Schulungsübersicht
Phase 1 — Claude Code kennenlernen — 55 Minuten
- Was Claude ist und was Claude Code von normalem Chat unterscheidet
- Die Claude-Produktfamilie: claude.ai, Claude Desktop, Claude Code (CLI) und deren Zusammenhang
- Tour durch die Benutzeroberfläche: Navigieren in der Claude-App, Starten einer Coding-Sitzung und Verstehen des Arbeitsbereichs
- Wie Claude Code denkt: der beschreiben → planen → handeln → überprüfen-Zyklus
- Verständnis von Berechtigungen: Warum Claude vor dem Erstellen von Dateien oder dem Ausführen von Code fragt
- Ihr erster Build: Claude bitten, eine einfach gestaltete Webseite aus einer einzeiligen Beschreibung zu erstellen
- Iteration der Ergebnisse: „Mach den Kopfzeilenbereich größer,“ „Ändere das Farbschema,“ „Füge eine Navigationsleiste hinzu“
- Geführte Übung: Teilnehmer öffnen die Claude-App, starten eine Claude Code-Sitzung und erstellen eine personalisierte „Über mich“-Webseite, indem sie beschreiben, was sie möchten, in einfacher Sprache. Sie üben, ihre Ergebnisse durch nachfolgende Anweisungen zu verfeinern.
Ziel: Jeder ist mit der Oberfläche vertraut und hat die Hürde der ersten Interaktion überwunden.
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Pause — 10 Minuten |
Phase 2 — Echte Dinge mit natürlicher Sprache erstellen — 70 Minuten
Dies ist der Kern des Vormittags. Teilnehmer erledigen vier zunehmend komplexere Aufgaben ausschließlich mit natürlichen Sprach-Prompts.
- Aufgabe 1 — Interaktives Dashboard: Bitten Sie Claude Code, ein gestaltetes Dashboard zu erstellen, das Beispieldaten mit Diagrammen, Statistiken und einem sauberen Layout anzeigt. Üben Sie, Designanweisungen zu geben: „Verwenden Sie ein dunkles Thema,“ „Fügen Sie eine Seitenleiste hinzu,“ „Machen Sie es responsiv.“
- Aufgabe 2 — Datenanalyse: Übergeben Sie Claude eine Beispiel-CSV-Datei und bitten Sie es, die Daten zusammenzufassen, Trends zu identifizieren, den höchsten und niedrigsten Wert zu finden und ein visuelles Diagramm zu erstellen. Demonstriert, wie Claude Code für Sie schreibt und ausführt.
- Aufgabe 3 — Dokumentgenerator: Bitten Sie Claude, eine Datendatei zu lesen und einen formatierten Bericht zu erstellen — eine Verkaufsübersicht, einen Projektstatusbericht oder eine Meeting-Zusammenfassung. Zeigt, wie Claude rohe Daten in polierte Ergebnisse umwandeln kann.
- Aufgabe 4 — Automatisierungstool: Bitten Sie Claude, ein einfaches Werkzeug zu erstellen — einen Umrechner, eine Quiz-App oder einen Budgetrechner. Führt den Gedanken ein, dass Claude interaktive Tools erstellen kann, nicht nur statische Seiten.
Nach jeder Aufgabe hebt der Dozent hervor, was Claude im Hintergrund getan hat: welche Dateien er erstellt hat, welchen Code er geschrieben hat und wie man die Ausgabe liest. Teilnehmer dokumentieren ihre besten Prompts in einem gemeinsamen Prompt Playbook.
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Pause — 10 Minuten |
Phase 3 — Mit Claude Code smarter arbeiten — 50 Minuten
- Die Kunst des guten Prompting: spezifische vs. vage Anweisungen
- Live-Demo: Seitenvergleich 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,“ „Konvertiere dieses Blatt in ein Diagramm“
- Mehrschritt-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 Abostufen funktionieren
- Wann Claude Code vs. normalen Claude-Chat verwenden
- Geführte Übung: Teilnehmer nehmen eines ihrer Projekte aus Phase 2 und erweitern es mit zwei neuen Funktionen mittels einer mehrstufigen Prompt-Kette. Sie vergleichen ihre Before- und After-Prompts, um zu identifizieren, was den Unterschied ausgemacht hat.
Ziel: Vom „es funktioniert“ zum „Ich erziele konsistent hervorragende Ergebnisse.“ aufsteigen.
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Pause — 10 Minuten |
Phase 4 — Ihre Claude Workflows: Live-Bausitzung — 60 Minuten
Diese Phase verschiebt die Energie im Raum. Statt einzeln zu üben, baut die Gruppe gemeinsam. Der Dozent steuert, aber die Teilnehmer geben den Takt an — sie nennen echte Probleme aus ihrer eigenen Arbeit, schlagen Prompt-Ideen vor und debattieren Trade-offs. Das Ziel ist es, das Urteilen bei der Prompt-Erstellung zu lernen, indem man beobachtet, wie jemand Geschicktes in Echtzeit mit Unsicherheit umgeht.
Drei Workflow-Archetypen strukturieren die Sitzung:
- Transformieren — Eingabe X nehmen, Ausgabe Y produzieren (Meeting-Notizen → Aktionspunkte; Rohdaten → Zusammenfassungs-E-Mail; Kundenfeedback → thematischer Bericht)
- Entwerfen — Eine erste Version von etwas generieren, das man normalerweise von Grund auf schreiben würde (Vorschläge, E-Mails, Stellenbeschreibungen, Social-Posts)
- Analysieren — Ein Dokument oder Dataset untersuchen, für das man keine Zeit zum sorgfältigen Lesen hat (ein 40-seitiger Bericht, ein Tabellenblatt mit Umfrageantworten, ein Vertrag)
Einrichtung und Einführung (10 Min): Dozent stellt die drei Archetypen vor und erklärt, wie die Sitzung funktioniert. Teilnehmer reichen echte Workflow-Probleme aus ihrer Arbeit über ein gemeinsames Dokument oder Chat ein.
Live-Build #1 — Transform-Workflow (20 Min): Dozent wählt ein eingereintes Problem aus, baut es live, während der Raum Prompt-Ideen, Widerstände und Verfeinerungen vorgibt. Dozent narratet jede Entscheidung. Endet mit einer funktionierenden Prompt-Vorlage, die der Teilnehmer, dessen Problem es war, behalten darf.
Live-Build #2 — Entwurfs- oder Analysier-Workflow (20 Min): Gleiches Format, anderer Archetyp, anderes Problem eines Teilnehmers.
Reflexion & Rückmeldung (10 Min): Teilnehmer nehmen sich einen Moment, um eine Prompt-Strategie, die sie überrascht hat, eine Sache, die sie anders machen würden, und ein Muster, das sie mit nach Hause nehmen, aufzuschreiben. Kurzer Gruppenaustausch — 3-4 Stimmen, nicht alle. Dozent verbindet die Beobachtungen mit dem breiteren Prompt Playbook.
Phase 5 — Claude mit Ihren Tools verbinden über MCP — 50 Minuten
- Was ist MCP (Model Context Protocol)? Das universelle Stecksystem für KI-Tools
- Warum MCP wichtig ist: Wandlung von Claude von einem Chat-Assistenten zu einem vernetzten Workflow-Hub
- Das Connectors-Verzeichnis: Durchsuchen und Hinzufügen von Integrationen direkt aus der Claude-App
- Desktop-Erweiterungen: One-Click-Installationen für Claude Desktop (keine Konfigurationsdateien nötig)
Live-Demo: Dozent verbindet Claude mit zwei Diensten über das Connectors-UI und demonstriert cross-tool Workflows:
- „Prüfe meinen Google Kalender für die Treffen morgen und entwurf eine Vorbereitungs-E-Mail für jede“
- „Lies die neuesten Updates von unserem Projektboard und schreibe eine Status-Zusammenfassung“
- „Ziehe Daten von 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 und 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 Marktplatz (für Claude Desktop-Nutzer)
Teilnehmer geben Claude dann eine Aufgabe, die den verbundenen Dienst nutzt — z. B. „Lies meine jüngsten E-Mails über Projekt-Updates und erstelle ein Zusammenfassungsdokument.“
Wichtige Konzepte, die behandelt werden:
- Wie Connectors funktionieren: OAuth-Authentifizierung, Berechtigungen und welcher Zugang man gewährt
- Verwaltung des Tool-Zugriffs: Aktivieren, Deaktivieren und Steuern, welche Connectors Claude in jedem Gespräch verwenden darf
- Sicherheitsbewusstsein: Nur Verbindung zu vertrauenswürdigen Diensten herstellen und Tool-Berechtigungen überprüfen
- Das MCP-Ökosystem: Wo man neue Connectors, Erweiterungen und community-erbauten Server findet
Ziel: Teilnehmer sehen Claude als Verbindungsschicht zwischen allen Diensten, die sie bereits nutzen, nicht nur als Coding-Tool.
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Pause — 10 Minuten |
Phase 6 — Abschluss & Nächste Schritte — 65 Minuten
Kapstein-Mini-Projekt (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: eine Datei hochladen, Claude analysieren lassen und einen visuellen Bericht produzieren
- Ein interaktives Tool, das ein reales Problem aus seinem Workflow löst (Rechner, Tracker, Umrechner, Quiz)
- Ein verbundener Workflow: Daten von einem verbundenen Dienst ziehen, transformieren und ein Ergebnis produzieren (z. B. „Lies meinen Kalender für nächste Woche und baue einen visuellen Zeitplan“)
Der Dozent geht herum, hilft bei der Verfeinerung von Prompts und präsentiert herausragende Beispiele der Gruppe.
Präsentation und Abschluss (20 Min):
- 6-8 Teilnehmer teilen, was sie erstellt haben (2-3 Min. jeder)
- Weiter geht es hier: 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-Server
- Pläne: Free vs. Pro vs. Max — was jede Freischaltet und welche für welchen Anwendungsfall passt
- Best Practices Zusammenfassung: Die Prompt Playbook-Muster, die während der Sitzung am besten funktioniert haben
- Empfohlene Ressourcen: offizielle Dokumentation, Community-Kanäle, Anthropics Leitfaden zur Prompt-Engineering
- Teilnehmer erhalten eine Referenzkarte mit key Prompting-Mustern, Connector-Einrichtungsschritten und einer kuratierten Liste nützlicher MCP-Integrationen
Voraussetzungen
Anforderungen
Grundlegende Kenntnisse
- Grundlegende Computerkenntnisse: Navigieren in Dateien und Ordnern, Verwenden eines Webbrowsers und Installieren von Anwendungen
- Allgemeines Verständnis davon, was KI-Assistenten tun (z. B. ist es hilfreich, ChatGPT, Gemini oder Claude bereits gelegentlich genutzt zu haben, ist aber nicht erforderlich)
Erfahrungen
- Keine Coding-, Programmier- oder Terminal-Erfahrung erforderlich. Dieser Kurs ist für Menschen konzipiert, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben.
- Keine Vorerfahrung mit Claude oder anderen KI-Tools ist nötig.
Technische Voraussetzungen
- Teilnehmer sollten einen Laptop (Mac, Windows oder Linux) mit einem modernen Webbrowser mitbringen
- Eine stabile Internetverbindung
- Ein Claude Pro-Abo für die Sitzung (ein 1-monatiges Geschenkabonnement ist bei der Kursregistrierung enthalten; Einrichtungshinweise werden vor dem Kurs versendet)
- Claude Desktop wird empfohlen, ist aber nicht zwingend erforderlich (die Web-App unter claude.ai reicht für alle Übungen aus)
- Ein Google-Konto wird für die MCP-Connector-Übung empfohlen (Gmail, Google Drive, Google Calendar), es stehen jedoch alternative Connector-Optionen zur Verfügung
Zielgruppe
- Business-Professionals, die KI zur Steigerung der Produktivität und Automatisierung nutzen möchten
- Marketingspezialisten, Operations-Manager und Analysten, die wiederkehrende Aufgaben automatisieren wollen
- Gründer und Unternehmer, die Prototypen erstellen möchten, ohne einen Entwickler einzustellen
- Pädagogen und Forscher, die KI-unterstützte Arbeitsabläufe erforschen
- Alle, die neugierig darauf sind, was Claude erstellen kann, und die keinen technischen Hintergrund haben
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
