KI Coding mit Cursor, GitHub Copilot und Claude Code

In dieser 1-tägigen Schulung "KI Coding mit Cursor, GitHub Copilot und Claude Code" erhalten Sie einen fundierten Überblick über drei der wichtigsten AI-Coding Tools: Cursor, GitHub Copilot und Claude Code. Ziel ist es, die jeweiligen Stärken, Grenzen und typischen Einsatzmuster aus Entwickler- und Entscheider Perspektive zu verstehen. Sie lernen, wie sich die Tools in Funktionsumfang, Arbeitsweise (z. B. Agent-Mode), Kontextnutzung, Integrationsfähigkeit (z. B. MCP) und Kosten/Limits unterscheiden und wie Sie daraus eine passende Tool-Strategie für Ihr Team oder Ihren Entwicklungsprozess ableiten.

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Grundlagen: Was AI-Coding Tools heute wirklich leisten

• Von Autocomplete zu agentischen Workflows: was sich in Teams real verändert
• Warum Standards wichtiger werden: Tests, Reviews, CI/CD, Architekturentscheidungen, Ownership
• Typische Risiko-Fallen (z. B. „Vibe Coding“ ohne Kontrolle)

Cursor – Agentic IDE, Context-Steuerung & MCP

• Funktionsumfang: Agent/Plan/Debug/Ask, parallele Agenten, Worktrees, Browser/Search
• Model-Auswahl in Cursor inkl. Composer und Provider (OpenAI / Anthropic / Google etc.)
• Pricing & Limits (Plan-Logik, Nutzungsmultiplikatoren)
• MCP als Integrationslayer (Cursor als Host für Tooling & Kontext)

GitHub Copilot – IDE-Assistenz, Agent Mode & Enterprise Controls

• Copilot Feature-Überblick und Arbeitsweise (Autocomplete → Chat → Agent)
• Agent Mode in VS Code: Kontextfindung, Arbeitsset, „iterative Lösung“
• Copilot für Organisationen: Policies, Access Management, Admin-Kontrolle
• Das Copilot „Coding Agent“ Konzept

Claude Code – Terminal-Agent, Repo-Workflows & Best Practices

• Claude Code als CLI-Agent im Terminal: Editing, Commands, Git-Workflows
• Best Practices für agentisches Arbeiten (Struktur, Kontrolle, wiederholbare Patterns)
• Claude Agent SDK (Claude Code als programmierbarer Agent-Loop)

Modelle & Qualität – wer kann was (und wie wählt man richtig?)

• Wie die Tools Modelle nutzen/auswählbar machen (z. B. Multi-Provider vs. festes Setup)
• Typische Stärken nach Modellklasse:
  • schnelle Routine-Tasks
  • größere Refactorings / komplexe Änderungen
  • Debugging & „Schwere Probleme“
• Praxisleitlinien: „Default-Modell“ und Kosten-/Qualität-Balance

Kontext, Wissenszugriff & Integrationen

• Wie stark die Tools Kontext automatisch ziehen vs. wie stark man steuern muss
• Indexing / Search / Working Sets als Produktivitätshebel
• Integrationen über IDE/Repo/Terminal und MCP-Ansatz (wo sinnvoll)

Wrap-Up: Entscheidungsframework & Tool-Strategie fürs Team

• Entscheidungscheckliste: Must-haves, Dealbreaker, Risiken
• Rollout-Blueprint: Pilot → Guidelines → Enablement → Messbarkeit
• Q&A: Offene Runde zu spezifischen Compliance- oder Tech-Stack-Fragen.