GitHub Copilot, OpenAI & Co. – KI-Werkzeuge für produktives Coding

Als Einführung in die Welt des AI-gestützten Codings liefert unser Experte Rainer Stropek einen umfassenden Überblick zu den Marktführern GitHub Copilot und OpenAI sowie aktuellen Herausforderern, etwa Cursor AI und Anthropic. Dabei zeigt er die Möglichkeiten dieser Technologien auf, die den Entwicklungsalltag immer stärker beeinflussen.

In der ersten Session stehen die Grundlagen verschiedener KI-Assistenten im Fokus. Sie erfahren, welche Unterstützungsfunktionen diese Tools bieten und wie Sie damit Ihre Produktivität steigern. Das zweite Webinar widmet sich weiterführenden Einsatzszenarien, etwa der automatischen Generierung von Tests, Fehlerbehebung und Dokumentation. Ein Vergleich der vorgestellten Tools ermöglicht es Ihnen, die für Ihre Anforderungen optimale Lösung zu finden.

Im dritten Termin werfen wir einen Blick hinter die Kulissen und beleuchten die technischen Grundlagen der KI-Assistenten. Sie lernen die verwendeten Prompting-Strategien, APIs und Kommunikationswege kennen. Die vierte Session legt den Schwerpunkt auf die Web-APIs von OpenAI und Anthropic und betrachtet diese im Detail. Zum Abschluss des Classrooms erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Embeddings und dem RAG-Entwurfsmuster leistungsstarke KI-Funktionen in Ihre eigenen Projekte implementieren.

In diesem Classroom analysieren wir die aktuellen Trends in der AI-gestützten Softwareentwicklung und vermitteln, wie man die richtigen Tools auswählt, um die eigenen Arbeitsabläufe zu optimieren. Neben praktischen Live-Demos gibt es auch tiefe Einblicke in die Funktionsweise dieser Werkzeuge und eine Diskussion über langfristige Auswirkungen des zunehmenden Einsatzes von AI in der Entwicklung. Die Sessions sind darauf ausgelegt, sowohl praktische Anwendung als auch strategische Überlegungen zu kombinieren, um die Effizienz und Qualität in der Softwareentwicklung zu steigern.

Zielgruppe

Dieser Classroom richtet sich an erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler, die neugierig darauf sind, wie AI-basierte Coding Assistants in der Praxis ihre Produktivität steigern können. Sie lernen die verschiedenen Tools kennen und erfahren, wie diese Werkzeuge im Hintergrund funktionieren (z.B. welche LLMs, APIs und Anwendungsmuster sie verwenden). Der Classroom ist das richtige für Personen, die viele Praxisbeispiele statt PowerPoint-Slides sehen möchten.

Voraussetzungen

Der Fokus liegt auf TypeScript als gemeinsamer Basis für die Demonstrationen, jedoch sind die Konzepte auf eine Vielzahl von Programmiersprachen übertragbar. Eine Vertrautheit mit den Grundlagen von TypeScript wird empfohlen. Basiskenntnisse über die Entwicklung verteilter Systeme, insbesondere mit Web APIs, werden vorausgesetzt. Praxiserfahrung im Umgang mit AI-Systemen wie ChatGPT (Prompting) ist von Vorteil, jedoch keine Voraussetzung.

Für Teilnehmende, die tiefer in die Materie eintauchen möchten, besteht im Verlauf des Classrooms die Möglichkeit, die vorgestellten Beispiele aktiv mitzuverfolgen. Dazu benötigen sie lediglich gültige API-Keys für die OpenAI- und Anthropic-Plattformen.

Agenda

• Überblick über Funktionsweise von AI Coding Assistants (GitHub Copilot, OpenAI Canvas, Cursor AI, V0 sowie weitere, aktuelle Tools)

• Überblick über wichtige LLMs im Bereich Coding (OpenAI GPT-Modelle, Anthropic Claude, Tool-spezifische LLMs; Fokus auf SaaS-Angeboten)

• Vergleich verschiedener AI-gestützter Entwicklungstools speziell im Umfeld von Visual Studio Code (JetBrains-Tools werden nicht behandelt)

• Tipps und Tricks zur Verwendung von AI Assistants beim Coding

• Einblicke in die Funktionsweise und Hintergründe von KI-Coding-Assistenten

• Einführung in Web APIs von LLMs am Beispiel von OpenAI und Anthropic (Codebeispiele in TypeScript)

• Erklärung der Funktionsweise von RAG (Retrieval Augmented Generation) und ihrer Anwendung in Coding Assistants