Kursübersicht

Wenn Sie sich die Zeit nehmen können, es richtig zu machen, etabliert dieses umfassende zweitägige Training tiefgreifende, effektive KI-gestützte Entwicklungsworkflows mit GitHub Copilot. Anders als rein werkzeugorientierte Trainings integriert dieser Kurs Workflow-Design und Praxisentwicklung und bietet extensive Abdeckung von individuellen Produktivitätsmustern bis hin zu Team-Integrationsstrategien.

Mit dem zusätzlichen Tag gehen Sie über den Überblick hinaus zur echten Praxis: mehr praktische Übungen mit GitHub Copilot, tiefere Erkundung fortgeschrittener Muster, nuancierte Techniken für Randfälle und Zeit, die Mindset-Shifts zu verinnerlichen, die für transformative Produktivitätsgewinne erforderlich sind.

Sie lernen, wie Requirements Engineering zu Prompt Engineering wird, wie sich Teststrategien an KI-Fähigkeiten anpassen und wie sich Code-Review-Praktiken weiterentwickeln müssen—mit ausreichend Übungszeit, um diese Muster zur zweiten Natur werden zu lassen.

Im direkten Arbeiten mit GitHub Copilot über zwei volle Tage üben Sie individuelle Workflow-Optimierung, TDD und BDD mit KI-Unterstützung, Team-Integrationsmuster und realistische Ansätze zur Wirkungsmessung. Das erweiterte Format ermöglicht tiefere Erkundung, zusätzliche Übungen, moderierte Peer-Diskussionen und Troubleshooting-Sessions.

Sie erkunden agile Zeremonien mit KI, weiterentwickelte Code-Review-Ansätze, häufige Fallstricke und Strategien zur Produktivitätsskalierung. Sie verstehen, warum die meisten Teams nur inkrementelle Verbesserungen (10%) statt transformativer Gewinne (10x) erzielen.

Ideal für Entwickler mit Wunsch nach tiefem praktischen Können, Teamleiter bei der Implementierung von KI-Adoptionsstrategien und agile Praktiker. Sie verlassen den Kurs mit verfeinerten Artefakten—Prompt-Vorlagen, Workflow-Checklisten, Team-Adoptionspläne. Individuelle Artefakte benötigt? Unser 3-Tage Applied Workshop bietet geführte Implementierung. Nur ein Tag verfügbar? Unser 1-Tag Fast-Track bietet schnelle Abdeckung.

Lernziele

  • Anforderungen in effektive KI-Prompts umwandeln durch systematische Dekomposition mit Copilot, mit Praxis an realen Szenarien
  • Persönliche und Team-Workflows gestalten und verfeinern, die signifikante Produktivitätsgewinne ermöglichen durch iterative praktische Übungen
  • Teststrategien (TDD, BDD) mit Copilots KI-Unterstützung über mehrere Übungssessions hinweg anwenden
  • Weiterentwickelte Code-Reviews für und mit KI-generiertem Code durchführen, einschließlich Edge Cases und Qualitätsaspekten
  • Copilot in agile Entwicklungspraktiken und Zeremonien mit teambasierten Übungen integrieren
  • Umfassende Team-Richtlinien, gemeinsame Bibliotheken und Definition of Done für KI-Nutzung erstellen
  • Häufige Fallstricke, Antipatterns und KI-Limitierungen durch Fallstudienanalyse erkennen und vermeiden
  • Datenschutz- und Sicherheitsaspekte mit Copilot in Produktionskontexten navigieren
  • KI-gestützte Entwicklungsworkflows debuggen und troubleshooten, wenn sie nicht wie erwartet funktionieren

Behandelte Themen

  1. Grundlagen & Mindset-Shift - Copilot-Fähigkeiten, Landschaftsvergleich, warum die meisten Teams moderate statt transformative Gewinne erzielen, praktische Initial-Workflows
  2. Anforderungen als Prompts - Dekompositionsstrategien, spec-getriebener Ansatz, iterative Verfeinerung, fortgeschrittene Prompt-Engineering-Muster, Umgang mit Mehrdeutigkeit
  3. Entwicklungsworkflows - TDD/BDD mit KI, kurze Iterationen, Agile-Passung, Solo-Optimierung, Pair Programming mit KI, Context Management
  4. Quality Assurance Evolution - Teststrategien, Code-Review-Änderungen, KI-Schwächen, Qualitätsmetriken, fortgeschrittene Testmuster, Regressionshandhabung
  5. Team-Integration & Skalierung - Gemeinsame Richtlinien, agile Zeremonien, kollaborative Workflows, Auswirkungsmessung, Rollout-Strategien, Adoptionsherausforderungen
  6. Fallstricke & Privacy - Antipatterns, Risiken der Fähigkeitserosion, Datenerfassungsrichtlinien, Compliance, häufige Probleme troubleshooten, wann KI NICHT zu verwenden ist

Was Sie erhalten

  • Persönliche Prompt-Bibliothek, entwickelt und getestet durch mehrere Übungen
  • Individuelle Workflow-Checkliste, verfeinert durch Praxis
  • Code-Review-Checkliste für KI-generierten Code einschließlich Grenzfällen
  • Teststrategie-Referenz für KI-gestütztes TDD/BDD
  • Leitfaden für häufige Fallstricke und Antipatterns
  • Erweiterte Übungen zum Weiterüben

Eine solide Grundlage, auf der Sie aufbauen, während Sie Ihre KI-gestützte Entwicklungspraxis vertiefen.