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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.
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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