Agentic Software Engineering using GitHub Copilot (GHAGENTS)

Kursinhalt

Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot

• Einführung in GitHub Copilot
• Modelle auswählen
• KI-gestützte Programmierung
• Slash-Befehle und Agentensteuerung
• Die Slash-Befehle /init und /fork
• Kontextvariablen
• Pull-Anfragen & Code-Reviews
• Verwaltung und Einstellungen

Modul 2: GitHub Copilot – Artefakte und Tools

• Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen
• Anleitungen und Eingabeaufforderungsdateien für Copilot
• Grundlagen des Model Context Protocol
• Fähigkeiten & benutzerdefinierte Agenten
• GitHub Copilot- und agentenspezifische Hooks
• Agent-Debug-Fenster
• Pflege und Optimierung von Copilot-Artefakten
• GH Copilot in einem neuen bzw. bestehenden Repo einrichten

Modul 3: Planung und spezifikationsgesteuerte Entwicklung

• Planung: Warum sie in der agentenbasierten Entwicklung wichtig ist
• Planungsansätze
• Schrittweise Planung
• Rückkopplungsschleife
• Was sind Spezifikationen?
• Vorteile der spezifikationsgesteuerten Entwicklung
• Übersicht über die Spezifikationsbibliotheken

Modul 4: Kompetenzen erstellen und verwalten

• Festlegung des Kompetenzumfangs: Benutzer-, Repo- und Agentenebene
• Fähigkeiten aus öffentlichen Fähigkeitsquellen hinzufügen
• Individuelle Fähigkeiten erstellen
• Testen und Validieren der Kompetenzzuordnung
• Schreibkompetenzen unter Verwendung von Referenzkompetenzen
• Kompetenzen im Bereich Aufrüstung und Modernisierung

Modul 5: Das zweite Gehirn & kontinuierliches Lernen

• Konzepte des „zweiten Gehirns“ für die agentische Entwicklung
• Copilot-Speicher: Benutzer-, Sitzungs- und Repo-Gültigkeitsbereich
• Hook-gesteuerte Wissenserfassung
• Lernzyklus des Agenten
• Kompetenzen durch Gespräche entwickeln
• Kompetenzen anhand aufgezeichneter Gespräche verbessern
• Automatische Anpassung der Fähigkeiten
• Workflows für selbstoptimierende Agenten

Modul 6: Nutzung und Entwicklung von MCP-Tools

• MCP-Typen: Remote, Lokal, Erweiterungen und Benutzerdefiniert
• Integration bestehender MCP-Server
• Datenbanken mit MCP nutzen
• Einrichtung von MCP-Servern und Anbindung von REST-APIs
• Entwicklung von MCP-Apps
• MCP-Authentifizierung: OAuth, API-Schlüssel und Tokens
• MCP-Server-Hosting und -Bereitstellung
• MCP-Server-Sandboxing

Modul 7: Implementierung benutzerdefinierter Agenten

• Unterstützung von Images und Binärdateien für Agenten
• Agentic Browser-Automatisierung
• Docs Agent: Automatische Dokumentation und Kommentierung
• Frontend-Agent: Generierung von UI-Code anhand von Design-Spezifikationen
• KI-Spezialagent: Implementierung eines domänenspezifischen Expertenagenten
• Backend-Agent: API-Implementierung anhand von OpenAPI-Spezifikationen
• Testagent: Generierung von Unit- und Integrationstests

Modul 8: Bündeln und Freigeben von Artefakten mithilfe von Plugins

• Was ist ein GitHub Copilot-Plugin?
• Plugin-Struktur und Manifest
• Zusammenfassung von Skills, Hooks und MCPs in Plugins
• Plugins zum Veröffentlichen und Teilen
• Installation und Verwaltung von Plugins von Drittanbietern

Modul 9: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung

• Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus
• Laufende Agenten unterbrechen und umleiten
• Berechtigungen & Autopilot-Modus
• Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren
• Verwendung von Hintergrund-Agenten (Copilot CLI)
• Berechtigungen für Bearbeiter und Genehmigungsverfahren
• Koordination mehrerer Akteure und Übergabemuster
• Muster für einen Agenten-Harness

Modul 10: GitHub Copilot CLI

• GitHub Copilot CLI
• Copilot CLI-Steuerung + Berechtigungen
• Aufgaben autonom und parallel ausführen
• Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten
• Scripting Copilot CLI
• GitHub Agentic Workflows

Modul 11: Copilot SDK & Automatisierung

• GitHub Copilot SDK
• Sitzungs- und Kontextverwaltung
• Aufruf von Tools und Funktionen
• Zusammensetzung der benutzerdefinierten Agenten
• Streaming-Antworten
• Testen von Agentenanwendungen
• Erstellen eines Agent-Harness mit dem Copilot SDK

Modul 12: Agentes DevOps & Bereitstellung

• Automatisierung mit der Azure-CLI
• Azure Developer CLI (azd) im Agentic-Modus
• Infrastructure as Code (IaC) – Bicep & Terraform
• Bereitstellung von Agentic mithilfe von GitHub Actions
• Implementierung eines DevOps-Agenten für die CI/CD-Automatisierung

Voraussetzungen

• Fundierte Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionskontrolle (Git/GitHub)
• Grundlegende Kenntnisse im Bereich Cloud-Konzepte (Azure oder ähnliche Plattformen)
• Eine GitHub Copilot-Lizenz ist erforderlich – dies ist ein Kurs, bei dem Sie Ihre eigene Lizenz mitbringen müssen

Zielgruppe

• Softwareingenieure und Entwickler, die ihre Produktivität mithilfe von KI-Agenten steigern möchten
• Lösungsarchitekten, die sich mit KI-gestütztem Design und der automatisierten Codegenerierung befassen
• Technische Führungskräfte, die untersuchen, wie agentische Arbeitsabläufe die Teamgeschwindigkeit steigern
• DevOps-Ingenieure, die KI in den Bereichen CI/CD, IaC und Cloud-Automatisierung einsetzen