Kursübersicht

Wenn Sie nur einen Tag Zeit haben, nutzt dieses intensive Training ihn optimal, indem es effektive KI-gestützte Entwicklungsworkflows mit GitHub Copilot etabliert. Anders als rein werkzeugorientierte Trainings integriert dieser Kurs Workflow-Design und Praxisentwicklung und deckt das gesamte Spektrum der KI-gestützten Entwicklung ab—von individuellen Produktivitätsmustern bis hin zu Team-Integrationsstrategien.

Durch praktische Übungen mit GitHub Copilot lernen Sie, 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 Entwicklungszyklus eintritt.

Im direkten Arbeiten mit GitHub Copilot üben Sie individuelle Workflow-Optimierung, TDD und BDD mit KI-Unterstützung, Team-Integrationsmuster und realistische Ansätze zur Wirkungsmessung. Der breitgefächerte Ansatz vermittelt Ihnen das Gesamtbild und hilft Ihnen zu erkennen, welche Praktiken für Ihren spezifischen Kontext eine tiefere Auseinandersetzung verdienen.

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

Ideal für Entwickler, die schnelle praktische Abdeckung benötigen, Teamleiter, die KI-Adoptionsstrategien evaluieren, und agile Praktiker. Sie verlassen den Kurs mit konkreten Starter-Artefakten—Prompt-Vorlagen, Workflow-Checklisten, Team-Adoptionspläne—sofort einsatzbereit.

Mehr Tiefe gewünscht? Unser 2-Tage Deep Dive bietet mehr Praxis und fortgeschrittene Muster. Für geführte individuelle Implementierung siehe unseren 3-Tage Applied Workshop.

Lernziele

  • Anforderungen in effektive KI-Prompts umwandeln durch systematische Dekomposition mit Copilot
  • Persönliche und Team-Workflows gestalten, die signifikante Produktivitätsgewinne ermöglichen
  • Teststrategien (TDD, BDD) mit Copilots KI-Unterstützung in praktischen Übungen anwenden
  • Weiterentwickelte Code-Reviews für und mit KI-generiertem Code durchführen
  • Copilot in agile Entwicklungspraktiken und Zeremonien integrieren
  • Team-Richtlinien, gemeinsame Bibliotheken und Definition of Done für KI-Nutzung erstellen
  • Häufige Fallstricke, Antipatterns und KI-Limitierungen erkennen und vermeiden
  • Datenschutz- und Sicherheitsaspekte mit Copilot navigieren

Behandelte Themen

  1. Grundlagen & Mindset-Shift - Copilot-Fähigkeiten, Landschaftsvergleich, warum die meisten Teams moderate statt transformative Gewinne erzielen
  2. Anforderungen als Prompts - Dekompositionsstrategien, spec-getriebener Ansatz, iterative Verfeinerung
  3. Entwicklungsworkflows - TDD/BDD mit KI, kurze Iterationen, Agile-Passung, Solo-Optimierung
  4. Quality Assurance Evolution - Teststrategien, Code-Review-Änderungen, KI-Schwächen, Qualitätsmetriken
  5. Team-Integration & Skalierung - Gemeinsame Richtlinien, agile Zeremonien, kollaborative Workflows, Auswirkungsmessung
  6. Fallstricke & Privacy - Antipatterns, Risiken der Fähigkeitserosion, Datenerfassungsrichtlinien, Compliance

Was Sie erhalten

  • Persönliche Prompt-Sammlung, begonnen während der Übungen
  • Workflow-Notizen mit Ihren bevorzugten KI-gestützten Mustern
  • Code-Review-Checkliste für KI-generierten Code
  • Referenzkarte für häufige Fallstricke
  • Kursübungen zum Weiterüben

Dies sind Ausgangspunkte, die Sie weiterentwickeln, während Sie Ihre Praxis aufbauen.