Ein halber Tag hands-on: wie Coding-Assistenten arbeiten – und wie ihr sie vom ersten Prompt an sinnvoll führt. Kein Zuschauer-Workshop: Nach einem kurzen Theorieteil sitzt ihr die meiste Zeit selbst am Rechner.
Entwicklungsteams, die zum ersten Mal ernsthaft mit einem Coding-Assistenten arbeiten. Vorerfahrung ist ausdrücklich nicht nötig.
4 h netto, kurzer Theorie-Impuls + 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.
Nach vier Stunden weiß das Team, wie ein Assistent arbeitet, woran er scheitert – und an welchen Checkpoints es eingreift.
Übungen und Beispiele zeigen wir mit Claude Code. Konzepte und Aufgaben lassen sich leicht übertragen – bei anderen Assistenten heißen die Funktionen üblicherweise ähnlich. Vermittelt werden die Konzepte, nicht das Produkt.
84 % der Entwickler nutzen KI-Werkzeuge oder planen es – aber nur 33 % vertrauen darauf, dass das Ergebnis stimmt. Was fehlt, ist die Arbeitsweise: Aufgaben zuschneiden, Pläne prüfen, Ergebnisse freigeben statt durchwinken.
Zahlen: Stack Overflow Developer Survey 2025
Schulung anfragenEinzelne arbeiten mit einem Assistenten, jeder auf eigene Faust. Die Ergebnisse schwanken, und niemand kann sagen, woran das liegt.
Fehlt die Arbeitsweise, verlagert sich der Aufwand vom Schreiben ins Nacharbeiten – aus gesparter Tippzeit wird Review-Zeit.
Wo die Beschreibung länger dauert als die Umsetzung oder niemand das Ergebnis prüfen kann, lässt man es besser. Auch das ist Teil der Schulung.
Führen statt bedienen: zuschneiden, prüfen, freigeben. Das will geübt sein – an Aufgaben, bei denen der Assistent auch einmal danebenliegt und man es bemerken muss.
Erklären können, wie ein Coding-Assistent intern arbeitet – und woran er scheitert
Aufgaben zuschneiden und stellen, sodass der Assistent sie zuverlässig trifft
PRD, Plan und Review als Freigabepunkte nutzen, statt dem Assistenten hinterherzulesen
Abschätzen, was ein Lauf verbraucht – und warum der Assistent ab einem bestimmten Punkt schlechter wird
Ergebnisse prüfen, statt sie ungesehen zu übernehmen – geübt an Aufgaben, die absichtlich danebengehen
Einschätzen, für welche Aufgaben sich der Einsatz lohnt – und für welche nicht
Ziel ist nicht Wissen über Assistenten, sondern eine Arbeitsweise, die am nächsten Tag im eigenen Projekt trägt.
Kein Deep Dive in LLM-Architekturen, kein Modelltraining. Eigene MCP-Server sind Thema von MCP-Server bauen & Agenten verbinden, autonome Abarbeitung Thema von Agent Factory bauen & betreiben. Wer Grundlagen und Vertiefung am Stück will, findet beides im Agentic Engineering Bootcamp. 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.
Schreiben Sie uns, wo Ihr Team heute steht – wir schlagen den passenden Zuschnitt vor.
