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Agentic Software Engineering mit GitHub Copilot

Class Details

Jan, 0001 - Zuletzt aktualisiert: Jan, 0001 · 4 Tage
GitHub Copilot Agentic Software Engineering Fortgeschritten

Dieser viertägige Workshop führt Sie von den GitHub Copilot Fundamentals bis zum vollständigen Agentic Software Engineering. In neun Modulen bauen Sie Expertise über das gesamte Copilot Ecosystem auf: den Copilot Harness aus Instructions, MCP Servern, Skills, Plugins und Hooks, Agentic Coding, Agent Sessions und das Agents Window, das Copilot CLI und SDK, die Copilot Desktop App, Agentic DevOps, Governance, Cost, Observability, Compliance und Spec-Driven Delivery. Jedes Konzept wird hands-on mit echten Tools und echten Szenarien geübt.

Die Art, wie Software entsteht, ändert sich schnell. AI Agents sind keine Produktivitätstricks mehr; sie werden zu festen Mitgliedern des Engineering Teams. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, die diesen Wandel anführen statt ihm hinterherzulaufen. Sie lernen, das Repetitive, das Vorhersehbare und das Mechanische an Agents zu delegieren, damit Sie Ihre eigene Aufmerksamkeit auf Entscheidungen richten, die Urteilsvermögen, Kontext und Kreativität verlangen.

Sie starten mit GitHub Copilot als echtem Development Partner, bauen dann den Harness, auf dem Agents laufen, implementieren Agentic Coding mit Subagent Orchestration und steuern langlaufende Agent Sessions im Agents Window, bevor Sie mit CLI und SDK automatisieren. Die Advanced Module behandeln die Copilot Desktop App für session-basierte Issue Delivery, Agentic DevOps für Infrastructure und Pipelines, Governance, Cost, Observability und Compliance sowie Spec-Driven Delivery, das alles zusammenführt. Am Ende haben Sie ein tragfähiges mentales Modell für Agentic Systems, einen Satz wiederverwendbarer Patterns für Ihr Team und die Sicherheit, beides sofort anzuwenden.

Zielgruppe

  • Software Engineers, die AI Agents nutzen wollen, um Coding-Produktivität und Fähigkeiten zu steigern
  • Software Architects, die AI Agents in den Software Development Lifecycle integrieren und managen wollen
  • Team Leads und Manager, die ausloten, wie AI Agents Team Workflows und Projektergebnisse verbessern

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Softwareentwicklung auf professionellem Niveau
  • Eine GitHub Copilot Lizenz mit Credit-Kontingent oder ein konfigurierter Bring-Your-Own-Key (BYOK) Endpoint; die nutzungsbasierte Abrechnung macht dieses Setup zur Voraussetzung

Lehrplan

Modul 1: Copilot Fundamentals & Agent Mode

  • Getting Started mit Copilot & Vision
  • Models auswählen & konfigurieren
  • Das Context Window gestalten
  • AI-Assisted Coding Essentials
  • Agent Mode Basics
  • Pull Requests & Code Reviews
  • Copilot konfigurieren & Governance
  • Arbeiten im Terminal

Modul 2: GitHub Copilot Harness

  • Copilot Instructions
  • Prompt Files
  • Model Context Protocol & MCP Registry
  • Agent Skills
  • Custom Agents (Überblick & Repository Agents)
  • Agent Plugins
  • Copilot Memory
  • GitHub Copilot Hooks
  • Agent Interop (optional)

Modul 3: Agentic Coding implementieren

  • Local Agents und Agent Mode nutzen
  • Tasks an Cloud Agents delegieren
  • Multi-Agent Orchestration mit Subagents
  • Agentic Browser Automation
  • Upgrading & Modernization

Modul 4: Agent Sessions & Agents Window

  • Das Agents Window
  • Agent Host Protocol (AHP vs. ACP)
  • Remote Agent Sessions über SSH & Dev Tunnels
  • Session Management
  • Session Persistence & /chronicle
  • Deep Research mit /research
  • Troubleshooting von Agent Sessions
  • Eine zweite Meinung mit /rubber-duck

Modul 5: GitHub Copilot CLI & SDK

  • GitHub Copilot CLI
  • Business Case: Automatisierung von HR-Dokument-Updates
  • GitHub Agentic Workflows
  • Das CLI mit MCP Servern & Skills erweitern
  • Codebase Q&A und Onboarding
  • GitHub Copilot SDK
  • Copilot SDK Demos
  • MCP Apps implementieren & nutzen
  • Einen SDK Agent auf Azure deployen
  • Ein Multi-Agent System bauen

Modul 6: GitHub Copilot App

  • Die Desktop Agents App kennenlernen
  • Sessions aus Issues, Prompts & Pull Requests
  • Der Validation Loop
  • Scheduled Automations
  • Skills & MCP Server synchronisieren
  • Die App konfigurieren: Customize, Permissions & Models

Modul 7: Agentic DevOps

  • IaC & Configuration (Azure CLI, SSH, Bicep & Terraform)
  • CI/CD mit GitHub Actions
  • Testing mit Copilot
  • Dokumentation mit Copilot

Modul 8: Governance, Cost & Observability

  • Trust, Safety & das Permission Model
  • Cost Model & AI Credits
  • Enterprise Policy & Managed Settings
  • Observability mit OpenTelemetry
  • Token Cost mit Open-Source Models senken
  • EU AI Act, DSGVO & Accessibility Compliance

Modul 9: Spec-Driven Development & Delivery

  • Warum Spec-Driven Development
  • Der Spec-Driven Workflow
  • Sample Case: Ein Product Feature implementieren

Organisatorisches

Durchführungspreis Angebot
Max. Teilnehmer 12
Lab-Voraussetzungen GitHub Codespaces / DevContainer
AI Coder Bringen Sie Ihren eigenen mit