Schulungsübersicht
Verständnis der Tools und erster Bauaufbau
Wie KI-Coding-Tools tatsächlich funktionieren
Behandelte Themen:
• Verständnis von Kontextfenstern und deren Grenzen
• Zustandslosigkeit und wie KI-Modelle Informationen während einer Sitzung speichern
• Der Workflow: Planen → Ausführen → Überprüfen
• Stärken und Schwächen von KI-Coding-Tools
• Best Practices für eine effektive Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
Die Landschaft der KI-Coding-Tools
Behandelte Themen:
• Überblick über das aktuelle Ökosystem für KI-Coding
• Verständnis der Unterschiede zwischen Tools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code
• Auswahl des passenden Modells und Tools für unterschiedliche Aufgaben
• Stärken und Limitierungen verschiedener Coding-Assistenten
• Praktische Empfehlungen für die Einführung in Entwicklungsteams
Die Anatomie von Prompts
Behandelte Themen:
• Die wesentlichen Komponenten eines effektiven Prompts
• Bereitstellung von Kontext und klare Definition der Aufgabe
• Festlegung von Ausgabeformaten und Constraints
• Gängige Prompting-Frameworks und Vorlagen
• Techniken zur Verbesserung der Prompt-Qualität und -Konsistenz
Erste Schritte im Coding: Von Grund auf bauen
Behandelte Themen:
• Aufbau eines Projekts aus einem leeren Ordner
• Erstellung der initialen Applikationsstruktur und des Scaffolding
• Verwaltung von Abhängigkeiten und Projekt-Konfiguration
• Iterative Verbesserung des generierten Codes
• Testen und Verfeinern der finalen Lösung
Bestehende Codebasen, Personalisierung und Review
Arbeit in einer Codebasis
Behandelte Themen:
• Navigation und Verständnis einer unbekannten Codebasis
• Abfragen und Analyse bestehender Projekte mit KI-Tools
• Abbildung der Applikationsstruktur und Abhängigkeiten
• Erstellen von Dokumentation und technischen Zusammenfassungen
• Beschleunigung der Einarbeitung in bestehende Projekte
Alltägliche Aufgaben: Bugfixing, Features und Testing
Behandelte Themen:
• Nutzung von KI-Tools zur Untersuchung und Behebung von Bugs
• Implementierung neuer Features und Erweiterungen
• Schreiben und Verbesserung automatisierter Tests
• Validierung generierten Codes und Änderungen
• Steigerung der Produktivität im täglichen Entwicklungsalltag
Personalisierung: Was dahintersteckt
Behandelte Themen:
• Verständnis von Projektrichtlinien und Konfigurationsdateien
• Einführung in AGENTS.md und Konzepte des Projektgedächtnisses
• Wann und wo Personalisierungsmechanismen Anwendung finden
• Best Practices für die Konfiguration von KI-Assistenten
• Überblick über erweiterte Implementierungsansätze
Guardrails, Risiken und Urteilskraft
Behandelte Themen:
• Überprüfung und Validierung KI-generierten Codes
• Verständnis gängiger Fehlerquellen und Limitierungen
• Erkennung von Prompt-Injection und Sicherheitsrisiken
• Entscheidung, welche Aufgaben an die KI delegiert werden können
• Einsatz menschlicher Urteilskraft und Wahrung der Verantwortung in der Softwareentwicklung
Voraussetzungen
Vorkenntnisse in der Programmierung oder im Umgang mit KI-Tools sind nicht erforderlich.
Grundlegende Vertrautheit mit Code oder Git ist von Vorteil.
Lizenziertes Konto (Claude Code / Cursor / Copilot)
Zielgruppe:
Personen, die neu in der KI-gestützten Entwicklung sind, darunter Nicht-Entwickler und gelegentliche Coder, sowie angrenzende technische Rollen in QA, Datenanalyse, Produktmanagement oder Operations. Vorkenntnisse in der Softwareentwicklung werden nicht vorausgesetzt.
Erfahrungsberichte (2)
Überlegungen zu Datenschutz und Richtlinien
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Kurs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Maschinelle Übersetzung
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