Coding mit KI (2. Auflg.)

Pair Programming & Agentic Coding. Das Praxisbuch für die Softwareentwicklung in 2. Auflage aus Mai 2026.

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.

• Hype und Realität
  Die KI-Tools versprechen viel: Die ersten Ergebnisse sind beeindruckend, doch nach einer Weile macht sich eine gewisse Ernüchterung breit. Michael Kofler, Bernd Öggl und Sebastian Springer teilen ihre Erfahrungen mit Ihnen, erklären die Zusammenhänge und machen Sie auf mögliche Fallstricke aufmerksam. Sie lernen, wie Sie die KI-Helfer richtig einsetzen, um ihr Potenzial auszuschöpfen.
• Agenten für alle Aufgaben
  Von den Autovervollständigungen des GitHub Copilots bis zur Arbeit mit Claude AI oder Mistral Vibe, vom Debugging kleiner Scripts bis zum Refactoring einer ganzen Codebasis, vom Datenbankdesign bis zur Entwicklung eigener Apps mit LangChain: Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen aktuellen Überblick über alle Aspekte der KI-(R)evolution.
• MCP, Skills und die Zukunft
  KI ist schon längst nicht mehr in das Chat-Fenster eingesperrt. Über MCP-Server steuert Ihre KI verschiedene Tools, recherchiert selbstständig im Internet ... und löscht auch mal die Datenbank in Prod, wenn Sie nicht aufpassen. Der verantwortungsvolle Umgang mit diesen Werkzeugen ist daher wichtiger denn je. Nur was Sie verstehen, können Sie richtig einsetzen.

• 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