JetBrains Junie – KI-unterstützte Code Generierung für Entwickler

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung JetBrains Junie – KI-unterstützte Code Generierung für Entwickler" lernen Sie die Funktionsweise und Integration von JetBrains Junie in Ihre JetBrains-IDE (z. B. IntelliJ IDEA, Rider, WebStorm, PyCharm) kennen. Ziel ist es, Junie effektiv im Entwicklungsworkflow einzusetzen und Best Practices zu entwickeln, um menschliches Denken und KI-generierten Code optimal zu kombinieren – von Vorschlägen über Tests bis hin zu Refactorings.

Darüber hinaus verstehen Sie die Herausforderungen und Grenzen von JetBrains Junie und lernen, wie Sie mit situationsbedingten Schwierigkeiten umgehen und Datenschutz- und Sicherheitsaspekte berücksichtigen. Anhand von Anwendungsfallstudien und Praxisbeispielen erfahren Sie, wie Sie effizient mit Junie codieren können und welche Auswirkungen KI-unterstützte Codegenerierung auf die Entwicklerrolle hat. Zusätzlich werden Zukunftsperspektiven und Trends in der KI-gestützten Code Generierung im JetBrains-Ökosystem diskutiert

Zielgruppe Seminar

• Softwareentwickler und Programmierer
• Tech Leads, Softwarearchitekten und DevOps-Engineers, die JetBrains-IDEs einsetzen
• IT-Profis, die bereits erste Erfahrungen mit KI-Coding-Assistenten (z. B. GitHub Copilot) gesammelt haben

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in der Softwareentwicklung und Programmierung (z. B. Java, Kotlin, C#, JavaScript/TypeScript, Python)
• Erfahrung mit mindestens einer JetBrains-IDE (z. B. IntelliJ IDEA, Rider, WebStorm, PyCharm)
• Vertrautheit mit Git und gängigen Entwicklungsworkflows
• Grundlegendes Verständnis von KI-unterstützter Codegenerierung ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Seminarinhalt

Grundlagen Junie

• Architektur und Einordnung im JetBrains-Ökosystem
• Prinzipien KI-gestützter Codegenerierung
• Aktivierung und Lizenzmodell
• Überblick unterstützter Sprachen
• Abgrenzung zu klassischen Autocomplete-Funktionen

IDE-Integration

• Installation in IntelliJ IDEA, Rider, WebStorm, PyCharm
• Projektbezogene Konfiguration
• Datenschutz- und Telemetrieoptionen
• Anpassung an Coding-Standards
• Teamrichtlinien und Governance

Praktische Codegenerierung

• Inline-Vorschläge analysieren
• Funktionen und Klassen generieren
• Boilerplate automatisieren
• API-Anbindungen erstellen
• Generierten Code validieren

Tests und Refactoring

• Unit-Tests erzeugen
• Bestehenden Code erklären lassen
• Refactoring-Vorschläge prüfen
• Performance-Auswirkungen analysieren
• Testabdeckung kontrollieren

Use Cases im Projekt

• Neues Feature mit Junie umsetzen
• Bestehendes Modul restrukturieren
• Dokumentation generieren
• Legacy-Code analysieren
• Fehlerbilder reproduzieren

Qualitätssicherung

• Lesbarkeit und Wartbarkeit bewerten
• Sicherheitsrisiken identifizieren
• Umgang mit proprietärem Code
• Compliance-Rahmen berücksichtigen
• Review-Prozess definieren

Grenzen und Risiken

• Typische Fehlvorschläge erkennen
• Halluzinationen im Code prüfen
• Rollback-Strategien anwenden
• Manuelle Korrekturen durchführen
• Anti-Patterns vermeiden

Abschlussprojekt & Ausblick

• Eigenes Mini-Projekt implementieren
• KI-Einsatz dokumentieren
• Review und Optimierung durchführen
• Übertrag auf eigene Projekte planen
• Trends im JetBrains-Umfeld einordnen

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