Schulung · Claude Code · Python-Entwicklung
Claude Code für Python-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
„Claude Code für Python-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Python-Backend-Entwickler:innen mit Django, Flask oder FastAPI, Automatisierungs- und Skripting-Spezialist:innen in IT und Fachbereichen und Data- und ML-Engineers, die produktiven Python-Code pflegen. Sie lernen Claude Code nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Python-Entwicklung.
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.
Python ist die Sprache, in der viele Teams Web-Backends, Automatisierung, Datenpipelines und KI-Anwendungen gleichzeitig betreiben – entsprechend heterogen sind die Codebasen. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern den Alltag hier besonders spürbar: Sie schreiben pytest-Suiten auf Basis vorhandener Fixtures, ergänzen Type Hints bis mypy sauber durchläuft, migrieren Legacy-Skripte auf moderne Packaging-Standards mit pyproject.toml und erklären fremde Django- oder FastAPI-Projekte in Minuten statt Tagen. Entscheidend ist, die Werkzeuge mit klarem Kontext zu führen: Projektkonventionen, Linter-Regeln von Ruff, Testbefehle und Architekturentscheidungen gehören in Anweisungsdateien und Prompts. Wer das beherrscht, delegiert Routinearbeit verlässlich und konzentriert sich auf Design, Review und fachliche Logik.
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?
- Python-Backend-Entwickler:innen mit Django, Flask oder FastAPI
- Automatisierungs- und Skripting-Spezialist:innen in IT und Fachbereichen
- Data- und ML-Engineers, die produktiven Python-Code pflegen
- Tech Leads, die Code-Qualität und Review-Prozesse verantworten
- Entwickler:innen, die Legacy-Python-Code modernisieren
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Gewachsene Codebasen ohne Type Hints und mit lückenhafter Testabdeckung
- Abhängigkeitschaos zwischen requirements.txt, Poetry, uv und virtuellen Umgebungen
- Zeitaufwändige Reviews und uneinheitlicher Stil trotz Linter und Formatter
- Einarbeitung in fremde Projekte mit implizitem Wissen und fehlender Dokumentation
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 pytest-Suiten, Type Hints und Refactorings in Ihrer Python-Codebasis zuverlässig umsetzen.
- Sie hinterlegen Projektkonventionen, Tooling wie Ruff, mypy und uv sowie Testbefehle so, dass der Assistent sie konsequent einhält.
- Sie prüfen generierten Python-Code systematisch auf Korrektheit, Sicherheit und Wartbarkeit, bevor er gemergt wird.
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: Python-Entwicklung
- pytest-Tests generieren
- Type Hints und mypy-Bereinigung
- Django-Migrationen und ORM-Refactoring
- FastAPI-Endpunkte mit Pydantic
- Legacy-Skripte modernisieren
- Codebasis verstehen und dokumentieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
- Klären Sie, welcher Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf, schließen Sie Secrets aus .env-Dateien konsequent aus und prüfen Sie generierten Code auf Lizenzübernahmen sowie neu eingeführte PyPI-Abhängigkeiten (Typosquatting, Supply-Chain-Risiken). Für Produkte mit digitalen Elementen gewinnen zudem die Pflichten des Cyber Resilience Act an Bedeutung.
- 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
pytest-Tests generieren
Der Assistent analysiert Funktionen und vorhandene Fixtures, schreibt parametrisierte pytest-Tests inklusive Edge Cases und Mocks für externe Dienste und führt sie iterativ aus, bis sie grün sind und die gewünschte Abdeckung erreichen.
Type Hints und mypy-Bereinigung
Untypisierter Code wird modulweise mit Type Hints, TypedDict und Protocols versehen. Der Agent startet mypy oder Pyright, interpretiert die Meldungen und behebt sie schrittweise, ohne das Laufzeitverhalten zu verändern.
Django-Migrationen und ORM-Refactoring
Modelländerungen werden samt Datenmigrationen geplant, makemigrations-Konflikte aufgelöst und N+1-Abfragen mit select_related oder prefetch_related optimiert. Die KI erklärt Risiken für bestehende Produktionsdaten vor dem Deployment. Auch Rückwärtsmigrationen werden mitgedacht.
FastAPI-Endpunkte mit Pydantic
Aus einer fachlichen Beschreibung oder einem OpenAPI-Entwurf entstehen Pydantic-Modelle, Router, Dependency Injection und Validierungslogik inklusive Fehlerbehandlung und passender Tests mit dem TestClient. Die Endpunkte folgen Ihren bestehenden Projektkonventionen.
Legacy-Skripte modernisieren
Alte Skripte werden in Pakete mit pyproject.toml überführt, globale Zustände entfernt, argparse- oder Click-CLIs ergänzt und Ruff-Regeln angewendet. Der Agent dokumentiert jede Änderung nachvollziehbar im Commit.
Codebasis verstehen und dokumentieren
Der Assistent erkundet ein unbekanntes Repository, erstellt Architekturübersichten, erklärt Datenflüsse zwischen Modulen und ergänzt fehlende Docstrings im Google- oder NumPy-Stil, sodass neue Teammitglieder schneller produktiv werden.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
CLI für Log-Analyse
Ein Typer-basiertes Kommandozeilentool, das Anwendungslogs einliest, Fehlermuster gruppiert und eine kompakte Zusammenfassung als Markdown oder JSON ausgibt – inklusive Tests und Packaging.
FastAPI-Microservice mit Datenbank
Ein kleiner REST-Service mit SQLAlchemy, Alembic-Migrationen, Pydantic-Validierung und Docker-Setup, der vollständig per KI-Agent geplant, implementiert und getestet wird. Ideal, um den kompletten Agenten-Workflow zu üben.
Dependency-Audit-Skript
Ein Skript, das alle Projektabhängigkeiten ausliest, veraltete oder verwundbare Pakete über öffentliche Advisory-Datenbanken prüft und einen priorisierten Update-Bericht erstellt. Der Bericht lässt sich in die CI-Pipeline einbinden.
Voraussetzungen
Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Git, virtuellen Umgebungen und mindestens einem Framework wie Django, Flask oder FastAPI.
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
Klären Sie, welcher Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf, schließen Sie Secrets aus .env-Dateien konsequent aus und prüfen Sie generierten Code auf Lizenzübernahmen sowie neu eingeführte PyPI-Abhängigkeiten (Typosquatting, Supply-Chain-Risiken). Für Produkte mit digitalen Elementen gewinnen zudem die Pflichten des Cyber Resilience Act an Bedeutung.
Terminvorschläge
Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
- Do, 10. Dezember 2026 – Fr, 11. Dezember 2026 Salzburg Anfragen
- Mo, 14. Dezember 2026 – Di, 15. Dezember 2026 Online Anfragen
- Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Bremen Anfragen
- Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen
- Do, 11. Februar 2027 – Fr, 12. Februar 2027 Augsburg 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.
Funktioniert KI-gestütztes Coding auch in großen Django-Monolithen?
Ja, sofern der Agent den richtigen Kontext erhält. Im Kurs lernen Sie, Anweisungsdateien mit Architekturregeln, App-Struktur und Testbefehlen anzulegen und Aufgaben so zu schneiden, dass der Assistent gezielt einzelne Apps oder Module bearbeitet. So bleiben Änderungen überschaubar und reviewbar, auch wenn das Gesamtprojekt sehr umfangreich ist.
Ersetzt die KI meine Code-Reviews?
Nein. KI-Assistenten beschleunigen das Schreiben von Code und können Reviews vorbereiten, etwa durch Hinweise auf fehlende Tests oder riskante Stellen. Die fachliche und sicherheitsrelevante Verantwortung bleibt beim Team. Wir zeigen, wie Sie Review-Checklisten, statische Analyse und Tests kombinieren, damit generierter Code denselben Qualitätsmaßstäben genügt wie handgeschriebener.
Was kostet die Schulung „Claude Code für Python-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.
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