DACH-weit · Deutsch oder Englisch · Inhouse laufend buchbar

AI Developer Bootcamp:
Agentic Coding für Entwicklerteams

Nach drei Monaten entwickelt dein Team messbar schneller mit KI: sicher, reproduzierbar und unabhängig vom einzelnen Tool. Aus Entwicklern werden Agentic Software Engineers, die ganze Aufgaben an Agenten delegieren, statt Snippets zu tippen.

  • ✓3 Monate statt 3 Tage. Verhalten ändert sich, nicht nur das Wissen.
  • ✓Max. 12 Teilnehmer pro Kohorte. Jeder Use Case zählt.
  • ✓Eure echte Codebase. Kein Toy-Projekt, keine künstlichen Demos.
  • ✓Tool-agnostisch: Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Windsurf, MCP.

Trainierte Teams u. a. bei PostFinance, AKROS, Interism und Kern AG. Über 5'000 geschulte Profis, 400+ trainierte Entwickler. Teilnehmende Teams berichten in unseren Umfragen 1,8 bis 3x schnellere Entwicklung.

„Wenn wir vorher 6 Monate gebraucht haben, schaffen wir das jetzt mit KI in weniger als einem Monat, mit höherer Coverage und weniger Fehlern.“Kai B., Bootcamp-Teilnehmer
Entwickler arbeitet an Code auf dem Laptop-Bildschirm
Dauer
3 Monate · max. 12

Bereits eingesetzt bei · über 5'000 geschulte Profis

Überblick

Das Bootcamp auf einen Blick

Agentic Coding heisst: autonome KI-Agenten planen, schreiben und testen Code selbst, dein Team führt sie als Architekt und Reviewer. Das Bootcamp macht dein Team in drei Monaten dazu handlungsfähig, an eurer echten Codebase. Agentic Coding im Detail →

OutcomeAgentic Software Engineering: dein Team liefert eigenständig mit Agenten, sicher und reproduzierbar.
🎯
Für wen
Entwicklerteams (5 bis 12 Devs), CTOs und Team-Leads
⏱️
Dauer & Aufwand
3 Monate · rund 42 h (ca. 5 Tage), neben dem Job machbar
🏷️
Preis
CHF 6'990 · Early Bird CHF 6'291 · Inhouse auf Anfrage
👥
Kohorte
max. 12 Teilnehmer
💻
Format
Blended (Präsenz, Live-Online, Selbststudium), 80 % Hands-on
📍
Ort
Remote oder hybrid (offen) · Inhouse DACH-weit vor Ort
🗣️
Sprache
Deutsch oder Englisch
✅
Voraussetzungen
Dein Team: solide Coding-Skills und Vertrautheit mit Git/GitHub
📜
Zertifikat
Obvious Works Agentic Coding Certificate
🗓️
Nächster Start
Inhouse laufend · offene Kohorte über Warteliste
01: Lernziele

Was kann dein Team nach dem Bootcamp?

Nach drei Monaten besitzt dein Team beobachtbare, überprüfbare Kompetenzen, nicht nur Wissen. Diese vier Kompetenzbereiche beherrscht es dann, angewendet an eurer echten Codebase:

Nach dem Bootcamp kann dein Team
  • ✓Features vollständig mit Agenten entwickeln, nicht nur Snippets vorschlagen lassen
  • ✓eigene MCP-Server und Skills bauen und im Team teilen
  • ✓bestehende Systeme mit KI migrieren und Legacy-Code erschliessen
  • ✓Agenten sicher produktiv einsetzen (Security by Design, Governance)
  • ✓KI-Standards fürs gesamte Unternehmen definieren (Team-Playbook)
🧠
Kompetenzbereich 1

Kontext & Steuerung

  • ✓konzipiert und implementiert projektspezifische AGENTS.md und CLAUDE.md, die Coding-Agenten zuverlässig steuern
  • ✓analysiert und optimiert das Context-Window (Progressive Disclosure, Memory) für stabile, reproduzierbare Ergebnisse
🛠️
Kompetenzbereich 2

Agenten bauen & erweitern

  • ✓entwickelt eigene Skills (SKILL.md-Pattern), MCP-Server und Tools und deployt sie sicher
  • ✓automatisiert wiederkehrende Entwicklungsaufgaben mit Agenten statt einzelner Snippets
  • ✓implementiert Hooks (PreToolUse, PostToolUse) als deterministische Guardrails
🎯
Kompetenzbereich 3

Spezifikation & Qualität

  • ✓orchestriert Spec-driven Development von der User Story bis zum gemergten PR
  • ✓entwirft und validiert Eval-Suiten und betreibt Eval-Driven Development
⚙️
Kompetenzbereich 4

Orchestrierung & Betrieb

  • ✓orchestriert und skaliert Multi-Agent-Workflows über Git Worktrees und Subagents
  • ✓bewertet und vermeidet die Lethal Trifecta strukturell (Security by Design)
  • ✓integriert Tools tool-übergreifend (Claude, Cursor, Copilot, Codex) und optimiert Token, Kosten und Eval Pass Rate als KPIs
Transformation

Vom Copilot-User zum Agent Harness Engineer

Menschen kaufen Transformation, nicht Inhalte. Das verändert sich in deinem Team konkret:

VorherNachher
ChatGPT für einzelne Snippets→Autonome Entwicklungs-Workflows
Einzelne, unvorhersehbare Prompts→Reproduzierbare Agent-Systeme
Punktuelle Tool-Nutzung→Ein durchgängiges Engineering-System
Copilot-User→Agent Harness Engineer
02: Zielgruppe

Für wen ist dieses Bootcamp ideal?

Dieses Bootcamp ist ideal, wenn du dich hier wiedererkennst:

✓Eure Entwickler nutzen bereits Claude, Cursor oder Copilot
✓Jeder promptet anders, es gibt keinen gemeinsamen Standard
✓Die KI-Ergebnisse schwanken stark in Qualität und Zuverlässigkeit
✓Ihr wollt verbindliche Standards und Guardrails schaffen
✓Ihr wollt KI unternehmensweit skalieren, nicht nur einzeln experimentieren
Diese Rollen holen am meisten heraus
👩‍💻
Softwareentwickler
🧑‍🔬
Senior Developer
🏗️
Software-Architekten
🧭
Tech Leads
📊
Engineering Manager
🏢
CTOs
👥
Entwicklungsteams
🚀
AI Champions

Für wen es nicht das Richtige ist

  • ✗Wer KI einmal ausprobieren will, ohne den Arbeitsalltag zu ändern
  • ✗Wer keine Programmier-Grundlagen mitbringt, das ist kein Coding-Einsteigerkurs
  • ✗Wer ein reines Ein-Tages-Format sucht, dann passt eher der Agentic Coding Hackathon
  • ✗Wer nicht an der echten Codebase arbeiten will, sondern nur an Demos
  • ✗Unternehmen ohne aktive Softwareentwicklung
  • ✗Teams mit weniger als 20 Prozent Entwicklungsanteil
  • ✗Wer nur Prompt Engineering lernen möchte
03: Voraussetzungen

Voraussetzungen

Damit dein Team ab Tag eins produktiv ist, bringt jede teilnehmende Person mit:

✓Sicherer Umgang mit Git
✓Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer modernen Sprache
✓Berufserfahrung als Entwickler
✓Bereitschaft, KI täglich im Arbeitsalltag einzusetzen
✓Laptop mit Administratorrechten (für die Installation der CLI-Tools)

Kein KI- oder Agenten-Vorwissen nötig, das bauen wir im Bootcamp von Grund auf mit dir auf.

04: Curriculum

9 Module entlang der acht Säulen

80 % Hands-on an eurer echten Codebase, 20 % strukturierter Input. Jedes Modul endet mit einem deliverable Artefakt (AGENTS.md, Skill, MCP-Server, Hook, Eval-Suite …). Die neun Module folgen den acht Säulen eines Agent Harness: Context, Tools, Skills, Memory, Verification, Orchestration, Security und Observability.

Claude Code Terminal mit /context: Context-Window-Budget, Skills und MCP-Tools im Blick
Live aus dem Bootcamp: Claude Code steuert Context-Window, Skills und MCP-Tools, genau das übt dein Team an eurer echten Codebase.
Die Reise in drei Phasen
Phase 1Developer → AI Developer
1
Context Engineering
Säule 1
2
Tools & MCP
Säule 2
Phase 2AI Developer → Agentic Developer
3
Skills
Säule 3
4
Spec-driven Development & Memory
Säule 4
5
Verification, Evals & TAIDD
Säule 5
6
Multi-Agent Orchestration
Säule 6
Phase 3Agentic Developer → Agentic Team
7
Security & Hooks
Säule 7
8
Observability & Skalierung
Säule 8
9
Transfer & Retrospektive
Abschluss
80 % Hands-on · Pairing an eurer echten Codebase
0

Kick-Off: Vom Pferd zum Kutscher

  • Mindset-Shift: warum „Harness reparieren“ die neue Hauptarbeit ist
  • Tool-Landschaft 2026, Methodik-Überblick
  • Setup-Day: IDE, Claude Code CLI, Codex CLI, Cursor, Copilot, MCP-Clients
  • Erstes Hands-on: ein Bug, autonom vom Agent gefixt, verifiziert von dir
Alle Module im Detail mit Deliverables und Übungen anzeigen+
1

Context Engineering

Säule 1
  • Context Window als knappe Ressource (Context Rot, „Lost in the Middle“)
  • Progressive Disclosure als zentrale Antwort
  • AGENTS.md / CLAUDE.md richtig designen
  • File-System als Long-Term Memory, Compaction, Tool-Result-Clearing
  • Deliverable: Deine erste AGENTS.md für eure Codebase
2

Tools & Model Context Protocol (MCP)

Säule 2
  • MCP als „USB-C für AI“, Standardisierung, Ökosystem
  • Tool-Design: idempotent, narrow, well-typed, observable
  • Tool-Loadout statt Server-Sprawl
  • Eigene MCP-Server bauen (Python & TypeScript)
  • Deliverable: Ein eigener MCP-Server für einen Use Case aus deinem Backlog
3

Skills, Capability als Progressive Disclosure

Säule 3
  • SKILL.md-Pattern: Frontmatter → Body → Linked Files
  • Wann Skill, wann MCP, wann Custom Tool?
  • Komposition, Versionierung, Plugin-Marketplaces
  • Security: Skills nur aus trusted Sources
  • Deliverable: Ein produktiv genutzter Skill in eurer Team-Library
4

Spec-driven Development & Memory

Säule 4
  • Specs als durable Source-Artifact (nicht throwaway)
  • GitHub Spec Kit Workflow: constitution → specify → plan → tasks → implement
  • Alternativen: BMAD, Amazon Kiro
  • Memory-MCPs, Knowledge Graphs, GraphRAG
  • Deliverable: Ein Feature von der Spec bis zum gemergten PR, autonom umgesetzt
5

Verification, Evals & TAIDD

Säule 5
  • Hamel Husain Methodik: Error Analysis, dann Evals, dann LLM-as-Judge
  • Code-based Evals zuerst (regex, assertions, structural checks)
  • Binary Pass/Fail statt 1 bis 5 Skalen
  • Test-AI-Driven Development (TAIDD) als Workflow
  • Deliverable: Eine Eval-Suite für euer wichtigstes Agent-Pattern
6

Multi-Agent Orchestration

Säule 6
  • Orchestrator-Worker-Pattern
  • Git Worktrees als Fundament für parallele Agents
  • Subagents, Context-Isolation, tmux-Setups
  • Wann Multi-Agent, wann Single-Agent? Async Background Agents
  • Deliverable: Drei parallele Agents, die ein Feature kollaborativ liefern
7

Security & Hooks

Säule 7
  • Simon Willisons Lethal Trifecta, strukturell vermeiden, nicht filtern
  • Sandbox, Container, Approvals, Permission-Gates
  • Hooks als deterministische Schicht (PreToolUse, PostToolUse …)
  • Hook-Audit, Secret-Detection, Supply-Chain-Risk bei Skills/MCPs
  • Deliverable: Hook-Suite + Lethal-Trifecta-Audit für euer Setup
8

Observability & Skalierung

Säule 8
  • Token, Latency, Cost per Task, Eval Pass Rate als KPIs
  • Skill-Evolution: Survival-of-the-Fittest auf Capability-Ebene
  • Failure-Mode-Catalogues, Eval-Trend-Tracking
  • Skalierung: 1 → 3 → orchestriert. Human-in-the-Loop-Checkpoints
  • Deliverable: Observability-Dashboard für deinen Harness
9

Transfer & Retrospektive

  • Use-Case-Retros alle 2 Wochen (verpflichtend)
  • AI-Sprechstunden, offen, 1:1 oder Gruppe
  • Eigenes Abschluss-Projekt mit Coach-Feedback
  • Team-Playbook: euer Harness, eure Rules, eure Evals als unternehmensweites Asset
05: Format

Format · Aufwand · Methodik

Entwickler arbeitet im Code-Editor an agentischen Coding-Workflows
Dauer
3 Monate
Gesamtaufwand
ca. 42 Stunden (rund 5 Tage), verteilt auf 12 Wochen
Format
Blended Learning, Präsenz · Live-Online · Selbststudium
Kohortengrösse
max. 12 Teilnehmer (offene Kohorte und Inhouse)
Sprache
Deutsch oder Englisch, das Bootcamp haben wir bereits mehrfach komplett auf Englisch durchgeführt (Materialien teilweise Englisch)
Ort & Region
Offene Kohorte remote oder hybrid · Inhouse vor Ort im gesamten DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz), remote oder hybrid
Zertifikat
Obvious Works Agentic Coding Certificate
Zahlung
Kreditkarte · PayPal · Rechnung
06: Stimmen

Das sagen Teilnehmer

„Gerade weil wir anfängliche Skepsis im Team überwinden konnten, war das KI-Bootcamp für uns ein so grosser Erfolg, der bereits zu spürbaren Performance-Steigerungen geführt hat. Die nahtlose Integration von KI-Coding-Assistenten direkt in unsere Entwicklungsumgebung war ein echter Meilenstein, der die Problemlösungsgeschwindigkeit signifikant erhöht hat. Besonders die Einblicke in MCPs haben uns die Augen für zukünftige Potenziale geöffnet und unsere Entwickler optimal auf die nächste Stufe des Agentic Coding vorbereitet. Wir merken deutlich, wie nun alle Mitarbeiter die neuen Werkzeuge routiniert und überzeugt einsetzen.“Entscheider aus dem Leadership-Team, Industrieunternehmen (DE)
„Früher habe ich KI nur gefragt, heute baue ich agentische Systeme. Das Bootcamp war der Deep-Dive, den ich für modernes Coding gebraucht habe.“
Christian, Interism AG
„Durch die wöchentlichen Aufgaben und den intensiven Austausch wurde KI vom Experimentierfeld zu einem festen Bestandteil meines Arbeitsalltags, mit klarem Produktivitätsgewinn.“
Simon, Kern AG
„Zu Beginn war ich skeptisch, ob ein Bootcamp den Sprung von Theorie zu echter Praxis schafft. Das AI Developer Bootcamp hat mich positiv überrascht: praxisnah, klar strukturiert, mit Fokus auf agentisches Denken. Das hat meine tägliche Arbeit nachhaltig beeinflusst.“
Achraf, PostFinance AG
„KI-Know-how als Rundumschlag: Das Training deckt die technologische Speerspitze ab, von Reverse Engineering bis Vibe Coding.“
Adrian, AKROS AG
„Coding über Agents war für mich der grösste Aha-Moment. Der Agent arbeitet iterativ, Code wird aufgebaut, geprüft und mehrfach überarbeitet.“
Kim, Bootcamp-Teilnehmer
„Beim Debugging eines Kundenproblems konnte Claude Code den Fehler in der DLL des Kunden finden, das hätte normalerweise einen Trip zum Kunden erfordert.“
Sven, Bootcamp-Teilnehmer
„Unvorstellbar. Innerhalb von Minuten hat er mir die Bausteine erstellt. Händisch hätte ich ewig gebraucht.“
Bootcamp-Teilnehmer
Referenz auf Augenhöhe

Du willst es aus erster Hand hören? Wir vermitteln dir gern ein Gespräch mit Entscheidern, die das Bootcamp gebucht und mit ihren Teams durchlaufen haben.

Referenz anfragen
07: Vergleich

Bootcamp, Workshop oder Self-Study: was passt für dein Team?

Detailvergleich anzeigen: Bootcamp vs. 2-Tages-Workshop vs. Self-Study+
Kriterium Obvious Works Bootcamp 2-Tages-Workshop Self-Study
Dauer3 Monate Blended2 Tage Präsenz4 bis 12 Wochen, eigenes Tempo
Methodische Tiefe (8 Säulen)✓ Alle 8, jede mit Hands-on⚠ Meist nur Context + Tools✗ Selten alle
Anwendung am echten Code✓ Eure Codebase✗ Demo-Projekte✗ Tutorials
Tool-Coverage✓ Claude · Cursor · Copilot · Codex · MCP⚠ meist 1 Toolunterschiedlich
Kohorten-Lerneffekt✓ Max. 12, Retros alle 2 Wochen⚠ 20 bis 30, anonym✗ Allein
Eval-Driven Development✓ Eigene Eval-Suite gebaut✗ Nur erwähnt✗ Selten
Security (Lethal Trifecta)✓ Architektur-Workshop✗ Selten✗ Selten
Begleitung nach dem Input✓ AI-Sprechstunden alle 2 Wochen✗ Keine✗ Keine
Preis (pro Teilnehmer)CHF 6'990 · Inhouse individuellab CHF 1'500CHF 0 bis 200

Bottom Line: Wenn dein Ziel „Wir spielen mal mit Claude Code“ ist, reicht ein Workshop. Wenn dein Ziel „Unser Team liefert in 6 Monaten messbar 2× schneller bei gleicher Qualität“ ist, brauchst du Wochen, nicht Tage.

Business Case

Rechnet sich das?

Eine kurze Beispielrechnung pro Entwickler. Schon ein kleiner, dauerhafter Produktivitätsgewinn übertrifft die einmalige Investition um ein Vielfaches.

Vollkosten pro Entwickler
CHF 120'000
pro Jahr (Annahme)
+5 % Produktivität
CHF 6'000
gespart pro Jahr
+10 % Produktivität
CHF 12'000
gespart pro Jahr
+20 % Produktivität
CHF 24'000
gespart pro Jahr

Das Bootcamp kostet einmalig CHF 6'990 pro Teilnehmer. Schon rund 6 % dauerhafter Produktivitätsgewinn pro Entwickler decken das im ersten Jahr, danach wirkt der Gewinn jedes Jahr weiter. Teilnehmende Teams berichten in unseren Umfragen sogar 1,8 bis 3x schnellere Entwicklung.

Beispielrechnung auf Basis angenommener Vollkosten von CHF 120'000 pro Entwickler und Jahr. Die tatsächliche Wirkung hängt von Team, Codebase und Einsatz ab.

08: Preise & Warteliste

Preise & Warteliste

Offene Kohorte

CHF 6'990

Regulärer Preis pro Teilnehmer

Early Bird 10 % Rabatt: die ersten vier Buchungen zahlen CHF 6'291
Kontingent statt Frist, solange verfügbar.
  • ✓3 Monate Blended Learning
  • ✓Max. 12 Teilnehmer
  • ✓Remote oder hybrid
  • ✓AI-Sprechstunden alle 2 Wochen
  • ✓Zertifikat inklusive
🎟 Bootcamp buchen Oder auf die Warteliste
Von Teams meistgebucht

Inhouse für dein Team

Auf Anfrage

individuell, max. 12 Teilnehmer

  • ✓Curriculum auf eure Codebase zugeschnitten
  • ✓Bis zu 12 Teilnehmer
  • ✓Vor Ort oder hybrid
  • ✓Team-Playbook am Ende
  • ✓NDA Standard
Inhouse-Anfrage starten

Aktuell sind keine offenen Termine ausgeschrieben. Die nächste offene Kohorte wird über die Warteliste vergeben, trag dich ein und du erfährst als Erstes Termin und dein Early-Bird-Kontingent. Inhouse ist laufend und flexibel buchbar.

09: Inhouse

Das Bootcamp auf euer Team zugeschnitten

Wenn ihr 6 oder mehr Entwickler weiterbringen wollt, ist Inhouse die richtige Wahl. Wir schauen uns eure Codebase an, identifizieren die schmerzhaftesten Stellen (Legacy-Migration, Test-Lücken, Doku-Schulden) und richten das Bootcamp darauf aus. Ergebnis: ein Team-Playbook, das die neuen Workflows verankert.

Inhouse-Anfrage starten →
  • 🎯Use Cases aus eurem realen Backlog
  • 🔒Eure Codebase bleibt bei euch (NDA Standard) · Option lokale LLMs (Ollama, Deepseek)
  • 👥Bis zu 12 Teilnehmer pro Kohorte
  • 📍Bei euch vor Ort oder hybrid
  • 📝Team-Playbook + Templates am Ende
10: Eure Trainer

Was wir unterrichten, machen wir täglich

Geleitet von Matthias Herbert (Lead Trainer). Beide Trainer arbeiten wöchentlich mit Claude Code, Cursor, Codex und Copilot an echten Kundenprojekten.

Matthias Herbert

Matthias Herbert

Head of AI & Agentic Coding · Co-Autor IREB AI4RE Study Guide

Matthias bringt 25 Jahre IT und 20 Jahre Softwareentwicklung mit. Heute baut er die Brücke zwischen Requirements Engineering und agentischer Praxis: Er entwickelt das AI Developer Bootcamp, den Agentic Coding Hackathon und die AI Masterclass und arbeitet täglich mit Claude Code, Codex, Cursor und Windsurf an echten Kundenprojekten.

  • ★Co-Autor des IREB AI4RE Study Guide, Co-Founder der IREB SIG #AIREB
  • ★IREB CPRE & Certified Agile Requirements Specialist (CARS)
  • ★Mitglied im swissAI-Verband
  • ★Gastvorlesung Universität Bern: „From Software Engineering to Agentic Harness Engineering“
  • ★Sprecher RE Conf 2025/2026 München, Business Analysis Day, ZHAW (CAS), DOAG VOICES Podcast

LinkedIn · GitHub · Profil

Michael Mey

Michael Mey

Co-Founder Obvious Works · Trainer Agentic Coding

Michael war früh dabei, als Anthropic Claude Code veröffentlichte, und hat das CLAUDE.md Architecture Pattern mitgeprägt, das in der Community zitiert wird. Seine Inhalte zu Claude Code und agentischen Workflows ranken im DACH-Raum prominent.

LinkedIn · Claude Code Experience · Blog

11: FAQ

Häufige Fragen

Ist das eine Claude Code Schulung?+

Ja, Claude Code ist einer der drei Kern-Agenten und wird in Tiefe behandelt (CLAUDE.md, Subagents, Hooks, Skills, Slash Commands, MCP). Anders als eine reine ein- bis zweitägige Claude Code Schulung ist das Bootcamp ein 3-Monats-Programm, in dem ihr Claude Code an eurer echten Codebase produktiv einsetzt, tool-agnostisch ergänzt um Cursor, Copilot und Codex.

Welche Tools werden im Bootcamp behandelt?+

Wir arbeiten tool-agnostisch und decken die führenden Coding-Agenten in Tiefe ab: Claude Code (Anthropic), OpenAI Codex CLI, Cursor und GitHub Copilot Agent Mode. Ergänzend Cline, Aider, Continue, Windsurf, Gemini CLI sowie MCP, AGENTS.md, lokale LLMs (Ollama, Deepseek) und Spec-driven Frameworks (GitHub Spec Kit, BMAD).

Warum 3 Monate statt eines 2-Tages-Workshops?+

Workshops vermitteln Wissen, Bootcamps bauen Verhalten auf. Rund 70 % aller Workshop-Inhalte sind nach 6 Wochen vergessen, wenn keine Anwendungsphasen folgen. Unser Bootcamp ist 80 % Hands-on an der eigenen Codebase, 20 % Input, über 12 Wochen mit zweiwöchigen Use-Case-Sprints und verpflichtenden Retrospektiven.

Wie viel Zeitaufwand habe ich wirklich?+

Rund 42 Stunden über 12 Wochen, verteilt auf regelmässige Blöcke und kurze Mini-Tasks. Bewusst neben dem Tagesgeschäft machbar.

Kann ich das Bootcamp als Inhouse-Format buchen?+

Ja. Inhouse ab 6 Teilnehmern, individuell zugeschnitten auf eure Tech-Stack, Codebase und Roadmap. Wir bauen die Use Cases mit euren Tech Leads, integrieren euren CI/CD-Stack und liefern ein Team-Playbook. Den Preis stellen wir individuell zusammen, je nach Teamgrösse (6 bis 12 Teilnehmer), Umfang und Setup.

Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen?+

Solide Coding-Skills in einer modernen Programmiersprache (Python, JavaScript/TypeScript, Go, Java, C#) und Vertrautheit mit Git/GitHub. Erste Erfahrungen mit ChatGPT oder Claude sind hilfreich, aber keine harte Voraussetzung.

Gibt es ein Zertifikat?+

Ja, das „Obvious Works Agentic Coding Certificate“ nach erfolgreichem Abschluss inkl. Use-Case-Projekt. Inhaltlich anerkannt von unseren Kundenfirmen.

Bereit für die Transformation?

Drei Monate. Max. 12 Teilnehmer. Eure echte Codebase. Ein Team, das nach dem Bootcamp anders arbeitet, nicht nur anders denkt.

Buche ein 30-minütiges Beratungsgespräch. Wir klären gemeinsam, ob das Bootcamp zu eurem Setup passt, ehrlich und ohne Verkaufs-Druck. Auf Wunsch stellen wir dir den Kontakt zu einem Entscheider her, der es mit seinem Team bereits durchlaufen hat.

KI in der Software Entwicklung - Unser Youtube Kanal