Kursübersicht

Dieser praxisorientierte eintägige Kurs lehrt Embedded-Entwickler, wie sie GitHub Copilot effektiv für die Firmware-Entwicklung nutzen. Lernen Sie spezifische Techniken für Inline-Vervollständigungen und Copilot Chat, die gut für Embedded C/C++, Hardware-Schnittstellen und ressourcenbeschränkte Systeme funktionieren.

GitHub Copilot kann die Embedded-Entwicklung dramatisch beschleunigen, aber nur, wenn Sie wissen, wie Sie es effektiv für Low-Level-Programmierung einsetzen. Dieser Kurs schließt diese Lücke und lehrt Sie, wie Sie Copilots Inline-Vorschläge und Chat nutzen und gleichzeitig die Präzision und Effizienz beibehalten, die Embedded Systems erfordern. Sie lernen, Copilot zu produktionsreifen Treibern zu lenken, umfassende Testsuiten für Hardware-Schnittstellen zu erstellen und Dokumentationsaufgaben zu beschleunigen – alles unter Einhaltung der Embedded-Best-Practices für Speichernutzung, Echtzeitperformance und Hardware-Kompatibilität.

Für eine vertiefte Behandlung von Debugging, Validierung/Review und Brownfield-Arbeit sprechen Sie uns auf die 2-Tage Deep Dive und 3-Tage Applied-Varianten dieses Kurses an.

Lernziele

  • GitHub Copilot effektiv für die Embedded C/C++-Entwicklung einsetzen – Inline-Vervollständigungen und Copilot Chat
  • Copilots Funktionen nutzen, um Ihre Entwicklungsarbeit zu rationalisieren und zu vereinfachen
  • Copilot verwenden, um gängige Embedded-Programmieraufgaben zu beschleunigen
  • Dokumentation und Datenblätter als Arbeitskontext in Ihren Copilot-Workflow integrieren
  • Sicherstellen, dass Copilot-generierter Code professionellen Qualitätsstandards entspricht
  • Erste praktische Schritte in KI-gestützte testgetriebene Entwicklung für Embedded-Code machen
  • Eine Bibliothek wiederverwendbarer Prompts und Muster für Ihre Plattformen aufbauen

Behandelte Themen

  1. GitHub Copilot Grundlagen - Effektive Einrichtung und Nutzung – Inline-Vervollständigungen und Copilot Chat – für die Embedded-Entwicklung
  2. Arbeiten mit Dokumentation - Datenblätter, Referenzhandbücher und APIs als Kontext in Ihren Copilot-Workflow einbinden
  3. Embedded-spezifisches Prompting - Copilot so lenken, dass er Hardware-Beschränkungen und Embedded-Muster respektiert
  4. Code-Qualität & Professionalität - Sicherstellen, dass Copilot-generierter Code produktionsreif, wartbar ist und Best Practices folgt
  5. Gängige Embedded-Aufgaben - Praktische Beispiele und Embedded-Muster
  6. Testen durch TDD - Erste praktische Schritte in KI-gestützte testgetriebene Entwicklung für Embedded-Code, mit Hinweisen zu Debugging, Review und Validierung am Rande

Was Sie erhalten

  • Praktische Übungen mit GitHub Copilot für die Embedded-Entwicklung
  • Sammlung bewährter Prompts und Muster für die Embedded-Entwicklung
  • Praxisbeispiele aus Embedded-Projekten
  • Best Practices für KI-unterstützte Hardware-Software-Integration
  • Strategien zur Bewältigung von Embedded-Projektkomplexität
  • Vernetzung mit KI-befähigten Embedded-Entwicklern
  • Teilnahmezertifikat