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Schulungsübersicht
Von der Autovervollständigung zum Agent: Das Verständnis des Wandels
- Unterschiede zwischen Copilot-Vorschlägen und agenzbasierten mehrstufigen Planungen
- Architektur des Agent-Loops: Planen, Generieren, Ausführen, Iterieren
- Sprachunterstützung und Modellauswahl für Agent-Aufgaben
- Praxisbeispiele: Von fünfzeiligen Funktionen zu funktionsübergreifenden Merkmalen
Aktivierung des Agent-Modus in Ihrer IDE
- Aktivierung in VS Code, JetBrains und Neovim
- Konfiguration des Kontextfensters und der Modelltier-Präferenzen
- Festlegen von Arbeitsbereichsregeln und Ignorieren großer Binärdateien
- Verwaltung von Copilot Chat gegenüber Inline-Agent-Workflows
Mehrstufige Planung und Ausführung
- Copilot anweisen, ein Feature von Anfang bis Ende zu erstellen
- Beobachten, wie der Agent Aufgaben dateiübergreifend in Schritte unterteilt
- Überprüfen jedes Schritts vor der Anwendung der Änderungen
- Nutzung des Inline-Rollbacks bei Abweichungen vom Kurs
Terminalbefehle innerhalb des Agent-Loops
- Installation von Abhängigkeiten über die Copilot-Terminalintegration
- Ausführung von Build-Befehlen und Interpretation der Ausgaben
- Verwaltung von Umgebungsvariablen direkt innerhalb von Copilot-Sitzungen
- Sicherheitsgrenzen: Welche Befehle manuelle Genehmigung erfordern
Testgetriebene Entwicklung mit einem Agent
- Generierung von Unit-Tests aus vorhandenem Quellcode
- Steuerung der Testerstellung durch natürliche Sprachbefehle
- Ausführung von Testsuites und Interpretation von Fehlerprotokollen innerhalb von Copilot
- Verfeinerung von Assertions nach Erkennen von Fehlerfällen in Randbereichen
Navigation in großen Code-Basiss
- Automatisches Auffinden dateiübergreifender Referenzen
- Refactoring gemeinsamer Utilities mit Copilot-gestützten Umbenennungen
- Gleichzeitiges Aktualisieren von Konfigurations- und Schema-Dateien
- Vermeidung der Erschöpfung des Kontextfensters durch gezielte Befehle
Anpassung von Copilot für Team-Standards
- Schreiben von repositoriespezifischen Anweisungen in .github/copilot-instructions.md
- Erzwingen von Namenskonventionen und Architekturmustern
- Ausschluss sensibler Dateien und Verzeichnisse aus dem Kontext
- Erstellen von teamspezifischen Prompt-Templates für häufige Aufgaben
GitHub Copilot Enterprise Governance
- Zuweisung von Sitzplätzen, Abrechnung und Nutzungs-Dashboards
- Audit-Protokolle: Nachverfolgung von Copilot-generiertem versus committedem Code
- Microsoft IP-Haftungsausschlüsse und Lizenzimplikationen
- Blockieren bestimmter Dateimuster aus der KI-Vorschlags-Pipeline
Debugging mit dem Agent-Modus
- Gemeinsames Analysieren von Stack-Traces mit dem Agent
- Hypothesenbasiertes Debugging: Nachfragen an Copilot, warum ein Test fehlschlug
- Nutzung von Agent-gestütztem Bisect zum Finden von Regressionsursachen
- Management von Halluzinationsrisiken beim Debugging von unbekanntem Code
Leistungsmanagement und Limitierung
- Verständnis für tägliche Anfrage-Limits und Model-Kontingente
- Optimierung der Prompt-Länge zur Vermeidung abgeschnittener Antworten
- Wechsel zwischen Modellen für unterschiedliche Aufgaben
- Überwachung der Agent-Latenzzeit und Caching-Strategien
Sicherheit und Compliance für Unternehmen
- Datenverarbeitung: Was das Repository verlässt und was lokal verbleibt
- Verhinderung des Lecks von Geheimnissen und Zugangsdaten via Prompts
- Einhaltung von DSGVO, SOC 2 und FedRAMP-Anforderungen
- Red-Teaming des generierten Codes auf Injektionsschwachstellen
Fehlerbehebung bei häufigen Szenarien
- Gründe, warum Copilot den Kontext Ihrer Code-Basis manchmal ignoriert
- Behebung von Indexierungsfehlern in großen Repositorys
- Umgang mit Rate-Limit-Fehlern während Hauptlastzeiten
- Behebung von Synchronisationsproblemen der IDE-Erweiterung
Zusammenfassung und künftige Roadmap
- Wiederholung der Fähigkeiten des Agent-Modus und praktischer Workflows
- GitHub-Copilot-Roadmap und kommende Agent-Funktionen
- Ressourcen für die Aktualität bezüglich Copilot-Releases
Voraussetzungen
- Erfahrung mit objektorientierter oder funktionaler Programmierung
- GitHub-Konto und Grundkenntnisse im Git-Workflow
- Vertrautheit mit mindestens einer IDE (VS Code, JetBrains oder Neovim)
Zielgruppe
- Entwickler, die derzeit Copilot nutzen und die Agent-Modus-Funktionen freischalten möchten.
- Engineering-Manager, die Copilot in Entwicklungsteams einführen möchten.
- Sicherheitsteams, die Richtlinien zur KI-gestützten Codegenerierung überprüfen.
21 Stunden