Live-Online: Vibe Coding – KI-gestützte Softwareentwicklung in der Praxis

Von der Idee zum Prototyp: Mit Copilot, Cursor, Lovable und MCP produktiv entwickeln1. Grundlagen und Prinzipien von Vibecoding

• Mindset und Arbeitsweise: schnelle Feedback-Loops, kleine Inkremente.
• Einsatzbereiche: Prototypen, Piloten und interne Tools.
• Rollen im Team: Fachbereich, Produkt, Entwicklung, QA und Security.
• Anforderungen und Erfolgskriterien definieren.

2. Tool-Landschaft und Set-up

• IDE-basierte Assistenz vs. Chat-basierte Nutzung.
• Überblick über GitHub Copilot, Cursor und Lovable.
• Kontextsteuerung: Regeln, Stilguides und Projektkontext.
• Arbeiten mit Repositories und ersten KI-gestützten Änderungen.

3. Prototyping mit KI

• Schnelle Entwicklung von Prototypen mit Lovable.
• Prompting-Patterns: Spec-first, Plan-then-code, Iterate-with-diffs.
• Entwicklung erster funktionsfähiger Anwendungen.

4. Prompt Engineering für Entwicklung

• Strukturierte Prompts für Code, Tests und Dokumentation.
• Definition von Anforderungen, Constraints und Qualitätskriterien.
• Debugging mit KI: systematisches Vorgehen und Fehleranalyse.
• Erweiterung bestehender Codebasen inklusive Tests.

5. Zusammenarbeit im Team

• Working Agreements und Rollenverteilung.
• Code-Reviews mit KI-Unterstützung.
• Qualität und Verständlichkeit von KI-generiertem Code sicherstellen.

6. Qualitätssicherung und Testing

• Teststrategien: Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests.
• Nutzung von KI zur Generierung von Testfällen.
• Refactoring und Stabilisierung von Anwendungen.

7. Von der Idee zur Produktivsetzung

• Übergang vom Prototyp zur produktiven Lösung.
• Deployment und Veröffentlichung von Anwendungen.
• Best Practices für nachhaltige Entwicklung.

8. MCP und Kontext-Integrationen

• Nutzung von MCP zur Anbindung interner Systeme und Daten.
• Zugriff auf Dokumentationen, APIs und Tools.
• Kontrollierte Workflows zur Vermeidung von Fehlinterpretationen.
• Umsetzung von Integrationen in der Praxis.

9. Abschlussprojekt (Capstone)

• Entwicklung eines eigenen Piloten in kurzer Zeit.
• Review, Qualitätssicherung und Dokumentation.
• Ableitung konkreter nächster Schritte Richtung Produktivbetrieb.

Lerndauer: 2 Tage

Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!

Wichtige Information: Bitte beachten Sie, dass einige unserer Webinare auch aus mehreren Online-Modulen bestehen können. Erkennbar ist dies, wenn die Dauer länger als ein Tag ist.

Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Online-Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.

Lernziele

• Du lernst, wie du KI-gestützte Entwicklung strukturiert und produktiv in deinen Arbeitsalltag integrierst.
• Du entwickelst in kurzer Zeit funktionierende Prototypen und Piloten aus eigenen Ideen.
• Du setzt Tools wie Copilot, Cursor und Lovable gezielt für Entwicklung, Testing und Debugging ein.
• Du verstehst, wie du KI in bestehende Entwicklungsprozesse wie Git, Reviews und CI/CD integrierst.
• Du lernst, wie du über MCP sichere und kontrollierte Verbindungen zu internen Systemen herstellst.
• Du erhältst praxisnahe Best Practices für Qualität, Sicherheit und nachhaltige KI-gestützte Entwicklung.

Zielgruppen

Dieses Training richtet sich an alle, die KI-gestützte Entwicklung praktisch einsetzen möchten:

• Entwickler:innen, die KI-Assistenz strukturiert und produktionsnah nutzen wollen
• Product Owner, Business Analyst:innen und Prozessverantwortliche, die schneller Prototypen und Piloten entwickeln möchten
• Teams, die moderne Entwicklungsansätze mit KI in ihre Prozesse integrieren wollen