Schulung · Claude Code · DevOps & Cloud

Claude Code für DevOps- und Cloud-Teams

Agentisches Coding mit Claude Code im Terminal und in der IDE: von CLAUDE.md über Subagents und Hooks bis zu CI und sicheren Berechtigungen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir Claude Code mit den typischen Abläufen im Bereich DevOps & Cloud. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Claude Code ist der agentische Coding-Assistent von Anthropic, der direkt im Terminal und in gängigen IDEs arbeitet. Statt einzelne Codezeilen zu vervollständigen, liest Claude Code Ihr Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien hinweg, führt Befehle aus, startet Tests und erstellt Commits. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, wie Sie dieses Werkzeug kontrolliert einsetzen: mit klaren Projektanweisungen in CLAUDE.md, bewusstem Kontextmanagement und einem Workflow, bei dem Sie als Entwicklerin oder Entwickler die Richtung vorgeben und jede Änderung nachvollziehen können.

Im Mittelpunkt stehen reale Entwicklungsaufgaben: Bugs analysieren, Features umsetzen, Legacy-Code refaktorieren und Tests ergänzen. Sie konfigurieren Subagents für spezialisierte Aufgaben, automatisieren Qualitätsprüfungen mit Hooks, binden externe Systeme über das Model Context Protocol (MCP) an und bündeln Teamwissen in Skills. Abschließend bringen Sie Claude Code headless in CI-Pipelines und legen Berechtigungen, Sandboxing und Freigaberegeln so fest, dass der Einsatz auch in sicherheitskritischen Umgebungen, etwa mit regulatorischen Vorgaben oder sensiblen Kundendaten, vertretbar bleibt.

DevOps- und Cloud-Teams verantworten Infrastruktur als Code, CI/CD-Pipelines, Monitoring, Kostenkontrolle und Sicherheit – oft über mehrere Cloud-Anbieter und On-Premises-Umgebungen hinweg. Die Arbeit besteht zu großen Teilen aus Konfiguration in HCL, YAML und Shell, aus Fehlersuche in Logs und aus dem Abgleich von Dokumentation. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen genau das: Sie schreiben wiederverwendbare Terraform-Module, reparieren fehlschlagende Pipelines, erstellen Ansible-Rollen, analysieren Incident-Logs und schlagen Kostenoptimierungen vor. Gleichzeitig ist das Risiko hoch, denn ein falscher Befehl kann Produktionsumgebungen treffen. Im Kurs lernen Sie, Agenten mit klaren Berechtigungsgrenzen, Plan-Review-Abläufen und abgesicherten Umgebungen produktiv einzusetzen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • DevOps-Engineers und Plattform-Teams
  • Cloud-Architekt:innen für AWS, Azure oder Google Cloud
  • Site Reliability Engineers mit Verantwortung für Betrieb und Incidents
  • Systemadministrator:innen auf dem Weg zu Infrastructure as Code
  • Entwickler:innen, die eigene CI/CD-Pipelines betreuen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Wachsende Mengen an Terraform-, YAML- und Pipeline-Konfiguration mit Drift und Duplikaten
  • Zeitaufwändige Fehlersuche in fehlschlagenden Pipelines und verteilten Logs
  • Steigende Cloud-Kosten ohne klare Transparenz
  • Hohe Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit von Änderungen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie setzen Claude Code für mehrstufige Entwicklungsaufgaben ein und behalten dabei die Kontrolle über jede Änderung.
  • Sie pflegen eine CLAUDE.md, die Projektkonventionen, Befehle und Architekturhinweise wirksam an den Agenten übergibt.
  • Sie erweitern Claude Code mit Subagents, Hooks, MCP-Servern und Skills passend zu Ihrem Team.
  • Sie integrieren Claude Code in Git-Workflows und CI-Pipelines mit nachvollziehbaren, testgesicherten Ergebnissen.
  • Sie setzen KI-Agenten für Infrastructure as Code, Pipelines und Konfigurationsmanagement sicher ein.
  • Sie analysieren Incidents, Pipeline-Fehler und Cloud-Kosten schneller mit KI-Unterstützung.
  • Sie definieren Berechtigungsgrenzen und Freigabeprozesse, damit Agenten keine unkontrollierten Änderungen an Produktivsystemen vornehmen.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen und Arbeitsweise von Claude Code
  • Installation, Anmeldung und Einsatz im Terminal sowie in VS Code und JetBrains-IDEs
  • Agentische Schleife verstehen: Lesen, Planen, Ausführen, Prüfen
  • Plan-Modus nutzen, um Lösungswege vor der Umsetzung abzustimmen
  • Wirksame Aufgabenbeschreibungen mit Ziel, Kontext und Abnahmekriterien formulieren
Modul 2 Projektkontext mit CLAUDE.md und Kontextmanagement
  • CLAUDE.md auf Projekt-, Verzeichnis- und Benutzerebene strukturieren
  • Build-, Test- und Stilkonventionen so dokumentieren, dass der Agent sie zuverlässig befolgt
  • Kontextfenster steuern mit gezielten Dateiverweisen, Kompaktieren und frischen Sitzungen
  • Sitzungen fortsetzen und lange Aufgaben in überschaubare Etappen teilen
Modul 3 Erweitern mit Subagents, Hooks, MCP und Skills
  • Subagents für Code-Review, Recherche oder Testgenerierung definieren
  • Hooks einsetzen, um Formatierung, Linting oder Prüfungen vor und nach Tool-Aufrufen zu erzwingen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder interne Dokumentation anbinden
  • Eigene Slash-Commands und Skills für wiederkehrende Team-Workflows erstellen
Modul 4 Git-Workflows, Tests und Qualitätssicherung
  • Branches, aussagekräftige Commits und Pull Requests mit Claude Code erstellen
  • Testgetriebenes Arbeiten: erst Tests schreiben lassen, dann implementieren
  • Diffs systematisch prüfen und Änderungen gezielt zurückweisen oder nachschärfen
  • Parallele Arbeit mit Git-Worktrees und mehreren Sitzungen organisieren

Tag 2

Modul 5 Headless-Betrieb, CI und Sicherheit
  • Claude Code nicht-interaktiv in Skripten und CI-Pipelines ausführen
  • Automatisierte Reviews und Issue-Bearbeitung in GitHub- oder GitLab-Workflows
  • Berechtigungsmodi, Allow- und Deny-Regeln sowie Sandboxing konfigurieren
  • Umgang mit Secrets, Prompt-Injection-Risiken und unternehmensweiten Richtlinien
Modul 6 Praxislabor: DevOps & Cloud
  • Terraform-Module entwickeln
  • CI/CD-Pipelines reparieren
  • Ansible und Konfigurationsmanagement
  • Incident-Analyse
  • Cloud-Kosten optimieren
  • Policy as Code und Härtung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Terraform-Module entwickeln

Der Agent erstellt wiederverwendbare Terraform- oder OpenTofu-Module mit Variablen, Validierungen und Outputs, führt fmt, validate und plan aus und erklärt jede geplante Änderung, bevor ein Mensch das Apply freigibt.

CI/CD-Pipelines reparieren

Fehlgeschlagene GitHub-Actions-, GitLab-CI- oder Azure-DevOps-Läufe werden anhand der Logs analysiert, Ursachen wie Caching-Probleme oder fehlende Berechtigungen benannt und korrigierte Pipeline-Definitionen vorgeschlagen. Wiederkehrende Fehlermuster werden dokumentiert.

Ansible und Konfigurationsmanagement

Die KI schreibt idempotente Ansible-Rollen, Templates und Inventare, ersetzt fragile Shell-Skripte und ergänzt Tests mit Molecule, damit Konfigurationen reproduzierbar bleiben. Bestehende Rollen werden dabei schrittweise vereinheitlicht.

Incident-Analyse

Logs, Metriken und Alerts aus dem Monitoring werden zusammengeführt, eine Zeitleiste rekonstruiert, wahrscheinliche Ursachen eingegrenzt und ein Entwurf für das Postmortem mit Maßnahmen erstellt. Das Team behält die Bewertung.

Cloud-Kosten optimieren

Der Assistent wertet Kostenberichte und Ressourcendefinitionen aus, findet überdimensionierte Instanzen, verwaiste Volumes oder fehlende Lifecycle-Regeln und erstellt passende IaC-Änderungen. Jede Empfehlung enthält eine Abschätzung der Einsparung und des Risikos.

Policy as Code und Härtung

IaC-Code wird mit Scannern wie Checkov oder tfsec geprüft, Befunde behoben und Richtlinien für Verschlüsselung, Tagging oder Netzwerkzugriffe als Policy as Code formuliert. Verstöße blockieren so frühzeitig den Merge.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Drift-Detektor

Ein Skript, das regelmäßig terraform plan für mehrere Umgebungen ausführt, Abweichungen erkennt und eine Zusammenfassung an einen Chat-Kanal sendet. Der Lauf erfolgt ausschließlich mit Leserechten.

Pipeline-Template-Bibliothek

Wiederverwendbare CI/CD-Vorlagen für Build, Test, Security-Scan und Deployment, dokumentiert und mit Beispielprojekten versehen. Teams binden sie mit wenigen Zeilen ein und profitieren von einheitlichen Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

Kostenbericht-Tool

Ein CLI, das Kostendaten eines Cloud-Kontos abruft, nach Tags und Teams aufschlüsselt und Optimierungskandidaten verständlich ausweist. Ergebnisse lassen sich als CSV oder Markdown exportieren.

Voraussetzungen

Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Praktische Erfahrung mit Linux, Git, mindestens einer Cloud-Plattform sowie Grundkenntnisse in Terraform, Containern und CI/CD.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Administratorrechten, Git, Node.js-Laufzeit und einem aktuellen Editor; ein Claude-Abonnement oder ein Anthropic-API-Zugang wird für die Übungen benötigt.

Datenschutz & Compliance

Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 3. Dezember 2026 – Fr, 4. Dezember 2026 München Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mo, 14. Dezember 2026 – Di, 15. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Hannover Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Claude Code von klassischer Code-Vervollständigung?

Code-Vervollständigung schlägt die nächsten Zeilen vor, während Claude Code als Agent ganze Aufgaben bearbeitet: Es durchsucht das Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien, führt Tests und Befehle aus und korrigiert sich anhand der Ergebnisse. Sie formulieren das Ziel und prüfen das Resultat, statt jede Zeile selbst zu steuern.

Ist Claude Code für den Einsatz im Unternehmen sicher genug?

Claude Code fragt standardmäßig vor Dateiänderungen und Befehlen nach Freigabe. Über Berechtigungsregeln, Sandboxing, verwaltete Einstellungen und Hooks lässt sich genau festlegen, was der Agent darf. Im Kurs lernen Sie, diese Mechanismen passend zu Ihren Sicherheits- und Datenschutzvorgaben zu konfigurieren und Risiken wie Prompt Injection einzuschätzen.

Funktioniert Claude Code mit meiner Programmiersprache und meinem Stack?

Ja. Claude Code arbeitet sprachunabhängig, weil es mit Dateien, Terminalbefehlen und Ihren vorhandenen Build- und Test-Tools arbeitet. Ob Python, Java, TypeScript, Go, ABAP-nahe Projekte oder Infrastruktur als Code: Entscheidend ist eine gute CLAUDE.md, die Ihre Befehle und Konventionen beschreibt. Den fachlichen Schwerpunkt setzt die jeweilige Kursvariante.

Darf ein KI-Agent Änderungen an der Infrastruktur selbst ausführen?

Das sollten Sie bewusst begrenzen. Bewährt hat sich ein Ablauf, in dem der Agent Code schreibt und plan ausführt, ein Mensch das Ergebnis prüft und das Apply über die reguläre Pipeline läuft. Im Kurs lernen Sie, Berechtigungen, Sandbox-Umgebungen und Freigaben so zu gestalten, dass Produktivsysteme geschützt bleiben.

Welche Cloud-Plattform wird im Kurs verwendet?

Die Methoden sind anbieterneutral und lassen sich auf AWS, Azure und Google Cloud übertragen. Für die Übungen nutzen wir Beispiele, die sich mit lokalen Werkzeugen oder Testkonten nachvollziehen lassen. Sie können auf Wunsch Szenarien aus Ihrer eigenen Plattform einbringen, solange keine produktiven Zugangsdaten verwendet werden.

Was kostet die Schulung „Claude Code für DevOps- und Cloud-Teams“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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