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Schulung: JetBrains Junie

KI-gestützte Java-Entwicklung in IntelliJ IDEA

  • Praxisnahe Junie-Schulung speziell für Java-Entwickler:innen mit Hands-on-Übungen
  • KI-gestützte Java-Entwicklung in IntelliJ IDEA: Codegenerierung, Testing und Refactoring mit Junie
  • Framework-unabhängige Workflows, MCP-Integration und eigene Prompt-Bibliothek für den direkten Projekteinsatz

Beschreibung

JetBrains Junie ist der KI-Coding-Agent direkt in IntelliJ IDEA — kein externes Tool, kein Kontextwechsel, sondern KI als integrierter Bestandteil des täglichen Java-Workflows.

Diese Junie-Schulung vermittelt Java-Entwickler:innen, wie sie den KI-Coding-Agenten von JetBrains gezielt und produktiv einsetzen: für die Generierung von Boilerplate-Code, das Schreiben von Unit- und Integrationstests, das Refactoring bestehender Codebasen und die Anbindung externer Kontextquellen über MCP-Server. Der Fokus liegt auf praktischen Techniken, nicht auf Spielereien – Ziel ist ein messbarer Produktivitätsgewinn im realen Projektalltag.

Der zweitägige Workshop ist framework-agnostisch konzipiert: Die vermittelten Prompting-Strategien, Workflows und MCP-Patterns funktionieren unabhängig davon, ob das Team mit Spring Boot, Jakarta EE oder einem anderen Java-Framework arbeitet. Bei Firmenseminaren wird das eingesetzte Framework vorab abgestimmt, sodass alle Hands-on-Übungen und Beispiele direkt auf den Projektalltag der Teilnehmenden zugeschnitten sind.

Hands-on-Anteile dominieren beide Tage: Die Teilnehmenden arbeiten an eigenen oder vorbereiteten Projekten und entwickeln eine persönliche Prompt-Bibliothek, die sie direkt in ihre Projekte mitnehmen.

Das ist anders an der Schulung

Viele Junie-Schulungen am Markt sind eintägige Überblickskurse für alle JetBrains-Nutzer – von Python bis PHP, von Prompting-Grundlagen bis DSGVO-Theorie.

Dieses Training nicht.

Zwei Tage, gezielt für Java-Entwickler:innen mit echten Java-Schichten, realem Teststack und MCP-Integration – einem Thema, das in keinem anderen Junie-Seminar im DACH-Markt vorkommt. Das eingesetzte Framework wird vorab abgestimmt. Am Ende nehmt ihr eine einsatzbereite Prompt-Bibliothek mit – kein Folienwissen, sondern direkt in den nächsten Sprint.

 

Agenda

Tag 1 – Junie Setup & Java-Entwicklung in IntelliJ IDEA
Einstieg & Orientierung

  • Junie in IntelliJ einrichten und optimal konfigurieren
  • AI Chat vs. Inline Completion vs. Agentic Mode: Wann was?
  • Wie Junie denkt: Kontext, Dateistruktur und Grenzen verstehen

Prompting-Strategien für Java

  • Effektives Prompting für typische Java-Schichten: Services, Repositories, DTOs, API-Schnittstellen
  • Rollenbasierte Prompts: Junie als Reviewer, als Junior-Dev, als Architekt
  • Iteratives Verfeinern: Vom Rohcode zum produktionsreifen Ergebnis

Code-Generierung im Projektalltag

  • Geschäftslogik und Service-Layer aus Anforderungen generieren
  • Junie + OpenAPI: Java-Client-Code und DTOs aus einer Spec erzeugen
  • Mapper, Converter und Boilerplate automatisieren
  • Refactoring: Legacy-Code mit Junie modernisieren (Java 17+ Features, Records, Streams)

Hands-on Block

  • Feature-Entwicklung mit Junie im eigenen oder Übungsprojekt
  • Prompt-Protokoll führen: Was funktioniert, was nicht?

Tag 2 – Testing, MCP & Workflows
Testing mit Junie

  • JUnit-5-Tests generieren: Unit-Tests für Services, Repositories und fachliche Logik
  • Mockito-Mocks: Junie schreibt Mocking-Setups aus Methodensignaturen
  • Integrationstests: Junie generiert Tests passend zum eingesetzten Framework und Teststack
  • Testfälle aus Anforderungen und Akzeptanzkriterien ableiten
  • Testqualität beurteilen: Junie als Test-Reviewer einsetzen

MCP-Server: Projektwissen als KI-Kontext

  • MCP-Grundkonzept: Warum Kontext entscheidend ist
  • Filesystem-MCP-Server einrichten: Projektdokumentation und API-Specs als Wissensquelle
  • Junie auf eigene Architektur-Entscheidungen und Coding-Guidelines trainieren
  • Praxisbeispiel: Issue-Beschreibung → MCP-Kontext → Junie implementiert Feature

Workflow-Design & Toolvergleich

  • Junie vs. GitHub Copilot vs. Claude Code: Stärken, Schwächen, Einsatzszenarien
  • KI-Workflow in den Team-Alltag integrieren: Pull Requests, Code Reviews, Dokumentation
  • Prompt-Bibliothek aufbauen: Wiederverwendbare Prompts für häufige Java-Patterns
  • Grenzen kennen: Wann KI hilft und wann sie verlangsamt

Abschluss & Transfer

  • Persönlicher Aktionsplan: Drei konkrete Maßnahmen für den nächsten Sprint
  • Q&A und offene Diskussion
  • Ressourcen und Weiterführendes

 

Teilnehmerkreis und Voraussetzungen

Das Seminar richtet sich an Java-Entwickler:innen, die:

  • mit IntelliJ IDEA als primärer IDE arbeiten,
  • Java-Anwendungen entwickeln oder warten — unabhängig vom eingesetzten Framework,
  • Junie bisher kaum oder gar nicht eingesetzt haben und einen strukturierten Einstieg suchen,
  • sowie erfahrene Entwickler:innen, die ihren KI-Einsatz systematisieren und vertiefen wollen.

 

Teamleads und Architekt:innen, die KI-Workflows im Team etablieren möchten, profitieren ebenfalls von den Inhalten zu Prompt-Strategien und MCP-Integration.

Voraussetzungen

  • Fundierte Java-Kenntnisse (mind. 2 Jahre Praxiserfahrung)
  • Vertrautheit mit dem im Unternehmen eingesetzten Java-Framework (z. B. Spring Boot, Jakarta EE)
  • IntelliJ IDEA ab Version 2025.1 mit aktiver JetBrains AI Pro Lizenz (oder Ultimate-Subscription)
  • Junie-Plugin installiert und aktiviert (Anleitung wird vorab bereitgestellt)
  • Grundverständnis von Maven oder Gradle
  • Kenntnisse in JUnit 5 von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Mindestanzahl Teilnehmende: 2 Personen

 

Schulungstermine

08.10.–09.10.2026

Online
2 Tage
Rabatt ab 2 Personen
Plätze frei

1.280,00 €
Details

28.01.–29.01.2027

Online
2 Tage
Rabatt ab 2 Personen
Plätze frei

1.280,00 €
Details

Diese Schulung bieten wir auch als maßgeschneiderte Firmenschulung an

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Durch unser modulares Schulungssystem sind wir in der Lage, anhand Ihrer Angaben eine individuelle Schulung zu gestalten. Denn die optimale Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter nach Ihren Vorgaben und Anforderungen stehen bei uns im Mittelpunkt.
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