KI-Training für Entwicklerteams
KI-Coding-Tools produktiv
im Corporate-Umfeld nutzen
Cursor, Claude Code, GitHub Copilot — wir trainieren euer Team, diese Tools wirklich zu beherrschen. Kein Hype, nur Praxis.
1 // AI-generierter Code durchläuft denselben 2 // Review-Prozess wie manueller Code 3 4 const reviewPipeline = { 5 lint: "eslint --fix",{' '} 6 typeCheck: "tsc --noEmit",{' '} 7 test: "vitest run --coverage",{' '} 8 security: "snyk test",{' '} 9 review: "mandatory — kein Auto-Merge"{' '}10 {'}'}
Das Problem
Die meisten Teams werden mit KI-Tools langsamer, nicht schneller.
Eine METR-Studie (Juli 2025) zeigt: 19% Performance-Verlust bei erfahrenen Entwicklern. Nicht weil die Tools schlecht sind — sondern weil Struktur, Prompting und Integration fehlen.
Code-Qualität sinkt
Copilot läuft, aber Review-Aufwand und Code-Churn steigen.
Piloten versanden
Einzelne nutzen KI, aber nichts skaliert in den Regelbetrieb.
Konventionen driften
Jeder nutzt Tools anders, Codebase wird inkonsistent.
Sicherheit blockiert
Compliance-Bedenken stoppen die unternehmensweite Adoption.
Unser Ansatz
Kein Tool-Hype. Produktive Workflows.
Multi-Tool
Cursor, Claude Code, Copilot im Vergleich
Kein Vendor-Lock-in. Wir zeigen, welches Tool für welches Szenario funktioniert.
Production
Workflows für echte Codebases
CI/CD, Review, Testing, Security — KI-Tools integriert in bestehende Prozesse.
Team-Ready
Governance und Konventionen
Nicht "jeder experimentiert allein", sondern: abgestimmte Team-Workflows.
Trainingsmodule
Vier Module. Von Foundations bis Custom.
Jedes Training wird an eure Codebase, euren Stack und euer Level angepasst.
Für Entwicklerteams in erwachsenen Organisationen.
Tech Lead
Ihr braucht Best Practices, die das ganze Team übernimmt — nicht einzelne Hacks.
CTO / Head of Engineering
Ihr wollt KI-Adoption, die messbar ist — mit Governance, Security und ROI.
Engineering Manager
Euer Team soll produktiver werden, ohne dass Code-Qualität leidet.
Entwicklerteam
Ihr wollt KI-Tools wirklich beherrschen — nicht nur Autocomplete nutzen.
So trainieren wir
Live-Coding statt PowerPoint.
$ vitest run --coverage ✓ auth/login.test.ts (4 tests) 12ms ✓ api/users.test.ts (7 tests) 28ms ✓ utils/validate.test.ts (3 tests) 4ms ✓ components/dashboard.test.ts (5 tests) 31ms Coverage: 87.3% statements All 19 tests passed.
50% Live-Coding
Keine Folien. Echte Probleme, echter Code.
Eure Codebase
Training an eurem Stack, euren Patterns.
Multi-Tool
Cursor, Claude Code, GitHub Copilot im Vergleich.
Aus dem Blog
Warum KI-Entwickler oft langsamer werden (und 3 Lösungen)
METR Research: 19% Performance-Verlust mit KI-Tools.
Kontrollverlust mit KI vermeiden (5 Praktiken für Tech-Lead)
Governance und Struktur in KI-Implementierung bringen.
RAG für Entwickler: Domänenwissen in LLMs einbinden
LLMs kennen eure Codebase nicht. RAG löst das — ohne Fine-Tuning.
Erstgespräch. 15 Minuten. Unverbindlich.
Wir klären wo euer Team steht, welches Modul passt und wie der nächste Schritt aussieht.