Einführung in Claude und die KI-gestützte Softwareentwicklung

• Überblick über die KI-Plattform Claude von Anthropic
• Die Claude-Modellfamilien
  • Claude Opus, Sonnet und Haiku
  • Unterschiede bei Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Kosten
  • Auswahl geeigneter Modelle für Entwicklungsaufgaben
• Claude Chat, Claude Code und Claude API im Vergleich
• KI-gestützte Softwareentwicklung
  • AI-Assisted Coding
  • Vibe Coding
  • Agentic Coding
  • Spec-Driven Development
• Vergleich mit GitHub Copilot, OpenAI Codex und anderen KI-Coding-Agenten
• Möglichkeiten und Grenzen KI-generierten Codes

Claude Code – Installation, Einrichtung und Grundlagen

• Architektur und Funktionsweise von Claude Code
• Installation und Konfiguration
  • Claude Code im Terminal (CLI)
  • Claude Code in Visual Studio Code
  • Integration in JetBrains-IDEs
  • Claude Code Desktop
• Authentifizierung und Auswahl des KI-Modells
• Arbeiten mit bestehenden Projekten und Repositories
• Grundlegende Befehle und interaktive Bedienung
• Kontextverwaltung und Tokenverbrauch
• Berechtigungsmodell und Sicherheitsmechanismen
• Projektkonfiguration mit CLAUDE.md
  • Projektregeln und Coding Guidelines
  • Architekturvorgaben und technische Konventionen
  • Wiederverwendbare Projektanweisungen

Prompt Engineering für Softwareentwickler

• Effektive Prompts für Programmieraufgaben
• Kontextinformationen und Anforderungen bereitstellen
• Strukturierte Prompts für komplexe Entwicklungsaufgaben
• Bestehenden Quellcode analysieren und erklären lassen
• Anforderungen in Implementierungspläne überführen
• Plan Mode für die strukturierte Umsetzung
• Iterative Entwicklung durch Dialog mit Claude Code
• Umgang mit großen Codebasen und begrenzten Kontextfenstern
• Best Practices für zuverlässige KI-generierte Software

Softwareentwicklung mit Claude Code

• Neue Anwendungen und Projekte mit Claude Code erstellen
• Bestehende Anwendungen erweitern
• Neue Funktionen anhand natürlichsprachlicher Anforderungen implementieren
• Repository-Strukturen und Abhängigkeiten analysieren
• Codegenerierung für unterschiedliche Programmiersprachen und Frameworks
• APIs und Schnittstellen implementieren
• Datenbankzugriffe und Datenmodelle erstellen
• Bestehenden Code modernisieren
• Refactoring über mehrere Dateien und Projekte
• Technische Schulden identifizieren und reduzieren
• Dokumentation und Kommentare automatisch generieren

Debugging, Testing und Codequalität mit Claude Code

• Fehleranalyse anhand von Quellcode und Fehlermeldungen
• Stack Traces und Logdateien auswerten
• Ursachen von Laufzeitfehlern systematisch ermitteln
• Fehler automatisiert reproduzieren und beheben
• Unit Tests und Integrationstests generieren
• Testfälle für Grenzfälle und Ausnahmesituationen erstellen
• Testgetriebene Entwicklung (TDD) mit Claude Code
• Fehlgeschlagene Tests analysieren und korrigieren
• Code Reviews mit Claude durchführen
• Sicherheitslücken und Performanceprobleme erkennen
• Qualität und Korrektheit KI-generierten Codes überprüfen

Agentische Softwareentwicklung mit Claude Code

• Funktionsweise des agentischen Entwicklungsprozesses
• Die Agentic Loop: Analysieren, Planen, Implementieren und Überprüfen
• Werkzeuge und Tool-Aufrufe durch Claude Code
• Autonome Bearbeitung mehrstufiger Entwicklungsaufgaben
• Aufgabenplanung und Zerlegung komplexer Anforderungen
• Subagents erstellen und einsetzen
  • Spezialisierte Agenten für unterschiedliche Entwicklungsaufgaben
  • Isolierte Kontexte und Aufgabenverteilung
  • Parallele Bearbeitung von Aufgaben
• Agent Teams für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten
• Parallele Entwicklung mit Git Worktrees
• Steuerung und Überwachung autonomer Entwicklungsprozesse
• Grenzen und Risiken autonomer Codeänderungen

Claude Code erweitern und anpassen

• Konfigurationsmöglichkeiten von Claude Code
• Eigene Skills entwickeln
  • Aufbau und Verwendung von SKILL.md
  • Wiederverwendbare Entwicklungsabläufe definieren
  • Coding Standards und Best Practices als Skills bereitstellen
• Eigene Subagents konfigurieren
• Hooks zur Automatisierung von Entwicklungsprozessen
  • Ereignisgesteuerte Aktionen
  • Automatische Codeformatierung und Validierung
  • Integration von Test- und Buildprozessen
• Plugins installieren und entwickeln
• Erweiterungen und Konfigurationen im Team teilen

Model Context Protocol (MCP) mit Claude Code

• Grundlagen und Architektur des Model Context Protocol
• MCP-Clients und MCP-Server
• Claude Code als MCP-Client einsetzen
• Externe MCP-Server anbinden
  • GitHub und GitLab
  • Datenbanken
  • Dokumentationssysteme
  • Issue-Tracking-Systeme wie Jira
  • Browserautomatisierung
• MCP Tools, Resources und Prompts
• Eigene MCP-Server entwickeln
• Authentifizierung und Berechtigungen
• Sicherheitsaspekte beim Einsatz von MCP

DevOps mit Claude: Git, GitHub und CI/CD mit Claude Code

• Git-Repositories mit Claude Code analysieren
• Änderungen und Commits erstellen
• Branches und Pull Requests verwalten
• Automatisierte Code Reviews
• Integration mit GitHub Actions
• Claude Code in CI/CD-Pipelines einsetzen
• Automatisierte Fehlerbehebung auf Basis von Build- und Testergebnissen
• Issue-basierte Softwareentwicklung
• Qualitätssicherung und Freigabeprozesse

Optional: GitLab, Azure DevOps oder andere DevOps-Lösungen als Alternative zu GitHub

Eigene KI-Anwendungen mit der Claude API entwickeln

• Einführung in die Anthropic API
• Authentifizierung, API-Schlüssel und Kostenmodelle
• Verwendung der Claude-Modelle aus eigenen Anwendungen
• Anthropic SDKs für Python, TypeScript und weitere Programmiersprachen
• Messages API
• System Prompts und Konversationsverwaltung
• Streaming von KI-Antworten
• Strukturierte Ausgaben mit JSON
• Tool Use und Function Calling
• Verarbeitung von Dokumenten und Bildern
• Extended Thinking für komplexe Aufgaben
• Prompt Caching und Tokenoptimierung
• Fehlerbehandlung, Rate Limits und Kostenkontrolle

KI-Agenten mit Claude entwickeln

• Architektur eigener KI-Agenten
• Tool Use für die Ausführung externer Funktionen
• Mehrstufige Agenten-Workflows implementieren
• Claude Agent SDK verwenden
• Eigene Werkzeuge und Datenquellen integrieren
• MCP-Server in eigene Agenten einbinden
• Verwaltung von Sitzungen, Kontext und Zuständen
• Human-in-the-Loop und Freigabemechanismen
• Fehlerbehandlung und Absicherung autonomer Aktionen
• Agenten testen, protokollieren und überwachen

Sicherheit, Datenschutz und Best Practices

• Datenschutz beim Einsatz von Claude und Claude Code
• Umgang mit vertraulichem Quellcode und Zugangsdaten
• Risiken durch Prompt Injection
• Sicherheitsrisiken bei der Ausführung generierter Befehle
• Berechtigungen und Sandboxing
• Absicherung von MCP-Servern und externen Tools
• Schutz vor unsicheren Codeänderungen
• Qualitätssicherung bei KI-generiertem Code
• Tokenverbrauch und Kosten optimieren
• Claude Code im Entwicklungsteam standardisieren

Praktische Übungen und Anwendungsbeispiele

• Eine bestehende Anwendung mit Claude Code analysieren
• Neue Features mit Claude Code implementieren
• Einen Fehler einschließlich Tests automatisiert beheben
• Eine bestehende Codebasis refaktorieren
• Einen eigenen Claude Code Skill erstellen
• Einen spezialisierten Subagent konfigurieren
• Einen MCP-Server implementieren und mit Claude Code verbinden
• Einen GitHub-Workflow mit Claude Code automatisieren
• Eine eigene Anwendung mit der Claude API entwickeln
• Einen einfachen KI-Agenten mit Tool Use implementieren

Ausblick und Vergleich mit anderen Entwicklungswerkzeugen

• Claude Code im Vergleich mit GitHub Copilot und OpenAI Codex
• Möglichkeiten und Grenzen von Vibe Coding und Agentic Coding
• Entwicklungstrends bei autonomen Coding-Agenten
• Neue Standards für die Zusammenarbeit von KI-Agenten
• Auswirkungen KI-gestützter Entwicklung auf Softwarearchitektur, Qualitätssicherung und Entwicklungsprozesse