In dieser Folge diskutieren Chris und Matthias, wie GitHub Copilot die Arbeit mit Terraform verändern kann.
Startpunkt sind die offensichtlichen Quick Wins: Copilot liefert Boilerplate, schlägt Variablen und Module vor, findet Tippfehler und beschleunigt Refactors. Gerade bei standardisierten Aufgaben spart das Zeit und reduziert Fehler.
Gleichzeitig zeigen sie die Grenzen: Wer Copilot ohne Regeln nutzt, landet schnell in iterativen Chat-Loops und hat am Ende ein Chaos an Versionen.
Die Lösung: klare Prompt-Vorlagen (Markdown-Fälle), Team‑Richtlinien und der Einsatz von Agents mit festen Rollen: z. B. Architektur-Agent, Terraform-Entwickler-Agent und Review-Agent.
Zum Schluss sprechen sie über Kultur und Verantwortung: Die KI entlastet bei Routine, ersetzt aber nicht die fachliche Entscheidungshoheit.
Wer Copilot richtig integriert, gewinnt Zeit für Architektur, Governance und Kundenarbeit.
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Kernthemen:
- Quick Wins: Boilerplate, Variablen, Module-Vorschläge
- Limits: Chat-Loops, inkonsistente Outputs ohne Boundaries
- Strategie: Prompt-Templates, Markdown-Fälle, Agent-Mode
- Pipeline-Integration: Review-Agents & automatisierte Checklisten
- Kultur: Mensch bleibt Architekt; KI als Orchestrator
Danke fürs Zuhören und bis zur nächsten Folge ♥️
Chris & Matthias – Die Cloud Optimizer
PS: Die erwähnten Links zu den Ressourcen findest du in unsern Substack zur Folge.
Link: https://podcastcloudoptimizer.substack.com/
Zielgruppe IT-Leiter, Cloud-Architekten und Senior-Engineers aus Mittelstand & Enterprise (DACH), die IaC im Team skalieren und AI-Tools pragmatisch einsetzen wollen.
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Danke an Svenja für das großartige Intro und Outro!
