Web goes Native: iOS and Android Apps with the Ionic & Capacitor Framework en de

In this session, learn how to elevate your web applications using the Ionic and Capacitor frameworks, transforming them into fully functional iOS and Android apps. I’ll guide you step-by-step through the process of adapting web apps for mobile platforms, demonstrating how to leverage Ionic’s UI components and Capacitor’s native plugin system to access essential device features seamlessly. This talk will provide valuable insights and techniques for building mobile apps with web technologies and fully utilizing the capabilities of both frameworks.

In this talk, I’ll demonstrate how to transform web applications into native iOS and Android apps using the Ionic and Capacitor frameworks. We’ll cover key steps, from setting up projects and adapting web functionalities for mobile to leveraging native plugins for accessing device features.

Web goes Native: iOS- und Android-Apps mit dem Ionic & Capacitor Framework en de

In dieser Session erfahren Sie, wie Sie Ihre Webanwendungen mit den Ionic- und Capacitor-Frameworks auf das nächste Level bringen und sie in voll funktionsfähige iOS- und Android-Apps verwandeln. Schritt für Schritt führe ich Sie durch den Prozess, Web-Apps für mobile Plattformen anzupassen und zeige, wie Sie die UI-Komponenten von Ionic und das native Plugin-System von Capacitor nutzen, um nahtlosen Zugriff auf wichtige Gerätefunktionen zu ermöglichen. Dieser Talk vermittelt Ihnen wertvolle Einblicke und Techniken, um mobile Apps mit Webtechnologien zu entwickeln und die Möglichkeiten beider Frameworks voll auszuschöpfe

Code smarter, not harder: How AI Coding Tools Boost Your Productivity en de

Software development is no longer just about writing code – it’s about efficiency, smart solutions, and focusing on what truly matters. AI-powered coding tools like GitHub Copilot, Cursor, bolt.new, and v0 are transforming the way we build software. This talk provides a comprehensive overview of the tools currently available, their use cases, and their limitations. It explores how these tools automate repetitive tasks, accelerate development processes, and create space for more creative and strategic work. Challenges and limitations are also addressed to provide a realistic perspective on their potential. The goal of this talk is to demonstrate how AI coding tools can optimize workflows and make day-to-day work more productive – without compromising on quality.

This session is designed for software developers and architects looking to enhance their workflow using AI tools. No specific technical prerequisites are required, but basic knowledge of modern development processes is helpful. The first public delivery of this talk will be at the BASTA Spring 2025. The preferred session duration is 45 minutes. The goal is to appeal to a broad audience, from beginners to experienced developers.

Code smarter, not harder: Wie AI-Coding-Tools deine Produktivität boosten en de

Softwareentwicklung ist längst mehr als nur das Schreiben von Code – es geht um Effizienz, smarte Lösungen und den Fokus auf das Wesentliche. AI-basierte Coding-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, bolt.new oder v0 revolutionieren die Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Dieser Talk bietet einen umfassenden Überblick über die aktuell verfügbaren Tools, ihre Einsatzmöglichkeiten und ihre Grenzen. Dabei wird gezeigt, wie diese Werkzeuge repetitive Aufgaben automatisieren, den Entwicklungsprozess beschleunigen und Freiräume für kreative und strategische Arbeit schaffen. Außerdem werden Herausforderungen und Limitationen beleuchtet, um eine realistische Einschätzung ihres Potenzials zu ermöglichen. Ziel des Vortrags ist es, zu verdeutlichen, wie AI-Coding-Tools den Workflow optimieren und den Arbeitsalltag produktiver gestalten können – ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Diese Session ist für Softwareentwickler und -architekten geeignet, die ihren Workflow durch den Einsatz von AI-Tools verbessern möchten. Es werden keine spezifischen technischen Vorkenntnisse vorausgesetzt, Grundkenntnisse in modernen Entwicklungsprozessen sind jedoch von Vorteil. Die erste öffentliche Auslieferung dieses Vortrags findet auf der BASTA Spring 2025 statt. Die bevorzugte Dauer der Session liegt bei 45 Minuten. Ziel ist es, ein breites Publikum von Einsteigern bis hin zu erfahrenen Entwicklern anzusprechen.

From Copilot to Autopilot – How AI Coding Tools Are Transforming the Developer Role en de

The way we build software is undergoing a fundamental shift. AI-assisted coding is no longer a futuristic vision, it’s already redefining how developers think, create, and collaborate. As intelligent systems take over more parts of the development process, our focus as engineers is moving away from manual implementation toward problem-solving, architecture, and creativity.

This keynote explores how AI is transforming the developer role today and what skills will define tomorrow’s successful engineers. It highlights the opportunities and challenges of this transition, from augmented productivity to ethical responsibility, and offers a perspective on how developers can stay relevant, lead innovation, and evolve from writing code to designing intelligence.

AI-powered coding tools like GitHub Copilot, Cursor, bolt.new, and v0 are rapidly changing software development. They write code, suggest optimizations, and automate entire workflows – but what does this mean for us as developers?

Von Copilot bis Autopilot – Wie AI-Coding-Tools die Entwicklerrolle verändern en de

AI-gestützte Coding-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, bolt.new und v0 verändern die Software-Entwicklung rasant. Sie schreiben Code, schlagen Optimierungen vor und automatisieren ganze Workflows – doch was bedeutet das für uns Entwickler?

Droht der Beruf des Softwareentwicklers zu verschwinden, oder eröffnet AI neue Chancen? Diese Keynote zeigt, wie AI-Coding-Tools unsere tägliche Arbeit verändern, welche Skills in Zukunft entscheidend sind und wie du dich als Entwickler zukunftssicher aufstellst. Finde heraus, wie du AI gezielt nutzen kannst, um produktiver zu arbeiten, an Wert zu gewinnen und deine Karriere aktiv zu gestalten.

AI-gestützte Coding-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, bolt.new und v0 verändern die JavaScript-Entwicklung rasant. Sie schreiben Code, schlagen Optimierungen vor und automatisieren ganze Workflows – doch was bedeutet das für uns JavaScript Entwickler?

Prompt. Build. Repeat. – The Vibe Coding Mindset en de

Software development is undergoing a paradigm shift: Vibe Coding introduces a new way of building applications by communicating with artificial intelligence rather than writing traditional code. With just a few sentences in natural language, large language models like GPT-4 generate functional software – often within minutes.

This talk explores how Vibe Coding works in practice and how it’s transforming the everyday workflows of people in software development. Tools like GitHub Copilot, Lovable, and Cline enable a new kind of collaboration between humans and AI, where prompting becomes the core skill. Instead of focusing on syntax and boilerplate, developers can concentrate on creativity, goals, and iteration.

But Vibe Coding is about more than just speed. It lowers the barrier to entry, democratizes technical capabilities, and unlocks entirely new creative possibilities. At the same time, it raises important questions around data privacy, quality assurance, and the evolving role of tech professionals in a world where anyone can generate working code.

Whether you’re already experimenting with AI or just curious about what’s next – this talk will provide inspiration, strategies, and a fresh perspective on what software development is becoming: Prompt. Build. Repeat.

Vibe Coding is more than just a trend – it’s a new way of building software with AI. This talk shows how natural language prompts, tools like GitHub Copilot, Lovable, and Cline, and a new mindset are reshaping the development process.

Prompt. Build. Repeat. – The Vibe Coding Mindset en de

Softwareentwicklung steht vor einem Paradigmenwechsel: Mit Vibe Coding entsteht eine neue Herangehensweise, bei der nicht mehr primär Code geschrieben, sondern mit Künstlicher Intelligenz kommuniziert wird. Wer ein Vorhaben in natürlicher Sprache beschreibt, erhält von großen Sprachmodellen wie GPT-4 funktionierenden Code – ganz ohne klassische Entwicklungsumgebung. So wird aus einer Idee in wenigen Minuten ein lauffähiger Prototyp.

In diesem Talk zeige ich, wie Vibe Coding in der Praxis funktioniert und wie es den Alltag von Menschen in der Softwareentwicklung verändert. Tools wie GitHub Copilot, Lovable und Cline ermöglichen kollaborative Workflows mit AI, bei denen Prompting zur zentralen Kompetenz wird. Statt Syntax und Boilerplate geht es um Kreativität, Zielorientierung und Iteration.

Doch es geht um mehr als nur Geschwindigkeit: Vibe Coding macht Entwicklung zugänglicher, demokratisiert technisches Know-how und eröffnet neue kreative Spielräume. Gleichzeitig stellen sich Fragen rund um Datenschutz, Qualitätssicherung und die zukünftige Rolle von Fachkräften in einer Welt, in der jeder Code generieren kann.

Ob du schon aktiv mit AI arbeitest oder erst einsteigen willst – dieser Talk liefert dir Impulse, Strategien und eine neue Perspektive auf das, was Softwareentwicklung heute und morgen sein kann: Prompt. Build. Repeat.

Vibe Coding ist mehr als ein Trend – es ist ein neuer Weg, Software mithilfe von KI zu entwickeln. In diesem Talk zeige ich, wie natürlichsprachliche Prompts, Tools wie GitHub Copilot, Lovable und Cline sowie eine neue Denkweise den Entwicklungsprozess grundlegend verändern.

Spec Driven Development: The End of Vibe Coding en de

Developers now create entire applications by simply chatting with AI tools. More and more startups rely on predominantly AI-generated code. But what initially thrilled developers quickly leads to frustration: generic code, poor architecture, and security vulnerabilities.

In this talk, I demonstrate how Spec Driven Development (SDD) solves these problems. Instead of coding first and documenting later, SDD begins with precise specifications as the "single source of truth." Various tools and CLIs make this methodology practically applicable today with a structured 4-phase approach: Specify, Plan, Tasks, Implement.

Using a real project, I show how SDD works with modern AI coding tools. I share honest insights from hands-on experience: where SDD excels, where it fails, and whether the specification overhead actually leads to better results.

Attendees will learn when SDD makes sense, which tools are available, how to integrate this methodology into existing workflows, and why structured AI development could shape the future.

Key takeaways: Practical SDD implementation, tool ecosystem overview, real-world examples, and critical evaluation of specification-driven AI development.

AI tools are revolutionizing software development, but "vibe coding" often leads to poor code quality. This talk introduces Spec Driven Development (SDD) as a structured alternative where precise specifications serve as the "single source of truth." Using practical examples and live demos, I present the 4-phase approach (Specify, Plan, Tasks, Implement) and available tools. Attendees learn when SDD makes sense and how to integrate structured AI development into existing workflows. Suitable for developers, tech leads, and architects. Technical requirements: projector and internet connection for live demonstrations. Preferred duration: 45 minutes including Q&A.

Spec Driven Development: Das Ende des Vibe Codings en de

Entwickler erstellen heute komplette Anwendungen durch simples Chatten mit KI-Tools. Immer mehr Startups setzen auf überwiegend KI-generierten Code. Doch was anfangs begeisterte, führt schnell zu Frustration: generischer Code, schlechte Architektur und Sicherheitslücken.

In diesem Talk zeige ich, wie Spec Driven Development (SDD) diese Probleme löst. Statt Code zuerst zu schreiben und später zu dokumentieren, beginnt SDD mit präzisen Spezifikationen als "Single Source of Truth". Verschiedene Tools und CLIs machen diese Methodik heute praktisch anwendbar mit einem strukturierten 4-Phasen-Ansatz: Specify, Plan, Tasks, Implement.

Anhand eines realen Projekts demonstriere ich, wie SDD mit modernen KI-Coding-Tools funktioniert. Dabei teile ich ehrliche Erkenntnisse aus der Praxis: Wo SDD brilliert, wo es versagt und ob der Spezifikations-Overhead wirklich zu besseren Ergebnissen führt.

Teilnehmer lernen, wann SDD sinnvoll ist, welche Tools verfügbar sind, wie sie die Methodik in bestehende Workflows integrieren und warum strukturierte KI-Entwicklung die Zukunft prägen könnte.

KI-Tools revolutionieren die Softwareentwicklung, doch "Vibe Coding" führt oft zu schlechter Code-Qualität. Dieser Vortrag stellt Spec Driven Development (SDD) als strukturierte Alternative vor, bei der präzise Spezifikationen als "Single Source of Truth" fungieren. Anhand praxisnaher Beispiele und Live-Demos zeige ich den 4-Phasen-Ansatz (Specify, Plan, Tasks, Implement) sowie verfügbare Tools. Teilnehmer lernen, wann SDD sinnvoll ist und wie sie strukturierte KI-Entwicklung in bestehende Workflows integrieren. Geeignet für Entwickler, Tech Leads und Architekten. Technische Anforderungen: Beamer und Internetverbindung für Live-Demos. Bevorzugte Dauer: 45 Minuten inklusive Q&A.

"Please Don't Delete My Repo": Why You Can't Trust Your AI Coding Agent (And What to Do About It) en

Telling your AI coding agent "please don't commit directly to main" is about as effective as asking your cat not to knock things off the table. LLMs are non-deterministic by nature - a polite prompt instruction is not a security boundary.
In this session, you'll learn how to enforce what you can't simply ask for. We'll dive into lifecycle hooks that intercept tool calls before they execute, blocking unauthorized Git commits, file deletions, or rogue shell commands at the architectural level. We'll also explore how to run coding agents autonomously and safely inside sandboxes - so your agent can do real work without being a liability.

Whether you're building agentic workflows or just trying to stop your AI colleague from pushing directly to production: this talk gives you the controls that prompts never will.

Target audience: Developers, software architects, and technical leads working with or evaluating AI coding agents — no prior security background required.
Preferred session duration: 45–60 minutes
Technical requirements: Projector/screen and internet
Content: The session includes live demonstrations of hook-based tool interception (Claude Code lifecycle hooks) and sandboxed agent execution. Code examples are framework-agnostic but reference Claude Code, GitHub Copilot, and common MCP patterns.

AI for Developer Productivity en de

AI coding agents generate code faster than teams can review it. This one-day workshop covers the techniques that turn that speed into actual throughput: context engineering, loop engineering, graph engineering, and deterministic quality gates. Everything is harness- and framework-agnostic, so the practices hold up as the tooling keeps changing.

AI for Developer Productivity en de

In diesem Workshop lernst du, wie du deinen Softwareentwicklungs-Workflow mit Hilfe von generativer KI massiv beschleunigen kannst – ganz egal, ob du mit Angular, React, Java oder anderen Backend-Technologien arbeitest. Anhand von Angular als Referenz-Framework für die praktischen Demonstrationen zeigen wir, wie Tools wie GitHub Copilot und Claude deine Produktivität steigern, die Feature-Entwicklung beschleunigen und repetitive Aufgaben wie Testing, Dokumentation oder Code Reviews automatisieren können.

Du erhältst ein tiefes Verständnis davon, wie Large Language Models (LLMs) funktionieren, wozu KI-Agenten in der Lage sind und wie du Risiken sowie Grenzen KI-gestützter Entwicklung realistisch einschätzen kannst. Von schnellen Proof-of-Concepts bis hin zu produktionsreifem Code, vom Aufbau eines eigenen MCP-Servers bis zur Integration von KI in deinen täglichen Workflow – dieser Workshop verbindet grundlegende Theorie mit Live-Demos und praxisnahen Übungen, um dir den effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von AI-Coding-Tools zu vermitteln.

Egal, ob du Frontend-Entwickler, Backend-Engineer oder Teamlead bist – du verlässt diesen Workshop mit konkreten Erkenntnissen und praktischen Fähigkeiten, um KI-Tools selbstbewusst in deinen eigenen Projekten einzusetzen.

Mehr Code, weniger Fortschritt: Der Engpass sitzt hinter dem Agenten de

Agentengestützte Entwicklung beschleunigt die Codeausgabe, aber nicht die Geschwindigkeit des Teams. Der Vortrag geht der Frage nach, was mit Fachwissen passiert, wenn Code aufhört, ein Medium für menschliche Prüfung zu sein, und wo der eigentliche Engpass liegt, wenn nicht mehr das Schreiben die Arbeit begrenzt. Die Antwort liegt in Determinismus: ausführbare Akzeptanzkriterien statt Prosa-Anforderungen, testgetriebene Entwicklung als Qualitätsschranke, und Hooks, die Regeln durchsetzen, statt sie freundlich zu formulieren.

AI-Powered Development: Transform Your Workflow with Coding Tools and MCP Servers en de

AI has become an essential part of modern software development, promising significant boosts in productivity and efficiency. However, for developers—especially those working with the modern frameworks — the sheer number of AI tools and large language models available today can create complexity rather than clarity. Constantly evolving APIs, shifting standards, and dynamic client requirements further complicate effective adoption, often leading to frustration and suboptimal outcomes when using tools like GitHub Copilot, Cursor, or Windsurf.

In this talk, I'll guide you through the AI tool landscape, highlighting which solutions truly enhance productivity in real-world development scenarios. You'll learn practical strategies for integrating these AI tools effectively into your workflows, and you'll gain insights into their limitations and potential pitfalls. By the end of this session, you'll be equipped to confidently leverage AI tools to streamline and optimize your development workflow.

AI-Powered Development: Transformiere deinen Workflow mit Coding Tools und MCP Servern en de

Künstliche Intelligenz ist zu einem zentralen Bestandteil moderner Softwareentwicklung geworden und verspricht enorme Produktivitäts- und Effizienzgewinne. Doch gerade für Entwicklerinnen und Entwickler – insbesondere im Umfeld moderner Frameworks – sorgt die Vielzahl an verfügbaren AI-Tools und großen Sprachmodellen häufig eher für Verwirrung als für Klarheit. Ständig wechselnde APIs, sich wandelnde Standards und dynamische Kundenanforderungen erschweren die effektive Nutzung zusätzlich und führen bei Tools wie GitHub Copilot, Cursor oder Windsurf oft zu Frustration und suboptimalen Ergebnissen.

In diesem Vortrag führe ich dich durch die aktuelle AI-Tool-Landschaft und zeige, welche Lösungen in der realen Entwicklungspraxis tatsächlich einen Mehrwert bieten. Du lernst praktische Strategien kennen, um AI-Tools sinnvoll in deine Workflows zu integrieren, und erhältst Einblicke in ihre Grenzen und potenzielle Fallstricke. Nach dieser Session bist du in der Lage, AI-Tools gezielt einzusetzen, um deine Entwicklungsprozesse nachhaltig zu optimieren und zu vereinfachen.

Determinism over Prompts: When the Agent Ships and Nobody Reviews en

Ten files changed, pull request open, four minutes of work. The agent ships – but nobody reads what's being produced anymore. What happens to the domain logic when code stops being the artifact humans use to verify it? And why do teams get slower even as they produce code faster?

As a Microsoft MVP for Developer Tools, Daniel helps teams build agent-driven workflows – and shows the patterns where they consistently break down: architectures that erode under the flood of files, untested legacy code, requirements that end up in the prompt instead of in acceptance criteria. His antidote isn't a better prompt – it's determinism: acceptance criteria as executable BDD scenarios, TDD as a stopping condition, hooks that actually enforce the rules. Because "please test the code at the end" in your AGENTS.md isn't a quality gate – it's a request.

Knowledge Management for Coding Agents en

An agent makes an architectural decision, the session ends, and the repository holds the result without any underlying reasoning. Three months later, someone looks for the rationale and finds the commit. This talk highlights the problems this creates in ongoing projects, ranging from onboarding and code reviews to the question of why an agent proposes the exact same rejected solution for the third time. After that, we explore the countermeasures: documented decisions, logged tool calls, and a wiki that agents can read and write themselves.

Wieso dich KI nicht produktiver macht de

„Mit KI sind wir jetzt doppelt so schnell!“ Die sauberste Studie zum Thema misst das Gegenteil — und die Beteiligten waren felsenfest überzeugt, schneller zu sein. Das Tempo-Gefühl lügt. Aber das ist kein Grund, das Tool wegzuwerfen, sondern der Startpunkt, endlich die richtigen Fragen zu stellen. In dieser Night Session räume ich mit dem Produktivitäts-Hype auf: mit Zahlen aus METR und DORA und mit Geschichten aus echten Kundenprojekten. Denn das eigentliche Problem ist nie das Tool, es sind fehlende KPIs, gewachsene Altlasten, brüchige Architekturen und Bottlenecks wie endlose Reviews und wachsende Batch-Sizes.

Smarter Coden mit KI: Angular-Apps mit GitHub Copilot und ChatGPT de

In diesem halbtägigen Workshop lernst du, wie du dein KI-Coding-Setup so aufsetzt, dass du produktiv in Angular-Applikationen arbeiten kannst. Wir starten mit KI-gestützten Brainstorming-Techniken und ersten Prototypen, entwickeln dann produktiven Code und nutzen dabei Agent Mode, intelligente Code Reviews, angepasste Code-Regeln und Custom Prompts. Der Workshop vermittelt fortgeschrittene Konzepte wie Custom Instructions, Reusable Prompts, Custom Sub-Agents, Skills und MCP-Server.

Hands-on Playwright – E2E-Testing für Einsteiger:innen de

In diesem halbtägigen Workshop lernst du, wie du mit Playwright stabile und effektive End-to-End-Tests für Webanwendungen erstellst. Wir richten Playwright von Grund auf ein und schreiben gemeinsam erste eigene Tests — ohne dass Vorkenntnisse erforderlich sind. Neben der Erstellung stabiler und verständlicher Tests steht das praxisnahe Arbeiten im Vordergrund: von grundlegenden Testabläufen über den Umgang mit verschiedenen Browsern bis hin zu Screenshots und paralleler Testausführung.

Vom Zufallstreffer zum verlässlichen Ergebnis de

In der Buchproduktion käme niemand auf die Idee, ein inhaltlich unklares Manuskript in den Satz zu geben. In der Softwareentwicklung passiert beim Einsatz von KI-Werkzeugen derzeit genau das. Dieser Vortrag zeigt, wie aus zufälligen Treffern verlässliche, reproduzierbare Ergebnisse werden. Der Schlüssel ist eine schriftliche Vorgabe, die vor der Umsetzung entsteht, verbindlich gilt und gepflegt wird — kein hundertseitiges Pflichtenheft, sondern ein kompaktes Dokument, das die Kernabsicht festhält.

Agenten von der Leine lassen — was ein Team dafür beherrschen muss de

Wenn eine neue Kollegin anfängt, arbeitet sie die ersten Wochen unter Anleitung. Erst wenn geklärt ist, wer die Ergebnisse prüft und wo die Kompetenzgrenzen liegen, agiert sie eigenständig. Genau an diesem Übergangspunkt steht die Branche beim Einsatz von KI-Agenten. Wenn solche Prozesse in der Praxis scheitern, liegt das fast nie am Modell, sondern an fehlerhaften Prüfroutinen. Die technische Einrichtung ist an einem Nachmittag erledigt — der Workflow steht und fällt jedoch mit belastbaren Qualitätskontrollen.

Eigene KI-Agenten und KI-Workflows mit Mastra.ai de

KI-Agenten und KI-Workflows sind längst kein Zukunftsthema mehr — doch die Umsetzung scheitert oft an der Komplexität der Infrastruktur. Mastra.ai schließt diese Lücke: das TypeScript-native Framework bietet eine vollständige Plattform für die Entwicklung von KI-Agenten und -Workflows. Im Fokus stehen persistentes Memory, RAG, Evaluierungen, integriertes Logging sowie die flexible Einbindung verschiedener LLMs innerhalb eines Workflows.

Smarter Coden mit KI: Modernes AI Coding Setup für Entwickler de

In diesem ganztägigen, interaktiven Workshop lernst du, wie du KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge gezielt und effektiv in deinem Projektalltag einsetzt – unabhängig von Programmiersprache oder Framework. Im Mittelpunkt stehen Custom Instructions, wiederverwendbare Skills, MCP-Server und Sub-Agents für komplexe, automatisierte Aufgaben. Am Ende des Tages verlässt du den Workshop mit einem funktionierenden, auf dich zugeschnittenen AI Coding Setup.

AI Reviews AI – Closing the Loop in Agentic Development en

AI-generated code is becoming the norm, but who reviews the reviewer? In this session, we explore how to close the feedback loop by letting AI agents review AI-written code. We'll look at local agent setups as well as cloud-based services like GitHub Copilot code review or Greptile, and discuss when each approach makes sense. Walk away with a practical mental model for building a self-correcting AI development workflow, without losing control over your codebase.

Von Copilot zu Autopilot – Wie KI die JavaScript-Entwicklung verändert de

KI-gestützte Coding-Tools wie GitHub Copilot, Cline, bolt.new und v0 verändern die JavaScript-Entwicklung rasant. Sie schreiben Code, schlagen Optimierungen vor und automatisieren ganze Workflows – doch was bedeutet das für uns JavaScript-Entwicklerinnen und -Entwickler?

Droht der Beruf des Softwareentwicklers zu verschwinden, oder eröffnen KI-Tools neue Chancen? Diese Keynote zeigt, wie sie den Entwicklungsalltag verändern, welche Skills in Zukunft entscheidend sind und welche spezifischen Herausforderungen JavaScript-Entwickler beachten müssen.

Neben den Vorteilen gibt es auch Fallstricke: Generischer oder fehlerhafter Code, Sicherheitsrisiken und das Risiko einer zunehmenden Abhängigkeit von KI-Systemen. Besonders problematisch ist, dass sich das JavaScript-Ökosystem mit seinen Frameworks und Best Practices rasant entwickelt, während KI-Modelle oft auf veralteten Trainingsdaten basieren.

Erfahre, wie du künstliche Intelligenz gezielt einsetzt, um produktiver zu arbeiten, ohne in diese Fallen zu tappen – und wie du dich als Entwickler langfristig auf die neuen Herausforderungen vorbereitest.

Develop Faster with Angular, GitHub Copilot, and ChatGPT en

AI assistants like GitHub Copilot and ChatGPT already provide strong support in coding. But with advanced features like the GitHub Copilot Agent and ChatGPT Research, completely new possibilities open up for implementing complex features faster and more effectively.

Through a practical live demo, you will learn:
• How to use GitHub Copilot effectively to speed up your coding process and automate routine tasks with the newly introduced Agent mode.
• How to use ChatGPT and the Deep Research feature to quickly find relevant information on coding questions and integrate it effectively into your development process.
• How to strategically incorporate these advanced AI features into your workflow to develop applications more efficiently and productively.

Angular-State-Management mit NgRx Stores und Effects de

Unsere Anwendungen müssen mit State auf verschiedensten Ebenen zurecht kommen. In dieser Session sehen wir uns NgRx Signals (npm: @ngrx/signals) an, das basierend auf den neuen Angular Signals das Managen von State erheblich vereinfacht. Wer mit dem NgRx ComponentStore (npm: @ngrx/component-store) vertraut ist, wird sich hier trotz der funktionalen API konzeptionell schnell zuhause fühlen. Wir wollen uns ansehen, was das neue Paket so mitbringt, darunter die Verwaltung von sychronen wie asychronen State-Updates, dem SignalStore und vieles mehr.

Schneller entwickeln mit Angular, GitHub Copilot und ChatGPT de

KI-Assistenten wie GitHub Copilot und ChatGPT unterstützen uns bereits stark beim Coden. Doch mit erweiterten Funktionen wie dem GitHub Copilot Agent und ChatGPT Research eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten, komplexere Features schneller und effektiver umzusetzen.

Anhand einer praxisnahen Live-Demo erfährst du:
• Wie du GitHub Copilot effektiv nutzt, um deinen Coding-Prozess zu beschleunigen und Routine-Aufgaben mit dem neu eingeführten Agent-Modus automatisiert erledigen zu lassen.
• Wie du mit ChatGPT und der Deep Research Funktion schneller relevante Informationen zu Coding-Fragen findest und effektiv in deinen Entwicklungsprozess integrierst.
• Wie du diese erweiterten KI-Funktionen gezielt in deinen Workflow einbaust, um effizienter und produktiver Anwendungen zu entwickeln.

Nach diesem Webinar weißt du, wie du die volle Power moderner KI-Tools ausschöpfst und dadurch deinen Arbeitsalltag als Entwickler nachhaltig erleichterst.