Der Pull Request sollte eigentlich nur ein paar Zeilen umfassen, um eine API zu verbinden und einen kurzen Test durchzuführen, der noch vor dem Abendessen erledigt sein sollte. Stattdessen ist es jetzt 23:47 Uhr und der Build schlägt aus Gründen fehl, die irgendwo in einem Legacy-Modul verborgen sind, das seit Jahren niemand mehr angerührt hat. Der neueste Ingenieur googelt still und leise Akronyme, die ihm während seiner Einarbeitung nie beigebracht wurden.
Diese sich wiederholende Arbeit und das in alten Repositories eingeschlossene Stammeswissen erschöpfen Teams in den meisten Fällen.
Amazon Q Developer wurde entwickelt, um solche Probleme zu lösen. Es versteht Ihre Codebasis, Ihre Dienste und Ihren Kontext, sodass das Schreiben von Code sich wie die Fortsetzung einer bereits begonnenen Unterhaltung anfühlt.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Amazon Q bei der Codegenerierung hilft, welche wichtigen Features Softwareentwickler nutzen und für welche Teams es am besten geeignet ist.
Als Bonus gehen wir auch darauf ein, was passiert, wenn die Codegenerierung allein nicht ausreicht, und warum einige Teams auf umfassendere Systeme wie ClickUp zurückgreifen. 🤩
Was ist Amazon Q Developer?
Amazon Q Developer ist der generative KI-Assistent von AWS, der Entwicklern und IT-Fachleuten dabei hilft, Anwendungen auf Amazon Web Services zu erstellen, zu betreiben, zu verwalten und zu optimieren.
Es bringt KI-gestützte Unterstützung direkt in Entwicklertools wie IDEs (VS Code, JetBrains, Visual Studio), die Befehlszeile, die AWS-Konsole und sogar Chat-Apps wie Slack und Microsoft Teams.
Im Kern handelt es sich um einen KI-gesteuerten Kollaborationspartner, der Fragen in natürlicher Sprache zu Ihrem Code, Ihrer Architektur, Ihrer Projekt-Struktur und Best Practices versteht und relevante, umsetzbare Antworten liefert. Dank seiner Grundlage auf Amazon Bedrock, der generativen KI-gestützten Plattform von AWS, ist es bestens mit AWS-Ressourcen und realen Workflows vertraut.
🔍 Wussten Sie schon? Die „Softwarekrise” der 1960er Jahre bezieht sich auf die Unfähigkeit der Softwareentwicklung, mit den rasanten Fortschritten im Hardwarebereich Schritt zu halten, was das Ergebnis kostspieliger, verzögerter, unzuverlässiger und komplexer Projekte ist. Der Begriff wurde 1968 auf der NATO-Konferenz geprägt und verdeutlichte das Scheitern von beispielsweise IBMs OS/360, was zur Entstehung des Software-Engineering führte.
Erste Schritte mit Amazon Q Developer
Hier finden Sie eine klare, schrittweise Anleitung, wie Sie mit Amazon Q Developer beginnen können, ohne Ihre Arbeitsweise zu ändern oder einen neuen Workflow zu erlernen. 👇
Schritt 1: Wählen Sie aus, wo Sie Amazon Q Developer verwenden möchten.
Amazon Q Developer funktioniert in mehreren Umgebungen, sodass Sie dort beginnen können, wo Sie sich am wohlsten fühlen.
Sie können es verwenden in:
- IDEs: JetBrains (IntelliJ IDEA und andere), VS Code, Visual Studio, Eclipse
- Befehlszeile: macOS, Linux (AppImage/Ubuntu), Windows
- AWS Management Console: direkt in Ihrem AWS-Konto
- Gitlab Duo mit Amazon Q: Vorschau für selbstverwaltete Benutzer von Gitlab Ultimate
- Amazon Q Developer Web Experience: für Transformations- und Modernisierungsaufgaben
Wenn Sie bereits Code in einer IDE oder einem Terminal schreiben, ist dies der schnellste Einstieg.
Schritt 2: Amazon Q Developer installieren
Die Installation dauert nur wenige Minuten.
➡️ Für IDEs:
- Laden Sie das Amazon Q Developer-Plugin für Ihren Editor herunter.
- Zu den unterstützten IDEs gehören JetBrains, VS Code, Visual Studio und Eclipse.
➡️ Für die Befehlszeile:
- Laden Sie die Amazon Q Developer CLI für Ihr Betriebssystem herunter.
- Funktioniert unter macOS, Linux und Windows.
Nach der Installation wird Amazon Q Teil Ihres Editors oder Terminals, sodass keine separate App erforderlich ist.
🔍 Wussten Sie schon? Perfektionismus ist ein wesentlicher Faktor für Burnout in der Softwareentwicklung, der oft durch die binäre Natur von Code verstärkt wird: Entweder funktioniert er oder er funktioniert nicht. Diese „Alles-oder-Nichts“-Realität in Verbindung mit der Subjektivität führt oft dazu, dass Entwickler in einem Zyklus aus endlosen Überarbeitungen und Selbstzweifeln gefangen sind.
Schritt 3: Durchführen der Authentifizierung Ihres Kontos
Nach der Installation müssen Sie sich anmelden, damit Amazon Q die Antworten personalisieren und auf den AWS-Kontext zugreifen kann.
Sie können die Authentifizierung durchführen mit:
- Die AWS Builder ID, ideal für Einzelpersonen und ein schnelles Setup
- Das IAM Identity Center eignet sich am besten für Teams und Unternehmen.
Dieser Schritt stellt die sichere Verbindung zwischen Amazon Q und Ihrer AWS-Umgebung her.
Schritt 4: Beginnen Sie mit der Nutzung von Amazon Q Developer
Nach der Authentifizierung können Sie sofort mit der Arbeit beginnen.
In IDEs wird Amazon Q Developer je nach verwendetem Editor direkt in der Aktivitätsleiste oder als separates Toolfenster angezeigt. Sie können während der Arbeit inline mit ihm chatten, neuen Code generieren, vorhandene Logik umgestalten oder Fragen zu Ihrem Projekt, bestimmten Fehlern oder AWS-Services stellen.
In der Befehlszeile ist Amazon Q Developer direkt in Ihrem Terminal verfügbar. Sie können es direkt aufrufen, um Code-Schnipsel zu generieren, Erklärungen zu erhalten oder während der Codeüberprüfung um Vorschläge zu bitten, ohne die CLI verlassen oder Ihren Workflow unterbrechen zu müssen.
🔍 Wussten Sie schon? Der 1946 vorgestellte ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) wog über 27 Tonnen und enthielt 18.000 Vakuumröhren. Anstatt wie heute Code einzugeben, mussten die frühen Programmierer Kabel einstecken und ausstecken und Schalter umlegen, um Berechnungen durchzuführen – eine Welt entfernt von modernen IDEs.
Schritt 5: Verwenden Sie Amazon Q Developer in der AWS-Konsole (optional)
Wenn Sie mehr Zeit mit der Verwaltung der Infrastruktur als mit dem Schreiben von Code verbringen, ist die Konsole ein guter Einstiegspunkt.
- Melden Sie sich bei der AWS Management Console an (oder erstellen Sie ein kostenloses AWS-Konto).
- Wählen Sie das Amazon Q-Symbol in der Seitenleiste der Startseite der Konsolen-Startseite aus.
- Stellen Sie Fragen zu AWS-Services, Konfigurationen oder Best Practices.
Innerhalb der Konsole kann Amazon Q außerdem:
- Hilfe bei der Fehlerbehebung von Netzwerkproblemen mit dem VPC Reachability Analyzer
- Empfehlen Sie die richtigen Amazon EC2-Instanztypen basierend auf Ihrer Workload und Ihrem Nutzungskontext.
Dadurch lassen sich architektonische und operative Entscheidungen schneller und einfacher treffen.
Wichtige Amazon Q-Entwickler-Features für die Codegenerierung
Amazon Q Developer konzentriert sich darauf, die tägliche Codierungsarbeit zu beschleunigen, indem KI direkt in den Entwicklungsprozess eingebettet wird. Hier sind einige Kernfunktionen dieses KI-Agenten für die Codierung:
Inline-Code-Vorschläge und Autovervollständigung
Amazon Q Developer liefert Ihnen während der Eingabe Echtzeit-Codevorschläge, sodass Sie schneller programmieren können, ohne Ihren Programmierprozess zu unterbrechen. Sobald Sie die Amazon Q-Erweiterung installiert haben, sind diese Vorschläge im Standard aktiviert – Sie können einfach mit dem Schreiben von Code oder Kommentaren beginnen, und Q beginnt mit der Antwort.
Während Sie tippen, überprüft Amazon Q Folgendes:
- Ihr aktueller Code oder Ihr Kommentar
- Zuvor in derselben Datei geschriebener Code
- Bereits definierte Dateinamen, Variablen, Konstanten und Funktionen
- AWS-Services, vorhandene Codebasen, SDKs und Bibliotheken, die Sie verwenden
Basierend auf diesem Kontext liefert es Vorschläge, die von folgenden Bereichen abdecken können:
- Eine einzige Codezeile
- Ein fertiggestelltes Statement oder ein fertiggestellter Block
- Eine vollständige Funktion mit Fehlerbehandlung und Kommentaren
Sie sehen präzise Vorschläge direkt in Ihrem Editor und können diese sofort über Ihre Tastatur übernehmen. Wenn ein Vorschlag nicht Ihren Vorstellungen entspricht, können Sie einfach weiter tippen.
Im Laufe der Zeit können diese Vorschläge an die internen Bibliotheken, die proprietäre Logik und den bevorzugten Codierungsstil Ihres Teams benutzerdefiniert angepasst werden. Die Autovervollständigung wirkt weniger generisch und ist besser auf die tatsächliche Funktionsweise Ihrer Codebasis abgestimmt, was die Produktivität der Entwickler steigert.
🧠 Wissenswertes: 1953 entwickelten John W. Backus und sein Team bei IBM Speedcoding (oder Speedcode), um die immense Schwierigkeit der Programmierung des IBM 701-Computers mit rohem Maschinencode zu verringern. Dieses Spannungsfeld zwischen einfacher Entwicklung und Effizienz ist einer der frühesten dokumentierten Schritte in Richtung Automatisierung der Codierung.
Übersetzung von natürlicher Sprache in Code
Mit Amazon Q Developer können Sie Code auch in einfachem Englisch schreiben. Anstatt mit einer leeren Datei zu beginnen oder nach Beispielen zu suchen, können Sie beschreiben, was Sie erstellen möchten, und Q übersetzt diese Absicht in funktionierenden Code.
Sie können beispielsweise Folgendes zu erledigen:
- Beschreiben Sie die Funktionalität in einem Kommentar und erhalten Sie eine vollständige Funktion generiert.
- Bitten Sie Q, APIs, Lambda-Handler oder Konfigurationslogik in einfacher Sprache zu erstellen.
- Erklären Sie, was Sie erreichen möchten, nicht wie es Zeile für Zeile geschrieben werden soll.
Sie könnten beispielsweise einen Kommentar wie „Erstellen Sie einen S3-Bucket und speichern Sie Benutzer-Uploads“ schreiben, und Amazon Q kann anhand dieser Beschreibung den erforderlichen Code, Importe und AWS SDK-Aufrufe generieren.
Dieser Ansatz mit natürlicher Sprache eignet sich auch für strukturiertere Aufgaben:
- Übersetzen von Infrastrukturdefinitionen zwischen Formaten (z. B. Konvertieren eines IaC-Frameworks in ein anderes mithilfe der CLI)
- Generierung von Boilerplate-Code für serverlose Anwendungen
- Erstellen von Setup-Logik, Berechtigungen und Ressourcendefinitionen auf der Grundlage einer kurzen Eingabeaufforderung
Benutzerdefinierte Codeanpassung für Ihre Codebasis
Standardmäßig geben Ihnen KI-Tools allgemeine Vorschläge. Amazon Q Developer geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem es Ihnen ermöglicht, die Codegenerierung und Chat-Antworten anhand Ihrer eigenen privaten Codebasis benutzerdefiniert anzupassen. Das bedeutet, dass Q weiß, wie man Code schreibt, und lernt, wie Ihr Team Code schreibt.
Die benutzerdefinierte Codeanpassung ist als Teil der Amazon Q Developer Pro-Stufe verfügbar und wird von einem Administrator eingerichtet.
Der Prozess folgt einem klaren Flow:
- Verbinden Sie Ihre Code-Repositorys: Der Administrator verbindet Repositorys von GitHub, Gitlab, Bitbucket oder Amazon S3 auf sichere Weise.
- Erstellen Sie die Anpassung: Amazon Q analysiert den Code und erstellt ein benutzerdefiniertes Modell. Eine Bewertungsnote zeigt, wie effektiv die Anpassung voraussichtlich sein wird.
- Aktivieren und Steuern des Zugriffs: Die benutzerdefinierte Anpassung wird aktiviert und für bestimmte Benutzer oder Teams freigegeben.
- Verwendung in der IDE: Entwickler wählen das benutzerdefinierte Profil in unterstützten IDEs wie VS Code oder JetBrains aus und erhalten sofort maßgeschneiderte Vorschläge und Chat-Antworten.
Das Modell wird in regelmäßigen Zeiträumen aktualisiert, um Änderungen in Ihrer Codebasis widerzuspiegeln, sodass die Empfehlungen auch bei Weiterentwicklungen Ihres Systems aktuell bleiben.
❗️ Hinweis: Der gesamte für die Anpassung verwendete Code bleibt privat für Ihr Unternehmen. Er wird nicht zum Trainieren von AWS-Grundlagenmodellen verwendet, und benutzerdefinierte Vorschläge haben nur für autorisierte Entwickler innerhalb Ihres Kontos Sichtbarkeit.
Agentische Fähigkeiten für komplexe Aufgaben
Amazon Q Developer beschränkt sich nicht nur darauf, Code vorzuschlagen oder Fragen zu beantworten. Es kann auch als Agent fungieren, d. h. es kann komplexe, mehrstufige Aufgaben in Ihrem Namen mit minimalem Aufwand planen, begründen und ausführen.
Sie beschreiben das Ziel in natürlicher Sprache, und Amazon Q findet heraus, wie es erreicht werden kann. Es unterteilt die Anfrage in logische Schritte, entscheidet, welche tools verwendet werden sollen, führt die Aktionen aus und wiederholt dies so lange, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Es umfasst speziell entwickelte Agenten, die sich jeweils auf einen bestimmten Teil des Softwareentwicklungslebenszyklus konzentrieren. Hier sind einige davon, die Ihnen helfen, KI in der Softwareentwicklung effizient einzusetzen:
1. Entwicklungsagent (/dev)
Wenn Sie bereit sind, ein neues Feature zu entwickeln oder einen Fehler zu beheben, ist dies der Agent, an den Sie sich zuerst wenden sollten. Er hilft Ihnen dabei, Features zu implementieren oder Fehler in mehreren Dateien zu beheben. Sie beschreiben die Änderung in einfacher Sprache, und der Agent analysiert Ihre bestehende Codebasis, erstellt einen Schritt-für-Schritt-Plan und zeigt Ihnen, was er ändern möchte.
Dies ist besonders nützlich für Änderungen, die sich über mehrere Ebenen erstrecken, wie z. B. die gemeinsame Aktualisierung von APIs, Geschäftslogik und Konfiguration.
🧠 Wissenswertes: Das ikonische Programm „Hello, World!” wurde in den 1970er Jahren als Standardprogramm für Anfänger berühmt und festigte durch die Arbeit von Brian Kernighan bei Bell Laboratories seinen Platz in der Programmierkultur.
2. Testagent (/test)
Sobald der Code fertig ist, ist das Testen der nächste logische Schritt, und der Agent übernimmt diese Aufgabe und konzentriert sich auf die Verbesserung der Testabdeckung. Er identifiziert, was getestet werden muss, generiert Unit-Tests (einschließlich Randfällen und Fehlerszenarien), erstellt bei Bedarf Mocks und führt die Tests in Ihrer IDE aus.
3. Agent überprüfen (/review)
Bevor etwas zusammengeführt wird, sollten Sie eine zweite Meinung einholen. Hier kommt der Review Agent ins Spiel. Er fungiert als automatisierter Code-Reviewer und überprüft Ihren Code auf Risiken der Sicherheit, Probleme der Qualität und Verstöße gegen Best Practices wie offengelegte Anmeldedaten, unsichere Abfragen oder schwache Fehlerbehandlung.
4. Dokumentationsagent (/doc)
Und wenn alles versandfertig ist, wird die Dokumentation oft zum letzten Problem. Der Dokumentationsagent kümmert sich darum, indem er die Projektdokumentation durch Codebasis-Analyse generiert oder aktualisiert.
Es kann README-Dateien erstellen oder aktualisieren, APIs erklären und wichtige Komponenten dokumentieren, sodass Sie nicht alles manuell schreiben müssen.
Amazon Q-Anwendungsfälle für Entwicklerteams
Von der Beschleunigung der Entwicklung von Features bis zur Vereinfachung cloud-nativer Workflows – Amazon Q Developer wurde für Teams entwickelt, die Anwendungen auf AWS erstellen und warten.
Diese Anwendungsfälle zeigen, wo es sich am besten in reale Engineering-Workflows einfügt, wie Teams es über grundlegende Code-Vorschläge hinaus anwenden und wie Sie durch den Einsatz dieser KI-gestützten Praktiken ein besserer Programmierer werden können.
Generieren Sie Unit-Tests für bestehende Projekte
Mit Amazon Q Developer ist das Schreiben von Unit-Tests keine langwierige, manuelle Aufgabe mehr, sondern wird Teil Ihres täglichen Workflows. Anstatt Testfälle von Hand zu erstellen, ist der Auslöser für den Unit-Test-Agenten eine einfache /test-Eingabe in Ihrer IDE.
📌 So funktioniert es in der Praxis:
Sie können eine Funktion markieren oder direkt im Amazon Q-Chat /test ausführen. Q analysiert Ihre Codebasis, versteht den Kontext und generiert automatisch relevante Unit-Tests. Dazu gehören häufige Pfade, Randfälle und Szenarien mit Fehlern, die leicht zu übersehen sind.
⚡️ Was macht es so nützlich:
- Generiert Testdateien oder fügt diese an bestehende Dateien an.
- Erstellt Mocks und behandelt Ausnahmen
- Verbessert die Abdeckung ohne Routinearbeit
Bevor etwas hinzugefügt wird, bittet Amazon Q Sie um Ihre Zustimmung. Sie überprüfen die Änderungen, akzeptieren die gewünschten und behalten die vollständige Kontrolle.
Das Ergebnis ist eine schnellere Testabdeckung, zuverlässigerer Code und mehr Zeit für die Entwicklung von Features statt für das Schreiben sich wiederholender Tests.
Legacy-Code umgestalten und optimieren
Legacy-Code verlangsamt Teams oft durch komplexe Logik, veraltete Muster und riskante Änderungen. Amazon Q Developer hilft Ihnen, dies sicher direkt in Ihrer IDE zu bereinigen.
📌 So führen Sie mit Amazon Q eine Refaktorisierung durch:
Öffnen Sie die Datei, markieren Sie den Code, den Sie verbessern möchten, und bitten Sie Amazon Q, ihn mithilfe einer einfachen Eingabeaufforderung wie „Diese Logik vereinfachen“ oder „Für Leistung optimieren“ zu refaktorisieren oder zu optimieren.
Amazon Q präsentiert zunächst einen klaren, schrittweisen Plan, in dem Folgendes erläutert wird:
- Was wird sich ändern?
- Warum die Änderung notwendig ist
- Wie verbessert es die Lesbarkeit, Leistung oder Wartbarkeit?
Sie können Fragen stellen, den Ansatz verfeinern oder den Vorgang ganz abbrechen. Nach der Freigabe kann der aktualisierte Code mit einem einzigen Klick eingefügt werden. In vielen Fällen aktualisiert oder generiert Q auch Tests, sodass Sie Änderungen sofort validieren können.
Beschleunigen Sie die Einarbeitung neuer Entwickler
Onboarding bedeutet in der Regel, sich durch unbekannte Codes, veraltete Dokumente und viele Fragen zu kämpfen. Amazon Q Developer beschleunigt diesen Prozess, indem es wie ein integrierter Leitfaden innerhalb der IDE fungiert.
📌 So hilft es:
- Codebasis schneller verstehen: Neue Entwickler können Amazon Q bitten, Dateien, Funktionen oder Workflows zu erklären, und erhalten Antworten, die direkt mit dem tatsächlichen Code verknüpft sind.
- Dokumentationslücken automatisch schließen: Mithilfe des /doc-Agenten kann Q README-Dateien oder Dokumentationen auf Ordner-Ebene generieren, indem es die Repositorys analysiert. Dies hilft neuen Mitarbeitern, die Architektur, den Datenflow und die wichtigsten Komponenten schnell zu verstehen.
- Lernen Sie Standards durch praktische Anwendung: Amazon Q generiert Code, der bestehenden Mustern und internen Bibliotheken folgt, und hilft neuen Entwicklern so, vom ersten Tag an korrekten Code zu schreiben.
📖 Lesen Sie auch: Vorlagen für die Softwareentwicklung
Best Practices für die Code-Generierung mit Amazon Q für Entwickler
Amazon Q Developer funktioniert am besten, wenn Sie es wie einen intelligenten Pair-Programmierer behandeln. Hier sind einige Vorgehensweisen, die Ihnen helfen, genaue und nutzbare Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig Ihre Codebasis unter Kontrolle zu halten.
- Beginnen Sie mit einer bestehenden Struktur: Fügen Sie Importe, Klassendefinitionen oder Funktionen hinzu, bevor Sie Q bitten, Logik zu generieren, damit es den Umfang und die Absicht versteht.
- Dateien fokussiert halten: Teilen Sie nicht zusammenhängende Logik in separate Dateien oder Module auf, um zu vermeiden, dass das Modell durch gemischte Kontexte verwirrt wird.
- Chat für komplexe Aufgaben nutzen: Wechseln Sie von Inline-Vorschlägen zum Chat-Fenster, wenn die Aufgabe Erklärungen, Iterationen oder schrittweise Begründungen erfordert.
- Seien Sie konkret und präzise: Erwähnen Sie die Sprache, das Framework, die Version und die erwartete Ausgabe, anstatt allgemeine Fragen zu stellen.
- Fügen Sie reale Eingaben hinzu: Fügen Sie relevante Codeausschnitte, Fehlermeldungen oder Beispieldaten ein, damit Q das tatsächliche Problem analysieren kann.
- Bitte lesen Sie vor der Annahme: Überprüfen Sie den generierten Code auf Korrektheit, Probleme der Sicherheit und Übereinstimmung mit den Zielen Ihres Projekts.
Limitierungen von Amazon Q Developer
Amazon Q Developer ist leistungsstark, aber selbst die besten Editors haben ihre Limite. Sie sollten sich über die Kontingente, technischen Grenzen und betrieblichen Einschränkungen des Tools im Klaren sein, um die Nutzung realistisch zu planen und Überraschungen bei der Skalierung der Einführung zu vermeiden.
- Monatliche Begrenzung der Code-Transformationen: Begrenzt automatisierte Code-Transformationen auf 4.000 Codezeilen pro Monat in der Pro-Stufe, aggregiert auf Ebene des Kontos.
- Limit agentengesteuerter Workflows: Erlaubt nur 30 agentenbasierte Aufrufe pro Monat in IDEs und Amazon CodeCatalyst für Entwicklungsagenten.
- Pull Request-Zusammenfassungen einschränken: Generiert bis zu 20 Pull Request-Zusammenfassungen pro Monat in CodeCatalyst.
- Reduzierung der Kapazität in kostenlosen Tarifen: Für AWS Builder ID- und IAM-Benutzer gelten im Vergleich zu Pro-Tier-Benutzern niedrigere Kontingente.
- Durchsetzung von Limiten für die Größe von Eingabeaufforderungen: Es werden maximal 4.000 Zeichen pro Chat-Eingabeaufforderung akzeptiert, wodurch sehr große oder komplexe Anfragen eingeschränkt werden können.
- Menschliche Validierung erforderlich: Generiert gelegentlich unvollständigen oder falschen Code, sodass eine Überprüfung durch Entwickler zwingend erforderlich ist.
- Einschränkung komplexer Workflows: Erschwert die Automatisierung großer Datenmengen oder hochspezialisierter Prozesse ohne Support auf Unternehmensebene.
📮 ClickUp Insight: 12 % der Befragten geben an, dass KI-Agenten schwer einzurichten oder mit ihren Tools zu verbinden sind, und weitere 13 % sagen, dass es zu viele Schritte sind, um einfache Aufgaben mit Agenten zu erledigen.
Daten müssen manuell eingegeben werden, Berechtigungen müssen neu definiert werden, und jeder Workflow hat eine Abhängigkeit von einer Kette von Integrationen, die mit der Zeit ausfallen oder abweichen können.
Die gute Nachricht? Sie müssen die Super Agents von ClickUp nicht mit Ihren Aufgaben, Dokumenten, Chats oder Meetings „verbinden”. Sie sind nativ in Ihrem Workspace eingebettet und verwenden dieselben Objekte, Berechtigungen und Workflows wie jeder andere menschliche Mitarbeiter.
Da Integrationen, Zugriffskontrollen und Kontext im Standard vom Workspace übernommen werden, können Agenten sofort und ohne benutzerdefinierte Verkabelung toolübergreifend agieren. Vergessen Sie die Konfiguration von Agenten von Grund auf!
Alternative zu Amazon Q Developer
Amazon Q Developer eignet sich gut, wenn Sie in erster Linie Code-Unterstützung auf IDE-Ebene benötigen, insbesondere innerhalb des AWS-Ökosystems. Mit zunehmender Größe der Teams stoßen viele jedoch an seine Limite und müssen sich der Tatsache stellen, dass die Auslieferung von Software weit mehr umfasst als nur das Schreiben von Code. Die moderne Softwareentwicklung benötigt ein All-in-One-System, ohne dass Entwickler gezwungen sind, fünf verschiedene tools miteinander zu kombinieren.
Hier kommt ClickUp for Software Teams ins Spiel, der weltweit erste konvergierte KI-Arbeitsbereich, der Planung, Ausführung, Dokumentation, Zusammenarbeit und Code an einem Ort vereint. Er deckt den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) ab, wobei KI direkt in jede Arbeitsebene integriert ist, wodurch Work Sprawl vermieden wird.
Das bedeutet, dass ClickUp den gesamten Projektkontext versteht: Was ist die Aufgabe, warum ist sie wichtig, wer ist dafür verantwortlich, wo befindet sie sich im Sprint und welche Dokumentation gibt es bereits?
Sehen wir uns an, wie die Plattform über die Unterstützung auf IDE-Ebene hinausgeht und zu einer echten Alternative zu Amazon Q Developer wird! 💁
Beantworten Sie Fragen zur Arbeit mit ClickUp Brain
LLMs sind hervorragend darin, Sprache zu verstehen. Aber ohne echten Kontext sind sie immer noch auf Vermutungen angewiesen.
ClickUp Brain ist ein kontextbezogenes KI-Tool, das alles in Ihrem Workspace miteinander verknüpft. Es fasst ClickUp-Aufgaben, Dokumente, Unterhaltungen und den Projektverlauf zusammen, sodass seine Antworten die tatsächlichen Vorgänge widerspiegeln und nicht nur das, was in eine Eingabeaufforderung eingegeben wurde.
Hier erfahren Sie, was Teams mit dieser KI für Softwareteams erreichen können:
- Fassen Sie den Sprint-Fortschritt, Blockaden und Entscheidungen anhand von Live-Projektdaten zusammen.
- Stellen Sie Fragen und erhalten Sie Antworten auf der Grundlage realer Aufgabenhistorien.
- Erstellen Sie Code-Schnipsel in Dokumenten oder Aufgaben mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache.
- Ordnen Sie Produktbewertungen und Nutzer-Feedback den tatsächlichen Bedürfnissen und Prioritäten der Benutzer zu.
Wenn Sie beispielsweise eine Idee für eine App zur psychischen Gesundheit ausprobieren möchten, können Sie ClickUp Brain bitten, Ihnen bei der Validierung der Produkt-Markt-Passung zu helfen. Es greift auf Ihre Dokumente, Forschungsnotizen und Unterhaltungen zurück und stützt seine Antworten auf den tatsächlichen Kontext Ihres Projekts.
🧠 Wissenswertes: Der Apollo Guidance Computer (AGC) von 1969 arbeitete mit nur 72 Kilobyte Speicher (im allgemeinen Sprachgebrauch oft als 64 KB+ bezeichnet). Dieser minimale, handgefertigte Magnetkernspeicher war kleiner als die Datenmenge, die zum Speichern eines einzigen hochauflösenden Fotos auf einem modernen Smartphone benötigt wird.
Durchsuchen Sie Ihren gesamten ClickUp-Workspace mit ClickUp Enterprise Search
ClickUp Enterprise AI Search arbeitet im Hintergrund, damit jede Datei, jede Notiz und jede Integration sofort auffindbar ist. Es verbindet alle Ihre Tools wie Dokumente, Aufgaben, Chats, Meetings und sogar externe Apps wie Drive, Slack, Gmail und Notion in einer einzigen KI-gestützten Suchebene.
Sie können direkte, allgemeine Abfragen stellen, wie „Was sind die wichtigsten Kundenprobleme in diesem Monat?“ oder „Welche Features blockieren diesen Sprint?“, und erhalten Antworten, die auf Live-Workspace-Daten basieren.
🚀 Vorteil von ClickUp: Wenn Sie jemals mitten im Debugging unterbrochen wurden, um alte Tickets, Dokumente, GitHub-Threads oder Meeting-Notizen durchzugehen, wissen Sie, wie schnell ein Kontextwechsel den Arbeitsfluss unterbricht.
ClickUp Brain MAX behebt dieses Problem. Es bietet Ihnen einen Desktop-KI-Begleiter, der in Ihrem ClickUp-Workspace, externen KI-Orchestrierungstools und im Web funktioniert. Sie können mit Premium-KI-Modellen wie Brain, Claude, Gemini, OpenAI und anderen chatten, um Fehler zu analysieren, Code zu überprüfen, Anforderungen zusammenzufassen oder Dokumentationen zu erstellen.
Wenn Hindernisse durch Fragen wie „Wo wurde das besprochen?“ oder „Wie lautet die neueste Spezifikation?“ entstehen, zieht Brain MAX mit seiner Universal Search den Kontext aus Aufgaben, Dokumenten, GitHub, Dateien und Unterhaltungen an einem Ort zusammen.
Autonome Workflows mit ClickUp Agents ausführen
Sie fragen sich, wie Sie KI zur Automatisierung von Aufgaben einsetzen können? Dann sind Sie hier genau richtig.
ClickUp Super Agents sind KI-gestützte Teammitglieder, die in Ihrem Workspace tätig sind. Sie können taggt, mit Aufgaben betraut oder automatisch ausgelöst werden. Diese Agenten führen auch mehrstufige Schlussfolgerungen durch, anstatt nur einzelne Antworten zu geben.
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Assistenten oder regelbasierten Bots bieten ClickUp-Agenten folgende Vorteile:
- Speicher: Kurzzeit-, Langzeit-, episodischer Speicher und Präferenzspeicher, damit sie sich daran erinnern, wie Ihr Team arbeitet.
- Kontextintelligenz: Kontinuierliche Information über Projektaktualisierungen, Entscheidungen und Änderungen
- Autonomie: Die Fähigkeit, zu argumentieren, Aufgaben an Unteragenten zu delegieren und Workflows von Anfang bis Ende abzuschließen.
- Menschliche Kontrolle: Explizite Berechtigungen, Audit-Protokolle und Genehmigungs-Checkpoints
- Umgebungsbewusstsein: Sie können Risiken, Hindernisse oder Erkenntnisse proaktiv aufzeigen, ohne ständig dazu aufgefordert werden zu müssen.
Dadurch unterscheiden sie sich grundlegend von IDE-gebundenen Agenten oder Skripten für die Automatisierung.
Einblicke in ClickUp Super Agents:
Erstellen Sie Ihren eigenen ClickUp Super Agent
📌 Option 1: Erstellen Sie einen Super-Agenten mit dem Natural-Language Builder.
Dies ist der schnellste Weg, um loszulegen, und wird für die meisten Teams empfohlen. So funktioniert es:
- Öffnen Sie KI in der Seitenleiste „Globale Navigation“.
- Wählen Sie eine der folgenden Optionen: Wählen Sie eine Vorlage aus dem Agent-Katalog aus. Beginnen Sie von Grund auf mit einer Anfrage in einfacher englischer Sprache (z. B. „Einrichten eines Content-Workflows“ oder „Einrichten eines Content-Workflow-Assistenten“).
- Wählen Sie eine Vorlage aus dem Agent-Katalog aus.
- Beginnen Sie ganz von vorne mit einer Anfrage in einfacher Sprache (z. B. „Richten Sie einen Workflow-Assistenten für den Inhalt ein“).
- Beantworten Sie die Folgefragen des Entwicklers.
- Überprüfen Sie das Agentenprofil in der Seitenleiste.
- Agent aktivieren
- Wählen Sie eine Vorlage aus dem Agent-Katalog aus.
- Beginnen Sie ganz von vorne mit einer Anfrage in einfacher Sprache (z. B. „Richten Sie einen Workflow-Assistenten für den Inhalt ein“).
📌 Option 2: Erstellen Sie einen Super-Agenten von Grund auf neu.
Diese Option bietet Ihnen vollständige manuelle Kontrolle. Sie müssen lediglich Folgendes erledigen:
- Öffnen Sie KI in der globalen Navigation und wählen Sie Alle Super-Agenten aus.
- Konfigurieren: Name und Beschreibung Berechtigungen und Sichtbarkeit Anweisungen und Ziele Auslöser (manuell, geplant oder basierend auf Ereignissen)
- Name und Beschreibung
- Berechtigungen und Sichtbarkeit
- Anweisungen und Ziele
- Auslöser (manuell, zeitgesteuert oder basierend auf Ereignissen)
- Agent aktivieren
- Name und Beschreibung
- Berechtigungen und Sichtbarkeit
- Anweisungen und Ziele
- Auslöser (manuell, zeitgesteuert oder basierend auf Ereignissen)
❗️ Notiz: Bevor Sie einen Agenten in aktive Workflows einbinden, können Sie ihn testen und verbessern. Sie können entweder eine Direktnachricht senden, um Fragen zu stellen, Feedback zu geben oder das Verhalten anzupassen, oder ihn einfach manuell als Auslöser verwenden, um zu sehen, wie er sich nach einem Zeitplan verhält. Wiederholen Sie dies nach Bedarf und passen Sie Eingabeaufforderungen, Berechtigungen und tools an, bis sich der Agent genau so verhält, wie Sie es wünschen.
Beheben Sie Fehler und liefern Sie Features mit ClickUp Codegen
ClickUp Codegen ist ein externer KI-Agent, der Aufgaben abschließt, Features erstellt und Fragen zum Code in natürlicher Sprache beantwortet. Er wurde entwickelt, um Softwareteams dabei zu helfen, Features schneller zu veröffentlichen, Fehler zu reduzieren und sogar produktionsreife Pull Requests zu erstellen.
So funktioniert Codegen in ClickUp:
- Weisen Sie dem Codegen Agent Aufgaben zu oder erwähnen Sie ihn in Aufgabenkommentaren, um seine Funktionen als Auslöser zu nutzen.
- Automatisieren Sie Entwicklungsaufgaben, beantworten Sie technische Fragen und unterstützen Sie die Codierung direkt aus ClickUp heraus.
- Integrieren Sie es in Ihren Workspace, damit es Aufgaben lesen und aktualisieren, Kommentare hinzufügen, Aufgaben zuweisen und mit dem Workflow Ihres Teams interagieren kann.
Um Codegen nutzen zu können, muss ein Workspace-Administrator oder -Eigentümer es über das App-Center verbinden, und Benutzer müssen über ein Codegen-Konto verfügen. Nach der Einrichtung kann jedes Workspace-Mitglied mit dem Codegen-Agenten interagieren.
📌 Beispiel: Unmittelbar nach einer Veröffentlichung wird ein Produktionsfehler gemeldet. In ClickUp wird eine Aufgabe mit Fehlerprotokollen, Auswirkungen auf die Benutzer und Links zu den entsprechenden Features erstellt. Anstatt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln, können Sie die Aufgabe dem ClickUp Codegen Agent zuweisen, um die Untersuchung zu starten.
Codegen liest den gesamten Kontext der Aufgabe, verfolgt die relevanten Teile der Codebasis und identifiziert den Randfall, der den Fehler verursacht.
Sobald das Problem klar ist, generiert Codegen eine Korrektur, die Ihren bestehenden Codemustern und Standards entspricht. Es kann Unit-Tests aktualisieren oder hinzufügen, um das fehlerhafte Szenario abzudecken und sicherzustellen, dass der Fehler nicht erneut auftritt.
Hier ist, was Abraham Rojas, Delivery Team Manager bei Pattern, über die Verwendung von ClickUp zu sagen hatte:
Wir verwenden ClickUp, um unsere Softwareentwicklungsprojekte intern zu verfolgen. Die Verwaltung mehrerer Projekte und Teams erleichtert mir die Arbeit. Dies ist eines der besten tools, die ich bisher für die Abwicklung meiner Scrum- und modernen agilen Projekte verwendet habe.
Wir verwenden ClickUp, um unsere Softwareentwicklungsprojekte intern zu verfolgen. Die Verwaltung mehrerer Projekte und Teams erleichtert mir die Arbeit. Dies ist eines der besten tools, die ich bisher für die Abwicklung meiner Scrum- und modernen agilen Projekte verwendet habe.
Verwandeln Sie Code-Unterstützung in Ausführung mit ClickUp
KI-generierter Code funktioniert am besten, wenn er sich an die Arbeitsweise der Entwickler anpasst. Amazon Q Developer leistet dies innerhalb der IDE und hilft Ingenieuren dabei, bestehenden Code zu verstehen, sicher zu refaktorisieren und schneller zu liefern, insbesondere in AWS-zentrierten Stacks.
Aber sein Anwendungsbereich beschränkt sich auf den Code. Es kann die Planungsdiskussionen, den Support-Kontext oder die Dokumentation, die erklären, warum etwas existiert, nicht sehen.
Wenn dieser Kontext an anderer Stelle liegt, müssen Entwickler die Geschichte dennoch zusammenfügen.
ClickUp verfolgt einen anderen Ansatz. ClickUp Brain versteht Aufgaben, Dokumente und Unterhaltungen, während ClickUp Super Agents auf diesen Kontext reagieren, wenn sich die Arbeit weiterentwickelt. Und ClickUp Codegen verknüpft Codeänderungen direkt mit den tatsächlichen Anforderungen. Zusammen bieten sie einen einheitlichen Workspace, der den Kontext von der Planung bis zur Auslieferung intakt hält, ohne den Flow zu unterbrechen. Melden Sie sich noch heute kostenlos bei ClickUp an! ✅