— Offene Praxisbibliothek · Lab-Modus

Claude Code Curriculum
in der Tiefe.

Eine Praxisbibliothek mit 71 Kapiteln zu Skills, , (der Schnittstelle, über die Agenten Werkzeuge ansprechen), , CI/CD und Fehlersuche, den Werkzeugklassen hinter . Eine kurze Einstufung empfiehlt dir die Kapitel, die zu deinem Stand und Ziel passen. Entstanden ist sie aus echten Engineering-Abläufen und aus der Frage, was ein guter Einstieg in Coding-Agenten wirklich erklären müsste.

70
Kapitel
19
Regale
8
Pfade

Lernartefakt · offen einsehbar

Zuletzt aktualisiert: · ein Projekt von Dominic Meiser

Jetzt prüfbar

— Werkstatt statt Rezept

Nicht der perfekte Ablauf, sondern die eigene Werkstatt.

Der Workshop soll nicht einen fremden Ablauf als Ideallösung verkaufen. Er soll zeigen, welche Werkzeuge es gibt, wie sie zusammenspielen und wie daraus eigene Arbeitsweisen entstehen.

Workflow-Rezept

Das perfekte Regal

linear · schnell · begrenzt

Ein Tutorial kann dir zeigen, wie du exakt ein Ergebnis nachbaust. Das ist nützlich für den Start, aber es trainiert kaum ein Gefühl für die Möglichkeiten der ganzen Werkstatt.

ein Wegfremde Reihenfolgewenig Transfer
Werkzeugkunde

Die eigene Werkstatt

organisch · kombinierbar · wachsend

Wenn du verstehst, welches Werkzeug wofür taugt, kannst du eigene Aufgaben planen: Wissen verknüpfen, Skills bauen, Plugins kombinieren und Agenten passend einsetzen.

eigene Zielepassende Werkzeugemehr Transfer

Übertragen auf die Arbeit mit Agenten: Obsidian, Plugins, Skills, Commands, MCP und Agenten sind Werkzeugklassen. Die eigentliche Fähigkeit ist, sie für die eigene Aufgabe sinnvoll zu kombinieren.

— Learning Dashboard

Das hier existiert bereits.

Die ganze Bibliothek läuft als Web-App: Einstufung, dein Pfad, Suche und alle Kapitel mit Diagrammen, Schnellcheck und Quiz. Sie ist weiter unten auf dieser Seite direkt eingebettet, klickbar im Original.

— Werkzeuggebrauch beim Coden mit Agenten

Es geht um Werkzeugverständnis, nicht um Tool-Hype.

Die Frage ist nicht, welches Tool objektiv das beste ist. Die Frage ist, welche Werkzeugklasse deiner aktuellen Aufgabe hilft und welche du bewusst noch weglassen kannst.

Werkzeugklasse

Kontext & Memory

CLAUDE.mdMemoryDocs
Wofür gut
Der Agent versteht Projektregeln, Architektur, Sprache und Grenzen, bevor er Code anfasst.
Beispiel
Eine Session startet mit sauberem Projektkontext statt mit einer langen Wiederholung im Chat.
Noch nicht nötig
Wenn die Aufgabe winzig ist und der lokale Kontext bereits eindeutig vor dir liegt.

Werkzeugklasse

Skills & Commands

SkillsCommandsProfile
Wofür gut
Wiederholbare Arbeitsweisen werden zu abrufbaren Schablonen statt jedes Mal neu erklärt.
Beispiel
Review, Security-Audit oder Release-Check laufen nach einem klaren, wiederholbaren Muster.
Noch nicht nötig
Wenn ein Ablauf noch nicht stabil genug ist, um ihn als Standard zu speichern.

Werkzeugklasse

Hooks & Sicherheitsgrenzen

PreToolUseTestsLint
Wofür gut
Gefährliche Aktionen werden früh gestoppt, und Qualitätsregeln laufen im Hintergrund mit.
Beispiel
Ein riskanter Befehl wird blockiert, bevor er ausgeführt wird, oder ein Patch muss erst Tests bestehen.
Noch nicht nötig
Wenn du bewusst explorierst und noch keine harte Schutzregel formulieren kannst.

Werkzeugklasse

MCP & Datenbus

BrowserGitHubAPIs
Wofür gut
Der Agent bleibt nicht im Chat isoliert, sondern kann kontrolliert mit echten Systemen arbeiten.
Beispiel
Ein Agent liest Issues, prüft eine lokale UI im Browser oder holt Daten aus einem Tool.
Noch nicht nötig
Wenn Lesen und Schreiben lokal reichen und externe Systeme nur Ablenkung wären.

Werkzeugklasse

Subagents & Worktrees

SubagentsWorktreesQA
Wofür gut
Arbeit wird parallelisiert, isoliert geprüft und erst danach in den Hauptfluss integriert.
Beispiel
Ein Agent baut, ein anderer prüft, ein dritter recherchiert, ohne denselben Kontext zu verschmutzen.
Noch nicht nötig
Wenn die Aufgabe linear ist und Koordination mehr kostet als sie spart.

Der Ausbau beginnt bei der Werkzeugklasse, die gerade fehlt.

Sinnvoller Ausbau startet nicht mit dem nächsten Tool, sondern mit der Arbeit, die das eigene Agentensystem als nächstes verlässlicher machen soll.

— Lern-Cockpit

71 Kapitel, eine Einstufung: klick dich durch.

Das Lern-Cockpit ist die Bedienoberfläche der Bibliothek. Zunächst stufst du dich mit ein paar Fragen ein, danach bekommst du einen Pfad und liest die Kapitel samt Diagrammen direkt darin. Es ist dasselbe Cockpit, mit dem auch der Live-Workshop in vier Sessions läuft.

Lesart: Die Grundlagen geben den sicheren Arbeitsrahmen, Erweitern macht ihn wiederholbar, Fortgeschritten bringt ihn in Betrieb, und die Fehlersuche hält alles zusammen. Eigenes Artefakt, eigener Look: Das Cockpit läuft im Original-Design aus dem Workshop-Repo.

Im Vollbild öffnen
Lern-Landkarte · Obsidian × Claude Code

Neben dem Cockpit ist beim Lernen eine zweite Übersicht entstanden: eine Landkarte, die zeigt, wie die Themen rund um Obsidian und Claude Code zusammenhängen — von den Grundlagen über die Second-Brain-Methodik bis zu den Anwendungsfällen. Sie bildet den Lernstoff ab, nicht die eigene Wissensbasis.

— Arbeitsprobe

Was das Curriculum über meine Fähigkeiten zeigt.

Das Curriculum ist zugleich eine Engineering-Arbeitsprobe. Die Kapitel sind die einzige Quelle, alles andere wird daraus erzeugt und getestet. Dazu kommen lauffähige Übungssysteme und ein Tutor in Claude Code: reproduzierbare Lernpfade aus eigener Agentenpraxis.

chapters · paths · placement

Kapitel als einzige Quelle

71 Kapitel in 19 Regalen sind die einzige Quelle für die Lehrinhalte. Pfade, Einstufung, Katalog und das Cockpit werden daraus erzeugt, damit nichts doppelt gepflegt werden muss.

pytest · security labs

Runnable Playground

Python-Access-Control-App und OSDP-C-Decoder liefern bewusst verwundbare Zielsysteme mit fünf eingebauten Schwachstellen für Audit- und Review-Übungen.

placement · tutor · mentor

Tutor- und Mentor-Schicht

Mit /workshop start stuft ein Tutor in Claude Code dich ein und schlägt einen Pfad vor. Tutor und Mentor-Agent lesen dafür Katalog und Kapitel und halten keine eigene Inhaltskopie.

— Zielgruppe

Für diese Gruppen ist das Curriculum gedacht.

Selbstlernende, die nach ihrem Stand einsteigen und nur lesen wollen, was ihnen fehlt
Entwickler:innen mit solider Programmiererfahrung
Technische Teams, die verstehen wollen, welche Agenten-Workflows tragfähig sind
Lerngruppen und Live-Workshops, für die es einen eigenen Pfad in vier Sessions gibt
— Physical-Security-Brücke

Security-Analogien sind hier kein Schmuck.

Die Zielgruppe kennt Zugriff, Zonen, Leitstellen und Auditierbarkeit. Genau diese Sprache hilft, Coding-Agenten nicht als Magie, sondern als kontrollierbare Systeme zu verstehen.

Zutrittszonen
Scopes & Sandbox

Ein Agent soll nur dort arbeiten, wo sein Auftrag und seine Berechtigungen hinreichen.

Alarmanlage
Hooks

Events werden nicht nur geloggt, sondern können Regeln, Checks oder Stopps auslösen.

Leitstelle
Orchestrator

DCO bündelt Signale, Freigaben und Toolpfade, statt alles als losen Chat zu behandeln.

Audit Trail
Session Logs

Nachvollziehbarkeit ist Teil des Systems, nicht eine späte Dokumentationspflicht.

— Material

Das Material steht.

Seit Ende September ist das Curriculum eine Praxisbibliothek. Zunächst stufst du dich ein, danach liest du die Kapitel, die zu deinem Stand und Ziel passen, und am Ende gibt es ein Abschlussprojekt mit Bewertung. Die 71 Kapitel, die Pfade und der Playground sind heute nutzbar; wo noch Tiefe fehlt, benennt der Abschnitt zu den Lernlücken weiter unten.

/0171 Kapitel in 19 Regalen, zusammen etwa 28 Stunden
/02Einstufung im Cockpit, in Claude Code und als Markdown
/03Acht fertige Pfade, vom Schnellstart bis zum Live-Workshop
/04Schnellcheck am Anfang jedes Kapitels
/0561 Diagramme direkt in den Kapiteln
/06Übungsrepo mit eingebauten Schwachstellen
— Outcomes

Was das Curriculum trainiert.

Konkrete Fähigkeiten als Lernziel.

Claude Code als Alltagswerkzeug

Klar strukturierter Workflow von Idee bis Commit.

Eigene Tools & Commands bauen

Skills, Hooks und Plugins für reale Team-Probleme.

Multi-Agent-Setups verstehen

Sub-Agents sinnvoll auf Aufgaben verteilen und ihre Ergebnisse zusammenführen.

Sicher und nachvollziehbar arbeiten

Sandboxing, Freigaben, Audit als Standard.

— Lab-Modus · ehrliche Linie

Was noch fehlt — und was als nächstes kommt.

Das Curriculum ist nicht fertig; es wächst mit echter Engineering-Arbeit mit. Diese zwei Spalten halten den Stand offen.

Lernlücken

Was im Curriculum noch fehlt.

  • Messbare Eval-Schleifen zwischen AgentenAdversariale Prüfung und Self-Improve-Loop haben eigene Kapitel. Wie man das Ergebnis einer Schleife misst und wann sie aufhören soll, ist noch nicht durchgehend erklärt.
  • Betrieb von AgentensystemenFehlersuche und Dauerbetrieb sind abgedeckt, Monitoring, Alarmierung und der Umgang mit Vorfällen noch nicht. DCO zeigt davon einen Ausschnitt.
  • Erfahrungen von LernendenDie Bibliothek ist neu. Wie gut Einstufung und Pfade bei Menschen tragen, die nicht mit mir gearbeitet haben, zeigt sich erst mit Rückmeldungen.
Nächster Ausbau

Was als nächstes gebaut wird.

  • Aktualität jeden Monat prüfenEin Monatslauf hält die Kapitel gegen die offizielle Dokumentation und den Changelog von Claude Code und meldet, wo etwas veraltet.
  • Einstieg für Neulinge kürzerDer erste echte Durchlauf der Einstufung war zu lang. Der Schnelleinstieg passt jetzt auf einen Bildschirm und wird als Nächstes erprobt.
  • Eval-Kapitel mit messbarem ErgebnisEin Kapitel mit konkretem Eval-Ablauf, Beispiel-Repo und einem Ergebnis, das sich nachprüfen lässt.
— Sparring & Lernsignal

Ich sammle Lernwünsche, Kapitelideen und fehlende Beispiele.

Wenn ein Kapitel dich besonders interessiert, die Einstufung dich falsch eingeordnet hat oder du eine Frage zu Coding-Agenten hast, schreib mir. Aus solchen Rückmeldungen entstehen die nächsten Kapitel und Beispiele.