Schulungsübersicht
Ablauf Tag 1
Modul 1 — Einführung in Claude Code & KI-gestütztes Engineering
• Claude Code vs. traditionelle KI-Tools
• KI-Agenten im Softwareengineering
• Produktivitätssteigerung und Workflow-Optimierung
• KI-gestützter Entwicklungslebenszyklus
• Risiken, Grenzen und menschliche Aufsicht
• Live-Demonstrationen und praktische Übungen
Modul 2 — Grundlagen des Prompt Engineerings
• Aufbau eines effektiven Prompts
• Zero-Shot- vs. Few-Shot-Prompting
• Iterative Prompting-Techniken
• Grundlagen des Prompt-Chainings
• Strukturierte Ausgaben und Formatierung
• Prompt-Verifikation und Qualitätsverbesserung
Modul 3 — Prompting für die Softwareentwicklung
• Codegenerierung und Refactoring
• Fehlersuche mit KI-Unterstützung
• Dokumentationsgenerierung
• Prüfung von Pull Requests
• Verständnis von Legacy-Code
• Sichere und pflegbare KI-generierte Code
Modul 4 — Prompting für Testing & Qualität
• Generierung von Testfällen
• Analyse von Grenzfällen (Edge Cases)
• Testdesign für die Automatisierung
• KI-gestützte Fehleranalyse
• Erstellung von Gherkin- und Test-Szenarien
• Quality-Verifikationsworkflows
Modul 5 — Prompting für agile Zusammenarbeit
• User Stories und Akzeptanzkriterien
• Verfeinerung von Anforderungen
• Unterstützung der agilen Kommunikation
• Zusammenfassungen für Stakeholder
• Unterstützung bei Retrospektiven
• Vorbereitung der Backlog-Verfeinerung
Modul 6 — Verantwortungsvolle KI, Sicherheit & Verifikation
• Halluzinationen und KI-Risiken
• Vertraulichkeit und sicheres Prompting
• Prinzipien der KI-Governance
• Checklisten zur Verifikation
• Sensibilisierung für Prompt-Injection-Angriffe
• Verantwortung für menschliche Review-Prozesse
Modul 7 — Team Prompt Lab
• Entwicklung wiederverwendbarer Team-Prompts
• Rollen-spezifische KI-Workflows
• Prompt-Sharing und Peer-Review
• Erstellung der Team Prompt Library v1
• Interaktive Kollaborationsübungen
Tag 2
Modul 1 — Fortgeschrittene Funktionen von Claude Code
• CLAUDE.md und persistente Projektkontexte
• Automatisierung von KI-Workflows
• Best-of-N-Generierungsstrategien
• Wiederverwendbare KI-Befehle
• Techniken des Context Engineerings
• KI-gestützte Engineering-Workflows
Modul 2 — Fortgeschrittene Prompt Engineering-Techniken
• Chain-of-Thought-Prompting
• Multimodales Prompting
• Constraint-basiertes Prompting
• Fortgeschrittenes Prompt-Chaining
• Verwaltung großer Kontexte
• Konversationelle Engineering-Workflows
Modul 3 — Versionskontrolle, parallele Entwicklung & Multi-Agent-Workflows
• Git-Integrationsstrategien
• Parallele KI-Entwicklungsworkflows
• Worktrees und isolierte KI-Aufgaben
• Multi-Agent-Orchestrierung
• Human-in-the-Loop-Checkpoints
• Strategien zum Konfliktmanagement
Modul 4 — Architektur, MCP & fortgeschrittenes DevOps
• Model Context Protocol (MCP)
• Claude-Integrationen mit externen Tools
• KI-gestützte Architekturanalyse
• Architecture Decision Records (ADR)
• KI-gestützte CI/CD-Fehlerbehebung
• Post-Mortems und operative Workflows
Modul 5 — Skalierung von Claude Code & Codebase-Gesundheit
• Token- und Kontextmanagement
• KI-taugliche Projektstrukturen
• Langfristige Wartbarkeit der Codebase
• Automatisierung von Dokumentation
• KI-Strategien für Skalierbarkeit
• Teamweite Engineering-Workflows
Modul 6 — Abschlussprojekt: Ihren Claude-Code-Prozess definieren
• Gestaltung skalierbarer KI-gestützter Workflows
• Kombination aus Prompts, Befehlen und Kontextdateien
• Design des KI-Prozesses im Team
• Kollaborationsmodelle über Rollen hinweg
• Erstellung von Workflow-Blueprints
Modul 7 — Fortgeschrittenes Team Prompt Lab
• Entwicklung fortgeschrittener Prompt-Bibliotheken
• Komplexe, rollenspezifische Workflows
• Validierung von Prompts im realen Anwendungsfall
• Kollaborationsübungen über Teams hinweg
• Team Prompt Library v2
Voraussetzungen
Tag 1 — Grundlagen
• Grundlegende Vertrautheit mit Software-Lieferungsprozessen
• Allgemeinverständnis von Entwicklungs-, Test- oder agilen Workflows
• Zugang zu Claude für praktische Übungen empfohlen
Tag 2 — Fortgeschrittene Themen
• Absolvierung von Tag 1 (oder äquivalente Erfahrung)
• Vorherige Bekanntheit mit Claude Code und Konzepten des Prompt Engineerings
• Grundlegende Git-Kenntnisse
• Vertrautheit mit CI/CD-Konzepten empfohlen
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