Schulung · GitHub Copilot · Interne Tools & Automatisierung

GitHub Copilot für interne Tools und Automatisierung

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 Interne Tools & Automatisierung. 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.

In fast jedem Unternehmen gibt es einen langen Rückstau an kleinen Werkzeugen, die niemand baut: Admin-Oberflächen für Stammdaten, Skripte für wiederkehrende Datenabgleiche, Slack- oder Teams-Bots, Berichtsgeneratoren und Schnittstellen zwischen SaaS-Systemen. Mit KI-Coding-Assistenten und Agenten lassen sich solche internen Tools in Stunden statt Wochen entwickeln. Entwickler:innen, Ops- und Plattform-Teams verlagern ihren Fokus damit vom Schreiben des Codes auf saubere Anforderungen, sichere Zugriffe und verlässlichen Betrieb. Denn gerade interne Werkzeuge haben oft weitreichende Rechte auf Produktionsdaten und werden schnell geschäftskritisch. Im Kurs lernen Sie, interne Tools und Automatisierungen mit KI zügig zu bauen, Authentifizierung und Berechtigungen von Anfang an richtig umzusetzen und Lösungen so zu gestalten, dass sie dokumentiert, getestet und wartbar bleiben.

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?

  • Softwareentwickler:innen, die interne Anwendungen und Skripte betreuen
  • DevOps-, SRE- und Plattform-Teams
  • IT-Administrator:innen mit Automatisierungsaufgaben
  • Operations- und RevOps-Engineers
  • Teams für Business-Process-Automatisierung

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Langer Rückstau an internen Werkzeugen, die neben der Produktentwicklung nie priorisiert werden
  • Manuelle Abgleiche zwischen SaaS-Systemen, Tabellen und Datenbanken mit hoher Fehleranfälligkeit
  • Interne Tools mit zu weitreichenden Rechten, fehlender Protokollierung und ohne Verantwortliche
  • Undokumentierte Skripte, die nur eine Person versteht

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 entwickeln interne Tools, Bots und Automatisierungen mit KI-Agenten in kurzer Zeit und in solider Qualität.
  • Sie setzen Authentifizierung, Berechtigungen, Protokollierung und Secret-Management für interne Anwendungen von Beginn an korrekt um.
  • Sie gestalten Automatisierungen dokumentiert, testbar und betreibbar, sodass sie nicht von einzelnen Personen abhängen.

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: Interne Tools & Automatisierung
  • Admin-Oberflächen generieren
  • Datenabgleiche automatisieren
  • Chat-Bots für Teams
  • Ops-Runbooks automatisieren
  • Berichte und Exporte erzeugen
  • Agenten-Workflows bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Interne Tools greifen häufig auf Personal-, Kunden- und Produktionsdaten zu: Sie lernen, Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip zu vergeben, Secrets in Tresoren statt im Code zu halten, Zugriffe zu protokollieren und Vorgaben aus DSGVO und Mitbestimmung bei Werkzeugen mit Mitarbeiterbezug zu berücksichtigen.
  • 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

Admin-Oberflächen generieren

Aus einem Datenbankschema oder einer API CRUD-Oberflächen mit Suche, Filtern, Validierung, rollenbasierten Berechtigungen und Änderungsprotokoll erzeugen, die Fachteams sicher für Stammdatenpflege nutzen können. Direkter Datenbankzugriff wird damit überflüssig.

Datenabgleiche automatisieren

Skripte schreiben, die Daten aus CRM, ERP, Ticketsystem und Tabellen regelmäßig abrufen, abgleichen und Abweichungen melden, mit Wiederholungslogik, Idempotenz und verständlichen Fehlermeldungen. Fehler landen direkt im zuständigen Kanal.

Chat-Bots für Teams

Slack- oder Teams-Bots entwickeln, die Statusabfragen beantworten, Freigaben anstoßen, Deployments melden oder Bereitschaftsinformationen liefern und dabei nur explizit erlaubte Aktionen ausführen. Jede Aktion wird mit Benutzerkennung protokolliert.

Ops-Runbooks automatisieren

Wiederkehrende Betriebsaufgaben wie Benutzerverwaltung, Zertifikatserneuerung oder Log-Auswertung als geprüfte Skripte und Workflows umsetzen und mit Dry-Run-Modus sowie Protokollierung absichern. So werden Betriebsaufgaben auch nachts und am Wochenende verlässlich und einheitlich erledigt.

Berichte und Exporte erzeugen

Regelmäßige Auswertungen aus Datenbanken und APIs automatisiert als PDF, Tabelle oder E-Mail aufbereiten, inklusive Zeitsteuerung, Parametrisierung und nachvollziehbarer Datenquellen. Manuelles Zusammenkopieren aus verschiedenen Systemen entfällt damit vollständig.

Agenten-Workflows bauen

KI-Agenten mit Werkzeugen wie Ticketsystem, Wissensdatenbank und internen APIs verbinden, etwa über MCP, um Anfragen vorzuqualifizieren, Daten zusammenzutragen und Entwürfe zur menschlichen Freigabe vorzubereiten. Jeder Schritt bleibt nachvollziehbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Onboarding-Automat

Ein Workflow, der bei neuen Mitarbeitenden Konten in mehreren Systemen anlegt, Gruppen zuweist und eine Checkliste mit offenen Schritten an die Führungskraft schickt.

Lizenz-Übersicht

Ein internes Dashboard, das Nutzungsdaten aus SaaS-Werkzeugen abruft, ungenutzte Lizenzen markiert und Kosten pro Team übersichtlich darstellt. Das schafft Transparenz für Einkauf und IT.

Deployment-Bot

Ein Chat-Bot, der Deployments ankündigt, Änderungen aus Pull Requests zusammenfasst und bei fehlgeschlagenen Pipelines die zuständigen Personen benachrichtigt. Rückfragen im Team werden so deutlich seltener.

Voraussetzungen

Sie entwickeln regelmäßig Software, arbeiten mit Git und GitHub (Issues, Pull Requests) und nutzen eine moderne IDE. Sie haben Programmiererfahrung in einer Sprache wie Python, TypeScript oder Go und kennen Grundlagen von APIs, Datenbanken und Kommandozeile.

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

Interne Tools greifen häufig auf Personal-, Kunden- und Produktionsdaten zu: Sie lernen, Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip zu vergeben, Secrets in Tresoren statt im Code zu halten, Zugriffe zu protokollieren und Vorgaben aus DSGVO und Mitbestimmung bei Werkzeugen mit Mitarbeiterbezug zu berücksichtigen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Hannover Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 München Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 3. Februar 2027 – Do, 4. Februar 2027 Stuttgart 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.

Wann lohnt sich ein eigenes internes Tool statt einer Standardlösung?

Wenn ein Ablauf spezifisch für Ihr Unternehmen ist, mehrere Systeme verbindet oder Standardwerkzeuge nur mit großem Anpassungsaufwand passen. Mit KI sinken die Entwicklungskosten deutlich, Betrieb und Wartung bleiben jedoch. Im Kurs lernen Sie, Aufwand und Nutzen realistisch abzuwägen und Werkzeuge so zu bauen, dass sie mit geringem Pflegeaufwand dauerhaft funktionieren.

Wie sichern wir interne Tools ab, die schnell mit KI entstanden sind?

Mit festen Leitplanken: Anmeldung über den zentralen Identitätsanbieter, rollenbasierte Berechtigungen, keine Secrets im Code, Protokollierung aller schreibenden Aktionen und ein kurzes Review vor dem Produktiveinsatz. Diese Grundbausteine lassen sich als Vorlage hinterlegen, sodass KI-Agenten sie automatisch in jedes neue Tool übernehmen. Genau diese Vorlagen erarbeiten Sie im Kurs.

Was kostet die Schulung „GitHub Copilot für interne Tools und Automatisierung“?

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 interne Tools und Automatisierung

Weitere Kurse zu GitHub Copilot

Alle 32 Kurse zu GitHub Copilot

GitHub Copilot · MünchenGitHub Copilot · SalzburgGitHub Copilot · BerlinGitHub Copilot · AugsburgGitHub Copilot · HannoverGitHub Copilot · BremenGitHub Copilot · StuttgartGitHub Copilot · KaiserslauternGitHub Copilot · Online