Wie man Claude Code 2025 für sein Team bereitstellt: Eine vollständige Anleitung

Sie haben also die Demos gesehen. KI-Programmierassistenten wie Claudes Code von Anthropic sehen ziemlich beeindruckend aus und verwandeln einfaches Englisch im Handumdrehen in funktionierenden Code. Aber wie viele Entwickler feststellen, gibt es einen gewaltigen Unterschied zwischen dem Herumspielen auf der eigenen Maschine und dem tatsächlichen Einsatz für das gesamte Team.

Der Schritt von einer coolen Tech-Demo zu einem zuverlässigen Werkzeug, auf das sich Ihr Team verlassen kann, erfordert mehr als nur ein schnelles „npm install“. Dieser Leitfaden führt Sie durch die wahren Anforderungen bei der Bereitstellung von Claude Code und geht über die einfache Einrichtung hinaus, um die Zusammenarbeit im Team, Integrationen auf Unternehmensebene und die tatsächliche Einbindung in Ihren Arbeitsablauf zu bewältigen.

Was ist Claude Code?

Kurz gesagt ist Claude Code ein KI-Programmier-Kumpel, der in Ihrer Befehlszeilenschnittstelle (CLI) lebt. Er wird von den neuesten Modellen von Anthropic wie Claude Sonnet und Opus angetrieben und funktioniert direkt in Ihrem Terminal.

Dies ist nicht nur ein weiteres Tool zur Code-Vervollständigung. Claude Code agiert eher wie ein Agent, der sich einen Überblick über Ihr gesamtes Projekt verschaffen kann. Er kann mehrere Dateien lesen und schreiben, Befehle ausführen und sogar Git-Operationen wie das Erstellen von Commits und Pull-Requests handhaben.

Die Idee ist, dass er ein „Entwicklungspartner“ ist, der bei allem helfen kann, von der Erstellung einer neuen Funktion von Grund auf bis zur Suche nach einem kniffligen Fehler. Sie chatten mit ihm in Ihrem Terminal, geben ihm Anweisungen und genehmigen seine vorgeschlagenen Änderungen. Er behält den Überblick über alles mit einer speziellen Datei namens „CLAUDE.md“, die ihm hilft, die Architektur, den Programmierstil und wichtige Befehle Ihres Projekts zu lernen.

Obwohl es ein fantastisches Werkzeug für eine einzelne Person ist, zeigt sich seine wahre Stärke (und die damit verbundenen Kopfschmerzen), wenn man versucht, Claude Code in einem ganzen Engineering-Team einzusetzen.

Wie man Claude Code einrichtet und bereitstellt

Wenn wir von der Bereitstellung von Claude Code sprechen, meinen wir mehr als die grundlegende Installation. Es geht darum, Konfigurationen einzurichten, die für Ihr gesamtes Team oder Unternehmen funktionieren, was in der Regel ein wenig Planung erfordert, um Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Individuelle Installation (der einfache Teil)

Die Einrichtung für den Eigengebrauch ist unkompliziert. Das Standard-Setup verwendet npm und dauert nur wenige Minuten. Alle Details finden Sie in der offiziellen Dokumentation von Anthropic, aber im Wesentlichen läuft es auf Folgendes hinaus:

1. Voraussetzungen: Sie benötigen eine installierte Node.js-Version (18 oder neuer).

2. Installation: Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie „npm install -g @anthropic-ai/claude-code“ aus.

3. Authentifizierung: Wenn Sie „claude“ zum ersten Mal in einem Projekt ausführen, werden Sie aufgefordert, sich mit einem Claude.ai-Konto (Sie benötigen einen Pro- oder Max-Plan) oder einem Anthropic Console API-Schlüssel anzumelden.

Dies ist perfekt, um ein Gefühl für das Werkzeug zu bekommen, löst aber nicht das Problem, ein Team an Bord zu holen.

Bereitstellung für Teams und Unternehmen

Wenn Sie Claude Code für Ihre gesamte Organisation bereitstellen möchten, benötigen Sie einen soliden Plan, der Sicherheit, Konsistenz und Kosten abdeckt. Dies bedeutet in der Regel, dass Sie es in Ihre bestehende Cloud-Umgebung integrieren.

Die beiden Hauptakteure hier sind Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud Platform (GCP).

• Amazon Bedrock: Hiermit können Sie Claude-Modelle über Ihr AWS-Konto nutzen. Sie erhalten Vorteile wie IAM-basierte Authentifizierung, Kostenverfolgung im AWS Cost Explorer und integrierte Überwachung. Laut AWS kann die Verwendung von Amazon Bedrocks Prompt-Caching mit Claude Code die Prozesse beschleunigen und die Token-Kosten senken.

• Google Vertex AI: Auf die gleiche Weise können Sie über Google Cloud auf Claude-Modelle zugreifen. Dies bietet Ihnen Sicherheit auf Unternehmensebene, IAM-Rollen zur Steuerung der Berechtigungen und Integration mit Cloud Audit Logs.

Diese Setups sind nicht gerade Plug-and-Play. Sie erfordern oft das Routing des Datenverkehrs über Unternehmensproxys oder die Verwendung eines zentralen LLM-Gateways, um den Zugriff zu verwalten, die Nutzung zu überwachen und Ausgabenlimits festzulegen. Das ist ein ziemlich großer Sprung in der Komplexität im Vergleich zu einer einfachen npm-Installation.

graph TD subgraph Entwicklerrechner A[Dev 1: führt 'claude' aus] B[Dev 2: führt 'claude' aus] C[Dev N: führt 'claude' aus] end

subgraph Unternehmensinfrastruktur P[Unternehmens-Proxy] G[LLM-Gateway] end

subgraph Cloud-Anbieter AWS[Amazon Bedrock] GCP[Google Vertex AI] end

A -- Anfrage --> P B -- Anfrage --> P C -- Anfrage --> P P -- Leitet den Verkehr --> G G -- Verwaltet Zugriff & Kosten --> AWS G -- Verwaltet Zugriff & Kosten --> GCP AWS -- Stellt Claude-Modelle bereit --> G GCP -- Stellt Claude-Modelle bereit --> G

Nach der Bereitstellung: So funktioniert es für Ihr Team

Es reicht nicht aus, dass jeder im Team Claude Code einfach nur installiert. Wenn Sie Verwirrung vermeiden und sicherstellen möchten, dass das Werkzeug tatsächlich hilfreich ist, müssen Sie einige Grundregeln für die Verwaltung von Projektwissen, Automatisierung und Sicherheit aufstellen.

Gemeinsames Wissen mit CLAUDE.md verwalten

Das „Gedächtnis“ von Claude Code ist eine Datei namens „CLAUDE.md“. Hier teilen Sie ihm Informationen über die Architektur Ihres Projekts, wichtige Befehle (wie „npm run test“), Programmierkonventionen und alles andere mit, was er wissen muss. Damit die KI ihre Arbeit gut machen kann, muss diese Datei aktuell gehalten werden.

Für ein Team bedeutet dies, dass die „CLAUDE.md“-Datei in Ihr Repository eingecheckt und wie jeder andere wichtige Teil Ihrer Codebasis behandelt werden sollte. Sie können sogar ein System von Dateien erstellen, mit einer Hauptdatei für das gesamte Projekt und spezifischeren für das Frontend oder Backend.

Das ist eine großartige Funktion, aber sie ist komplett manuell. Ihr Team ist dafür verantwortlich, jede neue Architekturentscheidung oder Programmiernorm zu dokumentieren. Wenn diese Datei veraltet ist, werden die Vorschläge von Claude Code schlechter und weniger relevant.

Integration in Entwickler-Workflows

Damit Claude Code sich wie ein echtes Teammitglied anfühlt, muss es sich in Ihre bestehenden Prozesse einfügen. Hier können Sie Dinge wie benutzerdefinierte Befehle, Hooks und CI/CD-Pipelines nutzen.

• Benutzerdefinierte Slash-Befehle: Sie können Ihre eigenen Befehle (wie „/createtest“) erstellen, um spezifische, wiederholbare Aufgaben zu starten.

• Hooks: Dies sind einfach Shell-Befehle, die zu bestimmten Zeiten automatisch ausgeführt werden, z. B. bevor oder nachdem Claude Code eine Datei bearbeitet. Sie könnten sie verwenden, um automatisch einen Linter oder Type-Checker auszuführen.

• CI/CD-Integration: Sie können Claude Code in Ihrer Continuous-Integration-Pipeline ausführen, um Aufgaben wie die Übersetzung neuer Texte für die Internationalisierung oder das Erstellen von Release Notes zu automatisieren.

Das klingt alles gut auf dem Papier, aber die Einrichtung erfordert ernsthaftes DevOps-Know-how und fortlaufende Arbeit. Im Grunde bauen Sie eine benutzerdefinierte Automatisierungsschicht auf das Werkzeug auf, um es für Ihr Team nutzbar zu machen, was ein eigenes Projekt ist.

Die Realität von Berechtigungen und Sicherheit

Einer der größten Kritikpunkte von Entwicklern, die Claude Code verwenden, ist, wie oft es um Erlaubnis fragt. Standardmäßig möchte es Ihre Zustimmung für jede einzelne Dateiänderung oder jeden Befehl, den es ausführt. Dies ist eine intelligente Sicherheitsfunktion, aber auch ein großer Workflow-Killer.

Viele Entwickler, wie Steve Sewell von Builder.io, verwenden es am Ende mit dem Flag „--dangerously-skip-permissions“, nur um ihre Arbeit zu erledigen. In einer Unternehmensumgebung ist das ein riesiges Sicherheitsrisiko. Die Alternative besteht darin, dass die Organisation verwaltete Berechtigungen und Sicherheitsrichtlinien konfiguriert, was dem gesamten Prozess nur eine weitere Ebene administrativer Arbeit hinzufügt.

Die Grenzen von Claude Code (und wann Sie ein anderes Tool benötigen)

Claude Code ist fantastisch für das, wofür es entwickelt wurde: Entwicklern zu helfen, schneller Code zu schreiben. Aber die Einführung von KI in ein Unternehmen betrifft weit mehr als nur die Entwicklungsabteilung. Wenn Sie KI für den Kundensupport oder interne Helpdesks benötigen, haben Sie es mit einer völlig anderen Art von Problemen zu tun.

Hier ist ein speziell für die Support-Automatisierung entwickeltes Tool wie eesel AI eine viel bessere Wahl. Der gesamte Ansatz für den Einstieg ist anders.

Funktion	Bereitstellung von Claude Code	Bereitstellung von eesel AI
Hauptziel	Beschleunigung der Code-Erstellung und Entwicklungsaufgaben.	Automatisierung des Supports und Beantwortung von Benutzerfragen.
Einrichtungszeit	Stunden bis Wochen (für eine vollständige Teameinrichtung).	In wenigen Minuten live gehen.
Erforderliches Fachwissen	DevOps, CLI, Git und Cloud-Infrastruktur.	No-Code, Self-Service. Jeder kann es einrichten.
Wissensquelle	„CLAUDE.md“-Dateien, die Sie manuell pflegen müssen.	Synchronisiert sich automatisch mit Helpdesks, Wikis, Dokumenten usw.
Testen & Validierung	Manuelle Code-Reviews und Ausführung von Test-Suiten.	Leistungsstarker Simulationsmodus, um vor dem Start an Tausenden alter Tickets zu testen.
Workflow	Hochgradig anpassbar mit Skripten und Hooks.	Vollständig anpassbare Workflow-Engine mit einem visuellen Prompt-Editor.
Idealer Benutzer	Softwareentwickler und Engineering-Teams.	Support-, IT- und Betriebsteams.

Dieses Video bietet eine großartige Einführung in die Einrichtung von Claude Code und den Einstieg in Ihren Entwicklungs-Workflow.

Sie stellen Claude Code bereit, um neue Dinge zu entwickeln. Sie stellen eesel AI bereit, um zu automatisieren und zu reparieren, was Sie bereits haben. Es verbindet sich mit Ihrem bestehenden Helpdesk (Zendesk, Freshdesk, [Intercom]), Chat-Tools (Slack, Microsoft Teams) und Wissensdatenbanken, um Kundenfragen zu bearbeiten, Tickets zu sortieren und interne F&A zu ermöglichen. Es ist keine komplizierte Einrichtung oder Entwicklerzeit erforderlich, Sie können in Minuten statt Monaten einsatzbereit sein.

Preise

Claude Code hat keinen eigenen Preis. Ihre Kosten sind entweder an ein Claude.ai-Abonnement oder an die Nutzung der Claude-API über einen Cloud-Anbieter gebunden.

• Claude.ai-Abonnement: Um Claude Code durch Anmeldung in der Web-App zu nutzen, benötigen Sie einen kostenpflichtigen Plan.

  • Pro-Plan: 20 $ pro Monat (oder 17 $/Monat bei jährlicher Zahlung).
  • Max-Plan: Beginnt bei 100 $ pro Person und Monat.

• API-Nutzung (über AWS/GCP): Wenn Sie Claude Code über Amazon Bedrock oder Google Vertex AI bereitstellen, zahlen Sie basierend auf der Anzahl der verwendeten Tokens. Der Preis hängt davon ab, welche Claude-Modelle Sie verwenden und von den Tarifen des Cloud-Anbieters.

Wann man Claude Code bereitstellen sollte und wann man eine andere KI wählen sollte

Die Bereitstellung von Claude Code ist ein großartiger Schritt für jedes Engineering-Team, das KI zum Schreiben von Code nutzen möchte. Aber eine echte Bereitstellung ist eine große Verpflichtung. Es dauert viel Zeit, es einzurichten, in Ihren Workflow zu integrieren und reibungslos am Laufen zu halten. Es ist ein Werkzeug von Entwicklern für Entwickler, und Sie benötigen die Fähigkeiten eines Entwicklers, um es zu verwalten.

Aber wenn Ihr Ziel darin besteht, KI zur Lösung von Geschäftsproblemen einzusetzen, wie zum Beispiel die Reduzierung von Support-Tickets oder die sofortige Beantwortung von Mitarbeiterfragen, benötigen Sie eine andere Art von Werkzeug. Dafür möchten Sie etwas, das einfach einzurichten ist, mit Ihren Geschäftstools funktioniert und es Ihnen ermöglicht, Dinge ohne großes Risiko zu automatisieren.

Für den Kundenservice und den internen Support bietet Ihnen eesel AI einen schnelleren und einfacheren Weg, um Ergebnisse zu sehen. Sie können Ihre Wissensquellen verbinden und einen voll funktionsfähigen KI-Agenten in wenigen Minuten starten, ohne dass Entwickler erforderlich sind.