Fortbildung für Firmen

AI-Vibecoding für Einsteiger: kleine interne Tools bauen, ohne klassischer Entwickler zu sein

Ich zeige Teams und Einzelpersonen aus Firmen, wie AI-Vibecoding praktisch funktioniert, wo die Grenzen liegen und wie daraus erste interne Helfer, Automatisierungen und kleine Tools entstehen können. Dabei geht es nicht nur um Prompts, sondern auch um Cursor, Claude, Codex, GitHub-Grundlagen, saubere Reviews und Sicherheit.

Unverbindliches Erstgespräch Formate ansehen

Mehr über meine Arbeit und konkrete Projekte findest du ebenfalls auf jlcd.de.

Kein Coding-Background nötig
Praxisnahe Beispiele statt Hype-Folien
Fokus auf interne Tools, Security und Review

Für wen

Für wen diese Fortbildung gedacht ist

Die Seite spricht bewusst sowohl Teilnehmer als auch Entscheider an: für Teams, die verstehen wollen, was mit KI realistisch möglich ist, bevor daraus größere Softwarevorhaben werden.

Teams ohne großen Coding-Hintergrund

Fachbereiche, Operations, Produkt oder kleine Teams, die nicht mit klassischer Softwareentwicklung starten wollen, aber trotzdem interne Helfer bauen möchten.

Firmen mit konkreten internen Engpässen

Wenn wiederkehrende Prozesse nerven, kleine Admin-Tools fehlen oder Datenflüsse händisch zusammengebaut werden, ist das oft ein guter Einstiegspunkt.

Entscheider mit Realismus statt Buzzwords

Du willst verstehen, wo AI-assisted building heute schon sinnvoll ist, wie man klein startet und welche Risiken man nicht ignorieren sollte.

Lerninhalte

Was die Teilnehmer lernen

Die Fortbildung ist bewusst praxisnah. Ziel ist nicht, dass am Ende jeder sofort 'programmieren kann', sondern dass man den Ablauf, die Werkzeuge und die Grenzen versteht und erste kleine Prototypen sinnvoll aufsetzen kann.

Was mit AI-Vibecoding gemeint ist und für welche Aufgaben es sich eignet
Wie Prompts, Kontext und Tool-Auswahl die Ergebnisse sichtbar verändern
Wann Cursor, Claude oder Codex sinnvoll sind und wo GitHub-Grundlagen ins Spiel kommen
Wie aus einer Idee für ein internes Tool ein sinnvoller erster Scope wird
Wie man KI-Ausgaben prüft, statt ihnen blind zu vertrauen
Wo die Grenzen liegen: Sicherheit, sensible Daten, Wartbarkeit und falsches Vertrauen
Wie man von einer internen Idee zu einem ersten funktionierenden Prototyp kommt

Tools

Welche Tools wir konkret einordnen

Es bleibt nicht bei allgemeinen KI-Begriffen. Wir sprechen konkret darüber, wie sich Cursor, Claude, Codex und GitHub im Alltag unterscheiden, wo ihre Stärken liegen und welche Fehlannahmen Teams am Anfang fast immer machen.

Cursor

Cursor ist für viele Teams der sichtbarste Einstieg, weil der Editor direkt beim Schreiben, Refactoren und Navigieren hilft. Im Workshop geht es darum, wann das wirklich Produktivität bringt und wann es eher nur schneller Chaos erzeugt.

Gut für schnelle Iterationen im bestehenden Code
Stark mit klarem Kontext und kleinen Arbeitspaketen
Braucht trotzdem Review, Tests und saubere Grenzen

Claude

Claude ist hilfreich, wenn längere Zusammenhänge, Architekturfragen, Dokumentation oder strukturierte Analysen eine Rolle spielen. Gerade für Einsteiger ist wichtig zu verstehen, dass gute Antworten stark von gutem Kontext abhängen.

Hilfreich für Analyse, Dokumentation und Planung
Gut bei längeren Prompts und größerem Kontext
Nicht automatisch verlässlich ohne fachliche Prüfung

Codex

Codex ist interessant, wenn aus Anforderungen tatsächlich umsetzbare Änderungen, Terminal-Schritte und überprüfbare Resultate werden sollen. Genau dort lohnt es sich, den Unterschied zwischen Demo-Eindruck und belastbarer Arbeitsweise zu verstehen.

Geeignet für echte Umsetzungs- und Debugging-Schritte
Hilft bei klaren Tasks mit überprüfbarem Ergebnis
Macht gute Prozesse nicht optional, sondern sichtbarer

GitHub-Grundlagen

Wer mit KI baut, sollte trotzdem die Basics von Versionsverwaltung verstehen. Branches, Commits, Pull Requests, Reviews und Rollbacks sind kein Extra, sondern die Sicherheitsleine, wenn AI-Ausgaben nicht sauber sind.

Branches, Commits und Pull Requests verständlich erklärt
Review und Freigabe als fester Teil des Workflows
Rollback-Denken statt blindem Weiterbauen

Grundlagen

Programmier-Grundlagen, die Teams trotzdem brauchen

Auch mit guten AI-Tools kommt man nicht sauber voran, wenn die Grundbegriffe fehlen. Deshalb erkläre ich die zentralen Konzepte so, dass Nicht-Entwickler Entscheidungen besser einordnen und typische Fehler früher erkennen können.

Variablen und Datentypen

Was speichert eine Anwendung eigentlich und warum ist es relevant, ob ein Wert Text, Zahl, Datum oder Boolean ist?

Bedingungen und Logik

If/else, Regeln und Entscheidungswege sind die Basis fast jeder Automatisierung und jedes internen Tools.

Funktionen und Wiederverwendung

Guter Code wiederholt sich nicht unnötig. Teams sollten verstehen, warum saubere Bausteine spätere Änderungen günstiger machen.

APIs und Datenflüsse

Wo kommen Daten her, wohin gehen sie, und was passiert, wenn eine Schnittstelle unvollständig oder instabil ist?

Dateien, Git und Versionen

Änderungen müssen nachvollziehbar bleiben. Das ist nicht nur Entwicklerkultur, sondern eine Voraussetzung für sichere Zusammenarbeit mit KI.

Debugging, Tests und Review

Der wichtigste Skill ist oft nicht das Generieren von Code, sondern Fehler systematisch zu finden, Annahmen zu prüfen und Ergebnisse zu validieren.

Security

Security, Governance und was ihr überwachen müsst

Gerade in Firmen scheitern erste KI-Initiativen selten nur an der Technik. Häufiger fehlt Klarheit darüber, welche Daten in Tools fließen dürfen, wer Freigaben erteilt und wie Ergebnisse kontrolliert werden. Genau das gehört in die Fortbildung hinein.

Secrets, Tokens und Zugänge

API-Keys, Passwörter und interne Zugangsdaten dürfen nicht in Prompts, Screenshots oder Repositories landen. Teams brauchen dafür einfache, harte Regeln.

Sensible Daten und Datenschutz

Personenbezogene Daten, Kundendaten und interne Geschäftsdaten müssen bewusst behandelt werden. Nicht jedes Tool ist für jeden Datenfluss geeignet.

Review, Freigaben und Ownership

KI darf Vorschläge machen, aber Menschen müssen Verantwortung tragen. Dazu gehören Review-Punkte, Zuständigkeiten und klare Freigabeschritte.

Abhängigkeiten, Deployments und Monitoring

Auch ein kleiner interner Helfer braucht Überblick: Welche Pakete sind eingebaut, wie kommt etwas live, wer reagiert bei Fehlern und wie wird zurückgerollt?

Formate

Formate, die zum Reifegrad der Firma passen

Das Angebot ist anpassbar. Je nach Team, Kenntnisstand und Ziel kann der Schwerpunkt auf Grundlagen, gemeinsamer Hands-on-Arbeit oder konkreter Folgebegleitung liegen.

Gemeinsam im Team

Live-Workshop für Teams

Remote oder vor Ort. Ein gemeinsames Format für Einsteiger, Fachbereiche oder gemischte Teams, die die Grundlagen verstehen und direkt auf eigene interne Anwendungsfälle beziehen wollen.

Auf euren Kontext und eure Prozesse zugeschnitten
Einsteigerfreundlich und ohne Entwicklerjargon
Hands-on Beispiele statt reiner Theorie
Mit Q&A und klaren nächsten Schritten

Individuell

1:1 Coaching oder Enablement

Für Einzelpersonen, Leads oder Entscheider, die konkrete Ideen sortieren, Tools vergleichen oder einen sicheren Einstieg in AI-assisted building finden wollen.

Persönliche Begleitung für Fragen und erste Workflows
Feedback auf Ideen, Prozesse und realistische Scopes
Unterstützung bei Tool-Auswahl und sicherem Vorgehen

Danach

Begleitung für größere Tools und größere Umbauten

Wenn nach der Fortbildung mehr entstehen soll, begleite ich auch größere interne Tools, weitergehende Prototypen oder strukturellere Umbauten. Nicht als leeres Versprechen im Workshop, sondern als sauberer nächster Schritt.

Scoping für größere interne Tools
Begleitung bei Architektur- und Umsetzungsentscheidungen
Hilfe dabei, überbaute oder fragile KI-Lösungen zu vermeiden

Praxis statt Theorie

Warum ich das anbiete

Ich komme nicht aus der Coach-Ecke, sondern aus echter Produkt- und Frontend-Arbeit. Ich baue mit Vue, Nuxt und TypeScript reale Software und nutze AI-assisted development praktisch im Alltag. Genau deshalb ist der Fokus hier nicht auf Showcases, sondern auf dem, was in Firmenkontexten robust und sinnvoll funktioniert.

Mehr über meine Arbeit, Projekte und technischen Hintergründe findest du hier auf meiner Hauptseite .

Konkrete Referenzen findest du auch im Projektbereich .

Praxis mit realen Produkten und Lieferverantwortung

Frontend-, Tooling- und Architektur-Hintergrund

Vergleich von Cursor, Claude, Codex und GitHub-Workflows aus der Praxis

KI-Nutzung als Werkzeug, nicht als Marketingfolie

FAQ

Häufige Fragen

Brauchen Teilnehmer Coding-Erfahrung?

Nein. Die Fortbildung ist explizit für Einsteiger gedacht. Technisches Interesse hilft, aber klassische Entwicklererfahrung ist keine Voraussetzung.

Ist das nur etwas für Entwickler?

Nein. Gerade Fachbereiche, Operations, Produkt und kleine Teams profitieren davon, wenn sie kleine interne Helfer selbst besser denken und anstoßen können.

Geht es auch um konkrete Tools wie Cursor, Claude oder Codex?

Ja. Ich spreche bewusst nicht nur abstrakt über KI, sondern ordne konkrete Tools, typische Einsatzfelder und ihre Grenzen ein.

Geht es auch um Security und den sicheren Umgang mit Daten?

Ja. Security, sensible Daten, Zugänge, Review und Governance sind ein fester Teil, damit aus einem Pilot nicht schnell ein unnötiges Risiko wird.

Geht das remote oder vor Ort?

Beides ist möglich. Das Format wird passend zu Teamgröße, Zielen und Kontext abgestimmt.

Welche internen Tools sind realistisch?

Zum Beispiel kleine Prozesshelfer, Formular- und Daten-Workflows, interne UIs für wiederkehrende Aufgaben oder einfache Automatisierungen mit klarer Abgrenzung.

Was ist, wenn wir danach mehr bauen wollen?

Dann kann die Fortbildung in eine weitergehende Begleitung übergehen: von Scoping über Prototyping bis hin zu Unterstützung bei größeren Tools oder Umbauten.

Wird das an unsere Firma angepasst?

Ja. Der größte Hebel entsteht, wenn die Beispiele und Fragestellungen nah an eurem Alltag liegen.

Kontakt

Lass uns über euren Anwendungsfall sprechen

Wenn du abschätzen willst, ob die Fortbildung für euer Team passt oder ob eher Coaching beziehungsweise weitergehende Begleitung sinnvoll ist, schreib mir kurz mit Kontext, Teamgröße und Zielbild.

Wenn du vorher noch besser einschätzen willst, wie ich arbeite, findest du hier mehr über meine Projekte und bisherige Arbeit .

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