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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.

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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