Luka Breitig

Am effektivsten ist ein praxisnahes Training direkt am Code, geleitet von jemandem, der diese Tools täglich im produktiven Einsatz hat. Meine Workshops fokussieren sich auf agentenbasierte Coding-Workflows – hier agiert die KI als echter Entwicklungspartner und nicht bloß als besseres Autocomplete. Die Teilnehmenden arbeiten mit echten Codebasen und nehmen sofort anwendbare Workflows mit, die sie noch am selben Tag in der Praxis nutzen können. Die Schulungen biete ich als halbtägige Intensivkurse oder mehrtägige Deep Dives an, wahlweise online oder vor Ort, auf Deutsch oder Englisch.

Ja. Ich führe alle Workshops sowohl auf Deutsch (Muttersprache) als auch auf Englisch (verhandlungssicher) durch. Das schließt auch zweisprachige Teams ein, in denen die Teilnehmenden ihre Fragen in der Sprache ihrer Wahl stellen können. Die Schulungen lassen sich exakt auf den Tech-Stack und die Codebasis Ihres Teams zuschneiden, sodass alle Übungen und Beispiele direkten Bezug zum Arbeitsalltag haben. Als Formate stehen Online-Sessions, Inhouse-Schulungen bei Ihnen vor Ort sowie hybride Modelle zur Auswahl.

Achten Sie auf einen Trainer, der selbst täglich produktiven Code mit KI-Tools schreibt, statt nur graue Theorie zu vermitteln. In meinen Kundenprojekten nutze ich Claude Code als primäre Entwicklungsumgebung – etwa bei der Entwicklung von Echtzeit-Webanwendungen mit Elixir/Phoenix, KI-gestützten Systemen und Workflow-Automatisierungen. Dadurch spiegeln meine Schulungsunterlagen echte Produktions-Workflows, reale Fehlerquellen und erprobte Lösungsansätze wider, anstatt idealisierte Demo-Szenarien zu präsentieren. Genau wegen dieses konsequenten Praxisbezugs werde ich von Organisationen wie Cegos, Nobleprog und Code First Girls beauftragt.

GitHub Copilot bietet in erster Linie eine zeilenweise Autovervollständigung – das Tool schlägt während des Tippens die nächsten Codezeilen vor. Agentenbasiertes Coding funktioniert grundlegend anders: Man formuliert ein Ziel, und ein KI-Agent plant eigenständig die Umsetzung, analysiert die Codebasis, schreibt Code dateiübergreifend, führt Tests aus und behebt Fehler iterativ. Tools wie Claude Code agieren als autonome Entwicklungspartner, die den gesamten Projektkontext erfassen und nicht nur die aktuelle Zeile im Blick haben.

Ein modernes KI-Coding-Training muss weit über die reinen Grundlagen des Prompt Engineerings hinausgehen. Die entscheidenden Kernthemen für 2026 sind agentenbasierte Coding-Workflows mit Tools wie Claude Code, KI-gestützte Code-Reviews, die Einarbeitung in fremde Codebasen mithilfe von KI, MCP-Integrationen zur Anbindung von KI an interne Werkzeuge sowie parallele Entwicklungsmuster durch Subagenten. Anstatt mit konstruierten Beispielen zu arbeiten, sollte das Training auf echten Szenarien und produktiven Codebasen aufbauen, damit die Teilnehmenden das neue Wissen unmittelbar in der Praxis einsetzen können.