Claude Code's Vater enthüllt: Wie man Claude zu deinem „virtuellen Entwicklungsteam“ macht?

Originaltext: Boris Cherny, Entwickler von Claude Code

Kompilation & Organisation: Xiaohu AI

Vielleicht hast du von Claude Code gehört und es sogar genutzt, um Code zu schreiben und Dokumentationen zu modifizieren. Aber haben Sie sich jemals gefragt: Wie würde KI Ihre Arbeitsweise verändern, wenn sie kein “temporäres Werkzeug” ist, sondern ein vollwertiges Mitglied Ihres Entwicklungsprozesses oder sogar ein automatisiertes Kollaborationssystem?

Boris Cherny, der Vater von Claude Code, schrieb einen sehr ausführlichen Tweet darüber, wie er das Werkzeug effizient einsetzt und wie er und sein Team Claude in den gesamten Ingenieurprozess in der Praxis integrieren.

Dieser Artikel wird eine systematische Zusammenfassung und eine populäre Interpretation seiner Erfahrungen geben.

Wie hat Boris KI zu einem Automatisierungspartner in seinem Workflow gemacht?

Wichtige Erkenntnisse:

Er stellte seinen Arbeitsablauf vor, darunter:

Wie man Claude benutzt:

Führen Sie viele Claudes gleichzeitig aus: Öffnen Sie 5~10 Sitzungen auf dem Terminal und auf der Webseite, um Aufgaben parallel zu erledigen, und nutzen Sie auch Ihr Mobiltelefon, Claude.

Ändern Sie nicht blind die Standardeinstellungen: Claude funktioniert sofort sofort, daher sind komplizierte Konfigurationen nicht nötig.

Verwenden Sie das stärkste Modell (Opus 4.5): etwas langsamer, aber klüger und weniger unkompliziert.

Plane, bevor du Code schreibst (Plan-Modus): Lass Claude dir helfen, klar zu denken, bevor du schreibst, mit einer hohen Erfolgsquote.

Nach der Codegenerierung verwenden Sie Werkzeuge, um das Format zu überprüfen und Fehler zu vermeiden.

Wie man Claude klüger macht, je mehr man es nutzt:

Das Team pflegt eine “Wissensbasis”: Immer wenn Claude etwas falsch schreibt, fügt er Erfahrung hinzu und macht es beim nächsten Mal nicht wieder.

Trainiere Claude automatisch beim Schreiben von PRs: Lass Claude PRs lesen und neue Anwendungen oder Spezifikationen lernen.

Häufig verwendete Befehle werden zu Schrägstrichbefehlen, und Claude kann sie automatisch aufrufen, was sich wiederholende Arbeit erspart.

Verwenden Sie “Subagenten”, um einige feste Aufgaben zu übernehmen, wie Codevereinfachung, Funktionsverifikation usw.

Wie man Berechtigungen verwaltet:

Anstatt Berechtigungen zu überspringen, setze sichere Befehle so, dass sie automatisch weitergeleitet werden.

Synchronisieren Sie Claude-Workflows über mehrere Geräte (Web, Terminal, Mobilgeräte).

Der wichtigste Punkt:

Stelle sicher, dass Claude einen “Validierungsmechanismus” gegeben wird, damit er bestätigen kann, dass das, was er schreibt, korrekt ist.

Zum Beispiel führt Claude automatisch Tests durch, öffnet den Browser, um Webseiten zu testen, und prüft, ob die Funktion funktioniert.

Claude Code ist ein “Partner”, kein “Werkzeug”.

Boris beginnt damit, eine Kernidee zu vermitteln: Claude Code ist kein statisches Werkzeug, sondern ein intelligenter Begleiter, der mit dir zusammenarbeiten, kontinuierlich lernen und gemeinsam wachsen kann.

Es erfordert nicht viel komplizierte Konfiguration und ist direkt aus der Verpackung stark. Aber wenn du bereit bist, Zeit in bessere Nutzungsmöglichkeiten zu investieren, sind die Effizienzgewinne, die sie bringen kann, exponentiell.

Modellauswahl: Wählen Sie das Klügste, nicht das Schnellste

Boris verwendet Claudes Flaggschiffmodell, Opus 4.5 + Mindset (“mit Denken”), für alle Entwicklungsaufgaben.

Obwohl dieses Modell größer und langsamer als Sonnet ist, aber:

• Es hat eine stärkere Fähigkeit zu verstehen
• Bessere Fähigkeit, Werkzeuge zu benutzen,
• Keine Notwendigkeit für wiederholte Führung, weniger Kommunikation hin und her
• Insgesamt mehr Zeitersparnis als die Verwendung von schnellen Modellen
• Aufklärung: Die eigentliche Produktionseffizienz liegt nicht in der Geschwindigkeit der Ausführung, sondern in “weniger Fehlern, weniger Überarbeitungen und weniger sich wiederholenden Erklärungen”.

1. Planmodus: Schreibe Code mit KI, überstürze es nicht “schreiben” zu lassen

Wenn wir Claude öffnen, tippen viele intuitiv “schreibe eine Benutzeroberfläche für mich” oder “refaktoriere diesen Code”… Claude schreibt auch meist “etwas”, verliert sich aber oft, verpasst die Logik oder versteht Anforderungen sogar falsch.

Boris’ erster Schritt bat Claude nie, Code zu schreiben. Er verwendet das Plan-Modell – er arbeitet mit Claude zusammen, um zuerst die Umsetzungsidee zu entwickeln, und geht dann mit der Ausführungsphase über.

Wie hat er das gemacht?

Beim Start einer PR lässt Boris Claude den Code nicht direkt schreiben, sondern verwendet den Plan-Modus:

1. Beschreiben Sie das Ziel

2. Einen Plan mit Claude machen

3. Jeden Schritt bestätigen

4. Claude soll von Hand schreiben

Wann immer er eine neue Funktion implementieren muss, wie zum Beispiel “Drosselung zu einer API hinzufügen”, bestätigt er Schritt für Schritt mit Claude:

• Ist es mit Middleware implementiert oder ist es logisch eingebettet?
• Muss die aktuelle Grenzkonfiguration dynamisch angepasst werden?
• Brauche ich Logs? Was wird zurückgegeben, wenn es fehlschlägt?

Dieser “Planverhandlungsprozess” ähnelt dem Zeichnen von zwei Personen gemeinsam “Bauzeichnungen”.

Sobald Claude das Ziel verstanden hat, schaltet Boris den “Auto-Accept Edits”-Modus ein, der es Claude ermöglicht, Code zu ändern, PRs einzureichen und manchmal sogar die Notwendigkeit manueller Bestätigung zu eliminieren.

“Die Qualität von Claudes Code hängt davon ab, ob du zustimmst, bevor du den Code schreibst.” —— Boris

Offenbarung: Anstatt Claudes Fehler immer wieder zu flicken, lasst uns von Anfang an eine klare Roadmap zeichnen.

Zusammenfassung

Das Planmodell ist keine Zeitverschwendung, sondern eine Vorverhandlung für eine stabile Umsetzung. Egal wie stark KI ist, sie muss auch “du sagst es klar” sein.

2. Multi-Claude Parallel: Keine KI, sondern ein virtuelles Entwicklungsteam

Boris benutzte nicht nur einen Claude. Seine tägliche Routine sieht so aus:

• Öffne 5 lokale Claudes im Terminal, und die Sitzungen werden verschiedenen Aufgaben zugewiesen (z. B. Refactoring, Tests schreiben und Bugging).
• Öffne 5–10 weitere Claude im Browser, parallel zur lokalen Ebene
• Nutze die Claude iOS-App auf deinem Handy, um Aufgaben jederzeit zu starten

Jede Claude-Instanz ist wie ein “dedizierter Assistent”: Einige sind für das Schreiben von Code verantwortlich, einige für die Fertigstellung von Dokumenten, und einige stehen lange im Hintergrund, um Testaufgaben durchzuführen.

Er richtete sogar Systembenachrichtigungen so ein, dass er sofort benachrichtigt wurde, sobald Claude auf Eingaben wartete.

Warum das tun?

Claudes Kontext ist lokal und nicht geeignet für “ein Fenster macht alles”. Boris teilt Claude in mehrere Charaktere auf, um parallel zu arbeiten, was die Wartezeiten verkürzt und das “Gedächtnis” des anderen beeinträchtigt.

Er erinnert sich auch durch Systembenachrichtigungen daran: “Claude 4 wartet auf Ihre Antwort” und “Claude 1 ist mit dem Testen fertig”, und verwaltet diese KIs, als würden sie ein Multithread-System verwalten.

Analogieverständnis

Stellen Sie sich vor, Sie sitzen neben fünf klugen Praktikanten, von denen jeder eine Aufgabe hat. Man muss nicht alles bis zum Ende machen, sondern einfach in kritischen Momenten “Leute schneiden” und die Aufgabe reibungslos am Laufen halten.

Implikationen: Die Nutzung von Claude als mehrere “virtuelle Assistenten” für verschiedene Aufgaben kann Wartezeiten und Kontextwechselkosten erheblich reduzieren.

3. Schrägstrich-Befehle: Verwandle das, was du jeden Tag tust, in Abkürzungen für Claude

Es gibt einige Arbeitsabläufe, die wir dutzende Male täglich durchführen:

• Code ändern → committen → pushen → einen PR erstellen
• Überprüfe den Build-Status → informiere das Team über → Update-Probleme
• Synchronisiere Änderungen auf mehrere Sitzungen im Web und lokal
• Boris will Claude nicht jedes Mal auffordern: “Bitte verpflichte dich, dann dränge, und dann PR…”

Er fasst diese Operationen in Slash-Befehle zusammen, wie zum Beispiel:

/commit-push-pr

Hinter diesen Befehlen befindet sich die Bash-Skriptlogik, die im .claude/commands/-Ordner gespeichert, in die Git-Verwaltung aufgenommen und von Teammitgliedern verwendet wird.

Wie benutzt Claude diese Befehle?

Wenn Claude auf diesen Befehl stößt, führt er nicht einfach “den Befehl aus”, sondern kennt den Workflow, den er repräsentiert, und kann automatisch Zwischenschritte ausführen, Parameter vorausfüllen und wiederholte Kommunikation vermeiden.

Verstehen Sie die wichtigsten Punkte

Der Schrägstrich-Befehl ist wie die “Auto-Taste”, die man für Claude installiert. Du trainierst es, um einen Aufgabenfluss zu verstehen, und dann kann es ihn mit einem Klick ausführen.

“Nicht nur kann ich mit Befehlen Zeit sparen, sondern Claude auch.” —— Boris

Offenbarung: Wiederhole nicht jedes Mal die Eingabeaufforderung, abstrahiere hochfrequente Aufgaben in Befehle, du und Claude könnt zusammenarbeiten, um zu “automatisieren”.

4. Team-Wissensbasis: Claude verlässt sich nicht auf Lernaufgaben, sondern auf die Wissensgene, die vom Team gepflegt werden.

Boris’ Team pflegt eine .claude-Wissensdatenbank und tritt in das Git-Management ein.

Es ist wie eine “interne Wikipedia” für Claude, die festhält:

• Wie schreibt man es richtig?
• Was sind die besten Praktiken für Teamvereinbarungen
• Welche Probleme haben Sie und wie können Sie sie beheben?

Claude verweist automatisch auf diese Wissensdatenbank, um den Kontext zu verstehen und den Code-Stil zu bestimmen.

Was passiert, wenn Claude etwas falsch macht?

Wann immer Claude Logik missversteht oder falsch schreibt, fügt er eine Lektion hinzu.

Jedes Team pflegt seine eigene Version.

Jeder arbeitet gemeinsam an der Bearbeitung, und Claude fällt Entscheidungen basierend auf dieser Wissensbasis in Echtzeit.

Zum Beispiel:

Wenn Claude immer wieder die falsche Paginierungslogik schreibt, muss das Team nur den korrekten Paginierungsstandard in die Wissensdatenbank einbauen, und jeder Nutzer profitiert automatisch in der Zukunft.

Boris’ Ansatz: Nicht schimpfen, nicht ausschalten, sondern “einmal trainieren”:

Wir schreiben diesen Code nicht so, sondern fügen ihn der Wissensdatenbank hinzu

Claude wird diesen Fehler beim nächsten Mal nicht noch einmal machen.

Außerdem wird dieser Mechanismus nicht allein von Boris gepflegt, sondern jede Woche vom gesamten Team beigesteuert und modifiziert.

Aufklärung: Mit KI nicht alle allein, sondern ein System des “kollektiven Gedächtnisses” aufbauen.

5. Automatischer Lernmechanismus: PR selbst ist Claudes “Trainingsdaten”

Boris @Claude oft auf PRs bei Code-Reviews, wie zum Beispiel:

@.claude hat diese Funktion zur Wissensdatenbank hinzugefügt

In Verbindung mit GitHub Actions erfährt Claude automatisch die Absicht hinter dieser Änderung und aktualisiert das interne Wissen.

Es ähnelt dem “kontinuierlichen Training von Claude”, bei dem jede Überprüfung nicht nur mit dem Code übereinstimmt, sondern auch die Fähigkeiten der KI verbessert.

Dies ist nicht mehr “Post-Wartung”, sondern integriert die Lernmechanismen der KI in die tägliche Zusammenarbeit.

Das Team nutzt PR, um die Codequalität zu verbessern, und Claude verbessert gleichzeitig das Wissen.

Implikationen: PR ist nicht nur ein Code-Review-Prozess, sondern eine Chance für KI-Tools, sich selbst weiterzuentwickeln.

6. Subagenten: Lass Claude komplexe Aufgaben modular ausführen

Zusätzlich zum Hauptaufgabenprozess definiert Boris auch eine Reihe von Unteragenten, um gemeinsame sekundäre Aufgaben zu übernehmen.

Subagenten sind Module, die automatisch laufen, wie zum Beispiel:

• Code-Vereinfacher: Vereinfacht automatisch die Struktur, nachdem Claude den Code geschrieben hat.
• verify-app: Führe einen vollständigen Test durch, um zu überprüfen, ob der neue Code verfügbar ist
• Log-Analyzer: Fehlerprotokolle analysieren und Probleme schnell lokalisieren

Diese Subagenten verbinden sich automatisch mit Claudes Arbeitsabläufen wie Plugins, laufen automatisch und kollaborativ, ohne dass wiederholte Eingaben erforderlich sind.

Offenbarung: Der Subagent ist Claudes “Teammitglied”, und Claude wird vom Assistenten zum “Projektleiter” befördert.

Claude ist nicht nur eine Person, sondern ein kleiner Manager, den du ein Team führen kannst.

7. Zusatzabsatz 1: PostToolUse Hook – der letzte Torwächter der Code-Formatierung

Es ist nicht einfach, alle dazu zu bringen, im Team Code einheitlich zu schreiben. Obwohl Claude über starke Erzeugungsfähigkeiten verfügt, wird es zwangsläufig Detailfehler wie schlechte Einkerbungen und mehr leere Zeilen geben.

Boris’ Ansatz ist, einen zu setzenPostToolUse Hook——

Einfach ausgedrückt ist dies der “Post-Processing-Hook”, den Claude automatisch nach dem “Abschluss der Aufgabe” aufruft.

Seine Rolle umfasst:

• Code-Formatierung automatisch korrigieren
• Ergänzende Auslassungen
• Fusselfehler behandeln, um CI-Hängungen zu vermeiden

Dieser Schritt ist in der Regel unkompliziert, aber entscheidend. Wie beim erneuten Ausführen von Grammarly nach dem Schreiben eines Artikels ist die eingereichte Arbeit stabil und übersichtlich.

Für KI-Werkzeuge liegt der Schlüssel zum Erfolg oft nicht in der generativen Kraft, sondern in der Abschlussfähigkeit.

8. Berechtigungsverwaltung: Vorab autorisieren statt überspringen

Boris macht deutlich, dass er --dangerously-skip-permissions nicht verwendet, einen Parameter in Claude Code, der alle Berechtigungsaufforderungen beim Ausführen von Befehlen überspringen kann.

Klingt praktisch, kann aber auch gefährlich sein, zum Beispiel versehentlich Dateien löschen, falsche Skripte ausführen usw.

Seine Alternativen sind:

1. Verwenden Sie den Befehl /permissions, um explizit zu deklarieren, welche Befehle vertrauenswürdig sind

2. Schreibe diese Berechtigungskonfigurationen in .claude/settings.json

3. Teile diese Sicherheitseinstellungen mit deinem gesamten Team

Es ist, als würde man eine Reihe von “Whitelisting”-Operationen für Claude vorab öffnen, wie zum Beispiel:

“vorGenehmigte Befehle”: [

“git commit”,

“NPM Run Build”,

“Pytest”

]

Claude führt diese Aktionen jedes Mal ohne Unterbrechung aus.

Dieser Berechtigungsmechanismus ist eher wie ein Team-Betriebssystem konzipiert als ein eigenständiges Werkzeug. Er autorisiert die üblichen, sicheren Bash-Befehle mit dem /permissions-Befehl vor, die in .claude/settings.json gespeichert und vom Team geteilt werden.

Implikationen: KI-Automatisierung bedeutet nicht, außer Kontrolle zu geraten. Die Integration von Sicherheitsrichtlinien in den Automatisierungsprozess selbst ist wirklich Engineering.

9. Multitool-Verbindung: Claude = multifunktionaler Roboter

Boris lässt Claude nicht einfach lokal Code schreiben. Er konfigurierte Claude so, dass er über MCP (ein zentrales Servicemodul) auf mehrere Kernplattformen zugreifen konnte:

• Automatische Slack-Benachrichtigungen (z. B. Build-Ergebnisse)
• Abfrage von BigQuery-Daten (z. B. Nutzerverhaltensmetriken)
• Scrape Sentry-Protokolle (z. B. Online-Ausnahmeverfolgung)

Wie erreicht man das?

Die Konfiguration von MCP wird in .mcp.json gespeichert

Claude liest Konfigurationen zur Laufzeit und führt plattformübergreifende Aufgaben autonom aus

Das gesamte Team teilt sich eine Reihe von Konfigurationen

All dies geschieht durch die Integration von MCP (Claudes zentralem Steuerungssystem) mit Claude, und die Konfiguration wird in .mcp.json gespeichert.

Claude ist wie ein Roboterassistent, der dir hilft:

“Code fertigstellen → eine PR → Leistungsbewertung einreichen → QA → Berichtsprotokoll benachrichtigen”.

Dies ist kein KI-Werkzeug mehr im traditionellen Sinne, sondern ein Nervenzentrum für die Entwicklung von Systemen.

Offenbarung: Lass KI nicht nur “im Editor” arbeiten.

Es kann ein Scheduler in deinem gesamten Systemökosystem sein.

10. Asynchrone Verarbeitung langer Aufgaben: Hintergrundagent + Plugin + Hook

In echten Projekten muss Claude manchmal mit langen Aufgaben umgehen, wie zum Beispiel:

• Bauen + Testen + Deployen
• Berichte generieren + E-Mails senden
• Datenmigrationsskript läuft

Boris’ Ansatz ist sehr konstruiert:

Drei Wege, lange Aufgaben zu bewältigen:

1. Nachdem Claude abgeschlossen ist, verwenden Sie den Hintergrundagenten, um die Ergebnisse zu überprüfen

2. Verwenden Sie Stop Hook, um am Ende der Aufgabe automatisch Folgeaktionen auszulösen

3. Verwenden Sie das ralph-wiggum-Plugin (vorgeschlagen von @GeoffreyHuntley), um lange Prozesszustände zu verwalten

In diesen Szenarien verwendet Boris:

–permission-mode=dontAsk

Oder die Aufgaben in eine Sandbox legen, um zu vermeiden, dass der Prozess durch Berechtigungsaufforderungen unterbrochen wird.

Claude ist kein “ständiger Wächter”, sondern ein Kollaborateur, dem du beim Gastgebern vertrauen kannst.

Implikationen: KI-Tools sind nicht nur für kurze und schnelle Einsätze geeignet, sondern auch für langfristige, komplexe Prozesse – vorausgesetzt, man baut einen “Hosting-Mechanismus” dafür.

11. Automatischer Verifikationsmechanismus: Claudes Ausgabewert lohnt sich nicht, es hängt davon ab, ob er sich selbst verifizieren kann

Eines der wichtigsten Dinge in Boris’ Erfahrung ist:

Jedes von Claude ausgegebene Ergebnis muss über einen “Validierungsmechanismus” verfügen, um seine Korrektheit zu überprüfen.

Er wird Claude ein Validierungsskript oder einen Hook hinzufügen:

• Nach dem Schreiben des Codes führt Claude automatisch Testfälle durch, um zu überprüfen, dass der Code korrekt ist
• Simuliere Benutzerinteraktionen im Browser, um das Frontend-Erlebnis zu validieren
• Vergleichen Sie automatisch Logs und Metriken vor und nach dem Laufen

Wenn es nicht besteht, wird Claude automatisch modifizieren und erneut ausführen. Bis er verstorben ist.

Es ist, als hätte Claude selbst ein “geschlossenes Rückkopplungssystem” mitgebracht.

Dies verbessert nicht nur die Qualität, sondern verringert auch die kognitive Belastung für die Menschen.

Aufklärung: Was wirklich die Qualität der KI-Ergebnisse bestimmt, ist nicht die Anzahl der Parameter des Modells, sondern ob Sie einen “Ergebniskontrollmechanismus” dafür entwickelt haben.

Zusammenfassung: Statt Menschen zu ersetzen, sollen KI wie Menschen zusammenarbeiten

Boris’ Ansatz setzt nicht auf “versteckte Funktionen” oder dunkle Technologie, sondern nutzt Claude auf technisch Weise, um es von einem “Chat-Tool” zu einer effizient funktionierenden Systemkomponente aufzuwerten.

Seine Verwendung von Claude weist mehrere Kernmerkmale auf:

• **Multi-Session-Parallelität:**Die Aufgabenverteilung ist klarer und effizienter
• **Planungspriorität:**Der Planmodus verbessert Claudes Zielausrichtung
• **Unterstützung des Wissenssystems:**Das Team arbeitet zusammen, um die KI-Wissensdatenbank zu pflegen und kontinuierlich zu iterieren
• **Aufgabenautomatisierung:**Schrägstrich-Befehl + Unteragent, damit Claude wie eine Prozess-Engine funktioniert
• **Geschlossener Rückkopplungsmechanismus:**Jede Ausgabe von Claude verfügt über eine Verifikationslogik, um eine stabile und zuverlässige Ausgabe sicherzustellen

Tatsächlich zeigt Boris’ Ansatz eine neue Art der Nutzung von KI:

• Claude von “Konversationsassistent” zu “Automatisiertem Programmiersystem” aufrüsten.
• Verwandle die Wissensakkumulation aus dem menschlichen Gehirn in eine Wissensbasis für KI
• Prozesse von sich wiederholenden manuellen Operationen in geskriptete, modulare, kollaborative, automatisierte Arbeitsabläufe umwandeln

Dieser Ansatz beruht nicht auf dunkler Magie, sondern ist eine Manifestation von Ingenieursfähigkeit. Du kannst daraus auch lernen, Claude oder andere KI-Tools effizienter und intelligenter einzusetzen.

Wenn du oft das Gefühl hast, “es weiß ein bisschen, ist aber unzuverlässig” oder “ich muss den Code, den ich schreibe, immer korrigieren”, liegt das Problem vielleicht nicht bei Claude, sondern daran, dass du ihm keinen reifen Kollaborationsmechanismus gegeben hast.

Claude kann ein qualifizierter Praktikant oder ein stabiler und zuverlässiger Ingenieurpartner sein, je nachdem, wie man es einsetzt.