Von der Idee zum Prototyp: Mit Copilot, Cursor, Lovable und MCP produktiv entwickeln1. Grundlagen und Prinzipien von Vibecoding
- Mindset und Arbeitsweise: schnelle Feedback-Loops, kleine Inkremente.
- Einsatzbereiche: Prototypen, Piloten und interne Tools.
- Rollen im Team: Fachbereich, Produkt, Entwicklung, QA und Security.
- Anforderungen und Erfolgskriterien definieren.
2. Tool-Landschaft und Set-up
- IDE-basierte Assistenz vs. Chat-basierte Nutzung.
- Überblick über GitHub Copilot, Cursor und Lovable.
- Kontextsteuerung: Regeln, Stilguides und Projektkontext.
- Arbeiten mit Repositories und ersten KI-gestützten Änderungen.
3. Prototyping mit KI
- Schnelle Entwicklung von Prototypen mit Lovable.
- Prompting-Patterns: Spec-first, Plan-then-code, Iterate-with-diffs.
- Entwicklung erster funktionsfähiger Anwendungen.
4. Prompt Engineering für Entwicklung
- Strukturierte Prompts für Code, Tests und Dokumentation.
- Definition von Anforderungen, Constraints und Qualitätskriterien.
- Debugging mit KI: systematisches Vorgehen und Fehleranalyse.
- Erweiterung bestehender Codebasen inklusive Tests.
5. Zusammenarbeit im Team
- Working Agreements und Rollenverteilung.
- Code-Reviews mit KI-Unterstützung.
- Qualität und Verständlichkeit von KI-generiertem Code sicherstellen.
6. Qualitätssicherung und Testing
- Teststrategien: Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests.
- Nutzung von KI zur Generierung von Testfällen.
- Refactoring und Stabilisierung von Anwendungen.
7. Von der Idee zur Produktivsetzung
- Übergang vom Prototyp zur produktiven Lösung.
- Deployment und Veröffentlichung von Anwendungen.
- Best Practices für nachhaltige Entwicklung.
8. MCP und Kontext-Integrationen
- Nutzung von MCP zur Anbindung interner Systeme und Daten.
- Zugriff auf Dokumentationen, APIs und Tools.
- Kontrollierte Workflows zur Vermeidung von Fehlinterpretationen.
- Umsetzung von Integrationen in der Praxis.
9. Abschlussprojekt (Capstone)
- Entwicklung eines eigenen Piloten in kurzer Zeit.
- Review, Qualitätssicherung und Dokumentation.
- Ableitung konkreter nächster Schritte Richtung Produktivbetrieb.
Lerndauer: 2 Tage
Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!
Wichtige Information: Bitte beachten Sie, dass einige unserer Webinare auch aus mehreren Online-Modulen bestehen können. Erkennbar ist dies, wenn die Dauer länger als ein Tag ist.
Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Online-Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.
Lernziele- Du lernst, wie du KI-gestützte Entwicklung strukturiert und produktiv in deinen Arbeitsalltag integrierst.
- Du entwickelst in kurzer Zeit funktionierende Prototypen und Piloten aus eigenen Ideen.
- Du setzt Tools wie Copilot, Cursor und Lovable gezielt für Entwicklung, Testing und Debugging ein.
- Du verstehst, wie du KI in bestehende Entwicklungsprozesse wie Git, Reviews und CI/CD integrierst.
- Du lernst, wie du über MCP sichere und kontrollierte Verbindungen zu internen Systemen herstellst.
- Du erhältst praxisnahe Best Practices für Qualität, Sicherheit und nachhaltige KI-gestützte Entwicklung.
ZielgruppenDieses Training richtet sich an alle, die KI-gestützte Entwicklung praktisch einsetzen möchten:
- Entwickler:innen, die KI-Assistenz strukturiert und produktionsnah nutzen wollen
- Product Owner, Business Analyst:innen und Prozessverantwortliche, die schneller Prototypen und Piloten entwickeln möchten
- Teams, die moderne Entwicklungsansätze mit KI in ihre Prozesse integrieren wollen