Entwicklung & Technik · Java & Spring

KI-Schulungen für Java- und Spring-Entwickler:innen

Java und Spring tragen in vielen Unternehmen geschäftskritische Systeme: Banking-Backends, ERP-Integrationen, Behördenanwendungen und große Microservice-Landschaften. Diese Systeme sind oft über Jahre gewachsen, und Modernisierung ist Daueraufgabe. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern hier vor allem die aufwändigen Routinearbeiten: Spring-Boot-Major-Upgrades inklusive Umstellung von javax auf jakarta, JUnit- und Mockito-Tests für schlecht getesteten Code, Refactorings hin zu Records und modernen Sprachfeatures, Analyse von Stacktraces und Hibernate-Problemen. Entscheidend sind klare Leitplanken: Build-Tool, Modulstruktur, Architekturregeln und Teststrategie müssen im Kontext stehen. Im Kurs lernen Sie anhand realistischer Beispiele, Agenten in Maven- oder Gradle-Projekten produktiv und kontrolliert einzusetzen.

Für wen ist das Training?

  • Java-Backend-Entwickler:innen mit Spring Boot oder Jakarta EE
  • Teams, die Legacy-Java-Anwendungen modernisieren
  • Software-Architekt:innen für Enterprise- und Microservice-Landschaften
  • Entwickler:innen in Banken, Versicherungen und öffentlicher Verwaltung
  • Tech Leads mit Verantwortung für Upgrades und technische Schulden

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Aufwändige Framework- und JDK-Upgrades mit zahlreichen Breaking Changes
  • Große Legacy-Codebasen mit geringer Testabdeckung und starkem Kopplungsgrad
  • Schwer analysierbare Performance-Probleme in JPA, Hibernate und Transaktionen
  • Viel Boilerplate in Konfiguration, Mapping und Schnittstellencode

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Spring-Boot-Upgrade begleiten

Der Agent analysiert Abhängigkeiten, wendet OpenRewrite-Rezepte an, stellt javax- auf jakarta-Pakete um, passt veraltete Konfigurationen und Security-Setups an und iteriert über Build und Tests, bis die Anwendung wieder grün ist.

JUnit- und Mockito-Tests generieren

Für Services und Controller entstehen Unit-Tests mit JUnit und Mockito sowie Slice-Tests mit WebMvcTest oder DataJpaTest. Die KI erhöht gezielt die Abdeckung kritischer Pfade und dokumentiert Testannahmen.

Legacy-Code refaktorisieren

Große Klassen werden aufgeteilt, DTOs in Records überführt, null-Prüfungen durch Optional ersetzt und Streams sinnvoll eingesetzt. Bestehende Tests sichern das Verhalten bei jedem Schritt ab.

JPA- und Hibernate-Probleme analysieren

Die KI wertet SQL-Logs und Stacktraces aus, erkennt N+1-Abfragen, LazyInitializationExceptions und ungünstige Fetch-Strategien und schlägt Entity-Graphen, Projektionen oder Index-Änderungen vor. Jede Optimierung wird mit SQL-Logs vor und nach der Änderung belegt.

REST-APIs und Schnittstellen

Aus OpenAPI-Spezifikationen entstehen Controller, DTOs, MapStruct-Mapper und Validierung mit Bean Validation, inklusive einheitlicher Fehlerbehandlung über ControllerAdvice und Integrationstests. Bestehende Paket- und Namenskonventionen werden dabei konsequent eingehalten.

Stacktraces und Produktionsfehler verstehen

Lange Stacktraces, Thread Dumps und Logauszüge werden zusammengefasst, die wahrscheinliche Ursache eingegrenzt und ein reproduzierender Testfall plus Fix vorgeschlagen. So verkürzt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung deutlich.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Spring-Boot-Microservice

Ein REST-Service mit Spring Data JPA, Flyway-Migrationen, Bean Validation, Actuator-Endpunkten und Testcontainers-Tests, vollständig per KI-Agent aus einer Spezifikation entwickelt. Ideal, um den vollständigen Agenten-Workflow zu üben.

Dependency-Report für Maven und Gradle

Ein Kommandozeilentool, das Build-Dateien analysiert, veraltete und verwundbare Bibliotheken auflistet und Upgrade-Pfade mit erwarteten Breaking Changes beschreibt. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Upgrade-Planung.

Architektur-Regelprüfung

Ein ArchUnit-Testpaket, das Schichtenregeln, Paketabhängigkeiten und Namenskonventionen Ihres Projekts automatisiert prüft und in die CI-Pipeline eingebunden wird. Verstöße fallen so bereits im Pull Request auf.

Datenschutz & Compliance

Java-Systeme laufen häufig in regulierten Branchen: Klären Sie mit Informationssicherheit und Datenschutz, welcher Code an externe Modelle gehen darf, und berücksichtigen Sie Vorgaben wie DORA, NIS2 oder BAIT. Generierter Code und neue Maven-Abhängigkeiten sollten auf Lizenzen und bekannte Schwachstellen geprüft und in einer SBOM erfasst werden.

Voraussetzungen

Fundierte Java-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Spring Boot oder Jakarta EE sowie mit Maven oder Gradle und Git.

Häufige Fragen

Kann ein KI-Agent ein Spring-Boot-Major-Upgrade allein durchführen?

Ein Agent kann einen Großteil der mechanischen Arbeit übernehmen, etwa Paketumstellungen, Konfigurationsanpassungen und das iterative Beheben von Compile- und Testfehlern, besonders in Kombination mit OpenRewrite. Architekturentscheidungen, fachliche Abnahme und Tests in realistischen Umgebungen bleiben jedoch Aufgabe des Teams. Im Kurs üben Sie diesen Ablauf an einem Beispielprojekt.

Ist KI-gestütztes Coding in regulierten Umgebungen erlaubt?

Grundsätzlich ja, aber mit klaren Regeln. Entscheidend sind die Wahl des Anbieters und Betriebsmodells, vertragliche Zusagen zur Datenverwendung, Freigabeprozesse und nachvollziehbare Reviews. Wir besprechen, wie Banken, Versicherungen und Behörden typischerweise vorgehen und welche Fragen Sie mit Ihrer Informationssicherheit klären sollten.

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