- 1. Grundlagen KI-gestützter Softwareentwicklung
- Funktionsweise großer Sprachmodelle und deren Anwendung im Programmierkontext
- Überblick über die aktuelle Landschaft der KI-Assistenten für Entwicklungsaufgaben
- Realistische Einschätzung von Leistungsfähigkeit, Grenzen und typischen Fehlermustern
- 2. Code-Generierung im Entwickleralltag
- Effektive Nutzung von Autovervollständigung und kontextbezogener Code-Vorschläge
- Strategien zur Formulierung präziser Prompts für komplexere Codeanforderungen
- Umgang mit generierten Vorschlägen: Bewertung, Anpassung und kritische Prüfung
- 3. Refactoring und Code-Verbesserung
- Einsatz von KI-Werkzeugen zur Identifikation von Verbesserungspotenzialen in bestehendem Code
- Automatisierte Vorschläge für Strukturoptimierung, Lesbarkeit und Wartbarkeit
- Gezielte Modernisierung von Legacy-Code mit KI-Unterstützung
- 4. Testgenerierung und Qualitätssicherung
- Automatische Erstellung von Unit-Tests, Integrationstests und Testdaten
- KI-gestützte Analyse von Testabdeckung und Identifikation ungetesteter Pfade
- Grenzen der automatisierten Testgenerierung und notwendige manuelle Ergänzungen
- 5. Dokumentation und Wissenstransfer
- Automatische Generierung von Code-Kommentaren, Docstrings und API-Dokumentation
- Erstellung verständlicher Erklärungen für komplexe Codeabschnitte
- Unterstützung beim Onboarding neuer Teammitglieder durch KI-basierte Code-Erläuterungen
- 6. Debugging und Fehleranalyse
- Nutzung von KI-Assistenten zur schnelleren Eingrenzung und Behebung von Fehlern
- Analyse von Fehlermeldungen, Stack Traces und unerwartetem Verhalten
- Systematische Vorgehensweise bei der KI-gestützten Problemlösung
- 7. Integration in Entwicklungsumgebungen
- Einrichtung und Konfiguration gängiger KI-Plugins für IDEs und Editoren
- Anpassung an projektspezifische Coding-Standards und Konventionen
- Zusammenspiel mit bestehenden Werkzeugen wie Linter, Formatter und Build-Systemen
- 8. Sicherheit und Codequalität
- Erkennung potenzieller Sicherheitslücken und unsicherer Programmierpraktiken
- Kritische Bewertung generierter Vorschläge hinsichtlich Sicherheit und Best Practices
- Vermeidung versehentlicher Übernahme von fehlerhaftem oder unsicherem Code
- 9. Produktive Arbeitsweisen und Workflow-Optimierung
- Entwicklung effizienter Routinen für die Zusammenarbeit mit KI-Assistenten
- Balance zwischen KI-Unterstützung und eigenständigem Problemlösen
- Vermeidung von Abhängigkeit und Erhalt fundamentaler Programmierfähigkeiten
- 10. Rechtliche Aspekte und Unternehmensrichtlinien
- Urheberrechtliche Fragen bei der Nutzung von KI-generiertem Code
- Datenschutz und Vertraulichkeit beim Einsatz cloudbasierter Dienste
- Gestaltung unternehmensinterner Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz
- Praxisübung
- KI-gestützter Entwicklungszyklus
- Die Teilnehmer durchlaufen in Einzelarbeit oder Paaren einen vollständigen Entwicklungszyklus mit KI-Unterstützung. Ausgehend von einer funktionalen Anforderung generieren sie Code, lassen diesen durch den KI-Assistenten refaktorieren und erstellen automatisch Tests. Anschließend dokumentieren sie die Lösung mit KI-Hilfe und führen eine sicherheitsorientierte Überprüfung durch. Die Übung schließt mit einer Reflexion über Zeitersparnis, Qualität der Ergebnisse und notwendige manuelle Eingriffe im Vergleich zur Arbeit ohne KI-Unterstützung.
LernzieleNach Abschluss des Seminars können die Teilnehmer KI-Assistenten gezielt und effektiv in ihren Entwicklungsalltag einbinden. Sie beherrschen die wichtigsten Anwendungsfälle von der Code-Generierung über Testing bis zur Dokumentation und wissen, wie sie die Qualität der KI-Vorschläge kritisch bewerten.
ZielgruppenDas Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Programmierer und technische Leads, die ihre Produktivität durch moderne KI-Werkzeuge steigern möchten. Ebenso angesprochen sind DevOps-Ingenieure, Architekten und technische Projektverantwortliche, die den Einsatz solcher Tools in ihren Teams evaluieren oder einführen wollen. Auch erfahrene Entwickler, die bisher skeptisch gegenüber KI-Assistenten waren, gewinnen hier eine fundierte Grundlage für eine differenzierte Einschätzung.
