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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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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