Schulungsübersicht
Die Tools verstehen und ein erstes Projekt aufbauen<\/h3>
Wie KI-Programmierungstools tatsächlich funktionieren<\/h3>
Behandelte Themen:
• Verständnis von Kontextfenstern und deren Einschränkungen
• Zustandslosigkeit und wie KI-Modelle Informationen während einer Sitzung speichern
• Der Arbeitsablauf: Planen → Ausführen → Prüfen
• Was KI-Programmierungstools gut können und wo ihre Grenzen liegen
• Best Practices für eine effektive Zusammenarbeit mit KI-Assistenten<\/p>
Die Landschaft der KI-Programmierung<\/h3>
Behandelte Themen:
• Überblick über das aktuelle Ökosystem der KI-Programmierung
• Verständnis der Unterschiede zwischen Tools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code
• Auswahl des richtigen Modells und Tools für verschiedene Aufgaben
• Stärken und Einschränkungen verschiedener Programmierassistenten
• Praktische Empfehlungen für die Einführung von Tools in Entwicklungsteams<\/p>
Prompt-Anatomie<\/h3>
Behandelte Themen:
• Die wichtigsten Bestandteile eines wirksamen Prompts
• Bereitstellung von Kontext und klare Aufgabenstellung
• Spezifizierung von Ausgabeformaten und Einschränkungen
• Gängige Prompt-Frameworks und Vorlagen
• Techniken zur Verbesserung der Prompt-Qualität und -Konsistenz<\/p>
Erstes Programmieren: Aufbau von Grund auf<\/h3>
Behandelte Themen:
• Aufbau eines Projekts aus einem leeren Ordner
• Erstellung der initialen Anwendungsstruktur und des Grundgerüsts (Scaffolding)
• Verwaltung von Abhängigkeiten und Projektkonfiguration
• Iterative Verbesserung des generierten Codes
• Testen und Feinabstimmung der finalen Lösung<\/p>
Bestehende Codebasen, Personalisierung und Überprüfung<\/h3>
Arbeit in einer Codebasis<\/h3>
Behandelte Themen:
• Navigation und Verständnis einer unbekannten Codebasis
• Abfragen und Analyse bestehender Projekte mit KI-Tools
• Abbildung der Anwendungsstruktur und Abhängigkeiten
• Generierung von Dokumentationen und technischen Zusammenfassungen
• Beschleunigung des Onboardings in bestehenden Projekten<\/p>
Alltägliche Aufgaben: Fehlerbehebung, Funktionen und Tests<\/h3>
Behandelte Themen:
• Verwendung von KI-Tools zur Untersuchung und Behebung von Fehlern
• Implementierung neuer Funktionen und Erweiterungen
• Schreiben und Verbessern automatisierter Tests
• Validierung generierten Codes und Änderungen
• Erhöhung der Produktivität bei alltäglichen Entwicklungsaufgaben<\/p>
Personalisierung: Was es ist<\/h3>
Behandelte Themen:
• Verständnis von Projektrichtlinien und Konfigurationsdateien
• Einführung in AGENTS.md und Konzepte des Projektspeichers
• Wo und wann Personalisierungsmechanismen anwendbar sind
• Best Practices für die Konfiguration von KI-Assistenten
• Überblick über erweiterte Implementierungsansätze<\/p>
Schutzmaßnahmen, Risiken und Urteilskraft<\/h3>
Behandelte Themen:
• Überprüfung und Validierung KI-generierten Codes
• Verständnis gängiger Fehlerszenarien und Einschränkungen
• Erkennung von Prompt-Injektionen und Sicherheitsrisiken
• Entscheidung, welche Aufgaben an KI delegiert werden können
• Anwendung menschlicher Urteilskraft und Wahrung der Verantwortung in der Softwareentwicklung<\/p>
Voraussetzungen
Vorherige Erfahrung in der Programmierung oder mit KI-Tools ist nicht erforderlich.
Grundlegende Kenntnisse in Code oder Git sind von Vorteil.
Lizenziertes Konto (Claude Code \/ Cursor \/ Copilot)
Zielgruppe:
Einsteiger:innen in der KI-gestützten Entwicklung, einschließlich Nicht-Programmierer:innen und gelegentlicher Code-Nutzer:innen sowie angrenzender technischer Rollen in QA, Daten, Produkt oder Operation. Vorkenntnisse in der Entwicklung werden nicht vorausgesetzt.
Erfahrungsberichte (2)
Überlegungen zu Datenschutz und Richtlinien
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Kurs - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Maschinelle Übersetzung
Lernen, wie man Claude effektiv promptet und nutzt, um alle verfügbaren Daten zu verarbeiten und zu analysieren.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Kurs - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Maschinelle Übersetzung