Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Modul 1: Kontext, Umfang und Delivery-Herausforderungen
- Autocomplete versus autonome mehrstufige Ausführung
- Häufige Missverständnisse bezüglich KI in der Softwarebereitstellung
- Warum bessere Prompts allein nicht ausreichen
- Identifizierung von Werkzeugen, Schmerzpunkten und Zielen der Teilnehmenden
- Auswahl des passenden KI-Betriebsmodells für Engineering-Teams
Modul 2: Anforderungsaufnahme und strukturierte Zerlegung
- Erstellung eines strukturellen Inventars von Stakeholder-Dokumenten
- Techniken zur Anforderungsextraktion
- Chunking-Strategien: strukturell, semantisch, sliding-window
- Sicherung von Abhängigkeiten und Querverweisen
- Umgang mit Tabellen, Diagrammen, Flussdiagrammen und gemischten Eingaben
- Effizientes Management von Context-Window-Grenzen
Modul 3: Grenzen menschlicher Urteilsfähigkeit
- Bereiche, in denen menschliche Entscheidungen kritisch bleiben
- Erkennen halluzinierter Abhängigkeiten
- Identifizieren erfundener Constraints und invertierter Logik
- Vermeidung unsicherer standardisierter Hilfestellungen
- Validierungsrahmenwerke für Nachverfolgbarkeit, Konsistenz und Vollständigkeit
Modul 4: Von Anforderungen zu Code mit Agentik-Tools
- Architektur-first-Delivery-Modell
- Komponentenmapping und Service-Grenzen
- API-Verträge als Delivery-Anker
- Persistente Regeln und Constraints in KI-Tools
- Aufgabenanweisungen verknüpft mit Anforderungen
- Minimal-Prompting versus constrained-Prompting-Ansätze
- Contract-first-Generierung von Backend und Frontend
Modul 5: Agentik-Iterationsloop
- Die Selbstkorrektur-Spirale
- Gesteuerte iterative Delivery-Zyklen
- Prüfung von Diffs und Codeänderungen
- Erkennen von Scope-Creep und unbefugten Änderungen
- Management begrenzter Context-Speicher
- Nutzung der Iterationshistorie zur kontinuierlichen Verbesserung
Modul 6: Durchsetzung der Codequalität
- Prompt-Constraints für Randfälle
- Regelwerke als lebende Governance-Artefakte
- Automatisierte Gates durch Linting und statische Analyse
- Sicherheitsscans in KI-generiertem Code
- Konformitätschecks für Abhängigkeiten und Architektur
- Menschliche Überprüfungsprotokolle für KI-Ausgaben
Modul 7: Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung
- Rückspeisung strukturierter Fehler in KI-Workflows
- Begrenzte Iterationen und Stopp-Kriterien
- Protokollierung von Zyklen und Ergebnissen
- Kontinuierliche Verbesserung der Regelwerke
- Aufbau wiederverwendbarer Engineering-Intelligenz
Modul 8: Sicherheits-Anti-Patterns im KI-Delivery
- Häufige Sicherheitsrisiken in generiertem Code
- Technologie-spezifische Appendixes für Sicherheitsregeln
- Sicherheitsscans vor dem Commit
- Sichere SDLC-Controls für KI-gestützte Entwicklung
- Menschliche Verantwortlichkeit bei sicherer Delivery
Modul 9: Testen an Anforderungen orientiert
- Generierung von Testspezifikationen aus Anforderungen
- Domain-spezifisches Testdesign
- Sichere Generierung von Testimplementierungen
- Konzepte des Mutationstestings
- Validierung der Anforderungsabdeckung
- Prüfung der Assert-Stärke
- Diagnostische Fragetypen für KI-Modelle
Modul 10: Wartung des Systems
- Lebende Artefakte: Verträge, Karten, Regeln, Testspezifikationen
- Evolvierende Constraints im Laufe der Zeit
- KI-Governance für langfristige Wartbarkeit
- Prävention von technischer Schuld durch KI-Controls
- Betriebsmodell für nachhaltig aufgestellte KI-Engineering-Teams
Voraussetzungen
Die Teilnehmenden sollten über Folgendes verfügen:
- Erfahrung mit Softwareentwicklungsprojekten
- Grundlegendes Verständnis der Anwendungsarchitektur
- Kenntnisse im Umgang mit APIs, Backend-/Frontend-Systemen oder Full-Stack-Delivery
- Grundlegende Kenntnisse in agilen oder iterativen Softwarebereitstellungsansätzen
- Vertrautheit mit Softwaretest-Konzepten
- Kenntnisse mit KI-Coding-Tools sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Geeignet für Fachkräfte auf mittlerem bis Senior-Niveau
14 Stunden