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Seminar mit gesichertem Termin

KI Coding mit Cursor, GitHub Copilot und Claude Code

Seminardauer: 1 Tag

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "KI Coding mit Cursor, GitHub Copilot und Claude Code" erhalten Sie einen fundierten Überblick über drei der wichtigsten AI-Coding Tools: Cursor, GitHub Copilot und Claude Code. Ziel ist es, die jeweiligen Stärken, Grenzen und typischen Einsatzmuster aus Entwickler- und Entscheider Perspektive zu verstehen. Sie lernen, wie sich die Tools in Funktionsumfang, Arbeitsweise (z. B. Agent-Mode), Kontextnutzung, Integrationsfähigkeit (z. B. MCP) und Kosten/Limits unterscheiden und wie Sie daraus eine passende Tool-Strategie für Ihr Team oder Ihren Entwicklungsprozess ableiten.

Zielgruppe Seminar

  • Softwareentwickler:innen (Frontend, Backend, Full-Stack)
  • Tech Leads, Head of Software Engineering, Engineering Manager
  • IT-Entscheider:innen, die AI-Coding Tools bewerten, einführen oder standardisieren
  • Teams, die Entwicklungszeit reduzieren und Qualität/Ownership halten wollen

Voraussetzungen

  • Grundverständnis moderner Softwareentwicklung (Git, Reviews, Tests, CI/CD)
  • Keine tiefen Tool-Vorkenntnisse erforderlich (Einordnung steht im Fokus)

Lernmethodik

Der Kurs ist vergleichs- und entscheidungsorientiert: Jede Einheit kombiniert kurze Theorie-Impulse mit interaktiven Elementen, damit Teilnehmende die Unterschiede der Tools direkt nachvollziehen und auf ihren Kontext übertragen können. Interaktivität entsteht durch Live-Vergleiche anhand derselben Aufgabenstellung, moderierte Diskussionen zu Trade-offs (z. B. Geschwindigkeit vs. Kontrolle) sowie Entscheidungsübungen mit einer Vergleichsmatrix. So entsteht ein praxisnahes Bild davon, wie die Tools sich im Alltag anfühlen und welche Einführung im Team realistisch funktioniert.

Seminarinhalt

Grundlagen: Was AI-Coding Tools heute wirklich leisten

  • Von Autocomplete zu agentischen Workflows: was sich in Teams real verändert
  • Warum Standards wichtiger werden: Tests, Reviews, CI/CD, Architekturentscheidungen, Ownership
  • Typische Risiko-Fallen (z. B. „Vibe Coding“ ohne Kontrolle)

Cursor – Agentic IDE, Context-Steuerung & MCP

  • Funktionsumfang: Agent/Plan/Debug/Ask, parallele Agenten, Worktrees, Browser/Search
  • Model-Auswahl in Cursor inkl. Composer und Provider (OpenAI / Anthropic / Google etc.)
  • Pricing & Limits (Plan-Logik, Nutzungsmultiplikatoren)
  • MCP als Integrationslayer (Cursor als Host für Tooling & Kontext)

GitHub Copilot – IDE-Assistenz, Agent Mode & Enterprise Controls

  • Copilot Feature-Überblick und Arbeitsweise (Autocomplete → Chat → Agent)
  • Agent Mode in VS Code: Kontextfindung, Arbeitsset, „iterative Lösung“
  • Copilot für Organisationen: Policies, Access Management, Admin-Kontrolle
  • Das Copilot „Coding Agent“ Konzept

Claude Code – Terminal-Agent, Repo-Workflows & Best Practices

  • Claude Code als CLI-Agent im Terminal: Editing, Commands, Git-Workflows
  • Best Practices für agentisches Arbeiten (Struktur, Kontrolle, wiederholbare Patterns)
  • Claude Agent SDK (Claude Code als programmierbarer Agent-Loop)

Modelle & Qualität – wer kann was (und wie wählt man richtig?)

  • Wie die Tools Modelle nutzen/auswählbar machen (z. B. Multi-Provider vs. festes Setup)
  • Typische Stärken nach Modellklasse:
    • schnelle Routine-Tasks
    • größere Refactorings / komplexe Änderungen
    • Debugging & „Schwere Probleme“
  • Praxisleitlinien: „Default-Modell“ und Kosten-/Qualität-Balance

Kontext, Wissenszugriff & Integrationen

  • Wie stark die Tools Kontext automatisch ziehen vs. wie stark man steuern muss
  • Indexing / Search / Working Sets als Produktivitätshebel
  • Integrationen über IDE/Repo/Terminal und MCP-Ansatz (wo sinnvoll)

Wrap-Up: Entscheidungsframework & Tool-Strategie fürs Team

  • Entscheidungscheckliste: Must-haves, Dealbreaker, Risiken
  • Rollout-Blueprint: Pilot → Guidelines → Enablement → Messbarkeit
  • Q&A: Offene Runde zu spezifischen Compliance- oder Tech-Stack-Fragen.

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