Class Details
Dieser viertägige Workshop führt Sie von den GitHub Copilot Fundamentals bis zum vollständigen Agentic Software Engineering. In neun Modulen bauen Sie Expertise über das gesamte Copilot Ecosystem auf: Agent Mode Basics, den Copilot Harness aus Instructions, MCP Servern, Skills, Plugins und Hooks, Agentic Coding mit Local Agents, Cloud Agents und Subagent Orchestration, Agent Sessions und das Agents Window, das Copilot CLI und SDK, die Copilot Desktop App, Agentic DevOps, Governance, Cost und Observability sowie Planung und Spec-Driven Delivery. Jedes Konzept wird hands-on mit echten Tools und echten Szenarien geübt.
Die Art, wie Software entsteht, ändert sich schnell. AI Agents sind keine Produktivitätstricks mehr: sie werden zu festen Mitgliedern des Engineering Teams. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, die diesen Wandel anführen wollen, während andere noch aufholen. Sie lernen, das Repetitive, das Vorhersehbare und das Mechanische an Agents zu delegieren, damit Ihre eigene Aufmerksamkeit auf Entscheidungen geht, die Urteilsvermögen, Kontext und Kreativität verlangen.
Sie starten mit den GitHub Copilot Fundamentals und Agent Mode, bauen dann den Harness, auf dem Agents laufen, implementieren Agentic Coding mit Local Agents, Cloud Agents und Subagent Orchestration und steuern Agent Sessions im Agents Window, auch als Remote Sessions über SSH und Dev Tunnels, bevor Sie mit CLI und SDK automatisieren. Die Advanced Module behandeln die Copilot Desktop App für session-basierte Issue Delivery, Agentic DevOps für Infrastructure und Pipelines, Governance, Cost und Observability sowie das Modul Plan, Specify, Deliver, in dem Sie ein Brownfield System erheben, den Change mit Agents planen und ein Feature über GitHub Spec Kit ausliefern. Am Ende haben Sie ein tragfähiges mentales Modell für Agentic Systems, einen Satz wiederverwendbarer Patterns für Ihr Team und die Sicherheit, beides sofort anzuwenden.
Zielgruppe
- Software Engineers, die AI Agents nutzen wollen, um Coding-Produktivität und Fähigkeiten zu steigern
- Software Architects, die AI Agents in den Software Development Lifecycle integrieren und managen wollen
- Team Leads und Manager, die ausloten, wie AI Agents Team Workflows und Projektergebnisse verbessern
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Softwareentwicklung auf professionellem Niveau
- Eine GitHub Copilot Lizenz mit Credit-Kontingent oder ein konfigurierter Bring-Your-Own-Key (BYOK) Endpoint; die nutzungsbasierte Abrechnung macht dieses Setup zur Voraussetzung
Lehrplan
Modul 1: GitHub Copilot Fundamentals & Agent Mode Basics
- Getting Started & Copilot konfigurieren
- Models auswählen
- Das Context Window gestalten
- AI-Assisted Coding Essentials
- Agent Mode Basics
- Pull Requests & Code Reviews
- Arbeiten im Terminal
Modul 2: GitHub Copilot Harness
- Copilot Instructions
- Prompt Files
- Model Context Protocol & MCP Registry (Basics, MCP Server implementieren & MCP Apps)
- Agent Skills
- Custom Agents (Überblick & Repository Agents)
- Agent Plugins
- Copilot Memory
- GitHub Copilot Hooks
- Agent Interop
Modul 3: Agentic Coding implementieren
- Local Agents und Agent Mode nutzen
- Tasks an Cloud Agents delegieren
- Multi-Agent Orchestration mit Subagents
- Agentic Browser Automation
- Upgrading & Modernization
- Deep Research mit /research (optional)
- Eine zweite Meinung mit /rubber-duck (optional)
Modul 4: Agent Sessions & Agents Window
- Das Agents Window
- Agent Host Protocol (AHP vs. ACP)
- Remote Agent Sessions über SSH & Dev Tunnels
- Sessions im Agents Window verwalten
Modul 5: GitHub Copilot CLI & SDK
- GitHub Copilot CLI
- Das CLI mit MCP Servern & Skills erweitern
- Business Case: Automatisierung von HR-Dokument-Updates
- GitHub Agentic Workflows
- Codebase Q&A und Onboarding (optional)
- SDK Fundamentals
- Agents mit Custom Tools bauen
- Ein Multi-Agent System bauen
- Einen SDK Agent auf Azure deployen
Modul 6: GitHub Copilot App
- Die Desktop Agents App kennenlernen
- Workspace einrichten: Projects, Customize & Sync
- My Work: in den Tag starten
- Sessions aus Issues, Prompts & Pull Requests
- Der Validation Loop
- Automations: Erstellen in der UI
- Automations: Ausführen & Pflegen
Modul 7: Agentic DevOps
- IaC & Configuration (Azure CLI, SSH, Bicep & Terraform)
- CI/CD mit GitHub Actions
- Testing mit Copilot (xUnit, Vitest, Playwright & Evaluations)
- Dokumentation mit Copilot
Modul 8: Governance, Cost & Observability
- Trust, Safety & das Permission Model
- Cost, AI Credits & Bring Your Own Key (VS Code, das Copilot CLI & die GitHub Copilot App)
- Enterprise Control des Harness (Observability mit OpenTelemetry)
- EU AI Act, DSGVO & Accessibility Compliance
Modul 9: Plan, Specify, Deliver
- Brownfield Analysis: den aktuellen Stand erheben
- Planning mit Agents
- Warum Spec-Driven Development
- Der Spec-Driven Workflow
- Sample Case: Ein Product Feature implementieren

