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Schulungsübersicht

Einführung in Claude Code & KI-gestützte Softwareentwicklung

  • Was ist Claude Code und wie unterscheidet er sich von herkömmlichen KI-Tools?
  • Die Rolle generativer KI-Agenten in der Softwareentwicklung
  • Die Nutzung umfangreicher Eingabeaufforderungen (Prompts), um komplette Anwendungen zu erstellen
  • Das Verständnis der Produktivitätsgewinne durch KI-gestützte Entwicklung

KI-Arbeit & Produktivität in der Softwareentwicklung

  • Claude Code als ein AI-Entwicklungsteam betrachten
  • Häufige Ängste und Missverständnisse bezüglich KI im Ingenieurwesen ansprechen
  • Die Volkswirtschaftslehre der KI-Arbeit verstehen
  • Vorteile des „Best-of-N“-Musters nutzen, um mehrere Lösungen zu generieren
  • Optimale Implementierungen auswählen und verfeinern

Claude Code, Design und Code-Qualität

  • Bewertung, ob KI die Code-Qualität beurteilen kann
  • Softwaredesign-Prinzipien unter KI-Assistenz anwenden
  • KI zur Exploration von Anforderungen und Lösungsräumen nutzen
  • Schnelles Prototyping mit konversationellen Design-Workflows
  • Einschränkungen und strukturierte Prompts zur Verbesserung der Ausgabequalität anwenden

Prozess, Kontext und das Model Context Protocol (MCP)

  • Die Bedeutung von Prozess und Kontext im Vergleich zur reinen Code-Generierung
  • Kontinuierlicher globaler Kontext mittels CLAUDE.md
  • Strukturierung von Projektrichtlinien, Architektur und Einschränkungen in Kontextdateien
  • Wiederverwendbarer, gezielter Kontext durch Claude Code-Befehle
  • In-Context Learning (Lernen im Kontext) durch das Beibringen von Beispielen an Claude Code

Automatisierung & Dokumentation mit Claude Code

  • Nutzung von Claude Code zur Generierung und Wartung von Dokumentation
  • Automatisierung sich wiederholender Ingenieur-Aufgaben
  • Erstellung wiederverwendbarer Workflows, die durch Kontext und Befehle gesteuert werden

Versionskontrolle & parallele Entwicklung mit Claude Code

  • Integration von Claude Code in Git-basierte Workflows
  • Nutzung von Git-Branches und Worktrees mit KI-Agenten
  • Gleichzeitiges Ausführen von Claude Code-Aufgaben (Parallelität)
  • Koordination mehrerer KI-Subagenten an separaten Features
  • Sicheres Management der parallelen Feature-Entwicklung

Skalierung von Claude Code & KI-Reasoning (Schlussfolgerungen)

  • Als Hände, Augen und Ohren von Claude Code handeln
  • Sicherstellen, dass Claude Code seine eigene Arbeit überprüft und begutachtet
  • Management von Token-Limits und architektonischer Komplexität
  • Entwurf der Projektstruktur und Dateibenennung für KI-Skalierbarkeit
  • Aufrechterhaltung der langfristigen Gesundheit der Codebasis mit KI-Assistenz

Multimodales Prompting & prozessgesteuerte Entwicklung

  • Zuerst Prozess und Kontext korrigieren, bevor der Code behoben wird
  • Informelle Eingaben (Notizen, Skizzen, Spezifikationen) in Produktionscode übersetzen
  • Multimodale Eingaben zur Steuerung der Implementierung nutzen
  • Wiederholbare, KI-assistierte Entwicklungsprozesse erstellen

Capstone: Definieren Ihres Claude Code-Prozesses

  • Gestaltung eines individuellen oder teamweiten Claude Code-Workflows
  • Kombinieren von Kontextdateien, Befehlen, Subagenten und Prompts
  • Erstellung eines wiederverwendbaren, skalierbaren KI-assistierten Ingenieurprozesses

Voraussetzungen

  • Verständnis von Prinzipien der Softwareentwicklung und gängigen Ingenieur-Workflows.
  • Erfahrung mit einer Programmiersprache wie JavaScript, Python usw.
  • Erfahrung in der Nutzung der Befehlszeile / Terminals und Vertrautheit mit Git-Workflows.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die KI in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten.
  • Techische Teamleiter, die die Produktivität im Ingenieurwesen mit KI-Tools verbessern möchten.
  • DevOps-Ingenieure und technische Führungskräfte, die an KI-gestützter Automatisierung bei der Codierung interessiert sind.
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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