Schulung · Agentic Coding · Spieleentwicklung

Agentic Coding für Spieleentwickler: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

Das Training „Agentic Coding für Spieleentwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Gameplay-Programmierer:innen in Unity, Unreal Engine oder Godot, Indie-Entwickler:innen und kleine Studios und Technical Artists und Tools-Programmierer:innen und zeigt Schritt für Schritt, wie Agentic Coding im Bereich Spieleentwicklung produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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.

Spieleentwicklung verbindet Echtzeit-Performance, komplexe Zustandslogik und kreative Iteration wie kaum ein anderes Feld. KI-Coding-Assistenten und Agenten unterstützen Teams in Unity, Unreal Engine und Godot dabei, Gameplay-Systeme schneller zu prototypen, Editor-Werkzeuge zu automatisieren, Shader zu schreiben, Performance-Engpässe zu analysieren und gewachsene Codebasen zu refaktorieren. Gerade kleine Indie-Teams gewinnen so Zeit für Spielgefühl und Content, während größere Studios Tooling und Pipelines effizienter gestalten. Zugleich stellen sich besondere Fragen: Frame-Budgets, Garbage-Collection-Spitzen, Multiplayer-Synchronisation und die Rechte an generierten Inhalten. Im Kurs lernen Sie, KI gezielt im Engine-Workflow einzusetzen, von C#-Skripten in Unity über C++ und Blueprints in Unreal bis zu GDScript in Godot, und dabei Qualität und Spielbarkeit im Blick zu behalten.

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?

  • Gameplay-Programmierer:innen in Unity, Unreal Engine oder Godot
  • Indie-Entwickler:innen und kleine Studios
  • Technical Artists und Tools-Programmierer:innen
  • Engine- und Performance-Spezialist:innen
  • Entwickler:innen von Serious Games, Simulationen und interaktiven Anwendungen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Hoher Iterationsdruck beim Prototyping neuer Spielmechaniken
  • Performance-Probleme wie Frame-Drops, Speicherspitzen und lange Ladezeiten auf Zielplattformen
  • Gewachsener Gameplay-Code mit enger Kopplung, der Erweiterungen erschwert
  • Repetitive Editor- und Pipeline-Aufgaben, die Zeit für kreative Arbeit binden

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 prototypen Spielmechaniken und Editor-Werkzeuge mit KI deutlich schneller und behalten dabei die Kontrolle über die Architektur.
  • Sie analysieren und optimieren Performance-Probleme mit KI-Unterstützung auf Basis echter Profiler-Daten.
  • Sie setzen KI-Agenten engine-gerecht in Unity, Unreal Engine oder Godot ein und kennen die Rechtsfragen generierter Inhalte.

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: Spieleentwicklung
  • Gameplay-Mechaniken prototypen
  • Editor-Tools automatisieren
  • Shader entwickeln
  • Performance analysieren
  • Gameplay-Code refaktorieren
  • Multiplayer-Logik umsetzen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Unveröffentlichte Spiele, Engine-Quellcode und Assets sind wertvolles geistiges Eigentum: Sie lernen, Lizenzbedingungen von Engines und KI-Diensten zu beachten, Rechtefragen bei generiertem Code und Content zu klären, Plattformvorgaben zur Offenlegung von KI-Inhalten zu kennen und Spielerdaten DSGVO-konform zu verarbeiten.
  • 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

Gameplay-Mechaniken prototypen

Bewegungssteuerung, Kampfsysteme, Inventare oder Dialogsysteme aus einer Spielbeschreibung als lauffähige Skripte erzeugen und mit Parametern ausstatten, die Designer:innen im Editor direkt feinjustieren können. So testen Sie Spielideen in Stunden statt Tagen.

Editor-Tools automatisieren

Eigene Editor-Fenster, Import-Skripte, Validierungen für Assets und Level sowie Batch-Operationen schreiben, die wiederkehrende Aufgaben in Unity, Unreal oder Godot zuverlässig erledigen. Fehler in Assets fallen so früher auf.

Shader entwickeln

Visuelle Effekte in HLSL, Shader Graph, Unreal-Materialien oder Godot-Shading-Language beschreiben und umsetzen lassen, inklusive Erklärung der Berechnungen und Hinweisen zur Performance auf mobilen Geräten. Parameter bleiben im Editor anpassbar.

Performance analysieren

Profiler-Ausgaben auswerten, Allokationen im Update-Loop, teure Physik- oder Rendering-Aufrufe identifizieren und Optimierungen wie Object Pooling, Batching oder Datenorientierung vorschlagen. Jede Maßnahme wird anschließend mit erneuten Messungen auf der Zielplattform überprüft.

Gameplay-Code refaktorieren

Monolithische Manager-Klassen in komponentenbasierte, ereignisgesteuerte Strukturen überführen, Zustandsautomaten sauber modellieren und Tests für spielkritische Logik ergänzen. Spielgefühl und Verhalten bleiben dabei erhalten, während sich neue Features deutlich einfacher und mit weniger Seiteneffekten ergänzen lassen.

Multiplayer-Logik umsetzen

Netzwerksynchronisation, Client-Prediction, autoritative Serverlogik und Remote Procedure Calls entwerfen, typische Desync-Ursachen analysieren und Cheat-Schutz bei der Validierung von Eingaben berücksichtigen. Netzwerkbedingungen wie Latenz und Paketverlust lassen sich dabei gezielt simulieren.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Level-Validator

Ein Editor-Werkzeug, das Szenen auf fehlende Kollider, falsche Layer, unbenutzte Assets und Namenskonventionen prüft und einen Bericht mit Sprungmarken erzeugt.

Dialog-Editor

Ein kleines Tool, mit dem Autor:innen verzweigte Dialoge visuell erstellen und als JSON exportieren, das die Engine zur Laufzeit einliest.

Spielbarer Mini-Prototyp

Ein kompletter kleiner Prototyp, etwa ein Arena-Shooter oder Puzzle-Level, mit Steuerung, Punktestand und einfachem Gegnerverhalten. Er dient als Grundlage, um Spielgefühl und Kernmechanik früh mit Testspieler:innen zu prüfen.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Sie haben Programmiererfahrung in C#, C++ oder GDScript und haben bereits mit einer Game-Engine wie Unity, Unreal Engine oder Godot gearbeitet.

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

Unveröffentlichte Spiele, Engine-Quellcode und Assets sind wertvolles geistiges Eigentum: Sie lernen, Lizenzbedingungen von Engines und KI-Diensten zu beachten, Rechtefragen bei generiertem Code und Content zu klären, Plattformvorgaben zur Offenlegung von KI-Inhalten zu kennen und Spielerdaten DSGVO-konform zu verarbeiten.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Salzburg Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Do, 4. Februar 2027 – Fr, 5. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 10. Februar 2027 – Do, 11. Februar 2027 Augsburg 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.

Für welche Engine eignet sich der Kurs?

Der Kurs ist engine-übergreifend angelegt und berücksichtigt Unity mit C#, Unreal Engine mit C++ und Blueprints sowie Godot mit GDScript oder C#. Die Übungen können Sie in Ihrer bevorzugten Engine durchführen. Wir zeigen jeweils, wie Sie Projektstruktur, Engine-APIs und Konventionen als Kontext bereitstellen, damit der KI-Assistent passende Lösungen liefert.

Dürfen KI-generierter Code und Inhalte in kommerziellen Spielen verwendet werden?

Für Code ist das in der Regel möglich, sofern die Nutzungsbedingungen des KI-Dienstes es erlauben und Sie Review sowie Lizenzprüfung einplanen. Bei Grafiken, Audio und Texten sind die Rechtslage und die Vorgaben einzelner Vertriebsplattformen zur Offenlegung zu beachten. Wir geben im Kurs einen praxisnahen Überblick, ersetzen aber keine Rechtsberatung.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Spieleentwickler: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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