Seminar KI-gestützte Softwareentwicklung – Intensivseminar Coding-Werkzeuge und Methoden

Das Intensivseminar bündelt die Einzelseminare zu Grundlagen, Prompting und Context Engineering sowie zu GitHub Copilot, Cursor, Claude Code und OpenAI Codex. Ein gemeinsames Repository sorgt dafür, dass die Werkzeuge anhand vergleichbarer Aufgaben eingesetzt werden. Fachliche Kriterien, Git, Tests und Review bilden dabei den festen Rahmen für alle Varianten.

Die fünf Tage verdichten die Kernthemen der sechs Einzelseminare in einer zusammenhängenden Lernstrecke. Werkzeugbezogene Übungen sind kürzer und konzentrieren sich auf repräsentative Änderungen. Die umfangreichen Varianten, Administrationsfragen und Fehlerbilder der einzelnen Produktschulungen werden nicht vollständig wiederholt. Vorausgesetzt werden sichere Entwicklungspraxis und vier bereits vorbereitete Werkzeugzugänge.

Seminarinhalte

Grundlagen und überprüfbare Aufträge

• Codevervollständigung, Chat und Coding-Agenten an einer gemeinsamen Aufgabe unterscheiden.
• Aus einem Ticket Ziel, Randbedingungen und beobachtbare Akzeptanzkriterien ableiten.
• Eine kleine Änderung umsetzen und unpassende Vorschläge durch unabhängige Tests erkennen.
• Prüfverantwortung, zulässige Daten und Grenzen automatischer Aktionen für das Übungsprojekt festlegen.

Context Engineering und Projektkonventionen

• Relevante Dateien, Schnittstellenverträge und Fehlermeldungen als gezielten Projektkontext aufbereiten.
• Analyse, Planung, Umsetzung und Prüfung in überschaubare Arbeitsschritte gliedern.
• Wiederverwendbare Regeln mit verifizierten Build- und Testbefehlen formulieren.
• Auftragsvarianten anhand gleicher Aufgaben vergleichen und Kontextlücken gezielt korrigieren.

GitHub Copilot und Cursor in der Praxis

• Mit GitHub Copilot eine begrenzte Änderung im Editor bearbeiten und für ein Review aufbereiten.
• Repository-Anweisungen und die passenden Agenten- beziehungsweise Reviewfunktionen im vorbereiteten Zugang einordnen.
• Mit Cursor Projektregeln anwenden und eine zweite, vergleichbar schwierige Aufgabe bearbeiten.
• Diff-Größe, Fehlversuche, Prüfbarkeit und notwendige Eingriffe bei beiden Werkzeugen nachvollziehen.

Claude Code und OpenAI Codex in der Praxis

• Projektanweisungen in CLAUDE.md beziehungsweise AGENTS.md an denselben Konventionen ausrichten.
• Mit jedem Werkzeug einen kleinen Repository-Auftrag planen, ausführen und nachprüfen.
• Berechtigungen, Sandboxgrenzen und Freigabeentscheidungen in den jeweiligen Umgebungen kontrollieren.
• Unbeabsichtigte Dateiänderungen und fehlende Testnachweise erkennen und korrigieren.

Vergleichsprojekt und wiederholbare Teamarbeit

• Ein zusammenhängendes Feature mit klarer Aufgabenaufteilung und einem frei gewählten Schwerpunktwerkzeug umsetzen.
• Fehler anhand reproduzierbarer Beispiele beheben und die endgültige Änderung fachlich reviewen.
• Alle Werkzeugversuche anhand einer gemeinsamen Kriterienliste mit Qualität, Nacharbeit und Bedienaufwand auswerten.
• Geeignete Standardaufgaben und gemeinsame Projektregeln für den weiteren Teameinsatz festhalten.

Praxisaufgabe

1. Eine feste Aufgabensammlung und unabhängige Akzeptanztests als Vergleichsgrundlage vorbereiten.
2. Auftragsvorlagen und Repository-Regeln entwickeln und an einer Einstiegsaufgabe prüfen.
3. Mit GitHub Copilot und Cursor jeweils eine begrenzte Aufgabe bearbeiten und alle Vorschläge nachvollziehbar bewerten.
4. Mit Claude Code und OpenAI Codex zwei weitere Aufgaben unter definierten Ausführungsgrenzen durchführen.
5. Ein abschließendes Feature mit dem gewählten Schwerpunktwerkzeug implementieren und einen Regressionstest ergänzen.
6. Die Werkzeugerfahrungen mit demselben Bewertungsraster auswerten und das Änderungspaket für ein menschliches Review aufbereiten.

Zielgruppe

Erfahrene Softwareentwickler, technische Teamleiter und Multiplikatoren, die verschiedene Coding-Werkzeuge methodisch fundiert einsetzen und vergleichen möchten.

Voraussetzungen

Sichere Programmierkenntnisse, Git-Branches, Terminal, automatisierte Tests und Code-Reviews. Grundlagen der eingesetzten Projektsprache müssen vorhanden sein.

Schulungsumgebung

Ein vorbereitetes Repository mit Tests sowie freigegebene Zugänge zu GitHub Copilot, Cursor, Claude Code und OpenAI Codex. Erforderliche Funktionen und Nutzungskontingente werden vorab geprüft. Der Kunde stellt die vollständige Schulungsumgebung.