KI Coding-Tools im Vergleich – GitHub Copilot, Cursor, Claude Code und Open-Source-Alternativen

• Du erhältst einen fundierten Überblick über die wichtigsten KI-Coding-Tools und lernst deren unterschiedliche Ansätze und Einsatzgebiete kennen.

• Du erfährst anhand von Live-Demos und praktischen Beispielen, wie du KI-Tools optimal in deine Entwicklungsprozesse integrierst.

• Du lernst bewährte Arbeitsweisen kennen, einschließlich effektivem Prompting, Model Context Protocol (MCP) und Agenten-basierten Ansätzen.

In diesem Classroom erhältst du einen fundierten, praxisorientierten Überblick über den aktuellen Stand der Technik bei KI-Unterstützung für die Softwareentwicklung. Unser Experte beleuchtet verschiedene Ansätze, etwa IDE-Integrationen, Terminal-Tools, Weboberflächen, spezifikationsgetriebenes Arbeiten sowie "Vibe Coding". Ein besonderer Fokus liegt darauf, wie du diese Werkzeuge sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse integrierst.

In fünf Sessions stellt unser Experte ausgewählte Tools im Detail vor und demonstriert sie live: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, OpenAI Codex und KiloCode sowie weitere Open-Source-Lösungen. Du lernst dabei nicht nur Funktionsübersichten kennen, sondern verstehst die vollständigen Arbeitsabläufe – vom ersten Prompt über Codegenerierung und Refactoring bis hin zu Tests und Code Reviews mit KI-Unterstützung.

Abseits der Werkzeuge stehen konkrete Arbeitsweisen im Mittelpunkt: Wie formulierst du gute Prompts für komplexe Codeaufgaben? Wie nutzt du das Model Context Protocol (MCP), um Projektkontext, Dokumentation und externe Systeme einzubinden? Wie unterscheiden sich Agenten-basierte Ansätze von klassischen "Autocomplete"-Funktionen? Die Sessions verzichten weitgehend auf Folien und setzen stattdessen auf Live-Coding, sodass die Praxis im Vordergrund steht. Dabei nimmst du viele direkt anwendbare Tipps für den produktiven Einsatz von KI beim Entwickeln mit.

Zielgruppe

Der Classroom richtet sich an erfahrene Softwareentwickler, Teamleitende, Softwarearchitekten sowie Entscheidungsträger mit technischem Hintergrund, die verstehen möchten, wie KI-Coding-Tools ihre Entwicklungsprozesse unterstützen und beschleunigen können.

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

• Aktueller Stand der Technik bei KI-Coding-Tools und zugrunde liegenden Modellen

• Vergleich verschiedener Integrationsformen: IDE, Terminal, Web, Agents, MCP

• Tiefgehende Praxis-Session zu GitHub Copilot, Cursor, Claude Code und OpenAI Codex

• Einsatz von KiloCode und Open-Source-Tools mit Cloud- und lokalen LLMs

• Live-Coding statt Folien: reale Beispiele, typische Workflows, Best Practices

• Praktische Tipps zu Prompting, Spezifikations-getriebenem Arbeiten und Vibe Coding

• Chancen, Grenzen, Risiken und organisatorische Aspekte beim Einsatz von KI im Team