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Schulungsübersicht

Der vierstufige Personalisierungsstack

Stufe 1 | „Knows“ – Regeln und AGENTS.md

Behandelte Themen:
• Definition von Projektkonventionen und Codestandards
• Dokumentation der Architektur und technischer Constraints
• Erstellung tool-übergreifender Projektanleitungen
• Sicherstellung der Konsistenz in Entwicklungsteams und KI-Tools

Stufe 2 | „Can“ – Skills

Behandelte Themen:
• Erstellung wiederverwendbarer Einheiten für spezialisiertes Wissen
• Laden kontextueller Informationen nur bei Bedarf
• Reduzierung der Kontextgröße bei gleichzeitiger Verbesserung der Aufgabenerfüllung
• Aufbau von Bibliotheken wiederverwendbarer Workflows und Expertise

Stufe 3 | „Reaches“ – MCP

Behandelte Themen:
• Anbindung von KI-Tools an externe Systeme und Dienste
• Zugriff auf Repositories, Datenbanken und Dokumentationsquellen
• Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Coding-Assistants
• Implementierung sicherer Integrationen und Governance-Kontrollen

Stufe 4 | „Acts“ – Agents

Behandelte Themen:
• Verständnis autonomer KI-Agenten und ihrer Fähigkeiten
• Autonomes Lesen, Schreiben, Testen und Überarbeiten von Code
• Verwaltung zielorientierter Workflows und delegierter Aufgaben
‥ Etablierung von Überwachungs- und Human-in-the-Loop-Mechanismen für agentic Systeme

Tag 1 | Delegierung und Erweiterung der Tools

Modul 1 | Vom Assistent zum Agenten

Behandelte Themen:
• Unterschied zwischen KI-Assistenten und autonomen Agenten
• Inline-Code-Vervollständigung versus agentic Delegierung
• Wie agentic Workflows die Struktur von Entwicklungsaufgaben verändern
• Identifikation von Aufgaben, die sich für die Delegierung an Agenten eignen
• Best Practices für die Zusammenarbeit mit autonomen KI-Systemen

Modul 2 | Erfolgreiche Delegierung ohne ständige Kontrolle & Schleifen (Loops)

Behandelte Themen:
• Verfassung effektiver Anweisungen für KI-Agenten
• Bereitstellung ausreichender Kontextinformationen und Geschäftsanforderungen
• Definition von Constraints und Ausführungsgrenzen
• Festlegung klarer Akzeptanzkriterien und Erfolgsmessungen
• Minimierung menschlicher Intervention bei gleichzeitiger Wahrung der Qualität
• Erstellung von Loops

Modul 3 | Personalisierungsstack und dessen Anwendbarkeit

Behandelte Themen:
• Verständnis des vierstufigen Personalisierungsstacks
• Nutzung von Rules und AGENTS.md zur Definition von Projektkonventionen
• Bestimmung, welche Mechanismen der Personalisierung in welchen Szenarien anwendbar sind
• Effizientes Management des Kontexts über Tools und Projekte hinweg
‥ Erstellung konsistenter KI-unterstützter Entwicklungsumgebungen

Modul 4 | Skills und Subagents

Behandelte Themen:
• Erstellung wiederverwendbarer Skills für gängige Workflows und Aufgaben
• Verpackung von Spezialwissen zur wiederholten Nutzung
• Verständnis der Rolle von Subagents und isolierten Kontexten
• Delegierung begrenzter Aufgaben an spezialisierte Agenten
• Steigerung der Effizienz durch modulare KI-Workflows

Tag 2 | Anbindung von Tools, Parallelität und Governance

Modul 5 | MCP: Anbinden und Bauen

Behandelte Themen:
• Verständnis der Prinzipien des Model Context Protocol (MCP)
• Anbindung von KI-Tools an externe Systeme und Dienste
• Integration von Browsern, Datenbanken, Repositories und Dokumentationsquellen
• Erstellung eines benutzerdefinierten MCP-Servers
‥ Verwaltung der Zugriffskontrolle und Sicherheitsaspekte

Modul 6 | Der disziplinierte agentic Workflow

Behandelte Themen:
‥ Etablierung eines wiederholbaren, KI-unterstützten Entwicklungsprozesses
‥ Brainstorming und Planung mit KI-Agenten
‥ Kollaborativer Aufbau und Implementierung von Lösungen
‥ Testen und Validieren generierter Outputs
‥ Überprüfung und Finalisierung von Ergebnissen mit geeigneten Verifizierungsschritten
‥ Konfiguration von Goals

Modul 7 | Parallele Entwicklung

Behandelte Themen:
‥ Gleichzeitiges Ausführen mehrerer KI-Agenten
‥ Arbeit mit isolierten Branches und Git Worktrees
‥ Koordination von Entwicklungsaktivitäten über parallele Workflows hinweg
‥ Zusammenführung und Validierung der Outputs mehrerer Agenten
‥ Steigerung der Produktivität durch Strategien zur parallelen Ausführung

Modul 8 | Risiken, Überprüfung und Governance

Behandelte Themen:
‥ Bewertung und Prüfung externer Skills und MCP-Servers
‥ Verständnis von Sicherheits- und Governance-Risiken
‥ Verwaltung von Berechtigungen und Zugriffsrechten
‥ Schutz sensibler Daten und geistigen Eigentums
‥ Etablierung von Review-Prozessen und Qualitätsmanagement-Praktiken

Modul 9 | KI-Adoption in der Softwareentwicklung: Use Cases und nächste Schritte

Behandelte Themen:
‥ Integration von KI in den Software Development Lifecycle (SDLC) durch Organisationen
‥ Praxisnahe Use Cases und Implementierungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
‥ Gängige Ansätze der KI-Adoption: individuelle Adoption, teambasierte Adoption und unternehmensweite Enablement-Strategien
‥ Typische Use Cases im SDLC:
• Anforderungsanalyse und Dokumentation
• Codegenerierung und Prototyping
• Testing und Qualitätssicherung
• Code Review und Refactoring
• Dokumentation und Wissensmanagement
• DevOps und Incident Management
‥ Governance-Modelle, Richtlinien und Sicherheitsaspekte
‥ Messung der Produktivität und des ROI von KI-unterstützter Entwicklung
‥ Aufbau einer internen KI-Adoption-Roadmap
‥ Definition praktischer nächster Schritte für Teilnehmer und deren Teams

Interaktive Diskussionsworkshop

‥ Aktuelle Herausforderungen in den Entwicklungsteams der Teilnehmer
‥ Identifikation hochwirksamer Use Cases für die sofortige Adoption
‥ Risiken, Hindernisse und organisatorische Aspekte
‥ Erstellung eines ersten Aktionsplans für die KI-Integration.

Voraussetzungen

Berufliche Entwicklungserfahrung, Vertrautheit mit der Kommandozeile (Terminal) und fundierte Git-Kenntnisse. Regelmäßige Nutzung eines KI-Coding-Tools oder Abschluss des Grundlagenkurses.

Zielgruppe

Entwickler, die bereits KI-Tools einsetzen, technische Leitungsverantwortliche für die Team-Adoption sowie Platform- oder DevOps-Ingenieure, die Skills und MCP-Server aufbauen.

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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