KI-Schulungen für Softwareentwickler
Für Entwicklungsteams, die GitHub Copilot, Claude Code, Cursor & Co. nicht nur ausprobieren, sondern produktiv in den Arbeitsalltag integrieren wollen.
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KI-gestütztes Coding ist mehr als Auto-Complete
KI verändert das Schreiben von Software gerade fundamentaler als jeder Framework-Wechsel der letzten zwanzig Jahre. Tools wie GitHub Copilot, Claude Code und Cursor sind keine Auto-Complete-Spielereien mehr, sondern eigenständige Pair-Programmer, die ganze Refactorings, Test-Suites und Architektur-Sparrings übernehmen — wenn man sie richtig einsetzt. Genau dort liegt aber das Problem: Viele Entwicklungsteams nutzen diese Tools im Alltag bei weitem nicht aus, weil ihnen die strukturierte Einführung fehlt.
Unsere KI-Schulungen für Softwareentwickler schließen diese Lücke. Wir arbeiten mit Ihren Entwickler:innen an deren echtem Code — nicht an Demo-Repos. Sie lernen, wie Sie Kontext sauber an die KI übergeben, wo Code-Review-Schritte auch mit KI zwingend Mensch bleiben müssen, und welche Workflows tatsächlich Tempo bringen. Und genauso wichtig: wo KI-Tools verlässlich halluzinieren, welche Lizenz- und IP-Fragen sich ändern, und welcher Code niemals in ein LLM gehört.
Wer heute als Engineering-Team KI-Tools nicht systematisch einbindet, lässt erheblich Produktivität liegen. Wer sie ungesteuert einbindet, riskiert Code-Qualitäts-Probleme und rechtliche Themen rund um Open-Source-Lizenzen und Kunden-IP. Wir bauen mit Ihrem Team den Mittelweg.
Was die Teilnehmenden lernen
Die Schulung beginnt bei den Fundamenten — wie ein LLM funktioniert, wie man Prompting und Kontext gezielt steuert — und führt zu den produktiven Workflows, die Ihr Team direkt einsetzen kann. Im Zentrum: Beyond Vibe Coding — mit Agenten und spezifikationsgetriebener Entwicklung wartbare, sichere und effiziente Software bauen, statt sich auf das Bauchgefühl der KI zu verlassen.
Wie funktioniert ein LLM?
Verständlich, ohne Mathematik: Tokens, Transformer, Kontextfenster und warum Modelle halluzinieren. Das mentale Modell, mit dem Sie das Verhalten der Tools im Alltag richtig einschätzen.
Prompting in der Praxis
Konsistenz vs. Kreativität gezielt steuern. Welche Hebel (System-Prompts, Temperature, Few-Shot-Beispiele, Rollen) bewirken was — und wann brauchen Sie welche Variante?
Context Engineering
Dem Modell das benötigte Wissen zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen: Repo-Konventionen (CLAUDE.md, .cursorrules, copilot-instructions.md), RAG-Setups und MCP-Server für Tool-Zugriffe.
Tool-Setup & Workflow-Integration
GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, JetBrains AI Assistant — sinnvoll in IDE und CI einbetten. Wir zeigen, welches Tool für welche Aufgabe taugt und wie sie miteinander arbeiten.
Code Review mit KI
PR-Vorprüfung automatisieren, Architektur-Sparring im Pull Request, Security-Hinweise generieren. Welche Reviews kann KI übernehmen — und welche müssen zwingend menschlich bleiben?
Refactoring & Migration
Legacy-Code dokumentieren, Test-Coverage nachziehen, Framework-Upgrades (.NET-Framework → .NET 8, AngularJS → Angular, etc.) systematisch mit KI angehen.
Beyond Vibe Coding
Mit Agenten (Agentic Skills) und spezifikationsgetriebener Entwicklung Software wartbar, sicher und vor allem effizient bauen — vom Vibe-Hack zum produktiven Engineering-Workflow.
Prompt Evaluation
Prompts und KI-generierten Code systematisch evaluieren — nicht „fühlt sich gut an“, sondern messbar: Test-Sets, Eval-Frameworks und Regression-Checks für Ihre KI-gestützten Workflows.
Datenschutz & EU AI Act
Überblick zur Orientierung — wir geben Leitplanken, keine juristische Bewertung: welcher Code in welches LLM darf, Enterprise- vs. Free-Plan-Unterschiede und Pflichten für Software-Häuser.
Was diese Schulung ausmacht
Die vier Punkte, die unsere KI-Schulung von Standard-Trainings unterscheiden.
Bring your own Code
Wir trainieren am echten Repo Ihres Teams — nicht an Demo-Projekten. Die Probleme aus dem Alltag stehen im Mittelpunkt.
Tool-agnostisch
GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, JetBrains AI — wir zeigen, welches Tool für welche Aufgabe taugt.
Senior-Trainer
Schulung von Senior-Entwickler:innen aus der täglichen prodot-Praxis. Sie diskutieren auf Augenhöhe.
Polyglot
.NET, Java, TypeScript, Python, Go, Rust — unsere Trainer können Ihre Sprache und Ihr Framework.
Hands-on, nicht Theorie
Die Schulung ist hands-on aufgebaut. Ihre Entwickler:innen bringen ihren eigenen Rechner, ihre eingerichtete IDE und idealerweise ein laufendes Projekt mit. Wir trainieren am realen Code, nicht an konstruierten Beispielen — weil die Probleme, an denen KI-Tools im Alltag scheitern, eben nicht in Tutorials auftauchen.
Standardformat:
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Dauer: 1–2 Tage, je nach Vorwissen und Tiefe. Aufteilbar auf zwei Tage in derselben Woche oder auf zwei Termine im Abstand von 4 Wochen (sinnvoll für Lerntransfer)
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Gruppengröße: Max. 10 Teilnehmende für intensive Hands-on-Arbeit
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Durchführung: Remote (via Teams/Zoom mit Screen-Sharing pro Teilnehmer), vor Ort bei Ihnen, oder hybrid
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Schulungsnachweis: Jede:r Teilnehmende erhält eine Teilnahmebestätigung mit den vermittelten Inhalten — relevant für Art. 4 des EU-AI-Acts und der Dokumentationspflicht Ihres Unternehmens.
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Voraussetzungen: Eigener Arbeits-Laptop, eingerichtete IDE (VS Code, JetBrains, Cursor — alle möglich), Zugang zu mindestens einem KI-Coding-Tool (Copilot-Lizenz oder Claude API-Zugang — wir können temporäre Zugänge stellen, wenn nötig)
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Bring your own Code: Idealerweise ein laufendes Projekt mitbringen (auch anonymisiert / öffentliches Repo möglich)
Tool-Tiefe — Cross-Link auf unsere Spezial-Schulungen
Diese Seite gibt einen tool-übergreifenden Überblick über KI-gestütztes Coding. Wer für ein konkretes Tool Tiefe braucht, findet bei uns dedizierte Spezial-Schulungen:
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Claude Code Schulung — Die Anthropic-CLI für autonome Coding-Workflows. Schwerpunkt auf agentischen Tasks, MCP-Servern und vertraulichen Repos.
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Microsoft Copilot Schulung — GitHub Copilot, Copilot in Visual Studio und der Microsoft-365-Stack. Schwerpunkt auf .NET-Welten, Azure-Integration und Enterprise-Compliance.
Wenn Sie unsicher sind, welche Tools für Ihr Team relevant sind, klären wir das im Erstgespräch. Häufig sinnvoll: Erst die tool-übergreifende Schulung, dann eine vertiefende Tool-Schulung für die Tools, mit denen Ihr Team tatsächlich arbeitet.
Jetzt kostenloses Erstgespräch vereinbaren
Häufige Fragen zur KI-Schulung für Entwicklungsteams
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Kann unser Team eigenen Production-Code in der Schulung nutzen?
Ja — das ist sogar der Idealfall. Echter Code aus laufenden Projekten ist die mit Abstand wertvollste Übungsbasis. Vor der Schulung klären wir gemeinsam, welche Repos genutzt werden können. Auf Wunsch unterzeichnen wir eine NDA. Falls Production-Code nicht möglich ist, arbeiten wir mit anonymisierten Repos oder Open-Source-Beispielen aus Ihrem Tech-Stack.
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Welche IDEs und KI-Tools werden in der Schulung abgedeckt?
Wir decken die im Markt etablierten Tools ab: GitHub Copilot (in VS Code, Visual Studio, JetBrains), Claude Code (Anthropic CLI), Cursor und JetBrains AI Assistant. Welche dieser Tools im Detail behandelt werden, hängt von Ihrem Stack und Ihren bereits vorhandenen Lizenzen ab — das klären wir im Vorgespräch.
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Was passiert mit unserem Code, wenn er an ein LLM gesendet wird?
Genau diese Frage ist Teil der Schulung. Wir gehen pro Tool durch: Welche Daten gehen wohin? Bleibt der Code beim Anbieter (Trainingsdaten-Nutzung)? Welche Enterprise-Lizenzen schließen das aus (GitHub Copilot Enterprise, Claude API Business)? Welche Klauseln in Kunden-NDAs sind relevant? Sie verlassen die Schulung mit einer klaren Linie, welcher Code in welche Tools darf.
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Können wir die Schulung in mehrere Termine / Sprints aufteilen?
Ja, das funktioniert sogar besser für den Lerntransfer. Statt 1–2 zusammenhängender Schulungstage können wir das Programm in 4–6 Halbtagesblöcke teilen — mit Praxis-Übungen in den Teams zwischen den Terminen. So integriert sich das Gelernte direkt in den Arbeitsalltag, statt nach der Schulung wieder zu verblassen.
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Welche Voraussetzungen müssen unsere Entwickler:innen mitbringen?
Eigener Arbeits-Laptop mit eingerichteter IDE und einem laufenden Projekt. Mindestens eine Lizenz für ein KI-Coding-Tool (Copilot, Claude oder Cursor) — wir können temporäre Zugänge stellen, falls noch keine Lizenzen vorhanden sind. Tech-Stack ist offen — wir schulen in .NET, Java, TypeScript, Python, Go und Rust.
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Wir haben bereits Copilot-Lizenzen — warum trotzdem schulen?
Genau das ist der häufigste Trigger für unsere Schulungen. Studien zeigen: Ohne strukturierte Einführung nutzen Entwickler:innen typischerweise unter 30 % der verfügbaren Features. Mit Schulung steigt die produktive Nutzung auf über 60 %. Ihre Lizenzkosten amortisieren sich erst, wenn das Team die Tools wirklich beherrscht — nicht, wenn die Lizenzen nur installiert sind.
prodot als Partner für KI-Entwickler-Schulungen
prodot ist seit über 25 Jahren Software-Haus. Wir haben rund 80 IT-Expert:innen am Standort Duisburg, die täglich für mittelständische Kunden Software entwickeln — heute weitgehend mit KI-Unterstützung. Unsere Trainer kommen aus dieser täglichen Entwicklungspraxis, nicht aus dem Trainingsraum.
Eigene KI-Coding-Praxis. Wir setzen GitHub Copilot, Claude Code, Cursor und JetBrains AI in unseren eigenen Projekten ein. Wir kennen die Tools aus Anwender-Sicht — inklusive der Stolperfallen, die in Tutorials nie auftauchen.
End-to-End. Wenn Sie nach der Schulung Workflows in CI/CD, Code-Review-Prozessen oder eigenen MCP-Servern aufsetzen wollen, können wir Sie auch dort begleiten — von der Schulung bis zum produktiv eingesetzten KI-Workflow.