Claude Code: 6 Stufen. Wo steckst du gerade fest?

Die meisten Menschen, die Cloud Code einsetzen, sind auf Level 2 stecken geblieben. Nicht, weil das Tool schwierig ist, sondern weil sie nicht wissen, dass es noch weitere Level gibt. Und ich arbeite täglich mit Cloud Code für eigene Projekte, für Kunden und für meinen Kanal. Und ich habe selbst gemerkt, wie lange ich auf bestimmte Stufen festgesessen habe, ohne es zu wissen. In diesem Video zeige ich dir alle sechs Level, [musik] wo du gerade stehst und was sich weiterbringt. Jedes Level baut auf dem vorherigen auf und du kannst nicht Level 4 sauber umsetzen, wenn du Level 3 nicht verstanden hast.

Du hast Cloud Code einen Auftrag gegeben. Das Ergebnis kam schnell, aber es sah aus wie jede andere KI Ausgabe. Einfach generisch, vorhersehbar und gefühlt austauschbar. Webseiten mit demselben lila Farbverlauf oder Code, der läuft, aber nicht das tut, was du dir vorgestellt hast. Das ist kein Problem von Cloud Code an sich, das ist ein Prompt Problem. Die meisten Prompts beschreiben, was gebaut werden soll, aber nicht wie das Ergebnis konkret aussehen soll. Und der Unterschied klingt erstmal klein. In der Ausgabe ist es aber ja ein sehr großer Unterschied. Was auf diesem Level zählt, ist, dass Cloud Code nicht als Befehlsempfänger behandelt werden sollte, sondern als ein Art Gesprächspartner. Das bedeutet konkrete Ziele nennen, Teilfunktionen beschreiben und immer wieder nachfragen.

Ich erinnere mich noch, vor einem bis zwei Jahren hieß es: "Prompt Engineering ist die Fähigkeit der Zukunft." Wer ein guter Prompt Engineer ist, der wird auf jeden Fall einen guten Job haben. Der wird gut bezahlt sein. Aber ich bin der festen Meinung, dass Prompt Engineering mittlerweile einfach nur noch die Baseline ist. Das ist das mindeste, was man können muss, um mit der KI zusammenzuarbeiten.

Ich habe monatelang ohne Plan Mode gearbeitet. Ich habe Anfragen geschrieben, Enter gedrückt und dann geschaut, was zurückkommt. Manchmal hat es gepasst, aber oftmals waren die Ergebnisse nicht gut. Und jedes Mal, wenn das Ergebnis nicht gestimmt hat, habe ich den nächsten Prompt geschrieben in der Hoffnung, es diesmal besser zu treffen. Das ist Arbeit, aber keine gute Arbeitsweise. Plan Mode ändert die Reihenfolge und Cloud Code wechselt in einen Modus, indem es erst liest, dann analysiert, einen Plan vorlegt, bevor es irgendetwas ausführt. Wie das genau funktioniert, schauen wir uns jetzt an.

Du kannst Cloud Code entweder im Terminal nutzen oder in Visual Studio Code. Ich gebe erstmal einen ziemlich generischen Prompt mit. Bau mir eine Website für ein Consulting Service. Name des Unternehmens ist Consult AI. In deutscher Sprache mein Service ist KI Consulting und Implementierung. Modus ist aktuell auf Edit automatically gesetzt. Bedeutet Cloud Code wird jetzt hingehen, mein Prompt analysieren und direkt die Anforderung auch umsetzen. Ich bestätige kurz, dass er in diesem Ordner auch arbeiten darf. Und jetzt legt Cloud Code los. Parallel dazu werde ich jetzt einen zweiten Chat öffnen mit demselben Prompt, nur dass ich diesmal auf Plan Mode wechsle. Start Edit automatically klicke ich jetzt auf Plan Mode und bei der Beschreibung von Plan Mode sehen wir auch Cloud will explore the code and present a plan before editing. Heißt Cloud wird zusammen mit uns erstmal die Anfrage analysieren und nachdem wir alle Punkte bestätigt haben, wird er dann mit der Umsetzung loslegen und da klicke ich jetzt auf Go. Wir werden gleich auch ein paar Rückfragen gestellt bekommen, die beantworten wir und dann geht es dann auch los. In der Zwischenzeit sehen wir hier bei dem ersten Prompt, wo ich den Modus auf Edit Automatically hatte, führt Cloud einfach die Arbeit aus. Genau das meine ich. Hier haben wir eine komplette Übersicht der Vorgehensweise von Cloud Code. Also, wir sehen hier die Seitenstruktur, die Navigation, Hero Section, Leistung, über uns, unser Prozess und ich könnte das bestätigen oder Änderung vornehmen und Cloud noch mal Input mitgeben und so komme ich meinem Ziel deutlich näher, als wenn ich einfach den generischen Code durchlaufen lasse und am Ende ein Ergebnis rauskommt, womit ich nicht zufrieden bin. Also, ich würde euch immer empfehlen, mit egal welcher KI ihr arbeitet, wenn ihr am Coden seid oder wenn ihr ein komplexes Projekt habt, wenn möglich, immer den Plan Mode aktivieren und die KI auch ruhig challengen und verstehen, was die KI umsetzen möchte, bevor man die KI einfach machen lässt. Der Zeitunterschied zu Beginn sind vielleicht 2 Minuten. Was du aber dafür bekommst, ist nicht ein zufälliges Ergebnis.

Drei Fragen, die ich auf diesem Level gelernt habe, regelmäßig zu stellen, sind: Was übersehe ich bei diesem Ansatz? Was sind mögliche unbeabsichtigte Konsequenzen und was würde jemand mit mehr Erfahrung hier anders machen? Und dabei hilft mir genau das Plan Mode.

Ich habe lange gedacht, mehr Kontext bedeutet bessere Ergebnisse, mehr Anweisung, mehr Details und mehr Hintergrundinformation im Grunde hauptsache mehr. Das Kontextfenster von Cloud Code ist aber begrenzt. Wenn es sich füllt, arbeitet die KI schlechter, nicht unbedingt dramatisch auf einmal, sondern eher schleichend. Die Ausgaben werden ungenauer, Anweisungen werden ignoriert und das passiert ohne Fehlermeldung und auch ohne Warnung. Das Blöde ist, man merkt es erst, wenn das Tool ja irgendwie schlechter funktioniert als sonst. Dieser Effekt hat einen Namen, das nennt man Contextrod. Mit SLCtext zeigt ihr Cloud Code, wie voll das Fenster gerade ist. Und sobald der Wert über 70 bis 80% ist, ist im Moment gekommen, neuen Kontext Window zu starten. Nicht warten, bis es zu voll ist und je nach Größe des Projektes würde ich vielleicht sogar empfehlen, bei 50 bis 60% ähm neuen Fenster zu starten. Hier hast du dann die genaue Übersicht, wie viel verwendet wurde. Wir sind aktuell gerade mal bei 24%, also ein bisschen was geht noch und dann kannst du hier auch ganz genau sehen, was wie viel Token verbraucht hat. Zwischendurch würde ich es auf jeden Fall empfehlen, das äh ansonsten wird hier unten in dem Chat auch ein Kreis angezeigt, wo du dann im Kuchendiagramm Style quasi sehen kannst, wie viel Kontext du bereits verbraucht hast. An dieser Stelle ist es auch wichtig noch mal kurz zu sagen, Context Engineering ist extrem wichtig und viel Kontext mitzugeben ist an sich erstmal nicht schlecht. Ich will hier mit dieser Section einfach nur sagen oder mit diesem Level einfach nur sagen, selbst wenn du viel Kontext mitgeben möchtest, sei vorsichtig, wie viele Informationen du zur Verfügung stellst und wie du diese Information strukturierst, damit du Cloud Code nicht überlastest.

Wie oft hast du denselben Prompt schon geschrieben? Ich meine gleiche Struktur, gleiche Anweisung, gleicher Ablauf und jedes Mal hast du es eingetippt. Ich hatte das für YouTube Uploads, für meine LinkedIn Posts und für Storyboards. Und das sind drei Aufgaben, die ich regelmäßig brauche und drei Prompts, die ich jedes Mal neu zusammengestellt habe. Und Skills lösen genau das Problem. Ein Skill ist eigentlich nur eine Markdown Datei mit gespeicherten Prompt und Cloud Code führt den vollständigen Prozess aus. Zwei Dinge, die dabei wichtig sind. Erstens, projektbasierte Skills, nicht globale. Und der Unterschied ist, es gibt globale Skills, die über alle Projekte hinweg zur Verfügung stehen und es gibt Projektskills, die nur in einem Projektordner zur Verfügung stehen. Globale Skills können in einem Projekt so angepasst werden, dass es zu einem Projekt skillt wird. Und wer zu viele globale Skills hat, merkt das Cloud Code bei Wagen Aufgaben nicht mehr zuverlässig den richtigen will. Zweitens, Skills können andere Skills aufrufen und das ist der Punkt, an dem aus einzelnen Aufgaben echte Workflows werden. Du hast die Möglichkeit aus Skills z.B. Spiel auch ganze Plugins zu bauen und dazu habe ich auch schon mal ein Video gemacht, kannst du gerne mal abchecken. Skills kannst du in Cloud Code mit dem Slashbefehl aufrufen, Skillname eintragen und dann kannst du dann innerhalb des Skills arbeiten. Wenn du soweit bist, dass du dir eigene Skills erstellst, dann würde ich dich auf jeden Fall als fortgeschritten bezeichnen.

Level 5 ist der Punkt, an dem Cloud Code aufhört, nur ein Coding Tool zu sein. MCP steht für Model Context Protocol und es ermöglicht Cloud Code direkt mit externen Apps zu arbeiten, z.B. Notion, Air Table, Google Kalender, Gmail und viele andere Applikationen. Konkret bedeutet das, dass Cloud Code Daten aus einem Tool auslesen, verarbeiten und das Ergebnis direkt in das Quellanwendung aktualisieren kann. Es gibt kein manuelles Kopieren mehr und Cloud Code arbeitet und interagiert direkt mit den Apps. Mit SLMCP hast du die Möglichkeit auf die MCP Connections, die du bereits hast, zuzugreifen. Ansonsten kannst du auch per Sprachbefehl neue SMCP Connections zu verschiedenste Tools herstellen. Das Wichtigste auf diesem Level ist die Auswahl. Man braucht nicht viele MCP Server, sondern man braucht genau die richtigen für das eigene Projekt. Je mehr MCP Server aktiv sind, desto mehr Kontext trägt Cloud Code mit sich herum. Und wer mit fremden Daten arbeitet, muss auf diesem Level auch verstehen, was im Hintergrund passiert. Bedeutet Dinge wie ein grundlegendes Verständnis von Frontend, Backend und Datenbankstruktur ist hier keine Option, sondern eine echte Voraussetzung.

Bevor ich erkläre, was auf Level 6 möglich ist, ein kurzer Hinweis. Ehrlich gesagt, brauchen die meisten Level 6 im Alltag nicht, also zumindest nicht für die meisten Projekte. Aber wer es braucht für umfangreiche Software Projekte oder komplexe parallele Workflows, der muss verstehen, wie es funktioniert. Level 6 bedeutet, mehrere Cloud Code Instanzen laufen gleichzeitig. Einer arbeitet am Frontend, einer am Backend, eine schreibt Test parallel und das unabhängig voneinander. Was nach einer Zeitersparnis klingt, wird ohne die richtige Einrichtung zum Problem, weil die Instanzen sich gegenseitig in die Quere kommen. Eine Möglichkeit ist, dass jede Instanz ihren eigenen isolierten Arbeitsbereich bekommt. So arbeiten sie ohne Konflikte. Das musst du dir so vorstellen, als hättest du mehrere Cloud Code Instanzen, die am selben Schreibtisch arbeiten. Die kommen sich halt einfach in die Quere. Würdest du jeder Cloud Code Instanz einen eigenen Schreibtisch zur Verfügung stellen, können sie zwar miteinander kommunizieren, aber sie stören sich nicht untereinander. Und zwei bis drei parallele Instanzen sind in der Praxis oft mehr wert als fünf oder mehr. Ab einem gewissen Punkt übersteigt der Aufwand, den Überblick zu behalten, die gewonnene Zeit. Das ist kein Versagen des Tools, das ist eine Grenze des menschlichen Kontextwechsels.

Sechs Level, die meisten sind bei Level 2. Und wenn du nach diesem Video weißt, auf welchem Level du stehst, hat es seinen Zweck erfüllt. Der nächste Schritt ist nicht sofort zu Level 6 zu springen. Der nächste Schritt ist das aktuelle Level wirklich zu beherrschen, bevor man weitermacht. Auf diesem Kanal zeige ich regelmäßig, wie ich Cloud Code und andere AI Tools in der Praxis einsetze und was im Alltag funktioniert. Wenn das für dich relevant ist, abonniere gerne den Kanal, dann bekommst du jedes neue Video direkt. Bis zum nächsten Mal. Yeah.