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Schulungsübersicht
Modul 1: Kontext, Umfang und Herausforderungen im Delivery
- Autovervollständigung vs. autonome mehrstufige Ausführung
- Häufige Fehlvorstellungen über KI im Software-Delivery
- Warum bessere Prompts allein nicht ausreichen
- Identifikation der Werkzeuglandschaft, Pain Points und Ziele der Teilnehmer
- Wahl des richtigen KI-Betriebsmodells für Entwicklungsteams
Modul 2: Anforderungsaufnahme und strukturierte Zerlegung
- Aufbau eines strukturellen Inventars von Stakeholder-Dokumenten
- Techniken zur Anforderungsextraktion
- Chunking-Strategien: strukturell, semantisch, Sliding-Window
- Erhaltung von Abhängigkeiten und Querverweisen
- Umgang mit Tabellen, Diagrammen, Flussdiagrammen und gemischten Eingaben
- Effektives Management des Context-Fensters
Modul 3: Grenzen menschlicher Urteilsfähigkeit
- Bereiche, in denen menschliche Entscheidungen kritisch bleiben
- Erkennung halluzinierter Abhängigkeiten
- Detektion erfundener Einschränkungen und invertierter Logik
- Vermeidung unsicherer „hilfsbereiter“ Standardvorgaben
- Validierungsframeworks für Rückverfolgbarkeit, Konsistenz und Vollständigkeit
Modul 4: Von der Anforderung zum Code mit Agenten-Werkzeugen
- Architektur-first-Delivery-Modell
- Komponenten-Zuordnung und Service-Grenzen
- Schnittstellenverträge als Deliverable-Anker
- Persistente Regeln und Einschränkungen in KI-Werkzeugen
- Aufgabenanweisungen, die mit Anforderungen verknüpft sind
- Minimaler Prompting-Ansatz vs. eingeschränkter Prompting-Ansatz
- Contract-first-Generierung für Backend und Frontend
Modul 5: Agentischer Iterationszyklus
- Der Spiralmechanismus zur Selbstkorrektur
- Kontrollierte iterative Delivery-Zyklen
- Bewertung von Diffs und Codeänderungen
- Erkennung von Scope-Creep und unbefugten Änderungen
- Management begrenzter Kontextspeicher
- Nutzung der Iterationshistorie zur kontinuierlichen Verbesserung
Modul 6: Durchsetzung der Code-Qualität
- Prompt-Einschränkungen für Randfälle
- Regelwerke als lebende Governance-Artefakte
- Automatisierte Gates durch Linting und statische Analyse
- Sicherheits-Scans in KI-generiertem Code
- Prüfung der Konformität von Abhängigkeiten und Architektur
- Menschliches Review-Protokoll für KI-Ausgaben
Modul 7: Feedback-Schleifen und kontinuierliche Verbesserung
- Rückführung strukturierter Fehler in KI-Workflows
- Begrenzte Iterationen und Stoppkriterien
- Protokollierung von Zyklen und Ergebnissen
- Kontinuierliche Verbesserung der Regelwerke über die Zeit
- Aufbau wiederverwendbarer Ingenieur-Intelligenz
Modul 8: Sicherheits-Anti-Patterns im KI-Delivery
- Häufige Sicherheitsrisiken in generiertem Code
- Sicherheitsspezifische Regel-Appendices für einzelne Technologien
- Pre-Commit-Sicherheits-Scans
- Sichere SDLC-Kontrollen für KI-gestützte Entwicklung
- Menschliche Verantwortung bei sicherer Bereitstellung
Modul 9: Testing verankert an Spezifikationen
- Generierung von Testspezifikationen aus Anforderungen
- Domain-spezifisches Testdesign
- Sichere Generierung von Testimplementierungen
- Konzepte des Mutationstestings
- Bewertung der Abdeckungsqualität durch Spezifikationen
- Bewertung der Stärke von Assertions
- Diagnostische Fragetechniken für Modelle
Modul 10: Wartung des Systems
- Lebende Artefakte: Verträge, Karten, Regeln, Testspezifikationen
- Entwicklung von Einschränkungen im Laufe der Zeit
- KI-Governance für langfristige Wartbarkeit
- Verhinderung von technischer Schuld durch KI-Kontrollen
- Betriebsmodell für nachhaltige, KI-Engineering-Teams
Voraussetzungen
Die Teilnehmer sollten mitbringen:
- Erfahrung in Softwareentwicklungsprojekten
- Grundverständnis der Anwendungsarchitektur
- Kenntnisse im Umgang mit APIs, Backend-/Frontend-Systemen oder Fullstack-Delivery
- Grundlegende Kenntnisse über Agile oder iterative Softwarebereitstellung
- Vertrautheit mit Konzepten des Softwaretestings
- Erste Erfahrungen mit KI-Coding-Tools sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Geeignet für technische Fachkräfte auf mittlerem bis höherem Niveau
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