Claude & das Anthropic-Ökosystem
Ein tiefer, praxisorientierter Weg zur Claude-Meisterschaft: Modelle und Projects, Connectors, Skills, MCP, Claude Code, GitHub-Workflows, die Anthropic API und das Agent SDK, Automatisierung und ein Capstone.
Alle in Ihrem Unternehmen nutzen Claude bereits. Die Frage ist, ob sie es wie ein Spielzeug oder wie einen Kraftverstärker einsetzen. Dieser Block klärt diese Frage. Sie starten mit der Claude-Modellfamilie und lernen genau, wann opus, sonnet und haiku ihr Geld wert sind. Danach geht es um Projects, Custom Instructions, Styles und Artifacts, damit Claude zwischen zwei Konversationen nicht mehr vergisst, wer Sie sind.
Ab da wird es ernst. Sie verdrahten Claude mit Ihrem tatsächlichen Stack über Connectors und den Marketplace und sichern das Ganze mit Berechtigungen und Governance ab, die ein Security Review überstehen. Sie beherrschen Claude Skills, die vorgefertigten für Dokumente, Slides, Spreadsheets und PDFs, und packen Ihre eigenen. Sie lernen MCP, den universellen Standard, mit dem Claude sich an jedes Tool anschließen lässt, und bauen Ihren eigenen MCP-Server, statt auf jemand anderen zu warten.
Dann bekommen Sie Claude Code in die Hand, einen agentischen Coder, der in Ihrem Terminal lebt und echte Arbeit über Plan-, Edit-, Run- und Review-Loops ausführt. Sie verteilen Aufgaben auf parallele Subagents, planen autonome Runs und verbinden das Ganze mit GitHub, damit Claude Pull Requests reviewt und von Issue bis Merge liefert. Zum Schluss gehen Sie mit der Claude API und dem Agent SDK unter die Haube und nutzen die Messages API, Tool Use, Structured Outputs und Managed Agents, um Systeme zu bauen, keine Demos.
Das Capstone bündelt alles in einem End-to-End-Workflow, der wirklich Ihnen gehört. Das hier ist keine Feature-Tour. Es ist der Weg, auf dem eine Führungskraft Claude von einer Kuriosität in Infrastruktur verwandelt und genug versteht, um die Leute zu hinterfragen, die daran bauen. Wer das überspringt, genehmigt Budgets für Fähigkeiten, die er nicht beschreiben kann.
Was Sie beherrschen werden
- Das richtige Claude-Modell für jede Aufgabe nach Kosten, Geschwindigkeit und Reasoning-Tiefe auswählen
- Claude mit Ihren Business-Tools verbinden, mit Governance und Berechtigungen, die einer Prüfung standhalten
- Eigene Claude Skills und MCP-Server für Ihre Workflows bauen und packagen
- Agentisches Coding mit Claude Code betreiben, inklusive parallelen Subagents und geplanten autonomen Runs
- GitHub-Workflows vom Issue bis zum reviewten und gemergten Pull Request automatisieren
- Echte Anwendungen auf der Claude API und dem Agent SDK mit Tool Use und Structured Outputs ausliefern
- Einen End-to-End-Claude-Workflow liefern, der wiederkehrende Arbeit in Ihrer Organisation automatisiert
Schlüsselbegriffe
Module
Behandelt die Claude-Modellfamilie, wann Sie welche Stufe einsetzen und wie Projects, Custom Instructions, Styles und Artifacts Ihre Arbeit prägen.
Zeigt, wie Sie Claude mit Ihren Anwendungen verbinden, echte Workflows aufbauen und die Berechtigungen und Governance verwalten, die diese Integrationen sicher halten.
Zeigt, wie Sie vorgefertigte Skills für Dokumente, Präsentationen, Tabellen und PDFs nutzen und anschließend eigene Skills erstellen und paketieren.
Zeigt, wie Sie bestehende Server anbinden und eigene bauen, um KI-Tools mit externen Daten und Systemen zu verknüpfen.
Zeigt, wie Sie einen agentischen Coding-Assistenten im Terminal betreiben, parallele Subagents orchestrieren und iterative Arbeit über Loops und geplante Runs automatisieren.
Zeigt, wie Sie Claude mit Repositories, Issues und Pull Requests verbinden, um Arbeit vom offenen Issue bis zum gemergten Code zu bringen.
Zeigt, wie Sie API-Calls ausführen, Tool Use und strukturierte Outputs anbinden und Agents bauen, die sich selbst ausführen und planen.
Zeigt, wie Sie Plugins anbinden, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und einen vollständigen Claude-Workflow von Anfang bis Ende aufbauen.
Häufige Fragen
Was behandelt der Block Claude & das Anthropic-Ökosystem konkret?
Er deckt den kompletten Anthropic-Stack in 8 Modulen und 26 Lektionen ab: die Claude-Modellfamilie (opus, sonnet, haiku), Projects und Custom Instructions, Connectors, Claude Skills, MCP, Claude Code, GitHub-Workflows, die Claude API und das Agent SDK, Plugins und Automatisierung. Am Ende steht ein Capstone, in dem Sie einen End-to-End-Claude-Workflow bauen. Der Schwerpunkt liegt auf funktionierenden Systemen, nicht auf einer Feature-Tour.
Muss ich programmieren können, um hier mitzukommen?
Teilweise nein: Die Module zur Modellfamilie, zu Projects, Connectors und Skills funktionieren ohne eine Zeile Code. Claude Code, der Bau von MCP-Servern, die GitHub-Workflows und die Claude-API-Module setzen aber voraus, dass Sie Code lesen und ein Terminal benutzen können. Eine nicht-technische Führungskraft kann diese Abschnitte trotzdem mitgehen, um zu verstehen, was die Teams bauen, und schärfere Fragen zu stellen.
Was ist der Unterschied zwischen opus, sonnet und haiku?
Es sind drei Stufen der Claude-Modellfamilie, die Reasoning-Tiefe gegen Kosten und Geschwindigkeit abwägen: opus für das schwerste Reasoning, haiku für schnelle, günstige Aufgaben in großer Menge, sonnet dazwischen. Die erste Lektion des Moduls Claude Fundamentals behandelt, wann welche Stufe ihre Kosten rechtfertigt. Das ist die Entscheidung, die im Produktivbetrieb den größten Teil Ihrer KI-Rechnung bestimmt.
Was ist MCP und warum bekommt es ein eigenes Modul?
MCP ist der offene Standard, über den ein KI-Tool sich mit externen Daten und Systemen verbindet, in den Lektionen als USB-C für KI-Tools beschrieben. Es bekommt ein eigenes Modul mit drei Lektionen, weil die Nutzung bestehender MCP-Server und das Schreiben eigener Server Claude von einem Chatfenster in etwas verwandelt, das an Ihre Systeme angeschlossen ist, ohne auf die Integration eines Anbieters zu warten.
Wie unterscheidet sich das Claude-Code-Modul vom API-Modul?
Claude Code ist ein agentischer Coding-Assistent, der in Ihrem Terminal läuft und Arbeit über Plan-, Edit-, Run- und Review-Loops ausführt, mit parallelen Subagents, Hooks und geplanten autonomen Runs. Das API-Modul dreht sich um den Bau eigener Anwendungen: Messages API, Tool Use, Structured Outputs und das Agent SDK mit Managed Agents und Scheduling. Das eine ist ein Tool, das Sie steuern, das andere Infrastruktur, auf der Sie ausliefern.
Geht der Block auf Security und Governance ein oder nur auf Fähigkeiten?
Governance hat eine eigene Lektion im Connectors-Modul, mit Fokus auf Berechtigungen, Connector-Sicherheit und Integrationen, die einem Security Review standhalten. Data Governance ist außerdem einer der Key Terms des Blocks. Die Logik: Das Risiko sitzt genau dort, wo Sie Claude an Ihren echten Stack anschließen. Deshalb wird das Berechtigungsmodell als Teil des Baus behandelt und nicht als Nachgedanke.