Kursüberblick
Dieser umfassende eintägige Online-Kurs "Developing Applications using GitHub Copilot" soll Entwicklern dabei helfen, die KI-unterstützten Entwicklungsfunktionen von GitHub Copilot in vollem Umfang für die Produktivität und Codequalität in der Praxis zu nutzen. Der Kurs beginnt mit der Konfiguration von Copilot, dem Prompt-Engineering und der Modellauswahl und geht dann zur praktischen Codegenerierung, der Bearbeitung mehrerer Dateien und der Verwendung von Kontext- und Chatfunktionen für eine effiziente Entwicklung über.
Sie lernen, wie Sie Copilot für fortgeschrittenes Refactoring, Fehlerbehebung und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben nutzen können, und wie Sie Copilot für eine bessere Zusammenarbeit in die Workflows der Versionskontrolle integrieren. Der Kurs behandelt die Erstellung hochwertiger Dokumentation, einschließlich Codekommentaren und Architekturdiagrammen mit Mermaid, und untersucht die Möglichkeiten von Copilot für Unit- und Integrationstests mit Playwright MCP.
Ein Höhepunkt des Kurses ist das Modul "Asynchrone Entwicklung mit Coding Agent", das zeigt, wie man mit den Agentenfunktionen von Copilot Aufgaben sicher delegiert, Tests automatisiert und Pull-Request-Workflows rationalisiert. Während des gesamten Kurses werden Sie mit Beispielcode in Python, TypeScript, .NET und Java arbeiten, wobei die Konzepte auf jede Sprache anwendbar sind. Cloud- und DevContainer-Szenarien sind enthalten, um konsistente, moderne Entwicklungsumgebungen zu gewährleisten.
Zielgruppe
Entwickler
Kursinhalt
GitHub Copilot Einführung
- Übersicht GitHub Copilot
- Aktivieren und Konfigurieren der Funktion über Einstellung
- Prompt Engineering & wiederverwendbare Prompts
- Fragen, Bearbeiten & Agent-Modus vs. Coding Agent
- AI-Modellvergleich
Code mit GitHub Copilot generieren
- Inline-Code-Generierung und Vorschläge
- Den Kontext verstehen und nutzen
- Chat-Teilnehmer & Slash-Befehle
- Bearbeitungen mehrerer Dateien meistern
- Einbindung von Code aus Online-Ressourcen
- Überschreiben von LLM-Daten durch Anweisungen
Verwendung und Erweiterung des Agentenmodus
- Github Copilot Agent Mode Übersicht & Best Practice
- Agentbezogene Einstellungen
- Hinzufügen von Werkzeugen mit dem Model Context Protocol (MCP)
- Verwalten von Werkzeuggenehmigungen
- Benutzerdefinierte Modelle verwenden
Refaktorierung, Fehlerbehebung und Verringerung sich wiederholender Aufgaben
- Semantische Suche & Codeerläuterung
- Verwendung von Denkmodellen für die Optimierung von Architektur und Code
- Screenshots und Vision zur Fehlerbehebung verwenden
- Implementierung von Anweisungen für sich wiederholende Aufgaben
Testen mit Copilot
- Implementierung von Unit-Tests
- Behebung von Testfehlern
- Integrationstests mit Playwright MCP
Copilot für die Dokumentation verwenden
- Code Comments
- Markdown-Dokumentation generieren
- Erstellen von Mermaid-Architektur-Diagrammen
Copilot für Git & Versionskontrolle
- Effektive Commit-Nachrichten, Pull Requests
- Verwendung von Code Reviews
- Auflösen von Konflikten bei der Zusammenführung
- Erstellen von DevContainern und CodeSpaces
- Verwendung des GitHub MCP
Asynchrone Entwicklung mit Coding Agent
- Übersicht und Lizenzierung von Coding Agent
- Konsistente Umgebungen mit DevContainern
- Unit Testing für die Ergebnisvalidierung einrichten
- Optimierung von DevOps-Pipelines und -Auslösern
- Delegieren von Aufgaben an den Kodierungsagenten mit Hilfe von Issues
- Best Practices für Pull-Anforderungen und Überprüfungsabläufe
Deutsch
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