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Schulungsübersicht

Von Autovervollständigung zum Agenten: Das Verständnis des Wandels

  • Unterschiede zwischen Copilot-Vorschlägen und agenter Multi-Step-Planung
  • Architektur des Agenten-Loops: Planen, Generieren, Ausführen, Iterieren
  • Sprachunterstützung und Modellauswahl für Agent-Aufgaben
  • Praxisbeispiele: Von fünfeiligen Funktionen zu Multi-File-Funktionen

Aktivierung des Agent Mode in Ihrer IDE

  • Aktivierung in VS Code, JetBrains und Neovim
  • Konfiguration von Kontextfenster und Modelltier-Präferenzen
  • Festlegen von Workspace-Regeln und Ignorieren großer Binärdateien
  • Verwaltung von Copilot Chat im Vergleich zu Inline-Agenten-Workflows

Mehrstufige Planung und Ausführung

  • Copilot so prompten, dass er eine Funktion End-to-End erstellt
  • Beobachten, wie der Agent Aufgaben dateiübergreifend aufteilt
  • Überprüfung jedes Schritts vor Anwendung der Änderungen
  • Nutzung eines Inline-Rollbacks, wenn Schritte vom Kurs abweichen

Terminal-Befehle innerhalb des Agenten-Loops

  • Installation von Abhängigkeiten über die Copilot-Terminal-Integration
  • Ausführen von Build-Befehlen und Interpretieren der Ausgabe
  • Verwalten von Umgebungsvariablen innerhalb von Copilot-Sessions
  • Sicherheitsgrenzen: Welche Befehle erfordern manuelle Genehmigung?

TDD (Test-Driven Development) mit einem Agenten

  • Generieren von Unit-Tests aus bestehendem Quellcode
  • Steuerung der Testerstellung durch natürliche Spracheingaben
  • Ausführen von Test-Suites und Interpretieren von Fehlerprotokollen innerhalb von Copilot
  • Anpassen der Assertions nach Erkennen von Edge-Case-Fehlern

Navigation in großen Codebasen

  • Automatisches Finden dateiübergreifender Referenzen
  • Refaktorisieren gemeinsamer Utilitys mit Copilot-gestützten Umbenennungen
  • Gleichzeitiges Aktualisieren von Konfigurations- und Schema-Dateien
  • Vermeiden eines Erschöpfung des Kontextfensters durch gezielte Prompting-Strategien

Anpassung von Copilot an Team-Standards

  • Erstellung repositoriespezifischer Anweisungen in .github/copilot-instructions.md
  • Durchsetzung von Namenskonventionen und Architekturmustern
  • Ausschluss sensibler Dateien und Verzeichnisse aus dem Kontext
  • Erstellung teamspezifischer Prompt-Vorlagen für häufige Aufgaben

GitHub Copilot Enterprise Governance

  • Zuweisung von Lizenzen (Seats), Abrechnung und Nutzungsdashboards
  • Audit-Logs: Nachverfolgung dessen, was Copilot generiert hat versus was committet wurde
  • Microsoft IP-Haftungsrichtlinien und Lizenzimplikationen
  • Ausschluss bestimmter Dateimuster aus den AI-Vorschlags-Pipelines

Debugging im Agent Mode

  • Gemeinsames Analysieren von Stack-Traces mit dem Agenten
  • Hypothesengesteuertes Debugging: Fragen an Copilot, warum ein Test fehlschlägt
  • Nutzung agentengestützter Bisektion zur Findung von Regressionsursachen
  • Umgang mit Halluzinationsrisiken beim Debuggen unbekannter Codebereiche

Leistung und Limit-Management

  • Verständnis der täglichen Anfragegrenzen und Modellkontingente
  • Optimierung der Prompt-Länge zur Vermeidung abgeschnittener Antworten
  • Wechsel zwischen Modellen für verschiedene Aufgaben
  • Überwachung der Agenten-Latenzzeit und Caching-Strategien

Sicherheit und Compliance für Unternehmen

  • Datenverarbeitung: Was verlässt Ihr Repository und was bleibt lokal?
  • Verhinderung des Lecks von Secrets und Credentials durch Prompting
  • Einhaltung der GDPR-, SOC 2- und FedRAMP-Anforderungen
  • Red-Teaming generierter Codes auf Injektionsanfälligkeiten

Behebung häufiger Szenarien

  • Warum Copilot den Kontext Ihrer Codebasis manchmal ignoriert
  • Lösung von Indexierungsfehlern bei großen Repositories
  • Umgang mit Rate-Limit-Fehlern während Spitzenzeiten
  • Behebung von Synchronisationsproblemen der IDE-Erweiterungen

Zusammenfassung und zukünftige Roadmap

  • Übersicht über die Fähigkeiten des Agent Modes und praktische Workflows
  • Copilot-Roadmap von GitHub und kommende Agenten-Funktionen
  • Ressourcen zum aktuellen Stand der Copilot-Veröffentlichungen

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der objektorientierten oder funktionalen Programmierung
  • GitHub-Konto und grundlegende Kenntnisse im Git-Workflow
  • Vertrautheit mit mindestens einer IDE (VS Code, JetBrains oder Neovim)

Zielgruppe

  • Entwickler, die aktuell Copilot nutzen und den Agent Mode freischalten möchten
  • Engineering-Manager, die Copilot in Entwicklungsteams einführen wollen
  • Sicherheitsteams, die Richtlinien zur KI-unterstützten Codegenerierung überprüfen
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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