Agentic Software Engineering using GitHub Copilot (DGHCI)

Kursinhalt

Modul 1: Grundlagen zu GitHub Copilot und zum Agent-Modus

• Erste Schritte mit Copilot und Vision
• Modelle auswählen und konfigurieren
• Das Kontextfenster gestalten
• Grundlagen der KI-gestützten Programmierung
• Grundlagen des Agent-Modus
• Pull-Anfragen und Code-Reviews
• Konfiguration und Verwaltung von Copilot
• Arbeiten im Terminal

Modul 2: GitHub Copilot nutzen

• Anleitung für den Copiloten
• Befehlsdateien
• Model Context Protocol & MCP-Registrierung
  • MCP-Grundlagen und das MCP-Register
  • Einrichtung von MCP-Servern
• Fähigkeiten des Agenten
• Zollagenten
  • Übersicht über die Agenten
  • Repository-Agenten
• Agent-Plugins
• Copilot-Speicher
• GitHub Copilot-Hooks
• Agent Interop

Modul 3: Umsetzung der agentischen Kodierung

• Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus
• Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren
• Multi-Agenten-Orchestrierung mit Unteragenten
• Agentic Browser-Automatisierung
• Aufrüstung und Modernisierung

Modul 4: Agentensitzungen und das Agentenfenster

• Das Fenster „Agenten“
• Agent-Host-Protokoll (AHP vs. ACP)
• Remote-Agent-Sitzungen über SSH und Dev-Tunnel
• Sitzungsverwaltung
• Sitzungspersistenz & /chronicle
• Vertiefte Recherche mit /research
• Fehlerbehebung bei Agent-Sitzungen
• Eine zweite Meinung mit /rubber-duck

Modul 5: GitHub Copilot CLI & SDK

• Teil 1: GitHub Copilot-Befehlszeilenschnittstelle
  • GitHub Copilot CLI
  • Geschäftsszenario: Automatisierung der Aktualisierung von Personalunterlagen
  • GitHub Agentic Workflows
  • Erweiterung der CLI um MCP-Server und -Kompetenzen
  • Fragen und Antworten zur Codebasis sowie Einarbeitung
• Teil 2: GitHub Copilot SDK
  • GitHub Copilot SDK
  • Copilot SDK-Demos
  • Implementierung und Nutzung von MCP-Apps
  • Bereitstellung eines SDK-Agenten in Azure
  • Entwicklung eines Multi-Agenten-Systems

Module 6: GitHub Copilot App

• Lernen Sie die Desktop Agents App kennen
• Sitzungen zu Issues, Prompts und Pull-Anfragen
• Der Validierungszyklus
• Geplante Automatisierungen
• Synchronisierung von Skills und MCP-Servern
• Konfiguration der App: Anpassung, Berechtigungen und Modelle

Modul 7: Agentes DevOps

• IaC und Konfiguration (Azure CLI, SSH, Bicep und Terraform)
• CI/CD mit GitHub Actions
• Testen mit Copilot
• Dokumentation mit Copilot

Modul 8: Governance, Kosten und Beobachtbarkeit

• Vertrauen, Sicherheit und das Berechtigungsmodell
• Kostenmodell und KI-Credits
• Unternehmensrichtlinien und verwaltete Einstellungen
• Observability mit OpenTelemetry
• Kostensenkung bei Tokens durch Open-Source-Modelle(
  • Verwendung von Open-Source-Modellen in VS Code
  • Verwendung von Open-Source-Modellen in der Copilot-CLI
• EU-KI-Gesetz, DSGVO und Einhaltung der Barrierefreiheitsvorschriften

Modul 9: Spezifikationsgesteuerte Entwicklung und Bereitstellung

• Warum spezifikationsgesteuerte Entwicklung?
• Der spezifikationsgesteuerte Arbeitsablauf
• Beispielfall: Implementierung einer Produktfunktion

Voraussetzungen

• Erfahrung in der Softwareentwicklung auf professionellem Niveau
• Eine GitHub Copilot-Lizenz mit einem Guthaben oder ein konfigurierter BYOK-Endpunkt (Bring-Your-Own-Key). Aufgrund der nutzungsabhängigen Abrechnung ist dies ein erforderlicher Konfigurationsschritt und kein optionaler.

Zielgruppe

• Softwareentwickler, die daran interessiert sind, KI-Agenten einzusetzen, um ihre Produktivität und ihre Fähigkeiten beim Programmieren zu steigern
• Softwarearchitekten, die verstehen möchten, wie KI-Agenten in Softwareentwicklungszyklen integriert und verwaltet werden können
• Teamleiter und Manager, die untersuchen möchten, wie KI-Agenten eingesetzt werden können, um Team-Workflows und Projektergebnisse zu optimieren