Schulung · Lovable · API-Entwicklung

Lovable für API-Entwickler:innen

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
1 Tag (7 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 Lovable mit den typischen Abläufen im Bereich API-Entwicklung. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Lovable erzeugt aus natürlichsprachlichen Beschreibungen vollständige Web-Anwendungen auf Basis von React, TypeScript, Tailwind CSS und Vite. In dieser eintägigen Schulung lernen Sie, wie Sie Anforderungen so formulieren, dass Lovable sauberen, wartbaren Code liefert, wie Sie über die Supabase-Integration Datenbank, Authentifizierung und Storage anbinden und wie Sie Änderungen iterativ steuern, statt bei jedem Fehler von vorn zu beginnen. Im Mittelpunkt stehen echte Workflows: vom ersten Prompt über Datenmodell und Rechtekonzept bis zur veröffentlichten Anwendung unter eigener Domain.

Für Entwicklerinnen und Entwickler ist Lovable vor allem dann interessant, wenn der generierte Code nicht im Tool gefangen bleibt. Deshalb arbeiten Sie intensiv mit der bidirektionalen GitHub-Synchronisation, prüfen den erzeugten Code im eigenen Editor, ergänzen Tests und übernehmen das Projekt bei Bedarf in Ihre bestehende Toolchain. Sie lernen außerdem die Grenzen kennen: Row Level Security, Edge Functions, Secrets, Performance und Wartbarkeit größerer Codebasen. So entscheiden Sie fundiert, wann Lovable der schnellste Weg ist und wann klassische Entwicklung oder ein Agentic-Coding-Werkzeug besser passt.

APIs sind das Rückgrat moderner Softwarelandschaften und zunehmend auch die Schnittstelle, über die KI-Agenten mit Systemen interagieren. KI-Coding-Assistenten beschleunigen den gesamten API-Lebenszyklus: vom Entwurf einer OpenAPI- oder AsyncAPI-Spezifikation über die Generierung von Server-Stubs, Clients und Contract-Tests bis zur Dokumentation und Versionierung. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Konsistenz, Sicherheit und Abwärtskompatibilität, denn APIs werden von vielen Teams, Partnern und automatisierten Agenten genutzt. Im Kurs lernen Sie, API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung umzusetzen, Design-Richtlinien automatisiert durchzusetzen, Breaking Changes früh zu erkennen und bestehende Schnittstellen über das Model Context Protocol oder Tool-Definitionen für KI-Agenten nutzbar zu machen.

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?

  • Backend-Entwickler:innen, die REST-, GraphQL- oder gRPC-Schnittstellen bauen
  • API-Architekt:innen und Verantwortliche für API-Governance
  • Integrationsentwickler:innen für Partner- und Plattformanbindungen
  • Platform-Engineering-Teams mit API-Gateways und Developer-Portalen
  • Entwickler:innen, die Unternehmensdaten für KI-Agenten zugänglich machen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Uneinheitliches API-Design über Teams hinweg mit unterschiedlichen Konventionen für Fehler, Paginierung und Versionierung
  • Spezifikation, Implementierung und Dokumentation laufen auseinander
  • Breaking Changes werden erst bei Konsumenten bemerkt
  • Absicherung von Authentifizierung, Autorisierung und Rate Limiting für wachsende Nutzerzahlen und Agenten-Zugriffe

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren Prompts, mit denen Lovable strukturierte und wartbare React-Anwendungen erzeugt.
  • Sie binden Supabase für Datenbank, Authentifizierung und Storage an und prüfen die Row Level Security.
  • Sie iterieren gezielt am Design, ohne funktionierende Teile der Anwendung zu beschädigen.
  • Sie synchronisieren Projekte mit GitHub und bearbeiten den Code in Ihrer gewohnten Entwicklungsumgebung weiter.
  • Sie setzen API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung um, von der Spezifikation bis zu Clients, Tests und Dokumentation.
  • Sie automatisieren Design-Governance, Contract-Tests und die Erkennung von Breaking Changes in Ihrer Pipeline.
  • Sie machen bestehende APIs sicher und kontrolliert für KI-Agenten nutzbar, etwa über das Model Context Protocol.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen und Prompt-Strategie
  • Funktionsweise von Lovable: generierter Stack aus React, TypeScript, Tailwind CSS und shadcn/ui
  • Anforderungen strukturiert beschreiben: Zielgruppe, Seiten, Datenobjekte, Rollen
  • Chat-Modus versus direkte Änderungen: wann planen, wann bauen
  • Wissensbasis und Projektanweisungen für konsistente Ergebnisse nutzen
Modul 2 Backend mit Supabase
  • Supabase-Projekt verbinden und Tabellen aus dem Prompt ableiten lassen
  • Authentifizierung mit E-Mail, Magic Link und OAuth-Anbietern einrichten
  • Row Level Security Policies verstehen, prüfen und gezielt nachschärfen
  • Edge Functions, Storage-Buckets und Secrets für externe APIs einsetzen
Modul 3 Design-Iteration und UI-Qualität
  • Visuelles Bearbeiten einzelner Elemente und gezielte Layout-Prompts
  • Screenshots und Figma-Entwürfe als Vorlage verwenden
  • Responsives Verhalten, Barrierefreiheit und Designsystem-Konsistenz sicherstellen
  • Fehler mit Konsolenausgaben und Rücksprung auf frühere Versionen beheben
Modul 4 GitHub-Sync und professioneller Workflow
  • Bidirektionale Synchronisation mit einem GitHub-Repository einrichten
  • Code lokal in VS Code, Cursor oder Claude Code weiterbearbeiten
  • Branches, Code-Reviews und Tests für generierten Code etablieren
  • Abhängigkeiten, Umgebungsvariablen und Projektstruktur sauber halten
Modul 5 Deployment, Betrieb und Grenzen
  • Veröffentlichen mit Lovable-Hosting und eigener Domain
  • Alternative Deployments über Vercel, Netlify oder eigene Infrastruktur
  • Credit-Verbrauch, Projektgröße und typische Sackgassen realistisch einschätzen
  • Sicherheits- und Datenschutzcheck vor dem Go-live, inklusive DSGVO-Fragen
Modul 6 Praxislabor: API-Entwicklung
  • OpenAPI-Specs generieren
  • Server und Clients erzeugen
  • Contract-Tests aufbauen
  • Breaking Changes erkennen
  • API-Sicherheit prüfen
  • APIs für KI-Agenten öffnen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.
  • 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

OpenAPI-Specs generieren

Aus fachlichen Anforderungen, Domänenmodellen oder bestehendem Code vollständige OpenAPI-Spezifikationen mit Schemas, Beispielen, Fehlerobjekten und Sicherheitsschemata entwerfen und gegen Ihre Styleguide-Regeln prüfen. Inkonsistenzen fallen so vor der Implementierung auf.

Server und Clients erzeugen

Aus einer Spezifikation Controller-Gerüste, Validierungslogik und typsichere Client-SDKs für mehrere Sprachen ableiten und die generierten Teile sauber von handgeschriebener Geschäftslogik trennen. Bei Spec-Änderungen wird einfach neu generiert.

Contract-Tests aufbauen

Consumer-Driven Contracts definieren, Testfälle für Grenzwerte, Fehlerpfade und Authentifizierung generieren und in der CI-Pipeline automatisch gegen Spezifikation und laufende Implementierung ausführen. Abweichungen blockieren das Deployment frühzeitig.

Breaking Changes erkennen

Zwei Versionen einer Spezifikation vergleichen, inkompatible Änderungen identifizieren, Migrationshinweise für Konsumenten formulieren und Deprecation-Strategien mit Versionierung und Sunset-Headern planen. Die Prüfung läuft automatisch bei jedem Pull Request mit.

API-Sicherheit prüfen

Endpunkte auf typische Schwachstellen aus den OWASP API Security Top 10 analysieren, etwa fehlerhafte Objekt-Autorisierung, Mass Assignment oder fehlendes Rate Limiting, und Korrekturen vorschlagen. Jede Empfehlung wird begründet.

APIs für KI-Agenten öffnen

Bestehende Schnittstellen als MCP-Server oder Tool-Definitionen bereitstellen, Beschreibungen und Parameter agententauglich formulieren und Berechtigungen so zuschneiden, dass Agenten nur freigegebene Aktionen ausführen. Alle Aufrufe werden protokolliert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

API-Linter mit Hausregeln

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das OpenAPI-Dateien gegen Ihre Design-Richtlinien prüft und verständliche Verbesserungsvorschläge direkt im Pull Request ausgibt. So wird API-Governance Teil des normalen Entwicklungsalltags.

Mock-Server aus Spec

Ein kleiner Dienst, der aus einer Spezifikation realistische Beispielantworten erzeugt, damit Frontend-Teams parallel zur Backend-Entwicklung arbeiten können. Er lässt sich lokal oder in der CI starten.

MCP-Server für interne API

Ein MCP-Server, der ausgewählte Endpunkte einer internen REST-API als Werkzeuge für KI-Assistenten bereitstellt, mit Authentifizierung und Protokollierung. Schreibende Aktionen erfordern eine explizite Freigabe.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Webentwicklung (HTML, CSS, JavaScript) und erste Erfahrungen mit Git sind hilfreich. React- oder Supabase-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Sie entwickeln Backend-Anwendungen in einer gängigen Sprache wie Java, C#, TypeScript, Python oder Go und kennen HTTP, JSON und REST-Grundlagen.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

Datenschutz & Compliance

APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

Lohnt sich Spec-first, wenn KI ohnehin schnell Code schreibt?

Gerade dann. Eine präzise Spezifikation ist der beste Kontext für einen KI-Assistenten: Sie legt Datenstrukturen, Fehlerfälle und Sicherheitsanforderungen eindeutig fest und dient zugleich als Vertrag für Konsumenten und als Grundlage für Tests. Ohne Spezifikation erzeugt KI schnell inkonsistente Endpunkte. Im Kurs nutzen Sie die Spec als zentrale Quelle für Generierung und Prüfung.

Was ist der Unterschied zwischen einer REST-API und einem MCP-Server?

Eine REST-API richtet sich an Entwickler:innen und Anwendungen, ein MCP-Server stellt Funktionen in einem standardisierten Format für KI-Assistenten und Agenten bereit, inklusive Beschreibungen, die das Modell versteht. Häufig ist der MCP-Server eine schlanke Schicht über bestehenden APIs. Sie lernen, wann sich dieser Schritt lohnt und wie Sie ihn sicher umsetzen.

Was kostet die Schulung „Lovable für API-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 1 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 API-Entwickler:innen

Weitere Kurse zu Lovable

Alle 61 Kurse zu Lovable

Lovable · MünchenLovable · SalzburgLovable · BerlinLovable · AugsburgLovable · HannoverLovable · BremenLovable · StuttgartLovable · KaiserslauternLovable · Online