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Schulungsübersicht
Level 1: Die Entdeckungshöhle – Geheimnisse der Anforderungen
Mission: Verwenden Sie LLMs (ChatGPT), um strukturierte Anforderungen aus vagen Eingaben zu extrahieren.
Hauptaktivitäten:
- Ambigüe Produktideen oder Featureanforderungen interpretieren
-
Verwenden Sie KI, um:
- User Stories und Akzeptanzkriterien zu generieren
- Personas und Szenarien vorzuschlagen
-
Visuelle Artefakte (z.B. einfache Diagramme mit Mermaid oder draw.io) zu generieren
Ergebnis: Strukturierter Backlog von User Stories + anfängliches Domainmodell/Visuals
Level 2: Die Design-Schmiede – Architekturrolle
Mission: Verwenden Sie KI, um Architekturpläne zu erstellen und zu validieren.
Hauptaktivitäten:
-
Verwenden Sie KI, um:
- Architekturstil (Monolith, Microservices, Serverless) vorzuschlagen
- Hochrangige Komponenten- und Interaktionsdiagramme zu generieren
- Klassen-/Modulstrukturen aufzubauen
-
Die Entscheidungen durch Peer-Design-Reviews gegenseitig herausfordern
Ergebnis: Validierte Architektur + Code-Skelett
Level 3: Die Codierung-Arena – Codex Gauntlet
Mission: Verwenden Sie KI-Copiloten, um Features zu implementieren und den Code zu verbessern.
Hauptaktivitäten:
- Verwenden Sie GitHub Copilot oder ChatGPT zur Implementierung von Funktionalitäten
-
Refaktorisieren Sie den KI-generierten Code bezüglich:
- Leistung
- Sicherheit
- Wartbarkeit
-
„Code smells“ einfügen und Peer-Cleanup-Challenges durchführen
Ergebnis: Funktionaler, refaktorierter, KI-generierter Codebasis
Level 4: Der Fehler-Sumpf – Test the Darkness
Mission: Tests mit KI generieren und verbessern, dann Bugs im Code anderer finden.
Hauptaktivitäten:
-
Verwenden Sie KI, um:
- Unit-Tests zu generieren
- Integrationstests zu generieren
- Randfall-Simulationen durchzuführen
-
Buggy Code mit einem anderen Team austauschen, um KI-gestützte Debugging-Challenges zu lösen
Ergebnis: Test-Suite + Bug-Report + Bug-Fixes
Level 5: Die Pipeline-Pforten – Automaton Gate
Mission: Smarte CI/CD-Pipelines mit KI-Assistenz einrichten.
Hauptaktivitäten:
-
Verwenden Sie KI, um:
- Workflows zu definieren (z.B. GitHub Actions)
- Build-, Test- und Bereitstellungsschritte zu automatisieren
-
Anomalieerkennungs- und Rollback-Policys vorzuschlagen
Ergebnis: KI-gestütztes, funktionierendes CI/CD-Pipeline-Skript oder -Workflow
Level 6: Die Überwachungs-Zitadelle – Watchtower of Logs
Mission: Logs analysieren und ML verwenden, um Anomalien zu erkennen und Wiederherstellungen zu simulieren.
Hauptaktivitäten:
- Vorbevölkerte oder generierte Logs analysieren
-
Verwenden Sie KI, um:
- Anomalien oder Fehler-Trends zu identifizieren
- Automatisierte Reaktionen vorzuschlagen (z.B. Selbstheilungsskripte, Warnungen)
-
Dashboards oder visuelle Zusammenfassungen zu erstellen
Ergebnis: Überwachungsplan oder simulierter intelligentes Alerting-Mechanismus
Abschließendes Level: Die Heldenarena – Build the Ultimate AI-Supported SDLC
Mission: Teams wenden alles Gelernte an, um einen funktionierenden SDLC-Loop für ein Mini-Projekt zu bauen.
Hauptaktivitäten:
- Wahl eines Team-Mini-Projekts (z.B. Bug-Tracker, Chatbot, Microservice)
-
Anwendung von KI in jeder SDLC-Phase:
- Anforderungen, Design, Code, Test, Bereitstellung, Überwachung
- Präsentation der Ergebnisse in einer kurzen Team-Demo
Peer-Voting oder -Bewertung für die effektivste KI-gestützte Pipeline
Ergebnis: End-to-end AI-erweiterte SDLC-Implementierung + Team-Presentation
Bis zum Ende dieses Workshops werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Generative KI-Werkzeuge anwenden, um Softwareanforderungen zu extrahieren und zu strukturieren
- Architekturdiagramme generieren und Designentscheidungen mit KI validieren
- KI-Copiloten verwenden, um produktionsreifen Code zu implementieren und zu refaktorisieren
- Testgenerierung automatisieren und KI-gestütztes Debugging durchführen
- Intelligente CI/CD-Pipelines entwerfen, die Anomalien erkennen und darauf reagieren
- Logs mit KI/ML-Werkzeugen analysieren, um Risiken zu identifizieren und Selbstheilung zu simulieren
- Eine vollständig AI-erweiterte SDLC durch ein Mini-Teamprojekt demonstrieren
Voraussetzungen
Zielgruppe: Software-Entwickler, Tester, Architekten, DevOps-Ingenieure, Produktowner
Die Teilnehmer sollten über folgende Vorkenntnisse verfügen:
- Grundverständnis des Softwareentwicklungszyklus (SDLC)
- Praktische Erfahrung in mindestens einer Programmiersprache (z.B. Python, Java, JavaScript, C# etc.)
-
Kenntnisse in:
- Erstellen und Lesen von User Stories oder Anforderungen
- Grundprinzipien der Software-Designs
- Versionskontrolle (z.B. Git)
- Erstellen und Ausführen von Unit-Tests
- Betreiben oder Interpretieren von CI/CD-Pipelines
Dies ist ein Workshop für fortgeschrittene Teilnehmer. Er eignet sich ideal für Fachleute, die bereits Bestandteil von Software-Liefer-Teams sind (Entwickler, Tester, DevOps-Ingenieure, Architekten, Produktowner).
7 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dozentenwissen zur fortgeschrittenen Nutzung von Copilot & ausreichende und effiziente praktische Übungsstunden
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maschinelle Übersetzung
