KI im Entwicklungsteam
KI auf gemeinsamer Codebasis: Konsistenz, Review, Governance und Rollout
Der produktive Einsatz von KI-Werkzeugen durch einzelne Entwickler ist das eine. Sobald ein ganzes Team KI auf einer gemeinsamen Codebasis einsetzt, entstehen zusätzliche Fragen: Wie bleibt der Code konsistent, wie skaliert das Review, welche Daten dürfen an welche Modelle, und wie führt man das Ganze geordnet ein.
Diese Schulung behandelt genau diese Team- und Organisationsebene. Sie baut auf der individuellen Nutzung von KI-Werkzeugen auf und zeigt, wie Teams KI gemeinsam, konsistent und sicher einsetzen.
Schulungsziel
Sie lernen, den KI-Einsatz in einem Entwicklungsteam aufzusetzen und zu steuern, sodass Qualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit erhalten bleiben. Sie können geteilte Konventionen etablieren, das Review anpassen, eine gemeinsame Wissensinfrastruktur bereitstellen und Governance- und Sicherheitsfragen beantworten.
Nach dieser Schulung können Sie:
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geteilte, versionierte Agent-Regeln und Prompt-Bibliotheken für ein Team etablieren
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Stil- und Architektur-Drift durch Leitplanken begrenzen
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parallele Agentenarbeit auf einer Codebasis organisieren
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das Code-Review an den höheren Anteil KI-generierten Codes anpassen
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eine gemeinsame Wissensinfrastruktur (internes RAG, firmeneigene MCP-Server) planen
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KI in die bestehenden Prozesse (CI/CD, Triage, Onboarding) integrieren
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Governance-, Sicherheits- und Compliance-Fragen für das Team klären
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einen KI-Rollout planen, messen und begleiten
Zielgruppe
Team-Leads, Architektinnen und Senior-Entwickler, die den KI-Einsatz in ihrem Team aufsetzen und verantworten, sowie technische Entscheider.
Vorkenntnisse |
Erfahrung in der Softwareentwicklung und Teamarbeit; Grundkenntnisse im Umgang mit KI-Werkzeugen, etwa aus der Schulung Software Engineering mit KI |
Dauer |
1 Tag |
Anzahl Teilnehmer |
Empfohlen: bis 8, maximal: 10 |
Auf Wunsch bieten wir eine zweitägige Variante mit Workshop-Anteilen an, in der das Team eigene Agent-Regeln und Governance-Leitplanken erarbeitet.
Themen
Folgende Themen werden in dieser Schulung behandelt:
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Ausgangslage
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Von der individuellen Nutzung zum Team-Einsatz
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Typische Probleme bei KI auf gemeinsamer Codebasis
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Konsistenz und Konventionen
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Geteilte, versionierte Agent-Regeln (z. B. CLAUDE.md, Rules-Files) im Repo
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Prompt- und Skill-Bibliotheken für das Team
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Leitplanken durch Linter, Architektur-Tests und Konventionen
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Umgang mit Stil- und Architektur-Drift
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Zusammenarbeit auf einer Codebasis
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Parallele Agentenläufe und Scoping (z. B. Git Worktrees)
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Umgang mit großen Diffs und Merge-Konflikten
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Branch-Hygiene und Ownership
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Review und Qualität
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Review von KI-generiertem Code im Maßstab
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Verantwortung und Nachvollziehbarkeit
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KI-gestützte Reviews
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Geteilte Wissensinfrastruktur
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Internes RAG über Codebasis und Dokumentation
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Firmeneigene MCP-Server für interne Tools und Daten
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Betrieb und Pflege dieser Dienste
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Prozessintegration
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KI in CI/CD
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PR- und Bug-Triage, Testgenerierung als Gate
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Onboarding neuer Entwickler auf großen Codebasen
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Governance, Sicherheit und Recht
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Erlaubte Tools und Modelle, Datenklassifizierung
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Lokale Modelle für sensible Codeteile
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Prompt Injection, Slopsquatting, Secrets und Sandboxing in der CI
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DSGVO und EU AI Act im Überblick
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Rollout und Messung
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Tool- und Modellwahl sowie Token-Budgets im Team
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Produktivität ehrlich messen
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Change-Management und Skill-Leveling
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Diese Schulung baut auf Software Engineering mit KI auf und ergänzt Claude Code für Entwickler und Domain-Driven Design für KI-Systeme.