Agentic Software Engineering mit KI-Coding-Agenten

Gehen Sie über einzelne Prompts hinaus und setzen Sie Coding-Agenten in einem disziplinierten Software-Engineering-Workflow ein. Ihr Team lernt, wie Repository-Kontext, Tools, Hooks, Tests, Berechtigungen und menschliche Reviews einen Harness bilden, mit dem Codex, Claude Code, GitHub Copilot und ähnliche Agenten nützliche, überprüfbare Änderungen in Java-Projekten erarbeiten.

Schulung in 30 Minuten besprechen Per E-Mail anfragen

Zweitägige Inhouse-Schulung für bis zu 12 Teilnehmende. In Zürich, bei Ihnen vor Ort in der Schweiz oder in Europa sowie vollständig remote; die Übungen verwenden ein vorbereitetes Java-Repository oder, wenn geeignet, Ihre eigene Codebasis.

Wann sich diese Schulung für Ihr Team lohnt

Für Engineering-Teams, die bereits Zugang zu Coding-Agenten haben und wiederholbare Verbesserungen in der Softwareentwicklung statt einzelner Experimente erreichen möchten.

  • Die Nutzung ist uneinheitlich

    Einige Entwicklerinnen und Entwickler erzielen gute Ergebnisse, andere verlieren Zeit mit breiten, ungeprüften Änderungen. Dem Team fehlt eine gemeinsame Arbeitsweise.

  • Das Repository bremst den Agenten

    Wissen bleibt implizit, die Einrichtung ist fragil und Qualitätsprüfungen sind langsam oder schwer auffindbar. Agenten können nicht zuverlässig erkennen, ob ihre Änderungen wirken.

  • Governance muss praktisch werden

    Die Organisation braucht klare Grenzen für Tools, Daten, Berechtigungen, Validierung und menschliche Verantwortung, ohne sinnvolle Engineering-Arbeit zu blockieren.

Das entwickelt und übt Ihr Team

Die Teilnehmenden bereiten ein Repository für die Arbeit mit Agenten vor, geben einem Agenten eine begrenzte Engineering-Aufgabe und führen die Änderung durch automatisierte Prüfungen und ein menschliches Review. Die Beispiele passen wir an die Coding-Agenten Ihres Teams an.

  • Fähigkeiten & Grenzen

    Wählen Sie Aufgaben passend zu Kontext, Tools und Feedback des Agenten. Erkennen Sie, wann Unsicherheit, fehlendes Systemwissen oder Risiko einen kleineren Schritt oder einen menschlichen Entscheid verlangt.

  • Agentengerechte Repositories

    Machen Sie Architektur, Konventionen, Befehle und Grenzen auffindbar. Schreiben Sie knappe Repository-Anweisungen, die Arbeit leiten, ohne Dokumentation zu duplizieren oder schnell zu veralten.

  • Aufgaben & Kontext gestalten

    Formen Sie aus einem Ticket eine begrenzte Aufgabe mit relevanten Belegen, klaren Vorgaben und Akzeptanzkriterien, die Agent und Reviewer überprüfen können.

  • Harness Engineering

    Verbinden Sie den Agenten mit Dateien, Suchwerkzeugen, Build-Befehlen, Tests und lokalen Diensten. Gestalten Sie schnelle Feedbackschleifen, damit er die Wirkung jeder Änderung prüfen kann.

  • Tools, MCP & Integrationen

    Entscheiden Sie, auf welche externen Fähigkeiten der Agent zugreifen soll, und stellen Sie sie über enge, verständliche Schnittstellen bereit. Nutzen Sie MCP, wo es den Workflow verbessert, und kontrollieren Sie die geteilten Daten.

  • Wiederverwendbare Workflows & Delegation

    Fassen Sie wiederkehrende Arbeit in Projektanweisungen, Befehlen, Skills oder Playbooks zusammen. Delegieren Sie klar abgegrenzte Arbeit an spezialisierte oder parallele Agenten, wenn Verantwortung, Grenzen und Integrationsprüfungen eindeutig sind.

  • Hooks & automatisierte Prüfungen

    Führen Sie Formatierung, statische Analyse, gezielte Tests und Richtlinienprüfungen an sinnvollen Punkten aus. Schnelle Prüfungen führen den Agenten; breitere Validierung folgt in der passenden Phase.

  • Berechtigungen, Secrets & Grenzen

    Begrenzen Sie Datei-, Befehls-, Netzwerk- und Credential-Zugriff auf die Aufgabe. Definieren Sie Freigabepunkte für folgenreiche Aktionen und behandeln Sie nicht vertrauenswürdige Repository-Inhalte bewusst.

  • Arbeit von Agenten reviewen

    Prüfen Sie Diff, Annahmen, Testbelege und unbeabsichtigte Auswirkungen. Behandeln Sie generierten Code als vorgeschlagene Änderung, für deren Korrektheit und Wartbarkeit weiterhin Menschen verantwortlich sind.

  • Einführung & Messung im Team

    Vereinbaren Sie den Platz von Agenten im Entwicklungsprozess, gemeinsame Praktiken und sinnvolle Messgrössen für Durchlaufzeit, Review-Aufwand, Fehlerrisiko und Entwicklungserfahrung.

Für wen ist diese Schulung?

Der Kurs richtet sich an Personen, die professionelle Software entwickeln, reviewen oder technische Leitplanken verantworten und KI-Coding-Agenten innerhalb bestehender Engineering-Standards einsetzen möchten.

  • Java- & Spring-Entwicklung

    Entwicklerinnen und Entwickler, die Coding-Agenten für Implementierung, Fehlersuche, Refactoring, Tests, Dokumentation und Code Reviews in bestehenden Repositories einsetzen möchten.

  • Tech Leads & Architektur

    Verantwortliche für Repository-Struktur, technische Leitplanken, Review-Qualität und die Auswahl gemeinsamer agentengestützter Workflows.

  • Engineering Enablement

    Plattform- und Developer-Experience-Teams, die gemeinsame Tools, Vorlagen, Richtlinien und Feedbackschleifen für eine verantwortungsvolle Einführung gestalten.

Details zur Schulung

Kurze Erklärungen führen direkt in Repository-Arbeit, Agentenläufe und Reviews. Wir stimmen die Übungen auf Ihre gewählten Tools, Entwicklungsumgebung und Engineering-Richtlinien ab.

Format

In Zürich, bei Ihnen vor Ort oder vollständig remote. Die Teilnehmenden arbeiten in kleinen Gruppen an zusammenhängenden Übungen.

Dauer

2 Tage. Für Inhouse-Schulungen passen wir die Agenda an oder teilen sie in fokussierte Module auf.

Sprache

Auf Deutsch oder Englisch. Italienisch ist auf Anfrage verfügbar. Die Kursunterlagen sind auf Englisch.

Voraussetzungen

Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, praktische Git-Kenntnisse und Vertrautheit mit dem Build- und Testablauf eines Java-Projekts. Keine KI- oder ML-Erfahrung erforderlich.

Häufig gestellte Fragen

Welche KI-Coding-Agenten behandelt die Schulung?

Die Engineering-Praktiken sind unabhängig vom Werkzeug. Übungen können Codex, Claude Code, GitHub Copilot oder die von Ihrem Team gewählte Kombination verwenden, abhängig von den Funktionen und Richtlinien in Ihrer Umgebung.

Ist das eine Prompt-Engineering-Schulung?

Prompting ist ein Teil der Schulung. Im Zentrum steht das vollständige Engineering-System rund um einen Agenten: Kontext, Tools, Berechtigungen, Hooks, Build- und Test-Feedback, Akzeptanzkriterien und menschliche Reviews.

Wie unterscheidet sie sich vom Spring-AI-&-Embabel-Training?

Diese Schulung zeigt Entwicklerinnen und Entwicklern, wie sie Software mit KI-Coding-Agenten entwickeln. Im Spring-AI-&-Embabel-Training lernen Teams, modellgestützte Funktionen und KI-Agenten in Java-Anwendungen zu bauen.

Können wir unser eigenes Repository verwenden?

Ja, wenn Zugriff, Vertraulichkeit und Einrichtung es erlauben. Andernfalls verwenden wir ein vorbereitetes Java-Repository mit denselben Entscheidungen zu Anweisungen, Tools, Tests, Hooks, Berechtigungen und Reviews.

Wie viel kostet die Schulung?

Wir führen die Schulung inhouse mit bis zu 12 Teilnehmenden durch. Der Endpreis hängt von Gruppengrösse, Dauer und gewünschter Anpassung ab. Buchen Sie ein 30-minütiges Gespräch oder schreiben Sie an hello@42talents.com; wir antworten innerhalb eines Werktags mit den nächsten Schritten.

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Einen zuverlässigen Coding-Agenten-Workflow aufbauen

Sagen Sie uns, welche Agenten Ihr Team nutzt und wo der aktuelle Workflow scheitert. Wir richten die Schulung auf Ihre Repositories, Toolchain, Lieferziele und Richtlinien aus.

Inhouse, bis zu 12 Teilnehmende. Inhalte passend zu Ihrer Codebasis und Engineering-Umgebung.

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