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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Vibe Coding

  • Definition und Geschichte von Vibe Coding
  • Philosophie der Zusammenarbeit „Prompt-to-Code“
  • Unterschiede zwischen KI-Coding und traditioneller Entwicklung

Große Sprachmodelle im Coding

  • Überblick über LLMs für Entwickler: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Vergleich von Open-Source- und proprietären KI-Codern
  • Einsatz von LLMs lokal oder über APIs

Prompt Engineering für Entwickler

  • Effektive Prompts für die Generierung und Refactorisierung von Code
  • Kontextmanagement und Behandlung des Gesprächszustands
  • Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen für Coding-Aufgaben

Praktische Vibe-Coding-Umgebungen

  • Nutzung von Replit für kollaboratives KI-Coding
  • Integration von GitHub Copilot und Qwen Coder in IDEs
  • Anpassung der Workflows für die Teamzusammenarbeit

Codequalität und Validierung in KI-Workflows

  • Prüfung und Testen von LLM-generiertem Code
  • Sicherstellung von Konsistenz, Wartbarkeit und Sicherheit
  • Integration von Code-Validierungstools in den Workflow

Unternehmensintegration und Governance

  • Skalierung von Vibe Coding über Teams hinweg
  • KI-Governance, Ethik und Compliance bei der Codegenerierung
  • Gestaltung organisatorischer Rahmenwerke für KI-gestützte Entwicklung

Fortgeschrittene Themen: Erweiterung von Vibe Coding

  • Kombination mehrerer LLMs für hybride KI-Workflows
  • Integration von Vibe Coding mit CI/CD-Automatisierung
  • Zukunftstrends: Multi-Agent-Entwicklungssysteme

Teamprojekt und Zusammenarbeit

  • Gestaltung eines praxisnahen Projekts mit KI-gestützter Entwicklung
  • Zusammenarbeit mit menschlichen und KI-Entwicklern
  • Präsentation der Ergebnisse und Messung der Produktivitätssteigerung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für Workflows in der Softwareentwicklung
  • Erfahrung mit Python, JavaScript oder einer anderen modernen Programmiersprache
  • Vertrautheit mit Git-basierten Versionskontrollsystemen

Zielgruppe

  • Software-Ingenieure, die sich mit KI-gestützter Entwicklung befassen
  • Engineering-Leads, die die Einführung von KI in Coding-Workflows überwachen
  • Enterprise-Development-Teams, die LLMs in Produktionspipelines integrieren möchten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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