Open-Source-Tools für KI-gestützte Softwareentwicklung – KiloCode und lokale LLMs in der Praxis

• Du lernst KiloCode und weitere Open-Source-Werkzeuge kennen und erfährst, wie du sie mit Cloud-LLMs und lokalen LLMs kombinierst.

• Du verstehst die Vor- und Nachteile von Open-Source-KI-Tools gegenüber kommerziellen Lösungen bezüglich Funktionsumfang, Wartungsaufwand und Governance.

• Du erhältst konkrete Entscheidungshilfen und Architekturempfehlungen für den praktischen Einsatz von KI-gestützter Softwareentwicklung in deinem Team.

In der fünften Session rücken KiloCode und weitere Open-Source-Werkzeuge in den Fokus, die du mit Cloud-LLMs und lokalen LLMs (z. B. via Ollama) kombinieren kannst. Unser Experte zeigt dir, wie du mit diesen Werkzeugen flexible, kosteneffiziente und datenschutzfreundliche KI-Coding-Setups aufbaust. Anhand von Live-Demos lernst du typische Use Cases kennen: vom schnellen Prototyping über Projekt-Assistenten bis hin zu spezialisierten Helfern für Tests, Dokumentation oder Migrationen.

Besonderes Augenmerk gilt den Unterschieden und Gemeinsamkeiten im Vergleich zu den in den vorherigen Terminen vorgestellten kommerziellen Tools. Du verstehst Vor- und Nachteile hinsichtlich Funktionsumfang, Wartungsaufwand, Integrationstiefe und Governance. Dabei siehst du, wie du Cloud-Modelle und lokal ausgeführte Modelle kombinierst, etwa um sensible Daten im Haus zu behalten oder offline arbeitsfähig zu bleiben.

Zum Abschluss des Classrooms fasst unser Experte die wichtigsten Erkenntnisse aus allen Sessions zusammen und gibt dir Entscheidungshilfen: Welche Tool-Kombination passt zu welchem Team? Wie beginnst du pragmatisch mit kleinen Experimenten und skalierst bei Erfolg? Nach Abschluss des Classrooms gehst du mit einem klaren Bild möglicher Zielarchitekturen für KI-unterstütztes Entwickeln nach Hause.

Voraussetzungen

Vorausgesetzt wird praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und grundlegende Sicherheit im Arbeiten mit einer modernen IDE bzw. mit dem Terminal. Für die aktive Teilnahme empfiehlt es sich, die jeweils behandelte Software im Vorfeld mindestens als Testversion zu installieren. Python dient als Beispielprogrammiersprache. Im Vordergrund stehen jedoch nicht Sprachdetails, sondern Werkzeuge und Arbeitsweisen. Für das Mitmachen (optional) benötigst du eine aktuelle Python-Version.

Agenda

• KiloCode und weitere Open-Source-Werkzeuge im Überblick

• Live-Demos mit Cloud-LLMs und lokalen LLMs (z. B. Ollama)

• Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu kommerziellen KI-Coding-Tools

• Entscheidungs- und Architekturhilfen für den praktischen Einsatz