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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)
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