Lerne, wie du GitHub Copilot in seinen verschiedenen Oberflächen optimal nutzt – Autovervollständigung, Inline, Chat-Modi und Agent Mode. Entdecke, wann du welche Funktion verwendest, wie du Copilot gezielt leitest und wie du sein volles Potenzial ausschöpfst – von schnellen Fixes bis zu komplexen Aufgaben über mehrere Dateien.

Was ist GitHub Copilot?

Was kann Copilot wirklich?

Die GitHub-Copilot-Modi erkunden

Markieren, prompten, fertig

Keine Edits, nur Ideen

Inline, Ask oder Edit? Du entscheidest

Agent Mode kennenlernen

Was den Agent Mode auszeichnet

Moment mal, was fragt Copilot da?

Erste Schritte mit GitHub Copilot

Verbessere die Genauigkeit von Copilot, indem du es mit Kontext, Chat-Variablen und Expert:innen als Teilnehmende leitest. Lerne, wie du diese Funktionen mit Slash-Befehlen und Smart Actions kombinierst, um Debugging, Code-Reviews und die Projektnavigation zu vereinfachen. Sammle praxisnahe Techniken, die Copilot zu einem zuverlässigeren und effizienteren Coding-Partner machen.

Copilot mit Kontext steuern

Einfach #context hinzufügen

Führe Copilot Schritt für Schritt hindurch

Fachwissen einbringen

Wen solltest du fragen?

Du fragst, Copilot antwortet

Effizient mit Copilot arbeiten

Rate mal, wer das vorgeschlagen hat

Lass Copilot die Tests übernehmen

Die Wissenschaft des Kontexts

Lerne, wie du das Verhalten von Copilot mit benutzerdefinierten Anweisungen und der Modellauswahl steuerst. Definiere Coding-Standards, setze projekt- oder organisationsweite Konventionen durch und wähle das richtige KI-Modell für Geschwindigkeit, logisches Denken oder Aufgaben über mehrere Dateien. So behältst du die Kontrolle darüber, wie Copilot sich an deinen Workflow anpasst.

Copilot anpassen

Getypt, dokumentiert und on brand

Optionen

Effektive Anweisungen

Ineffektive Anweisungen

Was macht eine gute Anweisung aus?

Modelle auswählen und wechseln

Allzweck-Modelle

Fortgeschrittene Reasoning-Modelle

Ordne das Modell der Aufgabe zu

Verschiedene Modelle, unterschiedliche Stärken

Moment, kostet dieses Modell mehr?

Copilot mit MCP-Tools erweitern

Plötzlich kann Copilot mehr

Der Ablauf einer MCP-Tool-Anfrage

Was ist hinter den Kulissen passiert?

Glückwunsch!

Copilot anpassen und erweitern

GitHub Copilot ist mehr als nur eine schlaue Autovervollständigung – es ist ein KI-Coding-Assistent, der dir hilft, Code leicht zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern. In diesem Kurs erkundest du Copilot in Visual Studio Code – von Autovervollständigungs-Vorschlägen über Inline-Edits bis hin zu Chat-Modi – und lernst, wie du all das effektiv einsetzt, von schnellen Fixes bis zur Refaktorierung über mehrere Dateien. Du erfährst, wie du mit Chat-Variablen, Teilnehmenden und progressivem Prompting den richtigen Kontext lieferst und deinen Workflow mit Slash-Befehlen und Smart Actions beschleunigst. Zum Schluss passt du das Verhalten von Copilot mit benutzerdefinierten Anweisungen und der Modellauswahl an – abgestimmt auf Projektstandards oder Teamkonventionen. Am Ende kannst du Copilot in einen leistungsstarken Coding-Partner verwandeln – für mehr Produktivität, weniger Fehler und Arbeitsweisen, die zu dir und deinem Team passen.

Beherrsche GitHub Copilot, um Code mit Kontext, Anpassung und intelligenten Funktionen zu verstehen und zu schreiben.

Softwareentwicklung mit GitHub Copilot

Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.

KI für Softwareentwicklung

Verwende `pandas` und `matplotlib` für alle Data-Analysis-Skripte

Füge in allen Funktionssignaturen Type Hints ein

Schreibe Tests mit `pytest` und benenne Testdateien mit dem Präfix „test_“

Halte alle Antworten unter 10 Zeilen Code, sofern nichts anderes angegeben ist

Formatiere Antworten in einem freundlichen, lockeren Ton, so als würdest du Pair Programming machen

Was macht eine gute Anweisung aus?

Softwareentwicklung mit GitHub Copilot

Interaktive Übung