KI-gestützte Softwareentwicklung
und Agentic Engineering
Agentic Engineering ist wichtiger denn je geworden, um als Entwickler die nächste Phase der Software und Hardware Umsetzung zu meistern.
Wie code ich heute mit KI? In diesem kompakten Basistraining lernen Entwicklerteams, KI-Assistenz und AI-Editoren produktiv einzusetzen – von Autocomplete & Refactoring über Test-Generierung und Debugging bis zur Doku-Automation und Code-Reviews. Dazu gibt’s einen klaren Tool-Überblick (ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, CodeWhisperer, Tabnine, Codeium/Cody, Cursor, Lovable), typische Stärken & Limits sowie Leitplanken zu Datenschutz und IP-Rechten – alles hands-on in der IDE.
Nächste öffentliche Termine
Inhalt
Praxis vor Theorie: Der folgende Überblick fasst die Module und Schwerpunkte zusammen – von der Auswahl der passenden KI-Tools bis zu Hands-on-Workflows in deiner IDE.
In diesem Training erfährst du:
- AI-Dev-Environment Kickstart – VS Code & Git einrichten, Plugins (Codeium/Cody) aktivieren, Free/Trial-Accounts prüfen
- How to Code in the Age of AI – Prinzipien, Workflows, Best Practices
- Tool-Landschaft & Vergleich – Copilot, CodeWhisperer, Tabnine, Codeium/Cody, ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Lovable (Funktionen, IDE-Support, Kosten, Daten/IP)
- Hands-on Coding – Code-Generierung, Refactoring, Test-Generierung, Debugging in VS Code
- Doku & Reviews – README/Docstrings/ADR automatisch erstellen; KI-gestütztes Code-Review (Korrektheit, Sicherheit, Performance, Stil)
- APIs & Context Layer (LLM API 101 + MCP) – Request/Response, Tokens, Kosten & Rate-Limits, sicherer Umgang mit Keys plus Einführung in das Model Context Protocol (MCP) für standardisierte Kontextweitergabe, Sitzungsmanagement, Auditierbarkeit & Governance (Mini-Demo)
- Agentische Workflows (Intro) – Von „Vibe Coding“ zu Vibe Engineering: Plan→Act-Loops, in denen Agenten mehrstufige Aufgaben Ende-zu-Ende ausführen
- Multi-Agent-Orchestrierung (Intro) – Spezialisierte Agenten (z. B. Code, Tests, Doku) koordinieren – für Arbeitsteilung und skalierbare Automatisierung; Patterns & Stolpersteine
- Ops-Inspiration – Log-Checks & Ticket-Triage-Konzept (Incident-Klassifikation, Antwortentwurf)
- Security & Governance – Datenschutz, IP-Rechte, sichere Prompts, Team-Policies
- Agentic Engineering at Scale
+ Zugang zu unserer Community mit täglichen kostenlosen Lerninhalten
+ Materialien aus allen Lernmodulen und zusätzliche Support-Links
+ Certified Agentic AI Engineer
+ Prompt-Frameworks und Canvas
Warum Firmen diesen Kurs buchen
Hands-on
Praktisch, direkt anwendbar
Live-Coding in der IDE, Mini-Labs & direkt nutzbare Prompts.
100%
Policy-Ready
DSGVO & IP-Leitfaden inklusive – Checklisten, Safe-Prompting, No-Secrets-Regeln und Vorlagen für Team-Policies.
Tool- unabhängig &
Zukunft-sicher
10+ Tools & IDEs (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Codeium/Cody, Tabnine u. a.)
Einige Kunden
Zielgruppe
- Software-Entwickler:innen
- DevOps/SRE
- Tech-Leads
- Engineering-Manager
die KI sicher und effizient in ihren täglichen Entwicklungs-Workflow integrieren möchten.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in einer Programmiersprache (z. B. Python/JavaScript)
- Laptop mit VS Code & Git
- Accounts (Free/Trial genügen): ChatGPT Plus, Claude oder Gemini
- IDE-Plugin: Codeium oder Cody (Free-Tier)
- (Optional) Cursor oder GitHub Copilot Trial
- Wir stellen ein Übungs-Repo (Code + IaC + Logs) und synthetische Daten bereit
Fragen? Schaue in unseren FAQs
Lernziel
- Relevante KI-Coding-Tools kennen, vergleichen und passend auswählen
- KI in den Alltag integrieren (Code, Tests, Doku, Review)
- IaC-Snippets & Logs mit KI effizient prüfen
- Datenschutz, IP-Rechte, Governance sicher anwenden
- Erste Team-Policy & Tool-Matrix für den eigenen Stack definieren
Format
- Live-Demos in der IDE, kurze Impulse, Hands-on-Labs in Kleingruppen
- Checklisten, Prompt-Vorlagen & Starter-Repo zum Mitnehmen
- Max. 14–16 Teilnehmende für intensive Betreuung
Das AI Engineering Training war äusserst praxisorientiert: Wir haben agentenbasierte Workflows und Best Practices so entwickelt, dass sie wirklich im Team funktionieren. Besonders wertvoll waren die strukturierten Muster, Leitplanken und die direkte Anwendung auf reale Anwendungsfälle.
Head P&C Product / Applications - AXA
Zertifikat
Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Absolvierungs-Zertifikat "Certified Agentic AI Engineer".
Trainer
Andreas Meier
- CTO/Engineering Lead
- Architektur & Developer-Workflows
- MSc in Nanotechnology,
- Major in Quantum Physics
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Brauche ich kostenpflichtige Lizenzen?
Nein. Wir arbeiten mit Free/Trials (Codeium/Cody, ChatGPT Free, Claude/Gemini Free). Enterprise-Optionen und Copilot zeigen wir konzeptionell bzw. in der Demo – falls verfügbar.
Welche Sprachen deckt ihr ab?
Demos in Python/JavaScript; Prinzipien gelten für weitere Sprachen. Auf Wunsch passen wir Beispiele an euren Stack an.
Dürfen wir Firmen-Code verwenden?
Nein. Es wird ausschliesslich mit synthetischen Repos gearbeitet. Im Kurs besprechen wir sichere Prozesse für die produktive Nutzung (No-Secrets, No-Training-Flags, On-Prem/Enterprise).
Erhalte ich Unterlagen & Prompts?
Ja – Prompt-Karten, Review-Rubrik, Policy-Canvas, Checklisten und das Starter-Repo.
Auch als Inhouse-Training?
Ja, wir bieten dieses Training als Firmentraining an. Dies bietet die Möglichkeit noch tiefer in aktuelle Herausforderungen zu gehen.
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