Schulung · Claude Code · Go

Claude Code für Go-Entwickler:innen

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

Das Training „Claude Code für Go-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams, Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs und Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code und zeigt Schritt für Schritt, wie Claude Code im Bereich Go produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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.

Go ist die Sprache vieler Cloud-native-Werkzeuge, Microservices, CLIs und Infrastruktur-Komponenten. Ihre Stärke liegt in Einfachheit, schneller Kompilierung und eingebauter Nebenläufigkeit – doch gerade Goroutines, Channels, Context-Handling und Fehlerbehandlung verlangen Disziplin. KI-Coding-Assistenten und Agenten passen gut zu dieser Sprache: Der Compiler, go vet und der Race Detector liefern schnelles, eindeutiges Feedback, mit dem Agenten iterativ arbeiten können. Typische Aufgaben sind tabellengetriebene Tests, gRPC- und HTTP-Handler aus Spezifikationen, das Aufspüren von Race Conditions oder Goroutine-Leaks sowie Refactorings hin zu klaren Interfaces. Im Kurs lernen Sie, idiomatisches Go von KI erzeugen zu lassen und die Ergebnisse mit Go-eigenen Werkzeugen abzusichern.

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?

  • Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams
  • Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs
  • Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code
  • Software-Architekt:innen für hochperformante Microservices

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Subtile Nebenläufigkeitsfehler wie Race Conditions, Deadlocks und Goroutine-Leaks
  • Wiederholender Boilerplate-Code in Fehlerbehandlung, Handlern und Tests
  • Uneinheitliche Projektstrukturen und Interface-Schnitte in wachsenden Codebasen
  • Schwierige Performance-Analyse von Speicherallokationen und Latenzen

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 lassen KI-Agenten idiomatischen Go-Code, Tests und Services erzeugen, die Go-Konventionen folgen.
  • Sie nutzen KI gezielt zur Analyse von Nebenläufigkeits- und Performance-Problemen.
  • Sie sichern generierten Code mit Compiler, go vet, Race Detector, Linting und Benchmarks ab.

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: Go
  • Tabellengetriebene Tests schreiben
  • gRPC- und HTTP-Services implementieren
  • Nebenläufigkeitsfehler finden
  • Idiomatische Refactorings
  • Performance profilieren
  • CLIs und Tools bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.
  • 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

Tabellengetriebene Tests schreiben

Der Agent erzeugt idiomatische Table-Driven-Tests mit Subtests, Testhelfern und Fakes für Interfaces, führt go test mit Race Detector aus und ergänzt fehlende Grenzfälle, bis die Abdeckung stimmt.

gRPC- und HTTP-Services implementieren

Aus Protobuf-Definitionen oder OpenAPI-Spezifikationen entstehen Handler, Middleware für Logging und Authentifizierung, Context-Weitergabe mit Timeouts und saubere Fehlerrückgaben. Integrationstests prüfen die Endpunkte gegen realistische Anfragen und Fehlerfälle.

Nebenläufigkeitsfehler finden

Die KI analysiert Ausgaben des Race Detectors, Goroutine-Dumps und Code mit Channels oder Mutexen, erklärt die Ursache von Deadlocks oder Leaks und schlägt Korrekturen mit errgroup oder Context-Abbruch vor.

Idiomatische Refactorings

Große Pakete werden entflochten, kleine konsumentenseitige Interfaces eingeführt, Fehler mit Wrapping und errors.Is aufbereitet und Code an Linter-Regeln von golangci-lint angepasst. Das Verhalten bleibt durch bestehende Tests abgesichert.

Performance profilieren

pprof-Profile und Benchmark-Ergebnisse werden ausgewertet, Hotspots und unnötige Allokationen identifiziert und Optimierungen mit Vorher-nachher-Benchmarks belegt. So werden Verbesserungen messbar statt nur vermutet, und Regressionen fallen früh auf.

CLIs und Tools bauen

Der Assistent erstellt Kommandozeilenwerkzeuge mit Cobra oder der Standardbibliothek, inklusive Konfiguration, strukturiertem Logging, Cross-Compilation und Release-Automatisierung. Ergänzt werden Tests, Hilfetexte und eine verständliche Dokumentation der Befehle.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Health-Check-Aggregator

Ein Go-Dienst, der Health-Endpunkte vieler Services parallel abfragt, Ergebnisse zusammenführt und als JSON sowie Prometheus-Metriken bereitstellt. Zeitüberschreitungen und Fehler werden sauber behandelt und protokolliert.

Log-Shipper-CLI

Ein schlankes Kommandozeilentool, das Logdateien beobachtet, Einträge filtert und gebündelt an einen HTTP-Endpunkt sendet – mit Backoff und Graceful Shutdown.

Kubernetes-Ressourcenbericht

Ein CLI auf Basis von client-go, das Ressourcenanforderungen und Limits aller Deployments ausliest und Auffälligkeiten tabellarisch darstellt. Die Ausgabe ist auch als JSON verfügbar.

Voraussetzungen

Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Praktische Erfahrung mit Go einschließlich Goroutines, Interfaces und Modulen sowie Grundkenntnisse in Git und Containern.

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

Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
  • Mo, 14. Dezember 2026 – Di, 15. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 28. Januar 2027 – Fr, 29. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 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.

Schreibt die KI wirklich idiomatisches Go?

Mit gutem Kontext ja. Ohne Vorgaben neigen Modelle manchmal zu Mustern aus anderen Sprachen, etwa zu großen Interfaces oder übermäßiger Abstraktion. Im Kurs hinterlegen Sie Ihre Go-Konventionen, Linter-Konfiguration und Beispielcode so, dass der Assistent einfachen, idiomatischen Code bevorzugt, und prüfen die Ergebnisse mit golangci-lint.

Kann die KI Race Conditions zuverlässig finden?

Die KI ist ein starkes Analysewerkzeug, ersetzt aber nicht den Race Detector. Am besten wirkt die Kombination: Der Agent führt Tests mit Race Detector aus, interpretiert die Berichte und schlägt Korrekturen vor. Sie lernen, diesen Ablauf aufzusetzen und vorgeschlagene Synchronisationsänderungen kritisch zu bewerten.

Was kostet die Schulung „Claude Code für Go-Entwickler:innen“?

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.

Weitere Kurse für Go-Entwickler:innen

Weitere Kurse zu Claude Code

Alle 77 Kurse zu Claude Code

Claude Code · MünchenClaude Code · SalzburgClaude Code · BerlinClaude Code · AugsburgClaude Code · HannoverClaude Code · BremenClaude Code · StuttgartClaude Code · KaiserslauternClaude Code · Online