Softwareentwickler
Tägliche Aufgaben wie Implementierung, Refactoring und Testerstellung mit AI-Unterstützung beschleunigen, ohne Codequalität und Ownership aufzugeben.
AI Coding Weiterbildung
AI-gestützte Softwareentwicklung
AI kontrolliert für Planung, Code, Tests, Review und Dokumentation einsetzen.
ZIELGRUPPE
Für wen das Programm gedacht ist.
Inhalte und Praxisfälle werden an Rolle, Kompetenzstand, Branche und vorhandene Unternehmensregeln angepasst.
Tech Leads
Regeln für Kontextfreigabe, Repository-Zugriff und Review-Tiefe für das Team verbindlich festlegen.
QA Teams
AI-generierte Tests und Codevorschläge gezielt auf Lücken, Fehlannahmen und fehlende Edge Cases prüfen.
IT-Projektteams
Aufwandsschätzung, Liefertermine und Risiken realistisch einordnen, wenn AI Teile der Entwicklung übernimmt.
LERNZIELE
Was Teilnehmende danach können.
Die Lernziele sind beobachtbar formuliert und werden durch Übungen, Reflexion oder praktische Arbeitsartefakte unterstützt.
Aufgaben AI-gerecht spezifizieren
Anforderungen so präzisieren, dass AI-Vorschläge nachvollziehbar und überprüfbar bleiben.
Codevorschläge sicher prüfen
Generierten Code auf Korrektheit, Sicherheitslücken und stillschweigende Annahmen kontrollieren, bevor er übernommen wird.
Tests und Debugging verbessern
AI gezielt für Testfälle und Fehlersuche nutzen, ohne blind auf grüne Testläufe zu vertrauen.
Ownership und Nachvollziehbarkeit sichern
Dokumentieren, welcher Code-Anteil AI-unterstützt entstand, und Verantwortung eindeutig zuordnen.
CURRICULUM
Module und Inhalte.
Die genaue Tiefe wird modular festgelegt. So bleibt das Programm kompakt, ohne technische oder organisatorische Kernpunkte auszulassen.
Requirements-to-Code
Wie aus einer Anforderung ein präziser, AI-verständlicher Arbeitsauftrag wird – inklusive Akzeptanzkriterien.
Kontext und Repository-Regeln
Welcher Code- und Projektkontext an ein Modell gehen darf und wie Repository-Regeln das absichern.
Implementierung und Refactoring
AI-gestützte Implementierung und Refactoring mit klarer Grenze zwischen Vorschlag und Freigabe.
Testgenerierung und Debugging
Testfälle generieren lassen und Fehlerursachen systematisch statt zufällig eingrenzen.
Security- und Code-Review
Typische Schwachstellen in AI-generiertem Code erkennen und einen belastbaren Review-Prozess aufsetzen.
Dokumentation und Übergabe
Code, Entscheidungen und offene Punkte so dokumentieren, dass eine Übergabe ohne Wissensverlust gelingt.
AI CODE REVIEW
Generierter Code ist erst nach Review lieferbar.
Vier Review-Gates einzeln abschließen.
async function createEnrollment(input) {
validateSchema(input);
authorize(input.user);
return database.insert(input);
}
// AI draft — review required
PRAXIS & TRANSFER
Ergebnisse, die weiterverwendet werden.
- Coding-Workflow
- Review-Checkliste
- Getestetes Übungsartefakt
Format passend zum Bedarf
Als Impuls, Workshop, Bootcamp oder modularer Lernpfad – remote, vor Ort oder hybrid. Umfang und Übungsanteil werden nach Zielgruppe und gewünschtem Transfer festgelegt.
Teilnahme-, Abschluss- oder Assessmentnachweise dokumentieren transparent Lernziele und Umfang. Sie sind kein staatlicher Abschluss, keine behördliche Zertifizierung und keine automatische Bestätigung regulatorischer Compliance.