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Schulungsübersicht
⚔️ Level 1: Der Entdeckungsdungeon – Die Geheimnisse der Anforderungen
Mission: Verwenden Sie LLMs (ChatGPT), um strukturierte Anforderungen aus vagen Eingaben zu extrahieren.
SchlüsselActivities:
- Ambigue Produktideen oder Feature-Anfragen interpretieren
- Verwenden Sie KI, um:
- Nutzergeschichten und Akzeptanzkriterien zu generieren
- Personas und Szenarien vorzuschlagen
- Bildliche Artefakte zu erzeugen (z. B., einfache Diagramme mit Mermaid oder draw.io)
- Ausgangslage: Strukturierte Nutzergeschichten-Backlog + initiales Domain-Modell/Bilder
🔥 Level 2: Die Design-Werkstatt – Architekturrolle
Mission: Verwenden Sie KI, um Architektenpläne zu erstellen und zu validieren.
SchlüsselActivities:
- Verwenden Sie KI, um:
- Einen architektonischen Stil vorzuschlagen (Monolith, Microservices, serverlos)
- Hochwertige Komponenten- und Interaktionsdiagramme zu generieren
- Klasse/Modulstrukturen aufzubauen
- Prüfen Sie gegenseitig die Wahl durch Peer Design Reviews
Ausgangslage: Validierte Architektur + Codeskelett
🧙♂️ Level 3: Der Code-Arena – Codex-Gauntlet
Mission: Verwenden Sie KI-Copiloten, um Features zu implementieren und den Code zu verbessern.
SchlüsselActivities:
- Verwenden Sie GitHub Copilot oder ChatGPT, um Funktionalitäten zu implementieren
- Refaktorisieren Sie KI-generierten Code für:
- Leistungsfähigkeit
- Sicherheit
- Inhaltsstabilität
- Fügen Sie "Code-Smells" ein und führen Peer-Aufräumkurse durch
Ausgangslage: Funktionale, refaktorierte, KI-generierte Codebasis
🐛 Level 4: Der Fehler-Sumpf – Test die Finsternis
Mission: Generieren und verbessere Tests mit KI, dann finde Bugs in fremdem Code.
SchlüsselActivities:
- Verwenden Sie KI, um:
- Einheitstests zu generieren
- Komponententests zu erstellen
- Randfallsimulatoren zu erzeugen
- Tauschen Sie fehlerhaften Code mit einem anderen Team aus für KI-assistierten Debugging
Ausgangslage: Testanwendung + Fehlerbericht + Fehlerschließung
⚙️ Level 5: Die Pipeline-Portale – Automatentor
Mission: Setzen Sie intelligente CI/CD-Pipelines mit KI-Hilfe ein.
SchlüsselActivities:
- Verwenden Sie KI, um:
- Ablaufdefinitionen zu erstellen (z. B., GitHub Actions)
- Bau-, Test- und Bereitstellungsschritte automatisieren
- Anomalieerkennung/Rollback-Richtlinien vorschlagen
Ausgangslage: KI-assistiert, funktionierende CI/CD-Pipeline-Skripte oder -Flüsse
🏰 Level 6: Die Überwachung-Zitadelle – Log-Wachturm
Mission: Analysieren Sie Protokolle und verwenden ML, um Anomalien zu erkennen und die Wiederherstellung zu simulieren.
SchlüsselActivities:
- Analysieren Sie vorbevollständigte oder generierte Protokolle
- Verwenden Sie KI, um:
- Abweichungen oder Fehlerentwicklungen zu identifizieren
- Automatisierte Antworten vorzuschlagen (z. B., Selbstheilungs-Skripte, Warnungen)
- Bildschirmflächen oder visuelle Zusammenfassungen zu erstellen
Ausgangslage: Überwachungsvorhaben oder simulierter intelligenter Alarmmechanismus
🧙♀️ Endlevel: Der Helden-Arena – Bau des ultimativen KI-gestützten SDLC
Mission: Teams wenden alles, was sie gelernt haben, an, um einen funktionierenden SDLC-Schleife für ein kleines Projekt zu erstellen.
SchlüsselActivities:
- Wählen Sie ein Team-Kleinprojekt aus (z. B., Fehlertracker, Chatbot, Microservice)
- Bewirken Sie KI in jeder SDLC-Phase:
- Anforderungen, Design, Code, Testen, Bereitstellung, Überwachung
- Präsentieren Sie die Ergebnisse in einer kurzen Team-Demo
Peerabstimmung oder Beurteilung für den effektivsten KI-gesteuerten Pipeline
Ausgangslage: End-to-End-KI-verstärkte SDLC-Implementierung + Team-Vorstellung
Am Ende dieses Workshops können die Teilnehmer:
- Kreative KI-Werkzeuge verwenden, um Softwareanforderungen zu extrahieren und zu strukturieren
- Architekturdiagramme mit KI generieren und Designentscheidungen validieren
- Verwenden Sie KI-Copiloten zur Implementierung und Refaktorisierung von Produktionscode
- Automatisierte Testgenerierung und KI-assistiertes Debugging durchführen
- KI-gesteuerte CI/CD-Pipelines gestalten, die auf Anomalien reagieren
- Protokolle mit KI/ML-Werkzeugen analysieren, um Risiken zu erkennen und Selbstheilung zu simulieren
- Einen vollständig von KI verstärkten SDLC durch ein kleines Teamprojekt demonstrieren
Voraussetzungen
Audience: Softwareentwickler, Tester, Architekten, DevOps Ingenieure, Product Owners
Die Teilnehmer sollten über folgende Kenntnisse verfügen:
- Eine grundlegende Verständnis des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC)
- Praktische Erfahrung in mindestens einer Programmiersprache (z.B., Python, Java, JavaScript, C# usw.)
- Bekanntschaft mit:
- Schreiben und Lesen von User Stories oder Anforderungen
- Grundlegenden Prinzipien der Softwarearchitektur
- Versionsverwaltung (z.B., Git)
- Schreiben und Ausführen von Unit-Tests
- Laufen oder Interpretieren von CI/CD-Pipelines
💡 Dies ist ein Workshop für Fortgeschrittene. Er ist ideal für Profis, die bereits Teil von Softwareliefermannschaften sind (Entwickler, Tester, DevOps Ingenieure, Architekten, Product Owners).
7 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dozentenwissen zur fortgeschrittenen Nutzung von Copilot & ausreichende und effiziente praktische Übungsstunden
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maschinelle Übersetzung
