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Beschreibung
Ihr Leitfaden für Agentic Coding mit dem richtigen Vibe

Wird in wenigen Jahren niemand mehr Code schreiben, wie es NVIDIA-Chef Jensen Huang prophezeit? Werden intelligente Systeme Bugs jagen, Apps erstellen und Menschen überflüssig machen? Wahrscheinlich nicht.

Aber sicher ist, dass KI rasend schnell verändert, wie wir Software entwickeln. Wer die neuen KI-Helfer nicht nutzt, macht sich das Leben unnötig schwer und läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

In diesem Buch erfahren Sie, was Agentic Coding bereits leisten kann und wo die Grenzen von GitHub Copilot, Claude, Antigravity und Cursor liegen. Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer zeigen Ihnen anhand praxisnaher Beispiele, wie Sie heute schon mit KI-Unterstützung schneller, effizienter und fehlerfreier programmieren können. Ein pragmatischer Leitfaden für alle, die wissen wollen, was künstliche Intelligenz für die Softwareentwicklung bedeutet.

Aus dem Inhalt:

  • Agentic Coding
  • Debugging, Refactoring und Unit-Tests
  • MCP und Skills
  • Server-Setup für lokale LLM-Ausführung
  • Modelle mit dem Docker Model Runner ausführen
  • LLMs per API nutzen
  • Reasoning and Thinking
  • RAGs und SQL-to-Text
  • Risiken, Grenzen und Ausblick
Ihr Leitfaden für Agentic Coding mit dem richtigen Vibe

Wird in wenigen Jahren niemand mehr Code schreiben, wie es NVIDIA-Chef Jensen Huang prophezeit? Werden intelligente Systeme Bugs jagen, Apps erstellen und Menschen überflüssig machen? Wahrscheinlich nicht.

Aber sicher ist, dass KI rasend schnell verändert, wie wir Software entwickeln. Wer die neuen KI-Helfer nicht nutzt, macht sich das Leben unnötig schwer und läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

In diesem Buch erfahren Sie, was Agentic Coding bereits leisten kann und wo die Grenzen von GitHub Copilot, Claude, Antigravity und Cursor liegen. Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer zeigen Ihnen anhand praxisnaher Beispiele, wie Sie heute schon mit KI-Unterstützung schneller, effizienter und fehlerfreier programmieren können. Ein pragmatischer Leitfaden für alle, die wissen wollen, was künstliche Intelligenz für die Softwareentwicklung bedeutet.

Aus dem Inhalt:

  • Agentic Coding
  • Debugging, Refactoring und Unit-Tests
  • MCP und Skills
  • Server-Setup für lokale LLM-Ausführung
  • Modelle mit dem Docker Model Runner ausführen
  • LLMs per API nutzen
  • Reasoning and Thinking
  • RAGs und SQL-to-Text
  • Risiken, Grenzen und Ausblick
Über den Autor
Michael Kofler hat Telematik an der TU Graz studiert und ist einer der erfolgreichsten deutschsprachigen IT-Fachbuchautoren. Zu seinen Themengebieten zählen neben Linux auch IT-Sicherheit, Python, Swift, Java und der Raspberry Pi. Er ist Entwickler, berät Firmen undarbeitet als Lehrbeauftragter.
Inhaltsverzeichnis

Vorwort ... 9

TEIL I. KI-Tools verstehen ... 15

1. Einführung ... 17

1.1 ... Coding per Chat ... 17

1.2 ... Codeassistenten ... 27

1.3 ... Die Kunst des Prompting ... 40

1.4 ... Grundlagen von Large Language Models (LLMs) ... 48

1.5 ... LLM-Interna und -Optimierung ... 63

2. Pair Programming ... 75

2.1 ... Die richtigen KI-Tools zum Lernen ... 76

2.2 ... Code in Funktionen strukturieren ... 78

2.3 ... Beispiel: IBAN-Validierung ... 88

2.4 ... Objektorientiert programmieren ... 95

2.5 ... Beispiel: Quiz ... 103

2.6 ... Beispiel: Sudoku lösen ... 108

3. Agentic Coding ... 117

3.1 ... Agentic Coding in der Software-Entwicklung ... 117

3.2 ... Agentic Coding mit Cursor ... 120

3.3 ... Die Kernfeatures von Cursor ... 124

3.4 ... Der Agentic Coding Workflow ... 135

3.5 ... Fazit ... 146

TEIL II. Coding mit KI-Unterstützung ... 149

4. Debugging ... 151

4.1 ... Webapplikationen ... 152

4.2 ... App-Entwicklung ... 162

4.3 ... Entwicklung am Raspberry Pi ... 167

4.4 ... Visual Studio und VSunhbox voidb@x protect penalty [...] Code ... 171

4.5 ... Fazit ... 173

5. Refactoring ... 175

5.1 ... Einführung ins Refactoring ... 176

5.2 ... Refactoring mit KI-Werkzeugen ... 176

5.3 ... Best Practices ... 190

5.4 ... Wann Sie KI nicht zum Refactoring einsetzen sollten ... 192

5.5 ... Fazit ... 193

6. Software testen ... 195

6.1 ... Erzeugen von Testdaten ... 196

6.2 ... KI-gestützte Testautomatisierung ... 200

6.3 ... Testgetriebene Entwicklung mit KI ... 207

6.4 ... Arbeiten mit Abhängigkeiten ... 213

6.5 ... Optimieren von Tests ... 220

6.6 ... E2E-Tests ... 226

6.7 ... Fazit ... 231

7. Software dokumentieren ... 233

7.1 ... Inline-Dokumentation ... 235

7.2 ... Funktions- und Klassendokumentation ... 239

7.3 ... API-Dokumentation ... 243

7.4 ... Veraltete Dokumentation ... 247

7.5 ... Fazit ... 250

8. Datenbanken ... 253

8.1 ... Datenbankdesign ... 254

8.2 ... SQL-Kommandos ... 261

8.3 ... Administration ... 268

8.4 ... Datenbank-Handling mit MCP ... 273

9. Scripting und Systemadministration ... 279

9.1 ... Scripting ... 279

9.2 ... Reguläre Muster ... 284

9.3 ... KI-Hilfe im Terminal mit llm ... 289

9.4 ... Systemadministration ... 292

9.5 ... Linux-Administration per SSH und KI ... 297

TEIL III. Tools für Profis ... 305

10. Sprachmodelle lokal ausführen ... 307

10.1 ... Die Qual der LLM-Wahl ... 308

10.2 ... Vorteile der lokalen Ausführung von Modellen ... 314

10.3 ... GPT4All ... 315

10.4 ... Ollama ... 318

10.5 ... Die Ollama Cloud ... 324

10.6 ... Open WebUI für Ollama ... 325

10.7 ... Continue ... 333

10.8 ... Ollama-API ... 336

10.9 ... Tabby ... 339

10.10 ... Fazit ... 341

11. Der eigene LLM-Server ... 343

11.1 ... Hardware ... 345

11.2 ... GPU-Bibliotheken, Treiber und Kernel-Einstellungen ... 346

11.3 ... LM Studio ... 354

11.4 ... Agentic Coding mit Roo Code ... 368

11.5 ... llama-server ... 371

11.6 ... Fazit ... 377

12. Agentic-Coding-CLIs ... 379

12.1 ... Einführung ... 379

12.2 ... Claude Code ... 382

12.3 ... Codex CLI ... 396

12.4 ... goose ... 400

13. MCP und Skills ... 407

13.1 ... Tool Calling ... 408

13.2 ... Model Context Protocol (MCP) ... 409

13.3 ... Skills ... 428

14. Retrieval Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL ... 439

14.1 ... Schnellstart RAG ... 440

14.2 ... Das viel-falter-Projekt ... 445

14.3 ... Dokumente laden ... 446

14.4 ... Index erzeugen ... 448

14.5 ... Vector-Store-Datenbanken ... 452

14.6 ... RAG-Abfragen ... 455

14.7 ... Text-to-SQL ... 461

15. KI-APIs nutzen ... 473

15.1 ... Die API von OpenAI ... 473

15.2 ... Die API von Claude ... 482

15.3 ... Die API von Gemini ... 484

15.4 ... APIs lokaler Modelle ... 485

15.5 ... Beispiel: Alt-Texte für eine WordPress-Site generieren ... 490

15.6 ... Docker Model Runner ... 496

16. Risiken und Ausblick ... 513

16.1 ... Probleme und Einschränkungen beim Einsatz von KI-Tools ... 513

16.2 ... Beispielhaftes KI-Versagen ... 520

16.3 ... Ethische Fragen ... 529

16.4 ... AI Slop, Vibe Coding und die Zukunft der Software-Entwicklung ... 535

Index ... 541

Details
Erscheinungsjahr: 2026
Fachbereich: Programmiersprachen
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Inhalt: 546 S.
ISBN-13: 9783367110247
ISBN-10: 3367110248
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 459/11024
Einband: Gebunden
Autor: Kofler, Michael
Öggl, Bernd
Springer, Sebastian
Auflage: 2. Auflage
Hersteller: Rheinwerk Verlag GmbH
Verantwortliche Person für die EU: Rheinwerk Verlag GmbH, Rheinwerkallee 4, D-53229 Bonn, service@rheinwerk-verlag.de
Maße: 245 x 175 x 35 mm
Von/Mit: Michael Kofler (u. a.)
Erscheinungsdatum: 08.05.2026
Gewicht: 1,136 kg
Artikel-ID: 135268654

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