Zwei Tage hands-on: der ganze Werkzeugkasten der KI-gestützten Softwareentwicklung – und wie ihr ihn im Alltag wirksam einsetzt. Kein Zuschauer-Workshop: Rund zwei Drittel der Zeit sitzt ihr selbst am Rechner.
Entwicklungsteams, die bei null anfangen und in einem Rutsch bis in eine Vertiefung wollen. Vorerfahrung mit Coding-Assistenten ist nicht nötig.
2 Tage × 8 h netto, kurze Theorie-Impulse + viel Praxis, vor Ort oder remote
Code lesen können, Terminal- und Git-Grundlagen, ein Grundverständnis von Webanwendungen – und die Bereitschaft, Ergebnisse zu prüfen statt zu glauben.
Ein ganzes Team auf einem Stand – Grundlagen und Vertiefung ohne zwei getrennte Termine.
Übungen und Beispiele zeigen wir mit Claude Code. Vermittelt werden die Konzepte, nicht das Produkt – bei anderen Assistenten heißen die Funktionen üblicherweise ähnlich.
Zwei Tage am Stück statt zwei Termine: Tag 1 beginnt bei null und führt bis zu eigenen Bausteinen, Tag 2 geht in die Tiefe. Am Ende arbeitet das ganze Team auf dieselbe Weise – und was einer erarbeitet, nutzen alle.
Bootcamp anfragenTag 1 beginnt bei null: führen, planen, prüfen. Wer schon Erfahrung mitbringt, findet spätestens im Block zu Spec-Driven Development und an Tag 2 neues Terrain.
Geübt wird an einer vollständigen Anwendung – Frontend, Backend, Datenbank. Theorie nur dort, wo sie die folgende Übung vorbereitet.
Jedes Teilteam baut an Tag 1 sein eigenes Projekt. An Tag 2 arbeiten sich die Teams in das Projekt der jeweils anderen ein und dokumentieren es – genau die Situation, die im Alltag ständig auftritt.
Der Vertiefungsblock am Nachmittag ist entweder MCP oder Agent Factory – der Rest von Tag 2 ist identisch.
Tag 1 ist in beiden Varianten identisch. An Tag 2 unterscheidet sich allein der vierstündige Praxisblock am Nachmittag – ihr wählt ihn bei der Buchung. Beide Vertiefungen gibt es auch einzeln als 4-h-Format.
Sehr praxisnah: Ihr baut ein eigenes MCP-Lab, lernt die Sicherheitsrisiken von MCP einzuschätzen und messt im direkten Vergleich, was MCP an Token kostet – gegen einen Skill mit lokaler CLI und gegen den direkten API-Aufruf. Den theoretischen Einstieg liefert der RAG-Block davor.
Vertiefung MCP im DetailDer Praxisblock der Agent-Factory-Schulung: Subagent und Factory-Skill, dann der autonome Betrieb – die Factory zieht sich Aufgaben, entscheidet bei jeder, ob sie sie löst oder ablehnt, und liefert fertige Pull Requests. Den genauen Zuschnitt stimmen wir darauf ab, wie weit Tag 1 die Bausteine schon abgedeckt hat.
Vertiefung Agent Factory im DetailIm Entwicklungsalltag mit ihnen arbeiten, statt sie nebenher auszuprobieren
Von der Anforderung über den Plan bis zum Review – an definierten Checkpoints prüfen und freigeben
Skills und Subagents schreiben, die das ganze Team nutzt statt einer Person
Ergebnisse gezielt prüfen und verbessern, statt sie ungesehen zu übernehmen
Typische Sicherheits- und Qualitätsrisiken erkennen und angemessen behandeln – von Prompt Injection bis Data Poisoning
Für jede Aufgabe den günstigsten Weg wählen – MCP oder die einfachere Alternative
Aufgaben so zuschneiden, dass ein Agent sie allein löst – und die aussortieren, die dafür ungeeignet sind
Die ersten fünf Ziele gelten in beiden Varianten. Dazu kommt eines, das von der Vertiefung abhängt – hier sind beide aufgeführt.
Kein Deep Dive in LLM-Architekturen, kein Modelltraining, kein Fine-Tuning. RAG behandeln wir als Konzept, nicht als Praxisanwendung. Und es gibt genau eine Vertiefung, nicht beide: Wer die zweite auch will, bucht sie als eigenständiges 4-h-Format nach – MCP-Server bauen & Agenten verbinden oder Agent Factory bauen & betreiben. Wem zwei Tage zu viel sind, fängt mit dem Einstieg in Agentic Engineering an – die Übersicht aller vier Formate ordnet ein, was wann passt.
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.
Vertiefung für Tag 2 wählen – oder offen lassen, wir schlagen die passende vor.
