Ein halber Tag hands-on: vom interaktiven Arbeiten zur autonomen Software-Factory. Subagent und Factory-Skill baut ihr selbst und lasst damit Aufgaben abarbeiten.
Entwicklerinnen und Entwickler, die bereits praktisch mit einem Coding-Assistenten gearbeitet haben – aus dem Einstiegsformat oder aus dem eigenen Projekt.
4 h netto, kurze Theorie-Impulse + viel Praxis, vor Ort oder remote
Eine Aufgabe von der Anforderung bis zum Review begleitet, sicherer Umgang mit Branches und Pull Requests.
Belastbar wissen, welche Arbeit ein Agent allein erledigt – und an welcher er vorhersehbar scheitert.
Übungen und Beispiele zeigen wir mit Claude Code. Vermittelt werden die Konzepte, nicht das Produkt – bei anderen Assistenten heißen die Funktionen üblicherweise ähnlich.
In jedem Training führt eine Person durch den Stoff, die andere hilft bei den Übungen – so bleibt niemand hängen, während die Gruppe weiterarbeitet.
Unsere Trainer:innen kommen aus Kundenprojekten, nicht aus dem Seminarbetrieb. Was ihr übt, hat sich dort im Alltag bewährt.
Assistent und Modellzugang laufen im Browser, ohne Installation und ohne eigene Lizenz. So könnt ihr trainieren, bevor bei euch ein Assistent freigegeben ist, und euer Code bleibt außen vor.
Wir verkaufen weder Werkzeuge noch Lizenzen – und reden deshalb keines schön. Geübt wird mit Claude Code, die Arbeitsweise nehmt ihr in jedes andere Werkzeug mit.
Woran ihr übt, liegt frei zugänglich auf GitHub. Schaut vor der Buchung hinein und arbeitet nach dem Training damit weiter. Zum Repository →
Jede und jeder Teilnehmende erhält es, mit Inhalt, Umfang und Datum. Euer Unternehmen belegt damit eine Maßnahme zur Förderung der KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der EU-KI-Verordnung.
Wer einen Assistenten führen kann, erkennt irgendwann dieselbe Arbeit in immer neuer Verpackung. Der nächste Schritt: sie in eigene Bausteine gießen – und ausloten, wie weit Autonomie trägt.
Schulung anfragenVorgefertigte Agenten sind ein guter Einstieg. Jedes Team hat aber eigene Prozesse, Konventionen und Qualitätsansprüche – und die gehören in Subagents und Skills, nicht in Einmal-Prompts.
Projektkonventionen, Architekturleitlinien und Domänenwissen schreibt ihr in versionierte Kontextdateien (CLAUDE.md, AGENTS.md & Co.). Erst das macht Agenten reproduzierbar und teamweit konsistent.
Manche Aufgaben laufen ohne Zutun bis zum fertigen Ergebnis. Andere gehen vorhersehbar schief. Die Grenze verläuft nicht am Werkzeug, sondern am Zuschnitt der Aufgabe.
Ein Agent, der jede Aufgabe annimmt, produziert vor allem Nacharbeit. Die interessante Fähigkeit ist die Machbarkeitsprüfung davor – und die baut ihr selbst.
Ihr legt einen Subagenten an, der entscheidet, ob ein Ticket genug Information zum Starten hat.
Ein Skill führt ein Ticket durch Plan, Umsetzung und Review und hält den Stand am Ticket fest.
Ein vages Ticket, etwa „App optisch verbessern“, kommt mit Begründung zurück, bevor ein Agent daran arbeitet und ihr das Ergebnis verwerfen müsst.
Ihr seht am Board, warum ein Ticket ohne Rückfrage durchläuft und ein anderes nicht, und wisst, worauf es beim Schreiben ankommt.
Ihr verortet euer Team auf einer Autonomie-Skala von 0 bis 5 und legt fest, welche Prüfungen ab welcher Stufe technisch durchgesetzt sein müssen.
Aus Rückmeldungen im Übungs-CRM werden Tickets, die eure Factory umsetzt oder begründet zurückgibt.
Kein Deep Dive in LLM-Architekturen, kein Modelltraining, kein Fine-Tuning. Die Anbindung an Fachsysteme – eigene MCP-Server und Agent2Agent – ist Thema von MCP-Server bauen & Agenten verbinden. Die Grundlagen – führen, prüfen, freigeben – vermittelt der Einstieg in Agentic Engineering; wer beides am Stück will, nimmt das Agentic Engineering Bootcamp. Wo dieses Format zwischen den anderen dreien steht, zeigt die Übersicht Agentic Engineering.
Zwei von ihnen leiten euer Training – wer, stimmen wir mit dem Termin ab.
Karsten Silz
Senior Principal Consultant Software Engineering
Karsten arbeitet seit 26 Jahren als Full-Stack-Java-Entwickler in Europa und den USA. Als Mitgründer leitete er 13 Jahre lang die Produktentwicklung eines Software-Produkt-Start-ups in den USA, das 2016 erfolgreich verkauft wurde. Im Jahr 2020 war er Mitgründer eines SaaS-Start-ups in England. Er ist seit 2003 auch Freiberufler. Seit Mai 2025 arbeitet er für atra.consulting in Stuttgart.
David Kreutzer
Senior Consultant Software Engineering
David arbeitet seit 15 Jahren als Senior Software-Entwickler an anspruchsvollen Enterprise-Applikationen. In Projekten bei Industrie-, Tech- und Versicherungskunden hat er intensiv mit verschiedensten KI-Modellen gearbeitet. Sein Fokus liegt auf der praxisnahen Integration von Machine Learning, Computer Vision und generativer KI in produktive Software-Lösungen.
Benjamin Steimer
Principal Consultant Software Engineering
Benjamin arbeitet seit 15 Jahren als Fullstack-Softwareentwickler, hauptsächlich mit Java und Spring Boot. Sein Schwerpunkt liegt in der Finanzbranche: Onlinebanking, Mobile Payment und Versicherungs-Microservices. Als Architekt und Lead-Developer hat er Entwicklerteams aufgebaut und eingearbeitet. Aktuell berät er als Teil seiner Tätigkeit eine AI-first-Firma zum sinnvollen Einsatz von KI.
Hannah de Vries
Principal Consultant Software Engineering
Hannah arbeitet seit über zehn Jahren als Software-Entwicklerin, vom Konzern bis zum Start-up: als Backend-Entwicklerin, Cloud-Architektin, Lead Developer und Mitgründerin eines SaaS-Start-ups. Heute integriert sie als Senior-Entwicklerin KI fest in Entwicklungs- und DevOps-Workflows und baut Automatisierungen für Geschäftsprozesse, die produktiv im Einsatz sind.
Schreiben Sie uns, wo Ihr Team heute steht – wir schlagen den passenden Zuschnitt vor.
