Das mächtigste Claude Code-Feature seit Monaten ist da – und niemand spricht darüber
CChase AI
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00:00:00Dies ist das mächtigste Claude Code-Update seit Monaten, und niemand spricht darüber.
00:00:04UltraCode ermöglicht es Claude Code, extrem große, komplexe Aufgaben zu bewältigen, indem es eine Armee
00:00:10von Agenten hochfährt. Und ich rede nicht nur von einer Handvoll. Ich spreche potenziell von hunderten
00:00:14Agenten, die die Arbeit aufteilen und alles in einem Rutsch erledigen. Aber die wahre Kraft von UltraCode
00:00:20liegt nicht in der Anzahl der Agenten, die es erzeugen kann. Es ist die Tatsache, dass es ein maßgeschneidertes Gerüst
00:00:24speziell für deine Aufgabe im laufenden Betrieb erstellt. Normalerweise verfolgt Claude Code einen Einheitsansatz,
00:00:29um dein Problem zu lösen. Doch mit dieser brandneuen Funktion ist das nicht mehr der Fall.
00:00:34In diesem Video werde ich genau aufschlüsseln, wie es funktioniert, damit du diese
00:00:38neue Funktion sofort nutzen kannst. Warum solltest du dich also für UltraCode und dynamische Workflows interessieren? Nun,
00:00:43es ist ganz einfach. Es ist der beste Weg, um große, komplexe Aufgaben mit Claude Code zu bewältigen. Das ist
00:00:49alles. Und die Art und Weise, wie es das tut, ist durch benutzerdefinierte Gerüste (Harnesses). Das ist ein schicker Ausdruck dafür, dass es
00:00:56einen neuartigen Weg schafft, um das zu lösen, was auch immer du zu lösen versuchst. Ein großartiges Beispiel ist, wie es
00:01:02Dinge wie tiefergehende Recherche angeht. Wenn du eine ziemlich komplizierte Frage hast, wie: Sollten wir
00:01:08unseren Checkout-Service zu einem neuen Anbieter migrieren? Wenn ich Claude Code einfach so nutze, wie es normalerweise funktioniert, gehe ich
00:01:14einfach in das Prompt-Fenster und gebe diesen Prompt ein. Nun, es wird sein statisches Standard-Gerüst
00:01:20verwenden. Es wird in einer einzigen Sitzung sein, richtig? Wir werden ein einziges Kontextfenster verwenden.
00:01:24Es wird eine Handvoll Websuchen durchführen. Es wird die Top-Ergebnisse abrufen. Es wird verifizieren,
00:01:30zusammenfassen und uns einen generischen Forschungsbericht geben. Standardmäßig sprechen wir von einem statischen Gerüst. Was
00:01:34wir wirklich meinen, ist, dass du Claude Code hier in einem einzigen Kontextfenster öffnest, und wir sagen ihm nicht,
00:01:38Unteragenten zu verwenden oder eine Art antagonistische Überprüfung seines ursprünglichen Denkprozesses
00:01:44durchzuführen. Es ist also ziemlich einfach. Es verbraucht weniger Token, und am Ende erhältst du eine generische Antwort. Vorbehalt:
00:01:51das ist für die meisten Probleme in Ordnung. Wir sprechen heute über große, komplexe Dinge. Im Gegensatz dazu, wenn wir
00:01:57UltraCode in einem dynamischen Workflow verwenden, und ich spreche gleich über den Unterschied zwischen diesen beiden, erhalten wir ein
00:02:02benutzerdefiniertes Gerüst, das für dieses Problem gebaut wurde. Wir werden eine andere Art haben, dieses Problem zu lösen.
00:02:09Wir werden nicht nur in einem einzigen Kontextfenster sitzen. Wir werden verschiedene Agenten hinzuziehen, und die verschiedenen
00:02:12Agenten werden unterschiedliche Dinge tun, wiederum abhängig von der Aufgabe. Also in diesem Beispiel,
00:02:17wo ich sage, hey, sollten wir unseren Checkout-Service zu einem neuen Anbieter migrieren, anstatt nur
00:02:22einige Websuchen durchzuführen und eine Zusammenfassung zu erstellen, wird es stattdessen mit einem dynamischen Workflow so sein,
00:02:26dass es heißt: Okay, nun, was ist unser Checkout-Service? Also wird es unseren Abrechnungscode lesen. Es wird tatsächlich
00:02:30tief eintauchen in die Art und Weise, wie wir tatsächlich operieren. Von dort aus wird es dann die Funktionen
00:02:35gegen die Dokumentation des neuen Anbieters prüfen. Es wird unser Transaktionsvolumen bepreisen. Es wird einen
00:02:40tatsächlichen “Anwalt des Teufels”-Agenten haben, um zu sagen: Hm, ergibt das wirklich Sinn? Und am Ende erhalten wir eine spezifische
00:02:47Empfehlung statt einer generischen. Die große Sache bei dynamischen Workflows ist also wieder der Prozess, durch den
00:02:55wir zu einer Antwort kommen, ist anders. Er ist angepasst, und er hängt von der Frage ab, die wir stellen. Und indem wir es
00:03:02auf diese Weise tun, erhalten wir bessere Ergebnisse. Deshalb solltest du dich dafür interessieren. Bevor wir darüber sprechen, wo UltraCode
00:03:07in all dem eine Rolle spielt, zuerst eine Nachricht vom heutigen Sponsor, mir. Vor nicht allzu langer Zeit habe ich gerade eine Claude
00:03:13Code Masterclass veröffentlicht, und sie ist der beste Weg, um von Null zum KI-Entwickler zu werden, besonders wenn du nicht aus
00:03:19einem technischen Hintergrund kommst. Ich aktualisiere dies jede Woche. Ich habe kürzlich auch Module für eine Codex-Masterclass
00:03:24hinzugefügt. Und wenn du das in die Hände bekommen möchtest, kannst du es innerhalb von Chase AI Plus finden. Ich werde einen
00:03:29Link dazu unten im angepinnten Kommentar platzieren.
00:03:31Was ist also UltraCode? Sie müssen sich darum gekümmert haben, ihm diese schicke Grafik zu geben, wenn du
00:03:35Slash-Effort eingibst. UltraCode hängt also mit dem Aufwandslevel zusammen. Wenn du also Slash-Effort
00:03:41innerhalb von Claude Code eingibst, siehst du das Spektrum, das von “Low” bis zu “UltraCode” reicht.
00:03:46Normalerweise, standardmäßig bei Opus 4.8, sind wir auf “High”, aber UltraCode geht sozusagen einen Schritt über “Max” hinaus. Nun,
00:03:53irgendwie. Was tatsächlich passiert, wenn ich Slash-UltraCode eingebe, geschehen zwei Dinge. Erstens,
00:04:00mein Aufwandslevel steigt von “High” auf “Extra High”. Wir sind nicht auf “Max”. Wir springen nur auf “Extra High”.
00:04:05Und zweitens habe ich jetzt eine automatische Orchestrierung dynamischer Workflows. Also, wir sprechen hier von zwei Dingen,
00:04:11richtig? In diesem Video haben wir über dynamische Workflows gesprochen, was, du weißt schon, diese Idee ist, dass
00:04:16wir benutzerdefinierte Gerüste für unsere Aufgabe erstellen, und wir haben UltraCode. Okay, also UltraCode ändert den Aufwand
00:04:22auf “Extra High” und ermöglicht automatisch die Orchestrierung dynamischer Workflows. Dynamische Workflows sind
00:04:29auch ihr eigenes Ding innerhalb von Claude Code. Wenn ich also in Claude Code bin und etwas eingebe wie
00:04:34Slash-Workflows, zwinge ich Claude Code jetzt dazu, einen Workflow für den Prompt zu erstellen, den ich ihm gebe,
00:04:42weißt du, wie “Aufgabe einfügen”. Aber wenn wir uns in UltraCode befinden, was wir jetzt tun, wird Claude Code von sich aus
00:04:48entscheiden: Hey, braucht das einen dynamischen Workflow oder nicht? Wir haben also die Möglichkeit, immer
00:04:55dynamische Workflows aufzurufen, wenn wir einfach Slash-Workflow eingeben oder wenn ich etwas sage wie: Hey, verwende
00:04:59Workflows. Es ist also fast wie eine Fähigkeit, die ich aufrufen kann, dieselbe Art von Sache. Oder UltraCode ermöglicht es
00:05:06Claude Code, irgendwie intelligent damit umzugehen. Und es wird so sein: Hey, abhängig vom Prompt,
00:05:10manchmal verwenden wir einfach das statische Gerüst. Wir müssen nicht immer verrückt werden. Oder wenn es komplex
00:05:15genug ist, hey, dann verwende ich dynamische Workflows. Das ist also der Punkt, an dem UltraCode ins Spiel kommt. Es ist wie eine automatische
00:05:20Ebene. Du musst nicht darüber nachdenken. Wenn es dynamische Workflows benötigt, wird es sie ausführen. Du musst nicht
00:05:23dein Gehirn benutzen. Richtig? Und das ist großartig. Also, damit gesagt, um UltraCode tatsächlich zu maximieren,
00:05:30müssen wir ein wenig mehr in dynamische Workflows eintauchen, weil du das Warum verstehst,
00:05:34du verstehst UltraCode gegenüber dynamischen Workflows. Lass uns jetzt noch ein bisschen mehr darüber sprechen.
00:05:39Und Claude Code tatsächlich, Anthropic hat einen ganzen Blog darüber geschrieben. Also der Blog, der vor etwa
00:05:44einer Woche herauskam, heißt “Ein Gerüst für jede Aufgabe, dynamische Workflows in Claude Code”. Wir werden nicht
00:05:48in diesem Video in diesen ganzen Blog eintauchen. Ich werde nur die Teile treffen, die du wissen musst.
00:05:52Und ich werde auch einen Link dazu unten in der Beschreibung platzieren. Nun, das Erste, was ich hervorheben möchte, ist,
00:05:55warum dynamische Workflows. Wir haben es am Anfang kurz erwähnt. Hey, es ist besser für komplexe Aufgaben.
00:05:59Aber warum ist Claude normalerweise nicht gut genug für diese Sache? Nun, das liegt daran, dass je länger Claude
00:06:04in einem einzigen Kontextfenster an einer komplexen Aufgabe arbeitet, desto schlechter wird es. Und die drei Dinge, die sie
00:06:09hier ansprechen, können irgendwie alle unter den “Kontext-Rot”-Schirm fallen, die Idee der agentischen Faulheit.
00:06:16Weißt du, wir sind alle schon mal darauf gestoßen, wo du Claude Code sagst, etwas zu tun, das ziemlich umfangreich ist,
00:06:20und es macht irgendwie nur einen Teil davon. Wir haben auch die selbst-präferenzielle Voreingenommenheit, bezogen auf Claudes
00:06:25Tendenz, seine eigenen Ergebnisse oder Erkenntnisse zu bevorzugen, besonders wenn es aufgefordert wird, sie zu verifizieren oder gegen ein Kriterium zu bewerten.
00:06:30Hey, falls du dich an mein Video vor ein paar Tagen erinnerst, wo ich dir “Grill Me”-Codex gezeigt habe,
00:06:34Codex in die Gleichung einzubeziehen, das ist etwas, worüber ich dort auch gesprochen habe, richtig?
00:06:38Claude ist nicht großartig darin, seine eigene Arbeit zu bewerten, besonders wenn du ihm sagst, Arbeit innerhalb
00:06:44derselben Sitzung zu bewerten. Wie du bist im selben Kontextfenster, es ist nicht großartig darin.
00:06:49Und dann schließlich Ziel-Drift (Goal Drift). Und wieder, ich trommle weiter darauf herum, komplexe Aufgabe, Ziel-Drift ist
00:06:54eine große Sache. Wir müssen das handhaben. Wir können diese Dinge nicht in einer Sitzung tun.
00:06:57Und daher hilft das Erstellen eines Workflows, eines dynamischen Workflows, diese zu bekämpfen, indem separate
00:07:03Claude-Unteragenten mit ihren eigenen Kontextfenstern und fokussierten, isolierten Zielen orchestriert werden, richtig? Kommt dir das bekannt vor?
00:07:10GSD, Superkräfte, all diese Dinge, diese letzten paar Monate laufen alle auf diesen einen Punkt hinaus, wie
00:07:16handhaben wir große Aufgaben mit einem begrenzten Kontextfenster? Es läuft alles darauf hinaus, wie Unteragenten,
00:07:21frische Kontextfenster, diese Art von Sache. Nun, das Letzte, was ich aus diesem Blog anspreche, sind einige der
00:07:26Workflow-Muster, die sie erwähnen. Dies ist nicht erschöpfend. Es gibt eine unendliche Menge an Workflow-Mustern,
00:07:30aber ich denke, es hilft, wenn wir über benutzerdefinierte Gerüste sprechen und über dynamische Workflows, zu sehen,
00:07:35wovon wir eigentlich sprechen, wie visuell. Nun, das erste Beispiel, das sie geben, ist “Klassifizieren und Handeln”.
00:07:40Das ist ein Workflow-Muster, bei dem wir irgendeine Art von Aufgabe haben. Diese Aufgabe umfasst eine Anzahl von Teilaufgaben,
00:07:45und wir möchten diese an geeignete Unteragenten verteilen. Um das zu tun, brauchen wir einen Klassifikator und die Verwendung eines
00:07:51dynamischen Workflows. Claude Code wird bereits wissen, das ist der große Teil, Claude Code wird bereits wissen, dass
00:07:56dies die Art von Workflow-Muster ist, die du brauchst, richtig? Es wird dies automatisch für dich einrichten.
00:08:00Ein weiteres ist “Auffächern und Synthetisieren”. Denke an tiefergehende Recherche. Hey, ich möchte, dass du etwas erforschst.
00:08:05Ich brauche dich, um da rauszugehen und eine Tonne an Informationen aus einer Tonne an verschiedenen Quellen zu bekommen,
00:08:09potenziell hunderte von Quellen. Ich brauche dich, um sie einzubringen. Ich möchte nicht nur, dass du zusammenfasst.
00:08:13Ich möchte, dass du verifizierst. Ich möchte, dass du es tatsächlich gegencheckst, und dann am Ende,
00:08:17möchte ich einen abschließenden Bericht. Wiederum, wenn du Claude Code mit UltraCode oder mit dynamischen Workflows
00:08:22bittest, eine tiefergehende Recherche zu irgendeiner Sache durchzuführen, nun, dies ist die Art von Workflow, der dabei herauskommt.
00:08:27Und es geht so weiter. Adversarische Verifizierung, Schleife bis erledigt, ein “Turnier-Stil”-
00:08:32Ding, bei dem du ein Bündel verschiedener Ideen und Richter hast, und am Ende bekommst du einen endgültigen Gewinner,
00:08:36generieren und filtern. Der Blog selbst geht detailliert auf all diese ein, aber zumindest für mich war es
00:08:41hilfreich, irgendwie zu sehen, wovon sie sprechen. Ich denke mir: Alles klar, benutzerdefiniertes Gerüst, was bedeutet das
00:08:44genau? Nun, es bedeutet einfach, dass es eine Anzahl von Pfaden gibt, um eine Lösung zu finden. Und mit einem benutzerdefinierten
00:08:50dynamischen Workflow erhalten wir all diese Optionen. Und der Punkt ist, sie werden maßgeschneidert auf die Aufgabe sein
00:08:55gegenüber, du weißt schon, statischem Gerüst, eine Websuche machen, ein paar Fragen stellen, zusammenfassen. Wir können es besser.
00:09:03Und zuletzt, bevor wir zum Demo gehen, schlage ich dringend vor, dass du dir fünf Minuten deiner Zeit nimmst,
00:09:09gehe zu den Claude-Code-Dokumenten und lies tatsächlich, was sie über dynamische Workflows geschrieben haben, damit du ein
00:09:13besseres Gefühl dafür bekommst, wie es unter der Haube funktioniert gegenüber Dingen wie “Agent-Teams”. Hinweis, es führt tatsächlich
00:09:18ein Skript zur Laufzeitausführung aus und Dinge wie, wie man Workflows speichert, weil du sie wiederholen kannst. Sie sind
00:09:24in diesem Sinne irgendwie wie Fähigkeiten und diese Art von Sache. Sie haben tatsächlich eine wirklich gute Beschreibung
00:09:28hier. Und in dieser Beschreibung erzählen sie uns tatsächlich von einem vorgeladenen dynamischen Workflow, der mit
00:09:34Claude Code kommt. Es ist tatsächlich ein Deep-Research-Workflow, ähnlich dem Deep-Research, das es schon seit
00:09:39einer Weile in der eigentlichen Web-App gibt. Also werden wir zwei Demos machen. Das erste, das ich dir zeigen werde, damit du irgendwie
00:09:44sehen kannst, wie das alles funktioniert, ist dieses “Deep Research”. Und das ist in deinem Claude Code gerade jetzt, wenn
00:09:48du aktualisiert bist. Alles, was du tun musst, ist Slash-Deep-Research einzugeben. Also innerhalb von Claude Code,
00:09:52werden wir Slash-Deep-Research eingeben. Und dann werde ich ihm einfach einen Prompt geben. Nun,
00:09:56eigentlich wäre es ein Meta-Prompt. Wir werden es dazu bringen, Deep-Research über dynamische Workflows
00:10:01und die Best Practices für deren Erstellung zu betreiben. Kannst du eine tiefgehende Recherche über die brandneuen dynamischen
00:10:08Workflows und UltraCode innerhalb von Claude Code betreiben? Ich möchte einen Bericht, der die Best Practices detailliert.
00:10:14Es gibt viel Gerede darüber, dass es benutzerdefinierte Gerüste gibt.
00:10:17Wie stellen wir bei den dynamischen Workflows sicher, dass das benutzerdefinierte Gerüst, das
00:10:22unter Verwendung dynamischer Workflows erstellt wurde, das Beste für die Arbeit ist? Oder ist das etwas auf der Benutzerebene, von dem wir einfach
00:10:28erwarten, dass Claude Code es handhabt? Also, da haben wir es. Als wir das taten, siehst du, wir haben ein paar
00:10:32Nachrichten erhalten. “Deep Research Workflow läuft, Thema klar genug, fortfahren, Workflow, dynamischer Workflow,
00:10:38Deep Research”. Und dann sagt es uns, der Workflow wurde im Hintergrund gestartet. Er hat
00:10:43fünf Phasen: Umfang (Scope), Suchen (Search), Abrufen (Fetch), Verifizieren (Verify) und Synthetisieren (Synthesize). Und wir haben die Fähigkeit, ihn
00:10:49live zu beobachten. Also, wenn ich weitermache und Slash-Workflows eingebe, kannst du genau hier sehen, dass alle Agenten
00:10:57in Echtzeit passieren. Und für den Umfang haben wir nur einen einzigen Agenten. Für die Suche werden wir
00:11:02fünf Agenten haben. Und sobald sie anfangen zu arbeiten, können wir tatsächlich, oops, sobald sie anfangen zu arbeiten, können wir
00:11:07tatsächlich ihre Token-Nutzung sehen. Denn eine der großen Kosten hierbei, richtig, du kannst es irgendwie
00:11:13direkt hier sehen. Eine der großen Kosten, über die wir nachdenken müssen, wenn es um die Verwendung dynamischer Workflows und
00:11:17UltraCode geht, sind die Token-Kosten. Es ist Token-lastig. Nun, es gibt definitiv ein Argument dafür, dass
00:11:23wir die Kosten nur irgendwie vorab belasten. Und dass wir durch die Tatsache, dass wir effektivere Ergebnisse von
00:11:30UltraCode und dynamischen Workflows erhalten, wahrscheinlich auf lange Sicht Token sparen. Aber sei nicht
00:11:35überrascht, besonders wenn du einen dynamischen Workflow verwendest, dass ich am Anfang nicht gescherzt habe, dass er 100
00:11:41plus Agenten verwendet. Sei nicht überrascht, wenn du am Ende davon verrückte Token-Kosten hast. Wir können hier für unsere
00:11:46fünf Agenten sehen, die gerade suchen. Sie haben etwa 250.000 Token pro Kopf verbraucht. Der Umfang selbst nahm
00:11:53etwa 40k. Und dann sieht Abrufen (Fetch) da drüben so aus, als hätte es potenziell 12 Unteragenten. Und dann haben wir auch
00:11:59eine Liste hier oben, richtig? Vier von 22 Agenten und zwei Minuten sind vergangen. Und ich werde auch auf meine
00:12:06wöchentliche Gesamtnutzung am Ende dessen verweisen und wie viel ich verbrannt habe. Also 101 Agenten, 3,7 Millionen Token
00:12:12und 11 Minuten später, der Workflow ist abgeschlossen. Und in Bezug auf die Nutzung meines wöchentlichen Max-Plans,
00:12:18waren es 4% und ich bin im 200-Dollar-pro-Monat-Max-Plan. Also, Token-Nutzungs-Zeug, es ist kein Witz. Wie,
00:12:25du musst wissen, wann du das anwendest. Und dann musste ich den Bericht in dieses HTML
00:12:30Asset verwandeln, das du hier siehst. Und es ist so ziemlich das Wiederholen von vielem, was wir in der eigentlichen Claude Code
00:12:35Dokumentation bezüglich dynamischer Workflows sehen. Also was sind einige andere Anwendungsfälle für dynamische Workflows in
00:12:42UltraCode? Nun, Anthropic buchstabiert es tatsächlich für uns aus. Dinge wie code-basierte weitreichende Bug-Jagden,
00:12:46große Migrationen und kritische Arbeit, die zweimal geprüft werden muss. Ein weiteres Beispiel, das Anthropic anspricht,
00:12:52ist das Umschreiben von Bun mit dynamischen Workflows, wo sie tatsächlich Bun von Zig nach Rust über den Verlauf
00:13:00von etwa einer Woche unter Verwendung dieser Funktion portiert haben. Lass uns das mit einer Bug-Jagd testen. Ich bin innerhalb des Verzeichnisses
00:13:05für meine KI-Agentur-Website, die auch im Backend auf einer Admin-Seite fungiert. Es ist so etwas wie meine
00:13:11Kommandozentrale zur Inhaltserstellung. Also werden wir es einen dynamischen Workflow ausführen lassen, um irgendwie eine Bug-Jagd zu machen.
00:13:18Kannst du vorangehen und dynamische Workflows innerhalb dieses Verzeichnisses verwenden, um eine Bug-Jagd auszuführen und zu sehen, welche Art
00:13:26von Bugs wir in diesem aktuellen Verzeichnis haben? Sobald du den Bericht erstellt hast, verwandle ihn in einen HTML-Bericht und
00:13:33bringe das in meinen Browser. Also kannst du genau hier sehen: “Workflow-Befehl Cluster parallele Bug-Jagd
00:13:38über die nächste JS-App aufrufen. Adversarisch jeden Fund verifizieren, einen schweregrad-gerankten Bericht synthetisieren.”
00:13:45Also läuft es im Hintergrund. Und wie immer können wir Slash-Workflows eingeben, um einen Blick darauf zu werfen. Also für diesen Bug-Bericht lief es
00:13:51in etwa der Hälfte der Zeit und verbrauchte die Hälfte der Token-Menge wie bei der Deep Research. Wir hatten 34 bestätigte Bugs. Es hatte sieben Bugs, die falsch positiv waren. Und von diesen 34 sind zwei hoch, neun mittel und 23 niedrig.
00:14:04Du hast die Fähigkeit, darauf zu klicken. Es zeigt mir, was falsch ist, die Beweise, die Korrektur, und dann
00:14:10auch den adversarischen Verifizierer, der sagt: Hey, das ist tatsächlich ein Bug. Hier ist das Problem.
00:14:15Und es gibt mir diesen Bericht für so ziemlich alle von ihnen, wo das Problem ist, was es irgendwie definiert
00:14:21den Fehler als, was falsch ist, Beweis, Korrektur, adversarischer Verifizierer. Es ist also ziemlich tiefgehend in Bezug
00:14:26darauf, was es tatsächlich findet. Und ich denke, der beste Teil davon ist der adversarische Verifizierer.
00:14:30Denn wieder, eines der großen Probleme mit Claude Code und komplexen Aufgaben ist: Kannst du bestätigen,
00:14:34dass es tatsächlich getan hat, was es soll? Das ist also, wo ich dich für dieses
00:14:38Video lasse. Wir sind durchgegangen, warum du dich für UltraCode bei dynamischen Workflows interessieren solltest, wie sie funktionieren,
00:14:43und sind einige Beispiele durchgegangen. Ich denke, das ist eine fantastische Funktion. Ich denke, sie ist extrem
00:14:47leistungsfähig. Ja, sie ist extrem Token-lastig, aber manchmal brauchen wir die “großen Geschütze”, besonders
00:14:53für Aufgaben, die uns wirklich, wirklich am Herzen liegen. Und davor war es irgendwie schwer, richtig? Wir machen einige
00:14:58hacky Dinge. Wir bringen externe Orchestrierungsebenen mit ein. Und jetzt ist alles bereit, um innerhalb
00:15:03von Claude Code selbst zu funktionieren. Also, wie immer, lass mich wissen, was du gedacht hast. Stelle sicher, dass du Chase
00:15:08AI Plus auscheckst, wenn du deine Hände an meine Claude Code Masterclass bekommen möchtest, und wir sehen uns.
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