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Agentic Coding: App mit KI entwickeln – von Idee, über Spezifikation zur fertigen App in 1 Tag | GitHub Copilot & SpecKit Workshop
Schnelle App-Entwicklung ist heute entscheidend: Anforderungen ändern sich, Funktionen wachsen, die Codebase wird komplex. Klassisches Programmieren kommt dabei oft an Grenzen – zu viel Handarbeit, zu wenig Wiederholbarkeit. Mit KI-Tools, KI Agenten und einem klaren Prozess lassen sich Apps einfacher entwickeln: von der Idee über Spezifikation und Design bis zur fertigen Anwendung auf Ihrer Plattform. Im Agentic Coding Workshop lernen Sie, wie Sie Apps mit KI entwickeln – strukturiert, sicher und skalierbar. Wir zeigen, wie Sie mit GitHub Copilot, Claude und einem Spec-Driven Framework (z. B. SpecKit) Anforderungen in Code übersetzen, Ihren Development-Workflow professionalisieren und Ihre Entwicklung beschleunigen.
Zufriedene Kunden aus Mittelstand und Konzernen
Das bringt Ihnen der Workshop App mit KI entwickeln
Unser Workshop App mit KI entwickeln bietet Ihnen klaren Nutzen und praxisnahe Ergebnisse – jenseits von Buzzwords und Hype:
Ihre Highlights auf einen Blick:
- Idee bis App in Stunden: Von Spezifikation und Design zur funktionierenden Mini-App mit Backend und Frontend
- AI‑Agents‑Prozess: Klarer Workflow für Anforderungen, Architektur, Coding, Reviews und Releases
- Höhere Qualität: Strukturierte Specs, Tests, Guardrails und saubere Repo-/Artefakt-Templates
- KI-Tools sinnvoll nutzen: Copilot, Claude und Agent-Workflows mit Kontext statt Ad‑hoc‑Prompts
Inhalte und Ablauf – App mit KI entwickeln in modularen Schritten
Jeder Workshop wird individuell auf Ihre Ziele, bestehende Tools und Vorkenntnisse abgestimmt – stets mehrwertorientiert. Jedes Modul endet mit einem konkreten Ergebnis, das Sie direkt in Ihrer Entwicklung einsetzen können.
Modul 01
App mit KI entwickeln: Agentic Coding: Rolle, Tools und erste Schritte
- Was bedeutet Agentic Coding? Perspektivwechsel: AI‑Agents als aktive Entwicklungspartner
Wir erläutern, was unter Agentic Coding zu verstehen ist und wie sich die Perspektive ändert, wenn AI‑Agents als aktive Partner in den Entwicklungsprozess einbezogen werden. - Klare Rollenverteilung zwischen Entwickler:in und autonomen Agents
Es wird beschrieben, welche Aufgaben Menschen behalten sollten und welche Aufgaben sinnvoll an autonome Agents delegiert werden können. - Überblick über Copilot, Claude und Custom Agents im Entwicklungsprozess
Wir stellen die genannten Tools vor, vergleichen ihre typischen Einsatzbereiche und skizzieren, wie sie sich in vorhandene Workflows einfügen. - Grundlagen strukturierten und zielgerichteten Promptings
Basisprinzipien für präzises Prompting werden erklärt, damit Agents konsistente und verwertbare Ergebnisse liefern können.
- Einrichtung von Copilot und/oder Claude in Visual Studio Code
Praktische Hinweise zur Integration der Agents in VS Code und zur grundlegenden Konfiguration für die tägliche Nutzung. - Aufbau einer AI‑fähigen Projektstruktur
Konkrete Vorschläge für Ordnerstruktur, Artefakte und Konventionen, die die Zusammenarbeit mit Agents erleichtern. - Erstellung und Konfiguration erster Custom Agents
Anleitung zum Anlegen einfacher Custom Agents, inklusive grundlegender Einstellungen und Rollenvergabe. - Formulierung, Test und Optimierung strukturierter Prompts
Übungen zum Schreiben von Prompts, deren Testlauf und iterativer Verbesserung bis zu verlässlichen Ergebnissen.
- Klar definiertes Zielbild für Agentic Coding im eigenen Projektkontext
Sie erhalten eine konkrete Vorstellung davon, wie Agentic Coding in Ihrem Projekt wirken kann. - Funktionsfähiges Setup mit einsatzbereiten AI‑Agents
Am Ende steht ein betriebsbereites Setup mit ersten konfigurierten Agents.
Modul 02
App mit KI entwickeln: Kontext, Struktur und Token‑Effizienz
- Warum qualitativ hochwertiger Kontext entscheidend für AI‑Ergebnisse ist
Wir erklären, wie relevanter Kontext die Qualität der Antworten verbessert und Fehlinterpretationen reduziert. - Token‑Verständnis: Limits, Kosten und
Performance‑Auswirkungen
Grundlegende Zusammenhänge zwischen Token‑Limitierungen, Kostenfaktoren und Antwortverhalten werden erläutert. - Prinzip „Every Token Counts“ – Qualität und Präzision im Input
Fokus auf Präzision und Relevanz des Inputs, um bessere und effizientere Ergebnisse zu erzielen. - Strategien zur gezielten Auswahl relevanter Inhalte je Task
Methoden, um den für eine Aufgabe wirklich notwendigen Kontext auszuwählen und bereitzustellen.
- Optimierung der Projektstruktur für AI‑gestützte Entwicklung
Praktische Anpassungen an Struktur und Abläufen, um Agents effizient einzubinden. - Strukturierung von Code, Dokumentation und Spezifikationen
Konkrete Empfehlungen zur Gliederung von Code und Begleitdokumenten, damit sie als Kontext dienen können. - Task‑spezifische Bereitstellung von Kontext
Vorgehen, wie man für einzelne Tasks genau den nötigen Kontext zusammenstellt und bereitstellt. - Anwendung konkreter Techniken zur Token‑Reduktion
Einfache Techniken zum Kürzen und Verdichten von Kontext, ohne wichtige Informationen zu verlieren.
- AI‑optimierte Projekt- und Dokumentationsstruktur
Eine strukturierte Basis, die die Zusammenarbeit mit Agents erleichtert. - Fähigkeit, Kontext effizient, präzise und zielgerichtet bereitzustellen
Sie lernen, wie Sie nur das Nötige liefern – effizient und wirksam.
Modul 03
App mit KI entwickeln: Spec‑Driven Development mit SpecKit
- Prinzipien und Mehrwert von Spec‑Driven Development
Wir erklären die Grundidee hinter spezifikationsgetriebener Entwicklung und welche Vorteile sie bringt. - Von natürlicher Sprache zu strukturierten, umsetzbaren Spezifikationen
Wege, wie freie Beschreibungen in klare, maschinenverwertbare Spezifikationen überführt werden. - Zusammenarbeit von Copilot und SpecKit als koordiniertes Agenten‑Team
Darstellung, wie unterschiedliche Agents zusammenarbeiten können, um Spezifikationen in Code zu überführen. - Potenziale und Grenzen automatisierter Code‑Generierung
Realistische Einschätzung dessen, was automatisierte Generierung leisten kann und wo menschliche Kontrolle nötig bleibt.
- Formulierung von Features in präziser natürlicher Sprache
Übungen, wie Anforderungen so beschrieben werden, dass sie für SpecKit verwertbar sind. - Erstellung strukturierter, AI‑verwertbarer Spezifikationen
Schrittweises Erstellen von Spezifikationen, die automatisch verarbeitet werden können. - Automatisierte Code‑Generierung mit SpecKit
Anwendung von SpecKit zur Erzeugung von Ausgangscode basierend auf den Spezifikationen. - Systematisches Review und iterative Qualitätsverbesserung
Vorgehen für Review‑Schleifen, Tests und schrittweise Verfeinerung des generierten Codes.
- Etablierter Spec‑to‑Code‑Workflow
Ein funktionierender Ablauf von Spezifikation bis zu initialem Code. - Messbar beschleunigte Entwicklung durch strukturierte AI‑Zusammenarbeit
Verbesserte Effizienz durch klare Rollenverteilung und strukturierte Spezifikationen.
Modul 04
App mit KI entwickeln: Live‑Hacking: Entwicklung einer Mini‑App
- Architekturentscheidungen in einer AI‑unterstützten Entwicklung
Kriterien, die Architekturentscheidungen beeinflussen, wenn Agents mitwirken. - Effektive Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Agent
Leitlinien, welche Teile des Projekts besser vom Menschen und welche von Agents bearbeitet werden sollten. - Qualitätssicherung, Review‑Strategien und Kontrollmechanismen
Methoden, um Qualität zu sichern und Kontrollpunkte in den Entwicklungsprozess einzubauen.
- Entwicklung einer Mini‑App mit Frontend und Backend
Gemeinsame Umsetzung eines kleinen Projekts als Praxisfall für die Zusammenarbeit mit Agents. - Kombinierter Einsatz von Copilot und SpecKit im Live‑Szenario
Koordination der Tools im Echtzeit‑Workflow, um Architektur, Implementierung und Tests zu steuern. - Steuerung von Architektur, Code‑Generierung und Reviews
Aktive Moderation der Schritte von Design über Generierung bis hin zu Überprüfung und Integration. - Iteratives Testen, Refactoring und Optimieren
Zyklische Verbesserung des Codes durch Tests, Refactoring und gezielte Optimierungen.
- Lauffähige Mini‑App als Referenzprojekt
Ein konkretes, funktionierendes Ergebnis, das als Beispiel für weitere Projekte dient. - Praxiserprobte Kompetenz im koordinierten Einsatz mehrerer AI‑Agents
Erworbenes Know‑how zur Steuerung und Kontrolle mehrerer Agents im Entwicklungsprozess.
Modul 05
App mit KI entwickeln: Reflexion, Best Practices und Transfer
- Best Practices für nachhaltiges und skalierbares Agentic Coding
Zusammenfassung bewährter Vorgehensweisen für langfristigen, skalierbaren Einsatz von Agents. - Typische Fehlerquellen und systematische Optimierungsansätze
Häufige Stolperfallen und pragmatische Ansätze, um diese zu vermeiden oder zu beheben. - Integration in bestehende Entwicklungsprozesse und Teams
Hinweise, wie Agentic Coding in bestehende Abläufe und Teamstrukturen eingebettet werden kann.
- Strukturierte Reflexion der eigenen Ergebnisse
Geführte Reflexion zur Bewertung der eigenen Arbeit und der erzielten Resultate. - Ableitung konkreter Guidelines für das eigene Team
Erarbeitung umsetzbarer Regeln und Empfehlungen für die Teamarbeit mit Agents. - Anpassung von Templates, Prompts und Workflows für den Alltag
Praktische Anpassungen, damit Vorlagen und Abläufe im täglichen Betrieb funktionieren.
- Konkreter Maßnahmenplan für den Praxistransfer
Ein umsetzbarer Plan, wie die Erkenntnisse ins Projekt übertragen werden können. - Nachhaltig einsetzbarer Spec‑to‑Code‑Workflow im realen Entwicklungsumfeld
Ein geprüfter Workflow, der im Alltag eingesetzt und weiterentwickelt werden kann.
Für wen eignet sich der Workshop App mit KI entwickeln
- Software Engineers mit und ohne Agentic‑Coding‑Erfahrung Teams, die
- KI‑Tools in ihre App‑Entwicklung und Delivery‑Pipeline integrieren wollen
- Tech‑Leads, die Spec‑Driven Development für Unternehmen testen und skalieren möchten
Workshop-Formate und Teilnahme ganz nach Ihren Anforderungen
Sie entscheiden, ob Sie mit einem kompakten Einstieg starten oder den vollständigen End-to-End-Prozess für die Softwareentwicklung mit KI etablieren wollen.
- Geeignet für: Teams und Entwickler:innen, die Software mit KI-Tools (Copilot, Claude, SpecKit) umsetzen und den Agentic‑Coding‑Workflow verstehen wollen.
- Beispiel-Schwerpunkte:
- Grundlagen Agentic Coding, Setup in VS Code, Tool-Integration
- Kontext‑Management, Spezifikation (Spec‑Driven Development) und erste Code‑Generierung
- Mini‑App mit Kernfunktionen (Frontend/Backend‑Light), einfache Tests und Reviews
- Typische Ergebnisse/Deliverables:
- Lauffähiges Setup, Repo-/Artefakt-Templates, einfache Spec‑to‑Code‑Pipeline
- Funktionsfähiger Prototyp (Mini‑App) mit Basis‑Tests und Dokumentation
- Checkliste „App mit KI entwickeln“ für den täglichen Einsatz
- Voraussetzungen:
- Grundkenntnisse in Entwicklung/Repos hilfreich, aber nicht zwingend
- GitHub Copilot, Claude, Codex Abo
- Weitere je nach individuellen Anforderungen
- Format & Dauer:
- 1 Tag, online oder Inhouse (DE/EN), bis 10 Teilnehmende
- Geeignet für:
- Teams mit erster Tool-Erfahrung, Tech Leads und Organisationen, die Agentic Coding in ihre Delivery‑Pipeline integrieren, skalieren und absichern wollen.
- Schwerpunkte:
- Spec‑to‑Delivery End‑to‑End: Anforderungen → Architektur → Implementierung → Tests → Release
- Qualitäts‑ und Sicherheitsstandards: Review‑Patterns, Guardrails, CI/CD‑Integration
- Rollen, Übergaben, Metriken; Skalierung über Services/Teams, Governance
- Typische Ergebnisse/Deliverables:
- Teamfähiger Agentic‑Coding‑Workflow (dokumentiert), Context-/Prompt‑Libraries
- Validierter App‑Prototyp mit Tests, Release‑Kriterien und CI/CD‑Hooks
- Kurz‑Roadmap (Next Steps, KPIs) zur teamweiten Einführung und Skalierung
- Voraussetzungen:
- Praxis mit Repos/Branching und Basisverständnis moderner Entwicklung; erste Tool‑Nutzung von Vorteil
- Format & Dauer:
- 2 Tage, München vor Ort oder remote/hybrid (DE/EN), bis 20 Teilnehmende
Was Sie direkt nach dem Workshop App mit KI entwickeln können
Direkt im Anschluss verfügen Sie über Prozess, Vorlagen und Wissen, um Ihre App-Entwicklung mit KI-Tools zuverlässig zu beschleunigen. Ein Auszug:
Ihre Key Takeaways:
- Agentic‑Coding‑Workflow aufsetzen: Entwicklungsumgebung, Standards und Team‑Übergaben
- Spec‑to‑Code anwenden: Spezifikationen systematisch in lauffähigen Code überführen
- Mini‑App erstellen: Frontend und Backend programmieren, Tests und Reviews integrieren
- Struktur und Qualität sichern: Repo-/Artefakt-Templates, Guardrails, CI/CD‑Anbindung
- Arbeitsweise verstehen: Unterschiede zwischen klassischem Programmieren und KI‑gestützter Entwicklung
App mit KI entwickeln Workshop: Gruppengröße, Location & Format, Kosten
Damit Wirkung, Tempo und Organisation zusammenpassen, stimmen wir Rahmen und Tiefe mit Ihnen ab.
- Gruppengröße: Bis zu 10 Personen
- Location & Format: Vor Ort bei Ihnen, remote oder hybrid; auf Wunsch in unserem Office in München
- Kosten:Abhängig von Dauer, Umfang und Gruppengröße; auf Anfrage
- Zusatzleistungen: Optional buchbar – Follow-ups, Prototyping, Implementierung, Skalierungsbegleitung
Über Ventum Consulting
Mit über 20 Jahren Beratungserfahrung verbinden wir fundiertes Know-how in der Einführung digitaler Innovationen wie Künstlicher Intelligenz mit praxiserprobten Methoden.
01
Branchen- und Größenkompetenz
Wir kennen Mittelstand und Enterprise – vom schlanken Pilot bis zur strukturierten Umsetzung über mehrere Bereiche.
02
Wirkung vor Theorie
Unser Workshop liefert greifbare Ergebnisse: priorisierte Use Cases, validierte MVPs, Roadmap und klare Verantwortlichkeiten.
03
Strategieanschluss
Rollenmodell passt zu Ihrer Organisation, Governance und Roadmap.
04
Skalierbar gedacht
Wir planen Daten, Prozesse und Systeme von Beginn an so, dass Lösungen vom Pilot bis zum Rollout tragfähig sind.
05
Über 20 Jahre Erfahrung
Digitale Projekte, datengetriebene Entscheidungen und wirkungsvoller Change – Best Practices, die sich bewährt haben.
06
Begleitung bis zum Erfolg
Auf Wunsch unterstützen wir bei Review, Umsetzung, skalierter Einführung und nachhaltiger Optimierung.
Unsere Referenzen und Projekte in AI und Data
Kompetenz in AI Security Assessment – Ihr Experte
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Termin anfragen
- Praxisgeprüfte Expertise: Über 20 Jahre Erfahrung in digitaler Innovation und skalierbarer App‑Entwicklung für Unternehmen
- Individuelle Workshops: Inhalte und Formate passend zu Ihren Zielen, Tools, Codebase und Plattform
- Erfahrene Coaches: Täglicher Einsatz von KI-Tools und Agents wie Copilot und Claude in echten Software‑Setups
- Sofort umsetzbares Wissen: Methoden, Best Practices, Templates und Checklisten für messbaren Erfolg ab Tag eins
TISAX und ISO-Zertifizierung nur für den Standort in München
Ihre Nachricht
FAQ – Häufige Fragen zum Agentic Coding Workshop
Nein. Wir holen Ihr Team dort ab, wo es steht – vom Einstieg in KI‑Tools bis zur Erweiterung bestehender Workflows. Tiefe und Tempo des Workshops werden auf Ihre Vorkenntnisse und Ziele abgestimmt.
Idealerweise ja. So wirken Ergebnisse sofort. Alternativ nutzen wir repräsentative Beispiele. Wir stimmen Datenzugriffe, Sicherheit und notwendige Ressourcen vorab mit Ihnen ab.
Typisch sind VS Code, GitHub Copilot, Claude und SpecKit (Spec‑Driven Development). Wir arbeiten tool‑agnostisch: Ihre bestehenden Tools und Plattformen (z. B. GitHub, GitLab, Azure) binden wir ein. Auswahlkriterien sind Nutzen, Anschlussfähigkeit an Ihren Stack, Sicherheit und Skalierbarkeit. Auf Wunsch evaluieren wir ergänzende Agents/Frameworks und richten ein minimal tragfähiges Setup ein.
Durch verbindliche Standards: Spec‑ und Architektur‑Reviews, Test‑Patterns, statische Analysen, Dependency‑Checks, Security-Guidelines und definierte Freigabepunkte (Definition of Done/Ready). Guardrails, Checklisten und CI/CD‑Integration sorgen dafür, dass agentischer Code reproduzierbar, auditierbar und sicher in Ihre Pipeline übergeht.
Ja – vor Ort und remote. Ein hybrider Ansatz ist möglich, aus unserer Erfahrung aber nicht optimal.
Auf Wunsch begleiten wir Review, Umsetzung und Skalierung: Follow‑up‑Sessions, Prototyping/Feature‑Ausbau, CI/CD‑Härtung, Metriken/Monitoring und organisatorische Verankerung. Ziel ist ein dauerhaft tragfähiger Prozess vom Spec bis zum Release.
Deutsch oder Englisch. Gemischtsprachige Teams sind möglich. Dokumentation und Templates liefern wir in der gewünschten Sprache.
Ideal sind 5–10 Teilnehmende pro Durchlauf.
Keine formalen. Grundkenntnisse in Entwicklung/Repos sind hilfreich. Wir stimmen Tiefe und Tempo auf Ihre Vorkenntnisse ab und richten ein minimales Setup für „App mit KI entwickeln“ vorab gemeinsam ein.