KI-gestützte Softwareentwicklung in der Praxis
Ein dreitägiger Intensivworkshop, der den Einsatz von KI von der Code-Vervollständigung bis hin zu autonomen Agenten beleuchtet. Werkzeuge: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor u.a.
Dauer
3 Tage
Format
Vor Ort oder online
Sprache
Deutsch
Teilnehmer
Nach Absprache
Über die
Schulung
Dieser Intensivworkshop behandelt den professionellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im gesamten Softwareentwicklungszyklus. Es wird gezeigt, wie moderne KI-Assistenten eingesetzt werden, um fremde Codebasen schnell zu analysieren und Neuentwicklungen durch agentische Workflows spürbar zu beschleunigen. Dabei stehen stets Qualität, Sicherheit und Datenschutz im Fokus, um reale Risiken wie Halluzinationen oder Lizenzprobleme im Entwicklungsalltag souverän zu vermeiden.
Das lernen Sie
1
Gezielter KI-Einsatz
Die Auswahl der passenden Modelle (z.B. Claude, GPT) für spezifische Aufgaben sowie das Schreiben präziser Prompts mit gut strukturiertem Kontext.
2
Wartung von Bestandscode
Die zügige Analyse fremder Codebasen zur Erstellung von Dokumentationen, für gezielte Refactorings und zur Absicherung durch Charakterisierungstests.
3
Gestützte Neuentwicklung
Der Aufbau neuer Features vom Architekturentwurf über das Scaffolding bis zur fertigen Implementierung unter Einsatz von agentischen Workflows.
4
Integration und Governance
Die Anbindung der KI an eigene Datenquellen und Tools per Model Context Protocol (MCP) sowie der sichere Umgang mit Datenschutz und Sicherheit.
Für wen ist diese Schulung geeignet?
Der Kurs richtet sich an Softwareentwickler, technische Leads und Architekten, die KI-Werkzeuge produktiv und verantwortungsvoll in die Bestands- und Neuentwicklung integrieren möchten. Vorausgesetzt werden praktische Programmiererfahrung in einer gängigen Sprache (z. B. C#, Java, Python) und grundlegende Git-Kenntnisse. Konkrete Vorerfahrungen mit KI-Assistenten sind nicht zwingend erforderlich.
Softwareentwickler
KI-Werkzeuge produktiv im Entwicklungsalltag nutzen.
Technische Leads
Sichere und wirksame KI-Workflows im Team etablieren.
Softwarearchitekten
Agenten, MCP und Governance fundiert einordnen.
Voraussetzungen
Praktische Programmiererfahrung und grundlegende Git-Kenntnisse.
Themenplan
Tag 1: Grundlagen, Werkzeuge und Modelle
- Funktionsweise von Sprachmodellen, Tokens und Kontextfenstern.
- Vergleich gängiger Tools (GitHub Copilot, Cursor, CLI vs. Cloud).
- Einsatzzwecke aktueller Modell-Familien in Hinblick auf Kosten, Tempo und Kontextlänge.
- Das Steuern von Kontexten und das effektive Prompting für Entwickler.
- Labs: Tools einrichten, Modelle vergleichen und Prompts iterativ verbessern.
Tag 2: Bestandspflege und Absicherung an realem Legacy-Code
- Eine fremde Architektur durch KI erschließen und Abhängigkeiten finden.
- Code verständlich machen, fehlende Dokumentationen ergänzen und Onboarding-Notizen generieren.
- Sicheres Refactoring planen und Altlasten in überprüfbaren Schritten modernisieren.
- KI-gestützte Erstellung von Unit-Tests als Sicherheitsnetz vor Änderungen.
- KI im Code-Review: Stärken, Schwächen und die Rolle des menschlichen Gutachters.
- Labs: Codebasis analysieren, Charakterisierungstests schreiben und Refactoring durchführen.
Tag 3: Neuentwicklung, MCP und verantwortungsvoller Einsatz
- Ein geplantes Vorgehen von der Architekturskizze zur lauffähigen Neuentwicklung.
- Agentische Workflows über mehrere Dateien anwenden und steuern.
- Das Model Context Protocol (MCP) verstehen und KI an interne Daten und Tools anbinden.
- Verifizieren von KI-Ausgaben, Schutz von Geheimnissen und Sicherheit im Code.
- Datenschutz, Cloud-Grenzen und die Definition von Team-Richtlinien.
- Labs: Ein neues Feature entwickeln, Agenten nutzen und MCP-Server anbinden.
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