Schulung · GitHub Copilot · Rust

GitHub Copilot für Rust-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

Das Training „GitHub Copilot für Rust-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Rust-Entwickler:innen in System- und Backend-Projekten, C- und C++-Entwickler:innen, die auf Rust umsteigen oder Module portieren und Embedded- und IoT-Entwickler:innen mit Rust und zeigt Schritt für Schritt, wie GitHub Copilot im Bereich Rust produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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.

Rust gewinnt überall dort an Bedeutung, wo Speichersicherheit und Performance zusammenkommen müssen: in Systemsoftware, Embedded-Projekten, Netzwerkdiensten, WebAssembly und sicherheitskritischen Komponenten. Die Lernkurve ist steil – Ownership, Lifetimes, Traits und async-Laufzeiten fordern auch erfahrene Entwickler:innen. KI-Coding-Assistenten und Agenten erweisen sich hier als geduldige Sparringspartner: Sie erklären Borrow-Checker-Fehler, schlagen passende Ownership-Strukturen vor, schreiben Tests und Property-Based-Tests, portieren C- oder C++-Module schrittweise und arbeiten Clippy-Hinweise ab. Weil der Compiler sehr präzises Feedback liefert, können Agenten iterativ bis zu kompilierbarem, sicherem Code arbeiten. Im Kurs lernen Sie, diese Feedbackschleife gezielt zu nutzen und unsafe-Code besonders kritisch zu prüfen.

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?

  • Rust-Entwickler:innen in System- und Backend-Projekten
  • C- und C++-Entwickler:innen, die auf Rust umsteigen oder Module portieren
  • Embedded- und IoT-Entwickler:innen mit Rust
  • Security- und Plattformteams mit Fokus auf Speichersicherheit

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Schwer verständliche Borrow-Checker- und Lifetime-Fehler
  • Komplexe Trait-Hierarchien, Generics und async-Code mit Tokio
  • Aufwändige Portierung bestehender C- oder C++-Codebasen und FFI-Grenzen
  • Verantwortungsvoller Umgang mit unsafe-Blöcken und deren Begründung

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 nutzen KI-Agenten als Sparringspartner für Ownership, Lifetimes, Traits und async-Rust.
  • Sie lassen Tests, Portierungen und Services erzeugen und mit Compiler, Clippy und Miri absichern.
  • Sie bewerten generierten unsafe- und FFI-Code systematisch hinsichtlich Speichersicherheit.

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: Rust
  • Compilerfehler verstehen und beheben
  • Tests und Property-Based-Tests
  • C- und C++-Module portieren
  • Async-Services mit Tokio
  • Clippy und Idiomatik
  • unsafe-Code prüfen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Rust wird häufig in sicherheitskritischen Komponenten eingesetzt, für die der Cyber Resilience Act Anforderungen an Schwachstellenmanagement und SBOMs stellt. Prüfen Sie neue Crates mit cargo-audit oder cargo-deny auf Schwachstellen und Lizenzen, und behandeln Sie proprietären Systemcode bei der Nutzung von Cloud-Modellen als vertraulich.
  • 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

Compilerfehler verstehen und beheben

Der Assistent erklärt Borrow-Checker- und Lifetime-Fehler in verständlicher Sprache, schlägt alternative Ownership-Strukturen wie Referenzen, Rc oder Klonen bewusst vor und iteriert mit cargo check bis zum fehlerfreien Build.

Tests und Property-Based-Tests

Die KI schreibt Unit- und Integrationstests, Doc-Tests und Property-Based-Tests mit proptest, die Invarianten über viele generierte Eingaben prüfen und so Randfälle in Parsern oder Algorithmen aufdecken.

C- und C++-Module portieren

Bestehender Code wird modulweise nach Rust übertragen, FFI-Schnittstellen mit bindgen oder cbindgen erstellt und das Verhalten über gemeinsame Tests zwischen alter und neuer Implementierung abgesichert.

Async-Services mit Tokio

Aus Spezifikationen entstehen HTTP- oder gRPC-Dienste mit Axum oder Tonic, inklusive strukturierter Fehlertypen, Graceful Shutdown, Tracing und sinnvoller Behandlung von Abbruch und Timeouts. Integrationstests prüfen das Verhalten unter Last.

Clippy und Idiomatik

Clippy-Hinweise werden systematisch abgearbeitet, Fehlerbehandlung mit thiserror oder anyhow vereinheitlicht und Iteratoren, Pattern Matching und Traits idiomatisch eingesetzt. Bestehende Tests sichern jede Änderung zuverlässig ab und verhindern Regressionen.

unsafe-Code prüfen

Der Agent inventarisiert unsafe-Blöcke, dokumentiert die jeweiligen Sicherheitsinvarianten, schlägt sichere Alternativen vor und führt Miri-Prüfungen aus, um undefiniertes Verhalten aufzuspüren. Jede Begründung wird als SAFETY-Kommentar im Code festgehalten.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Schneller Log-Parser

Ein Rust-CLI, das große Logdateien per Streaming verarbeitet, Muster mit regulären Ausdrücken erkennt und Statistiken ausgibt – mit Benchmarks im Vergleich zu einem Skript.

Axum-Microservice

Ein kleiner REST-Dienst mit Axum, SQLx, strukturiertem Tracing und Integrationstests, vollständig per KI-Agent geplant und implementiert. Ideal, um den vollständigen Agenten-Workflow mit Compiler-Feedback zu üben.

WebAssembly-Modul

Eine rechenintensive Funktion, etwa Bildverarbeitung oder Validierung, als WebAssembly-Modul mit wasm-bindgen, eingebunden in eine einfache Webseite. Ein Benchmark vergleicht die Laufzeit mit einer reinen JavaScript-Variante.

Voraussetzungen

Sie entwickeln regelmäßig Software, arbeiten mit Git und GitHub (Issues, Pull Requests) und nutzen eine moderne IDE. Grundlegende Rust-Erfahrung mit Cargo, Ownership und Traits sowie Erfahrung in mindestens einer weiteren systemnahen oder Backend-Sprache.

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

Rust wird häufig in sicherheitskritischen Komponenten eingesetzt, für die der Cyber Resilience Act Anforderungen an Schwachstellenmanagement und SBOMs stellt. Prüfen Sie neue Crates mit cargo-audit oder cargo-deny auf Schwachstellen und Lizenzen, und behandeln Sie proprietären Systemcode bei der Nutzung von Cloud-Modellen als vertraulich.

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
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 18. Januar 2027 – Di, 19. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 28. Januar 2027 – Fr, 29. Januar 2027 Augsburg 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.

Kann KI beim Einstieg in Rust helfen?

Ja, sehr. KI-Assistenten erklären Compilerfehler geduldig und im Kontext Ihres Codes, zeigen alternative Lösungsansätze und begründen, warum der Borrow Checker eine Konstruktion ablehnt. Wichtig ist, die Erklärungen nachzuvollziehen statt Vorschläge blind zu übernehmen. Der Kurs setzt deshalb auf aktive Übungen, in denen Sie Lösungen mit der KI gemeinsam erarbeiten.

Wie zuverlässig sind KI-Portierungen von C++ nach Rust?

Für klar abgegrenzte Module funktionieren sie gut, wenn das Verhalten durch Tests abgesichert ist. Kritisch sind Stellen mit Zeigerarithmetik, gemeinsamem Zustand oder undefiniertem Verhalten im Original. Im Kurs lernen Sie, Portierungen inkrementell anzulegen, Differenztests gegen die alte Implementierung zu fahren und unsafe-Code gezielt zu minimieren.

Was kostet die Schulung „GitHub Copilot für Rust-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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