Schulung · Agentic Coding · Tech Leads & Engineering Manager

Agentic Coding für Tech Leads und Engineering Manager

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 Tech Leads und Engineering Manager“ richtet sich an Rollen wie Tech Leads und Lead Developer, Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung und Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen und zeigt Schritt für Schritt, wie Agentic Coding im Bereich Tech Leads & Engineering Manager 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.

KI-Coding-Assistenten und autonome Agenten verändern, wie Entwicklungsteams arbeiten: Aufgaben werden anders geschnitten, Reviews verschieben sich vom Schreiben zum Prüfen, und die Frage, welche Arbeit an Agenten delegiert werden kann, wird zur Führungsaufgabe. Tech Leads und Engineering Manager müssen Werkzeuge auswählen, Richtlinien definieren, Teams befähigen und Wirkung messen, ohne Codequalität, Sicherheit oder die Entwicklung von Nachwuchskräften aus dem Blick zu verlieren. Im Kurs lernen Sie, die Einführung von KI-Coding-Tools strukturiert zu planen, gemeinsame Arbeitsweisen und Regeldateien für Ihr Team zu etablieren, sinnvolle Kennzahlen jenseits reiner Geschwindigkeit zu wählen und KI selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation einzusetzen. Tiefe Programmierkenntnisse sind dafür nicht zwingend erforderlich.

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?

  • Tech Leads und Lead Developer
  • Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung
  • Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen
  • Delivery- und Projektverantwortliche in IT-Organisationen
  • Verantwortliche für Developer Experience und Enablement

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unklare Richtlinien führen zu einem Flickenteppich aus Werkzeugen und Schatten-KI im Team
  • Mehr generierter Code erhöht den Review-Aufwand und das Risiko technischer Schulden
  • Schwierigkeit, den tatsächlichen Nutzen von KI-Werkzeugen belastbar zu messen
  • Sorge um Kompetenzaufbau von Junior-Entwickler:innen und um Akzeptanz im Team

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 planen die Einführung von KI-Coding-Werkzeugen strukturiert, mit klaren Richtlinien, Rollen und Leitplanken.
  • Sie messen die Wirkung auf Lieferfähigkeit, Qualität und Zufriedenheit mit belastbaren Kennzahlen.
  • Sie nutzen KI-Agenten selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation.

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: Tech Leads & Engineering Manager
  • KI-Richtlinie für das Team erstellen
  • Regeldateien und Team-Konventionen
  • Wirkung messen
  • Arbeit für Agenten schneiden
  • Onboarding beschleunigen
  • Technische Kommunikation
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.
  • 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

KI-Richtlinie für das Team erstellen

Eine praxistaugliche Leitlinie entwerfen, die freigegebene Werkzeuge, erlaubte Datenklassen, Review-Pflichten für generierten Code, Umgang mit Secrets und Verantwortlichkeiten klar regelt und mit Beispielen erläutert. Die Richtlinie bleibt kurz und verständlich.

Regeldateien und Team-Konventionen

Gemeinsame Kontextdateien für Coding-Agenten mit Architekturprinzipien, Teststrategie, Stilregeln und verbotenen Mustern aufbauen, versionieren und so einheitliche Ergebnisse über das ganze Team sicherstellen. Änderungen laufen über reguläre Reviews.

Wirkung messen

Kennzahlen wie DORA-Metriken, Durchlaufzeit von Pull Requests, Change Failure Rate und Entwicklerzufriedenheit vor und nach der Einführung erheben und Auswertungen mit KI-Unterstützung aufbereiten. Einzelne Personen werden dabei bewusst nicht bewertet.

Arbeit für Agenten schneiden

Backlog-Einträge so formulieren und zerlegen, dass sie mit klaren Akzeptanzkriterien an Agenten delegierbar sind, und entscheiden, welche Aufgaben bewusst bei Menschen bleiben. So entstehen klare, prüfbare Arbeitspakete.

Onboarding beschleunigen

Codebasen, Architekturentscheidungen und Betriebswissen für neue Teammitglieder aufbereiten, geführte Erkundungsaufgaben erstellen und Fragen zur Codebasis mit Quellenangabe beantworten lassen. Neue Kolleg:innen werden dadurch deutlich schneller produktiv und entlasten erfahrene Teammitglieder.

Technische Kommunikation

Incident-Postmortems, Roadmap-Updates, technische Entscheidungsvorlagen für das Management und Release Notes aus Tickets und Commits strukturiert entwerfen und zielgruppengerecht formulieren. So bleibt mehr Zeit für Führung und fachliche Arbeit im Team.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Team-Metriken-Dashboard

Eine kleine Web-App, die Daten aus der Git-Plattform abruft und Durchlaufzeiten, Review-Dauer und Deployment-Häufigkeit übersichtlich im Zeitverlauf darstellt. Ausreißer werden automatisch markiert.

PR-Zusammenfasser

Ein Bot, der wöchentlich alle zusammengeführten Pull Requests sammelt und daraus einen verständlichen Statusbericht für Stakeholder erstellt. Auch fachfremde Leser:innen verstehen ihn ohne Vorwissen.

Onboarding-Guide-Generator

Ein Skript, das Repository-Struktur, README-Dateien und ADRs auswertet und einen strukturierten Einarbeitungsplan mit Lernaufgaben erzeugt. Der Plan lässt sich pro Rolle und Erfahrungsstufe anpassen.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Sie führen ein Entwicklungsteam fachlich oder disziplinarisch und kennen den Softwareentwicklungsprozess; aktuelle Programmierpraxis ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

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

Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.

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
  • Mi, 16. Dezember 2026 – Do, 17. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 Augsburg Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online 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.

Wie messen wir, ob sich KI-Coding-Werkzeuge lohnen?

Zählen Sie nicht generierte Codezeilen, sondern betrachten Sie Ergebnisgrößen: Durchlaufzeit von Idee bis Produktion, Change Failure Rate, Review-Aufwand, Fehlerquote und Zufriedenheit im Team. Wichtig ist eine Ausgangsmessung vor der Einführung und eine begleitende qualitative Befragung. Im Kurs entwickeln Sie ein schlankes Messkonzept, das zu Ihrer Organisation passt und den Betriebsrat einbindet.

Lernen Junior-Entwickler:innen noch genug, wenn KI den Code schreibt?

Diese Sorge ist berechtigt und lässt sich gestalten. Bewährt haben sich Regeln wie das Erklären jedes generierten Abschnitts im Review, bewusste Übungsphasen ohne Assistent und Pairing mit erfahrenen Kolleg:innen, bei dem KI als Lernpartner dient. Sie lernen im Kurs, Lernpfade und Review-Kultur so anzupassen, dass Kompetenzaufbau und Produktivität zusammengehen.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Tech Leads und Engineering Manager“?

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.

Weitere Kurse für Tech Leads und Engineering Manager

Weitere Kurse zu Agentic Coding

Alle 32 Kurse zu Agentic Coding

Agentic Coding · MünchenAgentic Coding · SalzburgAgentic Coding · BerlinAgentic Coding · AugsburgAgentic Coding · HannoverAgentic Coding · BremenAgentic Coding · StuttgartAgentic Coding · KaiserslauternAgentic Coding · Online