PHP Professionelles Programmieren mit KI

In zwei Tagen integrierst du KI (künstliche Intelligenz) als Funktion in deine eigene PHP-Anwendung — mit Schwerpunkt auf Claude (Anthropic-API) für den Cloud-Einsatz und Ollama für den lokalen Betrieb, beide hinter einer gemeinsamen Schnittstelle. Du lernst, wann lokal und wann Cloud die richtige Wahl ist, baust RAG-Pipelines und KI-Agenten und behältst dabei Kosten und Ergebnisqualität im Griff.

Für wen ist dieses Seminar

Erfahrene PHP-Entwickler, Backend-Engineers und Softwarearchitekten.

Das Angebot richtet sich an Unternehmen, Behörden und Selbstständige.

Was du mitbringen solltest

Fundierte Kenntnisse in PHP (OOP), REST-APIs sowie grundlegendes Verständnis von JSON und HTTP-Clients.

Wer KI in erster Linie als Werkzeug für die eigene Entwicklungsarbeit nutzen will (Codegenerierung, Refactoring, Testerstellung), findet das vertieft im Seminar „KI & VibeCoding für PHP-Entwickler" — hier geht es dagegen um KI als Funktion in der eigenen Anwendung. Wer die hier gezeigten Muster anschließend produktionsreif für mehrere Anbieter, Nebenläufigkeit und Fallback-Ketten ausbauen will, findet die Architektur-Vertiefung in „KI in PHP integrieren".

Detaillierte Inhalte

KI als Helfer beim Entwickeln — Kurzüberblick

KI-gestützte IDEs und Plugins: GitHub Copilot und lokale Alternativen in PhpStorm und VS Code
Prompt Engineering für Code-Generierung und Debugging, strukturierte Fehleranalyse mit KI-Assistenten
Boilerplate-Code, komplexe SQL-Queries und reguläre Ausdrücke generieren lassen
KI-gestützte Code-Reviews: Anti-Patterns und Sicherheitsschwachstellen erkennen
Refactoring von Legacy-PHP-Code und Migration auf neuere PHP-Versionen
Unit-Tests (PHPUnit) und Mocks generieren, technische Dokumentation und PHPDoc-Blöcke erstellen
Vertieft im eigenen Seminar KI & VibeCoding für PHP-Entwickler — hier nur der kompakte Überblick, bevor es um KI als Funktion in der eigenen Anwendung geht

Claude und Ollama hinter einer gemeinsamen PHP-Schnittstelle ansprechen

Schwerpunkt: Anthropic-API (Claude) für den Cloud-Einsatz und Ollama für den lokalen, on-premise Betrieb
Eine gemeinsame Schnittstelle entwerfen, hinter der beide Anbieter austauschbar laufen
Entscheidungskriterien lokal vs. Cloud: Datenschutz, Kosten, Verfügbarkeit, benötigte Modellgröße
HTTP-Kommunikation: effiziente API-Aufrufe mit cURL und GuzzleHTTP, Nutzung offizieller und inoffizieller PHP-SDKs
Authentifizierung, Rate-Limiting und sicheres API-Key-Management
Verarbeitung von Streaming-Responses (Server-Sent Events) in PHP
Kostenkontrolle: Tokenverbrauch messen und mit Caching gezielt senken

KI-gestützte Feature-Entwicklung

Implementierung von Chat-Interfaces und Konversationslogik in PHP/JavaScript
Textverarbeitung: Zusammenfassungen, Übersetzungen und Sentiment-Analyse
Bildgenerierung und -analyse via API: Bildmodelle in PHP-Anwendungen integrieren
Strukturierte Datenausgabe: LLMs (Large Language Models, Sprachmodelle) zwingen, valides JSON für die PHP-Weiterverarbeitung zu liefern
Ausgaben systematisch prüfen: erfundene Angaben (Halluzinationen) erkennen, bevor sie in die Anwendung gelangen

RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbanken

Grundlagen von Embeddings: Text in Vektoren umwandeln
Vektordatenbanken (z. B. Milvus, Pinecone, pgvector) an PHP anbinden
Implementierung einer semantischen Suche (Similarity Search)
Aufbau einer RAG-Pipeline: Eigene Unternehmensdaten mit LLM-Antworten kombinieren

Automatisierung und KI-Agenten

Einbindung von KI in CI/CD-Pipelines (z. B. automatisierte Pull-Request-Zusammenfassungen)
Entwicklung autonomer PHP-Skripte (KI-Agenten) für Datenextraktion und Web-Scraping
Tool Calling / Function Calling: LLMs ermöglichen, eigene PHP-Funktionen und SQL-Datenbankabfragen auszuführen

Rechtsrahmen als Thema

Datenschutz (DSGVO) bei Cloud-Anbindung: worauf bei personenbezogenen Daten im Prompt zu achten ist
EU-KI-Verordnung: Einordnung, welche Pflichten eine KI-Funktion in der eigenen Anwendung auslösen kann
Urheberrecht an KI-generiertem Code: offene Fragen und aktueller Diskussionsstand

Dauer: 2 Tage

Was du danach kannst

Claude (Anthropic-API) und Ollama hinter einer gemeinsamen PHP-Schnittstelle anbinden, Anbieter bleibt austauschbar
Fundiert entscheiden, wann lokal (Ollama) und wann Cloud (Claude) die passende Wahl ist
RAG-Pipelines und Tool Calling für eigene Anwendungsfälle in PHP umsetzen
Tokenverbrauch und Kosten im Griff behalten und Ausgaben systematisch auf erfundene Angaben prüfen
Eigene KI-Agenten für Automatisierungsaufgaben in PHP entwickeln
Rechtliche Rahmenthemen (DSGVO, KI-Verordnung, Urheberrecht an generiertem Code) bei der eigenen Integration einordnen

Dein Dozent

Frank Glück schult seit mehr als 30 Jahren und programmiert seit fast 40 Jahren. Seit 1999 ist er auch als Dozent für die GFU tätig.

Häufige Fragen (FAQ)

Welche KI-Tools werden im PHP-Workshop eingesetzt?

Der Schwerpunkt liegt auf der Anbindung von Claude über die Anthropic-API sowie auf Ollama für den lokalen Betrieb. Ergänzend ordnen wir weitere Anbieter (z. B. OpenAI, Gemini) ein, damit du die gezeigten Architekturmuster auch auf sie übertragen kannst.

Wie hilft KI konkret bei der Code-Qualität und Testautomatisierung?

KI eignet sich zur automatisierten Generierung von Unit- und Integrationstests (PHPUnit, Pest), zum schnellen Auffinden von Edge Cases und Sicherheitslücken sowie zum Refactoring von Legacy-Code. Dieses Seminar behandelt das kompakt als Überblick — vertieft wird es im eigenen Seminar „KI & VibeCoding für PHP-Entwickler".

Bleibt unser Firmen-Quellcode beim Einsatz geschützt?

Das hängt von der Einrichtung ab — und genau die zeigen wir: welche Datenaufbewahrung die Cloud-Anbieter vertraglich zusichern (etwa Zero-Data-Retention-Vereinbarungen), wie du .cursorignore und .gitignore korrekt einsetzt, wann Ollama statt einer Cloud-API die passendere Wahl ist und wie du sensible Geschäftslogik lokal verarbeitest.