Schulungen & Workshops

KI-Befähigung für Ihr Entwickler-Team.

Wir machen Ihr Team fit für den produktiven Einsatz von KI-Assistenten und modernen Engineering-Methoden wie Spec-Driven Development. Praxisnah, direkt an Ihrem eigenen Code und optional erweiterbar um einen Cloud-Native Grundlagenkurs als Add-on.

Warum unsere Schulungen?

Der TEQHILL Unterschied.Professionelles KI-Software-Engineering für die Praxis.

Wir bieten keinen weiteren Standard-„Prompt-Engineering“-Kurs. Wir vermitteln einen Hands-on-Workflow, der moderne KI-Agenten und bewährte Entwicklungsstandards nahtlos in Ihren Alltag integriert.

Tracer Bullets für Agenten

Vertikale, fokussierte Slices, exakt optimiert für das begrenzte Kontextfenster moderner KI-Agenten.

Der Beweis am eigenen Code

Maximale Praxisnähe: Am letzten Tag arbeitet das Team direkt auf einem Sandbox-Fork der echten, gewachsenen Codebasis (Brownfield).

Spec-Driven-Engineering

Wir etablieren einen klaren Workflow: Erst die prüfbare Spezifikation (Spec), dann der strukturierte Plan – und erst dann der Code.

Sub-Agenten selbst orchestrieren

Schluss mit dem Mikromanagement einzelner Prompts: Entwickler lernen, eine ganze Flotte von Sub-Agenten parallel zu steuern.

Governance als harte Gates

Verlässliche Compliance: Qualitätssicherung erfolgt nicht nur durch Code-Reviews, sondern über automatisierte Checks direkt in Ihrer CI.

Audit-Spur durch Protokolle

Volle Transparenz: Jede Entscheidung an den Qualitäts-Gates wird dokumentiert – für eine revisionssichere Nachvollziehbarkeit.

Herstellerunabhängigkeit

Wir vermitteln zeitlose Prinzipien statt starrer Tool-Bindung. Dadurch können Claude Code, Cursor, Copilot, etc. flexibel eingesetzt werden.

Das 2-Trainer-Konzept

Jeder Kurs wird durchgehend von zwei Trainern begleitet. Während einer lehrt und live vormacht, betreut der zweite Trainer das Team.

Strukturiertes Vorgehen

Übersicht der Schulungstage.Vom soliden Fundament bis zum echten Code-Einsatz.

Dieser praxisnahe Fahrplan führt Ihr Team systematisch von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen, agentischen Team-Workflows. Statt grauer Theorie steht an jedem Tag das echte Erleben im Vordergrund.

Zusatzmodul (Tag 0) Optional

Cloud-native Grundlagen

Ziel: Der Einsatz von KI wirkt wie ein Verstärker – für gutes wie schlechtes. Ein solides methodisches Fundament ist die absolute Grundvoraussetzung für echten Mehrwert. Wir schaffen gemeinsam diese Grundlagen, so dass alle Teilnehmer vor allem auch das „Warum“ verstehen.

Lernziele & Prinzipien

  • Git-Workflows und Branching-Strategien praktisch anwenden, um isolierte Arbeitsumgebungen zu schaffen
  • Branches als temporäre „Wegwerf-Sandbox“ für Agenten-Experimente nutzen und fehlgeschlagene Läufe sauber bereinigen
  • Die CI/CD-Pipeline des Projekts erweitern und als Kontrollinstanz nutzen, um Agenten-Code abzusichern
  • Tests als primären Feedback-Loop für den Agenten aufsetzen („Du kannst einem Agenten nur so weit vertrauen, wie deine Gates reichen“)
  • Das Projekt mittels Docker containerisieren, um isolierte und reproduzierbare Umgebungen zu schaffen

Tagesablauf

09:00 - 09:30Auftakt & Reference-Repo
09:30 - 11:00Git-Workflows & Branching-Strategien
11:00 - 11:15Pause
11:15 - 12:30CI/CD – Die Pipeline als Sicherheitsnetz
12:30 - 13:30Mittagspause
13:30 - 15:00Architektur & System Design
15:00 - 15:15Pause
15:15 - 16:30Cloud-native, Docker & Integration
16:30 - 17:00Debrief & Brücke zum Hauptkurs
Tag 1

Fundament & erster Agentenlauf

Ziel: Der Schritt vom Autocomplete zur echten Delegation: Der Entwickler wird zum Auftraggeber und Reviewer. Wir nehmen den Agenten-Loop auseinander, vergleichen die Tools und lassen am Abend ersten echten Code laufen.

Lernziele & Prinzipien

  • Übersicht des vierstufigen Agenten-Loop (Observe, Plan, Act, Verify) im Detail
  • Führende Tools je nach Aufgabentyp, Autonomiegrad und Repo-Integration differenziert einsetzen
  • Einführung in Context Engineering, Rules-Files und Repo-Konventionen für optimalen Kontext
  • Entwicklung von Kontroll-Reflexen (Agenten-Pläne prüfen, gegen Tests verifizieren, bei Abdriften eingreifen)

Tagesablauf

09:00 - 09:30Ankommen, Ziele & Tandems
09:30 - 10:15Der Mindset-Shift zur Delegation an die KI
10:15 - 10:45Die Rolle des Entwicklers im KI-Zeitalter
10:45 - 11:00Pause
11:00 - 12:30Tool-Deep-Dive & Differenzierung (Claude Code, Cursor, Copilot)
12:30 - 13:30Mittagspause
13:30 - 14:45Context Engineering & Rules-Files
14:45 - 15:00Pause
15:00 - 16:30Kontrolle & Erster verifizierter Change
16:30 - 17:00Reflexion & Debrief
Tag 2

Vollständiger Feature-Cycle

Ziel: Wir jagen ein einziges Feature als roten Faden durch den kompletten Entwicklungsprozess – von der prüfbaren Spec über den Plan bis zum Code, abgesichert durch vier strategische Gates (HITL).

Lernziele & Prinzipien

  • Ein Feature diszipliniert und phasenweise (Spec → Plan → Code → Test) durch den gesamten SDLC führen
  • Formulierung einer prüfbaren Spezifikation inklusive klarer Akzeptanzkriterien zur Vermeidung teurer Fehlläufe
  • Test-Driven Development (TDD) in Zusammenarbeit mit einem KI-Agenten
  • Maßgeschneiderte Human-in-the-Loop (HITL) Checkpoint-Matrix an den 4 entscheidenden Stellen (Spec, Zwischenstand, Merge, Deploy)

Tagesablauf

09:00 - 10:45Phase 1: Anforderung & Design (HITL #1)
10:45 - 11:00Pause
11:00 - 12:30Phase 2: Implementierung & Test (HITL #2)
12:30 - 13:30Mittagspause
13:30 - 14:45Phase 3: Review & Integration (HITL #3)
14:45 - 15:00Pause
15:00 - 16:00Phase 4: Deploy & Betrieb (HITL #4)
16:00 - 17:00Konsolidierung & Debrief
Tag 3

Skalieren: Agenten, Governance & Team

Ziel: Vom Bedienen einzelner Agenten zum Orchestrieren einer Flotte (Scout, Fan-out, Supervisor). Wir etablieren einen agentischen Team-Workflow und eine Governance, die als verlässliches Gate greift.

Lernziele & Prinzipien

  • Die Rollen Scout (Repo lesen), Fan-out (parallele Slices) und Supervisor (Zusammenführung) koordinieren
  • Agentische Arbeitsabläufe in vertikale Slices schneiden („Tracer Bullets“), die dem begrenzten Gedächtnis gerecht werden
  • Einen gemeinsamen Team-Workflow mit klaren Branch-, PR- und Merge-Regeln sowie Codeowner aufsetzen
  • Governance- und Compliance-Vorgaben (Datenschutz, Secrets, Audit-Spuren) als harte, maschinell geprüfte Gates verankern

Tagesablauf

09:00 - 09:25Von der Einzelsteuerung zur Flotte (Scout & Fan-out)
09:25 - 10:45Onboarding & Repo-Kartografie
10:45 - 11:00Pause
11:00 - 12:30Flotten-Zusammenführung (Supervisor & Reviewer)
12:30 - 13:30Mittagspause
13:30 - 15:30Der agentische Team-Workflow
15:30 - 15:45Pause
15:45 - 16:30Governance als echte Gates & Audit-Spur
16:30 - 17:00Brücke zu Tag 4
Tag 4

Brownfield: alles auf eurem Code

Ziel: Reine Praxis an der echten Codebasis. Wir kartieren Ihr Legacy-Repo und setzen ein echtes Feature auf einem sicheren Sandbox-Fork mit strikten Data- und Secret-Grenzen um.

Lernziele & Prinzipien

  • Ein bestehendes, komplexes unternehmenseigenes Repository („Brownfield“) mithilfe von Agenten analysieren
  • Einrichtung einer sicheren Sandbox-Umgebung (Fork) mit strikt verankerten Daten- und Secret-Grenzen
  • Vollständigen Feature-Cycle inklusive Slicing und Abbruchkriterien auf der echten Codebasis durchführen
  • Ergebnisse in Leave-behind-Dokumente (Playbook & Leitplanken) überführen und im Team verabschieden

Tagesablauf

09:00 - 10:45Repository-Mapping & Sandbox-Setup
10:45 - 11:00Pause
11:00 - 12:30Der Ernstfall – Echtes Feature auf echtem Code
12:30 - 13:30Mittagspause
13:30 - 14:45Umsetzung, Review & Pull Request
14:45 - 15:00Pause
15:00 - 16:00Finalisierung der Dokumente & Strategischer Ausblick
16:00 - 16:30Adoptions-Roadmap & KPIs
16:30 - 17:00Abschluss
Nachhaltiger Mehrwert

Was Ihr Team mitnimmt.Sofort einsatzbereite Ergebnisse für den Alltag.

Nach dem Workshop geht Ihr Team nicht nur mit theoretischem Wissen nach Hause. Sie erhalten maßgeschneiderte, direkt in Ihrem Umfeld implementierte Artefakte, die den produktiven KI-Einsatz ab Tag 1 absichern.

Das Agentic-SDLC-Playbook

Ein individuell auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittener, strategischer Leitfaden für den gesamten Software-Lebenszyklus (SDLC). Er definiert klare Autonomiestufen für KI-Agenten, regelt den effizienten Tool-Einsatz für die Entwickler und liefert direkt übertragbare Vorlagen.

Die HITL- & Governance-Leitplanken

Eine praxiserprobte „Human-in-the-Loop“-Checkpoint-Matrix zur Absicherung des KI-Einsatzes. Sie etabliert verbindliche Standards für Datensicherheit, ein zuverlässiges Secret-Management und klare Abbruchkriterien sowie lückenlose Vorgaben für Auditierung und Logging.

Konfigurierte System-Artefakte

Direkt einsatzbereite, passgenaue Rules-Files für die Repositories des Unternehmens. Technisch sauber eingerichtete Daten- und Secret-Grenzen garantieren einen sicheren, kontrollierten und produktiven KI-Betrieb im Entwicklungsalltag ab dem ersten Tag nach dem Workshop.

Ein echtes, fertig gemergtes Feature

Das teilnehmende Entwickler-Team setzt ein reales Feature auf einem Sandbox-Fork der eigenen Unternehmens-Codebasis erfolgreich um. Das Ergebnis wird als vollständig getesteter, funktionsfähiger Pull Request bereitgestellt – der direkte Beweis für den erfolgreichen Praxistransfer.

Schulungs-Konfigurator

Planen Sie Ihr individuelles Format.

Wählen Sie den Kursumfang, die Teilnehmeranzahl und optionale Add-ons. Senden Sie uns die Konfiguration als direkte Anfrage.

1. Schulungsumfang wählen
KI-Coding Basics Training3 Tage

Fokus: IDE-Integration, Prompting-Best-Practices, sicheres Arbeiten mit KI-Assistenten.

KI-Engineering Bootcamp4 Tage

Zusätzlich: Fortgeschrittenes Refactoring, automatisiertes Testen, KI-Flotten & Governance-Gates.

2. Teilnehmeranzahl
3. Cloud-Native Zusatzkurs
Cloud-Native Grundlagen zubuchen+ 1 Tag

Zusatzmodul: Containerisierung (Docker), K8s Basics, CI/CD-Pipelines & moderne Cloud-Architektur. (Wird direkt als Folgetag angehängt).

4. Durchführungsort
Remote (Video-Session)
Vor Ort (In-Person)
Ihre Konfiguration

Schulungs-Paket

Workshop-Typ: KI-Coding Basics Training
Teilnehmer:6-10 Personen
Cloud-Native Add-on: Nicht ausgewählt
Durchführung: Vor Ort (beim Kunden)
Gesamtdauer:3 Tage