Claude Code – Programmieren mit KI

Claude Code – Programmieren mit KI

Inhalte:

Teil 1 – Grundlagen und zentrale Kompetenzen

Einführung und Einrichtung

• Was ist Claude Code? Architektur und Einordnung im Vergleich zu anderen KI-gestützten Programmierwerkzeugen
• Installation, Authentifizierung und Konfiguration der Arbeitsumgebung
• Grundlagen der Kommandozeile (CLI): Parameter, Betriebsmodi und Konfigurationsdateien (settings.json, .claude/)
• Die verschiedenen Claude-Modellvarianten verstehen und gezielt einsetzen

Effektives Prompting für Programmieraufgaben

• Präzise Aufgabenbeschreibungen formulieren statt ungenauer Anweisungen
• Kontext bereitstellen: Dateiverweise, Struktur der Codebasis und Rahmenbedingungen
• Schrittweise Verbesserung von Ergebnissen durch iterative Anpassungen und Folgeanweisungen

Skills und Werkzeugnutzung

• Integrierte Werkzeuge: read_file, write_file, bash, search, browser
• Wie Claude entscheidet, welches Werkzeug wann eingesetzt wird
• Berechtigungen für Werkzeuge erteilen und einschränken
• Eigene Werkzeugdefinitionen und Schnittstellenbeschreibungen (Schemas) erstellen

Kontextfenster verwalten – Grundlagen

• Token-Budgets und Begrenzungen des Kontextfensters verstehen
• Inhalte des Kontextfensters: System-Prompts, Gesprächsverlauf und Werkzeugausgaben
• Strategien zur effizienten Kontextnutzung: Zusammenfassungen und gezielte Auswahl relevanter Dateien
• Token-Verbrauch mithilfe von /usage auswerten und interpretieren

Teil 2 – Agentenbasierte Workflows und Multi-Agenten-Systeme

Autonome KI-Agenten – Grundlagen

• Was macht Claude Code zu einem agentenbasierten Werkzeug? Planung, Werkzeugnutzung und selbstständige Fehlerkorrektur
• Der Agentenzyklus: Beobachten → Planen → Handeln → Überprüfen
• Wann ist der autonome Modus sinnvoll, wann der interaktive Modus?
• Risiken und Grenzen: Was autonome Agenten sicher leisten können und wo ihre Grenzen liegen
• Berechtigungsmodelle und Steuerung über –allowedTools und –disallowedTools

Hauptagenten und Subagenten

• Architektur und Zusammenspiel von koordinierendem Hauptagenten und spezialisierten Subagenten
• Wie der Hauptagent Aufgaben an Subagenten delegiert
• Subagenten durch Aufrufe des Task-Werkzeugs starten
• Kommunikationsmuster: strukturierte Ausgaben, gemeinsam genutzte Zustände und Übergabeprotokolle
• Fehlerbehandlung: Umgang mit fehlgeschlagenen Aufgaben und Endlosschleifen von Subagenten

MCP – Model Context Protocol

• Was ist MCP und welche Bedeutung hat es für die Erweiterbarkeit von KI-Systemen?
• Architektur von MCP-Servern: Ressourcen, Werkzeuge und Prompts
• Claude Code mit lokalen und entfernten MCP-Servern verbinden
• Einen eigenen MCP-Server mit Node.js oder Python entwickeln
• Sicherheitsaspekte bei der Integration von MCP

Agenten-Frameworks und Integrationen

• Überblick und Vergleich ausgewählter Agenten-Frameworks: LangChain, LlamaIndex, AutoGen und CrewAI im Vergleich zu den nativen Claude-Code-Agenten
• Claude Code ohne interaktive Benutzeroberfläche über ein SDK nutzen (@anthropic-ai/claude-code, npm-Paket)
• Claude-Code-Agenten in CI/CD-Pipelines integrieren (GitHub Actions, GitLab CI)
• Agenten über Webhooks und ereignisgesteuerte Architekturen starten

Teil 3 – Fortgeschrittene Konzepte, Best Practices und produktiver Einsatz

Erweitertes Kontextmanagement

• Kontext über mehrere Sitzungen hinweg erhalten: CLAUDE.md als dauerhafter Projektspeicher
• Strukturierte Methoden zur Wissensverwaltung: Arbeitsnotizen, Aufgabenprotokolle und Entscheidungsdokumentationen
• Umfangreiche Ausgabeketten von Werkzeugen komprimieren
• Risiken durch manipulierte oder irreführende Kontextinformationen (Context Poisoning) erkennen und reduzieren
• Parallele Agentenkontexte: Abwägung zwischen isolierter Verarbeitung und gemeinsam genutzten Zuständen

Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Schutzmaßnahmen

• Risiken durch Prompt Injection in agentenbasierten Prozessen
• Sandboxing: Docker, Netzwerkbeschränkungen und Zugriffsbeschränkungen auf das Dateisystem
• Prinzip der minimal erforderlichen Berechtigungen (Least Privilege)
• Audit-Protokollierung und menschliche Kontroll- und Freigabepunkte (Human-in-the-Loop)
• Sicherer Umgang mit sensiblen Daten: Zugangsdaten, personenbezogene Informationen und geheime Schlüssel

Bewährte Vorgehensweisen (Best Practices)

• Große Codebasen so strukturieren, dass Claude Code effizient damit arbeiten kann
• Wirksame Projektanweisungen in CLAUDE.md erstellen
• Zusammenarbeit im Team: gemeinsame Konfigurationen, Prompt-Bibliotheken und verbindliche Prüf- und Freigabeprozesse
• Kostenmanagement: gebündelte Verarbeitung (Batching), Caching und Strategien zur Modellauswahl
• Fehleranalyse bei Agenten: Werkzeugaufrufe nachvollziehen und wiederkehrende Fehlerschleifen untersuchen
• Agentenbasierte Workflows testen: Reproduzierbarkeit, simulierte Komponenten (Mocking) und systematische Evaluierungsverfahren

Abschlussprojekt und Zusammenfassung

• Praxisprojekt (Capstone): Die Teilnehmenden konzipieren und implementieren in Teams einen vollständigen agentenbasierten Workflow zur Lösung einer realistischen Softwareentwicklungsaufgabe, beispielsweise:
  • Automatische Erkennung und Klassifizierung von Softwarefehlern (Bug Triage)
  • KI-gestützte Fehlerbehebung
  • Automatisierte Durchführung von Tests
  • Erstellung eines Pull Requests (PR) zur Überprüfung und Übernahme der Änderungen
• Präsentation der Projektergebnisse und gegenseitiges Feedback (Peer Review)
• Fragen, Diskussion und Abschluss