 9 rechnet mit Gleitkommazahlen auf Geldbeträgen, das Ergebnis driftet bei großen Mengen also um Cents ab.

Aus diesem Snippet nicht zu beantworten

  • DISCOUNT_RULES ist woanders definiert. Ob ein Code einen Prozentsatz über 100 tragen kann – was die Summe negativ machen würde –, hängt ganz davon ab.

Abdeckung. 14 von 14 relevanten Zeilen erklärt.

Die ersten beiden Befunde sind die, auf die es ankommt, und keiner davon ist am Funktionsnamen abzulesen. Das ist der Unterschied zwischen einer Zusammenfassung und einer Erklärung.

So funktioniert’s

  1. 1

    Einfügen und die Sprache erkennen lassen

    Eine Funktion, eine Query, eine Regex, ein Shell-Einzeiler, den jemand in einem Runbook liegen gelassen hat. Fünfzehn Sprachen werden direkt an der Syntax erkannt, du musst also nicht erst ein Dropdown durchsuchen – und die Vermutung wird angezeigt und lässt sich überschreiben, statt stillschweigend angenommen zu werden.

  2. 2

    Wähl, wie detailliert es sein soll

    Zusammenfassung ist ein Absatz. Schritt für Schritt gliedert die Logik in Schritte. Zeile für Zeile kommentiert jede relevante Zeile. Der Code Explainer behandelt das als drei verschiedene Fragen, weil „erklär mir das“ etwas anderes bedeutet, wenn du gerade einen Incident sortierst, als wenn du kurz vor einem Refactoring stehst.

  3. 3

    Die Erklärung neben dem Code lesen

    Jede Notiz steht in derselben Reihe wie die Zeilen, die sie beschreibt, du musst also nie einen Absatz von Hand auf ein Snippet zurückübertragen. Alles, was die Antwort ausgelassen hat, wird an Ort und Stelle markiert und darunter gezählt – genau das, was dir ein Chatfenster über seine eigene Antwort nie sagen kann.

Kostenloses Tool vs. das volle Tekk

Das kostenlose Tool liefert dir den strukturierten ersten Entwurf. Tekk stützt den Rest der Arbeit auf deine echte Codebase.

Feature Kostenloses Tool Tekk
Erklärt ein eingefügtes Snippet ✓ ✓
An Zeilen verankert, kein Fließtext-Block ✓ ✓
Eigener Abschnitt für das, was kaputtgehen wird ✓ ✓
Zeigt, welche Zeilen nicht erklärt wurden ✓ ✓
Löst die Konstanten und Helper auf, die das Snippet aufruft — ✓
Findet jeden Aufrufer, bevor du eine Signatur änderst — ✓
Liest eine ganze Datei oder ein ganzes Verzeichnis — ✓
Macht aus den Befunden Arbeit, die getrackt wird — ✓

Häufige Fragen

Was macht dieser Code?
Genau diese Frage soll der Code Explainer beantworten. Füg das Snippet ein, wähl eine Tiefe, und du bekommst eine Zusammenfassung in klarer Sprache, eine Erklärung zu jedem Abschnitt von Zeilen und eine eigene Liste mit dem Verhalten, das im Review überraschen würde. Der letzte Teil ist meistens der Grund, warum du den Code überhaupt gelesen hast.
Welche Sprachen kann er?
Die Erkennung deckt TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, C#, PHP, Ruby, SQL, Shell, YAML, JSON, HTML und CSS ab. Das Modell versteht auch andere – der Detektor benennt sie nur nicht. Wähl also die nächstliegende Sprache oder lass das Feld leer, dann bestimmt das Modell die Sprache selbst.
Gibt es einen KI-Code-Explainer, der mit mehr als einer Funktion klarkommt?
Dieser hier nimmt bis zu etwa 400 Zeilen auf einmal, das reicht für eine mittelgroße Datei. Darüber hinaus füg den Teil ein, den du wirklich brauchst. Jeder KI-Code-Explainer, der mit einem Snippet arbeitet, hat dieselbe Grenze: Er kann nur über das nachdenken, was du ihm gibst, und eine abgeschnittene Datei erzeugt selbstsichere Antworten über Code, den er nie gesehen hat.
Warum zeigt er, welche Zeilen er nicht erklärt hat?
Weil du es sonst nicht wissen kannst. Ein Modell erklärt gern die interessanten zwei Drittel einer Funktion und hört dann auf, und die Antwort liest sich so oder so vollständig. Die zitierten Zeilenbereiche werden in deinem Browser mit deinem tatsächlichen Quelltext abgeglichen, und alles, was ausgelassen wurde, wird an Ort und Stelle markiert und gezählt – diese Prüfung ist Arithmetik, keine weitere Meinung des Modells.
Was, wenn er eine Zeilennummer zitiert, die es nicht gibt?
Dann erfährst du es. Jeder zitierte Bereich wird gegen den eingefügten Quelltext geprüft, und ein Verweis hinter das Dateiende wird markiert statt still verworfen. Ein Modell, das bei den Zeilennummern den Überblick verloren hat, hat ihn wahrscheinlich auch anderswo verloren – und das solltest du wissen, bevor du dem Rest der Antwort vertraust.
Was ist der Unterschied dazu, den Code in ChatGPT einzufügen?
Du bekommst so oder so dasselbe Modell. Anders ist die Form der Antwort: Ein Code Explainer als eigene Seite kann Notizen an Zeilennummern verankern, statt einen Fließtext-Block zurückzugeben, einen eigenen Abschnitt für das führen, was kaputtgehen wird, ausdrücklich auflisten, was sich aus dem Snippet allein nicht bestimmen lässt, und die Abdeckung melden. Der Prompt dahinter wurde einmal sorgfältig geschrieben, statt jedes Mal improvisiert zu werden.
Kann er Code in einer Sprache erklären, die ich nicht kenne?
Das ist der Normalfall – bei einer unbekannten Sprache kannst du eben nicht querlesen. Stell die Sprache von Hand ein, wenn der Detektor unsicher ist, und nimm die Tiefe Zeile für Zeile: Sie kommentiert jede relevante Zeile, statt davon auszugehen, dass du der Struktur des Codes allein folgen kannst.
Funktioniert er auch speziell als Python-Code-Explainer?
Ja, und Python ist das ausgearbeitete Beispiel auf dieser Seite. Als Python-Code-Explainer sucht er nach den Fehlerbildern, die die Sprache wirklich hat: nackte `except`-Klauseln, die alles verschlucken, veränderliche Default-Argumente, Änderungen an einer übergebenen Liste oder einem übergebenen Dict und Ganzzahl- statt Gleitkommadivision, die ein Ergebnis verändert.
Rät er einfach, wenn etwas fehlt?
Er ist angewiesen, das nicht zu tun, und was er nicht bestimmen konnte, wird separat aufgelistet. Ruft ein Snippet eine undefinierte Konstante auf, importiert es ein Modul, das du nicht eingefügt hast, oder erbt es von einer Basisklasse, die er nicht sieht, bekommt das eine Notiz, die genau dieses Ding nennt und was davon abhängt. Plausibles Erfinden ist hier der schlimmste Fehler, deshalb wird es benannt statt versteckt.
Kann ich die Erklärung als Kommentar in meinen Code übernehmen?
Ja – der Kopier-Button formatiert sie als Kommentarblock in der erkannten Sprache, sodass sie direkt über die Funktion passt. Eine Erklärung auf einer Webseite hilft dir einmal; ein Kommentar, der neben dem Code im Commit landet, hilft dem nächsten Menschen, der die Datei öffnet – und das bist oft du selbst in vier Monaten.
Was macht Coach auf dieser Seite?
Coach ist ein Chat neben dem Explainer, der dir beim Einrichten hilft: Er fragt, in welcher Sprache der Code ist und wie detailliert du es willst, trägt das ein und sagt dir, wann du auf Generieren drücken kannst. Sobald die Erklärung geschrieben ist, beantwortet Coach Fragen dazu, was in ihr steht. Coach sieht deinen Code nicht und rät deshalb nicht über einen Teil, den die Erklärung nicht abdeckt; füg diesen Teil ein und generier neu. Die Erklärung umschreiben kann Coach auch nicht: Ändere die Detailstufe und drück noch einmal auf Generieren. Auf Generieren drückst immer du.
Speichert ihr den Code, den ich einfüge?
Nein. Er wird zur Erklärung an ein Modell geschickt und nicht in eine Datenbank geschrieben – es gibt kein Konto und keinen Verlauf. Es bleibt trotzdem ein API-Aufruf bei einem Drittanbieter, also füg nichts ein, was unter NDA steht oder echte Zugangsdaten enthält. Spracherkennung, Zeilennummerierung und Abdeckungsprüfung laufen alle in deinem Browser. Wenn du mit Coach chattest, gehen deine Nachrichten, die gewählte Sprache und Detailstufe sowie der Text der Erklärung über unseren Server an OpenAI, das die Antwort von Coach schreibt; wir behalten keine Kopie und protokollieren nur Zähler, etwa wie viele Tokens eine Antwort verbraucht hat. Dein Code ist nie Teil davon: Er geht nur an den eigentlichen Lauf des Explainers, wenn du auf Generieren drückst, und Coach kann ihn nicht sehen. Der Chat wird in deinem eigenen Browser gespeichert, damit du später weitermachen kannst.
Wie oft kann ich mir kostenlos Code erklären lassen?
Drei Läufe, danach wirst du gebeten, ein Repo zu verbinden. Keine Karte, keine Testphase. Wenn du dir Code meist Snippet für Snippet erklären lassen willst, reichen drei Läufe für eine Sitzung meistens mehr als aus.
Warum ist das kostenlos, und was ist Tekk?
Tekk macht dein Produkt zu Software, die sich selbst verbessert: 16 Loops beobachten deine Codebase, bringen dir Proposals, die du mit Greenlight freigibst oder ablehnst, und dein Coding-Agent baut das Ergebnis. Ein eingefügtes Snippet ist die schwierigste Variante dieses Problems, weil Konstanten, Aufrufer und Helper alle fehlen; verbinde ein Repo, und sie sind keine Unbekannten mehr. Das Tool hier ist wirklich kostenlos, und es gibt keinen Upsell darin.

Verwandte Tools

Tool Token Counter Tool PRD Generator Tool SQL Query Formatter Tool JSON formatieren Tool Uptime-Rechner Tool UUID Generator

Willst du eine echte Spec für das, was du baust?

Schreib einen Satz. Tekk liest deinen Code und schreibt die Spec, die dein Coding-Agent baut – und seine Loops behalten im Blick, was du auslieferst.

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