Schulungsübersicht
Der vierstufige Personalisierungsstapel
Stufe 1 | Wissen – Rules und AGENTS.md
Inhalt:
• Definition von Projektkonventionen und Coding-Standards
• Dokumentation der Architektur und technischen Einschränkungen
• Erstellung von toolspezifisch neutralen Projektrichtlinien
• Sicherstellung der Konsistenz über Entwicklungsteams und KI-Tools hinweg
Stufe 2 | Können – Skills
Inhalt:
• Erstellung wiederverwendbarer Einheiten mit Spezialwissen
• Laden von kontextuellen Informationen nur bei Bedarf
• Reduzierung der Kontextgrösse bei gleichzeitiger Verbesserung der Aufgabenleistung
• Aufbau von Bibliotheken mit wiederverwendbaren Workflows und Expertise
Stufe 3 | Erreichen – MCP
Inhalt:
• Verbindung von KI-Tools mit externen Systemen und Diensten
• Zugriff auf Repositories, Datenbanken und Dokumentationsquellen
• Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Coding-Assistenten
• Implementierung sicherer Integrationen und Governance-Kontrollen
Stufe 4 | Handeln – Agents
Inhalt:
• Verständnis autonomer KI-Agents und ihrer Fähigkeiten
• Automatisches Lesen, Schreiben, Testen und Überarbeiten von Code
• Verwaltung zielorientierter Workflows und delegierter Aufgaben
• Etablierung von Überwachungs- und menschlichen Review-Mechanismen für agentic Systeme
Tag 1 | Delegation und Erweiterung der Tools
Modul 1 | Vom Assistenten zum Agent
Inhalt:
• Verständnis des Unterschieds zwischen KI-Assistenten und autonomen Agents
• Inline-Code-Vervollständigung versus agentic Delegation
• Wie agentic Workflows die Strukturierung von Entwicklungsaufgaben verändern
• Identifikation von Aufgaben, die sich für die Delegation an Agents eignen
• Best Practices für die Zusammenarbeit mit autonomen KI-Systemen
Modul 2 | Delegationen, die ohne ständige Überwachung funktionieren
Inhalt:
• Schreiben effektiver Anweisungen für KI-Agents
• Bereitstellung ausreichender Kontexte und geschäftlicher Anforderungen
• Definition von Einschränkungen und Grenzen für die Ausführung
• Festlegung klarer Akzeptanzkriterien und Erfolgsmessgrössen
‥ Minimierung menschlicher Intervention bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Qualität
Modul 3 | Personalisierungsstapel und Anwendungsbereiche
Inhalt:
• Verständnis des vierstufigen Personalisierungsstapels
• Nutzung von Rules und AGENTS.md zur Definition von Projektkonventionen
• Bestimmung, welche Personalisierungsmechanismen in verschiedenen Szenarien Anwendung finden
• Effizientes Management von Kontext über Tools und Projekte hinweg
• Erstellung konsistenter KI-unterstützter Entwicklungsumgebungen
Modul 4 | Skills und Subagents
Inhalt:
• Erstellung wiederverwendbarer Skills für gängige Workflows und Aufgaben
• Verpackung von Spezialwissen für die wiederholte Nutzung
• Verständnis der Rolle von Subagents und isolierten Kontexten
• Delegation begrenzer Aufgaben an spezialisierte Agents
‥ Steigerung der Effizienz durch modulare KI-Workflows
Tag 2 | Verbindung von Tools, Parallelität und Governance
Modul 5 | MCP: Verbinden und Erstellen
Inhalt:
• Verständnis der Prinzipien des Model Context Protocol (MCP)
• Verbindung von KI-Tools mit externen Systemen und Diensten
• Integration von Browsern, Datenbanken, Repositories und Dokumentationsquellen
‥ Aufbau eines eigenen MCP-Servers
• Verwaltung von Zugriffsrechten und Sicherheitsaspekten
Modul 6 | Der disziplinierte agentic Workflow
Inhalt:
• Etablierung eines wiederholbaren KI-unterstützten Entwicklungsprozesses
• Brainstorming und Planung mit KI-Agents
‥ Aufbau und Implementierung von Lösungen in Zusammenarbeit
• Testen und Validieren generierter Outputs
• Überprüfen und Finalisieren der Ergebnisse mit entsprechenden Verifikationsschritten
Modul 7 | Parallele Entwicklung
Inhalt:
‥ gleichzeitiges Ausführen mehrerer KI-Agents
• Arbeit mit isolierten Branches und Git Worktrees
• Koordinierung von Entwicklungsaktivitäten über parallele Workflows hinweg
• Merging und Validierung der Outputs aus mehreren Agents
‥ Steigerung der Produktivität durch Strategien zur parallelen Ausführung
Modul 8 | Risiken, Review und Governance
Inhalt:
‥ Bewertung und Prüfung externer Skills und MCP-Servers
• Verständnis von Sicherheits- und Governance-Risiken
• Verwaltung von Berechtigungen und Zugriffsrechten
‥ Schutz sensibler Daten und geistigen Eigentums
‥ Etablierung von Review-Prozessen und Quality-Assurance-Praktiken
Modul 9 | KI-Adoption in der Softwareentwicklung: Anwendungsfälle und nächste Schritte
Inhalt:
‥ Wie Organisationen KI in den SDLC (Software Development Lifecycle) integrieren
‥ Praxisnahe Anwendungsbeispiele und Implementierungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
‥ Gängige Ansätze zur KI-Adoption: individuelle Adoption, teambasierte Adoption und unternehmensweite Enablement-Massnahmen
‥ Typische Anwendungsfälle über den SDLC hinweg:
‥ Anforderungsermittlung und Dokumentation
‥ Codegenerierung und Prototyping
‥ Testing und Qualitätssicherung
‥ Code-Review und Refactoring
‥ Dokumentation und Wissensmanagement
‥ DevOps und Incident Management
‥ Governance-Modelle, Richtlinien und Sicherheitsaspekte
‥ Messung der Produktivität und des ROI von KI-unterstützter Entwicklung
‥ Erstellung einer internen Roadmap zur KI-Adoption
‥ Definition praktischer nächster Schritte für Teilnehmer und ihre Teams
Interaktive Diskussionsworkshop
‥ Aktuelle Herausforderungen in den Entwicklungsteams der Teilnehmer
‥ Identifikation von Use Cases mit hohem Mehrwert für die unmittelbare Einführung
‥ Risiken, Blockaden und organisationale Aspekte
‥ Erstellung eines ersten Aktionsplans für die KI-Integration.
Voraussetzungen
Professionelle Entwicklungserfahrung, Vertrautheit mit der Konsole (Terminal) und Kenntnisse in Git. Regelmässige Nutzung eines KI-Coding-Tools oder Abschluss des Foundations-Kurses.
Zielgruppe
Entwickler, die bereits KI-Tools nutzen, technische Leads, die für die Einführung im Team verantwortlich sind, sowie Platform- oder DevOps-Ingenieure, die Skills und MCP-Servers erstellen.
Erfahrungsberichte (2)
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