Schulung – Vibe Coding – Testautomatisierung & QA

Vibe Coding für Testautomatisierung und QA

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

In diesem Kurs verbinden wir Vibe Coding mit den typischen Abläufen im Bereich Testautomatisierung & QA. 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.

Qualitätssicherung steht unter Druck: Release-Zyklen werden kürzer, Anwendungen komplexer und durch KI-Coding entsteht mehr Code in kürzerer Zeit, der getestet werden will. Testautomatisierer:innen und QA-Engineers profitieren deshalb besonders von KI-Assistenten und Agenten. Diese leiten Testfälle aus User Stories und Akzeptanzkriterien ab, schreiben Playwright- oder Cypress-Tests mit robusten Selektoren, erzeugen API-Tests aus OpenAPI-Spezifikationen, analysieren Flaky Tests und bauen Testdatengeneratoren. Gleichzeitig verändert sich die Rolle: QA wird zur Instanz, die auch KI-generierten Code systematisch absichert. Im Kurs lernen Sie, KI für Testdesign, Automatisierung und Fehleranalyse einzusetzen und Teststrategien an die neue Entwicklungsgeschwindigkeit anzupassen.

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?

  • Testautomatisierer:innen und SDETs
  • QA-Engineers und Testmanager:innen
  • Entwickler:innen mit Verantwortung für Test-Suites
  • Fachliche Tester:innen, die in die Automatisierung einsteigen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Instabile End-to-End-Tests mit zeitabhängigen Fehlern und fragilen Selektoren
  • Hoher Aufwand für Testfallerstellung, Pflege und Testdaten
  • Lückenhafte Abdeckung von APIs, Grenzfällen und Fehlerszenarien
  • Wachsende Mengen an KI-generiertem Code, die gezielt abgesichert werden müssen

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 leiten Testfälle mit KI systematisch aus Anforderungen ab und automatisieren sie in Playwright, Cypress oder API-Tests.
  • Sie analysieren Flaky Tests und Abdeckungslücken mit KI-Unterstützung und beheben sie nachhaltig.
  • Sie passen Ihre Teststrategie an KI-gestützte Entwicklung an und sichern generierten Code gezielt ab.

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: Testautomatisierung & QA
  • Testfälle aus Anforderungen ableiten
  • Playwright- und Cypress-Tests schreiben
  • Flaky Tests analysieren
  • API-Tests aus Spezifikationen
  • Testdaten generieren
  • Testabdeckung und Mutation Testing
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Testdaten sollten synthetisch oder wirksam anonymisiert sein, denn Produktionsdaten mit Personenbezug dürfen weder in Testumgebungen noch in Prompts ungeschützt verwendet werden (DSGVO). Zugangsdaten für Testsysteme gehören in Secret-Stores statt in Testcode; in regulierten Bereichen sind zudem Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Testergebnissen, etwa für NIS2- oder Cyber-Resilience-Act-Nachweise, sicherzustellen.
  • 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

Testfälle aus Anforderungen ableiten

Der Assistent erzeugt aus User Stories und Akzeptanzkriterien strukturierte Testfälle mit Äquivalenzklassen, Grenzwerten und Negativszenarien, auf Wunsch als Gherkin-Szenarien für Behaviour-Driven Development. Lücken in den Anforderungen werden benannt.

Playwright- und Cypress-Tests schreiben

Die KI schreibt End-to-End-Tests mit rollenbasierten Selektoren, Page Objects oder Fixtures, sinnvollem Warten statt fester Pausen und führt sie iterativ aus, bis sie stabil laufen.

Flaky Tests analysieren

Der Agent wertet Testhistorie, Traces, Screenshots und Logs aus, identifiziert Ursachen wie Race Conditions, Testabhängigkeiten oder instabile Testdaten und schlägt nachhaltige Korrekturen vor. Die Ergebnisse fließen in Ihre Teststrategie ein.

API-Tests aus Spezifikationen

Aus OpenAPI-Beschreibungen entstehen API-Tests für Statuscodes, Schemas, Authentifizierung und Fehlerfälle sowie Contract-Tests, die Schnittstellenänderungen zwischen Teams früh sichtbar machen. Die Tests laufen automatisiert in der CI-Pipeline.

Testdaten generieren

Die KI erstellt Generatoren für realistische, synthetische Testdaten, Factories und Seed-Skripte, die Grenzfälle gezielt abdecken und ohne echte personenbezogene Daten auskommen. Datenschutzprobleme in Testumgebungen werden so vermieden.

Testabdeckung und Mutation Testing

Coverage-Berichte und Ergebnisse von Mutation-Testing-Werkzeugen werden ausgewertet, ungetestete Pfade benannt und fehlende Tests gezielt ergänzt, um die tatsächliche Aussagekraft der Suite zu erhöhen. Wirkungslose Tests werden sichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Flaky-Test-Report

Ein Skript, das JUnit-XML-Ergebnisse mehrerer CI-Läufe zusammenführt, instabile Tests erkennt und eine priorisierte Liste mit Fehlermustern erzeugt. Die Liste dient als Grundlage für gezielte Stabilisierung.

Testdaten-Generator

Ein CLI, das aus einem Datenbankschema oder JSON-Schema realistische, synthetische Datensätze inklusive Grenzfällen erzeugt. Die Datenmenge und Verteilung lassen sich flexibel konfigurieren.

E2E-Suite für eine Demo-App

Eine Playwright-Testsuite mit Page Objects, visuellen Vergleichen und CI-Integration, die ein KI-Agent für eine bestehende Webanwendung aufbaut. Die Tests laufen parallel und liefern Traces bei Fehlern.

Voraussetzungen

Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Erfahrung in Softwaretest oder Testautomatisierung sowie Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie JavaScript, TypeScript, Python oder Java.

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

Testdaten sollten synthetisch oder wirksam anonymisiert sein, denn Produktionsdaten mit Personenbezug dürfen weder in Testumgebungen noch in Prompts ungeschützt verwendet werden (DSGVO). Zugangsdaten für Testsysteme gehören in Secret-Stores statt in Testcode; in regulierten Bereichen sind zudem Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Testergebnissen, etwa für NIS2- oder Cyber-Resilience-Act-Nachweise, sicherzustellen.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. 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.

Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?

Grundkenntnisse in einer Programmiersprache sind hilfreich, da Sie generierte Tests lesen, verstehen und anpassen sollten. Fachliche Tester:innen mit wenig Programmiererfahrung profitieren dennoch stark, weil die KI Code erklärt und beim Einstieg in die Automatisierung unterstützt. Die Übungen sind so gestaltet, dass unterschiedliche Vorkenntnisse berücksichtigt werden.

Ersetzt KI die manuelle und explorative Qualitätssicherung?

Nein. KI automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Testfallerstellung, Skripting und Fehleranalyse und schafft so Zeit für exploratives Testen, Risikobewertung und fachliche Abnahmen. Gerade bei KI-generiertem Code wird das kritische Urteil erfahrener QA-Fachleute wichtiger, nicht weniger. Die Verantwortung für Qualität bleibt beim Menschen.

Was kostet die Schulung „Vibe Coding für Testautomatisierung und QA“?

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.

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