Kursübersicht

Wenn Sie sich die Zeit nehmen können, es richtig zu machen, etabliert dieses umfassende zweitägige Training tiefe, effektive KI-gestützte Entwicklungsworkflows mit GitHub Copilot. Im Gegensatz zu rein tool-fokussiertem Training integriert dieser Kurs Workflow-Design und Praxisentwicklung und bietet umfassende Abdeckung der KI-gestützten Entwicklung—von individuellen Produktivitätsmustern bis hin zu Team-Integrationsstrategien. Mit dem zusätzlichen Tag gehen Sie über die Übersicht hinaus zur echten Praxis: mehr praktische Übungen mit Copilot, tiefere Erkundung fortgeschrittener Muster, differenzierte Techniken für die Handhabung von Edge Cases und Zeit, um die für transformative Produktivitätsgewinne erforderlichen Mindset-Shifts zu verinnerlichen. Sie lernen, wie Requirements Engineering zu Prompt Engineering wird, wie sich Teststrategien an KI-Fähigkeiten anpassen und wie sich Code-Review-Praktiken weiterentwickeln müssen, wenn KI in den Entwicklungslebenszyklus eintritt—mit ausreichend Übungszeit, um diese Muster zur zweiten Natur zu machen.

Während Sie zwei volle Tage direkt mit Copilot arbeiten, üben Sie individuelle Workflow-Optimierung, TDD und BDD mit KI-Unterstützung, Team-Integrationsmuster und realistische Ansätze zur Messung von Auswirkungen. Das erweiterte Format ermöglicht tiefere Erkundung jedes Themenbereichs, zusätzliche Übungen zur Festigung des Lernens, moderierte Peer-Diskussionen zur Gewinnung von Erkenntnissen und Troubleshooting-Sessions zur Bewältigung echter Herausforderungen, denen Sie gegenüberstehen. Sie erkunden das gesamte Spektrum KI-gestützter Entwicklungspraktiken: agile Zeremonien mit KI, weiterentwickelte Code-Review-Ansätze, häufige Fallstricke und Antipatterns, die es zu vermeiden gilt, sowie Strategien zur Skalierung der Produktivität in Ihrer Organisation. Sie verstehen, warum die meisten Teams nur inkrementelle Verbesserungen (10%) statt transformativer Gewinne (10x) erzielen und welche Muster die beiden unterscheiden—mit ausreichender Tiefe, um diese Erkenntnisse auf Ihren spezifischen Kontext anzuwenden. Perfekt für Entwickler, die tiefe praktische Fähigkeiten mit Copilot suchen, Team-Leads, die KI-Adoptionsstrategien implementieren, und agile Praktiker, die KI in bestehende Workflows integrieren—Sie verlassen das Training mit weiter entwickelten Artefakten, die Sie selbst erstellt haben: Prompt-Templates, Workflow-Checklisten, Team-Adoptionspläne—einsatzbereit und durch umfassende Praxis verfeinert. Benötigen Sie kundenspezifische Artefakte für den spezifischen Kontext Ihres Teams? Unser 3-Tages GitHub Copilot Applied Workshop fügt einen dritten Tag intensiven, geführten Workshop hinzu, bei dem Sie produktionsreife Prompt-Bibliotheken und Workflows erstellen, die auf Ihre Organisation zugeschnitten sind, unterstützt von einem erfahrenen Praktiker. Haben Sie nur einen Tag Zeit? Unser 1-Tages GitHub Copilot Fast-Track bietet schnelle praktische Abdeckung der gesamten Landschaft mit Starter-Artefakten.

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

Teilnehmer erstellen verfeinerte, praxiserprobte Artefakte durch erweiterte praktische Übungen:

  • Persönliche Prompt-Template-Bibliothek für gängige Entwicklungsaufgaben, validiert durch mehrere Übungen
  • Individuelle Workflow-Checkliste für KI-gestützte Entwicklung mit Verfeinerungen aus der Praxis
  • Code-Review-Checkliste angepasst für KI-generierten Code einschließlich Edge Cases
  • Team-Adoptionsplan mit detaillierter Rollout-Strategie, Implementierungsrichtlinien und Risikominderung
  • Definition of Done für KI-Nutzung angepasst an den Kontext Ihres Teams und gegen Szenarien validiert
  • Team-Richtlinien-Dokument mit umfassenden Code-Standards und Copilot-Nutzungsmustern

Diese Artefakte sind weiter entwickelt und getestet als die 1-Tages-Versionen, bereit für sofortigen Einsatz mit durch umfassende Praxis aufgebautem Vertrauen.