Inhalte
Was an dem Tag passiert.
Ein Tag. 8 Stunden. 5 Blöcke. Das Team-Setup:
LLMs im Arbeitsalltag
Was dein Agent im Repository tatsächlich tut, wenn er liest, plant und schreibt. Wo die Grenzen des Kontextfensters liegen und warum lange Sitzungen schlechter werden als kurze.
Projektregeln als Teamkonvention
Der Effekt von gemeinsamen Regeln im Team. Wir ordnen CLAUDE.md, AGENTS.md und Ihre bestehende Projektdokumentation so, dass sie im Alltag nutzbar sind.
Hooks, MCP und Subagenten
Hooks für Probleme, die jedes Mal auftreten: Formatierung, Tests, verbotene Pfade. MCP-Server für den Zugriff auf Ihre Systeme. Subagenten für Aufgaben, die den Hauptkontext sonst zumüllen.
Berechtigungen und Betrieb
Was das gewählte Werkzeug anfassen darf und was nicht. Wie Sie einen Agentenlauf begrenzen und was mit Ihrem Code beim Anbieter passiert. Die Fragen, die im Review und bei der Geschäftsführung kommen.
Tokenverbrauch und Reduktion
Aufwand und Kosten pro Aufgabe. Welche Maßnahmen den Verbrauch wirklich senken und welche Werkzeuge ihr Versprechen im Test nicht halten.
Wenn danach mehr kommen soll, steht das Programm dahinter bereit.
Ihr Code soll das Haus nicht verlassen?
Auf Wunsch findet der Tag bei Ihnen statt, auf Ihren Rechnern und mit Ihren Zugängen. Wenn Sie möchten, unterschreibe ich vorab eine Geheimhaltungsvereinbarung. Sollen Kundenprojekte außen vor bleiben, können wir auch an einem internen Repository ohne Kundendaten arbeiten.
Vorkenntnisse
Anfänger und Fortgeschrittene
im selben Raum.
Gemischte Teams sind der Normalfall, deshalb ist der Tag darauf gebaut. Vormittags arbeiten alle am gleichen Aufbau, wobei die Erfahrenen ihre eigenen Beispiele beisteuern. Nachmittags trennen sich die Aufgaben.
Das Team fängt an
- Installation, Berechtigungen und was das Werkzeug nicht anfassen darf
- Die erste echte Aufgabe aus dem Backlog, vom Prompt bis zum Merge Request
- Kosten pro Entwickler und Monat, bevor jemand danach fragt
Das Team nutzt es schon
- Konventionen im Repository, damit Ergebnisse vergleichbar werden
- Hooks, MCP-Server an Ihre Systeme, Subagenten und Agenten-Workflows
- Evals für Aufgaben, die das Team wiederholt an das Modell gibt
Programm
Wenn ein Tag nicht das Ende ist.
Das Team-Setup ist das erste von 18 Modulen. Jedes Modul ist einzeln buchbar und setzt die anderen nicht voraus. Welche Module für Ihr Team in Frage kommen, sagt Ihnen der Team-Setup besser als jedes Konzeptpapier. Sie entscheiden ob die Module kompakt oder begleitend stattfinden werden.
Einstieg
8 Module
Für Teams, die gerade mit KI anfangen. Schritt für Schritt vom ersten gemeinsamen Regelwerk über gut geschnittene Aufgaben, sauberes Diff-Review und sicheres Arbeiten bis zum ersten eigenen Agenten-Workflow. Auf Wunsch üben wir direkt an Ihrem Repository.
Vertiefung
10 Module
Für Teams, die eines der Werkzeuge seit Monaten benutzen und merken, dass es teurer, langsamer oder unzuverlässiger wird als gedacht. Kontext-Ökonomie, Checks, sicherer Agentenbetrieb, MCP, Subagenten, Skills, Automatisierung und Refactoring im Maßstab.
Grundlagen ohne Code
3 Module
Für gemischte Runden mit Fachbereich und Entscheidern. Wie ein Sprachmodell zu seiner Antwort kommt, was es von der Welt weiß und wie eigene Dokumente über RAG nutzbar werden.
Zusammenarbeit
Drei Wege, mit mir zu starten.
Klar abgegrenzt, damit Sie wissen, worauf Sie sich einlassen. Alle Preise netto zzgl. USt.
Team-Setup
ab 1.900 €
Ein ganzer Tag bei Ihnen im Haus, 9 bis 17 Uhr, bis zwölf Teilnehmer, geübt an Ihrem Repository. Sie entscheiden sich vorab für Codex oder Claude Code. Die Vorbereitung darauf ist im Preis enthalten: Ich sehe mir vorher an, womit Ihr Team arbeitet. Am Ende stehen die Projektregeln und drei nächste Schritte.
Programm für Ihr Team
Preis nach Zuschnitt
Fünf Termine, abgestimmt auf Ihre Ausgangslage und die nächsten Schritte im Team. Zwischen den Terminen arbeitet Ihr Team mit dem Werkzeug im Alltag; beim nächsten Termin sehen wir uns an, was funktioniert hat und was nicht. So bleibt die Arbeitsweise nach meiner Abreise bestehen.
Umsetzung & Begleitung
ab 850 €/Tag
Wenn aus dem Schulungstag Arbeit wird: Ich richte Hooks, Skills und MCP-Server in Ihrem Setup ein, baue an Ihren Vorhaben mit oder bleibe als feste Kapazität pro Monat an Bord.
Themen
Die ersten fünf Themen bilden den Einstiegstag, die übrigen liegen im Programm dahinter. Ganzer Tag 9 bis 17 Uhr, maximal zwölf Teilnehmer. Reisekosten ab 100 km separat.
Ablauf
Vom Gespräch zum Termin.
Kein Konzeptpapier vorab. Wir klären, was Ihr Team heute kann und braucht, danach steht der Tag.
Erstgespräch
- Womit arbeitet Ihr Team heute, wo hängt es? Passt das überhaupt zu mir?
Zuschnitt
- Vorkenntnisse im Team abfragen, Aufgaben aus Ihrem Backlog auswählen, Übungen auf Ihr Repository legen
Termin vor Ort
- Erklärung und Übung im Wechsel, jeder Schritt an lauffähigem Code, nichts nur behauptet
Danach
- Handout und Beispielcode zum Mitnehmen, drei nächste Schritte für Ihr Team. Auf Wunsch begleite ich die Umsetzung.
KI-News
Was sich gerade bewegt.
Was ich selbst nachgebaut und gemessen habe. Dieselben Beispiele benutze ich in den Schulungen.
Ponytail oder /simplify: Vorbeugen oder Aufräumen?
Beide Werkzeuge sollen Code schlanker machen, aber nicht zur selben Zeit. Ich habe dieselbe Aufgabe an PlantWiz dreimal gebaut, um zu messen, was jedes davon tatsächlich ändert.
Beitrag lesenWas bringt ein KI-Coding-Assistent? Ein Business Case ohne Wunschzahlen
Studien reichen von 55,8 Prozent schneller bis 19 Prozent langsamer. Wie ein vierwöchiger Pilot Kosten, Durchlaufzeit, Qualität und Nacharbeit am eigenen Backlog misst.
Beitrag lesenCodex oder Claude Code? Der Vergleich für den Arbeitsalltag
Mobil, Cloud, lokale Umgebung, Skills, Plugins und MCP: Wo sich die beiden Coding-Agenten tatsächlich unterscheiden und wie ein Team die Wahl an eigenen Aufgaben prüft.
Beitrag lesenPrompt, Kontext, Harness, Loop: vier Ebenen, ein System
Was die vier Begriffe jeweils meinen, wie fest sie sind, und an welchem Fehlerbild man ablesen kann, welche Ebene das eigene Projekt gerade begrenzt.
Beitrag lesenToken sparen in Claude Code: Was wirklich hilft
Ponytail, Graphify und RTK versprechen 60–90 % Ersparnis. Wo unabhängige Tests den Herstellerangaben widersprechen, und welche Maßnahmen ohne Zusatzwerkzeug mehr bringen.
Beitrag lesenRAG von Hand: was ein Framework einem abnimmt
Ein kleines RAG in Python: Markdown-Dateien indexieren, passende Absätze finden und mit Ollama beantworten lassen. Ohne Framework und ohne Vektordatenbank.
Beitrag lesenWie drei KI-Modelle ihre Testumgebung verließen
GPT-5.6 Sol bei Hugging Face, Mythos 5 beim AI Safety Institute, Kimi K3 bei Frontier Security. Was in den Sandboxes schiefging, und welche fünf Punkte daraus für den eigenen Agentenbetrieb folgen.
Beitrag lesenWie ein Weltmodell lernt, träumt und plant
Aus welchen vier Bausteinen ein Weltmodell besteht, verständlich erklärt an einer 7×7-Rasterwelt: sammeln, verdichten, vorhersagen, planen. Ohne Formeln, mit Messwerten aus einem eigenen Lauf.
Beitrag lesenÜber mich
Kein Berater, der nur Folien baut.
Meine LLM- und RAG-Arbeit kommt aus den letzten beiden Jahren: KI-Anwendungen im Kundenumfeld, Datenpipelines, Modelle im laufenden Betrieb. Davor sechs Jahre Software für autonome Systeme in der Intralogistik, auch dort schon mit KI im Produktivbetrieb, vor allem Objekt- und Barcode-Erkennung im Lager. Anderes Umfeld, dieselbe unnachgiebige Anforderung: Es muss nachts um drei ohne mich funktionieren. Was ich unterrichte, habe ich vorher selbst gebaut, gemessen und veröffentlicht.
Full Stack Entwickler & Data Scientist
- Full-Stack-Entwicklung mit React, TypeScript und Python
- Data-Science- und KI-Projekte im Kundenumfeld
- Aufbau und Betrieb von Datenpipelines mit Dagster
Full Stack Entwickler, Scrum Master & Teamleiter
- Projektübergreifende Leitung von 5–12 Softwareentwicklern
- Einführung und Koordination von Scrum / Kanban
- Projekte im Robotik-, AI- und UI-Bereich
- Einarbeitung neuer Mitarbeiter in DevOps, Datenbanken, Robotik
Junior Full Stack Entwickler
- Architektur und Aufbau von Backend und Frontend für neue Projekte
2-Fach-Bachelor Informatik & Mathematik
Ausbildung Fachinformatiker Anwendungsentwicklung
Werkzeugkasten
Womit ich arbeite.
Für Schulungen und Projekte bringe ich Erfahrung mit KI, Daten, Betrieb und Full-Stack-Entwicklung mit.
KI und LLM
Daten und Betrieb
Full Stack
Robotik
Zur Person
Zum Termin
Schulungen und Projekte auf Deutsch oder Englisch. Vor Ort in Kassel, Nordhessen, Göttingen und Paderborn ohne Reisekosten, darüber hinaus nach Absprache. Remote jederzeit. Beispielcode und Handout bleiben bei Ihnen, ohne Lizenzgedöns.
Kontakt
30 Minuten, die sich rechnen.
Erzählen Sie mir, womit Ihr Team heute arbeitet und woran es hängt. Ich sage Ihnen, ob ein Schulungstag hilft, ob Sie etwas anderes brauchen oder ob ich der Falsche dafür bin.
Oder direkt: