Schulung · GitHub Copilot · MVP-Entwicklung für Startups

GitHub Copilot für Startups und MVP-Entwicklung

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 Startups und MVP-Entwicklung“ richtet sich an 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 und zeigt Schritt für Schritt, wie GitHub Copilot im Bereich MVP-Entwicklung für Startups 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.

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 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 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 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: 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 entwickeln regelmäßig Software, arbeiten mit Git und GitHub (Issues, Pull Requests) und nutzen eine moderne IDE. Sie haben eine konkrete Produktidee oder arbeiten in einem frühen Produktteam; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, technisches Grundverständnis ist hilfreich.

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

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.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 10. Dezember 2026 – Fr, 11. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 26. Januar 2027 – Mi, 27. Januar 2027 Berlin Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 24. Februar 2027 – Do, 25. Februar 2027 München 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 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 „GitHub Copilot 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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