Agentic Software Engineering using GitHub Copilot (GHAGENTS)

Modul 1: Grundlagen von GitHub Copilot

Einführung in GitHub Copilot

Modelle auswählen

KI-gestützte Programmierung

Slash-Befehle und Agentensteuerung

Die Slash-Befehle /init und /fork

Kontextvariablen

Pull-Anfragen & Code-Reviews

Verwaltung und Einstellungen\nModul 2: GitHub Copilot – Artefakte und Tools

Das Kontextfenster von GitHub Copilot verstehen und anpassen

Anleitungen und Eingabeaufforderungsdateien für Copilot

Grundlagen des Model Context Protocol

Fähigkeiten & benutzerdefinierte Agenten

GitHub Copilot- und agentenspezifische Hooks

Agent-Debug-Fenster

Pflege und Optimierung von Copilot-Artefakten

GH Copilot in einem neuen bzw. bestehenden Repo einrichten\nModul 3: Planung und spezifikationsgesteuerte Entwicklung

Planung: Warum sie in der agentenbasierten Entwicklung wichtig ist

Planungsansätze

Schrittweise Planung

Rückkopplungsschleife

Was sind Spezifikationen?

Vorteile der spezifikationsgesteuerten Entwicklung

Übersicht über die Spezifikationsbibliotheken\nModul 4: Kompetenzen erstellen und verwalten

Festlegung des Kompetenzumfangs: Benutzer-, Repo- und Agentenebene

Fähigkeiten aus öffentlichen Fähigkeitsquellen hinzufügen

Individuelle Fähigkeiten erstellen

Testen und Validieren der Kompetenzzuordnung

Schreibkompetenzen unter Verwendung von Referenzkompetenzen

Kompetenzen im Bereich Aufrüstung und Modernisierung\nModul 5: Das zweite Gehirn & kontinuierliches Lernen

Konzepte des „zweiten Gehirns” für die agentische Entwicklung

Copilot-Speicher: Benutzer-, Sitzungs- und Repo-Gültigkeitsbereich

Hook-gesteuerte Wissenserfassung

Lernzyklus des Agenten

Kompetenzen durch Gespräche entwickeln

Kompetenzen anhand aufgezeichneter Gespräche verbessern

Automatische Anpassung der Fähigkeiten

Workflows für selbstoptimierende Agenten\nModul 6: Nutzung und Entwicklung von MCP-Tools

MCP-Typen: Remote, Lokal, Erweiterungen und Benutzerdefiniert

Integration bestehender MCP-Server

Datenbanken mit MCP nutzen

Einrichtung von MCP-Servern und Anbindung von REST-APIs

Entwicklung von MCP-Apps

MCP-Authentifizierung: OAuth, API-Schlüssel und Tokens

MCP-Server-Hosting und -Bereitstellung

MCP-Server-Sandboxing\nModul 7: Implementierung benutzerdefinierter Agenten

Unterstützung von Images und Binärdateien für Agenten

Agentic Browser-Automatisierung

Docs Agent: Automatische Dokumentation und Kommentierung

Frontend-Agent: Generierung von UI-Code anhand von Design-Spezifikationen

KI-Spezialagent: Implementierung eines domänenspezifischen Expertenagenten

Backend-Agent: API-Implementierung anhand von OpenAPI-Spezifikationen

Testagent: Generierung von Unit- und Integrationstests\nModul 8: Bündeln und Freigeben von Artefakten mithilfe von Plugins

Was ist ein GitHub Copilot-Plugin?

Plugin-Struktur und Manifest

Zusammenfassung von Skills, Hooks und MCPs in Plugins

Plugins zum Veröffentlichen und Teilen

Installation und Verwaltung von Plugins von Drittanbietern\nModul 9: Umsetzung der agentenbasierten Programmierung

Verwendung lokaler Agenten und des Agentenmodus

Laufende Agenten unterbrechen und umleiten

Berechtigungen & Autopilot-Modus

Aufgaben an Cloud-Agenten delegieren

Verwendung von Hintergrund-Agenten (Copilot CLI)

Berechtigungen für Bearbeiter und Genehmigungsverfahren

Koordination mehrerer Akteure und Übergabemuster

Muster für einen Agenten-Harness\nModul 10: GitHub Copilot CLI

GitHub Copilot CLI

Copilot CLI-Steuerung + Berechtigungen

Aufgaben autonom und parallel ausführen

Anwendungsfall: Automatisierung der Aktualisierung von HR-Dokumenten

Scripting Copilot CLI

GitHub Agentic Workflows\nModul 11: Copilot SDK & Automatisierung

GitHub Copilot SDK

Sitzungs- und Kontextverwaltung

Aufruf von Tools und Funktionen

Zusammensetzung der benutzerdefinierten Agenten

Streaming-Antworten

Testen von Agentenanwendungen

Erstellen eines Agent-Harness mit dem Copilot SDK\nModul 12: Agentes DevOps & Bereitstellung

• Automatisierung mit der Azure-CLI
• Azure Developer CLI (azd) im Agentic-Modus
• Infrastructure as Code (IaC) – Bicep & Terraform
• Bereitstellung von Agentic mithilfe von GitHub Actions
• Implementierung eines DevOps-Agenten für die CI/CD-Automatisierung

- Fundierte Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit Versionskontrolle (Git/GitHub)\n- Grundlegende Kenntnisse im Bereich Cloud-Konzepte (Azure oder ähnliche Plattformen)\n- Eine GitHub Copilot-Lizenz ist erforderlich – dies ist ein Kurs, bei dem Sie Ihre eigene Lizenz mitbringen müssen

- Softwareingenieure und Entwickler, die ihre Produktivität mithilfe von KI-Agenten steigern möchten\n- Lösungsarchitekten, die sich mit KI-gestütztem Design und der automatisierten Codegenerierung befassen\n- Technische Führungskräfte, die untersuchen, wie agentische Arbeitsabläufe die Teamgeschwindigkeit steigern\n- DevOps-Ingenieure, die KI in den Bereichen CI/CD, IaC und Cloud-Automatisierung einsetzen