Schulung – Vibe Coding – Legacy-Modernisierung
Vibe Coding für Legacy-Modernisierung
Software per natürlicher Sprache entwickeln: vom Prompt zur App, schnell iterieren, Qualität und Sicherheit sichern, Prototypen produktiv machen.
- Dauer
- 6 Stunden, ein Termin
- 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 Legacy-Modernisierung“ richtet sich an Rollen wie Entwickler:innen, die COBOL-, PL/I- oder RPG-Systeme betreuen, Java- und .NET-Teams mit älteren Monolithen und Framework-Altlasten und Software- und Enterprise-Architekt:innen in Modernisierungsprogrammen und zeigt Schritt für Schritt, wie Vibe Coding im Bereich Legacy-Modernisierung 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.
Viele geschäftskritische Systeme laufen auf COBOL-Programmen im Mainframe, alten Java-EE-Anwendungen oder .NET-Framework-Lösungen, deren ursprüngliche Entwickler:innen längst nicht mehr verfügbar sind. KI-Coding-Assistenten und Agenten machen solche Codebasen zugänglicher: Sie erklären Programmlogik, rekonstruieren Geschäftsregeln, erzeugen Charakterisierungstests und unterstützen die schrittweise Migration in moderne Sprachen, Frameworks und Cloud-Plattformen. Erfolgreiche Modernisierung bleibt dennoch Ingenieursarbeit: Automatische Übersetzung ohne Verständnis erzeugt nur neuen Legacy-Code. Im Kurs lernen Sie, KI entlang bewährter Muster wie Strangler Fig, Branch by Abstraction und Anti-Corruption Layer einzusetzen, Verhalten vor jeder Änderung mit Tests abzusichern und Modernisierungsentscheidungen auf eine belastbare Analyse des Bestands zu stützen.
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?
- Entwickler:innen, die COBOL-, PL/I- oder RPG-Systeme betreuen
- Java- und .NET-Teams mit älteren Monolithen und Framework-Altlasten
- Software- und Enterprise-Architekt:innen in Modernisierungsprogrammen
- IT-Leitungen und Projektverantwortliche für Migrationen
- Berater:innen für Anwendungsmodernisierung und Cloud-Migration
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Geschäftsregeln stecken undokumentiert im Code, das Wissen der ursprünglichen Entwickler:innen ist verloren
- Fehlende automatisierte Tests machen jede Änderung riskant
- Veraltete Frameworks, Bibliotheken ohne Sicherheitsupdates und proprietäre Laufzeitumgebungen
- Big-Bang-Migrationen scheitern an Umfang, Datenmigration und Parallelbetrieb
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 nutzen KI-Agenten, um Altsysteme zu verstehen, Geschäftsregeln zu dokumentieren und Abhängigkeiten sichtbar zu machen.
- Sie sichern bestehendes Verhalten mit generierten Charakterisierungstests ab, bevor Sie Code migrieren oder refaktorieren.
- Sie planen und begleiten schrittweise Modernisierungen nach bewährten Mustern statt riskanter Big-Bang-Umstellungen.
Inhalte & Ablauf
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
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: Legacy-Modernisierung
- Geschäftsregeln extrahieren
- Abhängigkeiten kartieren
- Charakterisierungstests erzeugen
- Framework-Upgrades durchführen
- Code übersetzen und refaktorieren
- Strangler-Fig-Architektur entwerfen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
- Altsysteme verarbeiten häufig Kunden-, Finanz- oder Versicherungsdaten: Sie lernen, Code und Testdaten vor der Nutzung mit KI zu bereinigen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei übersetztem Code zu klären und Anforderungen von DSGVO, DORA und Branchenaufsicht an Änderungen kritischer Systeme zu berücksichtigen.
- 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
Geschäftsregeln extrahieren
COBOL-Paragraphen, Copybooks oder Java-Serviceklassen analysieren lassen, enthaltene Berechnungs- und Entscheidungslogik als fachlich lesbare Regeln dokumentieren und mit Fachbereichen gemeinsam validieren. So entsteht eine belastbare fachliche Grundlage für Migration und Neuentwicklung.
Abhängigkeiten kartieren
Aufrufbeziehungen, JCL-Jobketten, Datenbankzugriffe und Schnittstellen aus dem Quellcode rekonstruieren und als Diagramme darstellen, um sinnvolle Schnitte für eine schrittweise Ablösung zu finden. Auch tote Codepfade werden sichtbar.
Charakterisierungstests erzeugen
Das bestehende Verhalten mit Golden-Master- und Approval-Tests festhalten, Testdaten aus Produktionsmustern anonymisiert ableiten und so ein Sicherheitsnetz vor jeder Migration schaffen. Abweichungen fallen damit sofort auf.
Framework-Upgrades durchführen
Migrationen von Java EE zu Jakarta EE oder Spring Boot sowie vom .NET Framework zu modernem .NET planen, API-Brüche identifizieren und Anpassungen in vielen Dateien konsistent umsetzen.
Code übersetzen und refaktorieren
COBOL-Module in idiomatisches Java oder C# überführen, statt Zeile für Zeile zu übersetzen, Datentypen wie gepackte Dezimalzahlen korrekt abbilden und Ergebnis per Vergleichstest gegen das Original prüfen.
Strangler-Fig-Architektur entwerfen
Fassaden, Routing-Schichten und Anti-Corruption Layer konzipieren, über die neue Services Funktionen des Altsystems Schritt für Schritt übernehmen, inklusive Datensynchronisation und Rückfalloptionen. Jede Ablösestufe bleibt einzeln auslieferbar.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
Copybook-zu-Schema-Konverter
Ein Tool, das COBOL-Copybooks einliest und daraus JSON-Schemas, Java-Records oder SQL-Tabellen inklusive korrekter Abbildung von Dezimal- und Redefine-Feldern erzeugt. Das beschleunigt Schnittstellen zum Altsystem.
Legacy-Wissensportal
Eine kleine Web-App, die analysierte Programme, Geschäftsregeln und Abhängigkeiten durchsuchbar macht und Fragen zum Altsystem mit Quellenangabe beantwortet. Neue Teammitglieder finden sich so schneller zurecht.
Vergleichstest-Harness
Ein Testrahmen, der dieselben Eingaben an Alt- und Neusystem sendet, Ausgaben feldgenau vergleicht und Abweichungen übersichtlich protokolliert. So wird die fachliche Gleichwertigkeit der Migration nachweisbar.
Voraussetzungen
Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Sie haben Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache des Altsystems oder der Zielplattform, etwa COBOL, Java oder C#, sowie Grundverständnis von Softwarearchitektur.
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
Altsysteme verarbeiten häufig Kunden-, Finanz- oder Versicherungsdaten: Sie lernen, Code und Testdaten vor der Nutzung mit KI zu bereinigen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei übersetztem Code zu klären und Anforderungen von DSGVO, DORA und Branchenaufsicht an Änderungen kritischer Systeme zu berücksichtigen.
Termine & Standorte
Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- München Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Salzburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Augsburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Kaiserslautern Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Online Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. 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 KI ein COBOL-System automatisch nach Java übersetzen?
KI kann einzelne Module deutlich schneller übersetzen als manuelle Arbeit, doch eine reine Eins-zu-eins-Übersetzung erzeugt oft schwer wartbaren Code. Sinnvoller ist ein Vorgehen, bei dem Geschäftsregeln zuerst verstanden und mit Tests abgesichert werden und die Zielarchitektur bewusst gestaltet wird. Im Kurs kombinieren Sie KI-gestützte Übersetzung mit Vergleichstests und Refactoring.
Wie gehen wir mit sehr großen Codebasen um?
Große Altsysteme passen nicht vollständig in den Kontext eines Modells. Bewährt sind eine systematische Inventarisierung, Zusammenfassungen pro Modul, Abhängigkeitsgraphen und gezielter Abruf relevanter Stellen. Agenten arbeiten dann Modul für Modul mit klar definiertem Auftrag. Sie lernen, diese Struktur aufzubauen und die Ergebnisse für Architekturentscheidungen nutzbar zu machen.
Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Legacy-Modernisierung“?
Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.
Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?
Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns 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 und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.
Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?
Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.
Weitere Kurse für Legacy-Modernisierung
- Claude Code für Legacy-Modernisierung
- Agentic Coding für Legacy-Modernisierung
- Cursor für Legacy-Modernisierung
- GitHub Copilot für Legacy-Modernisierung
- OpenAI Codex für Legacy-Modernisierung
- Windsurf für Legacy-Modernisierung
- Model Context Protocol (MCP) für Legacy-Modernisierung
- KI-Agenten-Entwicklung für Legacy-Modernisierung
- RAG & LLM-Apps für Legacy-Modernisierung
Weitere Kurse zu Vibe Coding
- 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 Java- und Spring-Entwickler:innen
- Vibe Coding für JavaScript- und TypeScript-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Kubernetes- und Microservice-Teams
- Vibe Coding für Startups und MVP-Entwicklung
- Vibe Coding für Mobile-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Node.js-Backend-Entwickler:innen
- Vibe Coding für PHP-Entwickler:innen
- Vibe Coding für Python-Entwickler:innen
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