Schulungsübersicht
Tag 1 | Die Tools verstehen und ein erstes Projekt erstellen
Modul 1 | So funktionieren KI-Coding-Tools tatsächlich
Inhalt:
• Verständnis von Context Windows und deren Begrenzungen
• Stateless-Ansätze und wie KI-Modelle Informationen während einer Sitzung speichern
• Der Workflow «Plan → Ausführen → Prüfen»
• Stärken und Grenzen von KI-Coding-Tools
• Best Practices für eine effektive Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
Modul 2 | Die Landschaft der KI-Coding-Tools
Inhalt:
• Überblick über das aktuelle KI-Coding-Ökosystem
• Unterschiede zwischen Tools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code
• Auswahl des passenden Modells und Tools für verschiedene Aufgaben
• Stärken und Einschränkungen verschiedener Coding-Assistenten
• Praktische Empfehlungen zur Einführung der Tools in Entwicklungsteams
Modul 3 | Anatomie eines Prompts
Inhalt:
• Wichtige Bestandteile eines effektiven Prompts
• Kontext bereitstellen und die Aufgabe klar definieren
• Ausgabeformate und Constraints festlegen
• Häufig verwendete Prompting-Frameworks und Templates
• Techniken zur Verbesserung der Prompt-Qualität und -Konsistenz
Modul 4 | Erstes Coding: Vom leeren Ordner zum Projekt
Inhalt:
• Aufbau eines Projekts in einem leeren Ordner
• Erstellen der grundlegenden Anwendungsstruktur und Scaffolding
• Verwaltung von Abhängigkeiten und Projektkonfiguration
• Iteratives Verbessern des generierten Codes
• Testen und Verfeinern der finalen Lösung
Tag 2 | Bestehende Codebasen, Personalisierung und Review
Modul 5 | Arbeiten in einer Codebasis
Inhalt:
• Navigation und Verständnis für eine unbekannte Codebasis
• Abfrage und Analyse bestehender Projekte mit KI-Tools
• Kartierung der Anwendungsstruktur und Abhängigkeiten
• Generierung von Dokumentation und technischen Zusammenfassungen
• Beschleunigung des Onboardings in bestehende Projekte
Modul 6 | Alltagstätigkeiten: Bugs beheben, Features entwickeln und testen
Inhalt:
• Einsatz von KI-Tools zur Untersuchung und Behebung von Bugs
• Implementierung neuer Features und Erweiterungen
• Erstellung und Verbesserung automatisierter Tests
• Validierung des generierten Codes und der Änderungen
• Steigerung der Produktivität bei täglichen Entwicklungsaufgaben
Modul 7 | Personalisierung: Was das bedeutet
Inhalt:
• Verständnis von Projektregeln und Konfigurationsdateien
• Einführung in AGENTS.md und Konzept des projektbezogenen Speichers
• Einsatzorte und -zeitpunkte von Personalisierungsmechanismen
• Best Practices zur Konfiguration von KI-Assistenten
• Überblick über fortgeschrittene Implementierungsansätze
Modul 8 | Schutzmassnahmen, Risiken und Urteilsvermögen
Inhalt:
• Prüfung und Validierung von KI-generiertem Code
• Verständnis häufiger Fehlermodi und Grenzen
• Erkennen von Prompt Injection und Sicherheitsrisiken
• Entscheidung, welche Aufgaben an KI delegiert werden können
• Anwendung menschlichen Urteilsvermögens und Wahrung der Verantwortung in der Softwareentwicklung
Voraussetzungen
Keine Vorkenntnisse in Programmierung oder KI-Tools erforderlich.
Vorwissen im Umgang mit Code oder Git ist hilfreich
Lizenziertes Konto (Claude Code / Cursor / Copilot)
Zielgruppe:
Neueinsteiger in die KI-unterstützte Softwareentwicklung, darunter auch Nicht-Entwickler und gelegentliche Entwickler sowie fachnahe Rollen in QA, Data, Product oder Operations. Keine Vorkenntnisse in der Entwicklung werden vorausgesetzt.
Erfahrungsberichte (2)
Claude Code effizienter nutzen
Virgil Trif - Frequentis
Kurs - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Maschinelle Übersetzung
Ich habe das Potenzial des Tools erkannt und genug Fähigkeiten erworben, um es sofort in meiner Arbeit einzusetzen.
Angelo Moro
Kurs - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
Maschinelle Übersetzung