Die Entscheidung zwischen Claude Code und Copilot ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die Ihr Team in diesem Jahr treffen wird. Untersuchungen zeigen, dass jeder Anstieg der KI-Nutzung um 25 % mit einer Verringerung der Lieferstabilität um 7,2 % verknüpft ist, was die Teams bei jedem Sprint Stunden an Zeit kostet.
Dieser Vergleich zeigt, wie sich die einzelnen Tools in realen Workflows bewähren, damit du das richtige für dein Team auswählen kannst. Außerdem schauen wir uns an, wie ClickUp die Kontextlücke bei der Verwendung solcher KI-Tools schließt. 🪄
Claude Code vs. GitHub Copilot auf einen Blick
Claude Code ist der terminalbasierte Programmierassistent von Anthropic. Sie beschreiben eine Aufgabe in einfachem Englisch, und er liest Ihre gesamte Codebasis, erstellt einen Plan und liefert Codeänderungen, die sofort zusammengeführt werden können.
GitHub Copilot ist GitHubs KI-Begleiter, der direkt in Ihrem Code-Editor integriert ist und Ihnen während der Eingabe Zeilen vorschlägt und Funktionen abschließt.
Der wesentliche Unterschied lässt sich auf drei Punkte zurückführen: wo sie laufen, wie sie funktionieren und worin sie am besten sind. 👀
| Feature | Claude Code | GitHub Copilot |
| Hauptschnittstelle | Terminal-CLI | In IDE integriert (VS Code, JetBrains, Neovim) |
| Kontextfenster | Bis zu 1 Million Tokens mit vollständigem Repo-Index | 32.000–128.000 Token (modellabhängig) |
| Inline-Autovervollständigung | Nein | Ja |
| Agent-Modus | Terminalbasierte, mehrstufige autonome Ausführung | VS Code-Agent-Modus mit selbstheilenden Schleifen |
| Änderungen an mehreren Dateien | Planen und ausführen über das gesamte Repository hinweg | Entwicklergesteuert über den Agent-Modus |
| GitHub-Integration | Git-Befehle über das Terminal | Native PRs, Probleme, Aktionen, Coding Agent |
| MCP-Support | Über 300 Integrationen | Erweiterungen für das GitHub-Ökosystem |
| Am besten geeignet für | Komplexe autonome Aufgaben, umfangreiche Refactorings | Tägliche Programmiergeschwindigkeit, editororientierte Teams |
🧠 Wissenswertes: KI-gestütztes Programmieren ist bereits die Norm und keine Ausnahme mehr. Rund 84 % der Entwickler nutzen KI-Tools in ihrem Workflow oder planen deren Einsatz, was zeigt, dass KI-gestütztes Programmieren den Sprung vom Experiment zum Mainstream geschafft hat.
Was ist Claude Code?
Claude Code ist das agentische Programmiertool von Anthropic, das in Ihrem Terminal läuft. Sie sagen ihm in natürlicher Sprache, was es zu erledigen hat, und es liest Ihr Repository, analysiert die Architektur und führt selbstständig mehrstufige Änderungen durch. Es bittet Sie um Ihre Zustimmung, bevor es etwas committet.
Vorteile
- Agentische Ausführung: Sie delegieren eine komplette Aufgabe. Claude Code liest das Repo, erstellt einen Plan, nimmt Änderungen an den Dateien vor und liefert Ihnen die Diffs zur Freigabe.
- 1-Million-Token-Kontextfenster: Es kann Ihre gesamte Authentifizierungsschicht, Ihr API-Gateway, Ihr Datenbankschema und Ihre Testsuite in einer einzigen Sitzung enthalten, ohne die Nachverfolgung der Verbindungen zu verlieren
- Agententeams: Sie können parallele Unteragenten mit eigenen Kontextfenstern starten, um gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer Migration zu arbeiten
- SWE-Bench-Leistung: Es erreicht 80,86 % im SWE-Bench-Test, verifiziert mit Opus 4.6, der die Fähigkeit misst, echte GitHub-Probleme autonom zu lösen.
- MCP-Support: Dank über 300 Model Context Protocol-Integrationen können während der Ausführung Live-Daten aus Slack, Sentry, Linear, PostgreSQL und anderen tools abgerufen werden.
📮 ClickUp Insight: 19 % der Befragten geben an, dass sie sich KI-Agenten zur Unterstützung bei der Verwaltung von Projekt-Workflows wünschen.
Ein Projektmanagement-Workflow ist jedoch nicht einfach nur eine Checkliste. Es ist ein dynamisches System aus Kompromissen, Übergaben und sich ändernden Prioritäten, bei dem der Plan von gestern selten die Realität von heute widerspiegelt.
Die Super Agents von ClickUp sind darauf ausgelegt, auf den Status Ihrer Arbeit zu reagieren, nicht nur auf Anweisungen. Sie führen Aufgaben nach den von Ihnen festgelegten Zeitplänen aus, reagieren auf Auslöser wie gestellte Fragen, neu erstellte Aufgaben oder übermittelte Formulare und können Probleme proaktiv melden!
Nachteile
- Keine Inline-Autovervollständigung: Es gibt keine Code-Vorschläge in Echtzeit in Ihrem Editor
- Steilere Lernkurve: Sie wechseln von „Code mit KI-Unterstützung schreiben“ zu „eine Aufgabe an einen KI-Coding-Agenten delegieren“.
- Ratenlimits in den unteren Plänen: Für ressourcenintensive Workflows sind Pläne der höheren Stufen erforderlich
- Nur Claude-Modelle: Sie können nicht zwischen ChatGPT, Gemini oder anderen Modellen wechseln
🔍 Wussten Sie schon? Eine Open-Source-Studie ergab nur einen Anstieg der individuellen Produktivität der Entwickler um 5,5 %, was zeigt, dass das tägliche Programmieren komplexer ist als Aufgaben im Labor.
Was ist GitHub Copilot?
GitHub Copilot ist der KI-Codierungsassistent von GitHub, der direkt in Ihrem Code-Editor integriert ist. Er schlägt Ihnen während der Eingabe Code vor, unterstützt mehrere KI-Modelle und lässt sich direkt in das GitHub-Ökosystem einbinden, um PR-Reviews und Hintergrundaufgaben zu erledigen.
Vorteile
- Inline-Autovervollständigung: Vorschläge in Echtzeit während der Eingabe, die aus Ihrer aktuellen Datei und Ihren Code-Mustern lernen
- Unterstützung mehrerer Modelle: Wechseln Sie pro Aufgabe zwischen 21 Chat-Modellen, darunter Claude Opus, ChatGPT und Gemini, ohne Ihren Editor verlassen zu müssen
- Agentenmodus und spezialisierte Agenten: Vier speziell entwickelte Agenten (Explore, Aufgabe, Code Review, Plan) sowie ein Hintergrund-Coding-Agent, dem Sie Probleme zuweisen können
- Integration in das GitHub-Ökosystem: Native PR-Prüfung, Commit-Beschreibungen, Code-Scanning-Autofix und Actions-Integration
- Umfassende IDE-Unterstützung: Unterstützt VS Code, Visual Studio, JetBrains, Neovim und GitHub Mobile
Um besser zu verstehen, wie KI-Agenten für die Programmierung Ihren Entwicklungs-Workflow verändern können, sehen Sie sich diese Übersicht an, die die Funktionen und praktischen Anwendungsfälle von Programmieragenten in modernen Software-Teams beleuchtet.
Nachteile
- Kleinerer effektiver Kontext: Die meisten Setups arbeiten mit 32.000 bis 128.000 Tokens, was einen Limit-Effekt für Schlussfolgerungen in großen Monorepos hat
- Entwicklergesteuert für komplexe Aufgaben: Im Agent-Modus müssen Sie bei der Bearbeitung mehrerer Dateien weiterhin jeden Zyklus steuern
- Kein eigenständiger SWE-Bench-Score: Die Metriken konzentrieren sich auf Geschwindigkeit, nicht auf die autonome Erledigung von Aufgaben
- Limits für Premium-Anfragen: Der Agent-Modus und die Code-Review-Features verbrauchen Premium-Anfragen, die sich summieren
📖 Lesen Sie auch: Wie Entwickler Pull Requests in verteilten Teams verwalten
Funktionsvergleich zwischen Claude Code und GitHub Copilot Feature
Nachdem Sie nun wissen, was die einzelnen Tools leisten, stellt sich die Frage, wo sich die Unterschiede tatsächlich auf Ihre tägliche Arbeit auswirken. Hier sehen Sie, wie sie in sechs Bereichen abschneiden. 🛠️
Feature Nr. 1: KI- und agentische Fähigkeiten
Claude Code
Basierend auf agentischem Denken liest Claude Code Ihr Repo, erstellt einen Ausführungsplan und liefert Diffs, bevor es auf Ihre Freigabe wartet, bevor es committet. Mit dem Feature „Agent Teams“ können Sie parallele Sub-Agenten gleichzeitig auf verschiedenen Teilen einer großen Aufgabe ausführen.
GitHub Copilot
Der Agent-Modus von Copilot in VS Code führt Iterationen bei Änderungen an mehreren Dateien durch, führt Terminal-Befehle aus und behebt Fehler selbstständig, wenn Tests fehlschlagen.
Der Entwickler bleibt auf dem Laufenden und steuert jeden Zyklus. Dem im Hintergrund arbeitenden Coding-Agenten kann ein GitHub-Problem zugewiesen werden, und er arbeitet asynchron, wobei er nach Abschluss einen PR erstellt.
🏆 Das Fazit: Claude Code ist führend bei der autonomen Bearbeitung von Aufgaben, bei der Sie die Arbeit abgeben und sich zurückziehen können. Copilot ist führend bei der interaktiven Unterstützung, bei der Sie als Entwickler eingebunden bleiben und die Kontrolle behalten.
Feature Nr. 2: Kontextfenster und Codebasis-Erkennung
Claude Code
Dank des 1-Millionen-Token-Fensters von Claude Code kann das Tool Ihre gesamte Codebasis zusammen mit Design-Dokumenten und Fehlerprotokollen in einer einzigen Sitzung verarbeiten. Es nutzt Kontextkomprimierung, d. h. die Zusammenfassung älterer Kontexte, um Platz für neue Info zu schaffen, und verwaltet so lang andauernde Sitzungen, ohne den Thread zu verlieren.
GitHub Copilot
Der Bereich von 32k bis 128k bei Copilot eignet sich gut für das Programmieren auf Datei- und Funktionsebene. Das Schreiben einer neuen Funktion, das Beheben eines Fehlers in einer einzelnen Datei oder das Generieren von Tests für ein Modul lassen sich problemlos in diesem Bereich erledigen.
🏆 Das Fazit: Claude Code hat einen strukturellen Vorteil bei großen Monorepos und beim dienstübergreifenden Debugging. Copilot deckt die meisten alltäglichen Programmieraufgaben ab, bei denen Sie in ein oder zwei Dateien arbeiten.
Feature Nr. 3: Änderungen an mehreren Dateien und auf Repo-Ebene
Claude Code
Claude Code identifiziert jede Datei, die geändert werden muss, erstellt einen Plan unter Berücksichtigung der Abhängigkeiten und wendet die Änderungen nacheinander an. Teams haben parallele Agenten eingesetzt, um verschiedene Teile einer Framework-Migration gleichzeitig in Angriff zu nehmen.
GitHub Copilot
Der Agent-Modus von Copilot durchläuft Dateien und führt Tests durch, aber in der Regel legen Sie den Umfang der Aufgabe fest und überprüfen jeden Zyklus. Der Coding-Agent übernimmt spezifischere Aufgaben, wenn ihm ein Problem von GitHub zugewiesen wird.
🏆 Das Fazit: Claude Code wurde speziell für Änderungen im Repo-Maßstab entwickelt, die ein umfassendes Verständnis der Architektur erfordern. Copilot bewältigt die Arbeit mit mehreren Dateien, erfordert jedoch mehr Koordination seitens der Entwickler.
Feature Nr. 4: IDE-Integration und Entwicklererfahrung
Claude Code
Bei Claude Code muss man ein Terminal öffnen und Aufgaben in natürlicher Sprache beschreiben. Für Entwickler, die bereits Git, Docker und Make über die Befehlszeile nutzen, fühlt sich das ganz natürlich an.
Die VS Code-Erweiterung bringt einige Funktionen in den Editor, doch die Kernfunktionalität bleibt in der CLI.
GitHub Copilot
Da Copilot nativ in VS Code, Visual Studio, JetBrains, Neovim und GitHub Mobile integriert ist, fügt es sich nahtlos in bestehende Workflows ein. Sie installieren die Erweiterung und erhalten sofort Vorschläge. Ein Wechsel des Editors ist nicht erforderlich.
🏆 Das Fazit: Copilot punktet mit einer reibungslosen IDE-Integration. Claude Code ist die ideale Wahl für Backend- und Terminal-Entwickler, die in Aufgabenverteilung denken.
📖 Lesen Sie auch: Softwareentwicklungszyklus (SDLC): Phasen und Modelle
Kundenbericht: Atrato
KI-Codierungstools können die Implementierung beschleunigen, doch die Auslieferung hängt nach wie vor davon ab, wie gut Ihr Team Anforderungen, Übergaben und die Sichtbarkeit rund um den Code verwaltet. Atrato nutzte ClickUp, um die Produktentwicklung zu zentralisieren, die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern und einen zuverlässigeren Lieferprozess zu schaffen. Das Ergebnis: eine 30-prozentige Steigerung der Produktentwicklungsgeschwindigkeit, eine 20-prozentige Verringerung der Überlastung der Entwickler und eine Verkürzung der Ticket-MTTR um 24 Stunden.
ClickUp ermöglicht es mir nicht nur, Projekte im Blick zu behalten und Risiken frühzeitig zu erkennen, sondern unterstützt mich als Mitwirkenden auch bei meinen täglichen Aufgaben.
ClickUp ermöglicht es mir nicht nur, Projekte im Blick zu behalten und Risiken frühzeitig zu erkennen, sondern unterstützt mich als Mitwirkenden auch bei meinen täglichen Aufgaben.
Wie ClickUp die Kontextlücke für KI-Codierungsagenten schließt
Ihr KI-Codierungstool kann großartigen Code schreiben. Aber wenn es nicht weiß, warum eine Änderung wichtig ist – die Akzeptanzkriterien, die verknüpfte Spezifikation, das Feedback der Stakeholder, das den Umfang verändert hat –, arbeitet es im Blindflug.
Diese Diskrepanz zwischen Programmiertools und Projektkontext wird als „Context Sprawl“ bezeichnet – und genau hier verlieren Teams Zeit damit, Tickets in Befehle umzuwandeln.
ClickUp vereint Ihre Dokumentation, Aufgaben und Entwicklungsworkflows in einem einzigen Workspace. Ihr technischer Kontext befindet sich direkt neben Ihrer Code-Arbeit, sodass Aktualisierungen sofort sichtbar werden, während sich Projekte weiterentwickeln.
Schauen wir uns nun genauer an, wie ClickUp für Software-Teams echte Programmier-Workflows unterstützt. 👇
Fragen Sie die KI alles rund um Ihre Arbeit
ClickUp Brain ist die kontextbezogene KI-Ebene Ihres Workspaces und durchzieht alles. Es verbindet Ihre Aufgaben, Dokumente, Chats, Meetings und Drittanbieter-Apps wie GitHub, sodass Sie Fragen in einfacher Sprache stellen können und fundierte Antworten erhalten, die aus den Daten Ihres tatsächlichen Workspaces stammen.
Angenommen, ein Entwickler steigt mitten im Sprint in ein Projekt ein.
Anstatt fünf Threads durchforsten zu müssen, um den aktuellen Bereitstellungsprozess zu verstehen, tippen sie einfach „@Brain, wie läuft die Bereitstellung unserer mobilen App ab?“ ein und erhalten innerhalb von Sekunden eine Antwort aus Ihren Dokumenten, früheren Aufgabenkommentaren und Teamdiskussionen.
ClickUp Brain übernimmt zudem viele der operativen Aufgaben, die niemand manuell zu erledigen wünscht:
- Erstellt KI-StandUps, die Ihre täglichen Aufgaben und Hindernisse zusammenfassen, sobald Sie sich anmelden
- Weist Aufgaben automatisch auf der Grundlage von Workload, Fähigkeiten und bisherigen Projekterfahrungen zu
- Ermöglicht es Ihnen, je nach Aufgabe zwischen ChatGPT, Claude Opus, Gemini und weiteren Optionen zu wechseln
- Schreibt Code auf Aufforderung basierend auf dem Kontext des Workspace
Automatisieren Sie Pull Requests mit Agenten
Brain antwortet. Codegen handelt. Der Codegen Agent von ClickUp ist ein KI-Entwickler, der in Ihrem Workspace integriert ist. Weisen Sie ihm eine Aufgabe zu oder erwähnen Sie ihn in einem Kommentar, und er liest alles zu dieser Aufgabe. Dazu gehören die Beschreibung, verknüpften Dokumente und frühere Kommentare, bevor er auch nur eine einzige Zeile Code schreibt. Anschließend eröffnet er einen produktionsreifen PR und hält das Team auf dem Laufenden.
Das ist der eigentliche Unterschied zu eigenständigen KI-Codierungstools. Tools wie Claude Code oder Copilot fangen bei Null an. Codegen verfügt bereits über die Anforderungen, da diese in derselben Aufgabe enthalten sind, der es zugewiesen wurde.
Nehmen wir zum Beispiel an, ein QA-Ingenieur meldet einen Fehler bezüglich eines fehlgeschlagenen Checkouts auf dem Handy. Er weist diesen dem Codegen-Agenten zu, der die verknüpfte technische Spezifikation liest, das Problem nachverfolgt, den Fix schreibt und einen PR eröffnet, ohne dass ein Ingenieur den Kontext in ein separates tool einfügen muss.
Halten Sie Ihre Spezifikationen auf dem neuesten Stand
Coding-Agenten arbeiten besser, wenn Ihre Dokumentation aktuell ist und mit den Aufgaben verbunden ist, die sie ausführen.
In ClickUp Docs finden sich Ihre PRDs, technischen Spezifikationen, API-Referenzen und Architektur-Notizen. Diese sind direkt mit den Aufgaben und Sprints verknüpft, die sie unterstützen. Wenn sich also eine Spezifikation ändert, ändert sie sich im Kontext. Codegen greift dies auf. Die Entwickler finden es. Niemand arbeitet mehr mit einem PDF, das vor drei Wochen per E-Mail verschickt wurde.
Einige Punkte, die speziell für Entwickler-Teams wichtig sind:
- Inline-Kommentare, die sich mit einem Klick in nachverfolgbare Aufgaben umwandeln lassen
- Code-Blöcke, Tabellen, verschachtelte Unterseiten und eingebettete Medien werden alle unterstützt
- Integriertes ClickUp Brain zum Verfassen, Zusammenfassen oder Beantworten von Fragen zur Dokumentation
Hier ist, was ein echter Benutzer über die Nutzung von ClickUp zu sagen hatte:
Ich finde ClickUp unglaublich wertvoll, da es Funktionen auf einer einzigen Plattform bündelt, wodurch sichergestellt wird, dass alle Arbeiten und die gesamte Kommunikation an einem Ort gesammelt werden und ich so den vollständigen Kontext habe. Diese Integration vereinfacht für mich das Projektmanagement und sorgt für mehr Effizienz und Klarheit. Besonders gut gefällt mir das Brain-AI-Feature, da es als KI-Agent fungiert, der meine Befehle ausführt und Aufgaben effektiv in meinem Namen erledigt. Diese Automatisierung ist sehr hilfreich, da sie meinen Workflow optimiert und den manuellen Aufwand reduziert.
Außerdem war das Setup von ClickUp sehr einfach zu handhaben, was den Übergang von anderen Tools nahtlos machte. Ich schätze auch, dass ClickUp sich mit anderen Tools, die ich nutze, wie Slack, Open AI und GitHub, integrieren lässt und so eine einheitliche Arbeitsumgebung schafft. Insgesamt würde ich ClickUp aus diesen Gründen anderen wärmstens empfehlen.
Ich finde ClickUp unglaublich wertvoll, da es Funktionen auf einer einzigen Plattform bündelt, wodurch sichergestellt wird, dass alle Arbeiten und die gesamte Kommunikation an einem Ort gesammelt werden und ich so den vollständigen Kontext habe. Diese Integration vereinfacht für mich das Projektmanagement und sorgt für mehr Effizienz und Klarheit. Besonders gut gefällt mir das Brain-AI-Feature, da es als KI-Agent fungiert, der meine Befehle ausführt und Aufgaben effektiv in meinem Namen erledigt. Diese Automatisierung ist sehr hilfreich, da sie meinen Workflow optimiert und den manuellen Aufwand reduziert.
Außerdem war das Setup von ClickUp sehr einfach zu handhaben, was den Übergang von anderen Tools nahtlos machte. Ich schätze auch, dass ClickUp sich mit anderen Tools, die ich nutze, wie Slack, Open AI und GitHub, integrieren lässt und so eine einheitliche Arbeitsumgebung schafft. Insgesamt würde ich ClickUp aus diesen Gründen anderen wärmstens empfehlen.
Verbinden Sie Ihre PRs mit dem Projektmanagement
Die GitHub-Integration von ClickUp verbindet sich mit Ihren GitHub-Repos, sodass Commits, Branches und Pull Requests automatisch mit Aufgaben verknüpft werden, wenn Sie eine ClickUp-Aufgaben-ID in einen Branch-Namen, eine Commit-Nachricht oder eine PR-Beschreibung einfügen.
Von diesem Zeitpunkt an sieht Ihr Team den PR-Status, die Zuweisungen an Prüfer, Zeilenänderungen und den Status zum Zusammenführen direkt in der Aufgabe, ohne den Kontext wechseln zu müssen.
Darüber hinaus können Sie ClickUp-Automatisierungen darauf aufbauen, zum Beispiel als Beispiel:
- Verschieben Sie eine Aufgabe in den Status „In Review“, sobald ein Pull Request dafür erstellt wird
- Markiere es automatisch als „Erledigt“, wenn der PR mit dem Hauptzweig zusammengeführt wird
- Erstellen Sie ein GitHub-Problem aus einer über das ClickUp-Formular für Fehler eingereichten Übermittlung
Und da ClickUp Brain Sichtbarkeit auf GitHub hat, können Sie Fragen stellen wie „Welche Commits sind mit dieser Aufgabe verknüpft?“ und erhalten eine konkrete Antwort.
Sehen Sie sich dieses Video an, um weitere Informationen zur Automatisierung Ihrer Workflows zu erhalten:
Welches KI-Coding-Tool sollten Sie wählen?
Wenn Sie eine komplexe Aufgabe abgeben und später eine zur Überprüfung bereite Diff-Datei vorfinden möchten, ist Claude Code die richtige Wahl für Sie.
Wenn Sie hingegen KI-Vorschläge in Ihren Editor integrieren möchten, ohne Ihren Workflow zu verändern, punktet GitHub Copilot in Sachen Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz.
Doch egal, für welches Tool Sie sich entscheiden: Der Code ist nur so gut wie der Kontext, der dahintersteht. ClickUp bietet Ihren KI-Agenten alles, was ihnen fehlt: die Spezifikationen, die Anforderungen, die Entscheidungen und die vollständige Projektgeschichte – alles an einem Ort. Melden Sie sich noch heute kostenlos an!
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Kann man Claude Code innerhalb von GitHub Copilot verwenden?
Ja. Claude Code ist als Drittanbieter-Agent in den Copilot Pro+- und Enterprise-Plänen verfügbar, allerdings prüfen viele Teams auch Alternativen zu Claude Code für unterschiedliche Workflows.
Wie schneidet Cursor im Vergleich zu Claude Code und GitHub Copilot ab?
Cursor ist ein KI-basierter Code-Editor (ein Fork von VS Code), der Inline-Vervollständigungen mit agentischer Bearbeitung mehrerer Dateien kombiniert und sich zwischen der IDE-Integration von Copilot und der autonomen Tiefe von Claude Code positioniert.
Welches Copilot-Modell eignet sich am besten für Programmieraufgaben?
Bei komplexen Schlussfolgerungen bietet Claude Opus in Copilot eine starke Leistung; für schnelle Inline-Vervollständigungen sind GPT-basierte Modelle in der Regel reaktionsschneller, und mit Copilot können Sie die Modelle je nach Aufgabe wechseln.
Können Entwicklerteams beide KI-Codierungstools in einem Projektmanagement-Workflow nutzen?
Ja, Copilot läuft in der IDE für die tägliche Programmierarbeit, während Claude Code komplexe Terminalaufgaben übernimmt. Durch die Zuweisung von Arbeit über den Codegen Agent von ClickUp erhalten beide Tools automatisch den vollständigen Projektkontext.