JetBrains Junie

Seminarziel

Nach der Schulung nutzen Sie den KI-Agenten Junie souverän und datenschutzkonform in JetBrains IDEs: Sie beherrschen effektives Prompting, delegieren Coding-Aufgaben sicher und produktiv, automatisieren Tests, erhöhen Ihre Codequalität und gewinnen Zeit für komplexere, anspruchsvollere Entwicklungsaufgaben.

Inhalt

• 1. Einführung in JetBrains Junie & Produktivitätssteigerung 
  • Was ist JetBrains Junie? Definition und Abgrenzung von anderen Coding Agents. 
  • Kernkonzepte von JetBrains Junie (Überblick über Architektur und Fähigkeiten). 
  • Vorteile und Produktivitätspotenzial spezifisch mit JetBrains Junie. 
  • Schulungsziel: Bessere Ergebnisse und gesteigerte Produktivität durch JetBrains Junie erreichen. 
• 2. JetBrains Junie Setup und Konfiguration 
  • JetBrains Junie in der Coding-Agent-Landschaft (Schlüsselfunktionen und primäre 
  • Anwendungsfälle im JetBrains-Ökosystem). 
  • Das Large Language Model (LLM) hinter JetBrains Junie (Kurzübersicht über die zugrundeliegende Modellarchitektur und Spezialisierung für Coding-Aufgaben). 
  • Wichtige Einstellungen und Konfigurationen für JetBrains Junie (Fokus auf Leistungsoptimierung, Verständnis von Datenschutz und Sicherheitskonfigurationen spezifisch für Junie). 
• 3. Effektives Prompting für JetBrains Junie 
  • Grundlagen des Promptings für Junie: Klare und spezifische Anweisungen formulieren. 
  • Kontext für Junie bereitstellen: Relevante Code-Snippets, Fehlermeldungen und 
  • Umgebungsdetails liefern. 
  • Beispielbasierte Aufgabenstellung für Junie (Few-Shot Prompting): Junie mit Beispielen anleiten. 
  • Ausgabeformat und Stil mit Junie spezifizieren: Junie Anweisungen zur gewünschten 
  • Struktur und Konventionen geben. 
  • Strukturierte Prompts und Trennzeichen für Junie: Formatierung und Sonderzeichen zur klaren Abgrenzung nutzen. 
  • Fortgeschrittene Prompting-Techniken für Junie: Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot und 
  • Chain-of-Thought-Strategien. 
• 4. Aufgabenaufbereitung und Kontextmanagement mit JetBrains Junie 
  • Aufgabenvorbereitung für Junie und Einbindung aktueller Informationen. 
  • Junies Codebase-Verständnis: Wie Junie Projektkontext versteht, große Codebasen handhabt und relevante Informationen durch IDE-Integration automatisch nutzt. 
  • Kontextintegration mit Junie: Einbettung von Dokumentation, spezifischen 
  • Code-Abschnitten und Projektverzeichnisstrukturen zur effektiven Information von Junie. 
• 5. Fortgeschrittene Interaktion mit JetBrains Junie 
  • Junies 'Vision' ermöglichen: Verständnis, wie Junie mit UI-Elementen interagieren oder Informationen daraus interpretieren kann. 
  • Junies Terminal-Interaktion: Wie Junie das Terminal 'sehen' und damit interagieren kann, Befehlsausgaben lesen und interpretieren. 
  • Werkzeuge für Junie bereitstellen: Best Practices für die Integration externer Tools oder Skripte, die Junie nutzen kann. 
  • Function Calling: Junie erlauben, externe Funktionen aufzurufen. 
• 6. Praktische Anwendungsfälle für JetBrains Junie 
  • Code-Generierung und -Vervollständigung 
  • Refactoring und Code-Optimierung 
  • Testfallgenerierung und Testautomatisierung 
  • Bug-Analyse und -Behebung 
  • Automatisierte Code-Dokumentation 
• 7. Iterative Verbesserung mit JetBrains Junie 
  • Nutzung von Anforderungsdokumenten. 
  • Einsatz von Unit-Tests als Feedback-Quelle für Junie. 
  • Browser-/UI-Testing zur Validierung von Junies Frontend-Arbeit. 
• 8. Rechtliche und ethische Aspekte bei JetBrains Junie 
  • Datenschutzaspekte bei JetBrains Junie (Überblick über DSGVO-Konformität und 
  • Umgang mit Nutzerdaten/Code). 
  • Der EU AI Act und seine Auswirkungen.