Code-Optimierung – ChatGPT in der Dev-Praxis

In dieser Schulung erleben die Teilnehmenden Schritt für Schritt:

• wie sie vorhandenen Code in ChatGPT so einbetten, dass verständliche und überprüfbare Optimierungsvorschläge zurückkommen,
• wie sie ChatGPT bitten, Lesbarkeit, Struktur und Performance zu verbessern (z. B. Refactoring, Aufbrechen von God-Methods, bessere Benennungen),
• wie sie Unit-Tests und automatisierte Testscripte generieren lassen und diese kritisch prüfen,
• wie sie SQL-Abfragen analysieren und verbessern lassen (Index-Nutzung, Filterlogik, Joins),
• wie sie ChatGPT beim Debugging unterstützen kann – inklusive Umgang mit falschen oder unvollständigen Vorschlägen

ChatGPT hat die Art verändert, wie Entwicklerinnen und Entwickler nach Lösungen suchen: Statt lange in Foren zu stöbern, entstehen Code-Beispiele, Refactorings und Tests innerhalb von Sekunden. Doch damit das Ergebnis wirklich produktiv einsetzbar ist, braucht es klare Prompts, ein Verständnis für die Grenzen des Modells und einen strukturierten Prüfprozess. 

In diesem Seminar lernen Sie, ChatGPT als professionelles Werkzeug in der Softwareentwicklung einzusetzen – nicht als magische Lösung, sondern als produktiven Sparringspartner. Sie arbeiten mit Beispielcode aus Sprachen wie PowerShell, Python, JavaScript, Java und Visual Basic, lassen sich von ChatGPT Optimierungen vorschlagen, generieren Tests und verbessern SQL-Statements für gängige Datenbanken wie SQL Server, Oracle, PostgreSQL und MySQL.

Typischer Use Case: Legacy-Code und SQL-Tuning im Projektalltag

Durch den Tag begleitet Sie ein durchgängiger Use Case:

Ein Entwicklungsteam betreut eine gewachsene Business-Applikation:

• jahrealter Legacy-Code mit wenig Tests,
• komplexe SQL-Queries, die die Datenbank belasten,
• immer neue Feature-Wünsche, aber zu wenig Zeit für Refactoring.

Sie lernen Best Practices, um ChatGPT sauber in Ihren Entwicklungsprozess zu integrieren – von der Formulierung guter Prompts („Prompt Patterns“) über den Abgleich mit Coding-Guidelines bis hin zur Absicherung durch manuelle Reviews, statische Codeanalyse und Tests. So gewinnen Sie Zeit und Qualität, ohne die Kontrolle über Ihren Code abzugeben.

Zielgruppe

• Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die Code-Qualität, Wartbarkeit und Geschwindigkeit mit Hilfe von ChatGPT verbessern möchten
• IT-Profis und DevOps-Engineers, die KI-Tools in ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse integrieren wollen
• Datenbank-Entwicklerinnen und -administratoren, die SQL und Skripte mit ChatGPT analysieren und optimieren möchten
• Teams und Unternehmen, die einen klaren Rahmen für den professionellen Einsatz von ChatGPT in der Entwicklung schaffen wollen