Schulung · Agentic Coding · Mobile Apps

Agentic Coding für Mobile-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 Mobile-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie iOS-Entwickler:innen mit Swift und SwiftUI, Android-Entwickler:innen mit Kotlin und Jetpack Compose und Cross-Platform-Entwickler:innen mit Flutter oder React Native. Sie lernen Agentic Coding nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Mobile Apps.

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.

Mobile Entwicklung vereint viele Welten: Swift und SwiftUI für iOS, Kotlin und Jetpack Compose für Android sowie plattformübergreifende Ansätze mit Flutter oder React Native. Dazu kommen Store-Richtlinien, Gerätevielfalt, Offline-Fähigkeit, Push-Benachrichtigungen und anspruchsvolle Release-Prozesse. KI-Coding-Assistenten und Agenten entlasten Teams bei genau diesen Aufgaben: Sie bauen Screens aus Designvorgaben, migrieren UIKit- oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks, schreiben UI- und Unit-Tests, analysieren Crash-Reports und automatisieren Build-Pipelines mit Fastlane. Weil mobile Projekte stark von Plattformkonventionen abhängen, braucht die KI präzisen Kontext zu Architektur, State Management und Zielplattformen. Im Kurs lernen Sie, diesen Kontext aufzubauen und Ergebnisse auf echten Geräten abzusichern.

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?

  • iOS-Entwickler:innen mit Swift und SwiftUI
  • Android-Entwickler:innen mit Kotlin und Jetpack Compose
  • Cross-Platform-Entwickler:innen mit Flutter oder React Native
  • Mobile-Teams in Agenturen und Produktunternehmen
  • Tech Leads mit Verantwortung für App-Architektur und Releases

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Parallele Pflege mehrerer Plattformen mit unterschiedlichen Sprachen und UI-Paradigmen
  • Migration von UIKit oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks
  • Schwer reproduzierbare Abstürze und Performance-Probleme auf unterschiedlichen Geräten
  • Aufwändige Build-, Signier- und Store-Release-Prozesse

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 Screens, UI-Migrationen und Tests in nativen und plattformübergreifenden Apps ein.
  • Sie analysieren Abstürze und Performance-Probleme schneller und automatisieren Build- und Release-Prozesse mit KI-Unterstützung.
  • Sie geben der KI Plattformkonventionen und Architekturregeln vor und prüfen Ergebnisse auf echten Geräten.

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: Mobile Apps
  • Screens aus Designs umsetzen
  • Deklarative UI-Migration
  • Tests für Mobile-Apps
  • Crash-Reports analysieren
  • Offline-Fähigkeit und Datenhaltung
  • Build- und Release-Automatisierung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.
  • 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

Screens aus Designs umsetzen

Aus Screenshots oder Design-Spezifikationen erzeugt der Assistent SwiftUI-, Compose-, Flutter- oder React-Native-Screens, die vorhandene Komponenten, Themes und Navigation nutzen und Dark Mode sowie dynamische Schriftgrößen berücksichtigen.

Deklarative UI-Migration

Der Agent überführt UIKit-ViewController oder Android-XML-Layouts schrittweise in SwiftUI oder Jetpack Compose, kapselt Altbestand über Interop-Schichten und sichert das Verhalten mit Snapshot- und UI-Tests ab.

Tests für Mobile-Apps

Die KI schreibt Unit-Tests für ViewModels und Repositories, UI-Tests mit XCTest, Espresso oder Flutter-Widget-Tests und richtet Mocks für Netzwerk und Persistenz ein. Instabile UI-Tests werden gezielt stabilisiert.

Crash-Reports analysieren

Symbolisierte Stacktraces aus Crash-Reporting-Diensten werden ausgewertet, wahrscheinliche Ursachen wie Threading-Fehler oder Lifecycle-Probleme eingegrenzt und Fixes mit reproduzierenden Tests vorgeschlagen. So sinkt die Absturzrate nachweislich mit jedem Release.

Offline-Fähigkeit und Datenhaltung

Der Assistent entwirft lokale Persistenz mit Room, Core Data, SwiftData oder SQLite, Synchronisationslogik mit Konfliktbehandlung und robuste Netzwerkschichten mit Retry und Caching. Auch Schemamigrationen werden mitgedacht.

Build- und Release-Automatisierung

Fastlane-Lanes, Gradle-Konfigurationen und CI-Workflows für Builds, Signierung, Testverteilung und Store-Uploads werden erstellt oder repariert, inklusive Versionierung und Release Notes. Abgelaufene Zertifikate und Provisioning-Profile werden frühzeitig erkannt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Inventur-App mit Barcode-Scanner

Eine Flutter- oder React-Native-App, die Barcodes scannt, Artikel offline erfasst und bei Verbindung mit einer REST-API synchronisiert. Konflikte bei gleichzeitigen Änderungen werden nachvollziehbar aufgelöst.

SwiftUI-Habit-Tracker

Eine iOS-App mit SwiftUI, lokaler Persistenz, Widgets und lokalen Benachrichtigungen, entwickelt vollständig mit einem KI-Agenten. Gewohnheiten und Fortschritte werden übersichtlich in Diagrammen dargestellt.

Compose-Feedback-Formular

Eine Android-App mit Jetpack Compose, die Formulare mit Fotoanhang erfasst, offline zwischenspeichert und an ein Backend übermittelt – mit UI-Tests.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Praktische Erfahrung in der App-Entwicklung mit Swift, Kotlin, Dart oder React Native sowie mit Xcode oder Android Studio 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

Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Do, 7. Januar 2027 – Fr, 8. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 13. Januar 2027 – Do, 14. Januar 2027 Berlin Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 München 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.

Deckt der Kurs iOS, Android und Cross-Platform gleichermaßen ab?

Ja. Die Arbeitsweisen mit KI-Assistenten sind plattformübergreifend gleich: Kontext bereitstellen, Aufgaben schneiden, Ergebnisse testen. In den Übungen wählen Sie Ihren Schwerpunkt, ob Swift, Kotlin, Flutter oder React Native, und arbeiten an typischen Aufgaben Ihrer Plattform. So profitieren gemischte Teams ebenso wie Spezialist:innen.

Kann die KI mit Xcode und Android Studio arbeiten?

Viele KI-Assistenten lassen sich in Android Studio oder neben Xcode nutzen, Agenten arbeiten zudem über die Kommandozeile mit xcodebuild, Gradle oder der Flutter-CLI. Wir zeigen, wie Sie Builds, Tests und Simulatoren so ansteuern, dass der Agent Ergebnisse selbst überprüfen und Fehler iterativ beheben kann.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Mobile-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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