Schulung · Agentic Coding · MVP-Entwicklung für Startups

Agentic Coding für Startups und MVP-Entwicklung

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 Startups und MVP-Entwicklung“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Gründer:innen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung, Technische Mitgründer:innen und erste Entwickler:innen in Startups und Product Manager:innen in frühen Produktteams. Sie lernen Agentic Coding nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich MVP-Entwicklung für Startups.

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.

Für Gründer:innen und frühe Produktteams entscheidet Geschwindigkeit über das Lernen am Markt. KI-Coding-Werkzeuge, Vibe Coding und App-Builder ermöglichen es heute, aus einer Idee in wenigen Tagen ein funktionsfähiges Minimum Viable Product mit Anmeldung, Datenbank, Zahlungsanbindung und Landingpage zu bauen, oft ohne großes Entwicklerteam. Die eigentliche Herausforderung verschiebt sich damit: Welche Hypothese wird getestet, welche Funktionen gehören wirklich ins MVP, und wie wird aus einem schnellen Prototyp eine Codebasis, die Investor:innen-Due-Diligence, erste zahlende Kund:innen und Wachstum aushält? Im Kurs lernen Sie, mit KI-Agenten zielgerichtet MVPs zu bauen, technische Schulden bewusst zu steuern, Sicherheit und Datenschutz von Beginn an mitzudenken und den Übergang zu einem professionellen Entwicklungsteam vorzubereiten.

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?

  • Gründer:innen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung
  • Technische Mitgründer:innen und erste Entwickler:innen in Startups
  • Product Manager:innen in frühen Produktteams
  • Corporate-Innovation- und Venture-Building-Teams
  • Teilnehmende von Inkubatoren und Accelerator-Programmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Begrenzte Zeit und Budget, um eine Produktidee am Markt zu validieren
  • Fehlende Entwicklungskapazität oder Abhängigkeit von externen Dienstleistern
  • Schnell gebaute Prototypen mit Sicherheitslücken, offenen Datenbanken und unklarer Architektur
  • Unklarheit, wann ein MVP neu geschrieben oder weiterentwickelt werden sollte

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 übersetzen eine Geschäftsidee in einen fokussierten MVP-Umfang und bauen ihn mit KI-Werkzeugen selbst.
  • Sie integrieren Anmeldung, Datenbank, Zahlungen und Messpunkte und prüfen Ihr MVP vor dem Launch auf typische Sicherheitslücken.
  • Sie steuern technische Schulden bewusst und bereiten die Codebasis auf Wachstum, Due Diligence und ein Entwicklungsteam vor.

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: MVP-Entwicklung für Startups
  • Vom Pitch zur Spezifikation
  • MVP per Prompt bauen
  • Zahlungen und Integrationen anbinden
  • Landingpages und Experimente
  • Sicherheits-Check vor dem Launch
  • Codebasis übergabefähig machen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant 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

Vom Pitch zur Spezifikation

Geschäftsidee, Zielgruppe und Kernhypothese in User Stories, Datenmodell und einen priorisierten Funktionsumfang übersetzen, der bewusst klein bleibt und messbare Lernziele für den Markttest enthält. Alles Übrige landet bewusst auf später.

MVP per Prompt bauen

Eine Web-App mit Anmeldung, Datenbank, Kernfunktion und Admin-Bereich schrittweise mit KI-Agenten oder App-Buildern erzeugen, dabei in kleinen, getesteten Iterationen arbeiten und den Code versionieren. Jeder Schritt bleibt rückgängig machbar.

Zahlungen und Integrationen anbinden

Abonnements und Einmalzahlungen über einen Zahlungsdienstleister, E-Mail-Versand, Analytics und erste Schnittstellen integrieren, mit Webhooks, Fehlerbehandlung und sicher abgelegten API-Schlüsseln. Testmodus und Live-Betrieb bleiben dabei sauber getrennt, damit keine echten Zahlungen versehentlich ausgelöst werden.

Landingpages und Experimente

Landingpages, Wartelisten und Preisseiten in Varianten erstellen, Conversion-Ereignisse messen und schnelle A/B-Tests aufsetzen, um Nachfrage und Zahlungsbereitschaft vor größerem Entwicklungsaufwand zu prüfen. Entscheidungen basieren so auf echten Daten.

Sicherheits-Check vor dem Launch

Den MVP-Code auf offene Datenbankregeln, fehlende Zugriffskontrollen, exponierte Schlüssel und ungeschützte Endpunkte prüfen lassen und eine kurze Checkliste für den sicheren Go-live abarbeiten. Gefundene Lücken werden direkt geschlossen.

Codebasis übergabefähig machen

Architektur dokumentieren, Tests ergänzen, kritische Stellen refaktorieren und eine technische Übersicht erstellen, die neue Entwickler:innen oder eine technische Due Diligence schnell nachvollziehen können. Das stärkt auch Gespräche mit Investor:innen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Wartelisten-Landingpage

Eine Landingpage mit Wertversprechen, E-Mail-Erfassung, Double-Opt-in und einem einfachen Dashboard, das Anmeldungen und Quellen auswertet. So messen Sie die Nachfrage, bevor Sie die eigentliche Produktentwicklung starten.

Buchungs-MVP

Eine kleine Web-App, in der Kund:innen Termine buchen und bezahlen, Anbieter Verfügbarkeiten pflegen und beide Seiten Bestätigungen per E-Mail erhalten.

Interview-Auswertungs-Tool

Ein Tool, das Notizen aus Kundeninterviews sammelt, Aussagen nach Problemen und Wünschen clustert und Belege für oder gegen die Kernhypothese zeigt.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Sie haben eine konkrete Produktidee oder arbeiten in einem frühen Produktteam; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, technisches Grundverständnis ist hilfreich.

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

Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant werden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Salzburg Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 3. Februar 2027 – Do, 4. 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.

Kann ich als nicht-technische:r Gründer:in wirklich ein MVP selbst bauen?

Für viele Geschäftsmodelle ja: Web-Apps mit Anmeldung, Datenhaltung, Kernfunktion und Zahlung lassen sich mit KI-Werkzeugen ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Entscheidend sind klare Anforderungen, kleine Schritte und systematisches Testen. Bei komplexer Logik, hohen Sicherheitsanforderungen oder starkem Wachstum brauchen Sie später Entwicklungsexpertise. Im Kurs lernen Sie, diese Grenze zu erkennen.

Muss ein mit KI gebautes MVP später neu geschrieben werden?

Nicht zwangsläufig. Wenn Sie von Beginn an auf Versionskontrolle, ein verständliches Datenmodell, Tests für Kernfunktionen und saubere Trennung von Konfiguration und Code achten, lässt sich ein MVP oft schrittweise weiterentwickeln. Wir zeigen, welche Grundentscheidungen den späteren Umbau erleichtern und woran Sie erkennen, dass ein Neuanfang günstiger ist.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Startups und MVP-Entwicklung“?

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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