Die meisten Menschen probieren Claude Code aus wie jedes andere neue KI-Tool auch: Sie fügen eine Eingabeaufforderung ein, erhalten einen Code-Schnipsel und machen weiter. Das funktioniert bei kleinen Aufgaben, versagt aber schnell bei echten Projekten.
Der Code passt nicht zu Ihrem Repo, die Korrektur schlägt in CI fehl und wichtige Kontextinformationen fehlen. Am Ende verbringen Sie Zeit damit, Dinge über Ihr Terminal, Ihre Probleme und Ihre Dokumente hinweg zusammenzufügen.
Deshalb zeigen wir Ihnen in diesem Blogbeitrag, wie Sie Claude Code vom Terminal aus starten und welche Gewohnheiten Ihnen helfen, konsistente Ergebnisse zu erzielen.
Bleiben Sie bis zum Ende dabei, denn wir werden uns auch Alternativen wie ClickUp ansehen, die Planung, Kontext und KI-gestützte Code- und Entwicklungs-Workflows in einem Workspace vereinen! 🤩
Wofür Claude Code entwickelt wurde, um zu erledigen
Claude Code ist ein von Anthropic entwickeltes agentenbasiertes KI-Codierungstool, das Entwickler dabei unterstützt, gesamte Codebasen zu verstehen und komplexe Codierungsaufgaben durch Befehle in natürlicher Sprache auszuführen.
Es lässt sich direkt in Terminals, IDEs wie VS Code und JetBrains, Slack, Browser und sogar iOS-Apps integrieren.
Anthropic hat Claude Code Anfang 2025 als Forschungsvorschau für seine eigenen Ingenieure eingeführt. Seitdem hat es sich von einem einfachen Befehlszeilentool zu einem leistungsfähigeren Codierungsagenten entwickelt.
Dieser Wandel zeigt, wie Teams KI in der Softwareentwicklung einsetzen und dabei über schnelle Code-Vorschläge hinausgehen, hin zu Tools, die Projekte verstehen und bei der eigentlichen Entwicklungsarbeit helfen können. Claude Code basiert auf Modellen wie Opus, Sonnet und Haiku.
Hier sind einige wichtige Features von Claude Code, die Ihnen helfen, ein besserer Programmierer zu werden:
- Codebase-Onboarding: Ordnet und erklärt Projektstruktur, Abhängigkeiten und Architektur in Sekundenschnelle, ohne dass eine manuelle Auswahl von Dateien erforderlich ist.
- Bearbeitung mehrerer Dateien und Automatisierung: Führt koordinierte Änderungen durch, führt Tests/Builds/Lints durch, behebt Probleme und committet/führt PRs autonom durch.
- Workflow-Integration: Integriert mit nativer CLI (Claude-Befehl), IDE-Erweiterungen mit visuellen Diff-Funktionen, GitHub Actions für CI und Slack-Erwähnungen für Team-Aufgaben.
- Denkmodi: Auslöser wie „think hard” oder „ultrathink” weisen komplexen Plänen vor der Umsetzung mehr Rechenleistung zu.
- Sicherheit und Kontrolle: Erfordert die Genehmigung für Bearbeitungen/Befehle und wird lokal mit direktem API-Zugriff ausgeführt. Außerdem ist es mit Bedrock/Vertex AI-Support für Unternehmen geeignet.
🧠 Wissenswertes: Claude Shannon begründete 1948 die Informationstheorie und bewies, dass Logik und Kommunikation mathematisch ausgedrückt werden können. Jedes KI-Modell, das Code schreibt, basiert auf dieser Arbeit.
Wie Teams Claude Code in der Praxis tatsächlich einsetzen
Teams nutzen diese ChatGPT-Alternative für die Codierung als Terminal-Agent, der echte Arbeiten an der Entwicklung übernimmt und diese von Anfang bis Ende ausführt. Das Ziel ist eine schnellere Ausführung von Code, Tests und Debugging, wobei Menschen zur Überprüfung und Entscheidungsfindung hinzugezogen werden.
So sieht das in den täglichen Workflows aus:
- Einsatz autonomer Agent-Loops (Auto-Accept-Modus): Entwickler aktivieren die automatische Akzeptanz (Umschalt + Tab) und verwenden Claude zum Code-Schreiben, Ausführen von Tests, Aufspüren von Fehlern und Beheben dieser in Loops. Die Engineering-Teams schalten sich meist erst am Ende ein, um Unterschiede zu überprüfen und Designentscheidungen anzuregen, anstatt jede Bearbeitung im Detail zu kontrollieren.
- So nutzen Sie es, um ein Feature schnell abzuschließen: In der Regel beginnt man mit einer allgemeinen Claude-KI-Eingabe wie „OAuth zu diesem Dienst hinzufügen und Tests aktualisieren”. Das Programm übernimmt den Großteil der Arbeit, während Menschen sich um Randfälle, Architekturentscheidungen und Aufräumarbeiten kümmern. Wenn es zu lange nicht vorangeht, setzen die Teams das Programm auf einen sauberen Git-Zustand zurück und führen es erneut aus.
- Einführung in große, unbekannte Codebasen: Neue Mitarbeiter können Claude bitten, Ordner zuzuordnen, den Datenflow durch Dienste zu erklären und aufzuzeigen, wo Änderungen vorgenommen werden sollten. Es wird als schnelle, interaktive „Code-Tour” verwendet.
- Debugging unter Zeitdruck: Infrastruktur- und Teams der Sicherheit nutzen es bei Incidents, um Fehler in Diensten, Konfigurationen und Protokollen aufzuspüren. Sie können Stack-Traces, fehlgeschlagene Tests oder sogar Screenshots von Dashboards einspeisen und erhalten innerhalb weniger Minuten konkrete Schritte oder Befehle zur Fehlerbehebung.
- Prototyping über verschiedene Disziplinen hinweg: Produkt- und Designteams installieren Claude Code, um grobe Spezifikationen oder Figma-Entwürfe in funktionierende Prototypen umzuwandeln. Nicht-Ingenieure nutzen es, um interne Tools oder kleine Automatisierungen zu entwickeln, die sie dann an Entwickler weitergeben, um sie zu optimieren.
🧠 Wissenswertes: Vor der Einführung von Compilern übersetzten Programmierer den Code manuell in Maschinenbefehle. Der erste weit verbreitete Compiler wurde von Grace Hopper entwickelt. Man sagte ihr, dass dies unmöglich sei, aber sie baute ihn trotzdem.
🎥 Bonus: Dieses Video zeigt, wie Teams Claude KI für die Codierung nutzen 👇🏽
Best Practices für zuverlässige Ergebnisse mit Claude Code
Claude Code funktioniert am besten, wenn Sie es wie ein System behandeln, das Sie steuern und überprüfen können, und nicht wie eine Black Box, von der Sie hoffen, dass sie alles richtig macht. So erzielen Sie produktionsreife Ergebnisse und meistern Herausforderungen bei der Softwareentwicklung:
- Verwalten Sie eine CLAUDE.md-Datei: Dokumentieren Sie Repo-spezifische Regeln, Test-Befehle und gängige Workflows, damit Claude jede Sitzung mit dem richtigen Kontext startet.
- Legen Sie im Voraus Kriterien für die Überprüfung fest: Geben Sie genau an, wie die Richtigkeit der Änderung nachgewiesen werden soll (auszuführende Tests, zu überprüfende Ergebnisse, zu berücksichtigende Randfälle).
- Vollständige Fehler zurückmelden: Fügen Sie vollständige Fehlermeldungen und Stack-Traces ein und bitten Sie um eine Ursachenanalyse statt um schnelle Patches.
- UI-Änderungen visuell validieren: Lassen Sie bei Frontend-Arbeiten Screenshots mit Designs vergleichen und wiederholen Sie den Vorgang, bis sie übereinstimmen.
- Unterbrechen Sie schlechte Ansätze frühzeitig: Drücken Sie Esc, um den Lauf zu stoppen, die Richtung anzupassen und fortzufahren, bevor Sie Zeit auf dem falschen Weg verschwenden.
- Kontext beim Themenwechsel löschen: Verwenden Sie /clear, wenn Sie wechseln, um den Arbeitskontext konsistent zu halten.
- Git als Sicherheitsnetz: Lassen Sie Claude Änderungen committen und überprüfen Sie die letzten Commits, damit Sie bei Bedarf sauber zurückrollen können.
- Verwenden Sie IDE-Erweiterungen für die Diff-Überprüfung: Überprüfen Sie Änderungen visuell in VS Code oder JetBrains.
Hier sehen Sie, wie der Claude Code-Workflow eines Redditors aussieht, falls Sie nach echter Inspiration suchen:
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Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten
Wenn das agentenbasierte Codierungstool unzuverlässig erscheint, liegt das in der Regel an diesen vermeidbaren Fehlern. Hier erfahren Sie, worauf Sie achten müssen und was Sie stattdessen zu erledigen haben, um die Produktivität Ihrer Entwickler zu steigern.
| Fehler | Lösungen |
| Vage Anweisungen schreiben | Geben Sie das erwartete Verhalten, Ein- und Ausgänge, Einschränkungen und den Ort, an dem der Fehler auftritt, an, damit Änderungen zielgerichtet bleiben. |
| Den ersten Entwurf blind akzeptieren und iterative Verfeinerungen überspringen | Überprüfen Sie die Ausgabe, bitten Sie um einen zweiten Durchgang und wiederholen Sie den Vorgang, bis alle Randfälle und Fehlerpfade abgedeckt sind. |
| Den Agenten ohne Unterbrechung arbeiten lassen | Beenden Sie die Schleife, fügen Sie Protokolle oder Tests hinzu, einfügen Sie echte Ausgaben und stützen Sie die Korrektur auf das, was tatsächlich fehlgeschlagen ist. |
| Überspringen von Tests oder lokaler Überprüfung | Führen Sie Tests lokal durch, reproduzieren Sie das Problem und bestätigen Sie die Fehlerbehebung, bevor Sie fortfahren. |
| Unsichere automatische Bearbeitungen von Dateien oder Ordnern zulassen | Beschränken Sie den Schreibzugriff, überprüfen Sie Unterschiede, bevor Sie Änderungen vornehmen, und schützen Sie kritische Pfade und Verzeichnisse. |
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Wo Claude Code an seine Grenzen stößt
Selbst die besten Code-Editoren haben ihre Limite. Claude Code ist stark im Lesen von Repos, im Verstehen von Code und im Vornehmen von Änderungen an mehreren Dateien, aber es wird schwierig, wenn die Arbeit außerhalb des Editors stattfindet.
Hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen Claude Code in den täglichen Engineering-Workflows zum Einsatz kommt:
- Subtile Geschäftslogik und Domänennuancen: Claude kann syntaktisch gültigen Code erzeugen, der zwar korrekt aussieht, aber die nuancierte Logik oder Einschränkungen der realen Welt nicht erfasst.
- Anhaltende Arbeit über mehrere Sitzungen hinweg führt zu Speicherproblemen: Bei langen Sitzungen kann es aufgrund von Kontextverschlechterung oder Speicherkomprimierung dazu kommen, dass der Agent Entscheidungen „vergisst“, was häufige Neustarts erforderlich macht.
- Multi-Hunk- und dateiübergreifende Bearbeitungen sind nach wie vor riskant: Automatisierte Refactorings, die sich über getrennte Bereiche einer Codebasis erstrecken, können Schnittstellen fehlerhaft unterbrechen oder Regressionen verursachen.
- Sicherheits- und Korrektheitsblindspots: KI-generierter Code kann Sicherheitslücken oder tiefgreifende Schwachstellen übersehen, da Trainingsdaten und -muster kein sicheres Design garantieren.
- Halluzinationen bleiben bestehen: Plausibel aussehende API-Aufrufe oder Implementierungen, die in Ihrem Repo oder Ihren Abhängigkeiten nicht vorhanden sind, treten weiterhin auf und müssen manuell korrigiert werden.
🧠 Wissenswertes: Auf der NATO-Konferenz für Software-Engineering 1968 diskutierten Experten darüber, ob Softwareentwicklung als Ingenieurswesen bezeichnet werden sollte. Der Begriff wurde von Fritz Bauer bewusst als Provokation ausgewählt, um die Notwendigkeit disziplinierter, fertigungsorientierter Ansätze für die Erstellung von Software hervorzuheben.
Warum Codierung nicht mehr nur ein Repository-Problem ist
Die meisten Fehler entstehen nicht durch eine einzige fehlerhafte Codezeile. Sie treten aufgrund der Art und Weise auf, wie Code in CI ausgeführt wird, wie er bereitgestellt wird, welche Einstellungen in der Produktion festgelegt sind, welche Daten er zur Laufzeit sieht oder wie sich Abhängigkeiten unter realer Last verhalten.
Sie können Claude KI verwenden, um den Code zu korrigieren, und trotzdem das System beschädigen, da das Problem darin liegt, wie all diese Teile zusammenwirken.
Deshalb sieht das Debugging heute anders aus. In modernen Systemen liegen viele Probleme nicht im Repo. Das kann folgende Ursachen haben:
- Durch CI-Konfiguration verursachte Fehler
- Fehler aufgrund von Variablen in der Produktionsumgebung
- Auslöser für Probleme durch Daten in der Produktion
- Verhaltensänderungen aufgrund von Feature Flags
- Unterbrechungen aufgrund von Infrastruktur, Containern oder Service-Versionen
Das Repo ist nur eine Eingabe. Das System ist das, was die Benutzer erleben. Die Dinge funktionieren nur, wenn Code, Konfigurationen, Bereitstellungen, Daten und Laufzeitverhalten in der realen Umgebung aufeinander abgestimmt sind.
Hier stoßen reine Datei-KI-Codierungstools an ihre Grenzen. Sie können Dateien im Repository bearbeiten, aber sie können keine CI-Fehler, Protokolle, Bereitstellungsstatus oder UI-Verhalten sehen.
Das ist auch der Grund, warum agentenbasierte Tools so wichtig sind. Sie arbeiten über diese Oberflächen hinweg, führen Tests und Builds durch, überprüfen CI-Ausgaben, verwenden Protokolle und Befehle und überprüfen sogar den UI-Status.
ClickUp AI als Alternative zum Repo-First-Coding
Repo-first-Codierung funktioniert nicht, weil die eigentliche Arbeit nicht in einem Editor beginnt und endet. Anforderungen finden sich in Dokumenten, Fehler in Tickets, der Kontext in Kommentaren, und die Lieferung hängt von der Koordination zwischen Menschen und Systemen ab.
Hier kommt ClickUp für Software-Teams ins Spiel. Als weltweit erster konvergierter KI-Workspace behandelt ClickUp das Codieren als Teil des gesamten Workflows, der mit einem Problem beginnt und mit der Auslieferung und Überprüfung der Arbeit endet. Es zentralisiert Ihren gesamten Engineering-Lebenszyklus an einem Ort und beseitigt so die Unübersichtlichkeit durch zu viele Tools.
Schauen wir uns an, wie ClickUp ein Workflow-First-System für Softwareteams unterstützt:
Verbinden Sie Code mit dem realen Arbeitskontext mit ClickUp Brain
ClickUp Brain ist der kontextbezogene KI-Assistent, der in Ihren Arbeitsbereich integriert ist. Er hat Zugriff auf den gesamten Software-Workflow rund um Ihren Code, einschließlich Aufgaben, Kommentaren, Sprint-Verlauf, Entscheidungen, Abhängigkeiten und Zeitleisten. So bleiben der generierte Code und die technischen Anleitungen mit dem Umfang, den Akzeptanzkriterien und dem aktuellen Stand des Projekts abgestimmt.
Schauen wir uns an, wie das in der Praxis aussieht:
Verwandeln Sie verstreute Kontexte in klare Anweisungen
Als kontextbezogene KI mit Zugriff auf Echtzeitdaten liest ClickUp Brain Ihre Aufgaben, PRDs, Spezifikationen, Kommentare und früheren Entscheidungen, um zu verstehen, was Ihr Team tatsächlich entwickelt und warum.
📌 Sie können beispielsweise Fragen stellen wie „Was ist noch unklar bezüglich der API-Migration?“ oder „Was haben wir für Feature X vereinbart?“ und erhalten Antworten, die auf Ihrem Workspace basieren. Dies ist nützlich, wenn Sie mitten im Sprint in ein Projekt einsteigen, ein halbfertiges Feature übernehmen oder Arbeiten überprüfen, die mehrere Teams umfassen.
Und wenn Sie ständig Updates verpassen, den Überblick über Entscheidungen verlieren oder lange Threads nach Aktionspunkten durchforsten müssen, kann ClickUp Brain StandUps, Retros, PRD-Reviews und unübersichtliche Kommentarketten zu klaren, nutzbaren Erkenntnissen zusammenfassen.
🧠 Wissenswertes: 1999 verlor die NASA kurz vor dem Eintritt in die Marsumlaufbahn den Kontakt zum Mars Climate Orbiter. Ein Team verwendete imperiale Einheiten, während ein anderes metrische Einheiten zur Berechnung der Schubkraft und der Bahnkorrekturen verwendete, und die Diskrepanz blieb unbemerkt. Der Fehler kostete die NASA 125 Millionen Dollar. Selbst die intelligentesten Teams profitieren von Automatisierung und Validierung.
Finden Sie Antworten in all Ihren tools
Haben Sie schon einmal Zeit damit verschwendet, zwischen verschiedenen tools hin und her zu springen, um „diesen einen Pull Request” oder das Dokument zu finden, in dem erklärt wird, warum ein bestimmtes Feature existiert?
Mit der Enterprise AI Search von ClickUp können Sie Kontext aus Ihrem gesamten Arbeitsbereich und verbundenen Tools an einem Ort zusammenführen. Dazu gehören PRs aus GitHub, Designdateien aus Figma, Dokumente aus Google Drive oder SharePoint und Probleme aus anderen Tools.
Dies ist besonders nützlich, wenn Sie:
- Finden Sie Anforderungen und Spezifikationen schnell: Zeigen Sie User Stories, technische Spezifikationen und Akzeptanzkriterien an, ohne Ordner zu durchsuchen oder andere KI-Tools für Entwickler zu durchforsten.
- Entscheidungen durchgängig nachverfolgen: Verfolgen Sie ein Feature von der ursprünglichen Idee bis zur Umsetzung, einschließlich zugehöriger Diskussionen, Designdateien und Änderungen der Anforderungen.
- Fügen Sie Code-Reviews Kontext hinzu: Rufen Sie vor der Überprüfung oder Auslieferung relevante Spezifikationen, frühere Fehlerberichte und frühere Designentscheidungen, die mit einer Aufgabe verknüpft sind, ein.
- Beschleunigen Sie die Einarbeitung: Helfen Sie neuen Teammitgliedern dabei, frühere Entscheidungen, Architekturdokumente und Projektkontexte zu recherchieren, ohne fünf Personen nach Hintergrundinformationen fragen zu müssen.
Wechseln Sie je nach Aufgabe zwischen verschiedenen Modellen
Der Zugriff auf mehrere LLMs innerhalb von ClickUp verschafft Ihrem Team praktische Vorteile. Verschiedene Modelle eignen sich besser für unterschiedliche Arten von Arbeiten, und mit ClickUp können Sie die KI für Softwareteams auswählen, die für die jeweilige Arbeit am besten geeignet ist.
📌 Beispielsweise lassen sich Strategien und Produktkonzepte oft besser mit Claude (Sonnet und Opus) umsetzen, während kundenorientierte Texte mit ChatGPT prägnanter werden, wenn es auf Klarheit, Tonfall und Struktur ankommt. Und wenn Sie sauberere Recherchen und technische Analysen benötigen, können Sie sich für Gemini entscheiden.
Wenn Ihnen die Ausgabe eines Modells für eine Aufgabe nicht zusagt, können Sie sofort wechseln und die Ergebnisse vergleichen, ohne die KI-Tools zu ändern oder die Eingaben neu zu formatieren.
📖 Lesen Sie auch: Vorlagen für die Softwareentwicklung
Verwandeln Sie Anforderungen mit Codegen in funktionierenden Code
ClickUp Codegen ist ein autonomer Coding-Agent, der entwickelt wurde, um produktionsreifen Code zu generieren und Engineering-Aufgaben aus realen Projektanforderungen zu automatisieren.
Anstatt mit leeren Eingabeaufforderungen zu beginnen, arbeitet es mit den Datenquellen, die Ihr Team bereits verwendet, sodass die Umsetzung mit den tatsächlichen Plänen übereinstimmt. Mit der Zeit passt es sich an die Arbeitsweise Ihres Teams und dessen Code-Überprüfungen an, sodass die Ergebnisse Ihren Konventionen entsprechen.
Codegen übernimmt folgende Aufgaben in Ihrem Workflow:
- Code-Generierung aus Anforderungen: Lesen Sie Aufgaben, Dokumente und Kommentare, um produktionsreifen Code zu erstellen, der dem Umfang, den Einschränkungen und den Akzeptanzkriterien entspricht.
- Automatisierte Codeüberprüfungen: Überprüfen Sie Änderungen anhand von Anforderungen, Stilrichtlinien und grundlegenden Best Practices, markieren Sie Lücken oder schlagen Sie Korrekturen vor.
- Repository-Integration: Schließen Sie sich mit GitHub und anderen Repositorys an, um Änderungen mit Aufgaben zu verknüpfen und so die Rückverfolgbarkeit von den Anforderungen bis zur Bereitstellung zu gewährleisten.
Sobald die Verbindung hergestellt ist, passt sich Codegen auf drei Arten an die Arbeitsweise Ihres Teams in ClickUp an:
- Weisen Sie Aufgaben zu, um den Auslöser für die Implementierung zu aktivieren: Weisen Sie Codegen eine ClickUp-Aufgabe zu, und es übernimmt die Arbeit anhand der Aufgabenbeschreibung, der verknüpften Dokumente, der Akzeptanzkriterien und der Abhängigkeiten. Ein menschlicher Eigentümer bleibt für die Überprüfung und Zusammenführung verantwortlich.
- @erwähne für gezielte Nachverfolgung: Ziehen Sie Codegen in einen Thread für bestimmte Aufgaben wie die Bearbeitung von Randfällen, das Hinzufügen von Tests oder die Behebung eines fehlerhaften Builds.
- Automatisierungen für wiederholbare Übergaben: Lösen Sie Codegen als Auslöser aus, wenn komplexe Aufgaben einen bestimmten Status erreichen (z. B. „Bereit zur Implementierung“), um Rückstände zu beseitigen oder die Erfassung von Fehlern und kleinen Features zu standardisieren.
🧠 Wissenswertes: Linus Torvalds entwickelte Git im Jahr 2005, nachdem die Linux-Kernel-Community aufgrund von Lizenzstreitigkeiten den Zugriff auf das proprietäre Versionskontrollsystem BitKeeper verloren hatte. Torvalds entwickelte das ursprüngliche Git-System innerhalb weniger Tage, um den Anforderungen der Linux-Entwicklung gerecht zu werden. Seitdem hat es sich zu einem verteilten Versionskontrollsystem entwickelt, das heute die Grundlage für die meisten modernen Software-Workflows bildet.
Automatisieren Sie die Bereitstellung über Workflows hinweg mit ClickUp Super Agents
ClickUp Super Agents sind fortschrittliche, anpassbare KI-Teammitglieder, die direkt in die ClickUp-Plattform integriert sind. Sie gehen weit über einfache Chatbots oder Code-Assistenten wie Claude Code hinaus, da sie als workflow-native, autonome Agenten fungieren, die komplexe Softwareentwicklungs- und Codierungsprozesse in Ihrem gesamten Workspace durchdenken, automatisieren und koordinieren können.
Mit dieser Claude-Alternative können Sie Aufgaben aufteilen, Aufgaben erstellen, Eigentümer zuweisen, den Fortschritt verfolgen und Hindernisse nachverfolgen. Das Codieren wird zu einem Schritt in einem koordinierten Flow, der Überprüfung, Qualitätssicherung und Lieferung umfasst. Dies ist die Lücke, die Repo-First-Tools nicht schließen können.
📌 Angenommen, Ihr Team veröffentlicht ein Feature und Benutzer melden Probleme. Ein Bug-Triage-Agent scannt eingehende Fehlerberichte, markiert die kritischen und weist sie je nach Schweregrad und Workload den richtigen Ingenieuren zu.
Wenn Ingenieure mit der Umsetzung von Korrekturen beginnen, weist ein Code Review Coordinator Prüfer zu, fasst das wichtigste Feedback in der Aufgabe zusammen und behält ungelöste Kommentare im Auge. Wenn eine Korrektur blockiert ist oder sich über das Fälligkeitsdatum hinaus verzögert, meldet ein Sprint Health Monitor dies frühzeitig und benachrichtigt den Leiter, bevor die Verzögerung zu einem Risiko für die Veröffentlichung wird.
🚀 ClickUp-Vorteil: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der ClickUp AI auch außerhalb der Plattform in einer speziellen KI-Desktop-Umgebung mit ClickUp Brain MAX. Diese vereint Suche, mehrere KI-Modelle und Live-Projektverzeichnis-Kontext in Ihrem gesamten Engineering-Stack.
Anstatt Repo-Snippets einzufügen oder für jede Eingabeaufforderung den Kontext neu aufzubauen, arbeitet Brain MAX mit derselben Datenquelle, die Ihr Team für die Planung, Erstellung und Auslieferung verwendet. Sie erhalten:
- Einheitliche Suche über alle Engineering-Tools hinweg: Rufen Sie Anforderungen aus Dokumenten, Entscheidungen aus Kommentaren zu Aufgaben, PRs aus GitHub und Designs aus Figma sofort ab.
- Kontextbezogene Antworten, die auf der tatsächlichen Arbeit basieren: Stellen Sie Fragen wie „Welche Entscheidungen wirken sich auf diese Umgestaltung aus?“ und erhalten Sie Antworten, die auf der Sprint-Historie, PRDs und Teamdiskussionen basieren.
- Flexibilität für verschiedene Modelle in der technischen Arbeit: Verwenden Sie Claude für tiefgreifende Überlegungen, ChatGPT für Klarheit und Struktur oder Gemini für technische Recherchen, ohne Ihren Workflow zu verlassen.
- Schnellere Einarbeitung und Wiederherstellung während des Sprints: Neue Ingenieure können nachvollziehen, was beschlossen wurde, was blockiert ist und was noch zu liefern ist.
- Von der Erkenntnis zur Aktion, sofort: Verwandeln Sie Zusammenfassungen, Risiken und offene Fragen direkt in Aufgaben, Kommentare oder Folgemaßnahmen.
Sehen Sie sich dieses Video an, um weitere Informationen zu erhalten:
Anker-Dokumentation in ClickUp Docs
Mit ClickUp Docs hat Ihr Team einen zentralen Ort, an dem es PRDs, technische Spezifikationen, Architektur-Notizen und Release-Pläne erstellen und mit der tatsächlichen Arbeit in Verbindung halten kann.
Wenn sich die Anforderungen während des Sprints ändern (was immer der Fall ist), haben Sie am Ende keine veraltete Dokumentation für den Code. Sie können Aufgaben direkt in Docs verknüpfen, Live-Aufgabenlisten einbetten und Abhängigkeiten referenzieren, sodass Ingenieure den aktuellen Umfang direkt neben dem sehen, was sie gerade entwickeln.
Docs lässt sich auch direkt in Ihren Lieferflow integrieren:
- Verwandeln Sie Abschnitte eines PRD in Aufgaben mit Eigentümern und Fälligkeitsdaten.
- Halten Sie Spezifikationen, Designs und Akzeptanzkriterien während der Implementierung sichtbar.
- Kommentieren Sie Entscheidungen und Kompromisse inline.
- Nutzen Sie KI, um lange Spezifikationen zusammenzufassen, Aktionspunkte zu extrahieren und Dokumente nach jedem Sprint zu aktualisieren.
📮 ClickUp Insight: 33 % unserer Befragten geben an, dass die Entwicklung von Fähigkeiten einer der Anwendungsfälle für KI ist, der sie am meisten interessiert. Beispielsweise möchten nicht-technische Mitarbeiter möglicherweise lernen, wie man mit einem KI-Tool Code-Schnipsel für eine Seite erstellt.
In solchen Fällen gilt: Je mehr Kontext die KI über Ihre Arbeit hat, desto besser sind ihre Antworten. Als Allround-App für die Arbeit ist die KI von ClickUp hier besonders gut. Sie weiß, an welchem Projekt Sie arbeiten, und kann Ihnen konkrete Schritte empfehlen oder sogar Aufgaben wie das Erstellen von Code-Schnipseln ganz einfach ausführen.
Wenn Teams sich für Claude Code statt ClickUp entscheiden
Hier finden Sie eine Vergleichstabelle, die ClickUp und Claude in verschiedenen Bereichen der modernen Softwarearbeit gegenüberstellt.
| Kriterien | ClickUp | Claude Code |
| Workflow-Integration | Integriert in den gesamten Engineering-Lebenszyklus, einschließlich Aufgaben, Dokumenten, Sprints, Releases und Automatisierung an einem Ort. | Der Schwerpunkt liegt auf Codierung und Argumentation; der Workflow-Kontext ergibt sich aus Unterhaltungen/Eingaben. |
| Aufgabekoordination und Automatisierung | Automatisiert mehrstufige Workflows, weist Eigentümer zu, überwacht den Status und koordiniert Teams von Anfang bis Ende. | Kann agentenbezogene Codierungsaufgaben ausführen, verwaltet jedoch keine Team-Workflows oder Aufgabenlebenszyklen. |
| Projektkontextbewusstsein | Liest Aufgaben, Dokumente, Kommentare und den Verlauf, um Entscheidungen und Vorschläge zu treffen, die sich auf den tatsächlichen Kontext des Projekts beziehen. | Versteht Code- und Spezifikations-Snippets, ist jedoch nicht nativ für den Kontext des Projektmanagements geeignet. |
| Flexibilität des KI-Modells | Unterstützt mehrere LLMs (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek), sodass Sie das richtige Modell für die jeweilige Aufgabe auswählen können. | Verwendet Claude-Modelle; sehr starke Argumentation und Verständnis für lange Kontexte, jedoch mit einem Limit für die verwendete Modellfamilie. |
| Codegenerierung | Generiert Code aus realen Anforderungen, die in Aufgaben und Dokumenten gespeichert sind, abgestimmt auf den Kontext des Projekts. | Stark in autonomem Coding und tiefgreifendem Verständnis der Codebasis; kann Refactorings und Tests mit mehreren Dateien durchführen. |
| Automatisierte Pull Requests | Kann PRs aus Aufgaben generieren und diese mit Anforderungen verknüpfen | Generiert PRs und committet direkt in Terminal-Workflows. |
| Berichterstellung und Zusammenfassung | Erstellen Sie Projektzusammenfassungen, Versionshinweise, Risikoberichte und automatisierte Statusaktualisierungen. | Kann Texte und Argumentationen zusammenfassen, erstellt jedoch keine strukturierten Projektberichte. |
| Suche und Rückverfolgbarkeit | KI-gestützte Enterprise-Suche über Aufgaben, Dokumente und verbundene Tools hinweg für Anforderungen, Spezifikationen und Verlaufsdaten | Konversationsbasierte Suche auf Grundlage des bereitgestellten Kontexts; keine einheitliche toolübergreifende Suche |
| Teamübergreifende Zusammenarbeit | Zentrale Informationsquelle für Produkt, Technik, Qualitätssicherung und Design; reduziert Silos und Doppelarbeit | Die Zusammenarbeit erfolgt über Chat und Code-Ausgaben, nicht über integriertes Aufgabenmanagement. |
| Einfaches Onboarding | Neue Team-Mitglieder finden Entscheidungen, Architekturdokumente und den Verlauf in ClickUp, ohne zusätzliche Tools zu benötigen. | Erfordert externe Dokumentation und Kontext, um effektiv einsteigen zu können. |
| Standalone-Codierungsunterstützung | Guter Code-Generator in Verbindung mit Aufgaben-/Workflow-Kontext | Außergewöhnlich gut in der tiefgreifenden Analyse von Code-Basen und autonomen Codierungsschleifen |
| Kontextfenster für Codierungsaufgaben | Abhängig vom gewählten Modell; kann Long-Context-Modelle nutzen | Sehr große Kontextfenster (z. B. bis zu ~200.000 Tokens), ideal für komplexe Aufgaben mit mehreren Dateien |
🎥 Bonus: Wenn Sie nach einer Alternative zu Claude Code suchen, finden Sie hier die besten tools:
Entwickeln, Planen und Liefert Sie innerhalb von ClickUp
Claude Code ist besonders leistungsstark, wenn Sie bereits wissen, was Sie erstellen möchten. Bei richtiger Anwendung kann es das Debugging, die Refaktorisierung, das Schreiben von Tests und kleine Teile der Implementierung vom Terminal aus beschleunigen. Die Qualität des Ergebnisses hängt jedoch stark davon ab, wie gut Sie den Kontext, die Überprüfung und den Workflow rund um das Projekt kontrollieren.
Sobald die Arbeit Planung, Abhängigkeiten, Überprüfungen, Übergaben und die Koordination von Releases umfasst, stoßen Terminal-First-Agenten an ihre Grenzen.
Wenn Sie möchten, dass KI die Arbeit im gesamten Engineering-Zyklus vorantreibt und nicht nur beim Schreiben von Code hilft, ist ClickUp genau das Richtige für Sie. Als konvergierter KI-Workspace bietet es Ihnen einen zentralen Ort für Planung, Koordination, Ausführung und Auslieferung. Mit ClickUp Brain erhalten Sie außerdem Zugriff auf KI, die direkt auf Ihre realen Workflows wirkt und nicht nur auf Ihr Repo.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ja. Claude eignet sich gut für Codierungsaufgaben, Refactorings mehrerer Dateien und das Durchdenken großer bestehender Codebasen, wobei es sich streng an spezifische Anweisungen hält und ein tiefes Kontextbewusstsein aufweist. Für den Einsatz in der Produktion sind jedoch weiterhin menschliche Überprüfungen und Tests erforderlich.
ClickUp ersetzt nicht direkt die umfassende Codegenerierung von Claude, aber es kann die Abhängigkeit von einem separaten Coding-Assistenten ersetzen, indem es die Codegenerierung und Workflow-Automatisierung in einen breiteren Projektkontext einbettet.
Nutzen Sie Claude-Zusammenfassungen als hilfreiche Ausgangspunkt, überprüfen Sie diese jedoch anhand des Originalmaterials und Tests. Wie alle KI-Modelle kann Claude in komplexen, risikoreichen Kontexten Nuancen übersehen oder Fehler einführen.
Ja. Mit ClickUp Codegen können Sie produktionsreifen Code generieren, Pull Requests erstellen und Code basierend auf den tatsächlichen Aufgabenanforderungen in Ihrem Workspace überprüfen.
Konsultieren Sie immer das Originaldokument. KI-Zusammenfassungen und Code-Ausgaben können Nuancen übersehen, technische Details falsch interpretieren oder Randfälle auslassen, sodass die Quelle für die Genauigkeit unerlässlich bleibt.