Vom Entwickler zum Orchestrator
In zwei Tagen führen wir Ihr Team von der reaktiven Code-Vervollständigung zur systematischen Steuerung von KI-Agenten — praxisnah an echten Aufgaben, abgesichert durch eine produktionsreife Pipeline.
Warum dieser Workshop?
Claude Code und vergleichbare Werkzeuge machen KI zum steuerbaren Bestandteil des gesamten Entwicklungsprozesses — von der Projektinitialisierung über autonome Entwicklung bis zum agentischen Regressions-Test. Die neue Kernkompetenz: KI-Agenten präzise steuern, absichern und in bestehende Prozesse einbetten. Genau das trainieren wir in zwei Tagen — praxisnah, an echten Aufgaben, und mit einem Plan für den Montag danach.
Wo Sie ankommen — das Reifegradmodell
Wir verorten Ihr Team auf einer fünfstufigen Skala und definieren vorab gemeinsam das realistische Ziel — meist Stufe 2: „mit einem Coding-Agent prompt-basiert arbeiten, Code im Diff reviewen statt selbst editieren". Stufe 3+ kommt erst, wenn Stufe 2 sitzt.
Keine KI
Klassische IDE-Arbeit, keine KI-Assistenz im Loop.
Chat / IDE-Completion
ChatGPT im Browser, Copilot in der IDE. ~70 % deutscher Unternehmen sind hier.
Ein Coding-Agent
Prompt-basierte Konversation mit einem Agenten. Code wird im Diff reviewed, nicht mehr selbst editiert. Workshop-Ziel.
Mehrere Agents parallel
Spezialisierte Subagents in einer dokumentenbasierten Pipeline. Ausblick im Workshop, eigene Praxis braucht Vorlauf.
Vollorchestriert
Mehrere parallel laufende Agenten, Mensch nur noch im Review. Ferner Horizont — wir zeigen es, aber bauen es nicht im Workshop nach.
Die 8 Bausteine
Getting Started
Ab Stunde eins arbeiten Teams mit der Claude Code bzw. OpenCode CLI: Projekte initialisieren, den Planungs-Modus für strukturiertes Vorgehen nutzen und die Grundkonzepte agentischer Entwicklung direkt am eigenen Code verinnerlichen.
4-Layer-Architecture
KI ohne Kontext halluziniert. Die 4-Layer-Architektur löst das: persistenter Kontext via CLAUDE.md, Custom Commands, wiederverwendbare Skills und deterministische Hooks für durchgängige Qualitätssicherung.
MCP-Integration
Über das offene Model Context Protocol binden Teams Claude direkt an ihren bestehenden Stack an — PostgreSQL, GitHub, Jira oder was auch immer im Einsatz ist. Kein Copy-Paste, keine Kontextwechsel: Der Agent liest, schreibt und agiert dort, wo das Team arbeitet.
Enterprise Governance
Geschwindigkeit ohne Kontrolle ist ein Risiko. Wir implementieren das Human-in-the-Loop-Pattern, agentisches Testing mit Playwright, die Orchestrierung autonomer Sub-Agenten und verankern Governance-Regeln direkt im Projektverzeichnis.
Codebase-Analyse
Den Agent auf ein bestehendes Repository loslassen: Architektur-Maps generieren, Abhängigkeiten kartieren, fehlende Dokumentation erzeugen. Hier zeigt sich die volle Wirkung eines Agenten mit MCP-Zugang auf realen Systemen.
Vom Programmierer zum Manager
KI-Agenten schreiben den Code — Entwickler steuern, reviewen, entscheiden. Dieser Paradigmenwechsel erfordert neue Kompetenzen: Delegation, Qualitätssicherung auf Architektur-Ebene und den Mut, gewohnte Arbeitsweisen loszulassen.
KI-gestütztes Refactoring
Auf Basis der Analyse konkret modernisieren: Tests nachziehen, Tech Debt systematisch abbauen, Migrationspfade Schritt für Schritt umsetzen — abgesichert durch die Governance-Hooks von Tag 1.
Monday-Morning-Action
Kein Workshop ohne nächste Schritte. Jedes Team verlässt den Raum mit einem konkreten Plan für die Umsetzung der gelernten Inhalte — und mit vereinbarten Metriken für ihre Wirksamkeit.
Die Scaffolding-Pipeline
Das Herzstück von Tag 2: eine reproduzierbare, dokumentenbasierte Pipeline, mit der das Team einen einheitlichen Workflow erhält — ohne den einzelnen Entwickler in eine Zwangsjacke zu stecken. Mensch-Gates und Auto-Commit-Verbot sind explizit eingebaut.
Context Gather
Aus Ticket, Code und Domain-Wissen entsteht ein präzises Briefing-Dokument für genau diese Aufgabe.
Plan
Fachlich-technischer Plan mit Vorgehen, betroffenen Dateien, Risiken und Out-of-Scope. Wichtigstes Mensch-Review-Gate.
Test-Plan
Akzeptanztests aus menschlicher Beobachtersicht — kein Test-Code, sondern was Erfolg konkret heißt.
Implement
Plan und Test-Plan werden zu Code und Tests. Klein gehalten, Tests müssen grün sein vor Stufe ⑤.
Review + MR
Diff-Check, Commit-Message, MR-Body. Auto-Commit ist verboten — Mensch gibt frei.
Retro
Nach jedem Lauf eine Lernschleife, die das Kontext-Bündel in
ai_docs/ verbessert.
Was Ihr Team mitnimmt
- OpenCode bzw. Claude Code lauffähig, Code wird im Diff reviewed statt selbst getippt.Konversationelles Arbeiten
- Drei eigene Commands erstellt, in Git versioniert und mit dem Team teilbar.Eigene Custom Commands
- 2–3 Pipeline-Stufen für eine reale Aufgabe aus dem Backlog durchlaufen.Pipeline auf eigener Aufgabe
- Konkretes Team-Commitment plus Metriken für die Wirksamkeit in den ersten Wochen.Action-Plan für Montag
Setting & Voraussetzungen
Teamgröße
Idealerweise 8–12 Teilnehmende. Bei größeren Gruppen Splitten oder zweiter Trainer.
Dauer & Setting
1,5 oder 2 Tage, inhouse oder remote. Wir empfehlen vor-Ort, weil Hands-on stark vom Raum profitiert.
Tooling
Claude Code, OpenCode CLI, oder kundenseitiger LLM-Stack (LiteLLM / Bedrock / Azure OpenAI). Wir richten uns nach Ihrer IT.
Pre-Flight
Eine Setup-Checkliste vor dem Workshop sorgt dafür, dass keine Zeit auf SDK-Installationen, Test-Frameworks oder fehlende Plugins verloren geht.
Trainer
Malte Süßdorf
Malte begleitet die KI-gestützte Softwareentwicklung von Anfang an Hands-on. Sein Fokus: robuste, agentische Systeme mit hohem Qualitätsanspruch — auch im regulierten Umfeld.
Michael Cramer
Michael verankert den Wandel zum „Agent Manager" in der Teamkultur. Mit gezielter Moderation löst er mentale Blockaden und ermöglicht nachhaltigen Transfer in den Entwicklungsalltag.
Aus echten Workshops
Verständnis, dass der Agent den alten Code besser verstehen wird als man selber. Das es sich nicht lohnt, den Code nochmal nachzuerzählen.
Workshop anfragen
Unverbindliches Vorgespräch · Inhouse · Termine nach Absprache
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