Tech Talk · 2026

Claude & Claude Code

Vom Chat zum Agenten-Stack : was geht heute, was nutzen wir?

Marcel Wege · byte5 GmbH

Wer spricht da?

Marcel Wege : @ byte5

  • Tech-Stack : Laravel · TypeScript · Next.js · Claude Agent SDK
  • Daily-Driver : Claude Code seit Tag eins
  • Heute : 60–75 Min · Mix aus Einordnung, Demos, Diskussion

mwege@byte5.de

Tech Talk · byte5
Was passiert in den nächsten 60–75 Minuten

Roter Faden

  1. Was ist Claude — Modell & Familie
  2. Touchpoints — wo begegnet's mir?
  3. Cowork — kurzer Ausflug + Demo
  4. Claude Code — warum tunen?
  5. MCP-Stack — der größte Hebel + Demo
  6. Skills · Hooks · Subagents
  7. Spec-Driven Development
  8. Erfahrungsaustausch
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Phase 1 : Was ist Claude?

Phase 1 — Modellfamilie

Anthropic : drei Modelle, drei Use-Cases

Modell Stärke Wofür
Opus 4.7 maximale Tiefe, 1M Kontext komplexe Refactors, Recherche, Agents
Sonnet 4.6 Balance Speed/Qualität Daily-Driver
Haiku 4.5 schnell & günstig High-Volume, Tools
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Phase 1 — Frontier-Vergleich

Wo Claude steht : SWE-Bench Verified

Modell Score Kontext Output $/1M
Claude Opus 4.7 87.6 % 1M $25
Claude Opus 4.6 80.8 % 1M $25
Gemini 3.1 Pro 80.6 % 1M $15
GPT-5.2 80.0 % 400K $14
Claude Sonnet 4.6 79.6 % 200K $15

Quelle: llm-stats.com SWE-Bench Verified (Stand Mai 2026, n=89 Modelle) · 500 verifizierte GitHub-Issues, Python.

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Phase 1 — Caveats

Aber : Benchmark ≠ Wahrheit

  • Andere Benchmarks, anderes Bild: Artificial Analysis Intelligence Index führt GPT-5.5 (60) vor Opus 4.7 (57) und Gemini 3.1 Pro — Coding-Spitze ≠ allgemeine Spitze
  • Verified ist kontaminiert: OpenAI publiziert keine SWE-Bench-Verified-Werte mehr und empfiehlt SWE-Bench Pro (1.865 Tasks, multi-language) — dort fällt Opus 4.5 von 80.9 % auf 45.9 %
  • Take-away: Für unsere Use-Cases (Code-Qualität, lange Kontexte, Tool-Use) ist Claude führend — aber auf einem Benchmark-Markt zu wetten ist riskant

Quellen: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · scale.com/leaderboard/swe_bench_pro_public (Mai 2026)

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Phase 1 — Positionierung

Wo steht Claude

  • Code-Qualität und lange Kontexte als Stärken
  • Tool-Use und Agentik tief integriert
  • Eigener Dev-Workflow (Claude Code), nicht nur Chat-Frontend
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Phase 2 : Touchpoints

Phase 2 — Spektrum

Vom Chat zum Agenten

Touchpoint Wer? Use-Case
Claude.ai alle Chat, Brainstorm
Desktop / Mobile alle lokale Files, Voice
API / SDK Devs eigene Integrationen
Agent SDK Devs autonome Agents
Claude Code Devs Pair-Programming
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Phase 2 — Claude.ai & Apps

Der Einstieg : für alle

  • Browser · Desktop · Mobile — gleiches Modell, drei Frontends
  • Connectors — Drive, GitHub, Slack
  • Skills — wiederverwendbare Workflows (PDF, Excel, Docs)
  • Projekte — Kontext kuratieren, Files mitgeben
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Phase 2 — API · SDK · Agent SDK

Für Devs : drei Schichten

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();
const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hallo Claude" }],
});
  • API — HTTP, Prompt-Caching, Tool-Use, Vision
  • SDK — Streaming, Type-Safety, Batch
  • Agent SDK — Loop, Tool-Routing, Sub-Agents, Memory
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Phase 3 : Cowork

Phase 3 — Was ist Cowork?

Cowork : die Claude Desktop App im Arbeits-Modus

  • Eigene Desktop-App — keine IDE, kein Terminal nötig
  • Working Session statt Chat — Claude öffnet Files, Apps, schreibt Outputs
  • Plugins bündeln Skills, Connectors und Sub-Agents pro Rolle
  • Bundle für jede Rolle : Sales · Finance · Legal · Marketing · HR · Operations · Engineering · Data · …
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Phase 3 — Aktivieren

Aktivieren : ein Befehl, eine Rolle

# In Claude Desktop oder Claude Code
/setup-cowork            # Guided Setup: Rolle wählen,
                         # Plugins installieren, Tools verbinden,
                         # ersten Skill ausprobieren
  • Geführter Flow statt manueller Marketplace-Suche
  • Connectors werden direkt verdrahtet : Notion · Drive · Slack · GitHub
  • Erster Skill-Run zum Abschluss — direkt produktiv in der Desktop-App
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Phase 3 — Was kommt mit?

Operations-Plugin : Bundle-Inhalt

Slash-Commands (explizit) Skills (automatisch)
/vendor-review vendor-management
/process-doc process-optimization
/change-request change-management
/capacity-plan resource-planning
/status-report risk-assessment
/runbook compliance-tracking

Ein /setup-cowork-Aufruf — sechs Workflows + sechs Domain-Heuristiken in der Desktop-App verdrahtet.

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Phase 3 — Hands-on-Beispiel

Beispiel : Release-Note in einem Prompt

"Schreib eine Release-Note für v2.4 aus den letzten 30 Commits — Tonalität wie unser letzter Notion-Blog. Output als .docx in Drive."

Schritt Werkzeug
Commits + PR-Beschreibungen GitHub-Connector
Stil-Referenz aus letztem Post Notion-Connector
Headline · Highlights · Migration Cowork-Skill
Review-fertige Datei .docx in Drive

Drei Tools, ein Prompt, kein Copy-Paste-Karussell.

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Phase 3 — Take-aways

Was bleibt hängen

  • Claude ist kein reines Dev-Tool — die Desktop-App bedient ganze Fachabteilungen
  • Plugins = kuratiertes Onboarding, kein DIY-Setup
  • Der gleiche Mechanismus trägt auch im Dev-Workflow (Claude Code)
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Phase 4 : Claude Code — warum tunen?

Phase 4 — Vanilla vs. getunt

Gleicher Preis, andere Liga

Vanilla Getunt
Codebase grep & read Code-Graph, symbol-level
Doku Trainings-Stand Live-Doku via MCP
Wiederholtes jedes Mal neu Skills + Slash-Commands
Refactors Context-Overflow Subagent-Mapper
Permissions Klick · Klick · Klick Hooks + Allowlist
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Phase 4 — Drei Hebel

Drei Hebel : Tools · Workflows · Kontext

  • MCP Servers : was Claude kann
  • Skills & Subagents : wie Claude vorgeht
  • CLAUDE.md : was Claude über dein Projekt weiß
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Phase 5 : Der MCP-Stack

Phase 5 — MCP als Standard

MCP : "USB-C für KI"

  • Offener Standard von Anthropic (Nov 2024) — auch von OpenAI, Google & Microsoft adoptiert
  • Löst das N×M-Problem : ein Server, jeder Client spricht's (Claude Code, Cursor, Zed, Claude Desktop, ChatGPT)
  • Drei Bausteine : Tools (ausführen) · Resources (lesen) · Prompts (Templates)

Real-World : Figma liest Design-Tokens · Notion synct Backlog · Sentry zieht Stack-Traces · Playwright klickt durch UIs

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Phase 5 — Code-Verständnis

Code-Graph-MCPs : der Token-Hebel

  • Vanilla liest ganze Files — bei großen Repos teuer
  • Code-Graph liefert nur Symbole, Referenzen, Aufrufer
  • Beispiele : Serena · codebase-memory-mcp
  • Context7 für Live-Doku : aktueller Stand statt Trainings-Wissen
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Phase 5 — Memory

Was Claude zwischen Sessions weiß

CLAUDE.md Memory-MCP
Charakter statisch, geteilt dynamisch, persönlich
Inhalt Konventionen, Tabus Präferenzen, Projektwissen
Ort Repo, gecheckt-in lokal, persistiert

Beispiele : claude-mem · MCP Memory Server

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Phase 5 — byte5-relevante MCPs

Der pragmatische Katalog

  • GitHub — Issues, PRs
  • Atlassian — Jira, Confluence
  • Notion — Backlog, Docs
  • Figma — Designs
  • PostgreSQL / MariaDB — Schemas
  • Sentry — Exceptions
  • Playwright / Chrome DevTools — UI-Tests
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Phase 6 : Skills · Hooks · Subagents

Phase 6 — Skills

Skills : wiederverwendbare Workflows

  • Markdown-Datei in .claude/skills/<name>/SKILL.md
  • Beschreibt wann triggern und wie vorgehen
  • Beispiele : task-new · task-update · sync-docs (Odoo-Bot ↔ Notion)

Einmal sauber schreiben — alle nutzen's.

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Phase 6 — Subagents

Subagents : mehr Hände

  • Ein Claude beauftragt einen anderen — eigener Kontext
  • Ergebnis kommt als Summary zurück, nicht als Raw-Output
  • Killer-Use-Case : große Codebases parallel mappen
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Phase 6 — Hooks & Plugins

Automatisierung um Claude herum

  • Hooks : Shell bei Events — PreToolUse · PostEdit · Stop
  • Slash-Commands : /fix-issue · /review · /security-review
  • Plugins (/plugin) : Skills + Hooks + Subagents + MCPs als Bundle
  • Permission-Modes : default · acceptEdits · plan · bypassPermissions
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Phase 7 : Spec-Driven Development

Phase 7 — Toolkit-Vergleich

Drei Optionen : Stärken & Schwächen

Tool Stärken Schwächen
Plan Mode Built-in, kein Setup, Plan-Approve im Chat Pro Session, keine Spec-Persistenz
Spec-Kit Constitution + Spec + Plan + Tasks getrennt, 30+ Agents uv/Python-Setup, experimentell, Overhead bei Kleinkram
BMAD-METHOD Multi-Rollen-SDLC, stark bei Brownfield-Modernisierung Hoher Lernaufwand, Overkill bei kleinen Projekten
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Phase 7 — Warum überhaupt?

Vibe-Coding : skaliert nicht

Drei Sessions später:

  • Drift : Rabattlogik widerspricht der Steuerlogik
  • Amnesie : jede Session erfindet Anforderungen neu
  • Kein Audit-Trail : warum steht das so im Code?

Das Problem ist nicht der Agent — das Briefing ist's.

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Phase 7 — Spec-Kit Workflow

Vier Commands : in dieser Reihenfolge

specify init --integration claude
  1. /speckit.constitution — Prinzipien (einmal pro Projekt)
  2. /speckit.specify — was wird gebaut, in User-Stories
  3. /speckit.plan — wie: Architektur, Datenmodell, API
  4. /speckit.tasks → /speckit.implement — atomar, prüfbar

Code ist der letzte Schritt, nicht der erste.

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Phase 7 — Wann Spec-Kit?

Faustregel : nicht für jeden Task

Spec-Kit zwingt zur Vorab-Planung — das zahlt sich nur ein, wenn das Feature groß genug für Drift ist.

Sinnvoll Übertrieben
Neues Feature, > 2 Std. Arbeit Bugfix — der Code beschreibt das Verhalten
Mehrere Sessions am gleichen Feature One-Shot-Skript
Mehrere Devs / Agents im gleichen Code Wegwerf-Prototyp
Compliance, Audit, hohes Risiko Explorative Phase

Spec-Kit ersetzt kein Code-Review.

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Phase 7 — Welcher Workflow wann?

Drei Stufen

Projekt Tool Aufwand
Tools, Skripte Plan Mode gering
Mittlere Features Spec-Kit mittel
SDLC mit Multi-Rollen BMAD-METHOD hoch
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Phase 8 : Erfahrungsaustausch

Phase 8 — Eure Reihe

Diskussions-Trigger

  • Wie groß ist eure CLAUDE.md?
  • Wo bricht Claude Code bei euch reproduzierbar?
  • Welche MCPs habt ihr nach 2 Wochen rausgeschmissen?
  • Subagents für alles — oder Master-Clone-Pattern?
  • Wo ist eure Linie ab der ihr selbst tippt?
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Phase 8 — Mein Fazit

Drei Sätze

  1. Vanilla nutzt niemand — getunt ist eine andere Liga.
  2. MCP ist der größte Hebel, nicht der Modell-Wechsel.
  3. Cowork zeigt : der Stack ist nicht mehr nur für Devs.
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„One more thing…"

Steve Jobs

aiui : native macOS-Dialoge für Claude Code

Statt im Chat zurückzuschreiben, öffnet der Agent echte Mac-Dialoge — dort, wo du eh schon arbeitest.

  • confirm vor zerstörerischen Aktionen — Delete, Drop, Force-Push, Deploy
  • ask für Auswahl aus mehreren Optionen, wenn Kontext pro Option zählt
  • form für mehrere Felder, Secrets, Datum, Slider, Bildvergleich

Drag-and-drop Install (DMG, Apple Silicon). Kein Python, kein Homebrew, kein Terminal.

github.com/byte5ai/aiui — Open Source (MIT), made by byte5.

Vielen Dank.

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