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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