KI schreibt Code – aber schreibt sie den richtigen? Delphi-Entwicklung im Zeitalter der Agenten

Ein Coding-Assistent, der plausiblen Unsinn produziert, kostet mehr Zeit, als er spart. Der Unterschied liegt selten am Modell — sondern an Kontext, Struktur und der Frage, wo im Entwicklungsprozess KI überhaupt etwas beiträgt. In diesem Track bekommst du beides: die Werkzeuge und das Urteilsvermögen dafür. Von GitHub Copilot im Delphi-Alltag über lokal gehostete Modelle bis zu orchestrierten Agent-Teams, die aus einer Spezifikation produktiven Code machen. Ziel ist es, KI so einzusetzen, dass sie deine Arbeit verstärkt, statt neue Abhängigkeiten und Fehlerquellen zu schaffen.

KI Praxis und Tools für Delphi

Erweitere dein Wissen in:

  • GitHub Copilot von A bis Z: Vom Code Completion über Chat-Commands bis zum Agent Mode – lerne im Hands-on-Workshop, wie du Copilot mit eigenen Instruction Files auf deine Delphi-Projekte zuschneidest.
  • Lokale LLMs statt Cloud-Abhängigkeit: Richte Hermes Agent mit einem selbst gehosteten Modell ein und automatisiere Codereviews, ohne deinen Workflow an API-Verfügbarkeit und fremde Datenschutzbestimmungen zu koppeln.
  • Spec-Driven Development mit Agent-Squads: Mache die Spezifikation zur aktiven Steuerungseinheit und orchestriere Architect-, Coder- und Reviewer-Agenten, die Anforderungen eigenständig validieren und umsetzen.
  • Kontext-Engineering für Coding-Agents: Verstehe, warum gutes Retrieval wichtiger ist als große Kontextfenster – und warum ein aufgeräumtes Projekt der größte Hebel für bessere KI-Ergebnisse ist.
  • KI im gesamten SDLC: Erkenne, an welchen Stellen von der Anforderungsanalyse über die Code-Generierung bis zur Testautomatisierung und Wartung der Einsatz von KI-Tools tatsächlich trägt.
  • GeoAI und Objekterkennung: Extrahiere mit fünf spezialisierten APIs aussagekräftige Daten aus Bildern und Karten – mit Codebeispielen in Delphi und Python für Similarity Search und geografische Statistiken.

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