Glückwunsch und nächste Schritte

Fortgeschrittenes, KI-gestütztes Programmieren für Entwickler:innen

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Eine neue Arbeitsweise

nanobanana: half: Softwareentwickler:in am Laptop prüft KI-Vorschläge nachdenklich, ruhig und fokussiert

Eine Arbeitsweise, nicht nur Techniken
Engineering-Urteil bleibt zentral
Schneller arbeiten und vor dem Vertrauen verifizieren

Rückblick: Prompting und Evidenz

✔ Codebasis bewertet, bevor du dich festlegst
✔ Prompts strukturiert: Kontext, Constraints, erwarteter Output
✔ Validiert mit Evidenz: Profiler-Daten, Tests, Scans

Evidenz macht aus KI-Analyse Handeln

nanobanana: half: Engineer schreibt strukturierte Prompts auf dem Bildschirm; auf einem zweiten Monitor sind Profiler-Output und Testergebnisse sichtbar

Rückblick: Architektur und Daten

nanobanana: half: sauberes, geschichtetes Software-Architekturdiagramm mit klar getrennten Konfigurationsdateien und Anwendungscode

✔ Konfiguration vom Code getrennt
✔ KI für Schemaabgleich und Duplikaterkennung
✔ Query-Design mit klaren Constraints verbessert

Rückblick: kollaboratives Engineering

nanobanana: half: zwei Softwareentwickler:innen arbeiten am Schreibtisch zusammen und prüfen Code auf einem geteilten Bildschirm, konzentriert und nachdenklich

✔ KI-Vorschläge vor dem Mergen kritisch geprüft
✔ Echte Bugs von Stilfragen unterschieden
✔ Dokumentations-Gewohnheiten aufgebaut, die das Team beschleunigen

Das Gleichgewicht aus KI-Tempo und menschlichem Urteilsvermögen sorgt für Nachhaltigkeit

Wie geht's weiter

Füge deiner nächsten PR eine strukturierte Prompt hinzu
Starte mit deinem Team ein Prompt-Playbook
Nutze vor dem Prompten eine Kriterien-Checkliste

📈 Diese Gewohnheiten wirken kumulativ – je früher, desto schneller verankern sie sich.

nanobanana: half: Entwickler:in startet selbstbewusst eine neue Aufgabe am Keyboard, mit einem kleinen Notizbuch „Prompt-Playbook" neben dem Laptop

Gut gemacht

Fortgeschrittenes, KI-gestütztes Programmieren für Entwickler:innen