Zwei Entwickler:innen vor einem Bildschirm mit IDE und Claude Code im Terminal

Training

Professionelles AI Coding

Das KI-Praxistraining für Entwicklungsteams

  • Features zuverlässig liefern
  • Qualität und Verantwortung sichern
  • AI-Kompetenz nachhaltig aufbauen
  • Arbeitsweisen teamweit etablieren

Vom punktuellen AI-Einsatz zur professionellen Arbeitsweise

Viele Entwicklungsteams nutzen KI bereits - aber uneinheitlich, oberflächlich oder losgelöst von ihrer eigentlichen Entwicklungsumgebung. In diesem Training entwickelt dein Team eine gemeinsame, nachvollziehbare Arbeitsweise: Aufgaben strukturiert an AI-Agenten übergeben, Ergebnisse kritisch prüfen und die passenden Werkzeuge verantwortungsbewusst einsetzen.

Vom ersten Prompt bis zur Multi-Agent-Orchestrierung.

Im Training lernst du, KI-Werkzeuge sicher und selbstständig in deinen Entwicklungsalltag zu integrieren. Du arbeitest direkt in der IDE und an deiner Codebasis, prüfst Ergebnisse nachvollziehbar und entwickelst Abläufe, die dein Team dauerhaft weiterverwenden kann.

  • Wähle für jede Aufgabe das passende KI-Werkzeug - ordne Claude Code, GitHub Copilot, Codex und Cursor sicher ein
  • Bringe Agenten zuverlässig ans Ziel - zerlege Aufgaben, übergib sie strukturiert und prüfe die Ergebnisse
  • Mache gute Arbeitsweisen im Team wiederverwendbar - entwickle eigene Skills und Agents für wiederkehrende Aufgaben
  • Verbinde KI mit deinen Werkzeugen und Datenquellen - binde interne Systeme über MCP-Server ein
  • Bearbeite komplexe Aufgaben effizient parallel - koordiniere mehrere Agenten auf einer gemeinsamen Codebasis
  • Automatisiere wiederkehrende Browserarbeit - überlasse Recherche, Tests und Klickstrecken einem Agenten
  • Finde dich schneller in fremden Codebasen zurecht - nutze AI für Codeverständnis und Reviews

Von den Grundlagen bis zur Skalierung

2 Tage - Kerntraining: In zwei intensiven Tagen durchläufst du den gesamten Lernpfad: Du richtest die Werkzeuge ein, entwickelst agentische Arbeitsweisen und baust eigene Skills, Agents und MCP-Integrationen. Anschließend lernst du, wie sich diese Ansätze im Team und bei anspruchsvolleren Aufgaben einsetzen lassen.

Optional: 3. Tag - Vertiefung: Der dritte Tag vertieft die Skalierung: Du lernst, Agenten über viele Stunden zuverlässig arbeiten zu lassen und mehrere Agenten produktiv parallel am selben Projekt zu koordinieren.

Einstieg

Werkzeuge einrichten, Grundlagen verstehen, erste echte Aufgaben im eigenen Projekt lösen

Vertiefen

Kontext gezielt steuern, AI-gestütztes Code-Review, unbekannte Codebasen erschließen

Erweitern

eigene Skills, eigene Agents, eigene MCP-Server

Skalieren

Multi-Agent-Orchestrierung, Browser-Automatisierung, wiederverwendbare Setups für das ganze Team

Themen im Fokus

Werkzeuglandschaft und Einsatzgrenzen

Claude Code, GitHub Copilot, Codex und Cursor im direkten Vergleich: Arbeitsweisen, Stärken, Grenzen und geeignete Einsatzgebiete.

Vom Prompt zum agentischen Arbeitsauftrag

Wie aus einer Aufgabe ein klar abgegrenzter Arbeitsauftrag wird - mit passendem Kontext, überprüfbaren Zwischenschritten und definiertem Ergebnis.

Skills und Agents als Teamstandard

Wiederkehrende Arbeitsweisen in ausführbaren Bausteinen festhalten, gemeinsam pflegen und unabhängig von einzelnen Rechnern oder Personen nutzbar machen.

MCP als Schnittstelle zur eigenen Umgebung

Wie AI-Agenten kontrolliert auf Werkzeuge, Datenquellen und interne Systeme zugreifen - und was dabei im Hintergrund geschieht.

Zusammenarbeit mehrerer Agenten

Aufgaben aufteilen, Arbeitsbereiche isolieren und getrennt entstandene Ergebnisse wieder in einer gemeinsamen Codebasis zusammenführen.

AI bei Codeverständnis und Review

Bestehenden und unbekannten Code erschließen, Änderungen untersuchen und AI als zusätzlichen Blick im Review-Prozess einsetzen.

Wie das Training abläuft

Direkt im eigenen Projekt anwenden

Kurze fachliche Einordnungen wechseln sich mit direkter Arbeit am eigenen Projekt ab. Du probierst neue Arbeitsweisen unmittelbar aus, erhältst Feedback und wertest gemeinsam mit dem Trainer aus, was funktioniert und wo die AI falsch abbiegt.

Das Ergebnis ist nicht nur neues Wissen: Im Training entstehen Skills, Agents und Konventionen, die dein Team anschließend weiterverwenden kann.

  • Direkt anwenden - an Aufgaben aus deinem Projekt
  • Gemeinsam prüfen - Ergebnisse verstehen und Fehler erkennen
  • Transfer sichern - wiederverwendbare Abläufe im Team verankern
Terminal in der IDE: Claude Code fragt vor dem Anlegen einer Testdatei nach Freigabe
Bildschirm mit der Startseite von Claude: „Meet your thinking partner“

Für wen ist dieses Training geeignet?

Für Entwicklungsteams, die AI-Werkzeuge professionell, nachvollziehbar und verantwortungsbewusst in ihren Projektalltag integrieren wollen.

  • Entwickler:innen mit ersten AI-Erfahrungen, die über punktuelle Nutzung hinauskommen wollen
  • Erfahrene AI-Nutzer:innen, die ihre Arbeitsweise systematisieren und im Team weiterentwickeln möchten
  • Tech-Leads und Architekt:innen, die gemeinsame Standards für den AI-Einsatz etablieren wollen

Voraussetzungen: Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache. Spezifische AI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Dein Mehrwert aus dem AI Training

  • Klarheit über die Werkzeuglandschaft

    Du weißt, welches Werkzeug für welche Aufgabe taugt und musst nicht mehr zwischen Tool-Versprechen entscheiden.

  • Ein Setup, das bleibt

    Statt einzelner Tricks nimmst du eigene Skills, Agents und Konventionen mit, die dein Team weiterverwenden kann.

  • Kontrolle statt Blindflug

    Du verstehst, wann AI eigenständig arbeiten darf, und behältst die Verantwortung für den Code an jeder Stelle.

  • Praxis aus erster Hand

    Du erprobst jedes Werkzeug am eigenen Projekt, statt nur zuzusehen - und nimmst nur mit, was wirklich funktioniert.

Luka Breitig

Dein Trainer

Luka Breitig - Trainer für KI-gestütztes Coding.

Luka trainiert Entwicklerteams in KI-gestütztem Coding und agentischen Workflows, als Praktiker, der dieselben Werkzeuge jeden Tag im eigenen Produkt einsetzt. Dabei arbeitet er mit Entwicklern ebenso wie mit Fachbereichen ohne Programmierkenntnisse, vom ersten Einsatz der Werkzeuge bis zu eigenen Agents und MCP-Servern.

AI-gestütztes Coding ist bei tangible concepts kein Nebenschauplatz, sondern fester Bestandteil der täglichen Projektarbeit - dieses Wissen fließt direkt in das Training ein.

Mehr Trainings von Luka Breitig

AI Training: Rahmen & Organisation

  • Dauer

    2-3 Tage

  • Format

    Firmentraining, inhouse oder remote

  • Vorkenntnisse

    Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache

  • Sprache

    Deutsch oder Englisch

  • Termine

    Firmentrainings nach individueller Terminabsprache.

  • Gruppe

    4-10 Teilnehmende pro Training

Kathi Asel

Dein Kontakt: Kathi Asel
Ich beantworte gern deine Fragen und finde mit dir den passenden Rahmen für das Firmentraining deines Teams.

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