Anthropic hat kürzlich eine umfassende Best-Practice-Anleitung für Claude Code veröffentlicht. Diese bietet Entwicklern ein Low-Level-Tool mit Schwerpunkt auf der Befehlszeilenschnittstelle (CLI), um das große Sprachmodell Claude nahtlos in alltägliche Programmieraufgaben zu integrieren. Die Anleitung basiert auf internen Erfahrungen von Anthropic und betont flexible, sichere und effiziente Codierungsmuster. Sie ist eine wichtige Referenz für Ingenieure, die KI in ihre bestehende Entwicklungsumgebung integrieren möchten.
Claude Code: Minimalismus und Agentenentwicklung vereint
Claude Code ist ein in die Befehlszeilenumgebung nativ integrierter Entwicklungsassistent. Im Gegensatz zu aufdringlichen Workflow-Frameworks bietet er kontextreiche interaktive Tools, die es Entwicklern ermöglichen, ihre Arbeitsweise nach Bedarf anzupassen. Ein Kernmerkmal ist die Datei CLAUDE.md, ein benutzerdefiniertes Dokument, das Claude beim Aufruf automatisch liest. Entwickler können darin Shell-Befehle, Codierungsrichtlinien, Testprozesse oder projektspezifische Anweisungen dokumentieren, um die Aufgabenanpassung und das Kontextverständnis von Claude deutlich zu verbessern.
Die CLAUDE.md-Datei kann flexibel platziert werden: im Projektstammverzeichnis, in Unter- oder Oberverzeichnissen oder sogar als globale Datei konfiguriert werden. Entwickler können ihren Inhalt iterativ anpassen, ähnlich wie beim Prompt Engineering, um die Aufgabenabstimmung und die Zuverlässigkeit der Ausgabe zu optimieren.
Tool-Integration und Funktionserweiterung
Die Stärke von Claude Code liegt in seiner Kompatibilität mit bestehenden Tools. Er kann die lokale Shell-Umgebung direkt nutzen, ohne zusätzliche Konfiguration für Unix-Tools, Versionskontrollsysteme und sprachspezifische Tools. Gleichzeitig unterstützt er die Erweiterung der Funktionen über REST-APIs und den Model Context Protocol (MCP)-Server, z. B. die Integration mit Puppeteer oder Sentry für visuelle Tests, Navigationsaufgaben oder Telemetrieanalysen.
Entwickler können den Zugriff über Berechtigungseinstellungen, CLI-Flags oder Konfigurationsdateien verwalten. Nach der Installation von gh CLI kann Claude beispielsweise direkt GitHub-Issues, Pull Requests (PRs) oder Kommentare bearbeiten und so den Workflow vereinfachen.
Strukturierte Workflows: Planung priorisieren, iterativ optimieren
Anthropic betont in der Anleitung die Bedeutung der Planung und Aufgabenzerlegung. Entwickler werden dazu aufgefordert, Claude zunächst relevante Dokumente lesen und einen detaillierten Plan erstellen zu lassen, bevor die Lösung schrittweise umgesetzt und verifiziert wird. Durch Keywords wie „think hard“ oder „ultrathink“ kann die interne Denkzeit von Claude verlängert werden, um durchdachtere Lösungen zu generieren. Entwickler können den Plan prüfen, Änderungsvorschläge einbringen oder GitHub-Issues erstellen, bevor sie mit der Implementierung beginnen.
Die Anleitung beschreibt verschiedene strukturierte Workflows, z. B. Test Driven Development (TDD). Dabei generiert Claude zunächst fehlgeschlagene Testfälle und committet sie, bevor der Code geschrieben wird, der die Tests erfüllt. Claude unterstützt auch die Entwicklung basierend auf visuellen Mockups. In Kombination mit Screenshot-Tools oder MCP-Integration wird sichergestellt, dass der generierte Frontend-Code mit den Designentwürfen übereinstimmt und iterativ optimiert werden kann.
Automatisierung und Headless-Betrieb
Für die Automatisierung bietet Claude Code einen Headless-Modus, der den Aufruf in CI/CD-Pipelines, GitHub Actions oder Pre-Commit-Hooks ermöglicht. Mit dem Flag „-p“ wird ein Headless-Prompt bereitgestellt, dessen Ausgabe als streamendes JSON formatiert werden kann, um die Integration in Daten-Workflows oder Überwachungssysteme zu erleichtern.
In automatisierten Szenarien kann Claude subjektives Linting, Issue-Klassifizierung oder statische Codeanalyse durchführen. Anthropic empfiehlt, das Risiko durch die Beschränkung von Berechtigungen und die Verwendung von Sandbox-Umgebungen zu minimieren.
Mehrere Agenten und parallele Entwicklung
Die Anleitung untersucht auch die Möglichkeiten der parallelen Entwicklung mit mehreren Agenten. Entwickler können mehrere Claude-Instanzen starten, die jeweils verschiedene Rollen (z. B. Implementierung, Überprüfung oder Test) übernehmen und in separaten Git-Worktrees oder Checkouts laufen. Dieses Modell ahmt die Zusammenarbeit in verteilten Teams nach, isoliert Aufgaben effektiv und reduziert den Aufwand für Kontextwechsel.
Die Worktree-basierte Einrichtung ermöglicht es Entwicklern, mehrere parallele Aufgaben in verschiedenen Arbeitsverzeichnissen zu verwalten und sicherzustellen, dass Claude bei bestimmten Aufgaben konzentriert bleibt, um die Entwicklungseffizienz zu steigern.
Anthropics Best-Practice-Anleitung für Claude Code zeigt neue Möglichkeiten von KI im Software-Engineering. Im Gegensatz zu Frameworks mit einzelnen Agenten betont Claude Code Kombinierbarkeit, iterative Optimierung und Entwicklerkontrolle. Er bietet erfahrenen Ingenieuren ein flexibles Tool zum Erstellen zuverlässiger und wartbarer Systeme.
Anleitung: https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices