Kursübersicht
KI-Coding-Assistenten generieren Code schneller, als Menschen ihn überprüfen können. Ohne systematischen Ansatz befinden sich Entwickler in einem ständigen Aufholjagd—sie produzieren Volumen ohne Vertrauen in die Korrektheit. Test-später wird zu Aufholen-niemals.
Dieses Training positioniert Test-Driven Development als unverzichtbaren Kontrollmechanismus für die KI-Zusammenarbeit neu. Sie lernen, Tests nicht nur zur Verifikation zu nutzen, sondern als ausführbare Spezifikationen, die KI-Verhalten einschränken, Vertrauen durch systematische Code-Pfad-Übung aufbauen und als dauerhafte Leitlinien über Sessions hinweg bestehen bleiben. Das Ergebnis: Hochvolumige KI-Generierung gepaart mit menschlichem Vertrauensniveau.
Durch praktische Übungen mit realen Coding-Herausforderungen meistern Sie den Red-Green-Refactor-Rhythmus mit KI als Ihrem Implementierer, lernen das AAA-Pattern (Arrange-Act-Assert) als Struktur für klare Spezifikationen und üben dreistufige Testentwicklung, die trotz KI-Generierungsvolumen den Fokus behält. Sie verstehen, warum TDD bei der Arbeit mit KI wichtiger wird—nicht weniger—und wie Sie auf der konzeptuellen Ebene bleiben, während die KI Implementierungsdetails übernimmt.
Der Kurs behandelt häufige KI-Fallstricke: Happy-Path-Bias, Success Theater, Logik-Inversionen und die Assertion-Weakening-Falle. Sie lernen, diese Muster zu erkennen und Spezifikationen zu schreiben, die sie abfangen. Perfekt für Entwickler mit KI-Coding-Tool-Erfahrung, die KI-Produktivität mit Engineering-Vertrauen kombinieren möchten.
Ihren Pfad wählen: Dieser Kurs konzentriert sich auf TDD-Methodik, die mit jedem KI-Coding-Assistenten funktioniert. Wenn Sie Training zu einem spezifischen Tool wünschen, siehe unsere dedizierten Kurse: Cursor für VSCode-Nutzer, Claude Code für terminal-native Workflows, GitHub Copilot für GitHub-Ökosystem-Teams, oder JetBrains Junie für JetBrains-IDE-Nutzer. Für einen breiteren Methodik-Kurs zu XP-Praktiken, Risikominimierung und Team-Resilienz, siehe XP/TDD + AI.
Lernziele
- Erklären, warum TDD bei der Arbeit mit KI wichtiger wird, nicht weniger
- Das AAA-Pattern (Arrange-Act-Assert) konsistent im Testdesign anwenden
- Tests sowohl als Vertrauensaufbau-Mechanismen als auch als permanente Spezifikationen für KI nutzen
- Auf konzeptueller Ebene arbeiten, während KI Implementierungsdetails übernimmt
- Dreistufige Testentwicklung anwenden (Ideen → Outlines → Implementierungen)
- Fokus und Kontrolle trotz hochvolumiger KI-Generierung behalten
- Häufige KI-Bug-Patterns erkennen und Tests designen, die sie abfangen
Behandelte Themen
- Das Aufhol-Problem - Warum Test-später bei KI scheitert; die Illusion der Produktivität
- Tests als Spezifikationen - Doppelter Zweck: ausführbare Einschränkungen und Vertrauen durch Erschöpfung
- Das AAA-Pattern - Arrange-Act-Assert als Struktur für klare, effektive Spezifikationen
- Red-Green-Refactor mit KI - Der Kollaborations-Rhythmus; Sie spezifizieren, KI implementiert
- Dreistufige Entwicklung - Ideen → Outlines → Implementierungen; organisiert bleiben bei Skalierung
- Häufige KI-Bug-Patterns - Happy-Path-Bias, Success Theater, Logik-Inversionen, Assertion Weakening
- Kontext-Management - Tests als Anker über Sessions hinweg; Spezifikationen, die bestehen bleiben
Was Sie erhalten
- Persönliche TDD-Workflow-Checkliste für KI-Zusammenarbeit
- Testdesign-Prinzipien-Referenz
- Dreistufige Entwicklungsvorlage
- Beispiel-Kata-Übungen mit KI-bereiten Test-Suites
- Häufige KI-Bug-Patterns Referenzkarte