Schulung · Vibe Coding · Kubernetes & Microservices

Vibe Coding für Kubernetes- und Microservice-Teams

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 Kubernetes & Microservices. 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.

Kubernetes ist zur Standardplattform für Microservices geworden – und mit ihr eine Flut an YAML-Manifesten, Helm-Charts, Kustomize-Overlays, Operatoren, Service-Mesh-Konfigurationen und GitOps-Repositories. Hinzu kommen verteilte Fehlerbilder, die sich über Dutzende Services erstrecken. KI-Coding-Assistenten und Agenten nehmen hier viel Komplexität heraus: Sie erzeugen Helm-Charts mit sinnvollen Defaults, diagnostizieren CrashLoopBackOff- und OOMKilled-Fehler aus Events und Logs, schreiben NetworkPolicies und RBAC-Regeln nach dem Least-Privilege-Prinzip und helfen beim Schnitt von Service-Grenzen. Gleichzeitig gilt: Ein Agent mit Cluster-Zugriff braucht klare Grenzen. Im Kurs lernen Sie, KI für Manifeste, Troubleshooting und Architekturarbeit einzusetzen, ohne die Kontrolle über Ihre Cluster abzugeben.

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?

  • Plattform-Engineers und Kubernetes-Administrator:innen
  • Entwickler:innen, die Microservices auf Kubernetes betreiben
  • Site Reliability Engineers mit Cluster-Verantwortung
  • Software-Architekt:innen für verteilte Systeme
  • DevOps-Teams, die GitOps einführen oder ausbauen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unübersichtliche Mengen an YAML, Helm-Werten und Overlays über viele Umgebungen
  • Schwierige Fehlersuche bei verteilten Problemen zwischen Services, Netzwerk und Ressourcenlimits
  • Sicherheitslücken durch zu weit gefasste RBAC-Rechte, fehlende NetworkPolicies und privilegierte Container
  • Unklare Service-Grenzen und enge Kopplung in wachsenden Microservice-Landschaften

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 erstellen und prüfen Helm-Charts, Overlays und Policies effizient mit KI-Agenten.
  • Sie diagnostizieren Fehler in Clustern und Microservices schneller mit strukturierter KI-Unterstützung.
  • Sie begrenzen Cluster-Zugriffe von Agenten und verankern Sicherheits- und Architekturregeln verbindlich.

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: Kubernetes & Microservices
  • Helm-Charts und Kustomize erstellen
  • Pods und Deployments debuggen
  • RBAC und NetworkPolicies
  • Microservice-Schnitt und Kommunikation
  • Observability einrichten
  • GitOps-Repositories pflegen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Kubeconfigs, Service-Account-Tokens und Secrets dürfen nie in Prompts landen; Agenten sollten nur mit lesenden oder eng begrenzten Rechten in Nicht-Produktionsclustern arbeiten. Prüfen Sie Container-Images und Charts auf Herkunft, Signaturen und Schwachstellen und berücksichtigen Sie die Anforderungen von NIS2 und Cyber Resilience Act an Lieferkettensicherheit und SBOMs.
  • 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

Helm-Charts und Kustomize erstellen

Der Agent erzeugt Helm-Charts oder Kustomize-Overlays mit Probes, Ressourcenanforderungen, Pod Disruption Budgets und Security Contexts, validiert sie mit helm lint und kubeconform und dokumentiert alle Werte.

Pods und Deployments debuggen

Aus kubectl-Ausgaben, Events und Container-Logs grenzt die KI Ursachen für CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff oder fehlschlagende Readiness-Probes ein und schlägt konkrete Korrekturen vor. Das Team prüft die Vorschläge vor der Umsetzung.

RBAC und NetworkPolicies

Die KI analysiert bestehende Rollen und Kommunikationsbeziehungen, formuliert RBAC-Regeln nach dem Least-Privilege-Prinzip und erstellt NetworkPolicies, die nur notwendigen Verkehr zwischen Services zulassen. Änderungen werden vorab in einem Testcluster geprüft.

Microservice-Schnitt und Kommunikation

Der Assistent hilft, Service-Grenzen entlang fachlicher Domänen zu definieren, synchrone und asynchrone Kommunikation abzuwägen und Muster wie Outbox, Circuit Breaker oder Saga sauber umzusetzen. Die Entscheidung bleibt beim Team.

Observability einrichten

Für Services entstehen OpenTelemetry-Instrumentierung, Prometheus-Metriken, ServiceMonitors und Alert-Regeln sowie Dashboards, die Latenz, Fehlerrate und Sättigung sichtbar machen. Alerts werden an Service Level Objectives ausgerichtet, damit nur relevante Störungen eskalieren.

GitOps-Repositories pflegen

Die KI strukturiert Repositories für Argo CD oder Flux, trennt Umgebungen sauber, automatisiert Image-Updates und erklärt Sync-Fehler anhand von Status und Diffs. Drift zwischen Repository und Cluster wird sichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Manifest-Linter mit Regelwerk

Ein Tool, das Kubernetes-Manifeste auf fehlende Limits, Probes, Labels und unsichere Einstellungen prüft und einen Bericht für Pull Requests erzeugt.

Microservice-Demo mit Tracing

Zwei bis drei kleine Services mit OpenTelemetry, deployt per Helm in einen lokalen Cluster, inklusive Dashboard für verteilte Traces. Ideal, um verteilte Fehlersuche mit KI zu üben.

Cluster-Hygiene-Bericht

Ein CLI, das ungenutzte ConfigMaps, verwaiste PersistentVolumes und Deployments ohne Ressourcenangaben findet und Aufräumvorschläge macht. Gelöscht wird erst nach menschlicher Prüfung und Freigabe.

Voraussetzungen

Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Praktische Erfahrung mit Containern, kubectl und Kubernetes-Grundobjekten sowie Grundkenntnisse in Helm, YAML 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

Kubeconfigs, Service-Account-Tokens und Secrets dürfen nie in Prompts landen; Agenten sollten nur mit lesenden oder eng begrenzten Rechten in Nicht-Produktionsclustern arbeiten. Prüfen Sie Container-Images und Charts auf Herkunft, Signaturen und Schwachstellen und berücksichtigen Sie die Anforderungen von NIS2 und Cyber Resilience Act an Lieferkettensicherheit und SBOMs.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 3. Dezember 2026 – Fr, 4. Dezember 2026 München Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mi, 16. Dezember 2026 – Do, 17. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Hannover Anfragen
  • Mo, 18. Januar 2027 – Di, 19. Januar 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.

Sollte ein KI-Agent direkten Zugriff auf meinen Cluster haben?

Nur kontrolliert. Für Analyse und Troubleshooting genügen meist lesende Rechte in ausgewählten Namespaces, Änderungen sollten über GitOps-Repositories und Reviews laufen. Im Kurs richten Sie dafür eigene Service Accounts, lokale Testcluster und Freigabeprozesse ein, sodass der Agent nützlich ist, ohne Produktionsrisiken zu erzeugen.

Hilft der Kurs auch bei Architekturfragen zu Microservices?

Ja. Neben Manifesten und Betrieb behandeln wir, wie KI beim Schnitt von Service-Grenzen, beim Abwägen von Kommunikationsmustern und beim Bewerten von Architekturvarianten unterstützen kann. Die KI liefert dabei Optionen und Argumente, die Entscheidung bleibt beim Team und wird nachvollziehbar dokumentiert.

Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Kubernetes- und Microservice-Teams“?

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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