Schulungsübersicht
Einführung in Claude Code & KI-gestützte Softwareentwicklung
- Was ist Claude Code und wie unterscheidet es sich von traditionellen KI-Tools?
- Die Rolle generativer KI-Agenten in der Softwareentwicklung
- Nutzung umfangreicher Prompts zur Erstellung ganzer Anwendungen
- Verständnis der Produktivitätsvorteile durch KI-gestützte Entwicklung
KI-Arbeitskraft & Engineering-Produktivität
- Claude Code als KI-Entwicklungsteam betrachten
- Häufige Befürchtungen und Missverständnisse bezüglich KI im Engineering adressieren
- Die Ökonomie der KI-Arbeitskraft verstehen
- Den Best-of-N-Ansatz nutzen, um mehrere Lösungen zu generieren
- Optimalste Implementierungen auswählen und verfeinern
Claude Code, Design und Codequalität
- Beurteilen, ob KI die Codequalität einschätzen kann
- Anwendung von Software-Designprinzipien mit KI-Unterstützung
- Nutzung von KI zur Erkundung von Anforderungen und Lösungsraum
- Schnellprototyping mit konversationellen Designworkflows
- Constraints (Einschränkungen) und strukturierte Prompts anwenden, um die Ausgabequalität zu verbessern
Prozess, Kontext und das Model Context Protocol (MCP)
- Die Bedeutung von Prozess und Kontext gegenüber roher Codegenerierung
- Globaler persistenter Kontext mittels CLAUDE.md
- Strukturierung von Projektregeln, Architektur und Constraints in Kontextdateien
- Wiederverwendbarer gezielter Kontext durch Claude Code-Befehle
- Kontextbasiertes Lernen: Beibringen von Claude Code mittels Beispielen
Automatisierung & Dokumentation mit Claude Code
- Nutzung von Claude Code zur Generierung und Pflege von Dokumentation
- Automatisierung repetitiver Engineering-Aufgaben
- Erstellung wiederverwendbarer Workflows, die durch Kontext und Befehle gesteuert werden
Versionskontrolle & parallele Entwicklung mit Claude Code
- Integration von Claude Code in Git-basierte Workflows
- Nutzung von Git-Branches und Worktrees mit KI-Agenten
- Ausführen von Claude Code-Aufgaben parallel
- Koordination mehrerer KI-Subagenten an separaten Features
- Sicheres Management paralleler Feature-Entwicklung
Skalierung von Claude Code & KI-Reasoning (Schlussfolgerung)
- Als Hände, Augen und Ohren von Claude Code agieren
- Sicherstellen, dass Claude Code seine eigene Arbeit überprüft
- Umgang mit Token-Limits und architektonischer Komplexität
- Projektstruktur und Dateibenennung für KI-Skalierbarkeit entwerfen
- Langfristige Gesundheit der Codebasis mit KI-Unterstützung erhalten
Multimodales Prompting & prozessgetriebene Entwicklung
- Prozess und Kontext korrigieren, bevor Code korrigiert wird
- Informale Eingaben (Notizen, Skizzen, Spezifikationen) in produktionsreifen Code übersetzen
- Nutzung multimodaler Eingaben zur Führung der Implementierung
- Erstellung wiederholbarer, KI-gestützter Entwicklungsprozesse
Capstone (Abschlussprojekt): Definition Ihres Claude Code Prozesses
- Entwurf eines persönlichen oder teamweiten Claude Code Workflows
- Kombination von Kontextdateien, Befehlen, Subagenten und Prompts
- Erstellung eines wiederverwendbaren, skalierbaren KI-gestützten Engineering-Prozesses
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Prinzipien der Softwareentwicklung und gängigen Engineering-Workflows.
- Erfahrung mit einer Programmiersprache wie JavaScript, Python usw.
- Erfahrung in der Verwendung von Befehlszeile / Terminal und Vertrautheit mit Git-Workflows.
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die KI in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten.
- Technische Teamleiter, die die Engineering-Produktivität mit KI-Tools verbessern wollen.
- DevOps-Ingenieure und Engineering-Manager, die sich für KI-gestützte Coding-Automatisierung interessieren.
Erfahrungsberichte (1)
Chris hat eine hervorragende Arbeit geleistet, indem er Denkanstöße formulierte und das Teamgespräch zu den verschiedenen Themen förderte.
Mitch McBride - Mitch McBride
Kurs - Claude for Coding
Maschinelle Übersetzung