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 Dauer 7 Stunden

Schulungsübersicht

Best Practices und Werkzeuge

Häufige Fehlerquellen und Gegenstrategien

Einführung in das Prompt Engineering

Verfeinerung von Prompts und iteratives Design

Prompting für Testautomatisierung und SQL-Generierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Verwendung von Prompts für Codeerläuterungen und Fehlersuche (Debugging)

Formulierung von Prompts für die Codegenerierung

  • Vermeidung halluzinierter Codes oder Sicherheitslücken
  • Umgang mit unvollständigen oder mehrdeutigen Eingaben
  • Erstellung sicherer Fallback-Prompts und Schutzmaßnahmen (Guardrails)
  • Erstellung von Testfällen aus Anforderungen oder Code
  • Generierung strukturierter SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache
  • Formatierung von Ausgaben für die Integration in Test-Suiten
  • Erläuterung von Legacy-Code oder unbekanntem Code
  • Prompting für Logik-Erklärungen oder Edge-Case-Analysen
  • Aufspüren und Erklären von Bugs oder Ineffizienzen
  • Generierung von Code aus Beschreibungen in natürlicher Sprache
  • Kontrolle des Ausgabeformats und der Programmiersprache
  • Arbeit mit komplexer Logik oder mehreren Funktionen
  • Verbesserung der Ergebnisse durch Prompt-Kettenbildung und Feedback-Schleifen
  • Fehlerbehebung und Strategien zur Prompt-Anpassung (Prompt Tuning)
  • Fallstudien zur Verfeinerung für technische Aufgaben
  • Prompt-Bibliotheken und Wiederverwendungsmuster
  • Verwendung von Prompt-Vorlagen in VS Code oder API-basierten Workflows
  • Bewertung der Prompt-Qualität und Leistung im Produktivbetrieb
  • Verständnis von Prompts, Kontext, Tokens und Modellen
  • Typen von Prompts: Zero-shot, One-shot, Few-shot
  • Verwendung von System- gegenüber Benutzeranweisungen in verschiedenen APIs

Voraussetzungen

Zielgruppe

  • Entwickler, die LLMs für die Codegenerierung oder -analyse einsetzen
  • Technische Leads, die KI-Tools in Workflows erkunden
  • Software-Profis, die LLM-Integrationen testen
  • Erfahrung in der Softwareentwicklung oder im Scripting
  • Vertrautheit mit gängigen Programmiersprachen (z. B. Python, JavaScript, SQL)
  • Grundlegende Kenntnisse von Large Language Models (LLMs) und KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Copilot

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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