Schulungsübersicht
Übersicht Tag 1
Modul 1 – Einführung in Claude Code & KI-gestütztes Engineering
• Claude Code im Vergleich zu traditionellen KI-Werkzeugen
• KI-Agenten in der Softwareentwicklung
• Produktivitäts- und Workflow-Optimierung
• KI-gestützter Entwicklungslifecycle
• Risiken, Grenzen und menschliche Aufsicht
• Live-Demonstrationen und praktische Übungen
Modul 2 – Grundlagen des Prompt-Engineering
• Aufbau eines effektiven Prompts
• Zero-Shot- vs. Few-Shot-Prompting
• Iterative Prompting-Techniken
• Grundlagen des Prompt-Chaining
• Strukturierte Ausgaben und Formatierung
• Prompt-Verifikation und Qualitätsverbesserung
Modul 3 – Prompting für die Softwareentwicklung
• Codegenerierung und Refactoring
• Debugging mit KI-Unterstützung
• Dokumentationsgenerierung
• Pull-Request-Reviews
• Verständnis von Legacy-Code
• Sichere und wartbare KI-generierte Codes
Modul 4 – Prompting für Testen & Qualität
• Generierung von Testfällen
• Analyse von Randfällen
• Testdesign, bereit für Automatisierung
• KI-gestützte Fehleranalyse
• Erstellung von Gherkin-Szenarien und Testfällen
• Qualitätsverifikations-Workflows
Modul 5 – Prompting für agile Zusammenarbeit
• User Stories und Akzeptanzkriterien
• Verfeinerung von Anforderungen
• Unterstützung der Kommunikation im agilen Umfeld
• Zusammenfassungen für Stakeholder
• Unterstützung bei Retrospektiven
• Vorbereitung der Backlog-Verfeinerung
Modul 6 – Verantwortungsvolle KI, Sicherheit & Verifikation
• Halluzinationen und KI-Risiken
• Vertraulichkeit und sicheres Prompting
• Prinzipien der KI-Governance
• Prüflisten für die Verifikation
• Bewusstsein für Prompt-Injection
• Verantwortung für menschliche Reviews
Modul 7 – Team Prompt-Labor
• Aufbau wiederverwendbarer Team-Prompts
• Rollenspezifische KI-Workflows
• Austausch und Peer-Review von Prompts
• Erstellung der Team-Prompt-Bibliothek v1
• Interaktive Kollaborationsübungen
Tag 2
Modul 1 – Fortgeschrittene Funktionen von Claude Code
• CLAUDE.md und persistenter Projektkontext
• Automatisierung von KI-Workflows
• Best-of-N-Generierungsstrategien
• Wiederverwendbare KI-Befehle
• Techniken des Context Engineering
• KI-gestützte Engineering-Workflows
Modul 2 – Fortgeschrittene Techniken des Prompt-Engineering
• Chain-of-Thought-Prompting
• Multimodales Prompting
• Constraint-basiertes Prompting
• Fortgeschrittenes Prompt-Chaining
• Verwaltung großer Kontexte
• Konversationelle Engineering-Workflows
Modul 3 – Versionskontrolle, parallele Entwicklung & Multi-Agent-Workflows
• Integrierungsstrategien für Git
• Parallele KI-Entwicklungs-Workflows
• Worktrees und isolierte KI-Aufgaben
• Multi-Agent-Orchestrierung
• Human-in-the-Loop-Prüfpunkte
• Strategien zum Konfliktmanagement
Modul 4 – Architektur, MCP & fortgeschrittenes DevOps
• Model Context Protocol (MCP)
• Integration von Claude mit externen Tools
• KI-gestützte Architekturanalyse
• Architecture Decision Records (ADR)
• KI-gestütztes Troubleshooting in CI/CD
• Incident-Postmortems und operative Workflows
Modul 5 – Skalierung von Claude Code & Codebasis-Gesundheit
• Verwaltung von Tokens und Kontext
• KI-freundliche Projektstrukturen
• Langfristige Wartbarkeit der Codebasis
• Automatisierung der Dokumentation
• KI-Skalierungsstrategien
• Teamweite Engineering-Workflows
Modul 6 – Capstone: Definition Ihres Claude-Code-Prozesses
• Gestaltung skalierbarer KI-gestützter Workflows
• Kombination von Prompts, Befehlen und Kontextdateien
• Design von Team-KI-Prozessen
• Kollaborationsmodelle über Rollen hinweg
• Erstellung von Workflow-Blueprints
Modul 7 – Fortgeschrittenes Team Prompt-Labor
• Entwicklung fortgeschrittener Prompt-Bibliotheken
• Komplexe, rollenspezifische Workflows
• Validierung von Prompts in der Praxis
• Übungen zur Zusammenarbeit zwischen Teams
• Team-Prompt-Bibliothek v2
Voraussetzungen
Tag 1 – Grundlagen
• Grundlegende Vertrautheit mit Software-Lieferprozessen
• Allgemeines Verständnis von Entwicklungs-, Test- oder Agile-Workflows
• Claude-Zugang für praktische Übungen empfohlen
Tag 2 – Fortgeschritten
• Abschluss von Tag 1 (oder äquivalente Erfahrung)
• Vorherige Erfahrung mit Claude Code und Konzepten des Prompt-Engineering
• Grundkenntnisse in Git
• Vertrautheit mit CI/CD-Konzepten empfohlen
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