Programmieren mit KI: Claude Code & Co.
KI-Coding-Assistenten sind da — aber nutzt Ihr Team sie wirklich produktiv? Dieser Workshop zeigt Entwicklerteams, wie sie Claude Code, GitHub Copilot und Cursor für agentic Workflows, systematisches Debugging und Code Review einsetzen. Mit klaren Richtlinien: wann man KI-Output vertraut — und wann nicht.
KI-Coding-Assistenten verändern die Softwareentwicklung grundlegend. Claude Code, GitHub Copilot und Cursor machen es möglich, ganze Features in Minuten zu scaffolden, Bugs systematisch zu debuggen und Code Reviews zu beschleunigen. Doch der produktive Einsatz erfordert mehr als ein Plugin zu installieren.
Dieser Workshop zeigt Entwicklerteams, wie sie KI-Coding-Tools nicht nur nutzen, sondern ihre Arbeitsweise damit transformieren. Sie lernen agentic Workflows kennen: KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben ausführen, Code generieren, Tests schreiben und Refactorings durchführen — unter Ihrer Kontrolle und mit Ihren Qualitätsstandards.
Ein besonderer Fokus liegt auf Prompt Engineering für Code: Wie formulieren Sie Anweisungen, die zu den besten Ergebnissen führen? Wann können Sie dem KI-Output vertrauen — und wann nicht? Welche Testing-Strategien brauchen Sie, wenn KI Code schreibt?
Am Ende haben Sie klare Workflows, Prompt-Templates und Team-Richtlinien, um KI-Coding-Assistenten systematisch und sicher in Ihren Entwicklungsprozess zu integrieren. Das Ergebnis: Ihr Team liefert mehr, in höherer Qualität, mit weniger Routinearbeit.
Auf einen Blick
- •Workshop für Entwicklerteams: KI-Coding-Assistenten produktiv einsetzen
- •Tools: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor — im Praxisvergleich
- •Inhalte: Agentic Workflows, Prompt Engineering, Code Review mit KI
- •Voraussetzung: Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache
- •Preis: Ab 800 €/Tag — 8 Stunden, Online oder Inhouse
Die Ausgangslage
Die meisten Entwicklerteams nutzen KI-Coding-Assistenten — aber nur oberflächlich: als bessere Autovervollständigung. Die wirklichen Produktivitätsgewinne liegen in agentic Workflows, systematischem Prompt Engineering und der Integration in bestehende Entwicklungsprozesse. Ohne klare Richtlinien entstehen zudem Risiken: ungetesteter KI-Code, Sicherheitslücken und inkonsistente Codequalität.
Was Sie lernen werden
KI-Coding-Assistenten (Claude Code, Copilot, Cursor) produktiv im Arbeitsalltag einsetzen
Agentic Workflows aufsetzen, die eigenständig Code generieren und Aufgaben ausführen
Prompt Engineering speziell für Code-Generierung beherrschen
KI-generierten Code systematisch testen und dessen Vertrauenswürdigkeit bewerten
Team-weite Richtlinien für den sicheren Einsatz von KI-Coding-Tools erarbeiten
Code Reviews und Debugging mit KI-Unterstützung beschleunigen
Zielgruppe
Dieser Workshop richtet sich an Softwareentwickler, Tech Leads und Entwicklungsteams, die KI-Coding-Assistenten bereits nutzen oder einführen wollen. Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache ist Voraussetzung — der Workshop ist sprachunabhängig und deckt Patterns ab, die in jeder Codebasis funktionieren.
Voraussetzungen
Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache
Ihre Vorteile
1Vom Plugin zum Workflow
Sie lernen, KI-Coding-Assistenten nicht nur als Autovervollständigung zu nutzen, sondern als vollwertige Entwicklungswerkzeuge mit agentic Workflows.
2Klare Vertrauensregeln
Sie wissen, wann KI-Output zuverlässig ist und wann nicht — und haben Testing-Strategien, die speziell auf KI-generierten Code zugeschnitten sind.
3Team-weite Standards
Sie entwickeln gemeinsame Richtlinien und Prompt-Templates, die sicherstellen, dass Ihr gesamtes Team KI-Tools konsistent und sicher einsetzt.
4Tools im direkten Vergleich
Claude Code, GitHub Copilot und Cursor im Praxisvergleich: Sie sehen Stärken, Schwächen und typische Einsatzszenarien jedes Tools.
5Mehr Output, weniger Routine
KI übernimmt Boilerplate, Scaffolding und repetitive Aufgaben — Ihr Team kann sich auf Architektur, Qualität und kreative Problemlösung konzentrieren.
Der Ablauf
KI-Coding-Tools im Vergleich
Claude Code, GitHub Copilot, Cursor: Stärken, Schwächen und typische Einsatzszenarien — mit Live-Demos.
Prompt Engineering für Code
Wie formulieren Sie Anweisungen, die zu den besten Code-Ergebnissen führen? Patterns, Anti-Patterns und Best Practices.
Agentic Workflows
KI-Agenten, die eigenständig Features implementieren, Tests schreiben und Refactorings durchführen — unter Ihrer Kontrolle.
Code Review und Qualitätssicherung mit KI
KI für Code Reviews einsetzen, Sicherheitslücken finden und Testing-Strategien für KI-generierten Code entwickeln.
Team-Richtlinien und Integration
Gemeinsame Standards erarbeiten: Wann nutzen wir KI, wann nicht? Wie integrieren wir KI-Tools in unseren Entwicklungsprozess?
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