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Schulungsübersicht

Einführung in Claude Code & KI-gestützte Softwareentwicklung

  • Was ist Claude Code und wie unterscheidet es sich von herkömmlichen KI-Tools?
  • Die Rolle generativer KI-Agenten in der Softwareentwicklung
  • Verwendung umfangreicher Prompts zur Erstellung ganzer Anwendungen
  • Verständnis der Produktivitätsvorteile durch KI-assistierte Entwicklung

KI-Arbeit & Softwareentwicklungsproduktivität

  • Claude Code als KI-Entwicklungsteam betrachten
  • Umgang mit gängigen Ängsten und Missverständnissen bezüglich KI im Engineering
  • Verständnis der volkswirtschaftlichen Aspekte von KI-Arbeit
  • Nutzung des Best-of-N-Patterns zur Generierung mehrerer Lösungen
  • Auswahl und Verfeinerung optimaler Implementierungen

Claude Code, Design und Codequalität

  • Bewertung, ob KI die Codequalität beurteilen kann
  • Anwendung von Software-Designprinzipien mit KI-Unterstützung
  • Nutzung von KI zur Erkundung von Anforderungen und Lösungsräumen
  • Schnellprototyping durch konversationsbasierte Designworkflows
  • Anwendung von Einschränkungen und strukturierten Prompts zur Verbesserung der Ausgabequalität

Prozesse, Kontext und das Model Context Protocol (MCP)

  • Die Bedeutung von Prozessen und Kontext gegenüber roher Codegenerierung
  • Globaler persistenter Kontext mittels CLAUDE.md
  • Strukturierung von Projektregeln, Architektur und Einschränkungen in Kontextdateien
  • Wiederverwendbarer, gezielten Kontext durch Claude Code-Befehle
  • Kontextuelles Lernen durch Einlernen von Beispielen in Claude Code

Automatisierung & Dokumentation mit Claude Code

  • Nutzung von Claude Code zur Generierung und Pflege von Dokumentation
  • Automatisierung sich wiederholender Ingenieur-Aufgaben
  • Erstellung wiederverwendbarer, kontext- und befehlsgetriebener Workflows

Versionskontrolle & parallele Entwicklung mit Claude Code

  • Integration von Claude Code in Git-basierte Workflows
  • Verwendung von Git-Branches und Worktrees mit KI-Agenten
  • Paralleles Ausführen von Claude Code-Aufgaben
  • Koordination mehrerer KI-Subagenten an separaten Features
  • Sicheres Management paralleler Feature-Entwicklungen

Skalierung von Claude Code & KI-Logik

  • Funktionieren als Hände, Augen und Ohren von Claude Code
  • Sicherstellen, dass Claude Code seine eigene Arbeit überprüft
  • Umgang mit Token-Limits und architektonischer Komplexität
  • Gestaltung der Projektstruktur und Dateibenennung für KI-Skalierbarkeit
  • Langfristige Pflege der Codebase-Gesundheit mit KI-Unterstützung

Multimodales Prompting & prozessgesteuerte Entwicklung

  • Zuerst Prozess und Kontext korrigieren, bevor Code angepasst wird
  • Übersetzung informeller Eingaben (Notizen, Skizzen, Spezifikationen) in produktionsreifen Code
  • Nutzung multimodaler Eingaben zur Steuerung der Implementierung
  • Erstellung wiederholbarer, KI-gestützter Entwicklungsprozesse

Capstone: Definition Ihres Claude Code-Prozesses

  • Entwurf eines persönlichen oder teamweiten Claude Code-Workflows
  • Kombination von Kontextdateien, Befehlen, Subagenten und Prompts
  • Erstellung eines wiederverwendbaren, skalierbaren KI-gestützten Engineering-Prozesses

Voraussetzungen

  • Grundverständnis für Prinzipien der Softwareentwicklung und gängige Ingenieursworkflows.
  • Erfahrung mit einer Programmiersprache wie JavaScript, Python usw.
  • Erfahrungen im Umgang mit der Kommandozeile / Terminal sowie Vertrautheit mit Git-Workflows.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die KI in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten.
  • Technische Teamleiter, die die Ingenieursproduktivität mit KI-Tools verbessern wollen.
  • DevOps-Ingenieure und Engineering-Manager, die sich für KI-gestützte Coding-Automatisierung interessieren.
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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