Seminar Prompting und Context Engineering für Softwareentwickler

Die Qualität einer KI-gestützten Codeänderung hängt wesentlich davon ab, welche Aufgabe beschrieben und welcher Projektkontext bereitgestellt wird. Das Seminar entwickelt einen wiederholbaren Umgang mit Anforderungen, Beispielen, Einschränkungen und Prüfkriterien. Einzelne Formulierungen werden anhand konkreter Entwicklungsergebnisse bewertet; eine vermeintlich universelle Wunderformel ist kein tragfähiger Arbeitsstandard.

Aus unklaren Tickets entstehen kontrollierbare Arbeitsaufträge. Relevante Dateien, Architekturentscheidungen und Schnittstellenverträge werden gezielt ergänzt. Eine kleine Aufgabensammlung ermöglicht den Vergleich verschiedener Kontextstrategien. Dabei wird sichtbar, ob Verbesserungen aus einem klareren Auftrag, einem passenden Ausschnitt des Repositories oder aus zusätzlichem Fachwissen entstehen.

Seminarinhalte

Aufgaben präzisieren

• Aus einem Ticket Ziel, Nicht-Ziele, Randbedingungen und beobachtbare Akzeptanzkriterien ableiten.
• Implementierungsdetails von fachlichen Anforderungen trennen und offene Annahmen ausdrücklich kennzeichnen.
• Ein positives Beispiel, einen Grenzfall und ein Gegenbeispiel in einen überprüfbaren Auftrag integrieren.

Projektkontext aufbereiten

• Abhängigkeiten, Aufrufer, Verträge und vorhandene Tests als relevante Kontextquellen auswählen.
• Große Dateien auf passende Ausschnitte begrenzen und unvermeidbare Informationslücken dokumentieren.
• Sensible Informationen entfernen; fremde Kommentare und Dokumente als unzuverlässigen Inhalt behandeln.

Arbeitsphasen sinnvoll steuern

• Analyse, Lösungsskizze, Implementierung und Prüfung in überschaubare Aufträge aufteilen.
• Vor einer Änderung einen Plan mit betroffenen Dateien, Risiken und Prüfschritten erstellen lassen.
• Rückfragen, Abbruchkriterien und einen maximalen Änderungsumfang für uneindeutige Aufgaben definieren.

Wiederverwendbare Projektregeln

• Buildbefehle, Testkonventionen und Architekturgrenzen in kurze versionierte Repository-Anweisungen überführen.
• Globale Vorgaben und auf einzelne Projektbereiche begrenzte Regeln widerspruchsfrei organisieren.
• Regeltexte als Orientierung verstehen und technische Zugriffsgrenzen separat konfigurieren.

Fehler und Kontextverluste bearbeiten

• Fehlermeldungen mit minimalem Reproduktionsfall und erwartetem Verhalten kombinieren.
• Überlange Gespräche durch überprüfte Zwischenstände und klare Folgeaufträge entlasten.
• Unbegründete Behauptungen, erfundene Bibliotheken und wiederholte Fehlversuche systematisch abfangen.

Auftragsvarianten vergleichen

• Mehrere Varianten an denselben Aufgaben mit identischen Akzeptanztests bewerten.
• Erfolgsquote, Korrekturschleifen, Diff-Größe und Reviewaufwand gemeinsam auswerten.
• Eine gepflegte Vorlagensammlung mit Anwendungsbereich, Beispielen und Änderungsverantwortung aufbauen.

Praxisaufgabe

1. Ein unpräzises Änderungs-Ticket analysieren und die fehlenden Entscheidungen festhalten.
2. Zwei Auftragsvarianten mit unterschiedlicher Kontextmenge erstellen und unter gleichen Bedingungen ausführen.
3. Die Änderungen mit einer vorab definierten Prüfung bewerten und die Abweichungen protokollieren.
4. Eine Regeldatei für das Repository ergänzen und denselben Aufgabentyp erneut bearbeiten.
5. Aus den Beobachtungen eine überprüfbare Auftragsvorlage für Fehlerkorrektur, Erweiterung und Code-Review ableiten.

Zielgruppe

Softwareentwickler, Softwarearchitekten, technische Product Owner und QA Engineers mit eigener Entwicklungspraxis.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache und Git; erste praktische Erfahrung mit einem KI-Assistenten oder Kenntnisse entsprechend dem Grundlagenseminar.

Schulungsumgebung

Ein freigegebener Coding-Assistent, ein vorbereitetes Repository, eine kleine Sammlung bewertbarer Aufgaben und eine lokale Testumgebung. Der Kunde stellt die Schulungsumgebung.