Schulung · Vibe Coding · Java & Spring
Vibe Coding für Java- und Spring-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 Java & Spring. 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.
Java und Spring tragen in vielen Unternehmen geschäftskritische Systeme: Banking-Backends, ERP-Integrationen, Behördenanwendungen und große Microservice-Landschaften. Diese Systeme sind oft über Jahre gewachsen, und Modernisierung ist Daueraufgabe. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern hier vor allem die aufwändigen Routinearbeiten: Spring-Boot-Major-Upgrades inklusive Umstellung von javax auf jakarta, JUnit- und Mockito-Tests für schlecht getesteten Code, Refactorings hin zu Records und modernen Sprachfeatures, Analyse von Stacktraces und Hibernate-Problemen. Entscheidend sind klare Leitplanken: Build-Tool, Modulstruktur, Architekturregeln und Teststrategie müssen im Kontext stehen. Im Kurs lernen Sie anhand realistischer Beispiele, Agenten in Maven- oder Gradle-Projekten produktiv und kontrolliert einzusetzen.
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?
- Java-Backend-Entwickler:innen mit Spring Boot oder Jakarta EE
- Teams, die Legacy-Java-Anwendungen modernisieren
- Software-Architekt:innen für Enterprise- und Microservice-Landschaften
- Entwickler:innen in Banken, Versicherungen und öffentlicher Verwaltung
- Tech Leads mit Verantwortung für Upgrades und technische Schulden
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Aufwändige Framework- und JDK-Upgrades mit zahlreichen Breaking Changes
- Große Legacy-Codebasen mit geringer Testabdeckung und starkem Kopplungsgrad
- Schwer analysierbare Performance-Probleme in JPA, Hibernate und Transaktionen
- Viel Boilerplate in Konfiguration, Mapping und Schnittstellencode
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 KI-Agenten für Spring-Boot-Upgrades, Refactorings und Testgenerierung in Maven- und Gradle-Projekten ein.
- Sie analysieren Hibernate-, Performance- und Produktionsfehler schneller mit KI-Unterstützung.
- Sie verankern Architekturregeln und Qualitätsstandards so, dass generierter Java-Code sie zuverlässig einhält.
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: Java & Spring
- Spring-Boot-Upgrade begleiten
- JUnit- und Mockito-Tests generieren
- Legacy-Code refaktorisieren
- JPA- und Hibernate-Probleme analysieren
- REST-APIs und Schnittstellen
- Stacktraces und Produktionsfehler verstehen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
- Java-Systeme laufen häufig in regulierten Branchen: Klären Sie mit Informationssicherheit und Datenschutz, welcher Code an externe Modelle gehen darf, und berücksichtigen Sie Vorgaben wie DORA, NIS2 oder BAIT. Generierter Code und neue Maven-Abhängigkeiten sollten auf Lizenzen und bekannte Schwachstellen geprüft und in einer SBOM erfasst 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
Spring-Boot-Upgrade begleiten
Der Agent analysiert Abhängigkeiten, wendet OpenRewrite-Rezepte an, stellt javax- auf jakarta-Pakete um, passt veraltete Konfigurationen und Security-Setups an und iteriert über Build und Tests, bis die Anwendung wieder grün ist.
JUnit- und Mockito-Tests generieren
Für Services und Controller entstehen Unit-Tests mit JUnit und Mockito sowie Slice-Tests mit WebMvcTest oder DataJpaTest. Die KI erhöht gezielt die Abdeckung kritischer Pfade und dokumentiert Testannahmen.
Legacy-Code refaktorisieren
Große Klassen werden aufgeteilt, DTOs in Records überführt, null-Prüfungen durch Optional ersetzt und Streams sinnvoll eingesetzt. Bestehende Tests sichern das Verhalten bei jedem Schritt ab.
JPA- und Hibernate-Probleme analysieren
Die KI wertet SQL-Logs und Stacktraces aus, erkennt N+1-Abfragen, LazyInitializationExceptions und ungünstige Fetch-Strategien und schlägt Entity-Graphen, Projektionen oder Index-Änderungen vor. Jede Optimierung wird mit SQL-Logs vor und nach der Änderung belegt.
REST-APIs und Schnittstellen
Aus OpenAPI-Spezifikationen entstehen Controller, DTOs, MapStruct-Mapper und Validierung mit Bean Validation, inklusive einheitlicher Fehlerbehandlung über ControllerAdvice und Integrationstests. Bestehende Paket- und Namenskonventionen werden dabei konsequent eingehalten.
Stacktraces und Produktionsfehler verstehen
Lange Stacktraces, Thread Dumps und Logauszüge werden zusammengefasst, die wahrscheinliche Ursache eingegrenzt und ein reproduzierender Testfall plus Fix vorgeschlagen. So verkürzt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung deutlich.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
Spring-Boot-Microservice
Ein REST-Service mit Spring Data JPA, Flyway-Migrationen, Bean Validation, Actuator-Endpunkten und Testcontainers-Tests, vollständig per KI-Agent aus einer Spezifikation entwickelt. Ideal, um den vollständigen Agenten-Workflow zu üben.
Dependency-Report für Maven und Gradle
Ein Kommandozeilentool, das Build-Dateien analysiert, veraltete und verwundbare Bibliotheken auflistet und Upgrade-Pfade mit erwarteten Breaking Changes beschreibt. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Upgrade-Planung.
Architektur-Regelprüfung
Ein ArchUnit-Testpaket, das Schichtenregeln, Paketabhängigkeiten und Namenskonventionen Ihres Projekts automatisiert prüft und in die CI-Pipeline eingebunden wird. Verstöße fallen so bereits im Pull Request auf.
Voraussetzungen
Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Fundierte Java-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Spring Boot oder Jakarta EE sowie mit Maven oder Gradle und Git.
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
Java-Systeme laufen häufig in regulierten Branchen: Klären Sie mit Informationssicherheit und Datenschutz, welcher Code an externe Modelle gehen darf, und berücksichtigen Sie Vorgaben wie DORA, NIS2 oder BAIT. Generierter Code und neue Maven-Abhängigkeiten sollten auf Lizenzen und bekannte Schwachstellen geprüft und in einer SBOM erfasst werden.
Terminvorschläge
Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
- Mi, 2. Dezember 2026 – Do, 3. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
- Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
- Mo, 18. Januar 2027 – Di, 19. Januar 2027 Kaiserslautern Anfragen
- Do, 4. Februar 2027 – Fr, 5. Februar 2027 Online Anfragen
- Mi, 10. Februar 2027 – Do, 11. Februar 2027 Bremen 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.
Kann ein KI-Agent ein Spring-Boot-Major-Upgrade allein durchführen?
Ein Agent kann einen Großteil der mechanischen Arbeit übernehmen, etwa Paketumstellungen, Konfigurationsanpassungen und das iterative Beheben von Compile- und Testfehlern, besonders in Kombination mit OpenRewrite. Architekturentscheidungen, fachliche Abnahme und Tests in realistischen Umgebungen bleiben jedoch Aufgabe des Teams. Im Kurs üben Sie diesen Ablauf an einem Beispielprojekt.
Ist KI-gestütztes Coding in regulierten Umgebungen erlaubt?
Grundsätzlich ja, aber mit klaren Regeln. Entscheidend sind die Wahl des Anbieters und Betriebsmodells, vertragliche Zusagen zur Datenverwendung, Freigabeprozesse und nachvollziehbare Reviews. Wir besprechen, wie Banken, Versicherungen und Behörden typischerweise vorgehen und welche Fragen Sie mit Ihrer Informationssicherheit klären sollten.
Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Java- und Spring-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 Java- und Spring-Entwickler:innen
- Claude Code für Java- und Spring-Entwickler:innen
- Agentic Coding für Java- und Spring-Entwickler:innen
- Cursor für Java- und Spring-Entwickler:innen
- GitHub Copilot für Java- und Spring-Entwickler:innen
- OpenAI Codex für Java- und Spring-Entwickler:innen
- Windsurf für Java- und Spring-Entwickler:innen
- Model Context Protocol (MCP) für Java- und Spring-Entwickler:innen
- KI-Agenten-Entwicklung für Java- und Spring-Entwickler:innen
- RAG & LLM-Apps für Java- und Spring-Entwickler:innen
Weitere Kurse zu Vibe Coding
- Vibe Coding für die öffentliche Verwaltung
- Vibe Coding für AI Engineers
- Vibe Coding für API-Entwickler:innen
- Vibe Coding für C#- und .NET-Entwickler:innen
- Vibe Coding für C/C++- und Embedded-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Citizen Developer
- Vibe Coding für Data Engineers
- Vibe Coding für Data Scientists und ML-Engineers
- Vibe Coding für DevOps- und Cloud-Teams
- Vibe Coding für Go-Entwickler:innen
- Vibe Coding für interne Tools und Automatisierung
- Vibe Coding für JavaScript- und TypeScript-Entwickler:innen
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