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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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