GitHub Copilot

Dauer: 1 Tag

Dieses umfassende 1-Tages-Training vermittelt fundiertes Wissen und praktische Erfahrung mit GitHub Copilot, dem KI-gestützten Coding-Assistenten, der die Softwareentwicklung revolutioniert. Der Kurs richtet sich an Entwickler, Technical Leads und Teams, die ihre Produktivität mit KI maximieren möchten, und deckt alles ab - von der grundlegenden Nutzung über fortgeschrittenes Prompt Engineering und verantwortungsvolle KI-Praktiken bis hin zur unternehmensweiten Konfiguration.

Zielgruppe

• Softwareentwickler (alle Levels)
• Technical Leads und Architekten
• DevOps Engineers
• Quality Assurance Engineers
• Entwicklungsteam-Manager
• Alle, die sich für KI-gestützte Entwicklung interessieren

Voraussetzungen

• Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache
• Grundlegendes Verständnis von Git und GitHub
• Vertrautheit mit einer IDE (Visual Studio Code, Visual Studio, IntelliJ, etc.)
• Keine Vorkenntnisse in KI oder Machine Learning erforderlich

Lernziele

Am Ende dieses Trainings werden Sie in der Lage sein:

• GitHub Copilot verantwortungsvoll unter Beachtung ethischer KI-Prinzipien zu nutzen
• GitHub Copilot-Features in IDE, CLI und Web-Oberflächen zu nutzen
• Die Datenverarbeitung und Architektur von GitHub Copilot zu verstehen
• Prompt-Engineering-Techniken für optimale Ergebnisse anzuwenden
• Entwicklerproduktivität und Code-Qualität zu verbessern
• Datenschutzeinstellungen, Content-Ausschlüsse und Schutzmaßnahmen zu konfigurieren
• Sich auf die GH-300 GitHub Copilot-Zertifizierung vorzubereiten

Kursinhalt

1. GitHub Copilot verantwortungsvoll nutzen (15-20%)

Verantwortungsvolle KI-Prinzipien verstehen

• Verständnis der Risiken und Limitierungen generativer KI-Tools
• Erkennung von KI-Halluzinationen und Ungenauigkeiten
• Verständnis von Biases in KI-generiertem Code
• Ethische Überlegungen bei KI-gestützter Entwicklung
• Rechtliche und lizenzrechtliche Implikationen von KI-generiertem Code

Potenzielle Risiken und Mitigationsstrategien identifizieren

• Sicherheitslücken in generiertem Code
• Datenschutzbedenken bei sensiblen Daten
• Übermäßige Abhängigkeit von KI-Vorschlägen
• Anforderungen an Qualitätssicherung und Code-Review
• Mitigationsstrategien und Best Practices

KI-Tools validieren und betreiben

• Verständnis der Notwendigkeit, KI-Output zu validieren
• Code-Review-Prozesse für KI-generierten Code
• Gründliches Testen von KI-generiertem Code
• Verantwortungsvoller Betrieb von GitHub Copilot in Teams
• Etablierung von Team-Richtlinien und Standards

2. GitHub Copilot-Features nutzen (25-30%)

GitHub Copilot in der IDE verwenden

• Aktivierung von Copilot in Visual Studio Code
• Aktivierung von Copilot in Visual Studio
• Aktivierung von Copilot in JetBrains IDEs (IntelliJ, PyCharm, WebStorm)
• Auslösen von Copilot durch Inline-Vorschläge
• Verwendung von Copilot Chat für konversationsbasierte Coding-Unterstützung
• Nutzung des Plan-Modus für mehrstufige Workflows
• Ausschluss spezifischer Dateien oder Repositories von Copilot-Vorschlägen

GitHub Copilot CLI verwenden

• Verständnis von GitHub Copilot CLI und dessen Vorteilen
• Installation von GitHub Copilot CLI auf verschiedenen Plattformen
• Wichtige Copilot CLI-Features und -Befehle (gh copilot suggest, gh copilot explain)
• Interaktive Verwendung von Copilot CLI für Shell-Befehle
• Effektive Verwaltung von CLI-Sessions
• Generierung von Scripts mit natürlicher Sprache
• Dateiverwaltung und Automatisierung mit Copilot CLI

GitHub Copilot-Features und -Funktionalitäten nutzen

• Arbeit mit Agent Mode für autonome Aufgabenerledigung
• Verwendung des Edit Mode für gezielte Code-Modifikationen
• Implementierung des Model Context Protocol (MCP) für erweiterte Workflows
• Verwaltung von Agent Sessions und Context-Optimierung
• Delegation von Aufgaben an Sub-Agents für komplexe Operationen

Code-Review und Coding-Unterstützung

• Verwendung von Copilot für Code-Review-Prozesse
• Coding-Unterstützung und Erklärungen erhalten
• Code mit Copilots Hilfe verstehen
• Refactoring-Vorschläge und Verbesserungen

Erweiterte Copilot-Features

• Nutzung von GitHub Copilot Spaces für Projektkontext
• Verwendung von Spark für schnelles Prototyping
• Automatische Generierung von Pull-Request-Zusammenfassungen
• Anpassung von Review-Standards via Instruction-Files
• Verständnis von Chat-Limits, -Optionen und -Befehlen
• Erstellung und Wiederverwendung von Prompt-Dateien für konsistente Antworten

Organisationsweite Einstellungen und Richtlinien verwalten

• Konfiguration organisationsweiter Policy-Verwaltung
• Aktivierung von Copilot Code Review-Richtlinien
• Verwaltung der Feature-Verfügbarkeit über IDEs und github.com
• Nutzung von Audit-Log-Events für Compliance
• Verwaltung von Copilot-Subscriptions über die REST-API

3. GitHub Copilot-Daten und -Architektur verstehen (10-15%)

Datenverarbeitung und -fluss beschreiben

• Verständnis der Datennutzung in GitHub Copilot
• Datenfluss von der IDE zu KI-Modellen
• Datenweitergabe und Datenschutzüberlegungen
• Input-Verarbeitung und Prompt-Building-Mechanismen
• Proxy-Filterung für sensible Inhalte
• Nachbearbeitung von KI-Antworten

Lebenszyklus und Limitierungen verstehen

• Visualisierung des Code-Suggestion-Lebenszyklus
• Verständnis der Suggestion-Generierung
• Erkennung von Limitierungen großer Sprachmodelle (LLMs)
• Verständnis spezifischer Copilot-Limitierungen
• Context-Window-Einschränkungen
• Token-Limits und deren Auswirkungen

4. Prompt Engineering und Context Crafting anwenden (10-15%)

Effektive Prompts erstellen

• Verständnis der Prompt-Struktur und -Komponenten
• Wie Kontext aus Code und Kommentaren bestimmt wird
• Verwendung von Zero-Shot-Prompting (ohne Beispiele)
• Verwendung von Few-Shot-Prompting (mit Beispielen)
• Best Practices für Prompt-Crafting
• Schreiben klarer und spezifischer Anweisungen
• Bereitstellung ausreichenden Kontexts in Kommentaren

Prompts für Performance optimieren

• Prompt-Engineering-Prinzipien für bessere Ergebnisse
• Verständnis des Prompt-Prozess-Flows
• Effektive Nutzung der Chat-History
• Iterative Prompt-Refinement-Techniken
• Umgang mit mehrdeutigen Anforderungen
• Optimierung von Prompts für spezifische Sprachen und Frameworks

Fortgeschrittene Prompting-Techniken

• Zerlegung komplexer Aufgaben in Schritte
• Effektive Verwendung natürlicher Sprache
• Kombination mehrerer Prompts für komplexe Lösungen
• Testen und Validieren der Prompt-Effektivität

5. Entwicklerproduktivität mit GitHub Copilot verbessern (10-15%)

Produktivität und Code-Qualität steigern

• Verwendung von Copilot für schnelle Code-Generierung
• Refactoring bestehenden Codes mit KI-Unterstützung
• Generierung umfassender Dokumentation
• Erstellung von Inline-Kommentaren und Erklärungen
• Beschleunigung des Lernens neuer Sprachen und Frameworks
• Reduzierung des Context-Switchings zwischen Dokumentation und Coding

Code-Modernisierung und Datengenerierung

• Generierung von Sample- und Testdaten
• Modernisierung von Legacy-Code
• Konvertierung zwischen Programmiersprachen
• Implementierung von Design Patterns
• Schnelle Erstellung von Boilerplate-Code

Testing und Sicherheit unterstützen

• Generierung von Unit-Tests mit Copilot
• Erstellung von Integrations- und End-to-End-Tests
• Automatische Identifikation von Edge Cases
• Schreiben umfassender Test-Assertions
• Vorschläge für Sicherheitsverbesserungen
• Identifikation potenzieller Schwachstellen
• Performance-Optimierungsvorschläge
• Code-Smell-Erkennung

6. Datenschutz, Content-Ausschlüsse und Schutzmaßnahmen konfigurieren (10-15%)

Datenschutzeinstellungen und Ausschlüsse verwalten

• Konfiguration von Content-Ausschlüssen auf Repository-Ebene
• Konfiguration von Content-Ausschlüssen auf Organisationsebene
• Einrichtung Editor-spezifischer Einstellungen
• Verständnis der Implikationen für Code-Ownership
• Verständnis der Limitierungen KI-generierter Outputs
• Überlegungen zum geistigen Eigentum

Schutzmaßnahmen anwenden und Probleme beheben

• Aktivierung der Duplikaterkennung zur Vermeidung von Open-Source-Code-Kopien
• Konfiguration von Sicherheitswarnungen und Filtern
• Verständnis der Code-Suggestion-Filterung
• Behebung von Problemen bei fehlenden Suggestions
• Troubleshooting von Content-Exclusion-Problemen
• Verwaltung von Telemetrie- und Diagnosedaten

Enterprise-Sicherheit und Compliance

• Einrichtung unternehmensweiter Richtlinien
• Audit-Logging für Copilot-Nutzung
• Compliance-Reporting und -Monitoring
• Verwaltung von Zugriff und Berechtigungen
• Integration mit Security-Scanning-Tools

Trainingsmethodik

• Interaktive Präsentationen: Umfassende Abdeckung der GitHub Copilot-Features und -Konzepte
• Live-Demonstrationen: Praxisnahe Coding-Szenarien mit Copilot
• Praktische Übungen: Hands-on-Übungen zur Beherrschung der Copilot-Nutzung
• Prompt-Engineering-Workshop: Erstellung effektiver Prompts für verschiedene Szenarien
• Best Practices: Branchenstandard-Patterns und verantwortungsvolle KI-Nutzung
• Gruppendiskussionen: Austausch von Erfahrungen und Lösung häufiger Herausforderungen
• Frage-und-Antwort-Sitzungen: Behandlung spezifischer Team- und Projektanforderungen

Zertifizierungsvorbereitung

Dieses Training ist auf die GH-300: GitHub Copilot Zertifizierungsprüfung ausgerichtet und deckt alle getesteten Bereiche ab:

1. GitHub Copilot verantwortungsvoll nutzen (15-20%)
2. GitHub Copilot-Features nutzen (25-30%)
3. GitHub Copilot-Daten und -Architektur verstehen (10-15%)
4. Prompt Engineering und Context Crafting anwenden (10-15%)
5. Entwicklerproduktivität mit GitHub Copilot verbessern (10-15%)
6. Datenschutz, Content-Ausschlüsse und Schutzmaßnahmen konfigurieren (10-15%)

Was Sie erhalten

• Umfassende Trainingsmaterialien
• Prompt-Engineering-Templates und Beispiele
• Best-Practices-Leitfaden
• Richtlinien für verantwortungsvolle KI
• Code-Beispiele in mehreren Sprachen
• Teilnahmezertifikat
• Post-Training-Support-Ressourcen
• Zugang zu exklusiven Copilot-Tipps und -Tricks

Praxisnahe Anwendungsfälle

• Webentwicklung: Erstellung von Full-Stack-Anwendungen mit React, Angular oder Vue
• Backend-Entwicklung: Erstellung von APIs mit Node.js, Python Flask/Django, ASP.NET Core
• Mobile Entwicklung: iOS- und Android-App-Entwicklung
• Data Science: Python-Scripts für Datenanalyse und Machine Learning
• DevOps: Erstellung von Infrastructure as Code (Terraform, ARM, Bicep)
• Testing: Generierung umfassender Test-Suites
• Dokumentation: Technische Dokumentation und API-Referenzen
• Legacy-Modernisierung: Aktualisierung alter Codebasen auf moderne Standards

Abgedeckte Programmiersprachen

Dieses Training umfasst Beispiele und Übungen in:

• C#/.NET
• JavaScript/TypeScript
• Python
• Java
• Go
• SQL
• PowerShell/Bash
• Und mehr, basierend auf Teilnehmerinteresse

Nachbereitung und nächste Schritte

Nach Abschluss dieses Trainings sind Sie bestens vorbereitet, um:

• GitHub Copilot in Ihren täglichen Entwicklungsworkflow zu integrieren
• Coding-Produktivität um 30-50% zu steigern (typische Ergebnisse)
• Besseren, sichereren Code mit KI-Unterstützung zu schreiben
• Sich auf die GH-300-Zertifizierungsprüfung vorzubereiten
• Copilot-Adoption in Ihrer Organisation zu leiten
• Best Practices und Richtlinien für Ihr Team zu etablieren

Erfolgsmessung mit Copilot

Lernen Sie, wie man den Impact von GitHub Copilot misst:

• Code-Acceptance-Raten
• Zeitersparnis bei repetitiven Aufgaben
• Code-Qualitätsmetriken
• Entwicklerzufriedenheits-Scores
• Reduzierung der Lernkurve für neue Technologien

Verwandte Trainings

Erwägen Sie diese ergänzenden Trainings:

• GitHub Actions - Automatisierung von Workflows und CI/CD
• GitHub Administration - Verwaltung von GitHub Enterprise
• Secure Software Development Lifecycle - Umfassende Sicherheitspraktiken
• Prompt Engineering für Entwickler - Fortgeschrittene KI-Prompt-Techniken

GitHub Copilot-Pläne

Lernen Sie die verschiedenen Copilot-Pläne und -Features kennen:

• GitHub Copilot Individual: Für einzelne Entwickler
• GitHub Copilot Business: Für Organisationen mit erweiterten Features
• GitHub Copilot Enterprise: Erweiterte Features inklusive organisationsweiter Richtlinien und Custom Models

Auf dem Laufenden bleiben

GitHub Copilot entwickelt sich kontinuierlich weiter. Dieses Training deckt ab:

• Neueste Features und Updates (Stand Januar 2026)
• Kommende Features und Roadmap
• Wie man über neue Funktionalitäten informiert bleibt
• Community-Ressourcen und Support-Kanäle

Praktische Übungen

Im Verlauf dieses Trainings nehmen Sie an praktischen Übungen teil, darunter:

• Einrichtung von GitHub Copilot in mehreren IDEs
• Generierung vollständiger Funktionen und Klassen
• Schreiben von Unit-Tests mit Copilot-Unterstützung
• Refactoring von Legacy-Code mit KI-Vorschlägen
• Erstellung von Dokumentation mit Copilot
• Verwendung von Copilot CLI für Shell-Scripting
• Implementierung von Prompt-Engineering-Techniken
• Konfiguration von Content-Ausschlüssen
• Review und Validierung KI-generierten Codes
• Verwendung von Copilot Chat für Debugging
• Nutzung des Agent Mode für komplexe Aufgaben
• Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Dateien

Ergebnisse

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden die vermittelten Konzepte und Werkzeuge anwenden, um belastbare Lösungen in realen Projekten umzusetzen.