Learn how AI models enhance coding through completion, debugging, and documentation. Master the basics of prompt engineering and discover how context makes AI responses smarter. This chapter sets the foundation for using AI as a practical coding assistant.

The AI-assisted coding paradigm

Matching AI models to tasks

Classifying AI workloads

Prompt engineering basics

Decoding functions with the right prompts

Refining prompts for code changes

Adding context for smarter AI responses

Choosing the right context in coding tasks

Improving code with prompt iteration

Unlocking the Power of AI in Code

Learn how to craft prompts that guide models through complex reasoning, document code effectively, and generate test-driven implementations. By the end of this chapter, you’ll be able to design prompts that improve both the quality of generated code and your overall development workflow.

Advanced prompt engineering for coding assistance

Prompts for effective debugging

Effective role definitions

Documenting code with AI

Optimizing prompts for code documentation

Effective commit messages with AI

Writing tests and securing code with AI

Prompts for secure AI-assisted coding

Spotting gaps in AI-generated tests

Prompt Engineering for Real-World Coding Tasks

Go beyond prompt crafting in this chapter, and into the practical realities of running AI in production. Explore how to compare and select models based on performance, cost, and task fit; how to embed guardrails that keep outputs safe and compliant; and how to fine-tune workflows for efficiency without sacrificing quality. 

Das beste KI-Tool für die Aufgabe auswählen

Die Kosten von AI-Assistenten verstehen

Options

Pros

Cons

Abwägen der Trade-offs von Reasoning-Modellen

Guardrails für verantwortungsbewusstes AI-Coding

Sicherheits- und Ethik-Guardrails für einen KI-Workflow

Geländer anwenden

Sicherheits-Geländer in einen AI-Workflow einbauen

KI für Geschwindigkeit, Kosten und Qualität optimieren

Wirksame Strategien zur Kontrolle von Modellkosten

Optionen

Kann mit regulären (günstigeren) Modellen erledigt werden

Erfordert leistungsstarke Modelle

Modellleistung und Kosten ausbalancieren

Glückwunsch!

Building Robust AI Coding Workflows

Entdecke, wie du dein Programmieren mit KI turbo-lädst. Dieser Kurs stellt Prompt-Engineering-Techniken vor, mit denen du saubereren Code schreibst, schneller debuggst, Dokumentation erzeugst und deine Anwendungen absicherst. Du lernst, präzise Prompts zu formulieren, die richtigen KI-Tools auszuwählen und sichere, kosteneffiziente Coding-Workflows aufzubauen. Am Ende kannst du KI in echte Entwicklungsaufgaben integrieren und deine Arbeit spürbar verschlanken. Der Kurs ist ideal für Entwickler, die KI als Coding-Partner nutzen wollen.

<h2>Mit KI smarter programmieren</h2>
KI verändert, wie Entwickler Code schreiben, debuggen und pflegen. Von der Generierung von Funktionen bis hin zur Verbesserung der Dokumentation und dem Aufspüren von Fehlern können KI-Codierungsassistenten die Produktivität enorm steigern – wenn man weiß, wie man sie effektiv einsetzt. In diesem Kurs lernst du die Kunst und Wissenschaft des Prompt Engineering für die Programmierung kennen und bekommst die Werkzeuge, um KI verantwortungsbewusst und effizient zu nutzen.<br>

<h2>Entfessle die Kraft der KI in der Entwicklung</h2>
Du wirst damit anfangen, zu schauen, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Softwareentwicklung unterstützen. Lerne die Grundlagen des Prompt Engineering kennen, wie der Kontext die Ergebnisse der KI beeinflusst und wie man Prompts immer weiter verbessert, um genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu bekommen.<br>

<h2>Wende Prompt Engineering auf echte Programmieraufgaben an</h2>
Als Nächstes probierst du fortgeschrittene Prompting-Strategien für Debugging, Dokumentation und Testgenerierung aus. Du wirst auch lernen, wie du Modelle so anleiten kannst, dass die Sicherheit verbessert wird, sodass deine KI-gestützten Arbeitsabläufe häufige Schwachstellen vermeiden und bewährte Verfahren in der Softwareentwicklung unterstützen.<br>

<h2>Schreib soliden und verantwortungsvollen Code</h2>
Schlussendlich wirst du verschiedene Modelle checken, um das richtige Tool für jede Aufgabe zu finden, Geschwindigkeit, Kosten und Qualität abwägen und Leitplanken setzen, um einen sicheren und ethischen Einsatz von KI zu gewährleisten. Am Ende wirst du in der Lage sein, KI-gestützte Programmierassistenten sicher zu nutzen und an deine Bedürfnisse anzupassen.

Intermediate Python

Steigern Sie Ihr Coding mit KI—leiten Sie Ihren Assistenten zum effektiven Schreiben und Testen an.

KI-gestütztes Programmieren für Entwickler

Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.

KI für Softwareentwicklung

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Liefert eine klare Erklärung, die zur Code-Transparenz beiträgt.

Fördert genauere Antworten durch den Chain-of-Thought-(CoT)-Prozess.

Fügt durch Reasoning zusätzliche Tokens hinzu und erhöht damit die Gesamtkosten.

Erhöht die Antwortzeit leicht, da das Modell zusätzliche Reasoning-Tokens generiert.

Abwägen der Trade-offs von Reasoning-Modellen

Interaktive praktische Übung