Schulung · GitHub Copilot · Go

GitHub Copilot für Go-Entwickler:innen

GitHub Copilot professionell nutzen: Completion, Chat, Agent Mode, Coding Agent für Issues und PRs, Code Review und Enterprise-Policies.

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

In diesem Kurs verbinden wir GitHub Copilot mit den typischen Abläufen im Bereich Go. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

GitHub Copilot hat sich von der reinen Code-Vervollständigung zu einer umfassenden KI-Plattform entwickelt, die den gesamten Entwicklungsprozess begleitet. Im Editor unterstützen Sie Inline-Vorschläge, Next Edit Suggestions und Copilot Chat; im Agent Mode bearbeitet Copilot Aufgaben über mehrere Dateien hinweg und führt Befehle aus. Auf GitHub selbst übernimmt der Coding Agent zugewiesene Issues und liefert Pull Requests. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, diese Bausteine gezielt einzusetzen und in Ihren bestehenden Entwicklungsprozess sauber zu integrieren.

Neben der Praxis im Editor geht es um Steuerung und Qualität: Mit Custom Instructions und Prompt-Dateien geben Sie Copilot Projektwissen mit, über MCP binden Sie zusätzliche Werkzeuge an, und mit Copilot Code Review ergänzen Sie den menschlichen Review-Prozess. Für Verantwortliche in Teams und Organisationen behandeln wir Richtlinien auf Organisations- und Enterprise-Ebene, Content Exclusions, Modellfreigaben und Auswertungen der Nutzung. So schaffen Sie die Grundlage für einen sicheren, nachvollziehbaren und wirksamen Einsatz von Copilot im gesamten Unternehmen.

Go ist die Sprache vieler Cloud-native-Werkzeuge, Microservices, CLIs und Infrastruktur-Komponenten. Ihre Stärke liegt in Einfachheit, schneller Kompilierung und eingebauter Nebenläufigkeit – doch gerade Goroutines, Channels, Context-Handling und Fehlerbehandlung verlangen Disziplin. KI-Coding-Assistenten und Agenten passen gut zu dieser Sprache: Der Compiler, go vet und der Race Detector liefern schnelles, eindeutiges Feedback, mit dem Agenten iterativ arbeiten können. Typische Aufgaben sind tabellengetriebene Tests, gRPC- und HTTP-Handler aus Spezifikationen, das Aufspüren von Race Conditions oder Goroutine-Leaks sowie Refactorings hin zu klaren Interfaces. Im Kurs lernen Sie, idiomatisches Go von KI erzeugen zu lassen und die Ergebnisse mit Go-eigenen Werkzeugen 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?

  • Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams
  • Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs
  • Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code
  • Software-Architekt:innen für hochperformante Microservices

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Subtile Nebenläufigkeitsfehler wie Race Conditions, Deadlocks und Goroutine-Leaks
  • Wiederholender Boilerplate-Code in Fehlerbehandlung, Handlern und Tests
  • Uneinheitliche Projektstrukturen und Interface-Schnitte in wachsenden Codebasen
  • Schwierige Performance-Analyse von Speicherallokationen und Latenzen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie nutzen Completion, Chat und Agent Mode von Copilot zielgerichtet für Ihre täglichen Entwicklungsaufgaben.
  • Sie hinterlegen Projektwissen in Custom Instructions und Prompt-Dateien und verbessern damit die Ergebnisqualität.
  • Sie delegieren geeignete Issues an den Coding Agent und prüfen dessen Pull Requests sachgerecht.
  • Sie integrieren Copilot Code Review sinnvoll in Ihren bestehenden Review-Prozess.
  • Sie lassen KI-Agenten idiomatischen Go-Code, Tests und Services erzeugen, die Go-Konventionen folgen.
  • Sie nutzen KI gezielt zur Analyse von Nebenläufigkeits- und Performance-Problemen.
  • Sie sichern generierten Code mit Compiler, go vet, Race Detector, Linting und Benchmarks ab.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Copilot im Editor: Completion und Chat
  • Inline-Vorschläge und Next Edit Suggestions effizient annehmen, ablehnen und steuern
  • Copilot Chat für Erklärungen, Fehlersuche und Testgenerierung nutzen
  • Kontext gezielt über Dateien, Auswahl, Workspace und Chat-Variablen setzen
  • Modellauswahl und Unterschiede zwischen IDEs wie VS Code, Visual Studio und JetBrains
Modul 2 Agent Mode und Erweiterungen
  • Mehrstufige Aufgaben im Agent Mode planen und kontrolliert ausführen lassen
  • Terminalbefehle, Testläufe und Fehlerrückmeldungen in den Agenten-Loop einbinden
  • MCP-Server für zusätzliche Werkzeuge und Datenquellen anbinden
  • Änderungen prüfen, teilweise übernehmen oder zurücksetzen
Modul 3 Projektwissen mit Custom Instructions
  • Repository-weite Instructions für Architektur, Stil und Tests formulieren
  • Pfadspezifische Instructions und wiederverwendbare Prompt-Dateien anlegen
  • Persönliche und organisationsweite Vorgaben sinnvoll kombinieren
  • Instructions anhand der Ergebnisqualität laufend verbessern
Modul 4 Coding Agent und Code Review auf GitHub
  • Issues so formulieren, dass der Coding Agent sie zuverlässig umsetzen kann
  • Pull Requests des Agenten prüfen, kommentieren und iterieren lassen
  • Copilot Code Review als ergänzende Prüfinstanz im PR-Prozess einsetzen
  • Entwicklungsumgebung des Agenten über Setup-Schritte und Actions konfigurieren

Tag 2

Modul 5 Administration, Policies und Sicherheit
  • Lizenzzuweisung und Richtlinien auf Organisations- und Enterprise-Ebene
  • Content Exclusions, Modellfreigaben und Filter für öffentlichen Code
  • Audit-Logs und Nutzungsmetriken für Steuerung und Einführung auswerten
  • Sicherheitsrisiken, Secrets und Verantwortlichkeiten für KI-generierten Code klären
Modul 6 Praxislabor: Go
  • Tabellengetriebene Tests schreiben
  • gRPC- und HTTP-Services implementieren
  • Nebenläufigkeitsfehler finden
  • Idiomatische Refactorings
  • Performance profilieren
  • CLIs und Tools bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.
  • 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

Tabellengetriebene Tests schreiben

Der Agent erzeugt idiomatische Table-Driven-Tests mit Subtests, Testhelfern und Fakes für Interfaces, führt go test mit Race Detector aus und ergänzt fehlende Grenzfälle, bis die Abdeckung stimmt.

gRPC- und HTTP-Services implementieren

Aus Protobuf-Definitionen oder OpenAPI-Spezifikationen entstehen Handler, Middleware für Logging und Authentifizierung, Context-Weitergabe mit Timeouts und saubere Fehlerrückgaben. Integrationstests prüfen die Endpunkte gegen realistische Anfragen und Fehlerfälle.

Nebenläufigkeitsfehler finden

Die KI analysiert Ausgaben des Race Detectors, Goroutine-Dumps und Code mit Channels oder Mutexen, erklärt die Ursache von Deadlocks oder Leaks und schlägt Korrekturen mit errgroup oder Context-Abbruch vor.

Idiomatische Refactorings

Große Pakete werden entflochten, kleine konsumentenseitige Interfaces eingeführt, Fehler mit Wrapping und errors.Is aufbereitet und Code an Linter-Regeln von golangci-lint angepasst. Das Verhalten bleibt durch bestehende Tests abgesichert.

Performance profilieren

pprof-Profile und Benchmark-Ergebnisse werden ausgewertet, Hotspots und unnötige Allokationen identifiziert und Optimierungen mit Vorher-nachher-Benchmarks belegt. So werden Verbesserungen messbar statt nur vermutet, und Regressionen fallen früh auf.

CLIs und Tools bauen

Der Assistent erstellt Kommandozeilenwerkzeuge mit Cobra oder der Standardbibliothek, inklusive Konfiguration, strukturiertem Logging, Cross-Compilation und Release-Automatisierung. Ergänzt werden Tests, Hilfetexte und eine verständliche Dokumentation der Befehle.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Health-Check-Aggregator

Ein Go-Dienst, der Health-Endpunkte vieler Services parallel abfragt, Ergebnisse zusammenführt und als JSON sowie Prometheus-Metriken bereitstellt. Zeitüberschreitungen und Fehler werden sauber behandelt und protokolliert.

Log-Shipper-CLI

Ein schlankes Kommandozeilentool, das Logdateien beobachtet, Einträge filtert und gebündelt an einen HTTP-Endpunkt sendet – mit Backoff und Graceful Shutdown.

Kubernetes-Ressourcenbericht

Ein CLI auf Basis von client-go, das Ressourcenanforderungen und Limits aller Deployments ausliest und Auffälligkeiten tabellarisch darstellt. Die Ausgabe ist auch als JSON verfügbar.

Voraussetzungen

Sie entwickeln regelmäßig Software, arbeiten mit Git und GitHub (Issues, Pull Requests) und nutzen eine moderne IDE. Praktische Erfahrung mit Go einschließlich Goroutines, Interfaces und Modulen sowie Grundkenntnisse in Git und Containern.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit VS Code oder einer JetBrains-IDE, installierter Copilot-Erweiterung und einem GitHub-Konto mit aktiver Copilot-Lizenz; für den Coding Agent wird ein passender Plan benötigt.

Datenschutz & Compliance

Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.

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 Salzburg Anfragen
  • Mi, 16. Dezember 2026 – Do, 17. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 7. Januar 2027 – Fr, 8. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Agent Mode und Coding Agent?

Der Agent Mode läuft in Ihrer IDE: Sie arbeiten interaktiv mit Copilot, sehen jeden Schritt und geben Befehle frei. Der Coding Agent arbeitet dagegen eigenständig auf GitHub, sobald Sie ihm ein Issue zuweisen, nutzt eine eigene Ausführungsumgebung und legt einen Pull Request an, den Sie anschließend wie den Beitrag eines Teammitglieds prüfen.

Wie stellen wir sicher, dass Copilot unsere Unternehmensrichtlinien einhält?

Auf Organisations- und Enterprise-Ebene lassen sich Funktionen, Modelle und Erweiterungen gezielt freigeben oder sperren. Content Exclusions halten sensible Dateien aus dem Kontext heraus, und Audit-Logs machen die Nutzung nachvollziehbar. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diese Hebel mit Datenschutz, Informationssicherheit und internen Coding-Standards zusammenbringen.

Lohnt sich der Kurs, wenn wir Copilot schon länger nutzen?

Ja, gerade dann. Viele Teams nutzen nur die Vervollständigung und lassen Chat, Agent Mode, Custom Instructions und den Coding Agent weitgehend ungenutzt. Der Kurs zeigt, wie Sie diese Funktionen strukturiert einsetzen, Ergebnisse durch Projektwissen verbessern und typische Fehlerquellen vermeiden. Erfahrene Nutzer profitieren besonders von den Abschnitten zu Review und Governance.

Schreibt die KI wirklich idiomatisches Go?

Mit gutem Kontext ja. Ohne Vorgaben neigen Modelle manchmal zu Mustern aus anderen Sprachen, etwa zu großen Interfaces oder übermäßiger Abstraktion. Im Kurs hinterlegen Sie Ihre Go-Konventionen, Linter-Konfiguration und Beispielcode so, dass der Assistent einfachen, idiomatischen Code bevorzugt, und prüfen die Ergebnisse mit golangci-lint.

Kann die KI Race Conditions zuverlässig finden?

Die KI ist ein starkes Analysewerkzeug, ersetzt aber nicht den Race Detector. Am besten wirkt die Kombination: Der Agent führt Tests mit Race Detector aus, interpretiert die Berichte und schlägt Korrekturen vor. Sie lernen, diesen Ablauf aufzusetzen und vorgeschlagene Synchronisationsänderungen kritisch zu bewerten.

Was kostet die Schulung „GitHub Copilot für Go-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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