Seien wir ehrlich, KI in der Entwicklung ist mittlerweile allgegenwärtig. Wir haben uns alle an Programmierassistenten gewöhnt, die die nächste Codezeile vorschlagen. Aber die Diskussion beginnt, sich in Richtung etwas Größerem zu verschieben: die direkte Anbindung von KI-Agenten an unsere zentralen Werkzeuge, wie Git. An diesem Punkt wird es wirklich interessant und, offen gesagt, auch viel leistungsfähiger.
In diesem Leitfaden dreht sich alles um die praktische Seite der Automatisierung von Git-Workflows mit Claude Code. Wir werden erklären, was es ist, wie Sie es dazu bringen können, komplexe Git-Aufgaben für Sie zu erledigen, und uns einige wirklich nützliche Anwendungsmöglichkeiten ansehen. Wir werden auch ehrlich über seine Grenzen sprechen und erläutern, warum ein Werkzeug, das für Entwickler entwickelt wurde, die in der Kommandozeile arbeiten, möglicherweise nicht die richtige Wahl für Ihre anderen Teams ist.
Was ist Claude Code?
Claude Code ist ein Kommandozeilen-Interface (CLI)-Tool von Anthropic, das für etwas entwickelt wurde, das sie „agentisches Coding“ nennen. Dies ist nicht nur ein weiteres Tool zur Code-Vervollständigung, das in Ihrem Editor lebt.
„Agentisches Coding“ ist eine schicke Art zu sagen, dass Sie einen KI-Agenten darauf ansetzen, eine Aufgabe zu verstehen, einen Plan zu erstellen und eine Reihe von Schritten in Ihrer gesamten Entwicklungsumgebung auszuführen. Er kann Dateien lesen und schreiben, Shell-Befehle (wie „git“ oder „npm“) ausführen, online nach Dokumentationen suchen und sogar andere CLIs wie das offizielle von GitHub verwenden. Stellen Sie es sich weniger wie eine Autovervollständigung vor, sondern eher wie einen Junior-Entwickler, mit dem Sie direkt in Ihrem Terminal zusammenarbeiten können.
Es ist kein separates Produkt, sondern Teil der kostenpflichtigen Pläne von Anthropic. Sie erhalten Zugang mit einem Claude Pro-Abonnement (etwa 20 $ pro Monat) oder einem Max-Plan (der bei 100 $ pro Benutzer und Monat beginnt), richtet sich also an Entwickler und Teams, die bereits das Anthropic-Ökosystem nutzen.
Das Versprechen der Automatisierung von Git-Workflows
Also, warum der ganze Aufwand? Der Hauptgrund für die Automatisierung von Git-Workflows mit Claude Code ist, die mühsamen, sich wiederholenden Aufgaben loszuwerden, die Ihren Tag belasten. Dinge wie das Erstellen von Branches mit der richtigen Namenskonvention, das Schreiben detaillierter Commit-Nachrichten und das Öffnen von Pull-Requests können alle an den Agenten übergeben werden. Das gibt Ihnen die Freiheit, Ihre Denkkapazität für das eigentliche Lösen von Problemen zu verwenden.
Hier erfahren Sie, wie Sie anfangen können, von der grundlegenden Einrichtung bis hin zu einigen fortgeschritteneren Tricks.
Die Geheimwaffe: Die Konfiguration Ihrer CLAUDE.md-Datei
Wenn Sie möchten, dass Claude Code wirklich nützlich ist, müssen Sie die „CLAUDE.md“-Datei kennen. Dies ist eine einfache Markdown-Datei, die Sie im Stammverzeichnis Ihres Projekts ablegen und die im Grunde als eine Reihe von Anweisungen oder als Langzeitgedächtnis für die KI fungiert. Ohne sie rät Claude nur. Mit ihr verhält sich der Agent, als wäre er schon seit Monaten in Ihrem Team.
Basierend darauf, was andere in der Community als am besten funktionierend empfunden haben, sollte Ihre „CLAUDE.md“ wahrscheinlich Folgendes enthalten:
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Repository-Struktur: Ein kurzer Überblick über die wichtigen Ordner und wofür sie da sind, damit es weiß, wo es nach Dingen suchen muss.
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Team-Konventionen: Ihre spezifischen Regeln für die Benennung von Branches (wie „feature/TICKET-123-beschreibung“) und wie Sie Commit-Nachrichten formatieren.
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Häufige Befehle: Anweisungen, wie Tests, Linter oder Build-Skripte in Ihrem spezifischen Projekt ausgeführt werden.
Eine solide „CLAUDE.md“ ist die Grundlage für alles andere. So bringen Sie der KI die ungeschriebenen Regeln und Eigenheiten Ihres Projekts bei.
Wiederholbare Aufgaben mit benutzerdefinierten Slash-Befehlen erstellen
Um das wiederholte Eingeben derselben langen Prompts zu vermeiden, können Sie Slash-Befehle verwenden. Dies sind wiederverwendbare Prompt-Vorlagen, die Sie in einem „.claude/commands“-Ordner in Ihrem Projekt speichern. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Aktionen mit einem einzigen kurzen Befehl zu starten.
Sie könnten zum Beispiel einen „/process_issue“-Befehl erstellen. Ein Entwickler teilte auf Medium, wie ein Befehl wie „/process_issue “ Claude anweisen könnte:
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Ein bestimmtes GitHub-Issue lesen.
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Einen neuen Feature-Branch erstellen, der den Namensregeln des Teams folgt.
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Einen Plan zur Lösung des Problems entwerfen.
Sie können diese Befehle noch nützlicher machen, indem Sie den Platzhalter „$ARGUMENTS“ hinzufügen, mit dem Sie Dinge wie eine Issue-Nummer oder einen Dateinamen direkt von Ihrem Terminal aus übergeben können.
Parallele Entwicklung mit Git Worktrees
Okay, wenn Sie es wirklich ausgefallen mögen und mehrere Claude-Sitzungen gleichzeitig ausführen möchten, lassen Sie uns über Git Worktrees sprechen. Ein Worktree ermöglicht es Ihnen, mehrere Branches aus demselben Repository in verschiedene Ordner auszuchecken, die jedoch alle dieselbe zugrunde liegende „.git“-Historie teilen.
Der wirkliche Vorteil hierbei, wie einige Benutzer angemerkt haben, ist, dass Sie völlig separate Claude-Code-Sitzungen gleichzeitig ausführen können. Sie könnten eine Sitzung haben, die an einem neuen Feature arbeitet, eine andere, die einen Bug behebt, und eine dritte, die alten Code refaktoriert – alles ohne den üblichen Aufwand, Änderungen zu stashen und Branches zu wechseln. Jede Sitzung behält ihren eigenen Kontext, was sie zu einem echten Produktivitätsmultiplikator macht.
Anwendungsfälle aus der Praxis
Sobald Sie diese Techniken beherrschen, können Sie damit beginnen, einige ziemlich coole Automatisierungen zu erstellen, um alltägliche Entwicklungsaufgaben von Anfang bis Ende zu bewältigen.
Vom Bug-Report zum Pull-Request
Stellen Sie sich Folgendes vor: Ein neuer Bug-Report kommt herein. Anstatt dass Sie sich manuell durch den Code wühlen, könnte Ihr Workflow so einfach sein: Sie geben Claude den Bug-Report, vielleicht indem Sie einfach den Text einfügen oder ihm eine URL geben. Anhand dessen, was es aus Ihrer „CLAUDE.md“-Datei gelernt hat und seiner Fähigkeit, Ihren Code zu lesen, findet es den Problembereich.
Es schlägt dann eine Lösung vor und schreibt sogar die Tests, um zu beweisen, dass der Bug behoben ist. Sobald Sie Ihr Okay geben, committet es die Änderungen mit einer perfekt formatierten Nachricht und verwendet das „gh“-CLI, um einen Pull-Request zu öffnen und ihn mit dem ursprünglichen Issue zu verknüpfen. Eine Aufgabe, die Sie vielleicht eine halbe Stunde mühsamer Arbeit gekostet hätte, wird zu wenigen Minuten reiner Überwachung.
Legacy-Codebasen und komplexe Refactorings bändigen
Wir alle kennen das: Man starrt auf eine riesige, verworrene Legacy-Datei, die niemand anfassen will. Auch KI-Tools stolpern hier oft.
Aber Sie können seinen agentenbasierten Workflow nutzen, um das Problem methodisch anzugehen.
Anstatt ihm einfach nur zu sagen, „repariere diese Datei“, können Sie es durch einen ordentlichen Refactoring-Prozess führen. Zuerst können Sie es im „Plan-Modus“ starten („claude --permission-mode plan“), in dem es den Code nur lesen und analysieren, aber nicht ändern kann. Bitten Sie es, einen detaillierten Refactoring-Plan zu erstellen, der die große Datei in kleinere, sauberere Komponenten aufteilt. Dann können Sie diesen Plan Schritt für Schritt ausführen und Claude anweisen, nach jeder großen Änderung die Test-Suite laufen zu lassen, um sicherzustellen, dass nichts kaputtgegangen ist. Das verwandelt ein beängstigendes Refactoring-Projekt in eine viel überschaubarere Aufgabe.
Grenzen von Claude Code und CLI-basiertem agentischem Coding
Okay, treten wir mal etwas auf die Bremse. So cool das auch ist, es ist keine Magie und bringt einige echte Kompromisse und eine gewisse Lernkurve mit sich. Die Frustrationen, die einige Entwickler geteilt haben, sind absolut berechtigt und deuten auf eine größere Wahrheit hin: Das Werkzeug muss für die Aufgabe und die Person, die es benutzt, das richtige sein.
Steile Lernkurve und Konfigurationsaufwand
Claude Code dazu zu bringen, das zu tun, was man will, ist nicht gerade eine Plug-and-Play-Situation. Viele Benutzer haben festgestellt, dass es eine beträchtliche Menge an Vorarbeit erfordert, um gute „CLAUDE.md“-Dateien zu schreiben, die richtigen Prompts herauszufinden und benutzerdefinierte Befehle zu erstellen. Ein Entwickler brachte sogar das „Token-Beschränkungsproblem“ zur Sprache, bei dem das ständige Füttern der KI mit großen Dateien für den Kontext teuer werden und die Dinge verlangsamen kann.
Während Entwickler vielleicht damit einverstanden sind, ein paar Stunden mit der Feinabstimmung eines CLI-Tools zu verbringen, benötigen andere Teams eine Automatisierung, die sofort funktioniert. Für Workflows im Support und in der IT sind Plattformen wie eesel AI als Self-Service konzipiert, sodass Sie in Minuten statt in Monaten loslegen können. eesel AI lernt aus Ihren vorhandenen Helpdesk-Daten und Wissensdokumenten mit Ein-Klick-Integrationen, sodass Sie die komplizierte Einrichtung überspringen können.
Mangelnde Transparenz und Kontrolle
Eine weitere häufige Beschwerde ist, dass sich Claude Code manchmal wie eine „Blackbox“ anfühlen kann. Wenn man einem autonomen Agenten sagt, er solle an etwas arbeiten, kann es schwierig sein zu sehen, was er tut, oder seine Argumentation zu verstehen. Wenn man seinen Kurs korrigieren muss, muss man oft das Terminal wie ein Falke beobachten und „Escape“ drücken, um ihn zu stoppen, was den Zweck der Automatisierung irgendwie zunichtemacht.
Anstatt nur zu hoffen, dass ein CLI-Agent es richtig macht, können Sie mit eesel AI Ihren KI-Agenten an Tausenden von historischen Tickets in einer Simulation testen. Sie können genau sehen, wie er reagiert hätte, präzise Prognosen über seine Leistung erhalten und die Automatisierung mit Zuversicht einführen.
Warum Claude Code ein Werkzeug für Entwickler ist, nicht für Business-Teams
Letztendlich ist Claude Code ein Power-Tool für ein sehr technisches Publikum. Die Automatisierung von Kundensupport, IT-Hilfe oder internen Fragen erfordert einen völlig anderen Ansatz, der für die Nicht-Ingenieure entwickelt wurde, die diese Abteilungen tatsächlich leiten. Die Grundideen sind die gleichen, aber die Benutzeroberfläche und die Einrichtung müssen zum Benutzer passen.
| Funktion | Claude Code + Git-Workflows | eesel AI für Support-/IT-Workflows |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Stunden bis Wochen für die Feinabstimmung | In wenigen Minuten live gehen |
| Erforderliche Fähigkeiten | Tiefgehende Kenntnisse von Git, CLI und Prompting | No-Code, visueller Workflow-Builder |
| Wissensquelle | Manuell kuratierte „CLAUDE.md“-Dateien, Codebasis | Synchronisiert sich automatisch mit Zendesk, Confluence, Google Docs usw. |
| Testen & Rollout | Manuelle Überwachung, Fehlerrisiko | Risikofreie Simulation auf Basis vergangener Daten, schrittweise Rollout-Kontrollen |
| Idealer Benutzer | Softwareentwickler | Support-Manager, IT-Leiter, Operations-Team |
Dieses Video demonstriert einen praktischen Workflow mit Claude Code und GitHub zum Erstellen einer neuen Webanwendung.
Die richtige Automatisierung für die richtige Aufgabe wählen
Die Automatisierung von Git-Workflows mit Claude Code ist eine wirklich coole Technik für Entwickler, die Ihnen einen erheblichen Produktivitätsschub geben kann. Aber diese Leistung beruht auf einer sorgfältigen Einrichtung, sehr spezifischen Anweisungen und einem Menschen, der die Dinge im Auge behält. Es ist ein Werkzeug, das von Entwicklern für Entwickler entwickelt wurde.
Dieser auf Entwickler ausgerichtete, CLI-basierte Ansatz zeigt wirklich, warum wir benutzerfreundlichere Plattformen für andere Abteilungen benötigen. Die Konzepte von KI-Agenten, die Kontext verstehen, Pläne machen und Dinge erledigen, sind universell. Aber die Werkzeuge selbst müssen zu den Menschen passen, die sie benutzen. Ein effizienteres Unternehmen ist nicht eines, in dem jeder die Kommandozeile lernt; es ist eines, in dem jedes Team KI-Tools hat, die es tatsächlich nutzen kann.
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Häufig gestellte Fragen
Git-Workflows mit Claude Code beziehen sich auf die Verwendung des Claude Code CLI-Tools von Anthropic, einem KI-Agenten, zur Automatisierung verschiedener Git-Operationen und Entwicklungsaufgaben direkt von Ihrem Terminal aus. Im Gegensatz zur einfachen Code-Vervollständigung ist es darauf ausgelegt, Aufgaben zu verstehen, Schritte zu planen und Befehle in Ihrer gesamten Entwicklungsumgebung auszuführen, wobei es eher wie ein Junior-Entwickler agiert.
Der Hauptvorteil ist die Automatisierung von mühsamen, sich wiederholenden Git-bezogenen Aufgaben wie der Erstellung von Branches, der Generierung von Commit-Nachrichten und dem Öffnen von Pull-Requests. Diese Automatisierung gibt Entwicklern die Freiheit, ihre geistige Energie auf komplexere Problemlösungen und die eigentliche Entwicklungsarbeit zu konzentrieren.
Um anzufangen, konfigurieren Sie eine „CLAUDE.md“-Datei im Stammverzeichnis Ihres Projekts. Diese Datei fungiert als Langzeitgedächtnis der KI und beschreibt die Repository-Struktur, Team-Konventionen (wie die Benennung von Branches) und gängige Befehle, um das Verhalten von Claude Code in Ihrem Projekt zu steuern.
Ja, Git-Workflows mit Claude Code können komplexe Aufgaben bewältigen, wie Beispiele zeigen, die vom Bug-Report bis zum Pull-Request reichen. Mit der richtigen Konfiguration über „CLAUDE.md“ und benutzerdefinierten Slash-Befehlen kann es Korrekturen entwerfen, Tests schreiben, Änderungen committen und Pull-Requests öffnen oder sogar unter menschlicher Aufsicht methodisch Legacy-Code refaktorieren.
Git Worktrees verbessern die Verwaltung von Git-Workflows mit Claude Code erheblich, da Sie mehrere Branches aus demselben Repository gleichzeitig in verschiedene Ordner auschecken können. Dies ermöglicht es Ihnen, völlig separate Claude-Code-Sitzungen parallel auszuführen und an verschiedenen Funktionen oder Fehlern zu arbeiten, ohne ständig Änderungen stashen oder Branches wechseln zu müssen.
Ein wesentlicher Nachteil ist die steile Lernkurve und der Konfigurationsaufwand, der Vorarbeit beim Schreiben effektiver „CLAUDE.md“-Dateien und Prompts erfordert. Es kann auch an Transparenz mangeln, was es schwierig macht, die genaue Argumentation des Agenten zu verfolgen oder einzugreifen, ohne seine Ausgabe aktiv zu überwachen.
Nein, Git-Workflows mit Claude Code ist in erster Linie ein Power-Tool für Entwickler, das tiefgreifende technische Kenntnisse von Git, CLIs und Prompting erfordert. Es ist nicht für nicht-technische Business-Teams wie Support oder IT konzipiert, die in der Regel benutzerfreundliche No-Code-Automatisierungsplattformen mit anderen Einrichtungs- und Integrationsanforderungen benötigen.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
