Lernen Sie, wie Sie mit GitHub Copilot KI-generierten Code validieren, prüfen und steuern. In diesem Kurs lernen Sie systematische Techniken kennen, um Sicherheitslücken, logische Fehler und „halluzinierte“ APIs in den Copilot-Ergebnissen aufzudecken – Fähigkeiten, die für jedes Team, das KI-gestützte Entwicklung einsetzt, unverzichtbar sind.

Zunächst erstellen Sie einen Validierungs-Workflow, der statische Analyse, manuelle Überprüfung und Sicherheitsscans kombiniert, um KI-generierten Code anhand von OWASP-Mustern zu prüfen. In praktischen Übungen lernen Sie, wie Sie Injektionsschwachstellen identifizieren, halluzinierte Funktionsaufrufe erkennen und Maßnahmen zur Behebung dokumentieren. Anschließend behandelt der Kurs benutzerdefinierte Copilot-Konfigurationen mithilfe von `copilot-instructions.md`, in der Sie projektspezifische Codierungsstandards definieren, die Copilot automatisch befolgt. Sie erstellen, testen und optimieren benutzerdefinierte Regeln, die Teamkonventionen in sämtlichem generierten Code durchsetzen. Abschließend bewerten Sie große Sprachmodelle für Entwicklungsaufgaben – wobei Sie die Fähigkeiten verschiedener Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Google vergleichen – und nutzen Leistungsbenchmarks sowie Kosten-Nutzen-Analysen, um für jede Programmieranforderung das richtige Modell auszuwählen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über ein Governance-Framework, mit dem Sie die KI-Codegenerierung sicher in Produktionsworkflows integrieren können.