- Funktionsweise und Architektur von Copilot
- Unterstützte Programmiersprachen und Entwicklungsumgebungen
- Steuerung und Bewertung von Codevorschlägen
- Funktionen und Codeblöcke aus Kommentaren erzeugen
- Boilerplate-Code und Projektschablonen erstellen
- Bestehenden Code mit KI-Vorschlägen refaktorieren
- Performance und Effizienz durch KI-Assistenz steigern
- Fehlererkennung und -behebung durch KI-Unterstützung
- Integration von Copilot in Debugging-Tools
- Unterstützung bei komplexen Fehlersuchen und Codeanalysen
- Automatische Generierung von Codekommentaren und Docstrings
- Erstellung klar strukturierter README-Dateien
- API-Dokumentation in Markdown automatisieren
- Konsistenz und Lesbarkeit technischer Dokumentation verbessern
- Unit-Tests aus Funktionsdefinitionen ableiten
- Integration in gängige Testframeworks
- Testabdeckung erweitern und Sonderfälle berücksichtigen
- Wiederholende Testschreibaufgaben automatisieren
- Effiziente Nutzung von Copilot in Team- und Enterprise-Umgebungen
- Ethische Aspekte des AI Codings und verantwortungsvoller Umgang
- Strategien zur Wahrung der Codequalität bei KI-Unterstützung
Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage:
- GitHub Copilot in unterschiedlichen Entwicklungsumgebungen zu installieren und zu konfigurieren
- Code mithilfe von KI-Vorschlägen zu generieren, zu optimieren und zu refaktorieren
- Wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und dadurch den Workflow zu beschleunigen
- Unit-Tests und Dokumentationen mit Unterstützung der KI zu erstellen
- Copilot individuell anzupassen, um präzisere Vorschläge zu erhalten
- Fehler und Performanceprobleme schneller zu erkennen und zu beheben
- Verantwortungsbewusst mit KI-generiertem Code umzugehen und Überabhängigkeit zu vermeiden
- Copilot Labs und zukünftige Entwicklungen im KI-gestützten Coding zu verstehen und einzusetzen
(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)