Gib mir 50 Minuten, und ich gebe dir über 1000 Stunden Claude-Code-Wissen (Leitfaden 2026)
CChase AI
컴퓨터/소프트웨어AI/미래기술
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00:00:00Dieses Video wird über 1.000 Stunden an Ausprobieren in Cloud Code überflüssig machen
00:00:04und dir zeigen, worauf du dich konzentrieren musst, egal ob du Anfänger bist,
00:00:08fortgeschritten oder Profi. Ich decke alles ab: von der Desktop-App
00:00:12über Prompting, MCPs, CLIs bis hin zu fortgeschritteneren Themen wie Graph Engineering und
00:00:18der Erstellung deines eigenen Agenten-Betriebssystems. Am Ende hast du einen kompletten Fahrplan,
00:00:22um das mächtigste KI-Tool von heute zu meistern. Es gibt viel zu besprechen, also fangen wir an.
00:00:27Das Erste, worüber wir im Anfängerbereich sprechen müssen: Wo führen wir Cloud Code eigentlich aus?
00:00:32Denn das kann verwirrend sein. Man kann Cloud Code technisch gesehen über die Web-App in der Cloud ausführen.
00:00:37Wir haben auch die Desktop-Version von Cloud Code. Und natürlich gibt es das Terminal.
00:00:43Welche dieser drei Optionen solltest du nutzen, besonders wenn du gerade erst anfängst? Nun,
00:00:48hättest du mich das vor ein paar Monaten gefragt, hätte ich dich zum Terminal gedrängt
00:00:51oder zu etwas wie VS Code mit der Cloud Code-Erweiterung. Aber heutzutage ist die Desktop-App
00:00:56viel besser geworden. Und wenn du keinen technischen Hintergrund hast und das alles
00:01:01Neu für dich ist, würde ich dir empfehlen, die Cloud Code Desktop-App zu nutzen. Ja, das Terminal bleibt
00:01:07immer eine mächtige Option für diejenigen unter euch, die technisch versierter sind.
00:01:11Aber wenn das nicht auf dich zutrifft, fühle dich nicht unter Druck gesetzt, es zu nutzen, wenn du dich unwohl fühlst.
00:01:16Heutzutage verpasst man wirklich nichts. Die Desktop-App bekommt Funktionen,
00:01:21die es im Terminal einfach nicht gibt. Dinge wie den Sprachmodus oder Browser-Automatisierungen.
00:01:25Es gibt viele Komfortfunktionen bei der Arbeit in der Desktop-App, wie Inline-Artefakte und generell
00:01:31eine bessere Nutzererfahrung für diejenigen, die noch nie zuvor ein Terminal berührt haben.
00:01:36G Ganz zu schweigen davon, dass wir das Terminal auch innerhalb der Desktop-App nutzen können.
00:01:40Das Herunterladen und Installieren der Cloud Code Desktop-App ist super einfach.
00:01:44Suche einfach nach der Cloud Desktop-App, klicke auf den ersten Link, lade den Installer herunter und starte ihn.
00:01:48Jetzt hast du die Desktop-App installiert. Machen wir einen Schnelldurchlauf durch das Tool und sehen uns an,
00:01:53was dich wirklich interessiert. Gehen wir zu den Einstellungen links und klicken auf Anpassen.
00:01:57Gehen wir dann zum Reiter Allgemein. Sieh dir mal die Anweisungen für Cloud an.
00:02:01Schau dir meine an. Sie ist leer. Deine sollte wahrscheinlich auch leer sein.
00:02:06Das sind globale Anweisungen. Das bedeutet, sie gelten für alles, für all deine Projekte und Prompts.
00:02:11Wenn ich dort eingebe, dass alle Antworten sich reimen sollen, rate mal, was passieren wird?
00:02:16Jede einzelne Antwort wird sich reimen. Dummes Beispiel. Aber der Punkt ist: Hast du etwas,
00:02:21das für jeden einzelnen Chat mit Cloud relevant genug ist, dass wir es hier festhalten sollten?
00:02:26Vielleicht, aber das ist eine sehr hohe Messlatte. Wenn das, was du hinzufügen möchtest,
00:02:31diese Messlatte nicht erreicht, würde ich es leer lassen. Gehe als Nächstes zu den Funktionen.
00:02:36Stelle sicher, dass der Tool-Zugriffsmodus auf „Tools bei Bedarf laden“ steht und aktiviere alles andere.
00:02:41Im Cloud Code-Reiter würde ich unter Allgemein alles eingeschaltet lassen. Einige Einstellungen
00:02:47sind reine Geschmackssache. Bei lokalen Sitzungen würde ich ebenfalls alle einschalten.
00:02:52Die einzige Ausnahme sind Pull Requests. Wenn du nicht weißt, was das ist, lass es einfach aus.
00:02:58Für Cloud in Chrome – eine Google Chrome-Erweiterung, mit der Cloud Dinge in deinem Browser steuern kann –,
00:03:03aktiviere ich das ebenfalls, aber du musst die Google-Erweiterung herunterladen, wenn du das nutzen willst.
00:03:08Später gehen wir näher auf Skills, Connectors, Plugins und den Speicher ein. Mach dir darüber also noch keine Sorgen.
00:03:14Hier drüben haben wir Artefakte. Um Artefakte musst du dir in Cloud Code eigentlich keine Sorgen machen.
00:03:18Routinen haben mit Automatisierungen zu tun, auf die wir später noch genauer eingehen.
00:03:23Und hier drüben sind einfach frühere Chats, die wir mit Cloud Code hatten. Wenn Sie jetzt auf Neu klicken,
00:03:29sollte sich eine Seite öffnen, die so aussieht. Schauen wir uns an, was wir hier sehen.
00:03:33Hier haben wir unser Chat-Fenster und oben diese vier Dinge.
00:03:37Lokal, etwas mit 1000, Main, Worktree und ein kleines Plus-Symbol.
00:03:42„Lokal“ zeigt Cloud an, wo es tatsächlich ausgeführt wird. Wenn du nicht weißt,
00:03:47was das alles ist – Cloud, Fernsteuerung, WSL, SSH –, solltest du zu 99,99 % auf „Lokal“ bleiben.
00:03:53Alles andere hier, außer WSL, dient dazu, Cloud zu nutzen, wenn du nicht am Computer bist.
00:03:58Wenn du Anfänger bist, trifft das nicht auf dich zu. Die 1000 hier drüben
00:04:03ist einfach der Ordner, in dem ich arbeite. Wenn ich darauf klicke, kann ich einen neuen Ordner öffnen
00:04:08und einen beliebigen auf meinem Computer auswählen, in dem ich arbeiten möchte.
00:04:13Du könntest also einen Ordner auf deinem Desktop erstellen, der „Cloud Code Projects“ heißt, und darin arbeiten.
00:04:18Alles, was du hier in Cloud Code machst, befindet sich in diesem Ordner. Du musst also einen auswählen.
00:04:23Als Nächstes haben wir Main und Worktree. Das hat mit Git zu tun, ein etwas fortgeschritteneres Thema.
00:04:26Wenn du Anfänger bist: Um es stark zu vereinfachen, Git dient dem Speichern deiner Arbeit.
00:04:32Wenn du nicht weißt, was Git ist, mache ich daraus keine Git-Schulung.
00:04:36Lass es einfach auf Main und aktiviere Worktree nicht. Dann haben wir diesen Plus-Button.
00:04:40Damit kannst du einen zusätzlichen Ordner hinzufügen, sodass deine Arbeit an zwei Orten kopiert wird.
00:04:44Als Nächstes kommen die Berechtigungen. Wenn ich auf Auto klicke, sehe ich fünf verschiedene Modi. Was sind das für Modi?
00:04:48Hier legen wir fest, was Cloud Code mit oder ohne unsere Zustimmung tun darf.
00:04:55Auf der einen Seite des Spektrums haben wir „Manuell“. Das bedeutet, es fragt dich ständig:
00:04:58Kann ich das tun? Kann ich jenes tun? Darf ich Dinge bearbeiten? Auf der anderen Seite umgehen wir Berechtigungen.
00:05:03Es kann tun, was es will, Dinge herunterladen, installieren, löschen, bearbeiten. Ziemlich gruselig.
00:05:07Dazwischen haben wir „Auto“, was im Wesentlichen das Umgehen von Berechtigungen ist, nur dass
00:05:12ein Klassifikator die von Cloud Code ausgeführten Befehle überprüft und entscheidet, ob sie gefährlich sind.
00:05:17Wenn sie gefährlich sind, stoppt er sie. Das ist nicht ohne Grund der Standard. Du solltest
00:05:22immer hier bleiben. Der einzige andere Modus, mit dem wir herumspielen werden, ist „Plan“,
00:05:26auf den wir später näher eingehen. Über diesen Plus-Button kannst du Dinge wie Screenshots hinzufügen.
00:05:30Dann gibt es ein Mikrofon. Und hier rechts haben wir das Modell, das Anstrengungslevel
00:05:34und unser Kontextfenster. Welches Modell sollten wir verwenden? Nun, das hängt von deinem Tarif ab.
00:05:39Wenn du den Tarif für 20 Dollar im Monat hast, wirst du Fable nicht wirklich nutzen können.
00:05:42Das verbraucht einfach zu viel Guthaben. Also wirst du bei Opus bleiben müssen.
00:05:46Wenn du einen Max-Tarif hast (5X, 20X, also 100 oder 200 Dollar pro Monat), würde ich empfehlen,
00:05:51meistens in Fable zu arbeiten. Es ist mit Abstand das beste Modell. Das Problem ist jedoch das Nutzungslimit,
00:05:58denn wenn wir auf dieses kleine Ding hier klicken, siehst du das Kontextfenster. Dazu kommen wir später.
00:06:03Wir haben verschiedene Limits: ein Fünf-Stunden-Limit, ein wöchentliches Limit
00:06:07und ein Fable-Limit. Nur die Hälfte unserer wöchentlichen Nutzung darf für Fable verwendet werden.
00:06:14Wir wollen Fable also nicht zu früh aufbrauchen. Worüber wir wirklich nachdenken müssen, ist unser Anstrengungslevel,
00:06:21das von „Low“ bis hin zu „Ultra Code“ reichen kann. Je mehr es nachdenkt, desto besser ist die Leistung,
00:06:27aber es verhält sich nicht linear. Wenn ich von „Extra High“ zu „Ultra Code“ gehe, bedeutet das eine 10-fache Leistungssteigerung?
00:06:35Nein. Es könnte vielleicht eine Steigerung von 1 % sein, aber du zahlst möglicherweise das Fünffache. Tatsächlich
00:06:39erfordern die meisten Probleme, die du zu lösen versuchst (besonders als Anfänger),
00:06:43nichts, was über „Medium“ hinausgeht. Eigentlich kommst du wahrscheinlich auch mit „Low“ bestens klar.
00:06:48Ich persönlich nutze meistens Fable Medium, es sei denn, ich habe es mit etwas ziemlich Komplexem zu tun
00:06:52oder mein Nutzungslimit wird gleich zurückgesetzt und ich weiß, ich kann es einfach verbrauchen.
00:06:57Heute bleiben wir also bei Fable 5 Medium, weil das ein guter Mittelweg ist. Geringerer Aufwand bedeutet weniger Nutzung,
00:07:03schneidet nicht ganz so gut ab, leistet aber im Allgemeinen mehr als genug.
00:07:07Kommen wir nun zum Prompting. Wann immer wir ein neues Projekt beginnen,
00:07:12rate ich dir dringend, in den Plan-Modus zu wechseln. Warum? Weil der Plan-Modus es
00:07:18Claude und mir ermöglicht, uns zu besprechen und sicherzustellen, dass wir auf derselben Wellenlänge sind,
00:07:22bevor etwas ausgeführt wird. Und noch wichtiger: Wir führen nicht nur ein Gespräch, sondern es wird dir Fragen stellen.
00:07:27Denn oft – und das gilt besonders, wenn du erstens aus einem nicht-technischen Hintergrund kommst
00:07:33und zweitens ein Projekt außerhalb deiner üblichen Fachexpertise umsetzen willst –
00:07:38ist das Problem mit KI, dass es so viel gibt, das du einfach nicht weißt.
00:07:43Und es gibt so viel, von dem du nicht weißt, dass du es nicht weißt. Diese „unbekannten Unbekannten“ sind ein echtes Problem.
00:07:49Und der einzige Weg, das herauszufinden, besteht darin, dass Claude Code sie im Grunde für dich anspricht
00:07:54und Licht in diese dunklen Bereiche bringt, von denen du nicht mal wusstest, dass sie existieren.
00:07:58Der Plan-Modus ist der einfachste Weg, dieses Problem zu lösen, weil er das Tool zwingt, uns Fragen zu stellen.
00:08:02Wenn du also eine ungefähre Vorstellung hast (du bist bei Schritt A, willst zu Schritt Z)
00:08:07und nicht weißt, was zu tun ist, wechseln wir in den Plan-Modus. Wenn ich nun Claude Code prompte,
00:08:12war das vor ein bis zwei Jahren noch eine große Sache, die inzwischen etwas in den Hintergrund getreten ist.
00:08:15ein wenig verschwunden ist. Aber es gibt immer noch Leute da draußen, die glauben, es gäbe einen magischen Prompt,
00:08:19den man verwenden muss, und dass er in einem bestimmten Format aufgebaut sein muss. Wir sagen dann: Hier ist das Ziel,
00:08:22und hier ist der Kontext. Und so sollst du dich verhalten. Das muss man gar nicht machen.
00:08:25Was man tun muss, ist sich ein Mikrofon zu kaufen, das Mikrofon einzuschalten,
00:08:29und Claude Code einfach einen Gedankenstrom zu geben. Für diesen Plan für diese Website,
00:08:33die wir bauen werden, sagen wir, es ist einfach eine Website für dieses gefälschte KI-Analyseunternehmen,
00:08:41und wir nennen es Lighthouse. Das ist also alles, was ich tun werde. Und ich werde einfach vor mich hin plappern.
00:08:46Es gibt hier keinen Plan. Es wird sich so anhören: Also, ich möchte eine Website für ein gefälschtes KI-Analyseunternehmen
00:08:54namens Lighthouse erstellen. Ich weiß nicht genau, was auf der Website stehen soll,
00:09:02obwohl ich weiß, dass ich am Ende eine Handlungsaufforderung (Call to Action) haben möchte, damit sie ein Gespräch mit uns buchen. Das wird also
00:09:07quasi der Call to Action sein. Was die Zielgruppe betrifft, sagen wir mal, sie richtet sich an
00:09:12für kleine Start-ups. Mehr weiß ich eigentlich auch
00:09:18Just go ahead and ask me whatever questions you think are relevant that I haven't thought of. Now what I want you to pay
00:09:22attention to is that last bit where I said pretty much, just start asking me questions and things I
00:09:27haven't thought about. Now, since it's in plan mode, it's kind of already going to do that. But anytime you
00:09:31prompt Claude, you can always add that at the end of your prompt. Like, what am I not thinking about?
00:09:37What sort of questions do you have for me? You know, and this is going to get you again,
00:09:41and sort of that back and forth with Claude code, because at any point it can bring up something like
00:09:44this where it asks you questions. So what's the purpose of this fake site? Well, we'll say it's for
00:09:49design slash dev practice. What does Lighthouse actually do? We're going to say product analytics and AI
00:09:56insights. How big should it be? Let's do a landing page like that. And then what does vibe should the
00:10:06design have? We'll go with clean light SAS. Next, it asks us what tech stack should we want the site
00:10:12to be built with plain HTML, CSS slash JS, next JS plus tailwind or ash plus tailwind? Do you know what
00:10:18any of those are? Genuinely, do you have any idea what those are? Do you even know what a tech stack
00:10:23is? If your answer is no, then what should we do? Should we just go with the recommended?
00:10:28Yes, but no. So here's a problem a lot of people run into is they're just going to be like, I don't
00:10:33even care what a tech stack is. Sure, plain HTML, go recommend it. And they just click this.
00:10:38And the thing is, these models are so good is that you're still going to get a pretty good output.
00:10:41The problem is, is when you repeat that behavior of not understanding the question and just hitting
00:10:45recommended again and again and again and again. The main problem is there's no differentiation
00:10:50between you and any guy on the street who I could put in front of your computer and have
00:10:54them do the exact same thing. Like where is any moat whatsoever for what you do? Like you're very
00:10:59replaceable. But even more importantly, you're not learning anything. And as good as these models are,
00:11:04eventually you're going to have a pet project that's very unique that maybe Claude doesn't know the
00:11:08best way to attack it. If you have spent all of your time learning Claude code by never actually
00:11:13learning anything and just hitting recommended, recommended, recommended, you're going to have
00:11:17zero idea of what's actually happening. Now you don't ever need to learn code again, but you do need to
00:11:23begin to learn AI software engineering fundamentals, like big picture stuff, like how these building
00:11:30blocks come together. And the only way you're going to do that is when you hit questions like this,
00:11:34you don't just hit recommended, you say something like this. Can you explain what a tech stack actually
00:11:40is? I don't really know. I don't really understand these options as well. So can you just give me a
00:11:44quick breakdown of what I'm looking at. And that's it, you're just going to tell it to explain the
00:11:49question a little more detail. And if you do that over and over and over again, for weeks, months and
00:11:53years, you're eventually going to build an actual foundation, you're not going to be this like,
00:11:58caricature of a vibe coder. This is extremely important. And this is the sort of mentality of the
00:12:02take with prompting and talking with Claude code if you actually want to like, learn anything,
00:12:07because it's going to make you better. So we'll do pricing product features. Sure.
00:12:12What should the book call CTA work? We'll do a fake booking form.
00:12:21It's off to the races. And so we can see here, it broke down the what is a tech stack question,
00:12:27and then goes into a little more detail about what everything is. Again, you don't need to become an
00:12:31expert at all these things. But as you do this again and again, and you kind of go down the rabbit
00:12:35holes when they make sense for you, you generally are going to start like putting the pieces together.
00:12:39Like, this isn't that complicated. Like coding is difficult. No one's asking you to become like a
00:12:47true software engineer in that sense. But you can learn what a tech stack is, you can learn what these
00:12:52different languages sort of are and like, what we should do in each sort of use case. Now once it
00:12:56proposes the plan, you will see it populate over here on the right hand side. Now what's cool about
00:13:01plan mode inside the desktop app is when it brings us up at any time, I can sort of select something.
00:13:07So let's say the audience, let's say I didn't just want small startups. Let's say I was also looking
00:13:13for add, I wanted to add medium sized companies as well. So if I do that and I hit comments, it now
00:13:22starts adding sort of like comments here. So I could add more and more comments and go down the line and
00:13:27kind of make these like almost little notes to the plan it's created. I also have the ability to add
00:13:31any prompts I want. And then I can at any point say, hey, let's go ahead and revise this. So now it's
00:13:37added medium sized companies to the audience as well. And once I like the plan, I can either hit accept
00:13:43or accept with auto mode. So make sure you hit accept in auto mode or else it's going to start running it
00:13:48inside of manual mode and we don't want to do that. So we'll do accept in auto mode. And now it has gone
00:13:52ahead and built a webpage for us. And it's at this point, we are going to move into the intermediate
00:13:57sort of skills and tips and tricks of when it comes to cloud code. But before we do that,
00:14:01a quick word from today's sponsor me. So just yesterday, I released a completely updated version
00:14:06of my cloud code masterclass. We go way deeper on all the topics we sort of touch on at a surface level
00:14:12here in today's video. And it is a perfect place for you if you're someone who is non technical and
00:14:17really just wants to learn how to master this amazing tool. So if you want to get your hands
00:14:22on it, you can find it inside of chase AI plus there's a link in the pin comment.
00:14:27So let's build our website. But what I actually want to focus now is on this guy down here,
00:14:31this little circle. Remember this that showed our usage? Well, it also shows our context window now.
00:14:37And if we click on our context window, it gives us a very specific breakdown of what is actually
00:14:41filling it up. Now, the context window is a very important metric we always need to keep track of
00:14:47for a few reasons. Now, the first reason has to do with performance. But to understand this,
00:14:51you need to understand tokens and context. So to keep this oversimplified, every single word you send
00:14:57to cloud code and every single word you get back is considered a token. A token is the currency of large
00:15:03language models. And the context window is the budget. So we have a budget of 1 million tokens we can
00:15:09essentially spend in each session. And so far, we have spent 156k. Now, that sounds great. We've
00:15:16only used 15%. I can use another 844,000. Well, sort of. The issue is as this context window fills up,
00:15:25in fact, the performance of cloud code gets worse. Think of it as it just having too much stuff in its
00:15:31brain. If we are sitting at 800,000 tokens over here, out of 1 million, and I ask it questions about
00:15:38what's been going on in the last 800,000 tokens, it's going to struggle, especially if we're asking
00:15:43it questions that sort of happened in the middle. So because of this, we always want to keep an eye on
00:15:49our context window, because we don't want the performance to decrease. And this decrease is
00:15:53somewhat linear, and there isn't an exact science to it. So rule of thumb, as we sort of hit like 30%,
00:16:0040%, certainly 50%, 500k tokens, you definitely want to sit there and ask, do I need to continue
00:16:06the session? And really, for me, that's at like 30%. And while you can see here, the context window
00:16:11does get filled up with things besides our messages, including things like system tools and skills,
00:16:15the messages are the big thing. Let's say you hit 30% of your context window, or even 50%. What are your
00:16:22options? Well, we really have one option, and that's just to start a new chat. Okay, we're just going to
00:16:31start a new chat. Now, there's a couple ways you can do this, we can do commands like forward slash
00:16:39clear. If I do forward slash clear, this is going to get rid of everything, and we're going to start
00:16:43completely fresh, brand new context window, and we're going to have top performance. Now, the other option
00:16:48is to do slash compact. If I do slash compact, what Cloud Code is going to do is going to take a look
00:16:53at the entire conversation history we've had, it's going to create a new summary, and then it's going
00:16:57to start a new chat with that summary. Now, your other option is just to go over here and hit the
00:17:02plus button. And this will also start a new chat inside of that same folder. And then I can reference
00:17:06the old chat at any time. Now, the scary thing is, especially if you've come from primarily the web app,
00:17:11where the conversation you have is sort of all you have. And if you get rid of the conversation,
00:17:16Optionen? Nun, wir haben eigentlich nur eine Option, und das ist einfach, einen neuen Chat zu starten. Okay, wir werden einfach
00:17:20wir uns in Ordner 1000 befinden und unsere Website erstellen. Wenn ich also diese gesamte Unterhaltung lösche,
00:17:26kann sie immer noch einen Blick auf die Dateien und den gesamten geschriebenen Code werfen und verstehen, was passiert.
00:17:31Ein neuer Chat bedeutet also nicht wirklich, bei Null anzufangen. In diesem Fall hast du wirklich nichts
00:17:36zu befürchten. Wenn sich das Kontextfenster füllt und du Angst hast, von vorne zu beginnen – ist schon gut,
00:17:40fange einfach von vorne an und lass im schlimmsten Fall mit /compact diese Zusammenfassung erstellen. Aber zu diesem Zeitpunkt
00:17:45sind wir erst bei 16%. Wir sind also sicher. Sprechen wir nun ein wenig über diese Website. Diese Website
00:17:53ist hässlich. Diese Website ist eigentlich ziemlich schwach und generisch. Und übrigens betrachte ich das hier im
00:18:00Browser-Bereich der Claude Code Desktop-App. Ich kann hier also tatsächlich eine Menge Sachen machen. Wenn ich zum Beispiel
00:18:05das hier öffne, kann ich bestimmte Dinge auswählen, ich kann Kommentare dazu abgeben, genau wie im Planungsmodus,
00:18:11die dann in einen Prompt einfließen. Ich kann Dinge tatsächlich kommentieren und sagen: “Hey, Mist”, und es
00:18:17wird es auch als Kommentar hinzufügen. Es ist also wirklich einfach, hier so kleine Mikro-Änderungen vorzunehmen. Wenn du möchtest, aber das
00:18:24Große, das wir lösen müssen, genau wie bei dieser Website: Warum sieht das so schrecklich aus? Nun, das sieht ziemlich
00:18:28furchtbar aus, weil a) wir ihm nicht genug Kontext darüber gegeben haben, wie wir es haben wollten, wir ihm keinerlei
00:18:35Inspiration gegeben haben, wir ihm keine Screenshots gegeben haben. Alles, was wir gesagt haben, war, dass wir ein sauberes SaaS-Produkt wollten. Und
00:18:39eines der Themen des Abschnitts für Fortgeschrittene ist das Kontext-Engineering – deine Fähigkeit,
00:18:44Claude Code nicht nur Zugriff auf deine Gedanken und deine Vision zu geben, sondern auch auf externe Tools und
00:18:50Fähigkeiten, damit es eine bessere Arbeit leisten kann. Es ist also quasi ein zweistufiger Prozess zur Lösung dieses Problems.
00:18:55Hier tauchen wir in die Idee von Fähigkeiten (Skills) ein. Fähigkeiten sind wahrscheinlich das Wichtigste,
00:19:00was du verstehen und meistern musst, wenn es darum geht, deine Claude Code-Leistung zu verbessern.
00:19:06Nun, Fähigkeiten in ihrem reduktivsten Zustand – und es wird ein bisschen komplizierter – sind einfach Prompts,
00:19:11die Claude Code anweisen, eine bestimmte Sache auf eine bestimmte Weise zu tun. Zum Beispiel gibt es eine Menge Frontend-
00:19:17Design-Fähigkeiten, bei denen sich alles um die Erstellung besserer Websites dreht. Im Wesentlichen sind das nur Prompts, die
00:19:22Claude Code sagen: Hey, wenn du diese Website erstellst, vermeide bestimmte Farbverläufe, vermeide Dinge, die wie
00:19:27KI-Schrott aussehen, tu dies, tu das, nicht wahr? Es gibt ihm einfach spezifische Anweisungen. Das ist alles, was Fähigkeiten sind.
00:19:32Wie bekommen wir also tatsächlich Fähigkeiten? Nun, wir finden sie in der Claude-App. Wenn ich also auf Anpassen gehe,
00:19:37das hier rüberziehe, gehen wir hinunter zu Fähigkeiten. Und du kannst einige der Fähigkeiten sehen, die ich hier habe,
00:19:44wir haben auch Plugins, die im Grunde auch Fähigkeiten sein können, das ist eine Art Grauzone, vor allem wenn wir
00:19:49über Fähigkeiten im Vergleich zu Plugins sprechen, man kann sie im Grunde als dasselbe betrachten. Plugins können
00:19:54mehrere Fähigkeiten umfassen, aber es ist irgendwie beliebig. Wenn ich also zum Beispiel zu Plugins gehe und auf
00:19:59Durchsuchen klicke, was sehe ich erstens? Ich werde die offiziellen Anthropic-Plugins sehen, das
00:20:04beinhaltet das Frontend-Design-Plugin, welches einfach die Frontend-Design-Fähigkeit ist. Wenn ich das also installiere –
00:20:10meins ist bereits installiert –, fügt es Claude Code die Frontend-Design-Fähigkeit hinzu. Und das ist der
00:20:15tatsächliche Prompt für die genaue Frontend-Design-Fähigkeit. Das ist eine offizielle Fähigkeit, du kannst dir das einfach ansehen,
00:20:19das ist auf dem offiziellen Claude Code GitHub. Wenn ich das Ganze kopiere und hier hineingehe
00:20:24und das in den Prompt einfüge, ist das genau so, als würde ich die Fähigkeit verwenden. Aber offensichtlich würdest du das nicht
00:20:30jedes Mal tun, wenn du etwas im Zusammenhang mit Frontend-Design machen willst. Stattdessen fügen wir einfach
00:20:34die Fähigkeit hinzu, wie ich dir in der Benutzeroberfläche gezeigt habe, und machen einfach Frontend-Design, richtig, ich kann einen Schrägstrich
00:20:40setzen, und jetzt wird dies aufgerufen. Das ist dasselbe, als ob ich das Ganze einfach kopiert und eingefügt hätte.
00:20:44Nun muss ich nicht nur den Schrägstrich verwenden, ich könnte auch einfach natürliche Sprache verwenden und sagen wie: Verwende
00:20:49die Frontend-Design-Fähigkeit. Und es ist schlau genug, um zu wissen, dass es das aufrufen muss. Nun kann
00:20:53Verwirrung entstehen, wenn du mehrere Frontend-Design-bezogene Fähigkeiten hast. Wenn du das tust und dann
00:20:58einfach sagst: Hey, ich baue eine Website, weiß es vielleicht nicht, welche es auswählen soll. Wenn du also
00:21:02mehrere Fähigkeiten hast, die alle irgendwie dasselbe tun, musst du Claude in die richtige
00:21:05Richtung schubsen. Die wichtigste Fähigkeit, die du im Moment tatsächlich hinzufügen kannst, und das geht über das Webdesign hinaus,
00:21:10ist, wenn du zu Plugins zurückgehst, auf Durchsuchen klickst und zum Skill Creator gehst – das ist die
00:21:16wichtigste Fähigkeit, die du hinzufügen kannst, denn dies ist eine Fähigkeit, mit der du andere Fähigkeiten erstellen kannst, und sie beinhaltet
00:21:21Dinge wie das Messen der Leistungsfähigkeit von Skills, sie führt Tests aus, führt Evals aus, macht Benchmarks, und wir werden
00:21:27gleich noch mehr darüber sprechen. Aber offensichtlich gibt es, wenn wir hier durchschauen, gar nicht so viele Fähigkeiten,
00:21:31aus denen man wählen kann. Und wir alle wissen, dass es da draußen in der Welt eine Milliarde und eine Fähigkeit gibt. Wo also
00:21:35wirst du normalerweise Fähigkeiten finden? Auf GitHub, so wie du es hier siehst. Angenommen, ich wollte
00:21:40eine andere Frontend-Design-bezogene Fähigkeit verwenden und ich habe nach der “impeccable”-Fähigkeit gesucht
00:21:45und sie auf GitHub gefunden. Wie installiere ich dieses Ding eigentlich? Nun, in der Beschreibung wird dir
00:21:49Schritt für Schritt erklärt, wie man das macht. Aber oft ist es ein ziemliches Schmerz im Hintern. Was du tun musst,
00:21:53wenn du eine Fähigkeit findest, die dir gefällt, ist einfach die URL von GitHub zu kopieren, in Claude Code zu gehen,
00:22:01diese Fähigkeit dort einzufügen und dann so etwas zu sagen wie: Füge diese Fähigkeit hinzu. Von da an wird es buchstäblich
00:22:07die Fähigkeit zu deinem Repertoire hinzufügen. Und von da an rufst du sie einfach auf, wie ich es dir gezeigt habe.
00:22:12Nun, du kannst ziemlich fortgeschritten werden, wenn es um Fähigkeiten geht, besonders wenn du die Skill-
00:22:16Creator-Fähigkeit hast. Nehmen wir zum Beispiel an, wir beenden dieses Video, ich füge eine Menge neuer Sachen zu dieser
00:22:21Skills normalerweise finden, ist also GitHub, so wie Sie es hier sehen. Nehmen wir also zum Beispiel an, ich wollte
00:22:26dem Durchführen der Ergänzungen, dem Hinzufügen von allem, was ich will – so etwas tun wie:
00:22:30Lass uns die Skill-Creator-Fähigkeit verwenden und dann sagen: Schau dir den gesamten Nachrichtenverlauf der
00:22:35Sitzung an, schau dir alles an, was wir heute getan haben, und mach daraus eine Fähigkeit. Wenn es also
00:22:39Dinge gibt, die du immer und immer und immer wieder tust, kannst du diese in Fähigkeiten verwandeln. Und später werde ich dir sogar
00:22:44zeigen, wie man diese Fähigkeiten dann in Automatisierungen umwandelt. Fähigkeiten sind also sehr mächtig, weil
00:22:48sie es dir ermöglichen, Dinge zu kodifizieren, die die KI tut. Weißt du, eines der Probleme mit KI ist, dass sie
00:22:53etwas nicht-deterministisch ist, richtig? Wenn du sie bittest, etwas 10 Mal zu tun, tut sie es vielleicht auf 10 verschiedene
00:22:58Weisen. Sie ist nicht deterministisch. Fähigkeiten erlauben uns jedoch, einigermaßen deterministisch zu sein und uns mehr
00:23:04Kontrolle darüber zu geben, wie Claude die Dinge tut. Deshalb sind sie so wichtig. Nun, wie ich vorhin erwähnt habe,
00:23:08müssen wir über Fähigkeiten hinaus hier auch mehr Kontext hinzufügen. Was ich also tun werde, ist einfach
00:23:12nach einigen Screenshots zu suchen, die ich zu dieser Website hinzufügen kann, damit sie etwas besser aussieht. Also ging ich
00:23:16zu Pinterest und fand dieses Bild, als ich nach SaaS-Landingpage suchte, und fand, dass es ziemlich cool aussah.
00:23:20Was wir also tun werden, ist, diesen Screenshot hier hineinzuwerfen. Und wir werden sagen:
00:23:25Verwende die Frontend-Design-Fähigkeit, um diese Webseite neu zu gestalten. Und tatsächlich möchte ich, dass du drei
00:23:30Versionen davon erstellst und mir alle drei Versionen im Browser-Bereich zeigst, damit ich auswählen kann.
00:23:37Alle von ihnen sollten irgendwie in diesem Stil sein, aber ich möchte, dass sie sich voneinander unterscheiden, damit ich
00:23:40einige Unterschiede erkennen kann. Es hat also genau das getan, was wir verlangt haben. Wenn wir uns das hier ansehen, können wir jetzt die
00:23:45drei verschiedenen Versionen der Website sehen. Du kannst sehen, wie stark diese von dem abweichen, was wir gerade
00:23:50angesehen haben. Und das war mit einer einzigen Fähigkeit, nämlich der generischen Frontend-Design-Fähigkeit von
00:23:55Anthropic, und einem ziemlich einfachen Prompt neben dem Screenshot. Ich kann mir also diesen hier ansehen,
00:24:03V1 in voller Größe. Dieser sieht ziemlich cool aus. Wir haben dieses V2, kein großer Fan der Farben,
00:24:11obwohl das Radar ziemlich cool aussieht. Und schließlich haben wir V3, das ein bisschen wie dein
00:24:17typischer KI-Schrott aussieht, um ganz ehrlich zu sein. Mir gefällt V1 wirklich gut. Ich denke, das ist etwas, das ziemlich
00:24:24cool aussieht. Was wir also tun werden ist zu sagen: Hey, wir machen einfach
00:24:26mit V1 weiter. Was damit demonstriert werden soll, ist wirklich die Macht des reinen Injizierens von Kontext,
00:24:31buchstäblich ein Screenshot, eine Fähigkeit, unendlich unterschiedliche Endergebnisse. Sprechen wir nun also darüber,
00:24:36wie wir Claude Code superladen können, indem wir Außentools einbinden, indem wir externe Anwendungen
00:24:42mit Claude Code selbst verbinden, sodass Claude sie steuern kann. Und wir müssen die App dafür
00:24:47niemals wirklich verlassen. Nun gibt es im Grunde drei verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun. Die erste besteht darin, in Anpassen
00:24:53zu gehen und zu Konnektoren zu navigieren. Einige davon lassen sich super einfach verbinden, und du hast das vielleicht
00:24:57bereits getan. Das ist so etwas wie Gmail oder Google Calendar oder Google Drive. Dies ermöglicht es Claude
00:25:02Code, mit diesen Anwendungen zu sprechen, diese Anwendungen zu steuern, normalerweise mit einigen Leitplanken,
00:25:06und es geschieht einfach durch Prompten. Wenn ich Claude Code also sage: Hey, lies mein Gmail, tut es das, weil
00:25:11es verbunden wurde. Nun haben die meisten der großen Apps da draußen irgendeine Art von Konnektor. Wenn du also einfach
00:25:16auf Hinzufügen gehst und Konnektoren durchsuchst, stehen die Chancen gut, dass du finden wirst, wonach du suchst. Der zweite Weg
00:25:22führt über Plugins. Und wie ich sagte, gibt es eine sehr verschwommene Grenze zwischen all diesen Dinge. Ähnlich wie
00:25:28bei Konnektoren: Wenn es groß ist, wenn es beliebt ist, gibt es wahrscheinlich ein Plugin dafür. Wenn ich also zu Durchsuchen gehe,
00:25:34wirst du als Erstes eine Reihe von Anthropic-Plugins sehen, bei denen es sich eigentlich nur um Fähigkeiten handelt. Wenn ich jedoch
00:25:39zu Partnern gehe, kann ich so etwas wie GitHub oder Supabase finden. Ich klicke einfach darauf und du wirst sehen,
00:25:44was unter der Haube vor sich geht. In diesem Fall ist dies das GitHub MCP. Genau wie bei Konnektoren,
00:25:50wenn ich irgendeine Art von Plugin hinzufüge, wird es mir ermöglichen, mit irgendeiner externen Anwendung zu sprechen und sie
00:25:55über Claude Code zu steuern. Aber es gibt noch eine dritte Sache, die kein MCP, Plugin oder Konnektor ist, und das sind Dinge
00:26:01wie zum Beispiel CLIs. Hier haben wir also die GitHub CLI. Wir haben also eine GitHub CLI und einen GitHub MCP.
00:26:08Was ist der Unterschied? Nun, der Unterschied ist in Bezug auf die praktische
00:26:13Anwendung und das, was Sie interessiert, ein wenig technischer Natur. In vielen Fällen gibt es keinen großen Unterschied. Im
00:26:19Allgemeinen bietet Ihnen die CLI tendenziell mehr Funktionalität als ein MCP. Und oft beinhalten die CLIs auch
00:26:26Fähigkeiten. Wenn Sie also mit einer externen Anwendung zu tun haben, das heißt, wenn Sie innerhalb von
00:26:31Cloud Code arbeiten und mit etwas anderem kommunizieren müssen, müssen Sie herausfinden, ob Sie es über einen
00:26:36dieser drei Wege hinzufügen können: Connectors, Plugins oder CLI. Wie Sie bei Connectors und Plugins gesehen haben, können wir das über
00:26:42diese Wege tun, aber auch über die CLI. Es ist genauso einfach, wie Cloud Code einfach anzuweisen, die CLI hinzuzufügen. Wie bei der GitHub
00:26:49CLI gibt es einen echten Befehl, wenn man sich im Terminal befindet, aber ich könnte auch einfach die URL kopieren.
00:26:54Ich kann in Cloud Code gehen und sagen: “Hey, hier ist die CLI für GitHub. Bitte
00:27:01füge diese CLI hinzu.” Und genau das wird dann getan. Von da an haben Sie Cloud Code im Grunde gegeben,
00:27:08stellen Sie es sich fast wie eine Fähigkeit vor, diese CLI aufzurufen und sie das tun zu lassen, wozu die jeweilige CLI in der Lage ist.
00:27:14Für GitHub bedeutet das, dass ich ein Repository erstellen kann. Ich kann all diesen Code, den wir gerade
00:27:19erstellt haben, in dieses Repository hochladen. Ich kann das Repository bearbeiten. Und wenn wir das Ganze einen Schritt weiterführen und an
00:27:25etwas wie Vercel denken – Vercel ist, falls Sie es nicht wissen, eine Webanwendung, mit der wir unsere
00:27:31tatsächliche Website hosten können. Wir haben also gerade eine Website erstellt und möchten sie ins Web stellen und eine echte
00:27:35URL haben. Vercel ermöglicht uns genau das. Nun, anstatt in Vercel in ein Dashboard wie dieses zu gehen
00:27:40und alles selbst zu regeln, warum suche ich nicht einfach nach der Vercel CLI? Oh, schauen Sie an. Vercel hat ebenfalls
00:27:46eine CLI. Und was wir mit diesen beiden Anwendungen tun können, ist: Ich kann nachsehen, ob es einen
00:27:52GitHub-Connector gibt. Den gibt es. Ich kann nachsehen, ob es ein GitHub-Plugin gibt. Das gibt es. Ich kann
00:27:57nachsehen, ob es eine GitHub-CLI gibt. Die gibt es. Fügen Sie eine beliebige davon hinzu. Fügen Sie sie mit Vercel hinzu. Und ich
00:28:04habe jetzt eine Pipeline, bei der ich die von mir erstellte Website nehmen, das Repo dafür innerhalb
00:28:09von GitHub erstellen und dieses dann automatisch mit Vercel verbinden kann. Ich habe im Wesentlichen eine komplette Bereitstellungs-Pipeline
00:28:14von Cloud Code aus erstellt, mit der ich einfach in Klartext sprechen muss. Sie erledigt alles für mich.
00:28:19Und die wichtigste Erkenntnis hierbei ist, dass Sie sich jedes Mal, wenn Sie mit etwas außerhalb von Cloud arbeiten, fragen müssen,
00:28:24ob ich das eigentlich einfach mit Cloud steuern kann. Denn die Chancen stehen gut, dass Cloud es tatsächlich
00:28:28besser steuern kann als Sie, besonders wenn Sie nicht genau wissen, wie diese Anwendung
00:28:33Ob CLI, MCP oder Connector – das spielt keine Rolle. Du musst dich einfach nur für eins entscheiden.
00:28:38Und du musst sie nicht mal selbst heraussuchen. Wenn ich Cloud Code zum Beispiel Folgendes frage:
00:28:44“Hey, ich spiele mit dem Gedanken, diese Website zu deployen. Ich habe von Tools wie GitHub und Vercel gehört.
00:28:51Ich kenne mich damit nicht besonders aus. Es gibt angeblich auch CLIs oder MCPs, die wir nutzen könnten. Meinst du,
00:28:58du kannst mal nachsehen, ob das fürs Hosting unserer Website Sinn ergibt? Wenn ja, kannst du
00:29:03die CLIs hinzufügen, falls wir sie brauchen? Und sobald sie hinzugefügt sind, kannst du dann direkt
00:29:08die Deployment-Pipeline einrichten und alles ordnungsgemäß verknüpfen?” Wenn wir also so einen Prompt nutzen,
00:29:12in dem man einfach sagt: “Hey, ich habe gehört, es gibt da draußen Tools. Vielleicht haben sie CLIs. Falls sie welche haben,
00:29:16füge sie hinzu, führe sie aus.” Das ist alles, was man tun muss, oder? Man muss nicht mal wirklich ein Profi sein.
00:29:21Frag im Zweifelsfall einfach Cloud Code nach Best Practices und ob es eine CLI dafür gibt. Es wird danach suchen,
00:29:26richtig? Wenn ich das also ausführe – und ich habe diese Tools übrigens schon installiert, daher wird es
00:29:29wahrscheinlich antworten mit: “Hey, ich habe es bereits installiert.” Alles, was du tun musst, falls du sie noch nie benutzt hast,
00:29:33ist ein Konto zu erstellen, und wir führen dich dann durch die Einrichtung. Und da diese agentischen Coding-
00:29:37Harnesses wie Cloud Code immer allgegenwärtiger werden, wirst du erleben, dass so ziemlich jede
00:29:42App da draußen irgendeine Version einer CLI, eines Connectors und eines MCPs herausbringt, was bedeutet:
00:29:47Cloud hat das Sagen. Und mit diesem Prompt wird es dich natürlich durch den Login-Vorgang leiten.
00:29:51Falls du das noch nicht gemacht hast: Es hat das GitHub-Repo erstellt. Der gesamte Code unserer Website
00:29:55befindet sich also im Wesentlichen in der Cloud. Und es hat auch die Vercel-Verbindung eingerichtet. Ich habe jetzt also
00:30:02eine Live-URL, die ich aufrufen kann, und wir können sie hier ebenfalls sehen. Das hat also eine echte URL,
00:30:07eine Lighthouse-Site zu einer Vercel-App, und ich könnte das mit jedem teilen. Und noch mal: Musste ich in GitHub?
00:30:11Nein. Musste ich in Vercel? Nein. Alles wird über Cloud Code gesteuert. Und da es eine GitHub- und Vercel-Verbindung ist,
00:30:17werden alle Änderungen, die ich hier innerhalb von Cloud Code an der Website vornehme, wenn ich möchte, dass diese auf der
00:30:22Live-Website übernommen werden, einfach von ihm umgesetzt, indem ich es ihm sage. Diese Deployment-Pipeline ist also nur ein Beispiel dafür,
00:30:28wie man externe Tools in das Cloud Code-Ökosystem integriert. Jetzt ist es an der Zeit, zu fortgeschritteneren Themen überzugehen. Wir
00:30:34werden Dinge wie Automatisierungen ansprechen. Wir sprechen darüber, wie wir am besten an langfristige
00:30:39Aufgaben herangehen. Das tun wir, indem wir Themen wie Slash-Goal, Loop-Engineering und Graph-Engineering besprechen.
00:30:44Wir reden ein wenig über Model-Routing, also wie wir andere Modelle wie
00:30:48Codecs und die GPT-Modelle in unseren Workflow einbinden können. Und zum Abschluss besprechen wir noch
00:30:52einige eher benutzerdefinierte Harnesses und UIs, die wir über Cloud Code legen können, sei es so etwas wie
00:30:57hier oder ein Ansatz im Stil einer Obsidian-Befehlszentrale. Beginnen wir also mit langfristigen
00:31:02Aufgaben und Loop-Engineering. Das geht fließend in Themen wie Automatisierungen über. Wenn wir
00:31:07also über langfristige Aufgaben sprechen, meinen wir Dinge wie Loop-Engineering und Graph-Engineering.
00:31:11Was genau meinen wir damit? Wir meinen damit, dass wir irgendeine Art von Aufgabe oder Ziel haben, das wir erledigen müssen,
00:31:16das aber etwas sein könnte, das Cloud Code unendlich oft ausführen muss.
00:31:21Das könnte etwas sein, das jeden einzelnen Tag läuft, und im Idealfall ist es so aufgebaut, dass
00:31:25es nicht nur jeden Tag läuft, sondern sich auch kontinuierlich selbst verbessert. Für diese langfristigen Aufgaben gibt es im Grunde drei Teile. Wir haben einen Trigger,
00:31:29eine Aufgabe und irgendeine Art von Erfolgskriterium. Nun sind nicht alle langfristigen Aufgaben Loops. Das
00:31:37könnte einfach eine Aufgabe sein, von der du glaubst, dass Cloud Code zwei, vier, 12 Stunden oder Tage
00:31:43zu ihrer Erledigung braucht. Und du willst nicht, dass es jedes Mal stoppt, wenn sein
00:31:48Kontextfenster voll ist. Du willst, dass es einfach immer weiter und weiter läuft, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
00:31:53Es gibt einen eingebauten Befehl in Cloud Code, der genau das tut. Er heißt Slash-Goal. Nun,
00:31:57Slash-Goal ist perfekt, wenn du ein komplexes Projekt hast, das Cloud Code fertigstellen soll, und du
00:32:03es dabei nicht den ganzen Prozess über babysitten möchtest. Es gibt jedoch eine bestimmte Sache, die du brauchst, und die
00:32:07hat mit Erfolg zu tun. Du musst in der Lage sein, Erfolg zu definieren, denn Slash-Goal ist nicht das Einzige, was du
00:32:12übergibst. Du musst ihm auch einen Prompt übergeben. Und dieser Prompt muss die Erfolgskriterien definieren.
00:32:20Genau. Du gibst Cloud Code ein Ziel vor. Was soll es tun? Es reicht nicht aus zu
00:32:28erklären: “Hey, ich möchte, dass du X, Y und Z machst.” Nein, wie sieht der Endzustand aus? Denn was
00:32:32passieren wird, wenn wir Slash-Goal ausführen, ist, dass es versuchen wird, dieses Ziel mit Code oder was auch immer
00:32:38nötig ist zu erreichen. Es führt seine erste Iteration aus. Es vergleicht diese Iteration
00:32:44mit den von dir definierten Erfolgskriterien. Wenn es die Erfolgskriterien erfüllt, super. Dann ist es fertig. Wenn nicht,
00:32:49startet es eine zweite Sitzung und führt es noch einmal aus. Es überprüft die Erfolgskriterien.
00:32:55Hat es funktioniert? Nein. Also führt es das Ganze erneut aus. Bei jedem Durchlauf wirft es nun
00:33:00einen Blick auf seine vorherigen Iterationen, um zu sehen: Hey, was hat funktioniert, was nicht? Aber es wird
00:33:05diese Art von interner Schleife fortsetzen, bis es sein Ziel erreicht. Und das ist extrem leistungsstark. Das ist gewissermaßen
00:33:10ähnlich wie Ralph-Loops, falls dir das ein Begriff ist. Daher ist es wichtig, dass unsere Erfolgskriterien so
00:33:16objektiv wie möglich sind. Wenn ich einfach sage: “Hey, das Ziel ist es, eine coole Website zu erstellen,
00:33:22die cool aussieht, die schick ist” – woher soll es wissen, was cool ist? Woher soll es wissen, was schick ist?
00:33:28Wie kann es am Ende jedes Durchlaufs tatsächlich überprüfen, ob ich das fertiggestellt habe oder nicht?
00:33:34Je subjektiver deine Kriterien also sind, desto schlechter wird das Ganze im Grunde funktionieren – nicht unbedingt
00:33:39immer direkt schlechter, aber es ist unwahrscheinlicher, dass es deinen Anforderungen entspricht. Aber ungeachtet dessen
00:33:44ist Goal definitiv eine Form von Loop-Engineering, allerdings eine mit einem recht klaren Ende.
00:33:49Wir nutzen Slash-Goal nicht in der Erwartung, dass dies ewig läuft. Es gibt jedoch Dinge,
00:33:57die wir vielleicht ewig laufen lassen wollen. Und wir möchten dennoch, dass sie sich genauso
00:34:03verhalten wie Goal. Wir wollen, dass sie auf Abruf oder nach einem Zeitplan ausgelöst werden. Wir haben eine Aufgabe, die erledigt werden soll,
00:34:07wir haben Erfolgskriterien und wir möchten, dass sie sich ebenfalls selbst verbessern – denn auch das ist
00:34:12bis zu einem gewissen Grad selbstverbessernd, da es stets seine Ausgaben betrachtet und mit
00:34:17bestimmten Erfolgskriterien abgleicht. Was passiert also, wenn wir etwas erstellen möchten, das quasi
00:34:23für immer in einer Schleife läuft? Vielleicht eine Automatisierung, die jeden Tag läuft und die wir
00:34:28kontinuierlich verbessern möchten. Nun, wir behalten diese drei Schritte bei, müssen als Nächstes jedoch
00:34:33eine Art Protokollierungsphase hinzufügen. Sehen wir uns also ein benutzerdefiniertes Beispiel für einen Loop an. Wir haben Cloud Code
00:34:37hier. Was wir möchten, dass Cloud Code jeden einzelnen Tag tut, ist, eine Art
00:34:45Morgenbericht für uns zu erstellen, eine Art Morgenbriefing. Ich möchte, dass es sich im Web umsieht,
00:34:50KI-News für mich findet, außerdem mein Gmail überprüft und mir am Ende ein Dokument erstellt. Cloud Code durchsucht
00:34:54also YouTube, Twitter, Reddit und mein Gmail. Es wird all diese Informationen abgreifen,
00:35:00zusammenraffen, konsolidieren, synthetisieren
00:35:05all diese Informationen zusammenzusuchen, abzugreifen, zu konsolidieren, zu synthetisieren
00:35:09und sie mir in einem Bericht bereitzustellen. Und ich möchte, dass das jeden einzelnen Tag passiert. Wie können wir also
00:35:16die Grundlagen des Loop-Engineerings hier einbringen? Nun, wir müssen im Grunde nur diese vier Dinge einrichten. Was
00:35:23wird also der Auslöser sein? Sagen wir, der Auslöser ist, dass es jeden Tag um 7:00 Uhr morgens läuft.
00:35:29Was ist die Aufgabe? Die Aufgabe ist genau das, was ich beschrieben habe: Diese Websites abgreifen, konsolidieren,
00:35:34einen Bericht erstellen. Das ist also eingerichtet. Nun, was ist das Erfolgskriterium? Hier wird es
00:35:39schwierig, nicht wahr? Denn das ist etwas eher Subjektives, wie zum Beispiel: Was macht einen guten
00:35:45Bericht zu einem guten Bericht? Wir könnten dort etwas subjektives Material einfügen. Zum Beispiel:
00:35:49Jeder einzelne Bericht muss mindestens fünf Videos von YouTube, fünf Twitter-Beiträge und fünf Reddit-
00:35:54Beiträge enthalten. Und du musst X, Y und Z in Gmail erwähnen. Es gibt also einige Dinge, die wir hier tun können,
00:35:59aber es ist nicht so einfach wie zu sagen: Hey, du machst einen Loop für eine Python-Anwendung und dein Ziel
00:36:03ist es, sie auf eine bestimmte Geschwindigkeit zu bringen. Und schließlich haben wir das Logging. Jeder
00:36:09einzelne dieser Berichte kann in irgendeiner Datenbank gespeichert werden, oder? Auf diese Weise
00:36:14kann Claude Code sich immer seine vergangene Arbeit ansehen und seine bevorstehende Arbeit mit Dingen vergleichen, die
00:36:19wir bereits getan haben. Und das ist im Wesentlichen aus theoretischer Sicht Loop-Engineering. Nun,
00:36:24wie sieht das in der Praxis innerhalb von Claude Code eigentlich aus?
00:36:28Nun, Schritt Nummer eins wäre das Erstellen einer Art Skill, denn was habe ich hier gerade beschrieben?
00:36:34Nun, ich habe gerade einen Skill beschrieben. Wir können einen Skill erstellen, den Claude Code auf Befehl
00:36:39oder über einen Trigger ausführt, bei dem er all dies tut, Informationen abgreift und sie in einen Bericht verwandelt.
00:36:44Und wir können in diesen Skill einbauen, dass er alle diese Informationen an eine bestimmte Datenbank sendet.
00:36:48Schritt eins für echtes Loop-Engineering wäre also, den Skill-Creator-Skill aufzurufen. Denkt daran,
00:36:54ich habe euch vorhin gezeigt, wie das geht. Und dann beschreibt ihr einfach die Skills, so wie ich es gerade getan habe.
00:36:59Von dort aus führt ihr den Skill dann immer und immer wieder manuell aus, bis ihr ihn an einem ziemlich guten Punkt habt.
00:37:03Sobald ihr mit diesem Skill zufrieden seid, stellt ihr sicher, dass ihr Formulierungen hinzufügt wie:
00:37:09Hey, ich möchte, dass dies in einer Datenbank protokolliert wird. Und jedes Mal, wenn wir den Skill ausführen, möchte ich, dass du dir
00:37:15die vorherigen Iterationen anschaust und prüfst, ob wir es besser machen können. Das ist im Grunde der Punkt, an dem der
00:37:20selbstre一般的e Aspekt ins Spiel kommt. Im Idealfall könnt ihr jeden einzelnen eurer vorherigen Berichte bewerten, sodass er
00:37:26eine Art objektives Maß hat, auf dem er seine Ausgaben basieren kann. Aber im Grunde werdet ihr es
00:37:31zuerst in einen Skill verwandeln. Sobald ihr es in einen Skill verwandelt habt, müsst ihr es nur noch in eine Automatisierung
00:37:36umwandeln, die ständig läuft. Und das ist innerhalb von Claude Code wirklich einfach, da wir es einfach in
00:37:41eine Routine verwandeln. Wenn ich also hier links auf Routinen klicke, zu „Neue Routine“ gehe und zu
00:37:46„Lokal“ gehe, ratet mal, was ich tun werde? Ich werde ihm einfach sagen, dass es diesen Skill jeden Tag zu einer bestimmten Zeit ausführen soll.
00:37:53Das wäre also wie ein Loop-Skill, wir führen den Loop-Skill aus.
00:38:02Und die Anweisungen würden buchstäblich einfach lauten: Führe den Slash-Loop-Skill aus. Okay, wenn ihr das tut
00:38:11und dies innerhalb von Claude Code mit dem Skill-Creator erstellt, würdet ihr auch sagen wie:
00:38:14Hey, ich versuche das zu tun, damit es sich sozusagen selbst verbessert, ich möchte die Datenbank-Loop-Engineering-
00:38:18Grundlagen nutzen usw. Das Tolle an dem Skill-Creator-Skill in Claude Code ist, dass
00:38:22er die ganze Arbeit für euch erledigt, er versteht sozusagen das Ziel hier. Und von
00:38:27dort aus plant ihr es einfach ein, richtig? Im Idealfall läuft es wahrscheinlich täglich,
00:38:31aber ihr könnt es stündlich, an Wochentagen, benutzerdefiniert oder wie auch immer machen. Und das ist die praktische Anwendung des
00:38:37Loop-Engineerings. Und das ist im Grunde alles, was ihr wissen müsst. Denn über das Loop-Engineering hinaus
00:38:42sprechen wir dann über Graph-Engineering, und Graph-Engineering kann etwas komplizierter werden.
00:38:48Aber was tatsächlich passiert, ist: Wisst ihr noch vorhin, als wir uns das ansahen, da hatten wir all dieses
00:38:53Loop-Engineering-Zeug am Laufen. Lasst uns das eigentlich einfach mal rückgängig machen. Wir haben all diese Loop-Engineering-
00:38:59Sachen am Laufen, oder? Wie zum Beispiel: Hey, dieser eine Typ greift alles ab, er schaut nach, er erstellt das PDF
00:39:04und es wird bewertet. Nun, was wäre, wenn wir diesen ganzen Loop aus Trigger, Aufgabe, Erfolgskriterium
00:39:12und dann der Bewertung (ihwisst schon, dem Protokollieren der Informationen) – was wäre, wenn wir das bei jedem Schritt
00:39:16des Prozesses tun würden? Wir hatten also einen Agenten, der das beim Abgreifen von YouTube macht. Er hat also einen Trigger,
00:39:20er greift sich YouTube, schabt die Daten ab und bewertet dann, wie gut er sie abgegriffen hat, indem er sich seine
00:39:25vergangenen Iterationen ansieht und sich selbst verbessert. Und dann haben wir das mit dem Twitter-Abruf und dem Reddit-Abruf gemacht
00:39:30und auch mit dem Gmail-Abruf und diesem Abruf ebenfalls. Anstatt also einen Loop für das Ganze zu haben,
00:39:36wie einen riesigen Loop, hatten wir stattdessen eine Reihe von Mikrolayouts, die ineinander verschachtelt waren
00:39:41innerhalb eines Durchlaufs. Das ist Graph-Engineering. Ich habe dazu ein ganzes Video gemacht. Es kann etwas kompliziert sein. Aber
00:39:46im Kern ist das alles, was Graph-Engineering wirklich ist. Es ist nur eine Reihe von Loop-Agenten, die außerdem miteinander
00:39:52kommunizieren. Das ist alles. Und für die meisten Leute ist das völlig übertrieben. Das braucht man normalerweise
00:39:57nicht. Aber konzeptionell funktioniert es so. Lasst uns nun die Diskussion zu dynamischen Workflows
00:40:02und Ultra Code verlagern. Was genau ist Ultra Code? Wie unterscheidet sich das von Max Effort? Nun,
00:40:08Ultra Code wird im Wesentlichen ein benutzerdefiniertes Gerüst für jedes Problem erstellen, das ihr
00:40:14zu lösen versucht. In der Praxis bedeutet das, dass es wahrscheinlich eine Reihe von
00:40:19Sub-Agenten startet, um sich mit dem jeweiligen Problem zu befassen. Das kann extrem effektiv sein, aber es kann auch
00:40:25extrem teuer sein. Ein Beispiel für einen dynamischen Workflow ist der Slash-Befehl „Deep Research“. Dies ist im Wesentlichen
00:40:34wie ein vorgefertigter dynamischer Workflow. Und es ähnelt stark der Funktionsweise von Deep Research, wenn man sich
00:40:39einfach in der Web-App befindet und Deep Research durchführt. Wenn ich also Deep Research ausführe, passiert Folgendes: Es wird
00:40:44eine Menge Sub-Agenten spawnen, und diese Sub-Agenten werden eine Reihe verschiedener Aufgaben erledigen. Wenn ich also eine
00:40:49Frage stelle wie: Lass uns die besten Anwendungsfälle für dynamische Workflows in Claude Code tiefgreifend erforschen,
00:40:59wird es jetzt, anstatt eine Standard-Websuche durchzuführen, bei der vielleicht etwa fünf
00:41:03Sub-Agenten gespawnt werden, um im Grunde eine Google-Suche durchzuführen, deutlich mehr als das spawnen. Ich habe schon erlebt,
00:41:08dass es weit über 100 Sub-Agenten spawnt. Und diese werden eine Reihe von Aufgaben erledigen; sie werden tatsächlich ins
00:41:12Web gehen und Daten abgreifen, sie werden dann gegnerische Agenten (Adversarial Agents) erstellen, die sich die gefundenen Daten ansehen
00:41:18und sie vergleichen und gegenüberstellen, um zu sehen, was einer Prüfung standhält, dann wird es
00:41:22eine Synthese durchführen und mir schließlich einen Abschlussbericht geben. Man kann also hier sehen, dass es beschlossen hat, für den
00:41:28Umfang die Frage in fünf Suchwinkel zu zerlegen; es sagt, es wird nur fünf
00:41:33parallele Web-Suchagenten benötigen, was für uns nett ist, da wir auf Fable sind. Und dann wird es
00:41:38die Top-15-Quellen heranziehen, alles mit einer Drei-Stimmen-Gegnerprüfung zu jeder Behauptung verifizieren und es schließlich
00:41:45synthetisieren. Und wir können sehen, wie es hier drüben auf der rechten Seite arbeitet: Da wir sechs Agenten gespawnt haben und jeder
00:41:50einzelne Agent von Anfang an so ziemlich Token-Kosten verursacht, haben wir bereits 314.000 Token verbrannt.
00:41:57Ich habe also nicht gescherzt. Wenn man Ultra Code ausführt und ihm nicht ausdrücklich sagt –
00:42:02nehmen wir an, ich bin auf Fable 5 und führe Ultra Code aus –, wird es Fable für diese Sub-Agenten verwenden, was
00:42:07ein Problem sein kann. Denn was wäre, wenn es gesagt hat: Hey, ich werde 100 Web-Suchagenten spawnen? Wenn ich
00:42:13nun den Befehl gebe, so etwas zu vermeiden, kann man ausdrücklich sagen: Hey, begrenze es auf
00:42:1720 Sub-Agenten, begrenze es auf 50 Sub-Agenten. Oder man kann sagen: Ich möchte, dass du
00:42:22Sonnet für die Sub-Agenten oder Opus für die Sub-Agenten verwendest. Man ist also nicht unbedingt an das Modell gebunden,
00:42:26das man zu diesem Zeitpunkt gerade verwendet. Nun hat Anthropic einen ziemlich guten Blog veröffentlicht, in dem dynamische
00:42:31Workflows erklärt werden. Unter der Haube läuft dabei ab, dass Orchestrierungsskripte geschrieben werden, die
00:42:3610 bis Hunderte von parallelen Sub-Agenten in einer einzigen Sitzung ausführen und die Arbeit überprüfen, bevor etwas davon
00:42:40bei euch ankommt. Und hier sind einige Beispiele für verschiedene Arten von dynamischen Workflows. Denkt daran, wenn ihr dynamische
00:42:45Workflows in Ultra Code ausführt, findet Claude Code den besten heraus, der zu eurem Problem passt. Es könnte
00:42:50einer davon sein, es könnte etwas völlig anderes sein. Also Klassifizieren und Handeln: Man gibt ihm eine Art Aufgabe,
00:42:54wir haben einen Klassifizierungsagenten, der dann den besten Sub-Agenten für euch auswählt. Aufgefächert und synthetisiert
00:42:59sowie eine gegnerische Überprüfung. Wenn wir diese beiden kombinieren, tun wir das mit Deep Research,
00:43:02richtig? Wir haben eine Art Aufgabe: Finde diese Information. Es fächert sich im Web auf, holt alle
00:43:07Informationen ein und führt dann auch eine gegnerische Überprüfung durch, um zu sehen, was tatsächlich Sinn ergibt, bevor
00:43:12es sie für uns synthetisiert. Dann haben wir so etwas wie Generieren und Filtern, wir haben ein
00:43:16turnierartiges Ding, bei dem wir verschiedene Versuche ausprobieren, um ein Problem zu lösen, und das Juroren einschließt. Und dann haben wir
00:43:21Loop bis fertig, was wiederum dem Loop-Engineering sehr ähnlich ist. Wenn wir hier wieder hineinspringen,
00:43:25können wir sehen, dass dieser Deep-Research-Lauf, den wir vorhin gestartet haben, 103 Agenten umfasste und 6 Millionen Token verbrannte.
00:43:32Und das war alles auf Fable. Ihr könnt euch also vorstellen, wie teuer das ist. Hier ist ein Blick auf den eigentlichen Bericht,
00:43:38den es uns gegeben hat. Und wie ihr sehen könnt, recht tiefgehend und er enthält auch 21 verschiedene Quellen. Und von allen
00:43:43Beispielen ist Deep Research meiner Meinung nach dasjenige, das ihr am häufigsten verwenden werdet. Und wenn ihr jemand seid,
00:43:47der im Begriff ist, ein ziemlich kompliziertes Projekt in Angriff zu nehmen, und ihr wirklich alle Vorbereitungen treffen wollt, bevor
00:43:52ihr überhaupt in den Planungsmodus wechselt, empfehle ich dringend die Verwendung von Deep Research. So kann Claude Code da draußen
00:43:57nachsehen, was Sache ist, bevor es mit dem Erstellen beginnt. Lasst uns ein wenig über Modell-Routing sprechen. Und im Grunde
00:44:01und das ist im Grunde nur die Frage: Wie können wir externe Modelle in Claude Code integrieren?
00:44:07Denn einige der großen Player wie ChatGPT haben großartige Modelle. Sol 5.6 ist fantastisch. Luna und Terra sind extrem token-effizient.
00:44:13Und eines, das man im Hinterkopf behalten muss: KI-Systeme im Allgemeinen, diese Modelle im Allgemeinen,
00:44:20sind nicht besonders gut darin, sich selbst zu bewerten. Wenn ich also Claude Code bitte, seine eigene Arbeit zu bewerten,
00:44:25wenn ich Opus bitte, seine eigene Arbeit zu bewerten, wird es fast immer sagen:
00:44:30Ich habe einen tollen Job gemacht. Wie lösen wir also dieses Problem, besonders wenn wir großartige Arbeit haben, die wir
00:44:34selbst nicht bewerten können? Es ist quasi außerhalb unseres Fachgebiets. Ich weiß nicht wirklich, ob der Code
00:44:38gut ist. Nun, warum holen wir nicht einen anderen Spitzenagenten dazu, der sich unsere Arbeit ansieht? Und der Weg, wie wir
00:44:43das tun werden, führt über verschiedene Skills und Plugins. Es gibt tatsächlich ein offizielles Codex-Plugin
00:44:47für Claude Code. Das stammt von OpenAI selbst. Und das ermöglicht es Ihnen, Codex aus Claude Code heraus aufzurufen.
00:44:53Sie nehmen einfach diese URL, fügen sie in Claude Code ein und sagen: Ich möchte das installieren. Das können Sie.
00:44:58Und von hier aus können Sie Codex eine gegnerische Überprüfung des von Ihnen bereits erstellten Codes durchführen lassen. Oder Sie können
00:45:04dies sogar nutzen, damit Codex an spezifischen Funktionen Ihres Produkts arbeitet. Und wenn es ganz konkret um die
00:45:09Planungsphase geht, habe ich einen Skill namens Grill Me Codex erstellt, der Matt Pococks Grill Me
00:45:13Skill mit einer kritischen Überprüfung durch Codex kombiniert. Was passiert ist: Sie und Fable unterhalten sich,
00:45:20Sie entwickeln einen Plan, und dieser Plan wird dann an Codex weitergeleitet. Und Codex und Fable haben gewissermaßen
00:45:25ein Hin und Her von bis zu fünf Runden, in denen Codex sich ansieht, was Fable erstellt hat. Codex sagt:
00:45:29Das ist falsch, darum. Claude reagiert darauf, sagt: Okay, das behebe ich, oder da stimme ich nicht zu. Und
00:45:35sie machen so lange hin und her, bis sie eine Einigung erzielen. Und das löst irgendwie das Problem,
00:45:39dass diese Modelle Schwierigkeiten haben, ihre eigene Arbeit zu bewerten, und verschafft uns einen zweiten Blick. So dass wir uns
00:45:46bei komplexen Fällen ziemlich sicher fühlen können. Und diese Art von Modell lässt sich sogar noch einen Schritt weiterführen,
00:45:51falls Sie jemand sind, der etwas wie Codex nicht nutzen möchte und stattdessen auf viel
00:45:55günstigere oder sogar lokale Modelle setzen will. Der ganze Punkt dabei ist, dass Sie nicht nur auf Opus, Haiku,
00:46:02Sonnet und Fable festgelegt sind. Wir können einbinden, was immer wir wollen, besonders wenn wir es als Skill nutzen. Und nochmals,
00:46:07dafür würden Sie einfach den Skill-Creator-Skill verwenden. Und zu guter Letzt haben wir unsere benutzerdefinierten
00:46:11Agentic-OS-Strukturen, wie Sie sie hier und hier sehen. Bei diesen geht es im Grunde darum, einen benutzerdefinierten Wrapper über
00:46:17Claude zu legen und uns eine Art visuelle Oberfläche zu geben, die wir sonst nirgendwo bekommen. Und es ist letztlich maßgeschneidert.
00:46:24Nun, der echte Wert dieser Dinge ist nicht der visuelle Wrapper, auch wenn dieser
00:46:27für mich nützlich ist. Das liefert mir meine Social-Media-Metriken. Ich kann einfach klicken und tiefere
00:46:33Einblicke dazu erhalten. Ich erhalte meine Recherchen jeden Tag an einem Ort und sehe, was
00:46:37auf GitHub, Hacker News usw. vorgeht. All diese Buttons hängen mit spezifischen Skills und
00:46:41Automatisierungen zusammen, die ich bei Bedarf ausführen kann. Und hier drüben habe ich im Grunde genau dasselbe,
00:46:45aber es verfügt zusätzlich über einen Sprachmodus. Aber wie gesagt, der wahre Wert liegt nicht in diesen coolen visuellen Ebenen.
00:46:51Der echte Wert steckt in der Skill-Architektur dahinter. Die ganze Idee dieser Dinge ist es, Claude
00:46:58im Wesentlichen zu Ihrem persönlichen Assistenten oder einem echten Mitarbeiter in Ihrer Organisation zu machen, der
00:47:03alles erledigen kann, was Sie tun. Was Sie hier also für mich sehen, sind im Grunde all die Skills, die ich in meinem
00:47:09Alltag nutze, abgebildet über all die verschiedenen Bereiche hinweg, die mir wichtig sind. Also,
00:47:13ich habe Dinge in Bezug auf das Gedächtnis, Dinge wie Produktivität, wie Gmail, meinen Kalender,
00:47:18all das. Ich habe Sachen bezüglich Recherche, Content, meiner Community, meiner KI-Agentur, Vertrieb,
00:47:22usw. Jedes einzelne dieser Dinge ist eine Aufgabe, die ich sonst manuell erledigen würde.
00:47:27Anstatt sie selbst manuell auszuführen, habe ich sie nun auf spezifische Skills abgebildet.
00:47:31Und wenn es Sinn ergibt, wandle ich diese Skills in Automatisierungen um. Wenn wir uns das im großen Ganzen
00:47:36betrachten, ist das wirklich ein Agentic OS. Es ist eine Reihe von Skills und Automatisierungen, die Sie
00:47:41auf Ihre täglichen Aufgaben abgebildet haben. Nun, wie baut man so etwas auf? Nun, wir haben im Grunde
00:47:44schon darüber gesprochen, oder? Das ist einfach das Erstellen von Skills. Es bedeutet nur, den Skill-Creator-Skill zu nutzen,
00:47:49Ihr Mikrofon einzuschalten und ihm einen Bewusstseinsstrom darüber zu geben, was Sie täglich
00:47:53und wöchentlich tun, und dann Claude Code zu fragen: Können wir das in Skills umwandeln, wenn das Sinn ergibt?
00:47:58Und wenn ja, tun Sie es. Und das machen Sie immer wieder. Bis Sie schließlich diesen Fundus
00:48:02an Skills schaffen, der es Ihnen erlaubt, riesige Bereiche Ihres Lebens zu automatisieren. Und dahinter steckt Obsidian. Und
00:48:08Obsidian ermöglicht es uns, alles, was wir tun, in Form eines Markdown-Dateisystems problemlos zu verfolgen. Nun, Obsidian
00:48:15an sich bietet Ihnen kein verrücktes Upgrade für das, was Claude Code leisten kann, aber es erlaubt uns tatsächlich,
00:48:20alles zu verfolgen und ihm ein gewisses Gedächtnis zu verleihen. Und das ist quasi die Grundlage des
00:48:24Karpathy-Obsidian-RAG-Systems, von dem Sie wahrscheinlich schon gehört haben. Als ganz kurzer Rückblick darauf, was ich meine,
00:48:28wenn ich über ein Obsidian-Gedächtnissystem spreche: Das ist nur eine Dateistruktur. Das ist lediglich eine
00:48:33kohärente Dateistruktur, in der Claude Code lebt. Damit Sie verstehen, wo Dinge abgelegt werden. Auch das wird
00:48:38wieder oft als das Karpathy-Obsidian-Ding bezeichnet. Und es ist sehr einfach. Sie haben irgendeinen Ordner,
00:48:42in dem Ihr Agentic OS lebt. Meiner heißt der Vault (Tresor). Im Vault haben Sie eine Dateistruktur,
00:48:48die so aussieht. Sie muss nicht exakt so sein, aber die Idee ist, dass wir in einem dieser Ordner
00:48:52den Rohdatenbereich haben. Hier wandern Rohedaten und Recherchen hinein.
00:48:56Wir haben außerdem einen Wiki-Bereich und einen Ausgabe-Bereich. Im Wiki-Bereich nehmen wir all diese
00:49:01Rohedaten und verwandeln sie im Wesentlichen in verschiedene Berichte oder Artikel im Wiki-Stil. Stellen Sie sich vor,
00:49:06ich lasse Claude Code umfangreiche Recherchen zu KI-Agenten anstellen. Wir speichern die Rohedaten hier und
00:49:11dann erstellt es einen Artikel über KI-Agenten im Unterordner für KI-Agenten. Angenommen, ich möchte etwas aus
00:49:17diesem KI-Agenten-Wiki erstellen. Ich möchte es zum Beispiel in eine Präsentation umwandeln. Nun, diese
00:49:23Präsentation würde dann in den Ausgabebereich wandern. Und die Idee ist, dass ich mit diesem einfachen Modell in der Lage bin,
00:49:29eine Menge von Dateien zu verarbeiten, möglicherweise Hunderttausende. Und es ist klar aufgebaut, so dass ich als
00:49:35Mensch leicht darin navigieren kann und B, Claude leicht darin navigieren kann. Und wenn es problemlos durch diese
00:49:41Dateistruktur navigieren kann, wird es präziser arbeiten und letztlich weniger Token kosten. Der Schlüssel bei
00:49:45der ganzen Sache sind solche Indexdateien bei jedem Schritt des Weges. Jedes Mal, wenn ich tiefer
00:49:50in die Dateistruktur vordringe, gibt es im Grunde eine index.markdown-Datei, die mir sagt, was
00:49:55darin vor sich geht. Es fungiert also im Wesentlichen als Inhaltsverzeichnis. Nun, ich habe jede Menge Inhalte, die
00:49:58viel tiefer darauf eingehen, falls das verwirrend war. Aber die Idee dieser Agentic-OS-Systeme ist, dass dieser visuelle
00:50:05Wrapper auf jener zuvor erwähnten, benutzerdefinierten Skill-Architektur sitzt und von dieser
00:50:10Obsidian-Gedächtnisebene gestützt wird, die Ihnen hilft, alles Bisherige zu überblicken, und Claude Code dabei unterstützt,
00:50:15sich darin etwas besser zurechtzufinden. Und die Art und Weise, wie diese Systeme arbeiten – weil man sich denkt: Hey, ich nutze
00:50:19hier doch gar nicht Claude Code, oder? –, ist, dass wir Atlas Claude verwenden, welches mit Bindestrich P arbeitet. Im Grunde wird also ein Befehl
00:50:28an das Terminal gesendet: Anstatt nur Claude auszuführen, wird Claude mit Bindestrich P verwendet, was bedeutet, dass Claude
00:50:34quasi unsichtbar im Hintergrund läuft. Es gab eine Zeit lang einigen Aufruhr darüber, weil Anthropic
00:50:38sagte, sie würden dafür andere Tarife berechnen und das ginge nicht von der Nutzung ab, aber das ist
00:50:41mittlerweile nicht mehr der Fall. Solche Systeme sind also tatsächlich genauso kosteneffizient wie alles andere.
00:50:47Nun ist das Erstellen eines Agentic- oder Claude-OS wie diesem nicht zu 100 % notwendig. Aber ich denke, es ist erforderlich, um
00:50:53jene Skill-Architekturen zu erschaffen, die wirklich das Rückgrat des Ganzen bilden. Und natürlich,
00:50:59wenn Sie mein genaues Setup haben möchten, finden Sie das ebenfalls in Chase AI Plus. Das ist also der Ort,
00:51:03an dem ich Sie für heute verlasse. Wir haben jede Menge verschiedene Themen behandelt. Und das sind diejenigen, von denen ich
00:51:07glaube, dass sie Ihnen den größten Nutzen für Ihr Geld bieten hinsichtlich dessen, worauf Sie sich konzentrieren sollten – vom Anfänger
00:51:12bis hin zu einem fortgeschritteneren Niveau. Lassen Sie mich also wie immer wissen, was Sie
00:51:17davon halten. Schauen Sie unbedingt bei Chase AI Plus vorbei, wenn Sie meine Claude
00:51:20Code Masterclass in die Hände bekommen möchten, die vieles von dem behandelt, was wir hier gemacht haben, nur in sehr viel größerem Detail.
00:51:26Abgesehen davon, wir sehen uns.