Quality, Testing & Code Review

AI-generierten Code produktionsreif machen

AI kann Code schnell erzeugen. Das löst aber nicht automatisch Qualitätsprobleme – es kann sie sogar beschleunigen. In diesem Track geht es darum, AI-generierten Code zu prüfen, zu testen, nachvollziehbar zu bewerten und in bestehende Delivery-Prozesse zu integrieren. Der Fokus liegt auf belastbaren Quality Gates, Review-Praktiken und Teststrategien für reale Softwareteams.

Speaker Programm Program

Lerne von Praktiker:innen:

Testing AI-generated Code. Entwickle Strategien, um generierten Code gezielt abzusichern und Regressionen zu verhindern.
AI Code Reviews. Lerne, wie Reviews aussehen müssen, wenn Menschen und AI gemeinsam Code produzieren.
Quality Gates. Baue Prüfmechanismen in Pull Requests, CI/CD und Teamprozesse ein.
Evaluations für Engineering Workflows. Bewerte nicht nur Modelle, sondern auch die Wirkung ihrer Outputs im Softwareprozess.
Testdaten und Testautomatisierung. Nutze AI zur Unterstützung, ohne falsche Sicherheit zu erzeugen.
Verantwortung im Review-Prozess. Kläre, wer AI-generierten Code freigibt und nach welchen Kriterien.

Für wen ist dieser Track?

Software Engineers, die AI-generierten Code sicher bewerten wollen.
Quality Engineers und Testverantwortliche, die neue Prüfstrategien brauchen.
Tech Leads, die Qualitätsstandards für AI-gestützte Entwicklung etablieren müssen.

Track Line-Up

Das Line-Up wird in Kürze veröffentlicht.

Track Programm

Das Programm wird in Kürze veröffentlicht. Stay tuned!