Schulungsübersicht
Phase 1 – Lernen Sie Claude Code kennen – 55 Minuten
- Was Claude ist und was Claude Code von einem normalen Chat unterscheidet
- Die Claude-Produktfamilie: claude.ai, Claude Desktop, Claude Code (CLI) und deren Zusammenhänge
- Rundgang durch die Oberfläche: Navigieren in der Claude-App, Starten einer Coding-Sitzung und Verstehen des Arbeitsbereichs
- Wie Claude Code denkt: Der Loop aus Beschreiben → Planen → Handeln → Überprüfen
- Verständnis von Berechtigungen: Warum Claude vor dem Erstellen von Dateien oder dem Ausführen von Code fragt
- Ihr erster Build: Bitte Claude, eine einfache, gestylte Webseite basierend auf einer einleitenden Beschreibung zu erstellen.
- Iteration der Ergebnisse: „Machen Sie den Header größer“, „Ändern Sie das Farbschema“, „Fügen Sie eine Navigationsleiste hinzu“
- Geführte Übung: Teilnehmer öffnen die Claude-App, starten eine Claude-Code-Sitzung und erstellen eine personalisierte „Über mich“-Webseite, indem sie in normaler Sprache beschreiben, was sie möchten. Sie üben die Verfeinerung ihrer Ergebnisse durch Folgeanweisungen.
Ziel: Jeder ist mit der Oberfläche vertraut und hat die Hürde der ersten Interaktion überwunden.
Pause – 10 Minuten
Phase 2 – Erstellen echter Dinge mit normaler Sprache – 70 Minuten
Dies ist der Kern des Vormittags. Teilnehmer führen vier zunehmend komplexe Aufgaben ausschließlich mit natürlichen Sprachprompts aus.
- Aufgabe 1 – Interaktives Dashboard: Bitten Sie Claude Code, ein gestyltes Dashboard zu erstellen, das Beispieldaten mit Diagrammen, Statistiken und einem sauberen Layout anzeigt. Üben Sie die Angabe von Designrichtlinien: „Verwenden Sie ein dunkles Thema“, „Fügen Sie eine Seitenleiste hinzu“, „Machen Sie es responsiv.“
- Aufgabe 2 – Datenanalyse: Geben Sie Claude eine CSV-Beispieldatei und bitten Sie ihn, die Daten zusammenzufassen, Trends zu identifizieren, die höchsten und niedrigsten Werte zu finden sowie ein visuelles Diagramm zu erstellen. Dies demonstriert, wie Claude Code für Sie schreibt und ausführt.
- Aufgabe 3 – Dokumentengenerator: Bitten Sie Claude, eine Datendatei zu lesen und einen formatierten Bericht zu erstellen – eine Verkaufsübersicht, ein Projektstatusupdate oder ein Meeting-Recap. Zeigt auf, wie Claude rohe Daten in polierte Ergebnisse umwandeln kann.
- Aufgabe 4 – Automatisierungstool: Bitten Sie Claude, ein einfaches Utility zu erstellen – einen Umrechner, eine Quiz-App oder einen Budgetrechner. Führt das Konzept ein, dass Claude nicht nur statische Seiten, sondern interaktive Tools erstellen kann.
Nach jeder Aufgabe hebt der Dozent hervor, was Claude im Hintergrund getan hat: welche Dateien er erstellt, welchen Code er geschrieben hat und wie man die Ausgabe liest. Teilnehmer dokumentieren ihre besten Prompts in einem gemeinsamen Prompt-Playbook.
Pause – 10 Minuten
Phase 3 – Intelligenter arbeiten mit Claude Code – 50 Minuten
- Kunst des guten Promptings: Spezifische vs. vage Anweisungen
- Live-Demo: Seiten-an-Seiten-Vergleich schwacher und starker Prompts für dieselbe Aufgabe
- Iteration und Verfeinerung: Claude bitten, seine Entscheidungen zu erklären, Änderungen rückgängig zu machen oder einen anderen Ansatz zu versuchen
- Arbeiten mit hochgeladenen Dateien: „Lies dieses Dokument und fasse es zusammen“, „Wandle dieses Tabellenkalkulationsdokument in ein Diagramm um“
- Multischritt-Workflows: Verketten von Anfragen zum Erstellen komplexer Ausgaben („Analysiere zuerst diese Daten, erstelle dann ein Dashboard aus den Ergebnissen“)
- Verständnis von Kosten und Nutzung: Wie Tokens, Kontextfenster und Abonnementstufen funktionieren
- Wann Claude Code vs. normaler Claude-Chat zu verwenden ist
- Geführte Übung: Teilnehmer nehmen eines ihrer Phase-2-Projekte und erweitern es um zwei neue Funktionen unter Verwendung einer Multischritt-Prompt-Kette. Sie vergleichen dann ihre Prompt-Vorher-nachher-Versionen, um zu erkennen, was den Unterschied ausgemacht hat.
Ziel: Vom Niveau „Es funktioniert“ zum Niveau „Ich erhalte konsistent großartige Ergebnisse“ aufsteigen.
Pause – 10 Minuten
Phase 4 – Ihre Claude-Workflows: Live-Build-Sitzung – 60 Minuten
Diese Phase verändert die Energie im Raum. Statt einzelner Übungen baut die Gruppe zusammen. Der Dozent führt den Prozess, aber die Teilnehmer bestimmen das Geschehen – sie benennen reale Probleme aus ihrer Arbeit, schlagen Prompt-Ideen vor und diskutieren Kompromisse. Das Ziel ist es, das Urteilen von Prompts zu lernen, indem man beobachtet, wie ein geschickter Mensch im Echtzeitprozess mit Unsicherheit umgeht.
Drei Workflow-Archetypen strukturieren die Sitzung:
- Transformieren – Eingabe X nehmen, Ausgabe Y produzieren (Meeting-Notizen → Action Items; Rohdaten → Zusammenfassungs-E-Mail; Kundenfeedback → thematischer Bericht)
- Entwerfen – Eine erste Version eines Dokuments erstellen, das man normalerweise von Grund auf schreiben würde (Vorschläge, E-Mails, Stellenbeschreibungen, Social-Postings)
- Analysieren – Ein Dokument oder Dataset abfragen, für das man keine Zeit hat, es sorgfältig zu lesen (ein 40-seitiger Bericht, ein Spreadsheet mit Umfrageantworten, ein Vertrag)
Einrichtung und Rahmung (10 Min.): Dozent stellt die drei Archetypen vor und erklärt den Ablauf der Sitzung. Teilnehmer reichen reale Workflow-Probleme aus ihrer Arbeit über ein gemeinsam genutztes Dokument oder Chat ein.
Live-Build #1 – Transformieren-Workflow (20 Min.): Dozent wählt eines eingereichten Problems, baut es live auf, während der Raum Prompt-Ideen, Einwände und Verfeinerungen vorschlägt. Der Dozent kommentiert jede Entscheidung. Endet mit einer funktionierenden Prompt-Vorlage, die der Teilnehmer, dessen Problem es war, mitnehmen darf.
Live-Build #2 – Entwerfen oder Analysieren-Workflow (20 Min.): Gleiches Format, anderer Archetyp, anderes Problem eines anderen Teilnehmers.
Betrachtung und Rückmeldung (10 Min.): Teilnehmer nehmen sich einen Moment Zeit, um eine Prompt-Strategie aufzuschreiben, die sie überrascht hat, eine Sache, die sie anders machen würden, und ein Muster, das sie mit nach Hause nehmen. Kurze Gruppen-Rückmeldung – 3-4 Stimmen, nicht alle. Dozent verbindet Beobachtungen mit dem breiteren Prompt-Playbook.
Phase 5 – Verbindung von Claude mit Ihren Tools über MCP – 50 Minuten
- Was ist MCP (Model Context Protocol)? Das universelle Plug-System für KI-Tools
- Warum MCP wichtig ist: Verwandlung von Claude von einem Chat-Assistenten in einen verbundenen Workflow-Hub
- Das Connectors-Directory: Durchsuchen und Hinzufügen von Integrationen direkt in der Claude-App
- Desktop-Erweiterungen: One-Click-Installationen für Claude Desktop (keine Konfigurationsdateien erforderlich)
Live-Demo: Dozent verbindet Claude mit zwei Diensten über die Connectors-Benutzeroberfläche und demonstriert toolübergreifende Workflows:
- „Prüfe mein Google Calendar auf die Meetings von morgen und entwirf für jedes eine Vorbereitungsemail“
- „Lies die neuesten Updates von unserem Projektboard und schreibe eine Statuszusammenfassung“
- „Ziehe Daten aus diesem verbundenen Dienst und erstelle daraus einen lokalen Bericht“
Geführte Übung: Teilnehmer verbinden Claude mit mindestens einem Dienst. Optionen für unterschiedliche Komfortstufen werden bereitgestellt:
- Option A: Verbinden eines vorgefertigten Connectors aus dem Verzeichnis (z. B. Gmail, Google Drive oder ein Demo-Service) – Klicken, authentifizieren, loslegen
- Option B: Hinzufügen eines benutzerdefinierten Connectors durch Einfügen einer MCP-Server-URL (Dozent stellt eine Test-URL bereit)
- Option C: Installieren einer Desktop-Erweiterung aus dem Marketplace (für Claude-Desktop-Nutzer)
Teilnehmer geben Claude dann eine Aufgabe, die den verbundenen Dienst nutzt – z. B. „Lies meine neuesten E-Mails über Projektupdates und erstelle ein Zusammenfassungsdokument.“
Wichtige Konzepte, die abgedeckt werden:
- Funktionsweise von Connectoren: OAuth-Authentifizierung, Berechtigungen und welche Zugriffe Sie gewähren
- Verwalten des Toolzugriffs: Aktivieren, Deaktivieren und Steuern, welche Connectors Claude pro Konversation verwenden kann
- Sicherheitsbewusstsein: Nur Verbinden mit vertrauenswürdigen Diensten und Überprüfen der Tool-Berechtigungen
- Das MCP-Ökosystem: Wo man neue Connectors, Erweiterungen und community-built-Servers findet
Ziel: Teilnehmer sehen Claude als eine verbindende Schicht zwischen allen Diensten, die sie bereits nutzen, und nicht nur als Coding-Tool.
Pause – 10 Minuten
Phase 6 – Abschlussprojekt & Nächste Schritte – 65 Minuten
Mini-Abschlussprojekt (45 Min.): Jeder Teilnehmer wählt ein Szenario und erstellt es mit Claude:
- Eine polierte Landing Page oder Portfolio-Site für sein Team, Projekt oder persönliche Marke
- Eine Datenanalyse-Pipeline: Datei hochladen, von Claude analysieren lassen und einen visuellen Bericht produzieren
- Ein interaktives Tool, das ein echtes Problem aus seinem Workflow löst (Rechner, Tracker, Umrechner, Quiz)
- Ein verbundener Workflow: Daten aus einem verbundenen Dienst ziehen, transformieren und ein Ergebnis produzieren (z. B. „Lies mein Kalender für nächste Woche und erstelle einen visuellen Zeitplan“)
Der Dozent läuft herum, hilft bei der Verfeinerung von Prompts und präsentiert herausragende Beispiele der Gruppe.
Vorstellung und Abschluss (20 Min):
- 6-8 Teilnehmer teilen, was sie gebaut haben (2-3 Min. jeder)
- Weitergehende Optionen: Claude Code CLI für Terminal-Nutzer, VS-Code-Erweiterung für Entwickler, Cowork für Wissensarbeiter
- Das MCP-Ökosystem: Finden und Bewerten neuer Connectors, Erweiterungen und Community-Servers
- Pläne: Kostenlos vs. Pro vs. Max – was jede Stufe freischaltet und welche zu welchem Anwendungsfall passt
- Zusammenfassung der Best Practices: Die Prompt-Playbook-Muster, die während der Sitzung am besten funktioniert haben
- Empfohlene Ressourcen: Offizielle Dokumentation, Community-Kanäle, Anthropics Guide zur Prompt-Engineering
- Teilnehmer erhalten eine Referenzkarte mit key-Prompting-Mustern, Schritten zur Connector-Einrichtung und einer kuratierten Liste nützlicher MCP-Integrationen.
Voraussetzungen
Anforderungen
Verständnis von
- Basis-Computerkenntnissen: Navigieren in Dateien und Ordnern, Verwenden eines Webbrowsers und Installieren von Anwendungen
- Allgemeinem Wissen über die Funktionen von KI-Assistenten (z. B. ist es hilfreich, aber nicht erforderlich, ChatGPT, Gemini oder Claude bereits gelegentlich genutzt zu haben)
Erfahrung mit
- Keine Coding-, Programmier- oder Terminal-Erfahrung erforderlich. Dieser Kurs ist für Menschen konzipiert, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben.
- Es sind keine Vorkenntnisse in Bezug auf Claude oder andere KI-Tools erforderlich.
Technische Anforderungen
- Teilnehmer sollten einen Laptop (Mac, Windows oder Linux) mit einem modernen Webbrowser mitbringen.
- Eine stabile Internetverbindung.
- Ein Claude-Pro-Abonnement für die Sitzung (ein 1-monatiges Geschenkabonnement ist bei der Kursregistrierung enthalten; Einrichtungsanweisungen werden vor dem Kurs versendet).
- Claude Desktop wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich (die Web-App unter claude.ai reicht für alle Übungen aus).
- Ein Google-Konto wird für die MCP-Connectors-Übung empfohlen (Gmail, Google Drive, Google Calendar), alternative Connector-Optionen sind jedoch verfügbar.
Zielgruppe
- Geschäftsprofessionals, die KI zur Steigerung der Produktivität und Automatisierung nutzen möchten
- Marketingfachkräfte, Betriebsleiter und Analysten, die repetitive Aufgaben automatisieren wollen
- Gründer und Unternehmer, die Prototypen erstellen möchten, ohne einen Entwickler einzustellen
- Pädagogen und Forscher, die KI-unterstützte Workflows erkunden
- Jeder, der neugierig darauf ist, was Claude erstellen kann und keine technischen Vorkenntnisse besitzt.
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung
