Mastering Claude Code: virtueller Drei-Tage-Workshop

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Mastering Claude Code: virtueller Drei-Tage-Workshop
Mastering Claude Code: virtueller Drei-Tage-Workshop

Beschreibung

Was bietet mir der Workshop?

Dieser dreitägige Online-Workshop vermittelt den praktischen Einsatz von Claude Code für KI-gestützte Softwareentwicklung und Agentic Coding. Die Teilnehmer lernen, wie sie AI-Coding durch klare Spezifikationen, gezieltes Context Engineering und automatisierte Prüfungen steuern.

Im Mittelpunkt steht die Entwicklung der Anwendung CLASH. Vom ersten Prompt bis zur Orchestrierung mehrerer AI-Agenten arbeiten die Teilnehmer mit Claude Code an einer echten App und lernen fortgeschrittene Agentic Workflows kennen.

Was lernen die Teilnehmer?

Nach dem Workshop können die Teilnehmer:

  • Claude Code einrichten und für die KI-gestützte Softwareentwicklung einsetzen
  • Entwicklungsaufgaben mit Spezifikationen, Plan Mode und CLAUDE.md strukturieren
  • Context Engineering, Skills, Plugins und Subagents gezielt nutzen
  • AI-generierten Code durch Reviews, Tests und Sicherheitsprüfungen kontrollieren
  • Agent Teams, Hooks und Worktrees für automatisierte Entwicklungsabläufe einsetzen
  • Browser-Tests, CI-Workflows und das Claude Agent SDK anwenden
  • einen eigenen MCP-Server entwickeln und mit Anwendungen verbinden
  • Claude Code für Hintergrundaufgaben und wiederkehrende Prozesse konfigurieren

Für wen ist der Kurs geeignet?

Der Workshop richtet sich an Entwickler, Software Engineers und technische Teams, die Claude Code für AI-Coding und Agentic Software Engineering einsetzen möchten.

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in einer gängigen Programmiersprache sowie grundlegende Git-Kenntnisse. Erfahrung mit Claude Code oder TypeScript ist nicht erforderlich.

Für die praktischen Übungen benötigen die Teilnehmer einen Laptop mit Node.js 20.19 oder neuer, Git und GitHub CLI. Zusätzlich sind ein GitHub-Account und ein Claude-Account mit Zugang zu Claude Code erforderlich. Ein Claude-Pro-Tarif reicht aus.

Was erhalten die Teilnehmer?

Die Teilnehmer erhalten einen dreitägigen, deutschsprachigen Online-Workshop mit Live-Demonstrationen, angeleiteten Übungen und einem durchgängigen Praxisprojekt. Jede Aufgabe verfügt über einen Reset-Branch, damit einzelne Arbeitsschritte unabhängig voneinander bearbeitet werden können.

  • Live-Online-Workshop an 3 Tagen
  • Trainer: Adam Furmanczuk, Softwarearchitekt und Engineering Coach
  • Maximal 12 Teilnehmer
  • Praxisprojekt CLASH mit aufeinander aufbauenden Entwicklungsaufgaben
  • Folien, Aufgabendateien und Musterlösungen
  • Teilnahmezertifikat und Workshop-Materialien

Warum dieser Workshop?

Claude Code ermöglicht die KI-gestützte Umsetzung von Entwicklungsaufgaben. Damit AI-Coding nachvollziehbare Ergebnisse liefert, benötigen AI-Agenten geeigneten Kontext, überprüfbare Anforderungen und klare Berechtigungen.

Der Workshop verbindet Grundlagen von Claude Code mit Spec-Driven Development, Context Engineering und fortgeschrittenen Agentic Workflows. Die Teilnehmer entwickeln die Anwendung CLASH, überprüfen generierten Code und automatisieren Entwicklungsaufgaben mit Skills, Hooks, Agent Teams und MCP.

Trainer Adam Furmanczuk bringt über 15 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung und Systemdesign mit. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung von Claude Code anhand realer Entwicklungsaufgaben.

Agenda

Weißer Gürtel: Grundlagen

Du lernst, was ein Modell ist, was die Harness drumherum tut und wie du ein Gespräch auf Kurs hältst.

  • 1. Wie ein Modell funktioniert. Tokens, Wahrscheinlichkeiten, kein Gedächtnis, ein begrenztes Kontextfenster: warum ein Sprachmodell rät und Claude Code ihm Dateien vorlegt.
  • 2. Die Harness und dein erstes Gespräch. Was Claude Code um das Modell legt: Loop, Prompt, Tools, Permissions. Dann startest du es in einem Projekt und fragst nach einer Datei.

Aufgabe: Claude Code einrichten und die erste Frage stellen.

Blauer Gürtel: CLASH bauen

Du gehst in kleinen Schritten von der Spezifikation zur laufenden App.

  • 3. Plane, bevor du baust. Schreib ein Briefing mit Ziel, Regeln und Definition of Done und prüfe im Plan Mode eine Änderung, bevor Claude eine Datei anfasst.

Aufgabe: Die App aufsetzen und ihr Datenmodell planen.

  • 4. Kleine Schritte und der Sicherheitsmoment. Arbeite in Schritten, die du prüfen kannst, nimm einen mit /rewind zurück und sieh, warum jede Server Action einen eigenen Ownership-Check braucht.

Aufgabe: Login und Clashes in kleinen Schritten bauen.

  • 5. Lass Claude das Ergebnis sehen. Nutze ein Muster wieder, indem du darauf zeigst, gib Claude den Fehler oder die Live-Seite und ergänze Quality Gates in CLAUDE.md.

Aufgabe: Venues, Karte und Benachrichtigungen bauen.

  • 6. Parallele Jobs, Memory und Review. Bündle unabhängige Jobs, lass Arbeit im Hintergrund laufen, speichere eine Regel, reviewe deinen Diff wie ein Fremder und liefere aus.

Aufgabe: Die App fertigstellen, prüfen und ausliefern.

Brauner Gürtel: Kontext steuern

Du entscheidest, was Claude weiß, wann es das lädt und wer die Arbeit prüft.

  • 7. Kontext und CLAUDE.md. Lies /context, schreibe eine CLAUDE.md aus sechs echten CLASH-Regeln und prüfe einen Plan im Plan Mode, bevor Code entsteht.

Aufgabe: Eine CLAUDE.md aus echten Regeln schreiben und einen Plan prüfen.

  • 8. Skills und Plugins. Schreibe einen Skill für ein Rezept, das du wiederholst, prüfe, was Skills im Kontext kosten, und verpacke ihn als Plugin zum Teilen.

Aufgabe: Den Skill clash-feature schreiben und Venue-Favoriten damit liefern.

  • 9. Subagents für Audits. Gib ein Audit an einen schreibgeschützten Subagent, damit dein Kontext kaum wächst, und unterscheide einen frischen Subagent von einem Fork.

Aufgabe: Die Server Actions mit einem schreibgeschützten Subagent prüfen.

  • 10. Von der Story zur Spezifikation. Mach aus einer vagen Story per Example Mapping eine feste Spezifikation, mit einem Skill, der dich erst interviewt, bevor er etwas entwirft.

Aufgabe: Den Skill discover bauen und eine feste Spec speichern.

  • 11. Pfadbezogene Regeln. Begrenze eine Regel per paths: auf app/actions/** und prüfe in /context, dass sie nur beim passenden Lesen geladen wird.

Aufgabe: Eine pfadbezogene Regel für Server Actions schreiben.

Schwarzer Gürtel: orchestrieren und loslassen

Du setzt Tests, Teams, Hooks und einen Browser als Prüfungen ein und trittst dann bewusst zurück.

  • 12. Der testgetriebene Inner Loop. Steuere Code Regel für Regel anhand einer gespeicherten Spezifikation und verpacke den Red-Green-Zyklus als Skill, der sich selbst stoppt.

Aufgabe: Die Kapazitätsregeln mit einem TDD-Skill steuern.

  • 13. Agent-Teams und Dynamic Workflows. Beschreibe ein Agent-Team und einen Dynamic Workflow in einfachen Worten, lies das erzeugte Script und wähle die passende Methode.

Aufgabe: Das Ownership-Audit als Team und als Workflow ausführen.

  • 14. Hooks und Sicherheit. Mach aus einer wiederholten Regel einen Hook, der blockiert, warnt oder einen Turn offen hält, und lerne, wo Claudes Zugriff auf deine Dateien endet.

Aufgabe: Vier Hooks für Claude Code bauen.

  • 15. Der Browser schließt den Kreis. Lass Claude per MCP einen echten Browser steuern, schreibe den Test erst nach dem funktionierenden Ablauf und belege einen Fix mit Messwerten.

Aufgabe: Den Join-Flow testen und die Avatar-Datenlast beheben.

  • 16. Worktrees, Batch und CI. Führe Agents parallel in getrennten Worktrees aus, erkenne, wann /batch passt, und lass dasselbe Audit bei jedem Pull Request in der CI laufen.

Aufgabe: Zwei Worktrees nutzen und jeden Pull Request prüfen.

  • 17. Das Agent SDK. Betreibe den Agent Loop von Claude Code in deinem eigenen Programm, mit schreibgeschützten Tools, einem Hook und einem Turn-Limit.

Aufgabe: Den Agent Loop in einem eigenen Programm betreiben.

  • 18. Abschlussprojekt. Liefere ein Feature im Referenzprojekt CLASH als Pull Request aus und setze dabei jedes Tool des Workshops zusammen ein.

Aufgabe: Ein Feature mit jedem Tool des Workshops ausliefern.

  • 19. Niemand an der Tastatur. Lege einen Output Style fest, begrenze einen Run mit /goal, wiederhole eine Prüfung, starte ein Audit im Hintergrund und sieh eine Cloud-Routine.

Aufgabe: Claude Code laufen lassen, ohne dass jemand an der Tastatur sitzt.

  • 20. Baue deinen eigenen MCP-Server. Entwirf einen MCP-Server mit vier Tools für die CLASH-Datenbank, vertraue ihm gezielt und rufe ihn aus einer zweiten App auf.

Aufgabe: Einen MCP-Server für CLASH entwerfen.

Dozent

nextacademy.io

nextacademy.io ist eine Bildungsplattform für praxisnahe Workshops zu KI, Machine Learning und modernen Web-Technologien. Die Expertise liegt insbesondere in LLMs, SLMs, Agentic Workflows, Generative AI, Computer Vision und Web Engineering.

Pawel Sawicki

Pawel Sawicki ist Senior Machine Learning Engineer und Softwarearchitekt mit Schwerpunkt Deep Learning, NLP und LLM-basierte Systeme. Seine Erfahrung umfasst End-to-End-AI-Pipelines, Retrieval-Augmented Generation, Modell-Feinabstimmung, performante Inferenz sowie agentische Systeme mit LangChain und LangGraph.

Adam Furmańczuk

Adam Furmańczuk ist Softwarearchitekt mit über 15 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung, Systemdesign und der Skalierung komplexer Plattformen. Sein Schwerpunkt liegt auf Agentic Coding mit Claude Code und GitHub Copilot CLI sowie Spec-Driven Development. In seinen praxisnahen Trainings vermittelt er, wie Entwicklerteams KI-gestützte Programmierung durch klare Spezifikationen, pragmatische Architektur und definierte Systemgrenzen effizient und nachhaltig einsetzen.

Katharina Schmidt

Katharina Schmidt ist Machine Learning Engineerin und Data Scientist mit Schwerpunkt Computer Vision. Sie promovierte im Bereich Smart Microscopy, arbeitete in internationalen Forschungsprojekten und vermittelte KI- und Deep-Learning-Grundlagen in der Hochschullehre.

Marcus Nitschke

Marcus Nitschke ist IT-Projektconsultant und Product Owner mit Fokus auf Digitalisierung, Anforderungsanalyse und technologische Transformationsprojekte. Durch seinen Engineering-Hintergrund verbindet er Business-, Produkt- und Entwicklungsperspektiven in praxisnahen Trainings.

Weitere Trainings des Dozenten:

Auf einen Blick

Was lerne ich in diesem Kurs?

  • Claude Code: Grundlagen, Einrichtung, Prompts und CLI-Nutzung
  • Praxisprojekt CLASH: App-Entwicklung mit Plan Mode und CLAUDE.md
  • Context Engineering mit Skills, Plugins, Subagents und Spezifikationen
  • Agentic Workflows mit Agent Teams, Hooks, Browser-Tests und CI
  • Claude Agent SDK, automatisierte Hintergrundaufgaben und eigener MCP-Server

Worum geht es in dem "Mastering Claude Code: virtueller Drei-Tage-Workshop"?

Bei "Mastering Claude Code: virtueller Drei-Tage-Workshop" geht es um Praxisprojekt CLASH: App-Entwicklung mit Plan Mode und CLAUDE.md und Context Engineering mit Skills, Plugins, Subagents und Spezifikationen.

Um welche Art von Training handelt es sich?

Dies ist ein Workshop Training mit interaktiven Sitzungen und praktischem Lernen.

Welches Erfahrungsniveau ist erforderlich?

Dieser Kurs richtet sich an fortgeschrittene Lernende, die bereits über Grundkenntnisse verfügen.

Wer ist der Dozent?

nextacademy.io

nextacademy.io ist eine Bildungsplattform für praxisnahe Workshops zu KI, Machine Learning und modernen Web-Technologien. Die Expertise liegt insbesondere in LLMs, SLMs, Agentic Workflows, Generative AI, Computer Vision und Web Engineering.

Pawel Sawicki

Pawel Sawicki ist Senior Machine Learning Engineer und Softwarearchitekt mit Schwerpunkt Deep Learning, NLP und LLM-basierte Systeme. Seine Erfahrung umfasst End-to-End-AI-Pipelines, Retrieval-Augmented Generation, Modell-Feinabstimmung, performante Inferenz sowie agentische Systeme mit LangChain und LangGraph.

Adam Furmańczuk

Adam Furmańczuk ist Softwarearchitekt mit über 15 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung, Systemdesign und der Skalierung komplexer Plattformen. Sein Schwerpunkt liegt auf Agentic Coding mit Claude Code und GitHub Copilot CLI sowie Spec-Driven Development. In seinen praxisnahen Trainings vermittelt er, wie Entwicklerteams KI-gestützte Programmierung durch klare Spezifikationen, pragmatische Architektur und definierte Systemgrenzen effizient und nachhaltig einsetzen.

Katharina Schmidt

Katharina Schmidt ist Machine Learning Engineerin und Data Scientist mit Schwerpunkt Computer Vision. Sie promovierte im Bereich Smart Microscopy, arbeitete in internationalen Forschungsprojekten und vermittelte KI- und Deep-Learning-Grundlagen in der Hochschullehre.

Marcus Nitschke

Marcus Nitschke ist IT-Projektconsultant und Product Owner mit Fokus auf Digitalisierung, Anforderungsanalyse und technologische Transformationsprojekte. Durch seinen Engineering-Hintergrund verbindet er Business-, Produkt- und Entwicklungsperspektiven in praxisnahen Trainings.

Wie viel kostet es?

Der Preis beträgt 1.500,00 EUR.

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1.785,00 EUR inkl. MwSt./USt
1.500,00 EUR zzgl. MwSt./USt.