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.

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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!

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