- Wie GitHub Copilot funktioniert: Sprachmodelle, Kontextverständnis, Vorschlagslogik
- Unterschiede zu klassischen Code-Editoren und KI-Assistenten
- Unterstützte Sprachen, Frameworks und IDEs
- Datenschutz, Lizenzierung und Nutzung im Unternehmen
- Beispiele aus der Praxis: Copilot im Projektalltag
- Konfiguration und Shortcuts für effizientes Arbeiten
- Inline-Vorschläge, Blockvervollständigung, Copilot Chat im Vergleich
- Prompten über Kommentare vs. explizite Anfragen
- Live-Demo: Methoden automatisch generieren lassen und gegen bestehende Unit-Tests testen
- Projektinitialisierung im Team mit Copilot
- Anforderungen definieren, Kommentare als Steuerelement
- Hello-World-API über Copilot generieren lassen
- Verfeinern der Vorschläge: Iteration und Feedback im Workflow
- Requirements gemeinsam mit Copilot erarbeiten
- Architekturdiagramme mit Mermaid-JS
- Aufbau der Schichten: Controller, Services, DTOs
- Praktische Übung: REST-API-Design ohne Persistenz
- Einführung von Persistenz: Repositories und In-Memory-DB (H2)
- Logikschicht und Geschäftsregeln mit Copilot umsetzen
- Pair Programming mit Copilot: kollaboratives Entwickeln mit KI
- Unit- und Integrationstests automatisch generieren
- Testdaten vorbereiten und Codeabdeckung prüfen
- Praktische Übung: Testfälle durch Kommentare erzeugen lassen
- Was macht einen guten Prompt aus?
- Strategien: Zero-Shot, Multi-Shot, Prompt Chaining, Chain-of-Thought
- Persona-Pattern: Copilot als System, User oder Agent ansprechen
- Kontexte gezielt steuern und nutzen
- Tools und Plattformen zur Prompt-Optimierung
- Kommentare, Readmes und Quelltext-Dokumentation erzeugen
- OpenAPI-Dokumentation generieren
- Mehrsprachige Anwendungen: Ressourcen automatisiert übersetzen
- Schnittstellen testen mit Postman, cURL + Co.
- Typische Copilot-Fehler und wie man damit umgeht
- Agent Mode: Hilfe über Terminal, Dateizugriff und Screenshots
- Code-Qualität, Performance, Debugging und Refactoring
- Praxisübung: Fehlerquellen gezielt einbauen und durch Copilot korrigieren lassen
- Absicherung der API mit Authentifizierungsmechanismen
- Kritische Codebereiche identifizieren und verbessern
- Security-Audits mit Unterstützung durch Copilot
- Copilot im Team: Reviews, Pairing, Aufgabenverteilung
- Git + Copilot: Automatisierung, Branches, Commit-Messages
- Workspace-Strategien und Custom Instructions für Teams
- Dockerfiles und Docker Compose generieren lassen
- Integration von PostgreSQL und Traefik als Reverse Proxy
- CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions oder GitLab CI
- Cloud-Deployment (Render, Railway, Azure, AWS, DigitalOcean)
Das Seminar richtet sich an erfahrene Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die GitHub Copilot im Zusammenspiel mit Visual Studio Code effizient und verantwortungsvoll in ihren Entwicklungsalltag integrieren möchten.
Ihr NutzenNach dem Seminar sind Sie in der Lage:
- GitHub Copilot als aktiven Entwicklungspartner einzusetzen
- Komplexe Projekte vollständig mit KI-Unterstützung umzusetzen
- Best Practices in der Prompt-Gestaltung und im Teamworkflow zu nutzen
- Effizient zu dokumentieren, zu testen, zu refaktorisieren und zu deployen mit Unterstützung durch künstliche Intelligenz
- GitHub Copilot ist eingerichtet
- Visual Studio Code (VS Code) ist installiert
- Grundkenntnisse in der Webentwicklung und REST-Architektur sind vorhanden
In diesem Intensivseminar lernen Sie, wie Sie GitHub Copilot als leistungsfähigen KI-Partner in sämtlichen Phasen der Softwareentwicklung einsetzen - von der Konzeption über das Coding bis hin zu Test, Dokumentation und Deployment.
Das zentrale Ziel: Sie schreiben keinen einzigen Befehl selbst - und bauen dennoch eine voll funktionsfähige REST-API. Sie erleben hautnah, wie GitHub Copilot kontextbasiert Vorschläge generiert, die Sie iterativ weiterentwickeln. Dabei steht stets der produktive Einsatz im realen Entwicklungsalltag im Mittelpunkt inklusive bewährter Best Practices und praktischer Übungen.
(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)