{"course":{"productid":37090,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Agentic Software Engineering using GitHub Copilot","productcode":"GHAGENTS","vendorcode":"IC","vendorname":"Innovator Class","fullproductcode":"IC-GHAGENTS","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/innovator-ghagents","essentials":"<ul>\n<li>Fundierte Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionskontrolle (Git\/GitHub)<\/li><li>Grundlegende Kenntnisse im Bereich Cloud-Konzepte (Azure oder &auml;hnliche Plattformen)<\/li><li>Eine GitHub Copilot-Lizenz ist erforderlich &ndash; dies ist ein Kurs, bei dem Sie Ihre eigene Lizenz mitbringen m&uuml;ssen<\/li><\/ul>","audience":"<ul>\n<li>Softwareingenieure und Entwickler, die ihre Produktivit&auml;t mithilfe von KI-Agenten steigern m&ouml;chten<\/li><li>L&ouml;sungsarchitekten, die sich mit KI-gest&uuml;tztem Design und der automatisierten Codegenerierung befassen<\/li><li>Technische F&uuml;hrungskr&auml;fte, die untersuchen, wie agentische Arbeitsabl&auml;ufe die Teamgeschwindigkeit steigern<\/li><li>DevOps-Ingenieure, die KI in den Bereichen CI\/CD, IaC und Cloud-Automatisierung einsetzen<\/li><\/ul>","contents":"<h5>Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot<\/h5><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung in GitHub Copilot<\/li><li>Modelle ausw&auml;hlen<\/li><li>KI-gest&uuml;tzte Programmierung<\/li><li>Slash-Befehle und Agentensteuerung<\/li><li>Die Slash-Befehle \/init und \/fork<\/li><li>Kontextvariablen<\/li><li>Pull-Anfragen &amp; Code-Reviews<\/li><li>Verwaltung und Einstellungen<\/li><\/ul><h5>Modul 2: GitHub Copilot &ndash; Artefakte und Tools<\/h5><ul>\n<li>Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen<\/li><li>Anleitungen und Eingabeaufforderungsdateien f&uuml;r Copilot<\/li><li>Grundlagen des Model Context Protocol<\/li><li>F&auml;higkeiten &amp; benutzerdefinierte Agenten<\/li><li>GitHub Copilot- und agentenspezifische Hooks<\/li><li>Agent-Debug-Fenster<\/li><li>Pflege und Optimierung von Copilot-Artefakten<\/li><li>GH Copilot in einem neuen bzw. bestehenden Repo einrichten<\/li><\/ul><h5>Modul 3: Planung und spezifikationsgesteuerte Entwicklung<\/h5><ul>\n<li>Planung: Warum sie in der agentenbasierten Entwicklung wichtig ist<\/li><li>Planungsans&auml;tze<\/li><li>Schrittweise Planung<\/li><li>R&uuml;ckkopplungsschleife<\/li><li>Was sind Spezifikationen?<\/li><li>Vorteile der spezifikationsgesteuerten Entwicklung<\/li><li>&Uuml;bersicht &uuml;ber die Spezifikationsbibliotheken<\/li><\/ul><h5>Modul 4: Kompetenzen erstellen und verwalten<\/h5><ul>\n<li>Festlegung des Kompetenzumfangs: Benutzer-, Repo- und Agentenebene<\/li><li>F&auml;higkeiten aus &ouml;ffentlichen F&auml;higkeitsquellen hinzuf&uuml;gen<\/li><li>Individuelle F&auml;higkeiten erstellen<\/li><li>Testen und Validieren der Kompetenzzuordnung<\/li><li>Schreibkompetenzen unter Verwendung von Referenzkompetenzen<\/li><li>Kompetenzen im Bereich Aufr&uuml;stung und Modernisierung<\/li><\/ul><h5>Modul 5: Das zweite Gehirn &amp; kontinuierliches Lernen<\/h5><ul>\n<li>Konzepte des &bdquo;zweiten Gehirns&ldquo; f&uuml;r die agentische Entwicklung<\/li><li>Copilot-Speicher: Benutzer-, Sitzungs- und Repo-G&uuml;ltigkeitsbereich<\/li><li>Hook-gesteuerte Wissenserfassung<\/li><li>Lernzyklus des Agenten<\/li><li>Kompetenzen durch Gespr&auml;che entwickeln<\/li><li>Kompetenzen anhand aufgezeichneter Gespr&auml;che verbessern<\/li><li>Automatische Anpassung der F&auml;higkeiten<\/li><li>Workflows f&uuml;r selbstoptimierende Agenten<\/li><\/ul><h5>Modul 6: Nutzung und Entwicklung von MCP-Tools<\/h5><ul>\n<li>MCP-Typen: Remote, Lokal, Erweiterungen und Benutzerdefiniert<\/li><li>Integration bestehender MCP-Server<\/li><li>Datenbanken mit MCP nutzen<\/li><li>Einrichtung von MCP-Servern und Anbindung von REST-APIs<\/li><li>Entwicklung von MCP-Apps<\/li><li>MCP-Authentifizierung: OAuth, API-Schl&uuml;ssel und Tokens<\/li><li>MCP-Server-Hosting und -Bereitstellung<\/li><li>MCP-Server-Sandboxing<\/li><\/ul><h5>Modul 7: Implementierung benutzerdefinierter Agenten<\/h5><ul>\n<li>Unterst&uuml;tzung von Images und Bin&auml;rdateien f&uuml;r Agenten<\/li><li>Agentic Browser-Automatisierung<\/li><li>Docs Agent: Automatische Dokumentation und Kommentierung<\/li><li>Frontend-Agent: Generierung von UI-Code anhand von Design-Spezifikationen<\/li><li>KI-Spezialagent: Implementierung eines dom&auml;nenspezifischen Expertenagenten<\/li><li>Backend-Agent: API-Implementierung anhand von OpenAPI-Spezifikationen<\/li><li>Testagent: Generierung von Unit- und Integrationstests<\/li><\/ul><h5>Modul 8: B&uuml;ndeln und Freigeben von Artefakten mithilfe von Plugins<\/h5><ul>\n<li>Was ist ein GitHub Copilot-Plugin?<\/li><li>Plugin-Struktur und Manifest<\/li><li>Zusammenfassung von Skills, Hooks und MCPs in Plugins<\/li><li>Plugins zum Ver&ouml;ffentlichen und Teilen<\/li><li>Installation und Verwaltung von Plugins von Drittanbietern<\/li><\/ul><h5>Modul 9: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung<\/h5><ul>\n<li>Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus<\/li><li>Laufende Agenten unterbrechen und umleiten<\/li><li>Berechtigungen &amp; Autopilot-Modus<\/li><li>Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren<\/li><li>Verwendung von Hintergrund-Agenten (Copilot CLI)<\/li><li>Berechtigungen f&uuml;r Bearbeiter und Genehmigungsverfahren<\/li><li>Koordination mehrerer Akteure und &Uuml;bergabemuster<\/li><li>Muster f&uuml;r einen Agenten-Harness<\/li><\/ul><h5>Modul 10: GitHub Copilot CLI<\/h5><ul>\n<li>GitHub Copilot CLI<\/li><li>Copilot CLI-Steuerung + Berechtigungen<\/li><li>Aufgaben autonom und parallel ausf&uuml;hren<\/li><li>Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten<\/li><li>Scripting Copilot CLI<\/li><li>GitHub Agentic Workflows<\/li><\/ul><h5>Modul 11: Copilot SDK &amp; Automatisierung<\/h5><ul>\n<li>GitHub Copilot SDK<\/li><li>Sitzungs- und Kontextverwaltung<\/li><li>Aufruf von Tools und Funktionen<\/li><li>Zusammensetzung der benutzerdefinierten Agenten<\/li><li>Streaming-Antworten<\/li><li>Testen von Agentenanwendungen<\/li><li>Erstellen eines Agent-Harness mit dem Copilot SDK<\/li><\/ul><h5>Modul 12: Agentes DevOps &amp; Bereitstellung<\/h5><ul>\n<li>Automatisierung mit der Azure-CLI<\/li><li>Azure Developer CLI (azd) im Agentic-Modus<\/li><li>Infrastructure as Code (IaC) &ndash; Bicep &amp; Terraform<\/li><li>Bereitstellung von Agentic mithilfe von GitHub Actions<\/li><li>Implementierung eines DevOps-Agenten f&uuml;r die CI\/CD-Automatisierung<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/innovator-ghagents\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Dieser viert&auml;gige Workshop f&uuml;hrt Sie von den Grundlagen von GitHub Copilot bis hin zum umfassenden agentischen Software-Engineering. In zw&ouml;lf Modulen erwerben Sie Fachwissen &uuml;ber das gesamte Copilot-&Ouml;kosystem, das alles abdeckt &ndash; von Artefakten und spezifikationsgesteuerter Planung &uuml;ber &bdquo;Second Brain&ldquo;-Workflows, MCP-Design, benutzerdefinierte Agenten, Plugins, agentisches Coding bis hin zur Copilot-CLI und dem SDK sowie KI-gest&uuml;tztem DevOps. Jedes Konzept basiert auf praktischen &Uuml;bungen mit echten Tools und realen Szenarien, und die Beispiele umfassen verschiedene Technologie-Stacks wie Python, TypeScript, .NET und Java, sodass die Muster direkt auf die Umgebung anwendbar sind, in der Sie bereits arbeiten.<\/p>\n<p>Die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, ver&auml;ndert sich rasant. KI-Agenten sind nicht mehr nur Hilfsmittel zur Steigerung der Produktivit&auml;t, sondern werden zu festen Bestandteilen des Entwicklerteams. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, die diesen Wandel aktiv gestalten wollen, anstatt ihm nur hinterherzulaufen. Sie lernen, repetitive, vorhersehbare und mechanische Aufgaben an Agenten zu delegieren, damit Sie sich auf Entscheidungen konzentrieren k&ouml;nnen, die Urteilsverm&ouml;gen, Kontextverst&auml;ndnis und Kreativit&auml;t erfordern. Die &Uuml;bungen umfassen sowohl Greenfield-Projekte, bei denen Sie alles von Grund auf neu definieren, als auch Brownfield-Codebasen, bei denen Sie mit bestehendem Code, Einschr&auml;nkungen und fr&uuml;heren Entscheidungen arbeiten.<\/p>\n<p>Zun&auml;chst lernen Sie, GitHub Copilot als echten Entwicklungspartner zu nutzen, und wenden diese F&auml;higkeiten dann direkt bei der spezifikationsgesteuerten Planung an, damit jede von Ihnen entwickelte Funktion, jeder Agent und jeder Workflow zielgerichtet ist. Darauf aufbauend entwickeln Sie ein zweites Gehirn f&uuml;r kontinuierliches Lernen, entwerfen und nutzen MCP-Tools, implementieren benutzerdefinierte Agenten und orchestrieren Multi-Agenten-Systeme. In den fortgeschrittenen Modulen nutzen Sie die Copilot-CLI und das SDK, um in grossem Massstab zu automatisieren, Agenten-Harnesses zu erstellen und agentische Muster auf DevOps anzuwenden. Am Ende verf&uuml;gen Sie &uuml;ber ein funktionierendes mentales Modell f&uuml;r agentische Systeme, eine Reihe wiederverwendbarer Muster, die Sie in Ihr Team einbringen k&ouml;nnen, sowie das Selbstvertrauen, diese sofort anzuwenden.<\/p>","essentials_plain":"- Fundierte Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionskontrolle (Git\/GitHub)\n- Grundlegende Kenntnisse im Bereich Cloud-Konzepte (Azure oder \u00e4hnliche Plattformen)\n- Eine GitHub Copilot-Lizenz ist erforderlich \u2013 dies ist ein Kurs, bei dem Sie Ihre eigene Lizenz mitbringen m\u00fcssen","audience_plain":"- Softwareingenieure und Entwickler, die ihre Produktivit\u00e4t mithilfe von KI-Agenten steigern m\u00f6chten\n- L\u00f6sungsarchitekten, die sich mit KI-gest\u00fctztem Design und der automatisierten Codegenerierung befassen\n- Technische F\u00fchrungskr\u00e4fte, die untersuchen, wie agentische Arbeitsabl\u00e4ufe die Teamgeschwindigkeit steigern\n- DevOps-Ingenieure, die KI in den Bereichen CI\/CD, IaC und Cloud-Automatisierung einsetzen","contents_plain":"Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot\n\n\n- Einf\u00fchrung in GitHub Copilot\n- Modelle ausw\u00e4hlen\n- KI-gest\u00fctzte Programmierung\n- Slash-Befehle und Agentensteuerung\n- Die Slash-Befehle \/init und \/fork\n- Kontextvariablen\n- Pull-Anfragen & Code-Reviews\n- Verwaltung und Einstellungen\nModul 2: GitHub Copilot \u2013 Artefakte und Tools\n\n\n- Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen\n- Anleitungen und Eingabeaufforderungsdateien f\u00fcr Copilot\n- Grundlagen des Model Context Protocol\n- F\u00e4higkeiten & benutzerdefinierte Agenten\n- GitHub Copilot- und agentenspezifische Hooks\n- Agent-Debug-Fenster\n- Pflege und Optimierung von Copilot-Artefakten\n- GH Copilot in einem neuen bzw. bestehenden Repo einrichten\nModul 3: Planung und spezifikationsgesteuerte Entwicklung\n\n\n- Planung: Warum sie in der agentenbasierten Entwicklung wichtig ist\n- Planungsans\u00e4tze\n- Schrittweise Planung\n- R\u00fcckkopplungsschleife\n- Was sind Spezifikationen?\n- Vorteile der spezifikationsgesteuerten Entwicklung\n- \u00dcbersicht \u00fcber die Spezifikationsbibliotheken\nModul 4: Kompetenzen erstellen und verwalten\n\n\n- Festlegung des Kompetenzumfangs: Benutzer-, Repo- und Agentenebene\n- F\u00e4higkeiten aus \u00f6ffentlichen F\u00e4higkeitsquellen hinzuf\u00fcgen\n- Individuelle F\u00e4higkeiten erstellen\n- Testen und Validieren der Kompetenzzuordnung\n- Schreibkompetenzen unter Verwendung von Referenzkompetenzen\n- Kompetenzen im Bereich Aufr\u00fcstung und Modernisierung\nModul 5: Das zweite Gehirn & kontinuierliches Lernen\n\n\n- Konzepte des \u201ezweiten Gehirns\u201c f\u00fcr die agentische Entwicklung\n- Copilot-Speicher: Benutzer-, Sitzungs- und Repo-G\u00fcltigkeitsbereich\n- Hook-gesteuerte Wissenserfassung\n- Lernzyklus des Agenten\n- Kompetenzen durch Gespr\u00e4che entwickeln\n- Kompetenzen anhand aufgezeichneter Gespr\u00e4che verbessern\n- Automatische Anpassung der F\u00e4higkeiten\n- Workflows f\u00fcr selbstoptimierende Agenten\nModul 6: Nutzung und Entwicklung von MCP-Tools\n\n\n- MCP-Typen: Remote, Lokal, Erweiterungen und Benutzerdefiniert\n- Integration bestehender MCP-Server\n- Datenbanken mit MCP nutzen\n- Einrichtung von MCP-Servern und Anbindung von REST-APIs\n- Entwicklung von MCP-Apps\n- MCP-Authentifizierung: OAuth, API-Schl\u00fcssel und Tokens\n- MCP-Server-Hosting und -Bereitstellung\n- MCP-Server-Sandboxing\nModul 7: Implementierung benutzerdefinierter Agenten\n\n\n- Unterst\u00fctzung von Images und Bin\u00e4rdateien f\u00fcr Agenten\n- Agentic Browser-Automatisierung\n- Docs Agent: Automatische Dokumentation und Kommentierung\n- Frontend-Agent: Generierung von UI-Code anhand von Design-Spezifikationen\n- KI-Spezialagent: Implementierung eines dom\u00e4nenspezifischen Expertenagenten\n- Backend-Agent: API-Implementierung anhand von OpenAPI-Spezifikationen\n- Testagent: Generierung von Unit- und Integrationstests\nModul 8: B\u00fcndeln und Freigeben von Artefakten mithilfe von Plugins\n\n\n- Was ist ein GitHub Copilot-Plugin?\n- Plugin-Struktur und Manifest\n- Zusammenfassung von Skills, Hooks und MCPs in Plugins\n- Plugins zum Ver\u00f6ffentlichen und Teilen\n- Installation und Verwaltung von Plugins von Drittanbietern\nModul 9: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung\n\n\n- Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus\n- Laufende Agenten unterbrechen und umleiten\n- Berechtigungen & Autopilot-Modus\n- Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren\n- Verwendung von Hintergrund-Agenten (Copilot CLI)\n- Berechtigungen f\u00fcr Bearbeiter und Genehmigungsverfahren\n- Koordination mehrerer Akteure und \u00dcbergabemuster\n- Muster f\u00fcr einen Agenten-Harness\nModul 10: GitHub Copilot CLI\n\n\n- GitHub Copilot CLI\n- Copilot CLI-Steuerung + Berechtigungen\n- Aufgaben autonom und parallel ausf\u00fchren\n- Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten\n- Scripting Copilot CLI\n- GitHub Agentic Workflows\nModul 11: Copilot SDK & Automatisierung\n\n\n- GitHub Copilot SDK\n- Sitzungs- und Kontextverwaltung\n- Aufruf von Tools und Funktionen\n- Zusammensetzung der benutzerdefinierten Agenten\n- Streaming-Antworten\n- Testen von Agentenanwendungen\n- Erstellen eines Agent-Harness mit dem Copilot SDK\nModul 12: Agentes DevOps & Bereitstellung\n\n\n- Automatisierung mit der Azure-CLI\n- Azure Developer CLI (azd) im Agentic-Modus\n- Infrastructure as Code (IaC) \u2013 Bicep & Terraform\n- Bereitstellung von Agentic mithilfe von GitHub Actions\n- Implementierung eines DevOps-Agenten f\u00fcr die CI\/CD-Automatisierung","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Dieser viert\u00e4gige Workshop f\u00fchrt Sie von den Grundlagen von GitHub Copilot bis hin zum umfassenden agentischen Software-Engineering. In zw\u00f6lf Modulen erwerben Sie Fachwissen \u00fcber das gesamte Copilot-\u00d6kosystem, das alles abdeckt \u2013 von Artefakten und spezifikationsgesteuerter Planung \u00fcber \u201eSecond Brain\u201c-Workflows, MCP-Design, benutzerdefinierte Agenten, Plugins, agentisches Coding bis hin zur Copilot-CLI und dem SDK sowie KI-gest\u00fctztem DevOps. Jedes Konzept basiert auf praktischen \u00dcbungen mit echten Tools und realen Szenarien, und die Beispiele umfassen verschiedene Technologie-Stacks wie Python, TypeScript, .NET und Java, sodass die Muster direkt auf die Umgebung anwendbar sind, in der Sie bereits arbeiten.\n\nDie Art und Weise, wie Software entwickelt wird, ver\u00e4ndert sich rasant. 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