Claude Opus vs. Sonnet: So wählen Sie das richtige KI-Modell aus

Wenn Sie sich an „Matrix“ erinnern, ist dies der Moment, in dem man sich zwischen der roten und der blauen Pille entscheiden muss, nur dass die Wahl hier zwischen zwei Claude-Modellen getroffen werden muss, die sich nach Beginn der Arbeit sehr unterschiedlich verhalten.

KI ist wahrscheinlich bereits Teil Ihres Workflows. In der aktuellen Stack Overflow Developer Survey geben 84 % der Befragten an, dass sie KI-Tools in ihrem Entwicklungsprozess einsetzen oder einsetzen wollen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, das richtige Modell für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.

Bei der Entscheidung zwischen Claude Opus und Sonnet geht es also weniger um den Hype als vielmehr um die Eignung. Haben Sie es mit umfangreichen Anforderungen und mehrstufigen Debugging-Prozessen zu tun? Oder müssen Sie umfangreiche Codierungsaufgaben bewältigen, bei denen Geschwindigkeit und Kosten ebenso wichtig sind wie die Qualität der Ergebnisse?

In diesem Blog erfahren Sie, wo sich Claude Opus und Claude Sonnet in Bezug auf Argumentation, Code-Generierung und Kontextfenster-Kompromisse unterscheiden. Außerdem erhalten Sie einfache Faustregeln, die auf der Komplexität der Aufgabe und dem Workflow des Teams basieren.

Claude Opus vs. Sonnet auf einen Blick

In Bezug auf Argumentationstiefe, Code-Generierung und Workflows mit langem Kontext lassen sich Claude Opus und Claude Sonnet wie folgt miteinander vergleichen:

Was ist Claude Opus?

Claude Opus ist die fortschrittlichste Option von Anthropic in der Claude-LineUp und wurde für die Arbeit entwickelt, bei der Ihr Team sich keine „fast richtigen” Ergebnisse leisten kann. Dieses Modell wählen Sie, wenn Sie Antworten benötigen, die einer Designprüfung, einer Kundeneskalation oder einer Nachbesprechung zu einem ProduktionsIncident standhalten.

Wenn Sie Claudes Modelle für die Arbeit evaluieren, ist Opus die Option für „tiefgehende“ Anwendungen im LineUp.

In der aktuellen Opus-Reihe ist Claude Opus 4. 5 das neueste Modell, während Claude Opus 4. 1 und Claude Opus 4 die Vorgängermodelle sind, auf die in Dokumenten und Implementierungen möglicherweise noch verwiesen wird. Claude Opus 4. 5 eignet sich am besten, wenn Sie fortgeschrittene Argumentation für komplexe Aufgaben benötigen.

Es kümmert sich um Alles, einschließlich der Umwandlung unübersichtlicher Anforderungen in einen klaren Plan, der frühzeitigen Erkennung versteckter Abhängigkeiten und der Reduzierung von Hin- und Her-Kommunikation, bevor die Entwicklung mit dem Bau beginnt.

Über alle Versionen hinweg ist Claude Opus am stärksten, wenn die Arbeit viele Dateien oder eine lange Spezifikation umfasst. Ein größeres Kontextfenster hilft Ihnen, Standards, Randfälle und frühere Entscheidungen im Blick zu behalten, sodass die Codegenerierung konsistent bleibt, Codeüberprüfungen übersichtlicher werden und Nacharbeiten entfallen.

Claude Opus 4. 5 Features

Claude Opus wurde für Situationen entwickelt, in denen „gut genug” später zu zusätzlichen Zyklen führt. Diese Features sind besonders wichtig, wenn Sie komplexe Aufgaben und fortgeschrittenen Code bearbeiten.

Dieses Tool unterstützt mehrstufige Argumentationen, mit denen Ihr Team Lücken früher erkennen, weniger Korrekturen vornehmen und Produkte mit mehr Sicherheit ausliefern kann. Der praktische Nutzen besteht in weniger Nacharbeit nach Code-Reviews, weniger späten Überraschungen in der Qualitätssicherung und reibungsloseren Übergaben zwischen Software-Engineering-Teams.

Feature Nr. 1: Aufwandskontrolle für schnellere Antworten oder tieferes Nachdenken

Mit Claude Opus 4. 5 können Sie steuern, wie viel „Aufwand für den Denkprozess” es aufwendet, sodass Sie Geschwindigkeit gegen Tiefe eintauschen können, ohne während der Aufgabe das KI-Modell wechseln zu müssen. Das ist nützlich, wenn die Komplexität der Aufgabe zwischen schnellen Überprüfungen und komplexen Aufgaben schwankt, die eine tiefgreifendere Analyse erfordern.

Für technische Leiter ist dies hilfreich, um Latenzzeiten und Kosteneffizienz zu verwalten und gleichzeitig bei Bedarf auf fortschrittliche Argumentation zurückgreifen zu können. Sie können Routinearbeiten weiterführen und dann das Modell für mehrstufige Probleme einsetzen, bei denen es auf Genauigkeit ankommt.

Feature Nr. 2: Stärkere reale Codierungsleistung auf SWE-bench Verified

Claude Opus 4. 5 hat eine Position als State-of-the-Art bei Tests für reale Softwareentwicklung, was den Unterschied zwischen „netter Vorschlag” und „zusammengeführter PR” ausmacht. Es ist hilfreich, wenn Ihr Team zuverlässige Codegenerierung für Produktionsmuster benötigt, nicht für Spielzeugbeispiele.

Für technische Manager bedeutet dies weniger Überprüfungszyklen und weniger Zeitaufwand für die erneute Erläuterung derselben Einschränkungen in verschiedenen Threads. Außerdem lassen sich fortgeschrittene Codierungsarbeiten wie Migrationen und Refactorings leichter durchführen, da das Modell Änderungen eher konsistent über alle Dateien hinweg beibehält.

Feature Nr. 3: Weniger Tool-Aufruf-Fehler bei lang laufenden Agenten

Claude Opus 4.5 wurde für lang andauernde Agent-Workflows entwickelt, bei denen das Modell nicht nur Ideen vorschlagen, sondern auch Tools verwenden muss. Das ist wichtig, wenn Ihr Team Claude Code oder einen anderen Codierungsagenten verwendet, um Tests durchzuführen, Dateien zu bearbeiten und PRs zu öffnen, ohne dass ständig menschliche Aufsicht erforderlich ist.

In ersten Tests berichtet Anthropic von 50 % bis 75 % weniger Tool-Aufruffeilen und weniger Build- oder Lint-Fehlen. Das kann echte Entwicklungszeit sparen, da weniger fehlgeschlagene Durchläufe weniger Wiederholungsversuche, weniger unterbrochene Pipelines und weniger Unterbrechungen während der intensiven Arbeit bedeuten.

Preise für Claude Opus 4. 5

Was ist Claude Sonnet?

Claude Sonnet ist das ausgewogene Modell in der Claude-LineUp von Anthropic und wurde für Teams entwickelt, die bei alltäglichen Aufgaben starke Ergebnisse benötigen, ohne für jede Eingabe „Top-Tier“-Kosten zu zahlen. Es ist eine praktische Wahl, wenn Sie Geschwindigkeit, gleichbleibende Qualität und vorhersehbare Kosteneffizienz bei Aufgaben mit hohem Volumen wünschen.

In der Sonnet-Reihe ist Claude Sonnet 4. 5 das neueste Modell, während Claude Sonnet 4 das Vorgängermodell ist; Sie finden es möglicherweise noch in Tools und Dokumenten. Sonnet 4. 5 eignet sich gut, wenn Ihre Arbeit Aufgaben der Argumentation und schnelle Iterationen umfasst, wobei das beste Modell dasjenige ist, das Ihr Team tatsächlich konsequent verwendet.

Software-Engineering-Teams empfinden Sonnet oft als das ideale Modell für repetitive und zeitkritische Aufgaben. Wenn Ihr Team Sonnet für die Erstellung von Spezifikationen und Versionsnotizen nutzt, sorgt die Kombination mit bewährten KI-Tools für technisches Schreiben für konsistente Ergebnisse.

Sie können es auch für erweiterten Code-Support verwenden, z. B. für die Implementierung kleiner Features, die Korrektur von Tests und die Erstellung von Dokumenten, während Sie die Kosten unter Kontrolle halten.

Claude Sonnet 4. 5 Features

Claude Sonnet wurde für Teams entwickelt, die ein Modell benötigen, das sie den ganzen Tag über nutzen können, ohne sich Gedanken über Kosten oder Geschwindigkeit machen zu müssen. Diese Features sind besonders wichtig, wenn Sie Codierungsaufgaben, Argumentationsaufgaben und den Einsatz von Tools in Workflows mit hohem Volumen unter einen Hut bringen müssen.

Feature Nr. 1: Langfristig laufende Agenten mit besserer Befehlsausführung und Fehlerkorrektur

Claude Sonnet 4. 5 wurde für lang laufende Agenten entwickelt, die in Bewegung bleiben müssen, ohne bei Anweisungen „hängen zu bleiben”. Dies hilft Produkt- und Engineering-Teams dabei, wiederholende Workflows mit weniger manuellen Eingriffen zu automatisieren.

Anthropic hebt eine strengere Befolgung von Anweisungen, eine intelligentere Tool-Auswahl und eine bessere Fehlerkorrektur für kundenorientierte Agenten und komplexe KI-Workflows hervor. Das bedeutet weniger fehlerhafte Durchläufe, weniger Wiederholungsversuche und sauberere Übergaben, wenn die Arbeit mehrere Tools umfasst.

Feature Nr. 2: Codegenerierung, die den gesamten Softwareentwicklungszyklus abdeckt

Claude Sonnet wurde für die Codegenerierung entwickelt, die über das „Schreiben einer Funktion” hinausgeht. Es kann Ihnen dabei helfen, von der Planung über die Implementierung bis hin zu Korrekturen zu gelangen, was nützlich ist, wenn Sie Codierungsaufgaben in einem Sprint mit engen Zyklen der Überprüfung vorantreiben.

Dieses Tool unterstützt längere Ausgaben, sodass es umfangreichere Pläne entwerfen, Änderungen an mehreren Dateien verarbeiten und vollständigere Implementierungen in einem einzigen Durchgang liefern kann. Dadurch wird das Hin und Her reduziert, das normalerweise auftritt, wenn das Modell mitten in einer Umgestaltung stehen bleibt oder frühere Einschränkungen vergisst.

Feature Nr. 3: Nutzung des Browsers und des Computers für reale Workflows

Claude Sonnet 4. 5 kann nicht nur Chat-Anfragen bearbeiten, sondern auch Aufgaben im Zusammenhang mit der Nutzung von Browsern und Computern. Das ist hilfreich, wenn Ihr Team das Modell benötigt, um die Arbeit über verschiedene Tools hinweg voranzubringen. Solche Aufgaben können beispielsweise das Überprüfen einer Anbieterseite, das Einfügen von Details in ein Dokument oder das Abschließen eines schrittweisen Workflows sein.

Dieser Prozess ist für Produkt- und Entwicklungsteams nützlich, da er mühsame Kopier- und Einfügearbeiten reduziert. Sie können sich wiederholende Prozesse an das Modell übergeben und sich so ganz auf Entscheidungen konzentrieren.

Preise für Claude Sonnet 4. 5

Claude Opus vs. Claude Sonnet: Vergleich der Features

Sie haben gesehen, wofür Claude Opus und Claude Sonnet entwickelt wurden. Vergleichen wir nun die Features, die für Software-Engineering-Teams tatsächlich einen Unterschied machen, von der Tool-Nutzung über die Codierungsgeschwindigkeit bis hin zur Tiefe der Argumentation.

Wenn Sie noch dabei sind, herauszufinden, wie Sie KI in der Softwareentwicklung einsetzen können, hilft Ihnen dieser Vergleich dabei, das richtige Modell für jeden Workflow auszuwählen.

Feature Nr. 1: Werkzeuggebrauch und langlebige Agenten

Opus ist die sicherere Wahl, wenn ein Agent-Lauf nicht unbemerkt fehlschlagen darf. Opus 4. 5 bietet nun eine „Aufwand”-Steuerung, sodass Sie bei komplexen Workflows, bei denen es auf Genauigkeit ankommt, mehr Rechenleistung einsetzen können.

Sonnet wurde entwickelt, um Agenten den ganzen Tag über mit weniger Unterbrechungen auszuführen. Sonnet 4. 5 legt den Schwerpunkt auf die Befolgung von Anweisungen, die Auswahl von Tools und die Fehlerkorrektur, wodurch Teams wiederkehrende Workflows mit weniger manueller Nachbearbeitung automatisieren können.

Feature Nr. 2: Erweiterte Codierungs- und Codegenerierungsqualität

Claude Opus ist das Modell der Wahl, wenn die Codierungsaufgabe komplex ist. Denken Sie an Refactorings mit mehreren Dateien, instabile Tests oder Debugging, bei dem eine falsche Annahme Sie in eine Sackgasse führt. Mit Claude Opus 4. 5 können Sie tiefere Überlegungen anstellen, wenn die Änderung riskant ist.

Claude Sonnet eignet sich hervorragend für alltägliche Codierungsaufgaben, bei denen es auf Geschwindigkeit und Konsistenz ankommt. Claude Sonnet 4. 5 funktioniert in der Regel gut, wenn Sie kleinere Features implementieren, Dienstprogramme schreiben, Dokumentationen entwerfen oder Korrekturen durchlaufen.

Es ist auch ein kostengünstiges Modell für wiederkehrende Arbeiten. Teams, die auf KI-Code-Tools setzen, verwenden häufig Sonnet für schnelle Iterationen und Opus für risikoreichere Änderungen.

Feature Nr. 3: Kontextfenster und Workflows mit langem Kontext

Claude Opus

Claude Opus wurde für tiefgehende Arbeiten entwickelt, bei denen das Modell viel Kontext im Blick behält. Das ist hilfreich, wenn Sie eine lange Spezifikation, ein Designdokument und mehrere zugehörige Codepfade zusammenfügen, bevor Sie eine Entscheidung treffen, die im gesamten System konsistent sein muss.

Claude Sonnet

Claude Sonnet ist die praktischere Wahl, wenn Sie häufig Workflows mit langem Kontext ausführen. Es unterstützt umfangreiche Kontextanwendungsfälle zu geringeren Kosten, sodass Teams größere Eingaben vornehmen, schneller iterieren und dennoch die Kosten unter Kontrolle halten können.

📽️ Video ansehen: Sie haben Claude Opus und Sonnet verglichen, sind sich aber noch unsicher, was das für die tatsächliche Codierung bedeutet? Dieses Video zeigt, wie KI-Codierungsagenten innerhalb Ihres Workflows schreiben, debuggen und Verbesserungen vorschlagen, damit Sie schneller liefern können, ohne die Kontrolle zu verlieren.

💡 Profi-Tipp: ClickUp Brain kann Ihnen dabei helfen, alle Ihre Aufgaben basierend auf Komplexität, Risiko und Geschwindigkeitsanforderungen unter Opus oder Sonnet zu klassifizieren. Sie können ClickUp Brain Fragen stellen wie:

• Wie können Sie mir helfen, zwischen Claude Opus und Claude Sonnet zu wählen, basierend auf der Komplexität einer Aufgabe, dem Risiko und den Anforderungen an die Geschwindigkeit?
• Was sind einige Beispiele für Aufgaben, die ich den einzelnen Modellen zuweisen sollte?
• Können Sie mir dabei helfen, einem der Modelle eine bestimmte Aufgabe zuzuweisen?

Darüber hinaus gibt es viele weitere komplexe Fragen, die Ihnen ein klareres Verständnis dafür vermitteln können, wie Sie Ihre aktuellen Aufgaben angehen sollten.

Claude Opus vs. Claude Sonnet auf Reddit

Redditoren formulieren dies in der Regel als Kompromiss zwischen „bestem Ergebnis pro Durchlauf” und „bestem Ergebnis pro Dollar und Minute”.

Claude Opus wird ausgewählt, wenn die Aufgabe komplex ist und Sie weniger Fehler wünschen. Claude Sonnet wird ausgewählt, wenn Sie Aufgaben mit hohem Volumen haben und Geschwindigkeit sowie Kosteneffizienz benötigen.

Für Claude Opus erwähnen Benutzer:

Ich verwende Claude Opus 4. 1 vollständig in meinem Terminal-Setup für Codierung, Argumentation und agentenähnliche Aufgaben. Es hat sich für komplexe Workflows als zuverlässig erwiesen.

Opus-Benutzer stehen jedoch auch vor bestimmten Herausforderungen, wie zum Beispiel dieser:

Manchmal, wenn es keine richtige Lösung findet, tut es so, als wäre alles korrekt, auch wenn dies nicht der Fall ist.

Bei Claude Sonnet konzentrieren sich Redditoren auf Geschwindigkeit, Effizienz und Tool-Nutzung:

Sonnet 4. 5 hat einen komplexen Deadlock-Fehler in zwei Schritten behoben, an dem Opus 4. 1, Gemini 2. 5 Pro und Codex 5 CLI Thinking wochenlang gearbeitet haben.

Unterdessen haben Redditoren auch auf unfaire Limite für Sonnet hingewiesen:

In den meisten Fällen hat der Chat meine Anrufe nicht einmal repariert oder weitergeleitet. Ich bin Pro-Plan-Benutzer, was angesichts dieser Limite sehr unfair ist.

Lernen Sie ClickUp kennen: Die beste Alternative zu Claude Opus vs. Sonnet

Es beginnt wie ein normaler Dienstag. Jemand fügt eine Modellausgabe in ein Ticket ein, aber niemand weiß, welcher Befehl sie erzeugt hat oder welcher Kontext fehlt.

Denn verschiedene Teammitglieder verwenden unterschiedliche Modelle an unterschiedlichen Orten. Prompts werden von Grund auf neu geschrieben. Die Ergebnisse werden ohne Rückverfolgbarkeit kopiert, sodass die Qualität variiert und es schwieriger ist, zu erklären, wie Entscheidungen getroffen wurden. Das Ergebnis ist dann das, was man als KI-Wildwuchs bezeichnet.

Aus diesem Grund ist ClickUp eine starke Alternative zu KI-Tools in der Unterhaltung über Claude Opus vs. Sonnet. ClickUp ist der weltweit erste konvergente KI-Arbeitsbereich , der Arbeit und KI-Unterstützung nah an der Arbeit selbst hält.

Als Nächstes werden wir erläutern, wie dieses Konzept in der Praxis für Softwareteams aussieht. Wir werden darlegen, wie ClickUp Ihnen dabei hilft, KI in den Bereichen Planung, Dokumentation und Lieferung einzusetzen, ohne den Kontext zu verlieren.

ClickUp's One Up #1: ClickUp Brain

ClickUp Brain speichert KI im selben Workspace wie Ihre Aufgaben und Dokumente. So bleiben alle Ihre Ergebnisse mit dem Quellkontext verknüpft, wodurch sie leichter wiederverwendet und überprüft werden können. Außerdem können Sie LLMs im selben Workflow wechseln, sodass Sie Claude für tiefgreifende Argumentationen und ein schnelleres Modell für alltägliche Aufgaben verwenden können. Dies ist möglich, ohne den Kontext zwischen den tools kopieren und einfügen zu müssen.

Sobald KI in den Workflow integriert ist, ist der nächste Engpass die Weiterverfolgung. ClickUp AI Super Agents helfen Ihnen dabei durch Automatisierung wiederkehrender Schritte in Ihrem Workspace, sodass Updates, Übergaben und Weiterleitungen nicht mehr davon abhängen, dass sich jemand daran erinnert. Das bedeutet weniger unterbrochene Threads, eine schnellere Ausführung und sauberere Workflows für Software-Engineering-Teams.

ClickUp’s One Up #2: ClickUp Codegen Agent

Die meisten KI-Tools helfen Ihnen beim Schreiben von Snippets, beim Erklären von Funktionen oder beim Refactoring von Logik, überlassen dann aber den Rest den Menschen. Die eigentliche Arbeit findet nach wie vor anderswo statt.

Der Codegen Agent von ClickUp unterscheidet sich dadurch, dass er innerhalb des Ausführungssystems arbeitet. Wenn er in einer Aufgabe getaggt wird, kann er produktionsreifen Code generieren, der die Spezifikationen, Akzeptanzkriterien, Kommentare und die umgebenden Arbeiten vollständig berücksichtigt. Er schlägt nicht nur Code vor, sondern trägt direkt zur Nachverfolgung der Lieferung bei.

Dies ist wichtig, da Softwareteams nicht isoliert mit dem Schreiben von Code zu kämpfen haben. Sie haben Schwierigkeiten, Entscheidungen in die Umsetzung zu übertragen, Spezifikationen an Änderungen anzupassen und sicherzustellen, dass die Arbeit tatsächlich vorankommt.

Durch die Verbindung der Codegenerierung mit Aufgaben, Überprüfungen und dem Status des Workflows macht Codegen die KI von einem Hilfsmittel zu einem Teammitglied, das an der Umsetzung beteiligt ist. Das ist der entscheidende Unterschied zwischen ClickUp und eigenständigen KI-Tools wie Claude.

ClickUp's One Up #3: ClickUp Dokumente

Spezifikationen scheitern, weil sich das Dokument und der Plan nach dem ersten Sprint voneinander entfernen. Dann beginnen die Ingenieure, auf veralteten Entscheidungen aufzubauen, und Code-Reviews werden zu „Moment mal, wann haben wir das geändert?“

ClickUp Docs hält die Dokumentation mit der Arbeit verbunden, indem es Dokumente und Aufgaben an einem Ort miteinander verknüpft. Sie können Text in nachverfolgbare Aufgaben umwandeln, Teamkollegen mit Kommentaren taggen und Widgets in das Dokument einfügen, um den Status zu aktualisieren, Eigentümer zuzuweisen und den Fortschritt anzuzeigen, ohne die Seite verlassen zu müssen.

Wenn Ihr Team versucht, Dokumentation für Code zu schreiben, ohne bei der Sprint-Arbeit in Verzug zu geraten, erleichtert die Verbindung von Dokumenten und Aufgaben die Aktualisierung erheblich.

ClickUp's One Up #4: ClickUp für Software-Teams

Die meisten Lieferprobleme sind nicht auf „schlechte Technik” zurückzuführen. Es gibt schlechte Übergaben zwischen Planung, Ausführung und Sichtbarkeit. Die Arbeit wird auf verschiedene Tools aufgeteilt, und der Status wird zu einer Spekulationssache. Dann kommt es zu Abweichungen vom Umfang, Blockaden werden verdeckt, und die Teams verbringen mehr Zeit mit der Synchronisierung als mit der Auslieferung.

ClickUp for Software Teams vereint Aufgaben, Dokumente und Zusammenarbeit in einem Workflow, sodass die Lieferung vom ersten Ticket bis zur endgültigen Veröffentlichung nachverfolgt werden kann. Wenn Ihr Team Sprints durchführt, hilft Ihnen ClickUp for Agile dabei, Rituale und Arbeit im selben System zu verwalten.

Auf diese Weise lassen sich Ihre Stand-ups, Backlogs und Sprint-Fortschritte einfacher verwalten, ohne zwischen verschiedenen Apps hin- und herspringen zu müssen.

💡 Profi-Tipp: Wenn Ihr Team immer wieder dieselbe Sprint-Struktur neu erfindet, verwenden Sie die ClickUp-Vorlage für die Softwareentwicklung, um mit einem vorgefertigten Workflow für Planung, Entwicklung und Auslieferung zu beginnen. Damit können Sie Epics, Backlogs, Sprints und QA-Übergaben an einem Ort zusammenfassen, sodass der Fortschritt sichtbar bleibt und die Auslieferung nicht von einer Abhängigkeit zu einem separaten Tracker beeinflusst wird.

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ClickUp Your Workflow, Not Your Verwirrung

Die Wahl zwischen Claude Opus und Sonnet hängt letztendlich davon ab, welches Modell Ihren Anforderungen besser entspricht. Opus ist die sicherere Wahl für komplexe Aufgaben und fortgeschrittene Codierung, bei denen es auf Korrektheit ankommt. Sonnet ist besser geeignet, wenn Sie Geschwindigkeit und kostengünstige Ergebnisse bei wiederholten Arbeiten benötigen.

Wenn Sie eine einfachere Möglichkeit suchen, mit einem der beiden Modelle zu arbeiten, ist ClickUp die beste Alternative mit erweiterten Funktionen, da es die Ausführung und KI-Unterstützung an einem Ort vereint.

Die KI von ClickUp unterstützt auch erweiterte Argumentationsfähigkeiten und visuelles Denken, sodass Sie von Spezifikationen und Code zu Screenshots, Diagrammen und UI-Feedback übergehen können, ohne den Kontext zu verlieren.

Melden Sie sich bei ClickUp an und führen Sie Ihren Software-Workflow von einem einzigen Workspace aus.