Die eine Regel, die der Erfinder von Claude Code niemals bricht

Boris arbeitet bei Anthropic und ist derjenige, der Claude Code tatsächlich entwickelt hat, weshalb Menschen ihn um Hilfe bitten, wenn sie nicht weiterkommen. Das Video verspricht überraschende Einblicke und neue Perspektiven, selbst zu bereits bekannten Features. Boris' Setup mag für ihn einfach erscheinen, aber seine 'Einfachheit' repräsentiert in Wirklichkeit ein vollständiges, durchdachtes System. Der Sprecher kündigt an, dass Boris wichtige Missverständnisse korrigieren wird, die Entwickler bei der Nutzung von Claude Code haben.

Boris korrigiert das größte Missverständnis bei der Arbeit mit Claude Code: Viele geben eine Aufgabe und sind enttäuscht bei kleinen Fehlern, aber wie Menschen braucht auch Claude die Möglichkeit, seine Arbeit zu überprüfen. Bei Python-Projekten sollte man Claude explizit anweisen, Tests zu verwenden, um eine Feedback-Schleife zu schaffen, die die Qualität sofort erhöht. Claude kann sogar selbst vorschlagen, welche Tests verwendet werden sollten, wenn man sich nicht mit dem Code beschäftigen will. Überprüfung ist domänenspezifisch: von Bash-Befehlen über Claudes Browser-Erweiterung für UI-Überprüfungen bis zu iOS- und Android-Simulator-MCPs für mobile Apps. Für token-effiziente Überprüfung kann man überprüfungsgeleitete Techniken wie testgetriebene Entwicklung verwenden, bei der Tests vor der Implementierung geschrieben werden.

Boris betont die zentrale Bedeutung der Claude.md-Datei, die für jedes Projekt einzigartig sein sollte und alle grundlegenden Informationen für neue Claude-Sitzungen enthält. Die Datei sollte den Tech-Stack, die Projektstruktur, Code-Styles und Konventionen des Teams dokumentieren - am wichtigsten sind jedoch die Dinge, die Claude NICHT tun sollte. Boris hat es sich zur Gewohnheit gemacht, sein ganzes Team mehrmals pro Woche zur Claude.md beitragen zu lassen, besonders wenn Fehler entdeckt werden. Jedes Teammitglied hat eine spezifische Verantwortung für die Pflege bestimmter Bereiche der Datei. Bei Full-Stack-Apps kann jeder Microservice seine eigene Claude.md haben - Frontend und Backend können separate Dateien nutzen.

Boris erklärt die verschiedenen Modi von Claude Code: Plan-Modus für Planung, Auto-Accept-Modus für automatische Dateibearbeitungen und den 'Dangerously Skip Permissions'-Modus, bei dem Claude alles ausführen darf. Entscheidend ist, dass Boris den gefährlichen Modus NIEMALS verwendet, besonders nicht in Produktionsumgebungen, wo ein einziger Terminal-Befehl das gesamte Projekt durcheinanderbringen kann. Stattdessen nutzt er die Berechtigungsfunktion in Claude Code, um präzise festzulegen, welche Befehle erlaubt sind, bei welchen vorher gefragt werden soll und welche komplett verweigert werden. Diese Regeln können auf Projektebene definiert werden, und Claude hält sich daran. Die settings.json-Datei im .Claude-Ordner enthält alle diese Konfigurationen und kann mit dem Team geteilt werden.

Claude Code ist trotz seines Namens eines der am schlechtesten benannten Produkte von Anthropic, weil es für viel mehr als nur Code verwendet wird - von Anetian-Workflows über SEO-Pipelines bis zu Geschäftsmarkt-Analysen. Boris nutzt Claude Code als vollständiges System, um verschiedene Workflows zu steuern, wobei Claude praktisch alle seine anderen Tools für ihn verwendet. Konkret verbindet er Slack, BigQuery und Sentry über MCP-Server und ihre CLIs innerhalb von Claude Code. Der Sprecher teilt sein eigenes Beispiel mit Notion, wo Claude über MCP Datenbanken erstellt, befüllt und den Kontext von Video-Ideen versteht. Diese Orchestrierung zeigt, dass Claude Code als zentrale Steuerungseinheit für komplexe, multi-tool Workflows fungieren kann.

Boris' Workflow beginnt immer mit dem Plan-Modus, bevor er mit der Implementierung startet - er beschreibt klar, was er möchte, und überprüft den Plan, bevor er den Agenten startet. Ein guter Plan ist extrem wichtig, und das gesamte Hin und Her mit dem Agenten findet während der Planungsphase statt. Erst nach Validierung des Plans startet er den Agenten im Auto-Accept-Edits-Modus (nicht im 'Dangerously Skip Permissions'-Modus). Boris arbeitet mit fünf parallelen Claude Code-Sitzungen, wobei er seine Tabs nummeriert, um bei Benachrichtigungen zu wissen, von welchem Terminal sie kommen. Er nutzt intensiv die Web-Sitzungen von Claude Code, die mit GitHub verbunden sind und an Demo-Repos in der Cloud arbeiten können. Die Hintergrund-Agenten-Funktion erlaubt es, lang laufende Aufgaben im Hintergrund zu legen, sogar vom Handy aus, wobei Claude automatisch Branches erstellt und Code-Änderungen pusht.

Boris verwendet für fast alles Opus 4.5 mit aktiviertem Thinking, trotz der langsameren Geschwindigkeit im Vergleich zu Sonnet und Haiku. Seine Begründung: Obwohl es ein größeres Modell ist, das mehr Zeit benötigt, macht es viel weniger Fehler. Dadurch ist die insgesamt aufgewendete Zeit für die Arbeit mit und Steuerung des Modells bei Opus 4.5 tatsächlich geringer als bei schnelleren, aber fehleranfälligeren Modellen. Boris nutzt auch die Claude Code GitHub Action, einen Bot, der in autorisierten Repositories aufgerufen werden kann. Ein überzeugender Anwendungsfall: Bei PR-Reviews bittet er Claude, gefundene Fehler direkt zur Claude.md-Datei hinzuzufügen, um zu verhindern, dass diese Fehler wiederholt werden.

Für langanhaltende Aufgaben verwendet Boris drei verschiedene Ansätze, die alle auf dem Verifikations-Prinzip basieren. Der erste Ansatz: Claude bittet er, seine Arbeit mit selbst entwickelten Tests zu überprüfen und diese Aufgaben dann in den Hintergrund zu legen - das sind Hintergrundaufgaben, die im Stillen laufen und dem Haupt-Agenten Bericht erstatten. Der zweite Ansatz nutzt einen Stop-Hook, um die Überprüfung automatisch auszulösen, wenn Claude die Ausgabe stoppt. Die dritte Option basiert auf dem Ralph Wiggum Plugin, das Menschen vollständig aus der Schleife entfernt, indem es während der Entwicklung die UI testet und verifiziert. Boris verwendet auch Linter und Formatierer für verschiedene Sprachen, um das Format des geschriebenen Codes zu überprüfen - die Modelle generieren korrekten Code, aber diese Tools helfen, die verbleibenden 10% aufzuräumen und Fehler in der CI-Pipeline zu vermeiden.

Boris betont, dass sein Workflow überraschend gewöhnlich ist und man Claude Code nicht überkomplizieren muss, um produktiv zu sein - die einfachen integrierten Funktionen bringen bereits etwa 90% der angestrebten Produktivität. Er nutzt /commands für seine sich wiederholenden 'Inner Loop'-Workflows, die er viele Male am Tag wiederholt, wie z.B. einen GitHub /command. Diese /commands werden im .claud-Ordner in einem command-Unterordner gespeichert und können in git committet werden, um sie mit dem gesamten Team zu teilen. Bei Subagenten sind die Leute kreativ geworden und erstellen sie für fast jeden Anwendungsfall, aber Boris nutzt sie pragmatisch für einfache Workflows mit völlig unterschiedlichen Anweisungen. Seine Subagenten werden hauptsächlich verwendet, um zu verifizieren, dass die Code-Architektur korrekt ist, um Code zu refaktorisieren und um zu validieren, dass die finalen Builds tatsächlich funktionieren.

Der Sprecher wechselt zu einer Werbeeinblendung für Automata, das Unternehmen hinter dem Kanal, das nach dem Unterrichten von Millionen Menschen im KI-gestützten Bauen nun selbst Implementierungsdienstleistungen anbietet. Sie helfen dabei, Ideen in Apps oder Websites zu verwandeln, für Personen, die keine eigenen Tech-Teams haben. Automata positioniert sich als technischer Co-Pilot, der die gleichen Workflows anwendet, die sie lehren, direkt auf Kundenprojekte - ohne die Kopfschmerzen beim Einstellen oder Managen eines Dev-Teams. Der Sprecher schließt mit der Bitte um Unterstützung über den Super-Thanks-Button und kündigt das nächste Video an. Die E-Mail-Adresse hello@automata.dev wird für Interessenten genannt.