Code-Optimierung mit ChatGPT
Code gezielt analysieren, refaktorieren und mit KI-Unterstützung sicherer bewerten
Die wichtigsten Themen
Code-Optimierung mit Review-Schleifen
Prompts für Refactoring und Debugging
KI-Ausgaben fachlich bewerten
SQL- und Datenbankbeispiele einordnen
Sicherer Workflow für Programmcode
Überblick ChatGPT kann Entwicklerinnen, Entwickler und Datenbank-Fachkräfte bei der Code-Optimierung deutlich entlasten, ersetzt aber keine technische Prüfung. Das Seminar zeigt, wie KI-generierte Vorschläge sinnvoll in...
ChatGPT kann Entwicklerinnen, Entwickler und Datenbank-Fachkräfte bei der Code-Optimierung deutlich entlasten, ersetzt aber keine technische Prüfung. Das Seminar zeigt, wie KI-generierte Vorschläge sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse eingebunden werden: vom präzisen Prompt über die Analyse von Programmcode bis zur Bewertung, ob ein Refactoring-Vorschlag fachlich, lesbar und wartbar ist.
Im Mittelpunkt steht ein kontrollierter Umgang mit generativer KI. Code-Ausgaben werden nicht ungeprüft übernommen, sondern anhand von Logik, Seiteneffekten, Sicherheitsaspekten, Performance und Verständlichkeit bewertet. Dadurch entsteht ein belastbarer Workflow für bessere Ergebnisse: Problem beschreiben, Kontext liefern, Varianten erzeugen, Antwort prüfen, nachschärfen und erst danach in die eigene Codebasis übertragen.
Behandelt werden typische Aufgaben aus der Software-Entwicklung und dem Datenbank-Umfeld, unter anderem Fehleranalyse, Code-Transformation, Erstellung von Funktionen und Prozeduren sowie SQL-nahe Fragestellungen. Wer Code-Qualität anschließend methodisch weiter vertiefen möchte, findet in der Clean Code Entwicklerschulung die passende Ergänzung.
Die Themen ChatGPT im Entwicklungsprozess · Stärken und Grenzen generativer KI · Prompt-Kontext für Programmcode · Review-Pflicht bei KI-Ausgaben · Refactoring-Vorschläge bewerten · Lesbarkeit und Wartbarkeit verbessern...
Grundlagen der KI-gestützten Code-Optimierung
- ChatGPT im Entwicklungsprozess
- Stärken und Grenzen generativer KI
- Prompt-Kontext für Programmcode
- Review-Pflicht bei KI-Ausgaben
Code analysieren und verbessern
- Refactoring-Vorschläge bewerten
- Lesbarkeit und Wartbarkeit verbessern
- Fehlerursachen systematisch eingrenzen
- Alternative Lösungswege vergleichen
Programmiersprachen und typische Einsatzfälle
- PowerShell-Skripte optimieren
- Python-Code überarbeiten
- JavaScript-Code strukturieren
- Java-Beispiele transformieren
- Visual-Basic-Code einordnen
Datenbanken und SQL-Kontext
- SQL-Abfragen prüfen
- Stored Procedures vorbereiten
- Datenbanklogik nachvollziehen
- SQL Server und Oracle
- PostgreSQL und MySQL
Sichere Arbeitsweise mit ChatGPT
- Iterative Prompt-Verfeinerung
- Testfälle für KI-Code
- Datenschutz bei Code-Beispielen
- Dokumentation von KI-Unterstützung
Wer hier richtig ist
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler mit Aufgaben in Refactoring, Debugging und Code-Review
- IT-Fachkräfte, die ChatGPT gezielt zur Analyse und Verbesserung von Programmcode einsetzen möchten
- Datenbank-Administratorinnen und Datenbank-Administratoren mit SQL-nahen Optimierungsaufgaben
- Entwicklungsteams und technische Verantwortliche, die KI-Unterstützung kontrolliert in Arbeitsabläufe integrieren
Das lernst du
- Sicherer Einsatz von ChatGPT zur Analyse und Optimierung von Programmcode
- Qualität von KI-generierten Code-Vorschlägen fachlich bewerten
- Prompts für Refactoring, Debugging und Code-Transformation gezielt formulieren
- Fehler, Nebenwirkungen und Sicherheitsrisiken in KI-Ausgaben erkennen
- Ein belastbarer Review-Workflow für KI-unterstützte Entwicklungsaufgaben
So arbeiten wir
- Live-Demonstrationen mit typischen Code-Beispielen aus Entwicklung und Datenbankumfeld
- Geführte Prompt-Übungen zur schrittweisen Verbesserung von Ergebnissen
- Vergleich mehrerer Lösungsvarianten anhand von Lesbarkeit, Wartbarkeit und Fehleranfälligkeit
- Code-Review von KI-generierten Vorschlägen mit fachlicher Einordnung durch den Dozenten
- Diskussion eigener Anwendungsfälle aus Entwicklungs-, Skript- und SQL-Kontexten
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, zum Beispiel Python, Java, JavaScript, PowerShell oder Visual Basic
- Erfahrung mit Programmcode, Fehlermeldungen und grundlegenden Entwicklungsabläufen
- Basiswissen zu Datenbanken und SQL für die Arbeit mit datenbanknahen Beispielen
- Offenheit für iterative Arbeit mit Prompts, Variantenvergleich und technischer Bewertung
- Englische Grundkenntnisse zum Einordnen von Dokumentationen, Fehlermeldungen und Code-Kommentaren
Dein Fahrplan
- Einordnung von ChatGPT im Entwicklungsprozess
- Prompt-Kontext für konkrete Code-Probleme
- Analyse bestehender Code-Beispiele
- Refactoring-Vorschläge erzeugen und bewerten
- Grenzen und Risiken KI-generierter Antworten
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
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- Termine nach euren Bedürfnissen
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Firmen-Seminar
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- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Code-Optimierung mit ChatGPT
Hilft ChatGPT wirklich beim Code optimieren?
Ja, ChatGPT kann beim Code optimieren wertvolle Vorschläge liefern, etwa für Refactoring, bessere Struktur, Fehleranalyse oder alternative Lösungswege. Entscheidend ist aber die fachliche Prüfung: KI-generierter Code muss gelesen, getestet und an den eigenen Kontext angepasst werden.
Welche Programmiersprachen werden in der Schulung behandelt?
Die Schulung arbeitet mit typischen Beispielen aus PowerShell, Python, JavaScript, Java und Visual Basic. Der Schwerpunkt liegt nicht auf Sprachsyntax im Detail, sondern auf übertragbaren Strategien zur Code-Optimierung mit ChatGPT.
Ist die Schulung auch für Datenbank-Aufgaben geeignet?
Ja. Datenbanknahe Aufgaben wie SQL-Abfragen, Stored Procedures, Fehleranalyse und Optimierungsideen werden anhand gängiger Systeme wie SQL Server, Oracle, PostgreSQL und MySQL eingeordnet.
Welche Vorkenntnisse sind für das ChatGPT Training nötig?
Grundkenntnisse in Programmierung reichen aus, wenn eigene Code-Beispiele gelesen und nachvollzogen werden. Wer zusätzlich die technischen Grundlagen großer Sprachmodelle verstehen möchte, kann den Large Language Model Grundkurs als weiterführende Ergänzung nutzen.
Ersetzt ChatGPT klassische Code-Reviews?
Nein. ChatGPT kann Reviews vorbereiten, Auffälligkeiten markieren und Alternativen vorschlagen. Die Verantwortung für Korrektheit, Sicherheit, Architektur und Produktivbetrieb bleibt bei den Entwicklerinnen, Entwicklern und verantwortlichen Teams.
Welche Schulungen passen nach diesem Seminar?
Für die technische Umsetzung von KI-Lösungen passt das AI-102 Training. Für Qualitätssicherung in Entwicklungsprozessen bietet sich außerdem die Schulung Effektive KI Software-Tests mit LLMs an.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
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