Schulung · Vibe Coding · Go

Vibe Coding für Go-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

In diesem Kurs verbinden wir Vibe Coding mit den typischen Abläufen im Bereich Go. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

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.

Go ist die Sprache vieler Cloud-native-Werkzeuge, Microservices, CLIs und Infrastruktur-Komponenten. Ihre Stärke liegt in Einfachheit, schneller Kompilierung und eingebauter Nebenläufigkeit – doch gerade Goroutines, Channels, Context-Handling und Fehlerbehandlung verlangen Disziplin. KI-Coding-Assistenten und Agenten passen gut zu dieser Sprache: Der Compiler, go vet und der Race Detector liefern schnelles, eindeutiges Feedback, mit dem Agenten iterativ arbeiten können. Typische Aufgaben sind tabellengetriebene Tests, gRPC- und HTTP-Handler aus Spezifikationen, das Aufspüren von Race Conditions oder Goroutine-Leaks sowie Refactorings hin zu klaren Interfaces. Im Kurs lernen Sie, idiomatisches Go von KI erzeugen zu lassen und die Ergebnisse mit Go-eigenen Werkzeugen abzusichern.

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?

  • Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams
  • Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs
  • Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code
  • Software-Architekt:innen für hochperformante Microservices

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Subtile Nebenläufigkeitsfehler wie Race Conditions, Deadlocks und Goroutine-Leaks
  • Wiederholender Boilerplate-Code in Fehlerbehandlung, Handlern und Tests
  • Uneinheitliche Projektstrukturen und Interface-Schnitte in wachsenden Codebasen
  • Schwierige Performance-Analyse von Speicherallokationen und Latenzen

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 lassen KI-Agenten idiomatischen Go-Code, Tests und Services erzeugen, die Go-Konventionen folgen.
  • Sie nutzen KI gezielt zur Analyse von Nebenläufigkeits- und Performance-Problemen.
  • Sie sichern generierten Code mit Compiler, go vet, Race Detector, Linting und Benchmarks ab.

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: Go
  • Tabellengetriebene Tests schreiben
  • gRPC- und HTTP-Services implementieren
  • Nebenläufigkeitsfehler finden
  • Idiomatische Refactorings
  • Performance profilieren
  • CLIs und Tools bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.
  • 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

Tabellengetriebene Tests schreiben

Der Agent erzeugt idiomatische Table-Driven-Tests mit Subtests, Testhelfern und Fakes für Interfaces, führt go test mit Race Detector aus und ergänzt fehlende Grenzfälle, bis die Abdeckung stimmt.

gRPC- und HTTP-Services implementieren

Aus Protobuf-Definitionen oder OpenAPI-Spezifikationen entstehen Handler, Middleware für Logging und Authentifizierung, Context-Weitergabe mit Timeouts und saubere Fehlerrückgaben. Integrationstests prüfen die Endpunkte gegen realistische Anfragen und Fehlerfälle.

Nebenläufigkeitsfehler finden

Die KI analysiert Ausgaben des Race Detectors, Goroutine-Dumps und Code mit Channels oder Mutexen, erklärt die Ursache von Deadlocks oder Leaks und schlägt Korrekturen mit errgroup oder Context-Abbruch vor.

Idiomatische Refactorings

Große Pakete werden entflochten, kleine konsumentenseitige Interfaces eingeführt, Fehler mit Wrapping und errors.Is aufbereitet und Code an Linter-Regeln von golangci-lint angepasst. Das Verhalten bleibt durch bestehende Tests abgesichert.

Performance profilieren

pprof-Profile und Benchmark-Ergebnisse werden ausgewertet, Hotspots und unnötige Allokationen identifiziert und Optimierungen mit Vorher-nachher-Benchmarks belegt. So werden Verbesserungen messbar statt nur vermutet, und Regressionen fallen früh auf.

CLIs und Tools bauen

Der Assistent erstellt Kommandozeilenwerkzeuge mit Cobra oder der Standardbibliothek, inklusive Konfiguration, strukturiertem Logging, Cross-Compilation und Release-Automatisierung. Ergänzt werden Tests, Hilfetexte und eine verständliche Dokumentation der Befehle.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Health-Check-Aggregator

Ein Go-Dienst, der Health-Endpunkte vieler Services parallel abfragt, Ergebnisse zusammenführt und als JSON sowie Prometheus-Metriken bereitstellt. Zeitüberschreitungen und Fehler werden sauber behandelt und protokolliert.

Log-Shipper-CLI

Ein schlankes Kommandozeilentool, das Logdateien beobachtet, Einträge filtert und gebündelt an einen HTTP-Endpunkt sendet – mit Backoff und Graceful Shutdown.

Kubernetes-Ressourcenbericht

Ein CLI auf Basis von client-go, das Ressourcenanforderungen und Limits aller Deployments ausliest und Auffälligkeiten tabellarisch darstellt. Die Ausgabe ist auch als JSON verfügbar.

Voraussetzungen

Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Praktische Erfahrung mit Go einschließlich Goroutines, Interfaces und Modulen sowie Grundkenntnisse in Git und Containern.

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

Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.

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 Berlin Anfragen
  • Di, 15. Dezember 2026 – Mi, 16. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mo, 18. Januar 2027 – Di, 19. Januar 2027 Stuttgart Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Online Anfragen
  • Di, 16. Februar 2027 – Mi, 17. Februar 2027 Hannover 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.

Schreibt die KI wirklich idiomatisches Go?

Mit gutem Kontext ja. Ohne Vorgaben neigen Modelle manchmal zu Mustern aus anderen Sprachen, etwa zu großen Interfaces oder übermäßiger Abstraktion. Im Kurs hinterlegen Sie Ihre Go-Konventionen, Linter-Konfiguration und Beispielcode so, dass der Assistent einfachen, idiomatischen Code bevorzugt, und prüfen die Ergebnisse mit golangci-lint.

Kann die KI Race Conditions zuverlässig finden?

Die KI ist ein starkes Analysewerkzeug, ersetzt aber nicht den Race Detector. Am besten wirkt die Kombination: Der Agent führt Tests mit Race Detector aus, interpretiert die Berichte und schlägt Korrekturen vor. Sie lernen, diesen Ablauf aufzusetzen und vorgeschlagene Synchronisationsänderungen kritisch zu bewerten.

Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Go-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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