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Claude Code Anfängerleitfaden: Die besten Praktiken

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

20 June 2025

Claude Code Anfängerleitfaden: Die besten Praktiken

Einführung in Ihren neuen KI-Pair-Programmierer

Willkommen in der Zukunft der Softwareentwicklung. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Konzept aus der Science-Fiction; sie ist ein praktisches, leistungsstarkes Werkzeug, das unsere täglichen Coding-Workflows erweitern und beschleunigen kann. An der Spitze dieser Revolution steht Anthropic's Claude, eine Familie hochentwickelter KI-Modelle, die darauf ausgelegt sind, hilfreich, harmlos und ehrlich zu sein. Beim Coding wird Claude zu einem unglaublich fähigen Pair-Programmierer, einem unermüdlichen Assistenten und einem sachkundigen Führer.

Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler, die über einfache "Code-Vervollständigung" hinausgehen und einen kollaborativeren, agentischen Ansatz für die KI-unterstützte Entwicklung verfolgen möchten. Wir werden die Best Practices für die Anweisung von Claude, die Verwaltung seines Gedächtnisses für komplexe Aufgaben und die Nutzung der vollen Leistung des Befehlszeilentools claude-code erkunden.

Egal, ob Sie sich schneller in eine neue Codebasis einarbeiten, mühsames Refactoring automatisieren oder komplexe Architekturlösungen brainstormen möchten, die Prinzipien und Workflows in diesem Leitfaden werden Ihnen helfen, Claude von einem einfachen Chatbot in ein unverzichtbares Mitglied Ihres Entwicklungsteams zu verwandeln. Wir werden Erkenntnisse aus der offiziellen Dokumentation und den Engineering-Blogs von Anthropic synthetisieren, um ein umfassendes, umsetzbares Tutorial zu bieten.

Lassen Sie uns beginnen.

Teil 1: Die Grundlagen: Kernprinzipien für das Coding mit Claude

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Bevor wir uns mit spezifischen Tools und Workflows befassen, ist es entscheidend, die grundlegenden Prinzipien der Kommunikation mit einem großen Sprachmodell wie Claude zu verstehen. Die Qualität Ihrer Ausgabe ist direkt proportional zur Qualität Ihrer Eingabe. Betrachten Sie es weniger als eine Suchanfrage und mehr als die Anweisung an einen sehr intelligenten, sehr wörtlichen, aber nicht gedankenlesenden Junior-Entwickler.

Seien Sie explizit und direkt

Dies ist die goldene Regel. Vage Anweisungen führen zu vagen Ergebnissen. Insbesondere Claude 4-Modelle sind darauf trainiert, Anweisungen mit hoher Präzision zu befolgen. Gehen Sie nicht davon aus, dass das Modell weiß, was Sie wollen; sagen Sie es ihm genau.

Weniger effektiv:

"Write a function to handle user uploads."

Effektiver:

"Write a Python function using Flask that handles multipart/form-data image uploads. The function should:
1. Accept files up to 5MB.
2. Only allow .png and .jpg extensions.
3. Save the file to a '/uploads' directory with a UUID as its filename.
4. Return a JSON response with the new file URL on success, or an error message on failure."

Wenn Sie möchten, dass Claude "mehr als erwartet" leistet, müssen Sie danach fragen. Formulierungen wie "Fügen Sie so viele relevante Funktionen und Interaktionen wie möglich hinzu" oder "Gehen Sie über die Grundlagen hinaus, um eine voll funktionsfähige Implementierung zu erstellen" können zu umfassenderen Ergebnissen ermutigen.

Bieten Sie Kontext und Motivation

Zu erklären, warum Sie etwas anfordern, hilft Claude, das Ziel zu verstehen und besser passende Antworten zu liefern. Kontext verwandelt eine einfache Anweisung in ein zu lösendes Problem.

Weniger effektiv:

"NEVER use ellipses in the output."

Effektiver:

"The output of this function will be read aloud by a text-to-speech engine for accessibility purposes. Therefore, you must NEVER use ellipses (...) because the engine cannot pronounce them correctly. Please write out full sentences."

Diese Erklärung ermöglicht Claude eine Verallgemeinerung. Es versteht nun, dass die Einschränkung mit der Sprachsynthese zusammenhängt und wird eher dazu neigen, andere Zeichen oder Formatierungen zu vermeiden, die ähnliche Probleme verursachen würden.

Verwenden Sie hochwertige Beispiele (Few-Shot Prompting)

Eine der leistungsstärksten Techniken ist die Bereitstellung von Beispielen für das gewünschte Eingabe- und Ausgabeformat. Dies wird als Few-Shot Prompting bezeichnet. Claude ist ausgezeichnet im Erkennen von Mustern und wird seine Antwort an den Stil Ihrer Beispiele anpassen.

Human: Translate the following Python dictionary to a Java HashMap.

Python:
{'user_id': 123, 'username': 'claude', 'is_active': True}

Java:

Assistant:
import java.util.HashMap;

HashMap<String, Object> user = new HashMap<>();
user.put("user_id", 123);
user.put("username", "claude");
user.put("is_active", true);

Seien Sie bei der Bereitstellung von Beispielen wachsam. Stellen Sie sicher, dass Ihre Beispiele perfekt mit dem Verhalten übereinstimmen, das Sie fördern möchten, und keines der Verhaltensweisen enthalten, die Sie vermeiden möchten.

Geben Sie Claude eine Rolle (System Prompts)

Die Zuweisung einer Persona oder Rolle an Claude zu Beginn einer Konversation bereitet die Bühne für alle nachfolgenden Interaktionen. Dies geschieht typischerweise mithilfe eines "System Prompts".

Beispiel:

"You are an expert in cybersecurity and secure coding practices. When you review or write code, your primary focus is on identifying and mitigating potential security vulnerabilities, such as SQL injection, XSS, and buffer overflows. All your responses should be from this perspective."

Diese anfängliche Anweisung rahmt die gesamte Konversation ein und stellt sicher, dass Claudes Antworten konsistent durch die Brille eines Sicherheitsexperten gefiltert werden.

Verwenden Sie XML-Tags für Struktur und Klarheit

XML-Tags sind eine fantastische Möglichkeit, verschiedene Teile Ihres Prompts abzugrenzen, was es Claude erleichtert, die Struktur Ihrer Anfrage zu verstehen. Sie können sie verwenden, um Anweisungen, Kontext, Beispiele und die endgültige Abfrage zu trennen.

Beispiel:

<instructions>
You are an expert Go developer. Your task is to refactor the provided Go code to improve its performance and readability. Please adhere to idiomatic Go practices.
</instructions>

<go_code_to_refactor>
// ... provided Go code ...
</go_code_to_refactor>

<output_format>
Please provide the refactored code inside a single Go code block. Following the code block, add a section in <explanation> tags detailing the specific changes you made and why they improve the code.
</output_format>

Dieser strukturierte Ansatz lässt keinen Raum für Mehrdeutigkeiten und hilft Claude, eine perfekt formatierte Antwort zu produzieren.

Teil 2: Verwaltung von Kontext und Gedächtnis

Ein einzelner Prompt ist leistungsstark, aber die reale Entwicklung umfasst Aufgaben, die sich über mehrere Dateien erstrecken, historisches Wissen erfordern und sich im Laufe der Zeit entwickeln. Hier wird die Verwaltung von Claudes "Gedächtnis" – seinem Kontextfenster – entscheidend.

Das claude-code CLI-Gedächtnissystem: CLAUDE.md

Das Befehlszeilentool claude-code verfügt über ein brillantes, dateibasiertes Gedächtnissystem, das auf einer speziellen Datei basiert: CLAUDE.md. Claude liest den Inhalt dieser Datei automatisch und nimmt ihn zu Beginn jeder Sitzung in diesem Verzeichnis in seinen Kontext auf. Dies bietet ein persistentes, projektspezifisches Gedächtnis.

Es gibt drei Hauptorte, an denen Sie diese Gedächtnisdateien ablegen können:

  1. Projektgedächtnis (./CLAUDE.md): Befindet sich im Stammverzeichnis Ihres Projekts. Dies ist der gebräuchlichste Speicherort. Sie sollten diese Datei in Git einchecken, damit projektspezifische Anweisungen, Befehle und Styleguides mit Ihrem gesamten Team geteilt werden.
  2. Benutzergedächtnis (~/.claude/CLAUDE.md): Befindet sich in Ihrem Home-Verzeichnis. Der Inhalt dieser Datei wird für alle Ihre Projekte geladen. Dies ist perfekt für persönliche Präferenzen, wie Ihren bevorzugten Coding-Stil oder benutzerdefinierte Tool-Shortcuts, die Sie überall verwenden.
  3. Eltern-/Kind-Verzeichnisgedächtnis: Claude sucht rekursiv nach CLAUDE.md-Dateien. Wenn Sie sich in einem Unterverzeichnis eines Monorepos befinden, lädt es die CLAUDE.md aus dem Stammverzeichnis und die CLAUDE.md aus Ihrem aktuellen Verzeichnis. Es lädt auch bei Bedarf Gedächtnis aus Unterverzeichnissen, wenn Sie mit Dateien darin interagieren.

Best Practices für CLAUDE.md

Betrachten Sie Ihre CLAUDE.md-Datei als einen sorgfältig ausgearbeiteten Prompt, den Sie ständig verfeinern.

Sie können diese Datei initialisieren, indem Sie /init in der claude-code CLI ausführen, und Sie können während einer Sitzung schnell neue Gedächtnisse hinzufügen, indem Sie Ihren Prompt mit dem Symbol # beginnen. Für umfangreichere Bearbeitungen verwenden Sie einfach den Befehl /memory, um die Datei in Ihrem Standardeditor zu öffnen.

Techniken für den Abruf aus langem Kontext

Selbst mit CLAUDE.md können komplexe Aufgaben das Kontextfenster füllen. Forschung von Anthropic hat zwei leistungsstarke Techniken gezeigt, um Claudes Fähigkeit zu verbessern, spezifische Informationen aus langen Dokumenten oder Konversationen abzurufen:

Fordern Sie Referenzzitate an: Bevor Sie eine Frage zu einem großen Kontext beantworten, weisen Sie Claude an, zuerst die relevantesten Zitate oder Schnipsel aus dem bereitgestellten Text zu finden und zu extrahieren, die seine Antwort stützen. Dies zwingt das Modell, seine Antwort auf dem Quellmaterial zu begründen. Sie können sogar ein <scratchpad> XML-Tag dafür verwenden.

<instructions>
Answer the user's question based on the provided document. Before you write the final answer, use a <scratchpad> to write down the exact quotes from the document that are most relevant to the question.
</instructions>

Stellen Sie In-Context-Beispiele bereit: Genau wie bei kurzen Prompts verbessert die Bereitstellung einiger Beispiele für korrekt beantwortete Fragen zu anderen Teilen des Dokuments die Leistung dramatisch. Dies bereitet das Modell auf das Frage-Antwort-Aufgabenformat vor.

Vergessen Sie schließlich nicht den Befehl /clear in der claude-code CLI. Wenn Sie während einer langen Sitzung zwischen nicht zusammenhängenden Aufgaben wechseln, verwenden Sie /clear, um das Kontextfenster zurückzusetzen und Claude einen Neuanfang zu ermöglichen, wodurch Verwirrung durch irrelevante vergangene Konversationen vermieden wird.

Teil 3: Das Toolkit für Power-User: Ein tiefer Einblick in die claude-code CLI

Während die oben genannten Prinzipien für jede Interaktion mit Claude gelten, erschließt die claude-code Befehlszeilenschnittstelle eine neue Ebene der Leistung und Integration. Es ist ein agentischer Coding-Assistent, der in Ihrem Terminal lebt, Ihre Codebasis versteht und reale Aktionen ausführen kann.

Installation und Einrichtung

Der Einstieg ist unkompliziert.

Systemanforderungen:

Installation:
Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie aus:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Wichtig: Verwenden Sie bei diesem Befehl nicht sudo, da dies zu Berechtigungsproblemen führen kann. Wenn Fehler auftreten, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation zur Konfiguration von npm-Berechtigungen.

Authentifizierung:
Wenn Sie claude zum ersten Mal ausführen, werden Sie durch einen Authentifizierungsprozess geführt. Sie können sich über Ihr Anthropic Console-Konto, ein Claude Pro-Abonnement oder Unternehmensplattformen wie Amazon Bedrock und Google Vertex AI verbinden.

Anpassung und Konfiguration

Claude Code ist darauf ausgelegt, nach Ihren Wünschen angepasst zu werden.

Teil 4: Praktische Workflows in Aktion

Theorie ist wertvoll, aber die wahre Kraft von Claude Code entfaltet sich, wenn Sie es auf praktische, alltägliche Entwicklungsaufgaben anwenden. Hier sind mehrere praxiserprobte Workflows, die von Ingenieuren bei Anthropic und darüber hinaus verwendet werden.

Workflow 1: Codebasis Q&A (Onboarding)

Beim Beitritt zu einem neuen Projekt ist das Verständnis der Codebasis die erste Hürde. Nutzen Sie Claude als Ihren persönlichen Reiseführer. Stellen Sie ihm Fragen, wie Sie es einem erfahrenen Entwickler tun würden.

Es ist kein spezielles Prompting erforderlich. Fragen Sie einfach. Claude wird agentisch die Codebasis durchsuchen, relevante Dateien lesen und eine Antwort synthetisieren. Dies beschleunigt die Einarbeitungszeit dramatisch.

Workflow 2: Erkunden, Planen, Codieren, Committen

Dies ist ein vielseitiger, grundlegender Workflow zur Bewältigung fast jeder neuen Funktion oder Fehlerbehebung.

  1. Erkunden: Bitten Sie Claude, relevante Dateien, Bilder (wie UI-Mockups) oder URLs zu lesen. Wichtig ist, weisen Sie ihn an, noch keinen Code zu schreiben. Das Ziel ist die Informationsbeschaffung.
  2. Planen: Bitten Sie Claude, einen detaillierten, Schritt-für-Schritt-Plan zu erstellen. Verwenden Sie das Wort "denken", um tiefere Überlegungen zu fördern (z. B. "Denken Sie gründlich nach und erstellen Sie einen Plan zur Implementierung dieser Funktion"). Überprüfen Sie diesen Plan sorgfältig.
  3. Codieren: Sobald Sie den Plan genehmigen, weisen Sie Claude an, die Lösung zu implementieren. Es wird nun den Code basierend auf den vereinbarten Schritten schreiben.
  4. Committen: Wenn die Implementierung abgeschlossen und verifiziert ist, bitten Sie Claude, das Ergebnis zu committen, eine beschreibende Commit-Nachricht zu schreiben und sogar einen Pull Request mit der gh CLI zu erstellen.

Das Überspringen der Schritte "Erkunden" und "Planen" ist ein häufiger Fehler. Das Erzwingen einer Planungsphase verbessert die Qualität und Erfolgsquote des endgültigen Codes erheblich.

Workflow 3: Test-Driven Development (TDD) mit Claude

TDD und agentisches Coding passen perfekt zusammen. Claude glänzt, wenn es ein klares, überprüfbares Ziel hat, auf das es hinarbeiten kann.

  1. Tests schreiben: Beschreiben Sie die gewünschte Funktionalität und bitten Sie Claude, zuerst die Tests zu schreiben. Seien Sie explizit: "Wir machen TDD. Schreiben Sie die Tests für eine Funktion, die X tut. Diese Tests sollten zunächst fehlschlagen."
  2. Fehler bestätigen: Weisen Sie Claude an, die Tests auszuführen und zu bestätigen, dass sie wie erwartet fehlschlagen.
  3. Tests committen: Sobald Sie zufrieden sind, dass die Tests die Anforderungen erfassen, lassen Sie Claude sie committen.
  4. Code schreiben: Weisen Sie Claude nun an, den Implementierungscode mit dem Ziel zu schreiben, dass alle Tests bestehen. Sagen Sie ihm, dass er die Tests nicht ändern soll. Claude wird wahrscheinlich iterieren – Code schreiben, Tests ausführen, Fehler analysieren, Code anpassen und wiederholen, bis Erfolg eintritt.
  5. Code committen: Sobald alle Tests bestehen, lassen Sie Claude die endgültige Implementierung committen.

Workflow 4: Fortgeschrittene und automatisierte Workflows

Fazit: Der Beginn Ihrer Reise

Wir sind von den grundlegenden Prinzipien des Prompt Engineerings zu den komplexen, leistungsstarken Workflows der claude-code CLI gereist. Sie sind nun mit dem Wissen ausgestattet, um Ihre Art zu codieren zu verändern, indem Sie von einer Einzelaktivität zu einer dynamischen Zusammenarbeit mit einem der fortschrittlichsten KI-Systeme der Welt übergehen.

Die wichtigste Erkenntnis ist: Seien Sie ein aktiver Kollaborateur. Leiten Sie Claude an, geben Sie klaren Kontext, korrigieren Sie ihn, wenn er vom Weg abweicht, und statten Sie ihn über CLAUDE.md mit den richtigen Werkzeugen und Kenntnissen aus. Die effektivsten Benutzer behandeln Claude nicht als magische Black Box; sie behandeln ihn als intelligenten Partner.

Die hier skizzierten Workflows und Techniken sind Ausgangspunkte. Die wahre Kraft wird freigesetzt, wenn Sie experimentieren, diese Muster an Ihre einzigartigen Bedürfnisse anpassen und Ihre eigenen Best Practices entdecken. Öffnen Sie nun Ihr Terminal, geben Sie claude ein und beginnen Sie, die Zukunft zu bauen.

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