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Schulungsübersicht

Einführung in Vibe Coding

  • Definition und Geschichte des Vibe Coding
  • Philosophie der «Prompt-to-Code»-Zusammenarbeit
  • Unterschiede zwischen KI-Coding und traditioneller Entwicklung

Grosse Sprachmodelle im Coding

  • Überblick über LLMs für Entwickler: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Vergleich von Open-Source-LLMs und proprietären KI-Codern
  • Lokale Bereitstellung von LLMs oder Nutzung über APIs

Prompt Engineering für Entwickler

  • Effektives Prompting zur Generierung und Refaktorierung von Code
  • Kontextmanagement und Verarbeitung des Gesprächsstatus
  • Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Templates für Coding-Aufgaben

Praktische Vibe-Coding-Umgebungen

  • Nutzung von Replit für kollaboratives KI-Coding
  • Integration von GitHub Copilot und Qwen Coder in IDEs
  • Anpassung von Workflows für die Teamzusammenarbeit

Codequalität und Validierung in KI-Workflows

  • Überprüfung und Testen von LLM-generiertem Code
  • Sicherstellung von Konsistenz, Wartbarkeit und Sicherheit
  • Integration von Code-Validierungstools in den Workflow

Enterprise-Integration und Governance

  • Skalierung des Vibe Codings über Teams hinweg
  • KI-Governance, Ethik und Compliance bei der Codegenerierung
  • Entwicklung organisatorischer Rahmenwerke für KI-unterstützte Entwicklung

Fortgeschrittene Themen: Erweiterung des Vibe Coding

  • Kombination mehrerer LLMs für hybride AI-Workflows
  • Integration von Vibe Coding mit CI/CD-Automatisierung
  • Zukunftstrends: Multi-Agenten-Entwicklungsökosysteme

Teamprojekt und Zusammenarbeit

  • Design eines praxisnahen, KI-unterstützten Coding-Projekts
  • Zusammenarbeit mit menschlichen und KI-Entwicklern
  • Präsentation der Ergebnisse und Messung der Produktivitätssteigerungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Softwareentwicklungs-Workflows
  • Erfahrung mit Python, JavaScript oder einer anderen modernen Programmiersprache
  • Vertrautheit mit Git-basierten Versionskontrollsystemen

Zielgruppe

  • Softwareingenieure, die sich mit KI-unterstützter Entwicklung auseinandersetzen
  • Technische Leitungspersonen, die die Einführung von KI in Coding-Workflows überwachen
  • Unternehmensinterne Entwicklerteams, die LLMs in Produktions-Pipelines integrieren möchten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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