Lerne, wie du GitHub Copilot in seinen verschiedenen Oberflächen optimal nutzt – Autovervollständigung, Inline, Chat-Modi und Agent Mode. Erfahre, wann du welche Funktion einsetzt, wie du Copilot gezielt leitest und wie du sein volles Potenzial sowohl für schnelle Korrekturen als auch für komplexe Aufgaben über mehrere Dateien hinweg ausschöpfst.

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 Expertenteilnehmenden führst. Lerne, diese Funktionen mit Slash-Befehlen und Smart Actions zu kombinieren, um Debugging, Code-Reviews und die Projektnavigation zu vereinfachen. Gewinne praktische 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 Auswahl des Modells steuerst. Definiere Codierstandards, setze projekt- oder organisationsweite Konventionen durch und wähle das richtige KI-Modell für Geschwindigkeit, logisches Schlussfolgern oder Aufgaben über mehrere Dateien. Gewinne die Kontrolle darüber, wie sich Copilot 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?

Copilot anpassen und erweitern

Gehe über die alltägliche Nutzung von Copilot hinaus. Lerne, umfassende Test-Suiten zu generieren, Sicherheitslücken zu erkennen und zu beheben sowie die Code-Performance zu optimieren.

Tests und Codequalität mit Copilot

Schnelle Tests oder individueller Prompt?

Wie würdest du Copilot auffordern?

Tests über Komponenten hinweg erstellen

Sicherheit mit GitHub Copilot

Die passende Security-Vorgehensweise wählen

Von der Schwachstelle zur Prävention

Schlechte Muster verhindern

Performance-Optimierung mit GitHub Copilot

Worauf optimierst du?

Einen langsamen Endpoint diagnostizieren

Glückwunsch!

Copilot in der Praxis: Tests, Sicherheit und Performance

GitHub Copilot ist mehr als nur eine schlaue Autovervollständigung – es ist ein KI-Coding-Assistent, der dir hilft, Code zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern. In diesem Kurs erkundest du Copilot in Visual Studio Code: von Autovervollständigung über Inline-Bearbeitungen bis hin zu Chat-Modi – und lernst, wie du all das effektiv einsetzt, von schnellen Fixes bis zu Refactorings über mehrere Dateien. Du lernst, den richtigen Kontext bereitzustellen – mit Chat-Variablen, Teilnehmenden und schrittweisem Prompting – und deinen Workflow mit Slash-Befehlen und Smart Actions zu optimieren. Du steuerst das Verhalten von Copilot mit benutzerdefinierten Anweisungen und Modellwahl und passt es an Projektstandards oder Teamkonventionen an. Zum Schluss bringst du alles zusammen: Du nutzt Copilot, um Test-Suiten zu erzeugen, Sicherheitslücken zu erkennen und Performance zu optimieren. Am Ende kannst du Copilot in einen starken Coding-Partner verwandeln – für mehr Produktivität, weniger Fehler und Code, der nicht nur schneller, sondern auch besser ist.

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

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

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?

Interaktive praktische Übung