Lerne, wie KI-Modelle das Programmieren durch Completion, Debugging und Dokumentation verbessern. Beherrsche die Grundlagen des Prompt Engineerings und entdecke, wie Kontext KI-Antworten smarter macht. Dieses Kapitel legt das Fundament, KI als praktischen Coding-Assistenten zu nutzen.

Das Paradigma des KI-gestützten Codings

KI-Modelle auf Aufgaben abstimmen

KI-Workloads klassifizieren

Grundlagen des Prompt-Engineerings

Funktionen mit den richtigen Prompts verstehen

Prompts für Codeänderungen verfeinern

Kontext hinzufügen für klügere KI-Antworten

Den richtigen Kontext bei Codieraufgaben wählen

Code durch Prompt-Iteration verbessern

Die Kraft von KI im Code entfesseln

Lerne, Prompts zu formulieren, die Modelle durch komplexes Denken führen, Code effektiv dokumentieren und testgetriebene Implementierungen erzeugen. Am Ende dieses Kapitels kannst du Prompts entwerfen, die sowohl die Qualität des generierten Codes als auch deinen gesamten Entwicklungs-Workflow verbessern.

Fortgeschrittenes Prompt-Engineering für Coding-Unterstützung

Prompts für effektives Debugging

Wirksame Rollenbeschreibungen

Code mit AI dokumentieren

Prompts für Code-Dokumentation optimieren

Aussagekräftige Commit-Messages mit KI

Tests schreiben und Code mit AI absichern

Prompts für sicheres, KI-gestütztes Programmieren

Lücken in KI-generierten Tests erkennen

Prompt Engineering für reale Coding-Aufgaben

Geh in diesem Kapitel über das Erstellen von Prompts hinaus und hinein in die Praxis des KI-Einsatzes in der Produktion. Erfahre, wie du Modelle anhand von Leistung, Kosten und Aufgabenfit vergleichst und auswählst; wie du Guardrails einbaust, die Ausgaben sicher und compliant halten; und wie du Workflows auf Effizienz trimst, ohne Qualität einzubüßen.

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!

Robuste KI-Coding-Workflows aufbauen

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)

Pre-Prompt-Beschränkungen anwenden: Ton, Struktur und ethische Grenzen festlegen und die Nutzereingabe auf Sicherheit prüfen.

Antwort generieren: Das LLM aufrufen, um die Ausgabe zu erzeugen.

Komplexe Post-Prompt-Beschränkungen anwenden: Die Ausgabe mithilfe von LLM-as-a-judge auf Qualität oder Sicherheit bewerten.

Protokollieren und ausliefern: Die Interaktion für Audits protokollieren und den Prompt sicher an die nutzende Person senden.

Sicherheits-Geländer in einen AI-Workflow einbauen

Interaktive praktische Übung