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Schulungsübersicht

Modul 1: Kontext, Umfang und Herausforderungen bei der Bereitstellung

  • Autovervollständigung versus autonome mehrstufige Ausführung
  • Häufige KI-Fehlvorstellungen im Software-Delivery
  • Warum bessere Prompts alleinstehend nicht ausreichen
  • Ermittlung der verwendeten Tools, Schmerzpunkte und Ziele der Teilnehmenden
  • Auswahl des passenden KI-Betriebsmodells für Engineering-Teams

Modul 2: Anforderungsaufnahme und strukturierte Zerlegung

  • Erstellung einer strukturellen Inventarliste der Stakeholder-Dokumente
  • Techniken zur Anforderungsextraktion
  • Chunking-Strategien: strukturell, semantisch, gleitendes Fenster
  • Sicherung von Abhängigkeiten und Querverweisen
  • Umgang mit Tabellen, Diagrammen, Flussdiagrammen und gemischten Eingaben
  • Effizientes Management des Kontextfensters

Modul 3: Grenzen menschlicher Urteilskraft

  • Bereiche, in denen menschliche Entscheidungen kritisch bleiben
  • Erkennung halluzinierter Abhängigkeiten
  • Aufdecken erfundener Einschränkungen und umgekehrter Logik
  • Vorbeugung gegen unsichere „hilfsbereite“ Standardvorgaben der KI
  • Validierungsframeworks für Nachverfolgbarkeit, Konsistenz und Vollständigkeit

Modul 4: Vom Requirement zum Code mit Agentik-Tools

  • Architektur-zuerst-Delivery-Modell
  • Komponentenmapping und Dienstgrenzen
  • API-Verträge als Ankerpunkte der Lieferung
  • Dauerhafte Regeln und Einschränkungen in KI-Tools
  • Auf Anforderungen abgestimmte Task-Anweisungen
  • Kurzes Prompting versus eingeschränktes (konstruktives) Prompting
  • Vertrag-first Generierung von Backend und Frontend

Modul 5: Agentischer Iterationskreislauf

  • Die Selbstkorrekturschleife
  • Gesteuerte iterative Lieferzyklen
  • Durchsicht von Diffs und Codeänderungen
  • Erkennung von Scope Creep und nicht autorisierten Modifikationen
  • Umgang mit begrenztem Kontextspeicher
  • Nutzung der Iterationshistorie zur kontinuierlichen Verbesserung

Modul 6: Durchsetzung von Codequalität

  • Prompt-Einschränkungen für Randfälle
  • Regelwerke als lebende Governance-Artefakte
  • Automatisierte Prüf Gates mittels Linting und statischer Analyse
  • Sicherheitsscanning in KI-generiertem Code
  • Prüfung der Konformität von Abhängigkeiten und Architektur
  • Protokoll zur menschlichen Prüfung von KI-Ausgaben

Modul 7: Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung

  • Einspeisung strukturierter Fehler zurück in KI-Workflows
  • Begrenzte Iterationen und Stop-Kriterien
  • Dokumentation von Zyklen und Ergebnissen
  • Verbesserung der Regelwerke im Zeitverlauf
  • Aufbau wiederverwendbarer Ingenieurs-Intelligenz

Modul 8: Sicherheits-Anti-Patterns im KI-Delivery

  • Häufige Sicherheitsrisiken in generiertem Code
  • Anhang: technologie-spezifische Sicherheitsregeln
  • Sicherheitsscanning vor dem Commits (Pre-commit)
  • Sichere SDLC-Kontrollen für KI-unterstützte Entwicklung
  • Menschliche Verantwortung bei sicherer Delivery

Modul 9: Anforderungen als Fundament für Tests

  • Generierung von Spezifikationen aus den Requirements
  • Domänenspezifisches Testdesign
  • Sichere Generierung der Testimplementierungen
  • Konzepte des Mutationstestings
  • Validierung der Spezifikationsabdeckung
  • Überprüfung der Assertion-Stärke
  • Diagnostics-Frage-Modelle

Modul 10: Wartung des Systems

  • Lebende Artefakte: Verträge, Landkarten, Regeln, Testspezifikationen
  • Zeitliche Entwicklung der Einschränkungen
  • KI-Governance für langfristige Wartbarkeit
  • Vorbeugung technischer Schulden durch KI-Kontrollen
  • Betriebsmodell für nachhaltige KI-Engineering-Teams

Voraussetzungen

Voraussetzungen für Teilnehmende:

  • Erfahrung in Softwareentwicklungsprojekten
  • Grundverständnis der Anwendungsarchitektur
  • Kenntnisse im Umgang mit APIs, Backend-/Frontend-Systemen oder Fullstack-Delivery
  • Grundlegende Kenntnisse zu agilen oder iterativen Softwarelieferprozessen
  • Vertrautheit mit Konzepten der Softwaretestung
  • Kenntnisse im Umgang mit KI-Coding-Tools sind von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich
  • Geeignet für erfahrene Fachkräfte (mid-level bis senior)
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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