Entdecke KI-gestützte Techniken, um Produktionscode zu verstehen, Engpässe zu identifizieren und Datenstrukturen für bessere Performance zu optimieren.

Produktionscode mit KI analysieren

Optionen

Task context

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Expected output

Deinen KI-Prompt strukturieren

Wirkungsvolle Prompts für Codeanalyse erstellen

Zeitliche Performance mit KI profilieren

Mit KI die Leistung optimieren

Der KI-gestützte Optimierungszyklus

Profiler-Ausgaben interpretieren

Vorher

Nachher

KI-Vorschläge validieren

Speicherauslastung mit KI optimieren

Mit KI Speicherprobleme beheben

Von Symptomen zu Lösungen

Speicherzuweisungen untersuchen

KI-Optimierungsvorschläge bewerten

Code analysieren und optimieren

Lerne, KI für den Aufbau von Test-Suites, Sicherheitsreviews und das Management von Abhängigkeiten in Produktionscodebasen zu nutzen.

KI-gestütztes Testen

Mit KI eine Testsuite aufbauen

Abdeckung mit KI analysieren

Security-first-Entwicklung mit KI

Sichere Prompts formulieren

Sicherheitsbedenken den passenden KI-Prompts zuordnen

Sicherheitsfindings mit KI analysieren

KI-unterstütztes Abhängigkeitsmanagement

Abhängigkeitsprobleme passenden KI-Ansätzen zuordnen

Abhängigkeit-Upgrades mit KI priorisieren

Tests, Sicherheit und Abhängigkeiten

Setze KI für konfigurationsgetriebenes Design, Mapping von Datenbankschemata und Abfrageoptimierung sowie kollaborative Entwicklungs-Workflows ein.

Konfigurationsgetriebene Entwicklung mit KI

Konfig-Migrationsaufgaben delegieren

Die Config-Architektur der KI prüfen

Config Drift mit KI erkennen

Datenbankdesign und -optimierung mit KI

Effektives Prompting für Abfrageoptimierung

Duplikate in Sensordaten erkennen

KI als Entwicklungspartnerin

KI-unterstütztes Code-Review

Wann du KI-Vorschläge hinterfragen solltest

Glückwunsch und nächste Schritte

Architektur, Datenbanken und Zusammenarbeit

KI-Coding-Assistenten können weit mehr als nur Code schreiben. In diesem Kurs lernst du, sie für das gesamte Spektrum der Softwareentwicklung zu nutzen. Du startest mit der Analyse von Produktionscode und Performance-Optimierung und gehst weiter zu KI-gestütztem Testing, Erkennen von Sicherheitslücken und Dependency-Management. Anschließend setzt du KI für übergeordnete Aufgaben ein: das Entwerfen konfigurationsgetriebener Architekturen, das Optimieren von Datenbankschemata und Abfragen sowie den Aufbau effektiver Workflows für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Der Kurs konzentriert sich auf toolagnostische Prinzipien und Prompting-Strategien, die mit jedem KI-Assistenten funktionieren – die erlernten Fähigkeiten sind also unabhängig von den verwendeten Tools anwendbar.

AI-Assisted Coding for Developers

Lernen Sie, KI als Partner für Codeanalyse, Leistungsoptimierung, Sicherheit und Architekturentscheidungen zu nutzen.

Fortgeschrittenes, KI-gestütztes Programmieren für Entwickler:innen

Lerne, KI als Senior-Engineering-Partner für Codeanalyse, Performance-Optimierung, Sicherheit und Entscheidungen zur Softwarearchitektur zu nutzen.

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Den vorgeschlagenen Code auf Korrektheit und Randfälle prüfen

Überprüfen, dass die neue Implementierung Thread-Sicherheit gewährleistet

Benchmarks ausführen, die alte und neue Implementierung vergleichen

Profiler erneut ausführen, um zu bestätigen, dass der Engpass behoben ist

KI-Vorschläge validieren

Interaktive praktische Übung