Schulung · Replit Agent · Python-Entwicklung

Replit Agent für Python-Entwickler:innen

Apps im Browser bauen, testen und hosten: mit Replit Agent von der Idee zur veröffentlichten Anwendung inklusive Datenbank.

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

„Replit Agent für Python-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Python-Backend-Entwickler:innen mit Django, Flask oder FastAPI, Automatisierungs- und Skripting-Spezialist:innen in IT und Fachbereichen und Data- und ML-Engineers, die produktiven Python-Code pflegen. Sie lernen Replit Agent nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Python-Entwicklung.

Replit vereint Entwicklungsumgebung, Laufzeit, Datenbank und Hosting in einem einzigen Browser-Arbeitsbereich. Der Replit Agent baut darauf auf: Sie beschreiben eine Anwendung in natürlicher Sprache, der Agent erstellt einen Plan, legt Dateien an, installiert Pakete, richtet eine Datenbank ein, startet die App und testet sie selbstständig. In dieser eintägigen Schulung lernen Sie, diesen Prozess bewusst zu steuern – egal ob Sie professionell entwickeln, im Produktmanagement Ideen validieren, in der Lehre arbeiten oder als Gründerin oder Gründer schnell ein erstes Produkt brauchen.

Sie arbeiten an einer eigenen Anwendung, etwa einem internen Werkzeug, einer kleinen API, einem Daten-Dashboard oder einem MVP mit Nutzerverwaltung. Dabei lernen Sie, Anforderungen klar zu formulieren, Checkpoints für sichere Rücksprünge zu nutzen, Secrets und Datenbank richtig zu handhaben und die passende Deployment-Variante zu wählen. Für technisch versierte Teilnehmende vertiefen wir Codestruktur, Git-Anbindung und Debugging im Shell. Zum Abschluss bewerten Sie Kosten, Sicherheit und Grenzen realistisch, damit aus einem schnellen Prototyp kein unkontrollierbares Produktivsystem wird.

Python ist die Sprache, in der viele Teams Web-Backends, Automatisierung, Datenpipelines und KI-Anwendungen gleichzeitig betreiben – entsprechend heterogen sind die Codebasen. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern den Alltag hier besonders spürbar: Sie schreiben pytest-Suiten auf Basis vorhandener Fixtures, ergänzen Type Hints bis mypy sauber durchläuft, migrieren Legacy-Skripte auf moderne Packaging-Standards mit pyproject.toml und erklären fremde Django- oder FastAPI-Projekte in Minuten statt Tagen. Entscheidend ist, die Werkzeuge mit klarem Kontext zu führen: Projektkonventionen, Linter-Regeln von Ruff, Testbefehle und Architekturentscheidungen gehören in Anweisungsdateien und Prompts. Wer das beherrscht, delegiert Routinearbeit verlässlich und konzentriert sich auf Design, Review und fachliche Logik.

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?

  • Python-Backend-Entwickler:innen mit Django, Flask oder FastAPI
  • Automatisierungs- und Skripting-Spezialist:innen in IT und Fachbereichen
  • Data- und ML-Engineers, die produktiven Python-Code pflegen
  • Tech Leads, die Code-Qualität und Review-Prozesse verantworten
  • Entwickler:innen, die Legacy-Python-Code modernisieren

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Gewachsene Codebasen ohne Type Hints und mit lückenhafter Testabdeckung
  • Abhängigkeitschaos zwischen requirements.txt, Poetry, uv und virtuellen Umgebungen
  • Zeitaufwändige Reviews und uneinheitlicher Stil trotz Linter und Formatter
  • Einarbeitung in fremde Projekte mit implizitem Wissen und fehlender Dokumentation

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren Anforderungen so, dass Replit Agent eine passende Anwendung plant und umsetzt.
  • Sie erweitern eine App schrittweise und nutzen Checkpoints, um Fehlentwicklungen sicher zurückzunehmen.
  • Sie richten Datenbank, Benutzeranmeldung und Secrets korrekt ein.
  • Sie veröffentlichen Ihre Anwendung mit der passenden Deployment-Variante.
  • Sie lassen KI-Agenten pytest-Suiten, Type Hints und Refactorings in Ihrer Python-Codebasis zuverlässig umsetzen.
  • Sie hinterlegen Projektkonventionen, Tooling wie Ruff, mypy und uv sowie Testbefehle so, dass der Assistent sie konsequent einhält.
  • Sie prüfen generierten Python-Code systematisch auf Korrektheit, Sicherheit und Wartbarkeit, bevor er gemergt wird.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Replit-Arbeitsbereich und Agent im Überblick
  • Workspace verstehen: Editor, Vorschau, Konsole, Shell und Dateien
  • Wie der Agent arbeitet: Plan, Umsetzung, Selbsttest und Rückfragen
  • Unterschied zwischen Agent und Assistent für kleine, gezielte Änderungen
  • Geeignete und ungeeignete Projekte für Replit Agent erkennen
Modul 2 Von der Idee zur funktionierenden App
  • Anforderungen als kurze Spezifikation formulieren: Nutzer, Funktionen, Daten
  • Planungsmodus nutzen, um Umfang und Vorgehen vorab abzustimmen
  • In kleinen Schritten erweitern und Ergebnisse in der Vorschau prüfen
  • Checkpoints und Rollbacks einsetzen, wenn eine Änderung danebengeht
Modul 3 Daten, Nutzer und Integrationen
  • Integrierte PostgreSQL-Datenbank anlegen, Tabellen prüfen und Daten bearbeiten
  • Anmeldung und Benutzerverwaltung mit Replit Auth einrichten
  • API-Schlüssel sicher in Secrets ablegen statt im Code
  • Externe Dienste wie Zahlungsanbieter, E-Mail oder KI-Modelle anbinden
Modul 4 Code verstehen, debuggen und zusammenarbeiten
  • Projektstruktur lesen: wo Frontend, Backend und Datenlogik liegen
  • Fehlermeldungen aus Konsole und Logs nutzen und an den Agenten übergeben
  • Gemeinsam in Echtzeit arbeiten und Projekte mit Git versionieren
  • Python- und JavaScript-Projekte auch ohne Agent gezielt anpassen
Modul 5 Veröffentlichen, Betrieb und Grenzen
  • Deployment-Arten wählen: statisch, Autoscale, dauerhaft laufend oder zeitgesteuert
  • Eigene Domain, Umgebungsvariablen und Monitoring einrichten
  • Kosten für Agent-Nutzung und Hosting abschätzen und begrenzen
  • Datenschutz, Zugriffsrechte und Übergabe an ein Entwicklungsteam
Modul 6 Praxislabor: Python-Entwicklung
  • pytest-Tests generieren
  • Type Hints und mypy-Bereinigung
  • Django-Migrationen und ORM-Refactoring
  • FastAPI-Endpunkte mit Pydantic
  • Legacy-Skripte modernisieren
  • Codebasis verstehen und dokumentieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Klären Sie, welcher Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf, schließen Sie Secrets aus .env-Dateien konsequent aus und prüfen Sie generierten Code auf Lizenzübernahmen sowie neu eingeführte PyPI-Abhängigkeiten (Typosquatting, Supply-Chain-Risiken). Für Produkte mit digitalen Elementen gewinnen zudem die Pflichten des Cyber Resilience Act an Bedeutung.
  • 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

pytest-Tests generieren

Der Assistent analysiert Funktionen und vorhandene Fixtures, schreibt parametrisierte pytest-Tests inklusive Edge Cases und Mocks für externe Dienste und führt sie iterativ aus, bis sie grün sind und die gewünschte Abdeckung erreichen.

Type Hints und mypy-Bereinigung

Untypisierter Code wird modulweise mit Type Hints, TypedDict und Protocols versehen. Der Agent startet mypy oder Pyright, interpretiert die Meldungen und behebt sie schrittweise, ohne das Laufzeitverhalten zu verändern.

Django-Migrationen und ORM-Refactoring

Modelländerungen werden samt Datenmigrationen geplant, makemigrations-Konflikte aufgelöst und N+1-Abfragen mit select_related oder prefetch_related optimiert. Die KI erklärt Risiken für bestehende Produktionsdaten vor dem Deployment. Auch Rückwärtsmigrationen werden mitgedacht.

FastAPI-Endpunkte mit Pydantic

Aus einer fachlichen Beschreibung oder einem OpenAPI-Entwurf entstehen Pydantic-Modelle, Router, Dependency Injection und Validierungslogik inklusive Fehlerbehandlung und passender Tests mit dem TestClient. Die Endpunkte folgen Ihren bestehenden Projektkonventionen.

Legacy-Skripte modernisieren

Alte Skripte werden in Pakete mit pyproject.toml überführt, globale Zustände entfernt, argparse- oder Click-CLIs ergänzt und Ruff-Regeln angewendet. Der Agent dokumentiert jede Änderung nachvollziehbar im Commit.

Codebasis verstehen und dokumentieren

Der Assistent erkundet ein unbekanntes Repository, erstellt Architekturübersichten, erklärt Datenflüsse zwischen Modulen und ergänzt fehlende Docstrings im Google- oder NumPy-Stil, sodass neue Teammitglieder schneller produktiv werden.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

CLI für Log-Analyse

Ein Typer-basiertes Kommandozeilentool, das Anwendungslogs einliest, Fehlermuster gruppiert und eine kompakte Zusammenfassung als Markdown oder JSON ausgibt – inklusive Tests und Packaging.

FastAPI-Microservice mit Datenbank

Ein kleiner REST-Service mit SQLAlchemy, Alembic-Migrationen, Pydantic-Validierung und Docker-Setup, der vollständig per KI-Agent geplant, implementiert und getestet wird. Ideal, um den kompletten Agenten-Workflow zu üben.

Dependency-Audit-Skript

Ein Skript, das alle Projektabhängigkeiten ausliest, veraltete oder verwundbare Pakete über öffentliche Advisory-Datenbanken prüft und einen priorisierten Update-Bericht erstellt. Der Bericht lässt sich in die CI-Pipeline einbinden.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit dem Computer und Neugier auf Softwareentwicklung genügen für den Einstieg. Programmierkenntnisse in Python oder JavaScript sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Git, virtuellen Umgebungen und mindestens einem Framework wie Django, Flask oder FastAPI.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein Replit-Account; für die Arbeit mit dem Agenten und für Deployments ist ein kostenpflichtiger Plan erforderlich.

Datenschutz & Compliance

Klären Sie, welcher Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf, schließen Sie Secrets aus .env-Dateien konsequent aus und prüfen Sie generierten Code auf Lizenzübernahmen sowie neu eingeführte PyPI-Abhängigkeiten (Typosquatting, Supply-Chain-Risiken). Für Produkte mit digitalen Elementen gewinnen zudem die Pflichten des Cyber Resilience Act an Bedeutung.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

Häufige Fragen

Kann ich den Kurs ohne Programmierkenntnisse besuchen?

Ja. Replit Agent übernimmt das Schreiben des Codes, Sie konzentrieren sich auf Anforderungen, Tests und Entscheidungen. Wir erklären die nötigen Grundbegriffe wie Datenbank, API oder Deployment verständlich. Teilnehmende mit Programmiererfahrung erhalten Vertiefungen zu Codestruktur und Debugging, sodass beide Gruppen sinnvoll vom Tag profitieren.

Wem gehört der Code und kann ich Replit wieder verlassen?

Der erzeugte Code liegt als normales Projekt in Ihrem Workspace und kann über Git in ein eigenes Repository übertragen oder heruntergeladen werden. Ein Umzug auf andere Infrastruktur ist möglich, erfordert aber Anpassungen bei Datenbank, Authentifizierung und Deployment. Im Kurs zeigen wir, worauf Sie von Beginn an achten sollten.

Wie behalte ich die Kosten im Griff?

Die Agent-Nutzung wird nach Aufwand abgerechnet, Hosting zusätzlich nach Deployment-Art und Ressourcen. Klare, kleinschrittige Prompts, der Planungsmodus und der Assistent für Kleinigkeiten senken den Verbrauch deutlich. Wir zeigen, wo Sie Nutzung einsehen, Budgets begrenzen und welche Deployment-Variante für Ihren Anwendungsfall wirtschaftlich ist.

Funktioniert KI-gestütztes Coding auch in großen Django-Monolithen?

Ja, sofern der Agent den richtigen Kontext erhält. Im Kurs lernen Sie, Anweisungsdateien mit Architekturregeln, App-Struktur und Testbefehlen anzulegen und Aufgaben so zu schneiden, dass der Assistent gezielt einzelne Apps oder Module bearbeitet. So bleiben Änderungen überschaubar und reviewbar, auch wenn das Gesamtprojekt sehr umfangreich ist.

Ersetzt die KI meine Code-Reviews?

Nein. KI-Assistenten beschleunigen das Schreiben von Code und können Reviews vorbereiten, etwa durch Hinweise auf fehlende Tests oder riskante Stellen. Die fachliche und sicherheitsrelevante Verantwortung bleibt beim Team. Wir zeigen, wie Sie Review-Checklisten, statische Analyse und Tests kombinieren, damit generierter Code denselben Qualitätsmaßstäben genügt wie handgeschriebener.

Was kostet die Schulung „Replit Agent für Python-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.

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