Softwareentwicklung mit Vibe Coding & Agentic AI
Dieser Kurs vermittelt moderne Softwareentwicklung mit KI-Unterstützung: von der Produktidee über strukturierte Planung, Prototyping und Implementierung bis zu Deployment, Monitoring und Weiterentwicklung. Ziel ist ein wartbares, auslieferbares Produkt, das du verstehst, prüfen und verantworten kannst.
Früher Zugang zum AI Software Engineering Kurs
Der Kurs befindet sich aktuell noch in der Entwicklung. Trag dich in die Interessiertenliste ein und erhalte alle Informationen zum Verkaufsstart. Zusätzlich vergeben wir eine begrenzte Zahl an Beta-Testplätzen. Diese werden in der Reihenfolge der Anmeldungen vergeben.
Relevante Kernkompetenzen
Diese Fähigkeiten bauen wir im Kurs Lektion für Lektion auf.
- Mit Hilfe von KI ein Produkt planen, entwickeln und ausliefern
- Prompts, Kontext und Agenten entwickeln und effizient einsetzen
- Grundkonzepte der Softwareentwicklung und Softwarearchitektur verstehen
- Agenten orchestrieren und erstes Multiagentensystem gestalten
- Ergebnisse testen, reviewen, debuggen und verantwortungsvoll freigeben
14 Module als Milestones
Jedes Modul baut auf dem vorherigen auf und liefert eine neue nutzbare Fertigkeit – von der Arbeitsumgebung über Vibe Coding, AI Literacy und Architektur bis zum eigenen Abschlussprojekt. Module können auch als eigenständige Workshops gebucht werden.
1. Arbeitsumgebung, Dokumentation & Versionsverwaltung
- VS Code, Git & GitHub einrichten
- Markdown und Dokumentation
- Änderungen versionieren und teilen
2. Produktbeschreibung & inkrementelle Planung
- PRD und User Stories erstellen
- PoC, Prototyp, MVP einordnen
- Akzeptanzkriterien formulieren
3. Vibe Coding, Prompting & Context Engineering
- KI über klare Ziele steuern
- Kontextdateien aufbauen
- Iteratives Bauen mit KI
4. AI Literacy & Modellverständnis
- LLMs, RAG und Agenten einordnen
- Halluzinationen erkennen
- Modelle sinnvoll auswählen
5. Grundlagen Programmierlogik
- Variablen, Funktionen, Bedingungen
- Datenstrukturen und Schleifen
- KI-Code lesen und verstehen
6. Debugging, Testing & Harness Engineering
- Fehler systematisch eingrenzen
- Tests aus Anforderungen ableiten
- Prüfabläufe für KI-Ausgaben
7. Architektur & wartbare Produktstruktur
- Produkte in Komponenten zerlegen
- Datenflüsse dokumentieren
- Strukturierte Repos aufbauen
8. AI System Architecture, Modellwahl & Token Management
- Modelle nach Aufgabe auswählen
- Right Sizing anwenden
- Tokenverbrauch und Kosten steuern
9. Agentic Software Engineering & autonome Agenten
- Agentenrollen und Workflows
- Multi-Agent-Systeme orchestrieren
- Autonomiegrade und Guardrails
10. Daten, Reporting & RAG-Grundlagen
- Datenquellen und -formate
- Pandas, Streamlit, SQLite
- Embeddings und Retrieval
11. Schwerpunktpfad Web/App oder Datenprodukt
- Angular oder Python/Streamlit vertiefen
- Nutzbares Produktinkrement bauen
- Eigenen Pfad wählen
12. Teamarbeit, Datenschutz, Urheberrecht & Governance
- Pull Requests und Reviews
- Datenschutz- und Lizenzprüfung
- Verantwortliche Freigaben
13. Deployment, Monitoring & Release Management
- Semantic Versioning und Release Notes
- CI/CD-Grundlagen und Hosting
- Monitoring und Weiterentwicklung
14. Abschlussprojekt & Portfolio
- Eigenes Produkt dokumentiert fertigstellen
- Code, Tests und Betriebshinweise
- Portfolio-Stück präsentieren
Für alle, die mit KI Produkte bauen oder begleiten wollen
Der Kurs richtet sich an Menschen, die KI-gestützte Softwareprodukte planen, entwickeln oder fachlich begleiten wollen. Niemand muss den gesamten Stack beherrschen – nach den gemeinsamen Grundlagen wählst du deinen eigenen Schwerpunktpfad.
Produktverantwortliche, die KI-gestützte Produktentwicklung verstehen und steuern wollen
Fachpersonen, die eigene Tools, Daten-Apps oder Automatisierungen bauen wollen
Einsteiger in Softwareentwicklung, die mit KI schneller handlungsfähig werden wollen
Teams, die Agentic AI produktiv, nachvollziehbar und verantwortungsvoll einsetzen wollen
Was dieser Kurs anders macht
- Du arbeitest früh an realen Arbeitsabläufen statt an reiner Theorieisolierung.
- Du lernst Werkzeuge, Prompts, Feedback und Iterationen als zusammenhängenden Arbeitsprozess.
- Fehler gelten nicht als Scheitern, sondern als normaler Teil professioneller Entwicklung: prüfen, nachbessern, dokumentieren.
- Der Kurs bleibt voraussetzungsarm, richtet sich aber an Menschen mit Profi-Mindset und Anspruch auf belastbare Ergebnisse.
Das brauchst du
Rechner mit Internetzugang
Bereitschaft, Git und VS Code zu nutzen
Ca. 30 Min. für das einmalige Setup
Keine Programmiererfahrung nötig
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