Schulung · Agentic Coding · Java & Spring

Agentic Coding für Java- und Spring-Entwickler:innen

Autonome Coding-Agenten wirksam einsetzen: Spezifikation statt Prompt, Aufgabenzerlegung, testgetriebene Loops, Multi-Agent-Setups und Governance.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Agentic Coding für Java- und Spring-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Java-Backend-Entwickler:innen mit Spring Boot oder Jakarta EE, Teams, die Legacy-Java-Anwendungen modernisieren und Software-Architekt:innen für Enterprise- und Microservice-Landschaften. Sie lernen Agentic Coding nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Java & Spring.

Agentic Coding bezeichnet die Arbeit mit KI-Agenten, die Entwicklungsaufgaben weitgehend selbstständig erledigen: Sie lesen Code, planen Änderungen, führen Befehle und Tests aus und korrigieren sich anhand der Ergebnisse. Werkzeuge wie Claude Code, OpenAI Codex, der GitHub Copilot Coding Agent oder der Agent-Modus von Cursor machen diese Arbeitsweise alltagstauglich. Dieses herstellerneutrale Training vermittelt die Methodik dahinter, damit Sie unabhängig vom Werkzeug verlässliche Ergebnisse erzielen und die Rolle der Entwicklerin oder des Entwicklers neu definieren.

Im Zentrum steht der Wechsel vom spontanen Prompt zur belastbaren Spezifikation. Sie lernen, Aufgaben so zu zerlegen und zu beschreiben, dass Agenten sie zuverlässig lösen, testgetriebene Schleifen aufzusetzen, in denen Tests als objektives Abnahmekriterium dienen, und mehrere Agenten parallel oder arbeitsteilig einzusetzen. Darüber hinaus behandeln wir Review-Strategien für agentisch erzeugten Code sowie Governance im Team: Berechtigungen, Sicherheitsgrenzen, Verantwortlichkeiten, Kostenkontrolle und die schrittweise Einführung agentischer Workflows in bestehende Entwicklungsprozesse.

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.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

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

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen die Funktionsweise von Coding-Agenten und wählen das passende Werkzeug und den passenden Autonomiegrad.
  • Sie schreiben Spezifikationen und Projektkontext, mit denen Agenten verlässlich arbeiten.
  • Sie zerlegen Vorhaben in überprüfbare Teilaufgaben und steuern Agenten über testgetriebene Loops.
  • Sie setzen Multi-Agent-Setups und parallele Arbeit kontrolliert ein.
  • Sie setzen KI-Agenten für Spring-Boot-Upgrades, Refactorings und Testgenerierung in Maven- und Gradle-Projekten ein.
  • Sie analysieren Hibernate-, Performance- und Produktionsfehler schneller mit KI-Unterstützung.
  • Sie verankern Architekturregeln und Qualitätsstandards so, dass generierter Java-Code sie zuverlässig einhält.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen agentischer Entwicklung
  • Funktionsweise von Coding-Agenten: Werkzeugaufrufe, Kontextfenster und Feedback-Schleifen
  • Werkzeuge im Vergleich: Terminal-Agenten, IDE-Agenten und Cloud-Agenten
  • Geeignete Aufgaben erkennen und Autonomiegrade bewusst wählen
  • Die neue Rolle im Team: von der Umsetzung zur Steuerung und Abnahme
Modul 2 Spezifikation statt Prompt
  • Aufgaben mit Ziel, Kontext, Randbedingungen und Abnahmekriterien beschreiben
  • Projektkontext dauerhaft in Dateien wie CLAUDE.md, AGENTS.md oder Rules hinterlegen
  • Plan-First-Vorgehen: Lösungsweg vom Agenten entwerfen und vor der Umsetzung prüfen
  • Spezifikationen versionieren und als Teil des Repositorys pflegen
Modul 3 Aufgabenzerlegung und testgetriebene Agenten-Loops
  • Große Vorhaben in unabhängige, überprüfbare Teilaufgaben zerlegen
  • Tests zuerst schreiben lassen und als objektives Abbruchkriterium nutzen
  • Linter, Typprüfungen und Builds als automatische Rückmeldung einsetzen
  • Festgefahrene Loops erkennen und mit neuer Strategie neu starten
Modul 4 Multi-Agent-Setups und Parallelisierung
  • Spezialisierte Subagents für Recherche, Implementierung, Tests und Review definieren
  • Parallele Arbeit mit Branches, Worktrees und isolierten Umgebungen organisieren
  • Orchestrierung: Ergebnisse zusammenführen und Konflikte auflösen
  • Werkzeuge und Datenquellen über MCP gemeinsam nutzbar machen

Tag 2

Modul 5 Review, Sicherheit und Governance im Team
  • Review-Strategien für große, agentisch erzeugte Änderungen
  • Berechtigungen, Sandboxing und Schutz vor Prompt Injection festlegen
  • Agenten in CI-Pipelines und Pull-Request-Prozesse einbinden
  • Teamrichtlinien, Verantwortlichkeiten, Kosten und schrittweise Einführung planen
Modul 6 Praxislabor: Java & Spring
  • Spring-Boot-Upgrade begleiten
  • JUnit- und Mockito-Tests generieren
  • Legacy-Code refaktorisieren
  • JPA- und Hibernate-Probleme analysieren
  • REST-APIs und Schnittstellen
  • Stacktraces und Produktionsfehler verstehen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • 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.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

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.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Fundierte Java-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Spring Boot oder Jakarta EE sowie mit Maven oder Gradle und Git.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Git, Terminal und Ihrer Entwicklungsumgebung sowie Zugang zu mindestens einem Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Copilot oder Cursor.

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.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 10. Dezember 2026 – Fr, 11. Dezember 2026 Bremen Anfragen
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 Salzburg Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 17. Februar 2027 – Do, 18. Februar 2027 Kaiserslautern Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Agentic Coding von Vibe Coding?

Vibe Coding setzt auf schnelle, intuitive Iteration in natürlicher Sprache und eignet sich besonders für Prototypen. Agentic Coding ist ein ingenieurmäßiger Ansatz für professionelle Codebasen: Präzise Spezifikationen, Tests als Abnahmekriterium, klare Berechtigungen und strukturierte Reviews sorgen dafür, dass Agenten auch in komplexen, langlebigen Projekten verlässliche und wartbare Ergebnisse liefern.

Ist der Kurs an ein bestimmtes Werkzeug gebunden?

Nein. Der Kurs vermittelt Methoden, die mit Claude Code, OpenAI Codex, dem GitHub Copilot Coding Agent, Cursor und vergleichbaren Werkzeugen funktionieren. Die Übungen zeigen Unterschiede und Gemeinsamkeiten, etwa bei Kontextdateien, Berechtigungen und Subagents. Sie können mit dem Werkzeug arbeiten, das in Ihrem Unternehmen eingesetzt wird oder werden soll.

Wie behalten wir bei autonomen Agenten die Kontrolle über Qualität und Sicherheit?

Kontrolle entsteht durch mehrere Ebenen: eng gefasste Berechtigungen und Sandboxing, Tests und statische Analysen als automatische Prüfinstanz, verpflichtende menschliche Reviews vor dem Merge und klare Teamregeln zu Verantwortlichkeiten. Im Kurs entwickeln Sie ein Governance-Konzept, das zu Ihren Prozessen, Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Vorgaben passt.

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.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Java- und Spring-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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