Claude Code: Wie ein agentischer KI-Programmierassistent tatsächlich arbeitet
Kurz gesagt
Claude Code ist ein agentischer KI-Assistent, der Code nicht nur vorschlägt, sondern eigenständig Dateien ändert, Tests ausführt, Server startet und Git-Vorgänge vorbereitet. Er kennt dabei nur, was im Projekt dokumentiert oder aus dem Code erkennbar ist – Geschäftszweck, informelle Absprachen und rechtliche Pflichten muss ein Mensch weiterhin einbringen.
Der agentische Arbeitszyklus
Anders als ein klassischer Autovervollständigungs-Assistent arbeitet Claude Code in einem wiederholten Zyklus: Kontext sammeln, handeln, Ergebnis prüfen, bei Bedarf erneut ansetzen. Das funktioniert am besten, wenn überprüfbare Signale vorliegen – ein Test, der grün oder rot wird, ein Build, der durchläuft oder abbricht, ein Linter, eine laufende Anwendung, ein Screenshot-Vergleich. Ohne solche Rückmeldungen fehlt dem Agenten der Maßstab, ob eine Änderung tatsächlich funktioniert, und er verlässt sich stärker auf Annahmen.
Was Claude Code eigenständig erledigen kann
In der Praxis übernimmt ein solcher Agent eine ganze Reihe von Schritten selbstständig:
- Verzeichnisse und bestehenden Code untersuchen, um sich einen Überblick zu verschaffen
- Dateien anlegen, ändern und wieder löschen
- Tests und Build-Prozesse ausführen und deren Ausgabe auswerten
- Lokale Entwicklungsserver starten, um Ergebnisse direkt zu prüfen
- Git-Diffs auswerten sowie Branches und Commits vorbereiten
- externe Werkzeuge über das Model Context Protocol (MCP) anbinden
- wiederverwendbare Arbeitsanweisungen (Skills) und Teilaufgaben an spezialisierte Unteragenten (Subagents) delegieren
Was Claude Code nicht automatisch weiß
Diese Handlungsfähigkeit hat eine klare Kehrseite: Der Agent kennt nur, was im Projekt sichtbar oder ausdrücklich beschrieben ist. Nicht automatisch bekannt sind ihm etwa der tatsächliche Geschäftszweck einer Funktion, informelle Absprachen im Team, vertragliche oder rechtliche Pflichten, undokumentierte Zugänge zu Produktivsystemen, die gewünschte Risikotoleranz des Unternehmens, die Bedeutung einzelner Kundendaten oder der zuletzt tatsächlich getestete Stand eines Backups. Wer diese Lücken nicht schließt, riskiert, dass der Agent technisch korrekte, aber fachlich falsche Entscheidungen trifft.
CLAUDE.md als projektweite Arbeitsgrundlage
Damit ein Agent diese Lücken zumindest teilweise schließt, wird eine Datei namens CLAUDE.md ins Projekt gelegt – vergleichbar mit einer Hausordnung. Sie wird in jeder Sitzung automatisch geladen und enthält Tech-Stack, Arbeitsregeln, Datenschutzvorgaben und Testpflichten. Die Empfehlung dazu ist eindeutig: kurz halten, nicht mit Dingen vollstopfen, die der Agent aus dem Code ohnehin erkennt. Umfangreichere, seltener benötigte Abläufe gehören eher in separate, gezielt geladene Arbeitsanweisungen als in eine immer länger werdende Hauptdatei.
Skills und Subagents für arbeitsteiliges Vorgehen
Wiederverwendbare Arbeitsanweisungen, sogenannte Skills, werden entweder automatisch passend geladen oder gezielt aufgerufen und bündeln Wissen für wiederkehrende Aufgaben. Für komplexere Projekte lassen sich zusätzlich Subagents einsetzen: ein Unteragent prüft die Datenbank, einer die Oberfläche, einer die Sicherheit, einer schreibt Tests – der Hauptagent koordiniert die Ergebnisse. Eine Untersuchung von knapp 2.900 GitHub-Projekten mit agentischen Coding-Werkzeugen zeigt, dass projektweite Kontextdateien wie CLAUDE.md bereits weit verbreitet sind, während Skills und Subagents in der Praxis noch deutlich seltener genutzt werden.