Die Illustrationen sind in Kooperation von Menschen und künstlicher Intelligenz entstanden. Sie zeigen eine Zukunft, in der Technologie allgegenwärtig ist, aber der Mensch im Mittelpunkt bleibt.
KI-generierte Illustration
Vibecoding – KI-gestützte Softwareentwicklung in der Praxis
Von der Idee zum Prototyp: Mit Copilot, Cursor, Lovable und MCP produktiv entwickeln
Online
2 Tage
Deutsch
€ 1.390,–
zzgl. MwSt.
€ 1.654,10
inkl. MwSt.
Buchungsnummer
42721
Veranstaltungsort
Online
.svg)
5 Termine
€ 1.390,–
zzgl. MwSt.
€ 1.654,10
inkl. MwSt.
Buchungsnummer
42721
Veranstaltungsort
Online
5 Termine
zzgl. MwSt.
inkl. MwSt.
Buchungsnummer
Veranstaltungsort
0 Termine
Werde zertifizierter
Machine Lerning Engineer
Machine Lerning Engineer
Dieser Kurs ist Bestandteil der zertifizierten Master Class "Machine Learning Engineer". Bei Buchung der gesamten Master Class sparst du über 15 Prozent im Vergleich zur Buchung dieses einzelnen Moduls.
Zur Master Class
Inhouse Training
Firmeninterne Weiterbildung nur für eure Mitarbeiter:innen - exklusiv und wirkungsvoll.
Anfragen
In Kooperation mit
In Kooperation mit
In diesem praxisorientierten Seminar lernst du Vibecoding als modernen Ansatz der KI-gestützten Softwareentwicklung kennen. Du erfährst, wie du aus Ideen in kurzer Zeit funktionierende Prototypen und belastbare Piloten entwickelst – strukturiert, reproduzierbar und teamfähig.
Im Fokus stehen effiziente Workflows, mit denen du KI-Assistenten gezielt für Anforderungen, Design, Implementierung und Debugging einsetzt. Du arbeitest mit modernen Tools wie GitHub Copilot, Cursor und Lovable und lernst, wie du diese sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse integrierst – von Git über Code Reviews bis hin zu Tests und Deployment.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von MCP (Model Context Protocol), um KI-Assistenten kontrolliert mit internen Systemen, Dokumentationen und Schnittstellen zu verbinden. So entwickelst du nicht nur schneller, sondern auch sicherer und nachhaltiger.
Inhalte
1. 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.
Lernumgebung
In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Dein Nutzen
- 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.
Trainer:in
No items found.
Methoden
Das Seminar kombiniert kompakte Theorie-Impulse mit einem starken Praxisfokus:
- Live-Demos und strukturierte Einführungen in Tools und Workflows
- Geführte Hands-on-Übungen und Code-along-Sessions
- Arbeiten an realistischen Beispielprojekten
- Schrittweiser Aufbau eines eigenen Piloten im Rahmen eines Abschlussprojekts
Für dieses Seminar sind die kostenfreien Versionen der Tools ausreichend.
Abschlussprüfung
Empfohlen für
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
.svg)
