Schulung · Claude Code · Tech Leads & Engineering Manager
Claude Code für Tech Leads und Engineering Manager
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 Tech Leads und Engineering Manager“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Tech Leads und Lead Developer, Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung und Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen. Sie lernen Claude Code nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Tech Leads & Engineering Manager.
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.
KI-Coding-Assistenten und autonome Agenten verändern, wie Entwicklungsteams arbeiten: Aufgaben werden anders geschnitten, Reviews verschieben sich vom Schreiben zum Prüfen, und die Frage, welche Arbeit an Agenten delegiert werden kann, wird zur Führungsaufgabe. Tech Leads und Engineering Manager müssen Werkzeuge auswählen, Richtlinien definieren, Teams befähigen und Wirkung messen, ohne Codequalität, Sicherheit oder die Entwicklung von Nachwuchskräften aus dem Blick zu verlieren. Im Kurs lernen Sie, die Einführung von KI-Coding-Tools strukturiert zu planen, gemeinsame Arbeitsweisen und Regeldateien für Ihr Team zu etablieren, sinnvolle Kennzahlen jenseits reiner Geschwindigkeit zu wählen und KI selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation einzusetzen. Tiefe Programmierkenntnisse sind dafür nicht zwingend erforderlich.
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?
- Tech Leads und Lead Developer
- Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung
- Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen
- Delivery- und Projektverantwortliche in IT-Organisationen
- Verantwortliche für Developer Experience und Enablement
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Unklare Richtlinien führen zu einem Flickenteppich aus Werkzeugen und Schatten-KI im Team
- Mehr generierter Code erhöht den Review-Aufwand und das Risiko technischer Schulden
- Schwierigkeit, den tatsächlichen Nutzen von KI-Werkzeugen belastbar zu messen
- Sorge um Kompetenzaufbau von Junior-Entwickler:innen und um Akzeptanz im Team
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 planen die Einführung von KI-Coding-Werkzeugen strukturiert, mit klaren Richtlinien, Rollen und Leitplanken.
- Sie messen die Wirkung auf Lieferfähigkeit, Qualität und Zufriedenheit mit belastbaren Kennzahlen.
- Sie nutzen KI-Agenten selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation.
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: Tech Leads & Engineering Manager
- KI-Richtlinie für das Team erstellen
- Regeldateien und Team-Konventionen
- Wirkung messen
- Arbeit für Agenten schneiden
- Onboarding beschleunigen
- Technische Kommunikation
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
- Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.
- 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
KI-Richtlinie für das Team erstellen
Eine praxistaugliche Leitlinie entwerfen, die freigegebene Werkzeuge, erlaubte Datenklassen, Review-Pflichten für generierten Code, Umgang mit Secrets und Verantwortlichkeiten klar regelt und mit Beispielen erläutert. Die Richtlinie bleibt kurz und verständlich.
Regeldateien und Team-Konventionen
Gemeinsame Kontextdateien für Coding-Agenten mit Architekturprinzipien, Teststrategie, Stilregeln und verbotenen Mustern aufbauen, versionieren und so einheitliche Ergebnisse über das ganze Team sicherstellen. Änderungen laufen über reguläre Reviews.
Wirkung messen
Kennzahlen wie DORA-Metriken, Durchlaufzeit von Pull Requests, Change Failure Rate und Entwicklerzufriedenheit vor und nach der Einführung erheben und Auswertungen mit KI-Unterstützung aufbereiten. Einzelne Personen werden dabei bewusst nicht bewertet.
Arbeit für Agenten schneiden
Backlog-Einträge so formulieren und zerlegen, dass sie mit klaren Akzeptanzkriterien an Agenten delegierbar sind, und entscheiden, welche Aufgaben bewusst bei Menschen bleiben. So entstehen klare, prüfbare Arbeitspakete.
Onboarding beschleunigen
Codebasen, Architekturentscheidungen und Betriebswissen für neue Teammitglieder aufbereiten, geführte Erkundungsaufgaben erstellen und Fragen zur Codebasis mit Quellenangabe beantworten lassen. Neue Kolleg:innen werden dadurch deutlich schneller produktiv und entlasten erfahrene Teammitglieder.
Technische Kommunikation
Incident-Postmortems, Roadmap-Updates, technische Entscheidungsvorlagen für das Management und Release Notes aus Tickets und Commits strukturiert entwerfen und zielgruppengerecht formulieren. So bleibt mehr Zeit für Führung und fachliche Arbeit im Team.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
Team-Metriken-Dashboard
Eine kleine Web-App, die Daten aus der Git-Plattform abruft und Durchlaufzeiten, Review-Dauer und Deployment-Häufigkeit übersichtlich im Zeitverlauf darstellt. Ausreißer werden automatisch markiert.
PR-Zusammenfasser
Ein Bot, der wöchentlich alle zusammengeführten Pull Requests sammelt und daraus einen verständlichen Statusbericht für Stakeholder erstellt. Auch fachfremde Leser:innen verstehen ihn ohne Vorwissen.
Onboarding-Guide-Generator
Ein Skript, das Repository-Struktur, README-Dateien und ADRs auswertet und einen strukturierten Einarbeitungsplan mit Lernaufgaben erzeugt. Der Plan lässt sich pro Rolle und Erfahrungsstufe anpassen.
Voraussetzungen
Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Sie führen ein Entwicklungsteam fachlich oder disziplinarisch und kennen den Softwareentwicklungsprozess; aktuelle Programmierpraxis ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
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
Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.
Terminvorschläge
Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
- Do, 3. Dezember 2026 – Fr, 4. Dezember 2026 Kaiserslautern Anfragen
- Mo, 7. Dezember 2026 – Di, 8. Dezember 2026 Online Anfragen
- Di, 15. Dezember 2026 – Mi, 16. Dezember 2026 Bremen Anfragen
- Do, 14. Januar 2027 – Fr, 15. Januar 2027 Online Anfragen
- Do, 28. Januar 2027 – Fr, 29. Januar 2027 Salzburg 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.
Wie messen wir, ob sich KI-Coding-Werkzeuge lohnen?
Zählen Sie nicht generierte Codezeilen, sondern betrachten Sie Ergebnisgrößen: Durchlaufzeit von Idee bis Produktion, Change Failure Rate, Review-Aufwand, Fehlerquote und Zufriedenheit im Team. Wichtig ist eine Ausgangsmessung vor der Einführung und eine begleitende qualitative Befragung. Im Kurs entwickeln Sie ein schlankes Messkonzept, das zu Ihrer Organisation passt und den Betriebsrat einbindet.
Lernen Junior-Entwickler:innen noch genug, wenn KI den Code schreibt?
Diese Sorge ist berechtigt und lässt sich gestalten. Bewährt haben sich Regeln wie das Erklären jedes generierten Abschnitts im Review, bewusste Übungsphasen ohne Assistent und Pairing mit erfahrenen Kolleg:innen, bei dem KI als Lernpartner dient. Sie lernen im Kurs, Lernpfade und Review-Kultur so anzupassen, dass Kompetenzaufbau und Produktivität zusammengehen.
Was kostet die Schulung „Claude Code für Tech Leads und Engineering Manager“?
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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