Code-Review mit KI: Qualität und Sicherheit automatisiert prüfen

Code-Review mit KI: Qualität und Sicherheit automatisiert prüfen.

MODUL 01: KI IM REVIEW-PROZESS

• Was KI-Reviews leisten: Stil, Bugs, Sicherheit, Architektur
• Grenzen und typische Fehlurteile von LLM-Reviews
• Marktüberblick: Copilot, CodeRabbit, Claude Code und Co
• Wo KI-Reviews echten Mehrwert bringen
• Ihre Ausgangslage: Wie laufen Reviews heute?

MODUL 02: WIRKUNGSVOLL EINSETZEN

• Pull-Request-Reviews mit KI automatisieren
• Sicherheits- und Qualitätsregeln als Kontext bereitstellen
• Übung: Sie reviewen einen PR mit KI und bewerten die Befunde
• Der Aha-Moment: der subtile Bug, den das Team übersehen hätte
• Signal statt Rauschen erzeugen

MODUL 03: ZUSAMMENSPIEL MIT DEM TEAM

• Mensch versus Maschine: Rollen im Review klären
• Signal-Rausch-Verhältnis steuern
• Wissenstransfer für Juniors durch KI-Feedback
• Übung: Sie definieren Review-Regeln fürs Team
• KI-Reviews, die Entwickler ernst nehmen

MODUL 04: INTEGRATION

• Anbindung an GitHub/GitLab und CI
• Datenschutz und Umgang mit proprietärem Code
• Metriken für Wirkung und Akzeptanz
• Rollout im Team ohne Reibung
• Ihr Fahrplan für bessere Reviews