So richtest du deine Arbeitsumgebung ein – Schritt für Schritt zum einsatzbereiten Projekt.
VS Code herunterladen
Visual Studio Code ist dein Code-Editor und das Zuhause aller weiteren Tools.
Zur Download-Seite →GitHub-Account erstellen
GitHub brauchst du in VS Code gleich mehrfach: für die Versionsverwaltung (Änderungen speichern und bei Bedarf zurückrollen), für die Anmeldung/Authentifizierung von Erweiterungen und um den Projekt-Template-Ordner aus dem Repository zu beziehen.
Account erstellen →Claude Code Plugin in VS Code installieren
Suche im VS-Code-Erweiterungs-Marktplatz nach „Claude Code" und installiere das Plugin.
AGENTS.md mit, die auf die CLAUDE.md zeigt; beide Agenten
lesen dieselben Regeln.
Projekt-Template-Ordner herunterladen
Die Vorlage, mit der jedes neue Projekt startet: Ordnerstruktur, CLAUDE.md
mit der Arbeitsweise, Setup-Skript, Session-Hooks und eine minimale CI. Entpacken,
auf den Projektnamen umbenennen, loslegen.
Template öffnen & in Claude anmelden
Öffne den Template-Ordner in VS Code, starte das Claude Code Plugin und melde dich in Claude an.
Skills installieren
Installiere die Skills am besten direkt mit Claude Code – und zwar global, damit sie in jedem Projekt verfügbar sind.
Drei Skills, die in jedem Projekt laufen: handoff sichert den Stand einer
Session für die nächste · grill-me löchert einen Plan, bis er trägt ·
spawn-model-agents wählt das passende Modell pro Teilaufgabe. Entpacken
und die drei Ordner nach ~/.claude/skills/ kopieren — dann sind sie in
jedem Projekt da.
VS Code neu starten
Starte VS Code neu, damit alle frisch installierten Skills gefunden werden.
Ab hier kann ein neues Projekt starten:
Ein paar Gewohnheiten, mit denen die Zusammenarbeit mit Claude deutlich zuverlässiger wird.
Das Kontextfenster ist das Arbeitsgedächtnis von Claude – und es ist begrenzt.
Behalte die Token-Anzeige in der Statusleiste im Blick; mit /context
siehst du genau, wofür die Tokens draufgehen. Faustregel: ab ca. 50 % voll
lässt die Qualität nach und die Antworten werden teurer („Context-Tax"). Also
rechtzeitig handeln, statt zu warten, bis es übergeht.
Wenn das Kontextfenster zu voll wird: erst den handoff-Skill nutzen,
um den aktuellen Stand sauber zu sichern (was erledigt ist, was als Nächstes kommt),
und dann mit Clear Conversation (/clear) ein frisches
Kontextfenster starten. So nimmst du nur das Wichtige mit und lässt den Ballast zurück.
Für Zwischenstände an natürlichen Punkten kannst du auch /compact nutzen.
Halte Aufgaben klein und klar abgegrenzt. Statt eine Session für alles zu missbrauchen, beginne pro Thema/Aufgabe lieber eine frische Session. Das hält den Kontext fokussiert und die Ergebnisse präziser.
Lass Claude bei allem, was nicht trivial ist, zuerst einen Plan erstellen und stelle Rückfragen, bis der Plan wirklich passt. Planen kostet kurz Zeit, spart aber viel – weil von Anfang an das Richtige gebaut wird.
Lieber viele kleine, geprüfte Änderungen als ein großer ungeprüfter Wurf. Verifiziere jeden Schritt (laufen lassen, testen), bevor es weitergeht. So baust du nicht auf Fehlern auf.
Klassische Falle: Der Agent sagt „Bug behoben", ist er aber nicht. Verlass dich nicht aufs
Wort – lass verifizieren und zeig Claude die konkrete Fehlermeldung. Wenn sich
die KI im Kreis dreht, hilft oft ein frischer Start (handoff + /clear) mehr als
der zehnte Korrekturversuch.
CLAUDE.md und der Projektplan.md werden bei jedem Start gelesen –
sie sind der dauerhafte Kontext, den Claude nicht aus dem Code erraten kann. Halte dort
Ziele, Entscheidungen und Learnings fest, dann findet sich jede neue Session sofort zurecht.
Du bleibst der Mensch im Loop. Überflieg die vorgeschlagenen Änderungen, frag bei Unklarheiten nach und übernimm nichts, was du nicht zumindest grob verstehst.
Bis hier reicht es, um loszuarbeiten. Was jetzt kommt, erklärt, warum die Vorlage so gebaut ist.
Sprachmodelle sind probabilistisch, Geschäftslogik ist deterministisch. Die Vorlage fängt
genau diesen Bruch ab. Schicht 1 sind Direktiven in Markdown
(00_Dokumentation/SOPs/): Ziel, Inputs, Werkzeuge, Randfälle.
Schicht 2 ist der Agent, der die Direktive liest und die Werkzeuge in der
richtigen Reihenfolge ruft. Schicht 3 sind deterministische Skripte in
02_Output/execution/. Der Grund ist Arithmetik: 90 % Trefferquote pro
Schritt sind über fünf Schritte nur noch 59 %. Alles Wiederholbare wandert deshalb
in Code — der Agent entscheidet, er rechnet nicht.
00_Dokumentation/ Plan, Changelog, SOPs ·
01_Input/ Quellmaterial, read-only — zum Umbauen erst nach
.tmp/ kopieren ·
02_Output/ Deliverables flach, Skripte in execution/ ·
.tmp/ Zwischenstände, nie committen ·
.env Schlüssel, gehört in .gitignore.
Der Agent findet sich in jedem Projekt sofort zurecht, weil die Ablage überall gleich ist.
Eine frische Kopie hat noch kein Repo. python3 02_Output/execution/setup_project.py
legt eines an, erzeugt ein privates GitHub-Repo unter dem angemeldeten
gh-Konto, setzt den Remote und macht den ersten Commit. Idempotent —
erledigte Schritte werden übersprungen. Der SessionStart-Hook meldet, wenn es nötig ist.
Nach jeder abgeschlossenen Teilaufgabe wird lokal committet — das ist das Sicherheitsnetz, das dich einen missglückten Agentenlauf zurückrollen lässt. Gepusht wird bewusst, nicht automatisch. Eine mitgelieferte CI prüft bei jedem Push zwei Dinge: dass der Python-Code syntaktisch hält, und dass keine Schlüssel oder Tokens im Repo liegen.
Mechanik gehört auf günstigere Modelle, Urteil auf das große. Grobe Einteilung:
Haiku für Klassifikation, Extraktion, Routing · Sonnet
für Datei-Umbau, Formatieren, Recherche, Boilerplate · Opus für
Architektur, Design, Debugging, Reviews. Der Reflex: bevor eine Mechanik-Aufgabe auf dem
teuersten Modell startet, delegieren. Der Skill spawn-model-agents aus den Starter-Skills
nimmt dir die Auswahl ab.
Wenn etwas bricht: Fehler lesen, Skript reparieren, testen — und die Direktive um das
Gelernte ergänzen. API-Limits, Timing, Randfälle. Sonst lernt das nächste Projekt
dasselbe noch einmal. Was projektübergreifend taugt, sammelt sich unter
# Template-Kandidaten im Projektplan und wandert von dort zurück in die Vorlage.