Seminar KI-gestützte Softwareentwicklung – Kompaktseminar für die Praxis

Das Kompaktseminar vermittelt einen zusammenhängenden Arbeitsablauf für den Entwickleralltag. Eine klar begrenzte Aufgabe wird beschrieben, mit passendem Kontext versehen und mithilfe eines vorbereiteten Coding-Assistenten umgesetzt. Anschließend werden Vorschläge, Tests und das fachliche Verhalten unabhängig geprüft. Im Mittelpunkt stehen übertragbare Methoden und eine kleine, vollständig nachvollziehbare Praxisaufgabe.

Die drei Tage geben zusätzlich Orientierung zu GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, OpenAI Codex und lokalen Ansätzen mit Continue und Ollama. Die praktische Hauptarbeit erfolgt mit einem vereinbarten Werkzeug. Agenten und MCP werden anhand eines vorbereiteten Beispiels eingeordnet; eigene MCP-Implementierung, vollständige Produkteinrichtung und umfangreiche Plattformintegration sind den Spezialseminaren vorbehalten.

Seminarinhalte

Werkzeuge und Aufgaben verstehen

• Codevervollständigung, Chat und Agenten an einer kleinen Aufgabe voneinander abgrenzen.
• Die behandelten Produktansätze und lokale Alternativen nach Arbeitsweise einordnen.
• Geeignete Aufgaben nach Umfang, Prüfbarkeit und vorhandenen Kenntnissen auswählen.

Anforderungen und Kontext

• Ein Ticket mit Akzeptanzkriterien, Randfällen und klaren Grenzen präzisieren.
• Relevante Dateien, Tests und Konventionen zusammenstellen und sensible Informationen ausschließen.
• Vor der Implementierung einen kleinen Plan erstellen und fachlich prüfen.

Eine Änderung umsetzen

• Ein begrenztes Feature in einem eigenen Branch mit KI-Unterstützung bearbeiten.
• Codevorschläge auf unbeteiligte Änderungen, erfundene Aufrufe und unnötige Abhängigkeiten prüfen.
• Einen Fehler anhand eines reproduzierbaren Beispiels korrigieren und unpassende Änderungen zurücknehmen.

Tests und Review

• Normal-, Grenz- und Fehlerfälle aus dem Auftrag ableiten und passende Tests ergänzen.
• Die Aussagekraft generierter Assertions durch einen gezielt eingebauten Fehler prüfen.
• Den Gesamt-Diff und das fachliche Verhalten gemeinsam bewerten und einen nachvollziehbaren Commit erstellen.

Agenten und lokale Alternativen

• Einen vorbereiteten Agentenablauf mit Werkzeugaufrufen, Freigaben und Abbruchbedingungen untersuchen.
• MCP als Verbindung zu begrenzten Werkzeugen und Ressourcen einordnen.
• Einen vorbereiteten lokalen Coding-Zugang auf Datenwege, Ressourcen und Antwortqualität prüfen.

Sichere Teamarbeit und Projektpraxis

• Zulässige Daten, technische Zugriffsbeschränkungen und Prüfverantwortung für das Übungsprojekt festlegen.
• Die Änderung in den vorhandenen Test- und Reviewablauf einordnen.
• Einen kleinen nächsten Praxisschritt mit überprüfbaren Zielen und passender Vertiefung auswählen.

Praxisaufgabe

1. Das Übungsrepository starten und den bestehenden Teststand erfassen.
2. Eine Feature-Aufgabe mit überprüfbaren Kriterien und geeignetem Kontext vorbereiten.
3. Die Änderung mit dem vereinbarten Assistenten schrittweise umsetzen und einen Fehler gezielt beheben.
4. Unabhängige Tests ergänzen und einen absichtlich unpassenden Vorschlag begründet verwerfen.
5. Vorbereitete Agenten- und Lokalbeispiele anhand derselben Qualitätsfragen untersuchen.
6. Das Änderungspaket reviewen und die geeigneten Regeln für einen ersten Teameinsatz festhalten.

Zielgruppe

Softwareentwickler, Tester mit Programmierkenntnissen und technische Teamleiter, die einen zügigen Praxiseinstieg mit überschaubarem Umfang suchen.

Voraussetzungen

Programmierpraxis, Git-Grundkenntnisse und die Fähigkeit, ein vorhandenes Projekt zu bauen und Tests auszuführen. Vorerfahrung mit KI-Werkzeugen ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Schulungsumgebung

Ein vorbereitetes Repository, ein vorab vereinbarter freigegebener Coding-Assistent und lauffähige Tests. Für Agenten und lokale Modelle stehen vorbereitete Beispiele zur Verfügung. Der Kunde stellt die Schulungsumgebung und notwendige Zugänge.