Schulung · Vibe Coding · API-Entwicklung
Vibe Coding für API-Entwickler:innen
Software per natürlicher Sprache entwickeln: vom Prompt zur App, schnell iterieren, Qualität und Sicherheit sichern, Prototypen produktiv machen.
- 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 „Vibe Coding für API-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Backend-Entwickler:innen, die REST-, GraphQL- oder gRPC-Schnittstellen bauen, API-Architekt:innen und Verantwortliche für API-Governance und Integrationsentwickler:innen für Partner- und Plattformanbindungen und zeigt Schritt für Schritt, wie Vibe Coding im Bereich API-Entwicklung produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.
Vibe Coding beschreibt einen neuen Entwicklungsstil: Sie formulieren in natürlicher Sprache, was eine Anwendung leisten soll, und KI-Werkzeuge erzeugen den Code dazu. Statt jede Zeile selbst zu schreiben, steuern Sie über Beschreibungen, Beispiele und Feedback, testen das Ergebnis und verfeinern es in kurzen Schleifen. Das beschleunigt Prototypen, interne Tools und Experimente erheblich. Dieses herstellerneutrale Training zeigt Ihnen, wie Sie Vibe Coding mit Werkzeugen wie Claude Code, Cursor, Copilot oder browserbasierten App-Generatoren produktiv nutzen.
Genauso wichtig wie die Geschwindigkeit sind die Grenzen. Unkontrolliert generierter Code kann unwartbar, unsicher oder schlicht falsch sein. Sie lernen deshalb, Anforderungen präzise zu formulieren, Ergebnisse mit Tests und Reviews abzusichern, typische Sicherheitslücken zu erkennen und die Architektur bewusst zu steuern. Abschließend erarbeiten Sie einen klaren Pfad vom schnellen Prototyp zur produktionsreifen Anwendung, inklusive Versionskontrolle, Deployment, Dokumentation und sauberer Übergabe an das Team, das die Lösung langfristig betreibt.
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 entwickeln funktionsfähige Anwendungen über natürliche Sprache mit einem passenden KI-Werkzeug.
- Sie formulieren Anforderungen und Vorgaben so, dass die generierten Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen.
- Sie iterieren gezielt, beheben Fehler effizient und behalten die Kontrolle über den Projektstand.
- Sie sichern generierten Code mit Tests, Reviews und Sicherheitsprüfungen ab.
- 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
Tag 1
Modul 1 Grundlagen des Vibe Coding
- Was Vibe Coding ist und wie es sich von klassischer und agentischer Entwicklung abgrenzt
- Werkzeuglandschaft: KI-Editoren, Coding-Agenten und browserbasierte App-Generatoren
- Geeignete Einsatzfelder: Prototypen, interne Tools, Experimente, Lernprojekte
- Rollenverständnis: Sie als Produktverantwortliche, die KI als ausführende Kraft
Modul 2 Vom Prompt zur App
- Anforderungen als kurze Spezifikation mit Nutzern, Funktionen und Grenzen beschreiben
- Tech-Stack und Projektstruktur bewusst vorgeben statt der KI zu überlassen
- Benutzeroberflächen über Beschreibungen, Skizzen und Referenzbeispiele erzeugen
- Daten, Schnittstellen und Persistenz Schritt für Schritt ergänzen
Modul 3 Iterieren und Fehler beheben
- In kleinen, überprüfbaren Schritten arbeiten und regelmäßig committen
- Fehlermeldungen, Logs und Screenshots als Feedback an die KI zurückgeben
- Festgefahrene Sitzungen erkennen, zurücksetzen und mit neuem Kontext starten
- Projektregeln und Kontextdateien anlegen, um Wiederholungen zu vermeiden
Modul 4 Qualität und Sicherheit sichern
- Tests von der KI erzeugen lassen und deren Aussagekraft kritisch prüfen
- Code-Reviews generierter Änderungen: Lesbarkeit, Duplikate, unnötige Komplexität
- Typische Sicherheitslücken erkennen: Secrets im Code, fehlende Validierung, offene Endpunkte
- Abhängigkeiten, Lizenzen und Datenschutz bei generierten Lösungen bewerten
Tag 2
Modul 5 Vom Prototyp zur Produktion
- Kriterien festlegen, wann ein Prototyp weiterentwickelt oder neu aufgesetzt wird
- Refactoring, Architekturbereinigung und Dokumentation mit KI-Unterstützung
- Versionskontrolle, CI und Deployment für generierte Anwendungen einrichten
- Betrieb, Monitoring und Übergabe an Team oder IT planen
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
Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Sie entwickeln Backend-Anwendungen in einer gängigen Sprache wie Java, C#, TypeScript, Python oder Go und kennen HTTP, JSON und REST-Grundlagen.
Technische Voraussetzungen
Eigener Laptop mit aktuellem Browser, Git und einem KI-Coding-Werkzeug Ihrer Wahl, etwa einem KI-Editor oder Coding-Agenten mit aktivem Konto.
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.
- Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
- Mo, 7. Dezember 2026 – Di, 8. Dezember 2026 Salzburg Anfragen
- Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
- Mi, 13. Januar 2027 – Do, 14. Januar 2027 Online Anfragen
- Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Bremen Anfragen
- Do, 11. Februar 2027 – Fr, 12. Februar 2027 Online Anfragen
Häufige Fragen
Ist Vibe Coding nur für schnelle Prototypen geeignet?
Vibe Coding entfaltet seine Stärke vor allem bei Prototypen, internen Tools und Experimenten. Mit den richtigen Praktiken, also klaren Spezifikationen, Tests, Reviews und sauberer Versionskontrolle, lassen sich Ergebnisse aber auch in produktionsreife Anwendungen überführen. Im Kurs lernen Sie, diesen Übergang bewusst zu gestalten und rechtzeitig zu erkennen, wann ein Neuaufbau sinnvoller ist.
Welche Werkzeuge werden im Kurs verwendet?
Der Kurs ist herstellerneutral. Wir arbeiten mit gängigen Kategorien: KI-Editoren wie Cursor oder Windsurf, Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex und browserbasierten App-Generatoren. Sie können Ihr bevorzugtes Werkzeug nutzen, die vermittelten Prinzipien zu Spezifikation, Iteration, Qualität und Sicherheit lassen sich auf alle übertragen.
Wie gehe ich mit Sicherheitsrisiken bei generiertem Code um?
Generierter Code enthält häufig typische Schwachstellen wie hart codierte Zugangsdaten, fehlende Eingabevalidierung oder zu weit geöffnete Schnittstellen. Sie lernen, solche Muster gezielt zu prüfen, Sicherheitsanforderungen direkt in die Spezifikation aufzunehmen, automatisierte Scans einzusetzen und vor jedem Deployment eine bewusste Freigabe durch einen Menschen vorzusehen.
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 „Vibe Coding 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 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 API-Entwickler:innen
- Claude Code für API-Entwickler:innen
- Agentic Coding für API-Entwickler:innen
- Cursor für API-Entwickler:innen
- GitHub Copilot für API-Entwickler:innen
- OpenAI Codex für API-Entwickler:innen
- Windsurf für API-Entwickler:innen
- Lovable für API-Entwickler:innen
- Bolt für API-Entwickler:innen
- Replit Agent für API-Entwickler:innen
- Model Context Protocol (MCP) für API-Entwickler:innen
- KI-Agenten-Entwicklung für API-Entwickler:innen
- RAG & LLM-Apps für API-Entwickler:innen
Weitere Kurse zu Vibe Coding
- Vibe Coding für Startups und MVP-Entwicklung
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- Vibe Coding für Node.js-Backend-Entwickler:innen
- Vibe Coding für PHP-Entwickler:innen
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- Vibe Coding für React- und Frontend-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Rust-Entwickler:innen
- Vibe Coding für SAP-ABAP-Entwickler:innen
- Vibe Coding für SQL- und Datenbank-Profis
- Vibe Coding für Salesforce-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Security- und DevSecOps-Teams
- Vibe Coding für Softwarearchitekt:innen
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