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 Dauer 7 Stunden

Schulungsübersicht

Best Practices und Werkzeuge

Häufige Fehlerquellen und Minderungsstrategien

Einführung in das Prompt Engineering

Verfeinerung von Prompts und iteratives Design

Prompting für Testautomatisierung und SQL-Generierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Nutzung von Prompts zur Codeerläuterung und -Fehlersuche (Debugging)

Verfassen von Prompts für die Codegenerierung

  • Vermeidung von halluzinierendem Code oder Sicherheitslücken
  • Behandlung unvollständiger oder mehrdeutiger Eingaben
  • Erstellung sicherer Fallback-Prompts und Guardrails
  • Erstellung von Testfällen aus Anforderungen oder Code
  • Generierung strukturierter SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache
  • Formatierung der Ausgaben für die Integration in Test-Suiten
  • Erläuterung von Legacy- oder unbekannten Code
  • Prompting für Logik-Abfragen oder Analyse von Randfällen (Edge Cases)
  • Auffinden und Erläutern von Fehlern oder Ineffizienzen
  • Generierung von Code aus Beschreibungen in Alltagssprache
  • Kontrolle des Ausgabeformats und der Programmiersprache
  • Arbeit mit komplexer Logik oder mehreren Funktionen
  • Verbesserung der Ergebnisse durch Prompt Chaining und Feedback-Schleifen
  • Fehlerbehebung und Strategien zur Feinabstimmung von Prompts (Prompt Tuning)
  • Fallstudien zur Verfeinerung für technische Aufgaben
  • Prompt-Bibliotheken und Wiederverwendungs-Muster
  • Verwendung von Prompt-Vorlagen in VS Code oder API-basierten Workflows
  • Bewertung der Prompt-Qualität und -Leistung im Produktiveinsatz
  • Verständnis von Prompts, Kontext, Tokens und Modellen
  • Prompt-Typen: Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot
  • Verwendung von System- vs. Benutzeranweisungen in verschiedenen APIs

Voraussetzungen

Zielgruppe

  • Entwickler, die LLMs für Codegenerierung oder -analyse einsetzen
  • Technische Leitende, die KI-Tools in ihren Workflows erkunden
  • Fachleute in der Softwarebranche, die mit LLM-Integrationen experimentieren
  • Erfahrung in der Softwareentwicklung oder im Scripting
  • Vertrautheit mit gängigen Programmiersprachen (z. B. Python, JavaScript, SQL)
  • Grundlegendes Verständnis von Large Language Models und KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Copilot

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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