CodeGenAI: 2-tägiges AI-Coding-Training für Ingenieure — Amsterdam Edition Heute ist: Mittwoch, 08. Juli 2026, 11 Uhr UTC.

Description

Eine 2-tägige Präsenzschulung für Softwareentwickler, die Claude Code und agentische Coding-Workflows in realen Entwicklungsumgebungen nutzen möchten. Diese Schulung konzentriert sich auf die praktischen engineering-Mechanismen der Arbeit mit KI-Coding-Agenten. Was die Teilnehmer bearbeiten Flappy-Bird-Klon Nutzen Sie Claude Code, um einen bestehenden Game-Loop zu modifizieren, Funktionen hinzuzufügen, Assets neu zu thematisieren, Diffs zu inspizieren, Änderungen zu checkpointen und sich zu recoveren, wenn der Agent die Implementierung in die falsche Richtung führt. Analyse einer unbekannten Codebasis Nutzen Sie Claude Code, um die Repository-Struktur zu mappen, Einstiegspunkte zu identifizieren, den Kontrollfluss zu verfolgen, Modulverantwortlichkeiten zu inferieren, Dokumentation zu generieren und ein Test-Scaffold um das bestehende Verhalten zu bauen. Agiles Retro-Board Bauen Sie eine kleine Full-Stack-Applikation von der Spezifikation bis zur Implementierung mit Claude Code, benutzerdefinierten Commands, Subagenten, Akzeptanzkriterien und iterativen Review-Loops. Netflix-Datenbank-Analytics via MCP Verbinden Sie Claude Code über MCP mit einer strukturierten Datenbank, generieren und inspizieren Sie Queries, validieren Sie Annahmen, analysieren Sie Outputs und kontrollieren Sie, was der Agent ausführen darf. Hacked Space-Invaders-Spiel Debuggen Sie ein kaputtes Spiel in Docker durch die Nutzung von Logs, Runtime-Errors, hypothesengetriebener Untersuchung, minimalen Patches und Validierung, statt den Agent blind raten zu lassen. Chrome DevTools-Debugging Nutzen Sie Claude Code mit Browser-Tooling, um DOM-State, Console-Errors, Netzwerkaktivität, UI-Verhalten zu inspizieren und Runtime-Fehler wieder mit dem Source-Code zu verbinden. Spec-getriebene Entwicklung Schreiben Sie implementierungsreife Specs mit Constraints, Non-Goals, Interfaces, Edge-Cases, Akzeptanzkriterien und Review-Checkpointen, die Claude Code ohne Abweichung von der Intention ausführen kann. Review von Agent-Outputs Bewerten Sie generierten Code wie einen Pull Request: inspizieren Sie Diffs, Testqualität, versteckte Coupling, gelöste Constraints, Over-Engineering, shallow Assertions und Architekturdegradation. Abgedeckte Kernkompetenzen Context Engineering Richten Sie Claude Code mit dem richtigen Repository-Context, File-Boundaries, architektonischen Constraints, Examples, Dependencies und task-spezifischen Instructions vor der Code-Modifikation ein. Spec-to-Implementation-Workflow-Design Transformieren Sie vage Anforderungen in ausführbare Specs mit Interfaces, Constraints, Non-Goals, Akzeptanzkriterien, Edge-Cases und Review-Checkpointen. Agent-Task-Decomposition Brechen Sie größere Features, Bugs und Refactors in kleine, sichere, reviewbare Agent-Tasks auf, die Drift reduzieren und Outputs leichter validierbar machen. MCP-Workflows Wie man Claude Code über MCP mit externen Contexts und Tools verbindet, einschließlich Datenbanken, Projektmanagement-Systemen, Dokumentation und Development-Tooling. Review von generierten Codes Bewerten Sie Claude-generierte Diffs auf Architektur-Regression, versteckte Coupling, gelöste Constraints, brittle Abstractions, shallow Tests und unbeabsichtigte Verhaltensänderungen. KI-unterstützte Testgenerierung Nutzen Sie Claude Code, um Tests zu generieren, erweitern und refaktorisieren, während Sie Assertion-Qualität, Edge-Case-Coverage, False Positives und Lücken zwischen generierten Tests und dem realen Systemverhalten prüfen. Debugging von Agent-Outputs Wie man inspiziert, redirectet, recovert und weiterführt, wenn der Agent kaputte, unvollständige oder irreführende Outputs produziert. Checkpointing und Recovery Diagnostizieren Sie kaputte Agent-Outputs mittels Logs, Runtime-Errors, Browser-Inspection, Docker-Umgebungen, Checkpoints, Rollback und minimalen korrektiven Patches. Autonomie-Control Entscheiden Sie, wann Sie Claude weiterlaufen lassen, wann Sie den Task verengen, wann Sie interrupten, wann Sie rewinden und wann menschliches Engineering-Judgment den Agent überlagern sollte. Team-Level-AI-Workflows Erstellen wiederholbare Patterns für die Nutzung von Claude Code im Team, einschließlich shared Specs, Commands, Review-Habits, Task-Boundaries und Quality Gates. Für wen ist dies Softwareentwickler aus jeder Sprache oder Stack, die strukturierte praktische Erfahrung mit agentischen Coding-Workflows suchen. Sie sollten teilnehmen, wenn Sie professionell Code schreiben und verstehen möchten, wie Claude Code über einfache Code-Completion, Pair-Programming oder One-Off-Prompting hinaus genutzt werden kann. Sie benötigen keine vorherige Erfahrung mit Claude Code, Cursor oder AI/ML. Die Exercises nutzen bereitgestellte Repositories und geführte Entwicklungsumgebungen. Was die Teilnehmer mitnehmen Trainer Die Schulung wird von Senior Engineers geleitet, die Claude Code und Cursor in ihrer eigenen Arbeit nutzen. Michael Müller — CTO & Co-Founder, re:cinq Entwickelte das mehrere Jahre umfassende Engineer-Training-Programm, das die Cloud-Native-Transformation von Adidas unterstützte. half bei der Definition der CNCF Kubernetes-Zertifizierungs-Syllabi. ehemaliger DevOps-Lehrer an der Universität Luzern. Nutzt Cursor und Claude Code in Produktionsarbeit. Daniel Jones — Head of Product, re:cinq Erstellte Trainingsprogramme für die Linux Foundation und VMware. leitete zuvor EngineerBetter, bekannt für immersive Mob-Programming-Trainings. Gastgeber des Podcasts „Waves of Innovation“, in dem Technologieleiter über die Adoption von CodeGenAI interviewt werden. Nutzt täglich Claude Code und Cursor. Michael Czechowski — Senior Engineer, re:cinq Creator von Wave, einem deterministischen Pipeline-Tool für KI-unterstützte Entwicklung. Baute den CFO-Agent mit spec-getriebener Methodik. Lehrbeauftragter an der HdM Stuttgart und DHBW Stuttgart. Fokus auf Produktionsvalidierung von KI-generierten Codes. Agenda Tag 1 — Claude Code-Workflow, Agent-Control und Codebase-Verständnis 09:00–09:30 — Ankunft und Environment-Setup Teilnehmer setzen Claude Code ein, verifizieren lokale Tooling, klonen die Exercise-Repositories, prüfen Package-Managers/Runtime-Dependencies und stellen sicher, dass sie die bereitgestellten Codebases lokal ausführen, testen und modifizieren können. 09:30–10:15 — Claude Code im Development-Workflow Einführung in den Claude Code Operating Loop: Repository-Context vorbereiten, Files auswählen, Tasks framen, generierte Diffs inspizieren, Checkpoints nutzen, Scope kontrollieren und entscheiden, wann man einen Agent-Run weiterlässt, interrupt, redirect oder rollback. 10:15–11:15 — Exercise: Flappy-Bird-Klon Teilnehmer nutzen Claude Code, um einen bestehenden Game-Loop zu modifizieren, Verhalten anzupassen, Funktionen hinzuzufügen, Assets zu ändern und kleine Codebase-Sektionen zu refaktorisieren. Der Fokus liegt auf bounded Task-Prompts, inkrementeller Implementierung, Diff-Inspection, Checkpointing und Recovery, wenn der Agent eine über Scope hinausgehende oder strukturell schlechte Änderung macht. 11:15–11:30 — Pause 11:30–12:30 — Checkpoints, Rollback und Recovery Teilnehmer bringen Claude Code gezielt in ambiguous oder schlecht scoped Tasks und recoveren dann vom resultierenden Output. Die Session behandelt Context-Cleanup, Revert zu bekannten-good States, Verengung von Instructions, Trennung von Exploration und Implementierung sowie die Nutzung von Rollback-Patterns, um sich kumulative Agent-Fehler zu vermeiden. 12:30–13:30 — Mittagessen 13:30–14:45 — Exercise: Analyse einer unbekannten Codebasis Teilnehmer werden in ein unbekanntes Repository gesetzt und nutzen Claude Code, um ein funktionales mentales Modell des Systems zu bauen. Sie identifizieren Einstiegspunkte, verfolgen den Kontrollfluss, mappen Modul-Boundaries, inferieren Verantwortlichkeiten, inspizieren Dependencies und validieren die Erklärungen des Agent gegen den tatsächlichen Source-Code, statt Summarys auf Sicht zu akzeptieren. 14:45–15:00 — Pause 15:00–16:15 — Tests um bestehendes Verhalten Teilnehmer nutzen Claude Code, um ein Test-Suite um die unbekannte Codebasis zu erstellen oder erweitern. Der Fokus liegt auf Characterization-Tests, Assertion-Qualität, Edge-Case-Discovery, Test-Daten-Setup, False Confidence, shallow Coverage und der Prüfung, ob generierte Tests reales Verhalten beschreiben oder nur die Annahmen des Agent spiegeln. 16:15–17:15 — Spec-to-Implementation-Workflow Teilnehmer transformieren eine Produkt-Level-Anforderung in eine implementierungsreife Spec. Sie definieren Constraints, Non-Goals, Interfaces, Akzeptanzkriterien, Edge-Cases und Review-Checkpointen, nutzen dann Claude Code zur Implementierung gegen die Spec und inspizieren, wo der Output von der intendierten Architektur oder dem Verhalten driftet. Tag 2 — MCP, Debugging, Validierung und Team-Workflows 09:00–09:15 — Recap und Setup für Tag 2 Kurze Wiederholung der core working patterns von Tag 1: Repository-Context, Task-Boundaries, Checkpointing, Validierung, Rollback und Review. Teilnehmer richten die für die Tag-2-Exercises verwendeten Repositories und Tooling ein. 09:15–10:30 — Exercise: Agiles Retro-Board Teilnehmer bauen eine kleine Applikation von Spec bis Implementierung mit Claude Code. Die Session fokussiert auf die Aufteilung der Arbeit in Agent-sized Tasks, Definition der Implementierungsordnung, Nutzung von benutzerdefinierten Commands oder Subagenten wo sinnvoll, Review von generierten Diffs und Verhinderung, dass ein Greenfield-Build zu einem unstrukturierten Prototype wird. 10:30–10:45 — Pause 10:45–12:00 — MCP-verbindete Workflows Teilnehmer verbinden Claude Code über MCP mit externen Contexts und arbeiten mit einer Netflix-artigen Datenbank. Sie generieren und inspizieren Queries, validieren Annahmen, analysieren zurückgegebenes Daten, prüfen intermediate Outputs und definieren, welche Aktionen agent-driven sein können und welche explizite menschliche Approval benötigen. 12:00–13:00 — Mittagessen 13:00–14:15 — Exercise: Debugging eines kaputten Space-Invaders-Spiels Teilnehmer debuggen ein kaputtes Spiel in Docker. Sie nutzen Logs, Runtime-Errors, Reproduktionsschritte, hypothesengetriebene Untersuchung, minimale Patches und Validierungs-Loops, um Claude Code zur Root-Cause-Analyse zu führen, statt es bei Fixes raten zu lassen. 14:15–14:30 — Pause 14:30–15:30 — Browser-basiertes Debugging mit Chrome DevTools Teilnehmer nutzen Claude Code mit Browser-Tooling, um eine kaputte Webpage zu debuggen. Sie inspizieren DOM-State, Console-Errors, Netzwerkaktivität, Runtime-Verhalten und UI-Interaktionen und verbinden Browser-Level-Fehler wieder mit den relevanten Source-Files und validieren Fixes durch Runtime-Feedback. 15:30–16:30 — Review von Agent-Outputs wie ein Pull Request Teilnehmer reviewen KI-generierte Änderungen mit derselben Disziplin, die sie auf einen menschlichen PR anwenden würden, aber mit agent-spezifischen Failure Modes im Blick. Das Review behandelt Architektur-Regression, versteckte Coupling, gelöste Constraints, Over-Engineering, shallow Assertions, Security-Bedenken, brittle Abstractions und Änderungen, die lokal passen, aber das breitere Design schwächen. 16:30–17:15 — Team-Workflows und Closing Review Die letzte Session transformiert die individuellen Exercises in wiederholbare Team-Praxis. Teilnehmer diskutieren shared Specs, wiederverwendbare Claude-Commands, Review-Standards, Quality Gates, Task-Boundaries, Context-Konventionen und wie man entscheidet, welche Teile des Development-Workflows automatisiert, reviewed oder manuell gehalten werden sollten. Praktische Details Die Schulung ist auf 15 Engineers begrenzt. Die Registrierung endet, sobald die Cohort voll ist. Rechnungen sind für die Arbeitgeber-Erstattung verfügbar. Konditionen für Stornierung: volle Rückerstattung bis 14 Tage vor der Schulung, 50 % Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen.