GitHub Copilot schreibt Terraform - aber wer denkt noch mit?

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
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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!


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