Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung<\/p>","audience":"
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Begeben Sie sich auf eine transformative dreitägige Reise in die Welt des agentenbasierten Software-Engineering mit GitHub Copilot, auf der Sie entdecken werden, wie Sie KI-gestützte Tools nutzen können, um Ihre Programmierproduktivität und Ihre architektonischen Entscheidungen zu revolutionieren. Ganz gleich, ob Sie als Softwareentwickler Ihre Fähigkeiten erweitern möchten, als Lösungsarchitekt die Zukunft der KI-gestützten Entwicklung erkunden oder als technischer Leiter evaluieren, wie KI-Agenten Team-Workflows verbessern – dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die praktischen Erfahrungen, um KI in der modernen Softwareentwicklung effektiv einzusetzen.<\/p>\nDein Lernabenteuer beginnt mit „GitHub Copilot Fundamentals“, wo du dir eine solide Grundlage schaffst, indem du GitHub Codespaces und Entwicklungscontainer für nahtlose, reproduzierbare Umgebungen einrichtest. Du wirst das KI-gestützte Programmieren mithilfe von Inline-Vorschlägen, Slash-Befehlen, Kontextvariablen und der Integration von Code-Reviews in Pull-Requests meistern. Ausserdem werden Sie sich mit Agent-Steuerelementen befassen, darunter Slash-Befehle zur automatischen Genehmigung (\/autoApprove, \/yolo) und deren Auswirkungen auf die Sicherheit. Indem Sie lernen, wie sich Copilot in Ihren täglichen Arbeitsablauf integrieren lässt, werden Sie in die Lage versetzt, sein volles Potenzial auszuschöpfen und die Prinzipien zu verstehen, die einer effektiven KI-Zusammenarbeit zugrunde liegen.<\/p>\nDie Reise geht weiter, während Sie sich mit „GitHub Copilot Artifacts and Tools“ befassen, einem zentralen Modul, das sich darauf konzentriert, die Funktionen von Copilot durch Anweisungen, Prompt-Dateien und das Model Context Protocol zu erweitern. Dieses Modul stellt benutzerdefinierte Agenten, Agenten-Fähigkeiten und den Copilot-Speicher vor und ermöglicht es Ihnen, intelligente, personalisierte Programmierassistenten zu erstellen, die genau auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Ausserdem lernen Sie, wie Sie das Kontextfenster von Copilot mithilfe von Kontextkomprimierung und Session-Forking strategisch gestalten, GitHub Copilot Hooks nutzen, vorgefertigte Agent-Plugins installieren, Fehler bei Agenten über das Agent-Debug-Panel beheben und Anpassungsdateien direkt aus Chat-Konversationen generieren.<\/p>\nEin Schwerpunkt liegt auf der Implementierung agentischer Programmierung, wobei Sie den Übergang von der einfachen Nutzung von Copilot hin zur Entwicklung ausgefeilter agentischer Lösungen zur Lösung realer Probleme vollziehen. Sie werden lokale Agenten und den Agentenmodus für Echtzeitunterstützung erkunden, komplexe Aufgaben an cloudbasierte Agenten delegieren und Hintergrundagenten für asynchrone Arbeitslasten nutzen. Das Modul geht weiter zur Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der Sie lernen, wie Sie mehrere Intelligenzen koordinieren, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen, und gipfelt in praktischen Übungen mit Anthropic Claude Code Agents für fortgeschrittene Codegenerierung und -analyse. Sie werden sich ausserdem mit agentischer Browser-Automatisierung befassen, die es Agenten ermöglicht, den integrierten Browser zu steuern und ihre eigenen Änderungen an Webanwendungen in Echtzeit zu überprüfen.<\/p>\nMit zunehmender Erfahrung werden Sie GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen kennenlernen, bei denen Befehlszeilenschnittstellen und programmierbare SDKs neue Dimensionen der Automatisierung und Integration eröffnen. Dieses Modul stellt reale Anwendungsfälle aus der Praxis vor, wie beispielsweise die Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten, und zeigt, wie Agenten praktische Herausforderungen lösen, die über die herkömmliche Programmierung hinausgehen. Sie werden agentenbasierte Workflows erkunden, Lösungen mit dem GitHub Copilot SDK implementieren und MCP-Anwendungen in Ihre Entwicklungspipeline integrieren, um Lösungen auf Unternehmensniveau zu entwickeln.<\/p>\nIhre technische Weiterentwicklung erstreckt sich über Agentic DevOps auf die Bereiche Infrastruktur und Betrieb, wo Sie KI-gestützte Techniken für die Cloud-Automatisierung und „Infrastructure as Code“ anwenden werden. Sie werden die Automatisierung mit der Azure CLI beherrschen, Bicep und Terraform mit intelligenter Unterstützung nutzen und Azure DevOps Pipelines sowie GitHub Actions einsetzen, um intelligente CI\/CD-Workflows zu erstellen. Dieses Modul zeigt, wie Agenten DevOps-Praktiken optimieren und so schnellere, zuverlässigere Bereitstellungen mit weniger menschlichen Fehlern und verbesserter Konsistenz ermöglichen.<\/p>\nDer Kurs widmet sich im Modul „Grundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung“ der methodischen Exzellenz und vermittelt Ihnen, wie Sie das agentische Lösungsdesign klar und zielgerichtet angehen können. Sie lernen spezifikationsgesteuerte Arbeitsabläufe, die Konzeption und technische Planung kennen und erfahren, wie Sie komplexe Anforderungen mithilfe von GitHub Spec Kit in umsetzbare Aufgaben zerlegen. Diese Grundlage stellt sicher, dass Ihre agentischen Implementierungen auf klaren Spezifikationen und messbaren Ergebnissen beruhen und nicht nur auf cleverem Code.<\/p>\nDer Abschlusskurs „End-to-End Agentic Development“ fasst alle Lerninhalte in einem umfassenden Projekt zusammen, das Planung, Proof of Concept, Orchestrierung, Implementierung, Modernisierung, Tests und Dokumentation umfasst. Sie wenden alle in den Modulen erlernten Konzepte in einem realistischen Entwicklungsszenario an und lernen, agentische Systeme in Produktionsumgebungen zu bewerten, zu aktualisieren und zu validieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie ein erfahrener Praktiker, der in der Lage ist, KI-gestützte Lösungen zu entwerfen, die Innovationen vorantreiben, Entwicklungszyklen beschleunigen und die Teamfähigkeiten in Ihrem gesamten Unternehmen verbessern.<\/p>","essentials_plain":"Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung","audience_plain":"- Softwareentwickler, die daran interessiert sind, KI-Agenten einzusetzen, um ihre Produktivit\u00e4t und ihre F\u00e4higkeiten beim Programmieren zu steigern\n- Softwarearchitekten, die wissen m\u00f6chten, wie KI-Agenten in Softwareentwicklungszyklen integriert und verwaltet werden\n- Teamleiter und Manager, die herausfinden m\u00f6chten, wie KI-Agenten zur Optimierung von Team-Arbeitsabl\u00e4ufen und Projektergebnissen eingesetzt werden k\u00f6nnen","contents_plain":"Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot\n\n\n- GitHub Codespaces \/ Dev Containers\n- Einf\u00fchrung in GitHub Copilot\n- Modelle ausw\u00e4hlen\n- KI-gest\u00fctzte Programmierung\n- Slash-Befehle und Agentensteuerung\n- Kontextvariablen\n- Pull-Anfragen & Code-Reviews\n- Verwaltung und Einstellungen\nModul 2: GitHub Copilot \u2013 Artefakte und Tools\n\n\n- Anleitung f\u00fcr den Copiloten\n- Eingabeaufforderungsdateien\n- Modellkontextprotokoll\n- Zollbeamte\n- \u00dcbersicht \u00fcber die Agenten\n- Repository-Agenten\n- Claude Agents\n- F\u00e4higkeiten des Agenten\n- Copilot-Speicher\n- Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen\n- GitHub Copilot-Hooks\n- Plugin-Agent\n- Agent-Debug-Fenster\n- Anpassungen \u00fcber den Chat erstellen\nModul 3: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung\n\n\n- Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus\n- Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren\n- Verwendung von Hintergrundagenten\n- Koordination mehrerer Akteure\n- Einsatz von Anthropic-Claude-Code-Agenten\n- Agentic Browser-Automatisierung\nModul 4: GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen\n\n\n- GitHub Copilot CLI\n- Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten\n- GitHub Agentic Workflows\n- GitHub Copilot SDK\n- Copilot SDK-Demos\n- Implementierung und Nutzung von MCP-Apps\nModul 5: Agentes DevOps\n\n\n- Automatisierung mit der Azure-CLI\n- Azure Developer CLI (azd) \u2013 Agentic-Modus\n- Infrastructure as Code (IaC) \u2013 Bicep & Terraform\n- Azure DevOps Pipelines und GitHub Actions\nModul 6: Grundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung\n\n\n- Spezifikationsgesteuerte Entwicklung\n- Spezifikationsgesteuerter Arbeitsablauf\n- Satzung, Leistungsbeschreibung und technischer Plan\n- Aufgaben & Umsetzung\n- Erste Schritte mit GitHub Spec Kit\n- \u00dcbung: Implementiere eine Produktfunktion mithilfe von GitHub Spec Kit\nModul 7: Abschlussprojekt: End-to-End-Entwicklung agentischer Systeme\n\n\n- Planung und Machbarkeitsstudie\n- Koordination und Umsetzung\n- Modernisierung und Umr\u00fcstung\n- Testen mit Copilot\n- Copilot f\u00fcr die Dokumentation nutzen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Begeben Sie sich auf eine transformative dreit\u00e4gige Reise in die Welt des agentenbasierten Software-Engineering mit GitHub Copilot, auf der Sie entdecken werden, wie Sie KI-gest\u00fctzte Tools nutzen k\u00f6nnen, um Ihre Programmierproduktivit\u00e4t und Ihre architektonischen Entscheidungen zu revolutionieren. Ganz gleich, ob Sie als Softwareentwickler Ihre F\u00e4higkeiten erweitern m\u00f6chten, als L\u00f6sungsarchitekt die Zukunft der KI-gest\u00fctzten Entwicklung erkunden oder als technischer Leiter evaluieren, wie KI-Agenten Team-Workflows verbessern \u2013 dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die praktischen Erfahrungen, um KI in der modernen Softwareentwicklung effektiv einzusetzen.\n\nDein Lernabenteuer beginnt mit \u201eGitHub Copilot Fundamentals\u201c, wo du dir eine solide Grundlage schaffst, indem du GitHub Codespaces und Entwicklungscontainer f\u00fcr nahtlose, reproduzierbare Umgebungen einrichtest. Du wirst das KI-gest\u00fctzte Programmieren mithilfe von Inline-Vorschl\u00e4gen, Slash-Befehlen, Kontextvariablen und der Integration von Code-Reviews in Pull-Requests meistern. Ausserdem werden Sie sich mit Agent-Steuerelementen befassen, darunter Slash-Befehle zur automatischen Genehmigung (\/autoApprove, \/yolo) und deren Auswirkungen auf die Sicherheit. Indem Sie lernen, wie sich Copilot in Ihren t\u00e4glichen Arbeitsablauf integrieren l\u00e4sst, werden Sie in die Lage versetzt, sein volles Potenzial auszusch\u00f6pfen und die Prinzipien zu verstehen, die einer effektiven KI-Zusammenarbeit zugrunde liegen.\n\nDie Reise geht weiter, w\u00e4hrend Sie sich mit \u201eGitHub Copilot Artifacts and Tools\u201c befassen, einem zentralen Modul, das sich darauf konzentriert, die Funktionen von Copilot durch Anweisungen, Prompt-Dateien und das Model Context Protocol zu erweitern. Dieses Modul stellt benutzerdefinierte Agenten, Agenten-F\u00e4higkeiten und den Copilot-Speicher vor und erm\u00f6glicht es Ihnen, intelligente, personalisierte Programmierassistenten zu erstellen, die genau auf Ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Ausserdem lernen Sie, wie Sie das Kontextfenster von Copilot mithilfe von Kontextkomprimierung und Session-Forking strategisch gestalten, GitHub Copilot Hooks nutzen, vorgefertigte Agent-Plugins installieren, Fehler bei Agenten \u00fcber das Agent-Debug-Panel beheben und Anpassungsdateien direkt aus Chat-Konversationen generieren.\n\nEin Schwerpunkt liegt auf der Implementierung agentischer Programmierung, wobei Sie den \u00dcbergang von der einfachen Nutzung von Copilot hin zur Entwicklung ausgefeilter agentischer L\u00f6sungen zur L\u00f6sung realer Probleme vollziehen. Sie werden lokale Agenten und den Agentenmodus f\u00fcr Echtzeitunterst\u00fctzung erkunden, komplexe Aufgaben an cloudbasierte Agenten delegieren und Hintergrundagenten f\u00fcr asynchrone Arbeitslasten nutzen. Das Modul geht weiter zur Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der Sie lernen, wie Sie mehrere Intelligenzen koordinieren, um komplexe Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, und gipfelt in praktischen \u00dcbungen mit Anthropic Claude Code Agents f\u00fcr fortgeschrittene Codegenerierung und -analyse. Sie werden sich ausserdem mit agentischer Browser-Automatisierung befassen, die es Agenten erm\u00f6glicht, den integrierten Browser zu steuern und ihre eigenen \u00c4nderungen an Webanwendungen in Echtzeit zu \u00fcberpr\u00fcfen.\n\nMit zunehmender Erfahrung werden Sie GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen kennenlernen, bei denen Befehlszeilenschnittstellen und programmierbare SDKs neue Dimensionen der Automatisierung und Integration er\u00f6ffnen. Dieses Modul stellt reale Anwendungsf\u00e4lle aus der Praxis vor, wie beispielsweise die Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten, und zeigt, wie Agenten praktische Herausforderungen l\u00f6sen, die \u00fcber die herk\u00f6mmliche Programmierung hinausgehen. Sie werden agentenbasierte Workflows erkunden, L\u00f6sungen mit dem GitHub Copilot SDK implementieren und MCP-Anwendungen in Ihre Entwicklungspipeline integrieren, um L\u00f6sungen auf Unternehmensniveau zu entwickeln.\n\nIhre technische Weiterentwicklung erstreckt sich \u00fcber Agentic DevOps auf die Bereiche Infrastruktur und Betrieb, wo Sie KI-gest\u00fctzte Techniken f\u00fcr die Cloud-Automatisierung und \u201eInfrastructure as Code\u201c anwenden werden. Sie werden die Automatisierung mit der Azure CLI beherrschen, Bicep und Terraform mit intelligenter Unterst\u00fctzung nutzen und Azure DevOps Pipelines sowie GitHub Actions einsetzen, um intelligente CI\/CD-Workflows zu erstellen. Dieses Modul zeigt, wie Agenten DevOps-Praktiken optimieren und so schnellere, zuverl\u00e4ssigere Bereitstellungen mit weniger menschlichen Fehlern und verbesserter Konsistenz erm\u00f6glichen.\n\nDer Kurs widmet sich im Modul \u201eGrundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung\u201c der methodischen Exzellenz und vermittelt Ihnen, wie Sie das agentische L\u00f6sungsdesign klar und zielgerichtet angehen k\u00f6nnen. Sie lernen spezifikationsgesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe, die Konzeption und technische Planung kennen und erfahren, wie Sie komplexe Anforderungen mithilfe von GitHub Spec Kit in umsetzbare Aufgaben zerlegen. Diese Grundlage stellt sicher, dass Ihre agentischen Implementierungen auf klaren Spezifikationen und messbaren Ergebnissen beruhen und nicht nur auf cleverem Code.\n\nDer Abschlusskurs \u201eEnd-to-End Agentic Development\u201c fasst alle Lerninhalte in einem umfassenden Projekt zusammen, das Planung, Proof of Concept, Orchestrierung, Implementierung, Modernisierung, Tests und Dokumentation umfasst. Sie wenden alle in den Modulen erlernten Konzepte in einem realistischen Entwicklungsszenario an und lernen, agentische Systeme in Produktionsumgebungen zu bewerten, zu aktualisieren und zu validieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie ein erfahrener Praktiker, der in der Lage ist, KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen zu entwerfen, die Innovationen vorantreiben, Entwicklungszyklen beschleunigen und die Teamf\u00e4higkeiten in Ihrem gesamten Unternehmen verbessern.","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":3,"formatted":"3 Tage"},"pricelist":{"List Price":{"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":1990},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":1990},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":1990},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":1990},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":1990}}},"lastchanged":"2026-04-03T02:17:43+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/37090","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/innovator-ghagents"}}
Begeben Sie sich auf eine transformative dreitägige Reise in die Welt des agentenbasierten Software-Engineering mit GitHub Copilot, auf der Sie entdecken werden, wie Sie KI-gestützte Tools nutzen können, um Ihre Programmierproduktivität und Ihre architektonischen Entscheidungen zu revolutionieren. Ganz gleich, ob Sie als Softwareentwickler Ihre Fähigkeiten erweitern möchten, als Lösungsarchitekt die Zukunft der KI-gestützten Entwicklung erkunden oder als technischer Leiter evaluieren, wie KI-Agenten Team-Workflows verbessern – dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die praktischen Erfahrungen, um KI in der modernen Softwareentwicklung effektiv einzusetzen.<\/p>\n
Dein Lernabenteuer beginnt mit „GitHub Copilot Fundamentals“, wo du dir eine solide Grundlage schaffst, indem du GitHub Codespaces und Entwicklungscontainer für nahtlose, reproduzierbare Umgebungen einrichtest. Du wirst das KI-gestützte Programmieren mithilfe von Inline-Vorschlägen, Slash-Befehlen, Kontextvariablen und der Integration von Code-Reviews in Pull-Requests meistern. Ausserdem werden Sie sich mit Agent-Steuerelementen befassen, darunter Slash-Befehle zur automatischen Genehmigung (\/autoApprove, \/yolo) und deren Auswirkungen auf die Sicherheit. Indem Sie lernen, wie sich Copilot in Ihren täglichen Arbeitsablauf integrieren lässt, werden Sie in die Lage versetzt, sein volles Potenzial auszuschöpfen und die Prinzipien zu verstehen, die einer effektiven KI-Zusammenarbeit zugrunde liegen.<\/p>\n
Die Reise geht weiter, während Sie sich mit „GitHub Copilot Artifacts and Tools“ befassen, einem zentralen Modul, das sich darauf konzentriert, die Funktionen von Copilot durch Anweisungen, Prompt-Dateien und das Model Context Protocol zu erweitern. Dieses Modul stellt benutzerdefinierte Agenten, Agenten-Fähigkeiten und den Copilot-Speicher vor und ermöglicht es Ihnen, intelligente, personalisierte Programmierassistenten zu erstellen, die genau auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Ausserdem lernen Sie, wie Sie das Kontextfenster von Copilot mithilfe von Kontextkomprimierung und Session-Forking strategisch gestalten, GitHub Copilot Hooks nutzen, vorgefertigte Agent-Plugins installieren, Fehler bei Agenten über das Agent-Debug-Panel beheben und Anpassungsdateien direkt aus Chat-Konversationen generieren.<\/p>\n
Ein Schwerpunkt liegt auf der Implementierung agentischer Programmierung, wobei Sie den Übergang von der einfachen Nutzung von Copilot hin zur Entwicklung ausgefeilter agentischer Lösungen zur Lösung realer Probleme vollziehen. Sie werden lokale Agenten und den Agentenmodus für Echtzeitunterstützung erkunden, komplexe Aufgaben an cloudbasierte Agenten delegieren und Hintergrundagenten für asynchrone Arbeitslasten nutzen. Das Modul geht weiter zur Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der Sie lernen, wie Sie mehrere Intelligenzen koordinieren, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen, und gipfelt in praktischen Übungen mit Anthropic Claude Code Agents für fortgeschrittene Codegenerierung und -analyse. Sie werden sich ausserdem mit agentischer Browser-Automatisierung befassen, die es Agenten ermöglicht, den integrierten Browser zu steuern und ihre eigenen Änderungen an Webanwendungen in Echtzeit zu überprüfen.<\/p>\n
Mit zunehmender Erfahrung werden Sie GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen kennenlernen, bei denen Befehlszeilenschnittstellen und programmierbare SDKs neue Dimensionen der Automatisierung und Integration eröffnen. Dieses Modul stellt reale Anwendungsfälle aus der Praxis vor, wie beispielsweise die Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten, und zeigt, wie Agenten praktische Herausforderungen lösen, die über die herkömmliche Programmierung hinausgehen. Sie werden agentenbasierte Workflows erkunden, Lösungen mit dem GitHub Copilot SDK implementieren und MCP-Anwendungen in Ihre Entwicklungspipeline integrieren, um Lösungen auf Unternehmensniveau zu entwickeln.<\/p>\n
Ihre technische Weiterentwicklung erstreckt sich über Agentic DevOps auf die Bereiche Infrastruktur und Betrieb, wo Sie KI-gestützte Techniken für die Cloud-Automatisierung und „Infrastructure as Code“ anwenden werden. Sie werden die Automatisierung mit der Azure CLI beherrschen, Bicep und Terraform mit intelligenter Unterstützung nutzen und Azure DevOps Pipelines sowie GitHub Actions einsetzen, um intelligente CI\/CD-Workflows zu erstellen. Dieses Modul zeigt, wie Agenten DevOps-Praktiken optimieren und so schnellere, zuverlässigere Bereitstellungen mit weniger menschlichen Fehlern und verbesserter Konsistenz ermöglichen.<\/p>\n
Der Kurs widmet sich im Modul „Grundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung“ der methodischen Exzellenz und vermittelt Ihnen, wie Sie das agentische Lösungsdesign klar und zielgerichtet angehen können. Sie lernen spezifikationsgesteuerte Arbeitsabläufe, die Konzeption und technische Planung kennen und erfahren, wie Sie komplexe Anforderungen mithilfe von GitHub Spec Kit in umsetzbare Aufgaben zerlegen. Diese Grundlage stellt sicher, dass Ihre agentischen Implementierungen auf klaren Spezifikationen und messbaren Ergebnissen beruhen und nicht nur auf cleverem Code.<\/p>\n
Der Abschlusskurs „End-to-End Agentic Development“ fasst alle Lerninhalte in einem umfassenden Projekt zusammen, das Planung, Proof of Concept, Orchestrierung, Implementierung, Modernisierung, Tests und Dokumentation umfasst. Sie wenden alle in den Modulen erlernten Konzepte in einem realistischen Entwicklungsszenario an und lernen, agentische Systeme in Produktionsumgebungen zu bewerten, zu aktualisieren und zu validieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie ein erfahrener Praktiker, der in der Lage ist, KI-gestützte Lösungen zu entwerfen, die Innovationen vorantreiben, Entwicklungszyklen beschleunigen und die Teamfähigkeiten in Ihrem gesamten Unternehmen verbessern.<\/p>","essentials_plain":"Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung","audience_plain":"- Softwareentwickler, die daran interessiert sind, KI-Agenten einzusetzen, um ihre Produktivit\u00e4t und ihre F\u00e4higkeiten beim Programmieren zu steigern\n- Softwarearchitekten, die wissen m\u00f6chten, wie KI-Agenten in Softwareentwicklungszyklen integriert und verwaltet werden\n- Teamleiter und Manager, die herausfinden m\u00f6chten, wie KI-Agenten zur Optimierung von Team-Arbeitsabl\u00e4ufen und Projektergebnissen eingesetzt werden k\u00f6nnen","contents_plain":"Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot\n\n\n- GitHub Codespaces \/ Dev Containers\n- Einf\u00fchrung in GitHub Copilot\n- Modelle ausw\u00e4hlen\n- KI-gest\u00fctzte Programmierung\n- Slash-Befehle und Agentensteuerung\n- Kontextvariablen\n- Pull-Anfragen & Code-Reviews\n- Verwaltung und Einstellungen\nModul 2: GitHub Copilot \u2013 Artefakte und Tools\n\n\n- Anleitung f\u00fcr den Copiloten\n- Eingabeaufforderungsdateien\n- Modellkontextprotokoll\n- Zollbeamte\n- \u00dcbersicht \u00fcber die Agenten\n- Repository-Agenten\n- Claude Agents\n- F\u00e4higkeiten des Agenten\n- Copilot-Speicher\n- Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen\n- GitHub Copilot-Hooks\n- Plugin-Agent\n- Agent-Debug-Fenster\n- Anpassungen \u00fcber den Chat erstellen\nModul 3: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung\n\n\n- Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus\n- Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren\n- Verwendung von Hintergrundagenten\n- Koordination mehrerer Akteure\n- Einsatz von Anthropic-Claude-Code-Agenten\n- Agentic Browser-Automatisierung\nModul 4: GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen\n\n\n- GitHub Copilot CLI\n- Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten\n- GitHub Agentic Workflows\n- GitHub Copilot SDK\n- Copilot SDK-Demos\n- Implementierung und Nutzung von MCP-Apps\nModul 5: Agentes DevOps\n\n\n- Automatisierung mit der Azure-CLI\n- Azure Developer CLI (azd) \u2013 Agentic-Modus\n- Infrastructure as Code (IaC) \u2013 Bicep & Terraform\n- Azure DevOps Pipelines und GitHub Actions\nModul 6: Grundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung\n\n\n- Spezifikationsgesteuerte Entwicklung\n- Spezifikationsgesteuerter Arbeitsablauf\n- Satzung, Leistungsbeschreibung und technischer Plan\n- Aufgaben & Umsetzung\n- Erste Schritte mit GitHub Spec Kit\n- \u00dcbung: Implementiere eine Produktfunktion mithilfe von GitHub Spec Kit\nModul 7: Abschlussprojekt: End-to-End-Entwicklung agentischer Systeme\n\n\n- Planung und Machbarkeitsstudie\n- Koordination und Umsetzung\n- Modernisierung und Umr\u00fcstung\n- Testen mit Copilot\n- Copilot f\u00fcr die Dokumentation nutzen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. 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Indem Sie lernen, wie sich Copilot in Ihren t\u00e4glichen Arbeitsablauf integrieren l\u00e4sst, werden Sie in die Lage versetzt, sein volles Potenzial auszusch\u00f6pfen und die Prinzipien zu verstehen, die einer effektiven KI-Zusammenarbeit zugrunde liegen.\n\nDie Reise geht weiter, w\u00e4hrend Sie sich mit \u201eGitHub Copilot Artifacts and Tools\u201c befassen, einem zentralen Modul, das sich darauf konzentriert, die Funktionen von Copilot durch Anweisungen, Prompt-Dateien und das Model Context Protocol zu erweitern. Dieses Modul stellt benutzerdefinierte Agenten, Agenten-F\u00e4higkeiten und den Copilot-Speicher vor und erm\u00f6glicht es Ihnen, intelligente, personalisierte Programmierassistenten zu erstellen, die genau auf Ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Ausserdem lernen Sie, wie Sie das Kontextfenster von Copilot mithilfe von Kontextkomprimierung und Session-Forking strategisch gestalten, GitHub Copilot Hooks nutzen, vorgefertigte Agent-Plugins installieren, Fehler bei Agenten \u00fcber das Agent-Debug-Panel beheben und Anpassungsdateien direkt aus Chat-Konversationen generieren.\n\nEin Schwerpunkt liegt auf der Implementierung agentischer Programmierung, wobei Sie den \u00dcbergang von der einfachen Nutzung von Copilot hin zur Entwicklung ausgefeilter agentischer L\u00f6sungen zur L\u00f6sung realer Probleme vollziehen. Sie werden lokale Agenten und den Agentenmodus f\u00fcr Echtzeitunterst\u00fctzung erkunden, komplexe Aufgaben an cloudbasierte Agenten delegieren und Hintergrundagenten f\u00fcr asynchrone Arbeitslasten nutzen. Das Modul geht weiter zur Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der Sie lernen, wie Sie mehrere Intelligenzen koordinieren, um komplexe Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, und gipfelt in praktischen \u00dcbungen mit Anthropic Claude Code Agents f\u00fcr fortgeschrittene Codegenerierung und -analyse. Sie werden sich ausserdem mit agentischer Browser-Automatisierung befassen, die es Agenten erm\u00f6glicht, den integrierten Browser zu steuern und ihre eigenen \u00c4nderungen an Webanwendungen in Echtzeit zu \u00fcberpr\u00fcfen.\n\nMit zunehmender Erfahrung werden Sie GitHub Copilot CLI, SDK und fortgeschrittene Themen kennenlernen, bei denen Befehlszeilenschnittstellen und programmierbare SDKs neue Dimensionen der Automatisierung und Integration er\u00f6ffnen. Dieses Modul stellt reale Anwendungsf\u00e4lle aus der Praxis vor, wie beispielsweise die Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten, und zeigt, wie Agenten praktische Herausforderungen l\u00f6sen, die \u00fcber die herk\u00f6mmliche Programmierung hinausgehen. Sie werden agentenbasierte Workflows erkunden, L\u00f6sungen mit dem GitHub Copilot SDK implementieren und MCP-Anwendungen in Ihre Entwicklungspipeline integrieren, um L\u00f6sungen auf Unternehmensniveau zu entwickeln.\n\nIhre technische Weiterentwicklung erstreckt sich \u00fcber Agentic DevOps auf die Bereiche Infrastruktur und Betrieb, wo Sie KI-gest\u00fctzte Techniken f\u00fcr die Cloud-Automatisierung und \u201eInfrastructure as Code\u201c anwenden werden. Sie werden die Automatisierung mit der Azure CLI beherrschen, Bicep und Terraform mit intelligenter Unterst\u00fctzung nutzen und Azure DevOps Pipelines sowie GitHub Actions einsetzen, um intelligente CI\/CD-Workflows zu erstellen. Dieses Modul zeigt, wie Agenten DevOps-Praktiken optimieren und so schnellere, zuverl\u00e4ssigere Bereitstellungen mit weniger menschlichen Fehlern und verbesserter Konsistenz erm\u00f6glichen.\n\nDer Kurs widmet sich im Modul \u201eGrundlagen der spezifikationsgesteuerten Entwicklung\u201c der methodischen Exzellenz und vermittelt Ihnen, wie Sie das agentische L\u00f6sungsdesign klar und zielgerichtet angehen k\u00f6nnen. Sie lernen spezifikationsgesteuerte Arbeitsabl\u00e4ufe, die Konzeption und technische Planung kennen und erfahren, wie Sie komplexe Anforderungen mithilfe von GitHub Spec Kit in umsetzbare Aufgaben zerlegen. Diese Grundlage stellt sicher, dass Ihre agentischen Implementierungen auf klaren Spezifikationen und messbaren Ergebnissen beruhen und nicht nur auf cleverem Code.\n\nDer Abschlusskurs \u201eEnd-to-End Agentic Development\u201c fasst alle Lerninhalte in einem umfassenden Projekt zusammen, das Planung, Proof of Concept, Orchestrierung, Implementierung, Modernisierung, Tests und Dokumentation umfasst. Sie wenden alle in den Modulen erlernten Konzepte in einem realistischen Entwicklungsszenario an und lernen, agentische Systeme in Produktionsumgebungen zu bewerten, zu aktualisieren und zu validieren. 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