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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.

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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