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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Vibe Coding

  • Definition und Geschichte von Vibe Coding
  • Philosophie der Zusammenarbeit «Prompt zu Code»
  • Wie sich KI-Coding von traditioneller Entwicklung unterscheidet

Grosse Sprachmodelle im Coding

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

Prompt Engineering für Entwickler

  • Effektives Prompten für die Generierung und Refaktorierung von Code
  • Kontextmanagement und Behandlung des Gesprächszustands
  • Erstellen wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen 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

  • Prüfung und Testen von LLM-generiertem Code
  • Garantieren von Konsistenz, Wartbarkeit und Sicherheit
  • Integration von Codevalidierungswerkzeugen in den Workflow

Unternehmensintegration und Governance

  • Skalierung von Vibe Coding über Teams hinweg
  • KI-Governance, Ethik und Compliance in der Codegenerierung
  • Gestaltung organisatorischer Rahmenwerke für KI-gestützte Entwicklung

Fortgeschrittene Themen: Erweiterung von Vibe Coding

  • Kombination mehrerer LLMs für hybride KI-Workflows
  • Integration von Vibe Coding in CI/CD-Automatisierung
  • Zukunftstrends: Multi-Agent-Entwicklungsumgebungen

Teamprojekt und Zusammenarbeit

  • Gestaltung eines KI-gestützten Coding-Projekts in der Praxis
  • Zusammenarbeit mit menschlichen und KI-Entwicklern
  • Präsentation der Ergebnisse und Messung der Produktivitätszuwächse

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Softwareentwicklungsworkflows
  • Erfahrung mit Python, JavaScript oder einer anderen modernen Programmiersprache
  • Vertrautheit mit Git-basierten Versionskontrollsystemen

Zielgruppe

  • Software-Ingenieure, die KI-gestützte Entwicklung erkunden
  • Engineering-Leiter, die die Einführung von KI in Coding-Workflows überwachen
  • Unternehmensentwicklungsteams, die LLMs in Produktiv-Pipelines integrieren möchten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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