Schulungsübersicht
Tag 1 | Toolfunktionen verstehen und erste Umsetzung
Modul 1 | Wie KI-Coding-Tools tatsächlich funktionieren
Inhalt:
• Verständnis von Context-Fenstern und ihren Einschränkungen
• Statelessness und wie KI-Modelle Informationen während einer Sitzung speichern
• Der Workflow Plan → Ausführen → Überprüfen
• Stärken und Schwächen von KI-Coding-Tools
• Best Practices für die effektive Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
Modul 2 | Die Landschaft der KI-Coding-Tools
Inhalt:
• Überblick über das aktuelle Ökosystem der KI-gestützten Softwareentwicklung
• Unterschiede zwischen Tools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code verstehen
• Auswahl des passenden Modells und Tools für verschiedene Aufgaben
• Stärken und Grenzen verschiedener Coding-Assistents
• Praktische Empfehlungen für die Einführung in Entwicklungsteams
Modul 3 | Prompt-Anatomie
Inhalt:
• Wichtige Bestandteile eines effektiven Prompts
• Kontextbereitstellung und klare Aufgabenbeschreibung
• Spezifikation des Ausgabeformats und von Constraints
• Gängige Prompting-Frameworks und Templates
• Techniken zur Verbesserung der Prompt-Qualität und -Konsistenz
Modul 4 | Erstes Coding: Aufbau von Grund auf
Inhalt:
• Aufbau eines Projekts aus einem leeren Verzeichnis heraus
• Erstellen der initialen Application-Struktur und des Scaffolding
• Verwaltung von Abhängigkeiten und Projekt-Konfiguration
• Iterative Verbesserung des generierten Codes
• Testen und Verfeinern der endgültigen Lösung
Tag 2 | Bestehende Codebasen, Personalisierung und Überprüfung
Modul 5 | Arbeit in einer Codebasis
Inhalt:
• Navigation und Verständnis einer unbekannten Codebasis
• Abfragen und Analysieren bestehender Projekte mit KI-Tools
• Mapping der Application-Struktur und Abhängigkeiten
‥ Generierung von Dokumentation und technischen Zusammenfassungen
• Beschleunigung der Einarbeitung in bestehende Projekte
Modul 6 | Alltägliche Aufgaben: Bugfix, Feature und Test
Inhalt:
• Einsatz von KI-Tools zur Untersuchung und Behebung von Bugs
• Implementierung neuer Features und Erweiterungen
• Erstellung und Verbesserung automatisierter Tests
‥ Validierung des generierten Codes und der Änderungen
• Steigerung der Produktivität bei täglichen Entwicklungsaufgaben
Modul 7 | Personalisierung: Was das bedeutet
Inhalt:
• Verständnis von Projektregeln und Konfigurationsdateien
‥ Einführung in AGENTS.md und Projektgedächtniskonzepte
‥ Wann und wo Personalisierungsmechanismen angewendet werden
‥ Best Practices für die Konfiguration von KI-Assistenten
‥ Überblick über erweiterte Implementierungsmethoden
Modul 8 | Schutzmaßnahmen, Risiken und Beurteilung
Inhalt:
• Überprüfung und Validierung des KI-generierten Codes
• Verständnis häufiger Fehlermodi und Grenzen
• Erkennen von Prompt Injection und Sicherheitsrisiken
‥ Entscheidungen, welche Aufgaben an KI delegiert werden können
‥ Anwendung menschlicher Urteilsfähigkeit und Aufrechterhaltung der Verantwortung in der Softwareentwicklung
Voraussetzungen
Keine Vorkenntnisse in Programmierung oder Umgang mit KI-Tools erforderlich.
Grundlegende Vertrautheit mit Code oder Git ist hilfreich
Lizenziertes Konto (Claude Code / Cursor / Copilot)
Zielgruppe:
Personen, die neu im Bereich KI-unterstützte Entwicklung sind, darunter auch Nicht-Coder und gelegentliche Coder sowie fachlich angrenzende Rollen in QA, Data, Produktmanagement oder Operations. Vorkenntnisse in der Softwareentwicklung werden nicht vorausgesetzt.
Erfahrungsberichte (2)
Lernen, wie man Claude effektiv promptet und nutzt, um alle verfügbaren Daten zu verarbeiten und zu analysieren.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Kurs - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Maschinelle Übersetzung
Wie man sich mit der Office-Umgebung auseinandersetzt und sich wiederholende Aufgaben einrichtet
Matthew Wallace - Group CBS
Kurs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Maschinelle Übersetzung
