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Schulungsübersicht

Von Autovervollständigung zum Agent: Das Verständnis des Wandels

  • Unterschiede zwischen Copilot-Vorschlägen und agenticer Mehrschrittplanung
  • Architektur des Agent-Zyklus: Planen, Generieren, Ausführen, Iterieren
  • Sprachunterstützung und Modellauswahl für Agent-Aufgaben
  • Praxisbeispiele: Von fünfzeiligen Funktionen bis hin zu mehrgenerierten Features über mehrere Dateien hinweg

Aktivierung des Agent-Modus in Ihrer IDE

  • Aktivierung in VS Code, JetBrains und Neovim
  • Konfiguration des Kontextfensters und der Modelltier-Voreinstellungen
  • Einrichtung von Repository-spezifischen Regeln und Ignorieren grosser Binärdateien
  • Unterscheidung zwischen Copilot-Chat und Inline-Agent-Arbeitsabläufen

Mehrschrittige Planung und Ausführung

  • Prompting von Copilot zur Erstellung eines Features von A bis Z
  • Beobachten, wie der Agent Aufgaben in Schritte über mehrere Dateien hinweg aufteilt
  • Jeden Schritt vor der Anwendung von Änderungen überprüfen
  • Inline-Rollback nutzen, wenn Schritte vom Kurs abweichen

Terminalbefehle innerhalb des Agent-Zyklus

  • Installieren von Abhängigkeiten über die Copilot-Terminalintegration
  • Ausführen von Build-Befehlen und Interpretieren der Ausgaben
  • Verwalten von Umgebungsvariablen direkt innerhalb von Copilot-Sitzungen
  • Sicherheitsgrenzen: Welche Befehle eine manuelle Genehmigung erfordern

Testgetriebene Entwicklung mit einem Agent

  • Generieren von Unit-Tests aus bestehendem Quellcode
  • Steuerung der Testerstellung über natürliche Sprach-Prompts
  • Ausführen von Test-Suites und Interpretieren von Fehlerprotokollen innerhalb von Copilot
  • Verfeinern der Assertions nach dem Anzeigen von Fehlern bei Randfällen

Navigieren in grossen Code-Repositories

  • Automatisches Finden von Dateibegrenzungsreferenzen
  • Refaktorieren gemeinsamer Hilfsfunktionen mit Copilot-gesteuerten Umbenennungen
  • Gleichzeitiges Aktualisieren von Konfigurationsdateien und Schema-Dateien
  • Vermeiden der Erschöpfung des Kontextfensters durch gezielte Prompts

Anpassen von Copilot an Team-Standards

  • Schreiben repositoriespezifischer Anweisungen in .github/copilot-instructions.md
  • Durchsetzen von Namenskonventionen und Architekturmustern
  • Ausschliessen sensibler Dateien und Verzeichnisse aus dem Kontext
  • Erstellen teamspezifischer Prompt-Vorlagen für häufige Aufgaben

GitHub Copilot Enterprise Governance

  • Zuteilung von Sitzungen, Abrechnung und Nutzungs-Dashboards
  • Audit-Logs: Nachverfolgen, was Copilot generiert hat versus was commitet wurde
  • Microsoft IP-Schutzversicherungspolitiken und Lizenzierungsimplikationen
  • Blockieren bestimmter Datei Muster aus KI-Vorschlags-Pipelines

Fehlerbehebung mit dem Agent-Modus

  • Gemeinsames Analysieren von Stack-Traces mit dem Agent
  • Hypothese-getriebene Fehlerbehebung: Fragen an Copilot, warum ein Test fehlgeschlagen ist
  • Nutzung agentenunterstützter Bisect-Methoden zum Auffinden von Regressionsursachen
  • Umgang mit Halluzinationsrisiken bei der Fehlerbehebung in unbekannten Codeabschnitten

Performance und Begrenzungsmanagement

  • Verständnis täglicher Anfragebegrenzungen und Modell-Kontingente
  • Optimieren der Prompt-Länge, um abgeschnittene Antworten zu vermeiden
  • Wechseln zwischen Modellen für unterschiedliche Aufgaben
  • Überwachen der Agent-Latenz und Caching-Strategien

Sicherheit und Compliance für Unternehmen

  • Datenverarbeitung: Was das Repository verlässt und was lokal bleibt
  • Verhindern des Lecks von Secrets und Zugangsdaten via Prompts
  • Einhaltung der Anforderungen von GDPR, SOC 2 und FedRAMP
  • Red-Teaming des generierten Codes auf Injection-Schwachstellen

Fehlerbehebung bei häufigen Szenarien

  • Warum Copilot manchmal den Kontext Ihres Repositories ignoriert
  • Lösung von Indexierungsfehlern für grosse Repositories
  • Umgang mit Rate-Limit-Fehlern während Spitzenzeiten
  • Behebung von Synchronisationsproblemen der IDE-Erweiterungen

Zusammenfassung und zukünftige Roadmap

  • Zusammenfassung der Fähigkeiten und praktischen Arbeitsabläufe des Agent-Modus
  • Copilot-Roadmap von GitHub und kommende Agent-Funktionen
  • Ressourcen zum aktuellen Stand über Copilot-Veröffentlichungen

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit objektorientierter oder funktionaler Programmierung
  • Github-Konto und Grundkenntnisse im Git-Workflow
  • Vertrautheit mit mindestens einer IDE (VS Code, JetBrains oder Neovim)

Zielgruppe

  • Entwickler, die bereits Copilot nutzen und den Agent-Modus freischalten möchten.
  • Engineering-Manager, die Copilot in EntwicklungsTeams einführen möchten.
  • Sicherheitsteams, die Richtlinien für KI-unterstützte Codegenerierung überprüfen.
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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