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Markus Egger
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Claude anwendenWochenrückblick

Wochenrückblick: Sechs Lektionen, ein leistungsfähigeres Claude

Diese Woche hast du Prompting-Techniken verfeinert, Claude Code dauerhaft konfiguriert, externe Dienste eingebunden und dokumentenbasierte Workflows aufgebaut. Im Quiz unten kannst du prüfen, welche Konzepte dir schon sicher sitzen, und welche noch eine Wiederholung lohnen.

Wochenrückblick

Die sechs Lektionen dieser Woche spannten den vollen Bogen, von Prompting-Grundlagen bis zur technischen Infrastruktur hinter Claude Code.

Lektion 6, Iteratives Prompting (Bereich B)

Statt mühsam den perfekten Prompt beim ersten Versuch zu formulieren, arbeitest du mit Claude als Dialogpartner: Du bittest Claude, vor der eigentlichen Bearbeitung Rückfragen zu stellen (Clarification-first Prompting), und verfeinerst erste Entwürfe mit präzisen Iterationsanweisungen, Was genau soll sich ändern? Wie? Was bleibt? Dazu kommt die Varianten-Methode: mehrere Versionen in einem einzigen Prompt anfordern und durch direkten Vergleich schnell zur besten Formulierung kommen.

Lektion 7, CLAUDE.md (Bereich C)

CLAUDE.md ist eine Markdown-Datei im Root-Verzeichnis eines Projekts, die Claude Code bei jedem Start automatisch liest. Claude Code weiß damit von Anfang an, welche Konventionen gelten, welche Build-Befehle verwendet werden und was es niemals tun soll, ohne dass du das bei jeder Session neu erklärst. Der entscheidende Vorteil gegenüber Custom Instructions in Claude.ai: CLAUDE.md kann ins Git-Repository eingecheckt werden und steht dem gesamten Team automatisch zur Verfügung.

Lektion 8, MCP und Connectors (Bereich D)

Das Model Context Protocol (MCP) ist der offene Standard, der Claude ermöglicht, mit externen Diensten zu sprechen, von Google Drive über GitHub bis zur eigenen Datenbank. Connectors in Claude.ai sind vorkonfigurierte MCP-Verbindungen, die du ohne technisches Setup per Klick aktivierst. Claude wird damit vom Gesprächspartner zum handelnden Agenten, der selbst auf echte Daten zugreift und Ergebnisse direkt zurückschreiben kann.

Lektion 9, Dokumente analysieren (Bereich A)

Claude.ai kann PDFs, Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien direkt per Datei-Upload lesen und analysieren, ohne mühsames Copy-Paste. Gescannte PDFs werden über die Vision-Fähigkeit als Bild interpretiert. Mehrere gleichzeitig hochgeladene Dateien erlauben Vergleiche; in Projects (ab Pro-Plan) stehen Dokumente dauerhaft in jedem Gespräch des Projekts zur Verfügung.

Lektion 10, Rollen und Kontext: Das R-K-A-F-Framework (Bereich B)

Das R-K-A-F-Framework (Rolle, Kontext, Aufgabe, Format) gibt jedem anspruchsvollen Prompt eine zuverlässige Struktur. Eine Rolle mit klarer Spezialisierung lenkt Ton und Perspektive; Kontext, bestehend aus Situation, Ziel, Zielgruppe und Einschränkungen, füllt die Lücken, die Claude sonst mit eigenen Annahmen füllt. Je mehr dieser vier Elemente du ausfüllst, desto seltener produziert Claude generische Ergebnisse.

Lektion 11, Plan-Mode in Claude Code (Bereich C)

Der Plan-Mode lässt Claude Code zuerst einen vollständigen Aktionsplan ausgeben, bevor eine einzige Datei geändert wird. Aktivierbar per /plan [Aufgabe] oder über eine natürlichsprachliche Planungsanweisung. Du prüfst den Plan, korrigierst Fehler und Lücken, gibst die Ausführung frei, und hast keine unerwarteten Änderungen in Dateien, die nicht auf dem Schirm sein sollten.

Quiz

1. Das R-K-A-F-Framework strukturiert Prompts in vier Elementen. Welche sind das, und was gehört jeweils dazu?

2. Du willst in Claude Code größere Refactoring-Änderungen machen, aber zuerst sehen, was genau geändert wird. Nenne zwei Wege, den Plan-Mode zu aktivieren.

3. Was ist der Unterschied zwischen einem Connector in Claude.ai und einem lokal laufenden MCP-Server in Claude Code?

4. Du bittest Claude, einen Fachartikel zu schreiben, und fügst hinzu: “Bevor du anfängst: Stelle mir 3 Fragen, die dir helfen, den Text genau auf meine Situation abzustimmen.” Wie nennt sich diese Technik, und warum ist sie effektiver als ein langer Ausgangsprompt?

5. Welche drei Eigenschaften von CLAUDE.md machen sie besonders nützlich im Team-Projekt?

6. Du lädst ein gescanntes PDF (keine eingebetteten Texte, nur Bildseiten) in Claude.ai hoch. Welche Fähigkeit ermöglicht die Analyse, und wo liegen die Grenzen?

7. Eine schwache Iterationsanweisung lautet: “Mach das besser.” Was sollte eine starke Iterationsanweisung stattdessen immer enthalten?

8. Nenne mindestens vier Dateitypen, die Claude.ai direkt per Upload analysieren kann.

Mit Claude ausprobiert?

Hake ab, was du diese Woche in die Praxis umgesetzt hast:

  • Ich habe Claude gebeten, vor einer Aufgabe erst Rückfragen zu stellen, bevor es loslegt (Lektion 6)
  • Ich habe eine Iterationsanweisung nach dem Muster Was ändern + wie + was bleibt formuliert und angewendet (Lektion 6)
  • Ich habe eine CLAUDE.md für ein Projekt angelegt oder von Claude Code automatisch erstellen lassen (Lektion 7)
  • Ich habe einen Connector (z. B. Google Drive oder Gmail) in Claude.ai aktiviert und direkt eine Datei analysiert (Lektion 8)
  • Ich habe ein Dokument (PDF, Word oder Excel) direkt per Upload in Claude.ai hochgeladen und ausgewertet (Lektion 9)
  • Ich habe einen Prompt mit dem R-K-A-F-Framework aufgebaut und das Ergebnis mit einem unstrukturierten Prompt verglichen (Lektion 10)
  • Ich habe den Plan-Mode in Claude Code ausprobiert, per /plan oder über eine natürlichsprachliche Planungsanweisung, und den Plan vor der Ausführung geprüft (Lektion 11)

Neu bei Claude

  • Claude Science, KI-Workbench für Forschung, Was ist neu: Anthropic hat Claude Science als neue spezialisierte App vorgestellt. Sie bündelt Literaturrecherche, Datenanalyse und Codeausführung in einer Oberfläche, die auf mehrstufige Forschungsworkflows ausgelegt ist, einschließlich prüfbarer Auditable Artifacts und flexiblem Zugang zu Rechenressourcen. Was bringt es dir: Wer intensiv mit wissenschaftlichen Daten, Literaturauswertungen oder komplexen Analyseketten arbeitet, findet hier eine Claude-Oberfläche, die deutlich über den Standard-Chat hinausgeht. Derzeit in der Beta für Pro-, Max-, Team- und Enterprise-Nutzer. Quelle

Glossar

  • CLAUDE.md, Projektspezifische Konfigurationsdatei für Claude Code; wird beim Start automatisch geladen und enthält dauerhaftes Projektwissen, Konventionen und häufige Befehle
  • MCP (Model Context Protocol), Offener Standard, der definiert, wie KI-Systeme mit externen Werkzeugen und Datendiensten kommunizieren; von Anthropic entwickelt und inzwischen unter unabhängiger Governance
  • Iteratives Prompting, Arbeitsstil, bei dem ein einfacher Ausgangsprompt durch mehrere präzise Folge-Anweisungen schrittweise verfeinert wird; meist effektiver als ein einziger langer Prompt
  • R-K-A-F-Framework, Prompt-Aufbaumuster aus Rolle, Kontext, Aufgabe und Format; hilft erkennen, welche Information in einem Prompt noch fehlt
  • Plan-Mode, Modus in Claude Code, in dem Claude die Aufgabe analysiert und einen Aktionsplan ausgibt, ohne Dateien zu ändern oder Befehle auszuführen; aktivierbar per /plan oder natürlicher Sprache

Antworten

1. Rolle (Fachidentität und Spezialisierung, z. B. “Du bist ein erfahrener UX-Researcher mit Fokus auf mobile Apps”), Kontext (Situation, Ziel, Zielgruppe, Einschränkungen), Aufgabe (was Claude konkret tun soll), Format (Länge, Struktur, Ton, Sprache). Das Framework muss nicht vollständig ausgefüllt werden, es ist ein Werkzeug, um Lücken zu erkennen.

2. (a) Im REPL /plan [Aufgabe] eingeben, Claude Code wechselt sofort in den Planungsmodus. (b) Natürlichsprachlich formulieren: “Bevor du irgendetwas änderst: Beschreibe Schritt für Schritt, was du tun möchtest. Warte auf meine Bestätigung.” Dauerhaft für ein Projekt lässt sich die Regel auch in der CLAUDE.md verankern.

3. Ein Connector in Claude.ai ist eine vorkonfigurierte MCP-Verbindung zu einem populären Dienst (z. B. Google Drive, Gmail, GitHub), die du ohne Code per Klick aktivierst. Ein lokal laufender MCP-Server läuft auf dem eigenen Computer, wird manuell über .claude/mcp.json registriert und eignet sich für interne Systeme, eigene Datenbanken oder Claude-Code-Workflows, bei denen kein vorkonfigurierter Connector existiert.

4. Die Technik heißt Clarification-first Prompting. Sie ist effektiver, weil Claude Informationslücken sonst mit eigenen Annahmen füllt, die selten genau zur eigenen Situation passen. Die Rückfragen zeigen dir, welche Details wirklich entscheidend sind; deine gezielten Antworten ergeben eine erste Ausgabe, die von Anfang an passt, statt nachträglich stark überarbeitet werden zu müssen.

5. (1) Automatisch geladen, keine manuelle Aktivierung nötig, gilt sofort für jede Session in diesem Verzeichnis. (2) Persistent, du erklärst Projektwissen einmal, nicht bei jeder neuen Session. (3) Via Git teilbar, das gesamte Team hat dieselbe Claude-Code-Konfiguration, sobald die Datei im Repository liegt; keine veralteten Kopien, kein manuelles Setup.

6. Die Vision-Fähigkeit: Claude interpretiert das Dokument als Bild und liest den sichtbaren Text daraus. Grenzen: Bei handgeschriebenen Texten oder sehr schlecht gescannten Seiten kann die Erkennungsqualität schwanken. Hilft manchmal: Claude explizit bitten, “Lies den Text, den du im Bild erkennen kannst, so gut du kannst.”

7. Eine starke Iterationsanweisung nennt drei Dinge: (1) Was geändert werden soll (welcher Abschnitt, welche Passage), (2) Wie es geändert werden soll (kürzen auf X Wörter, Ton ändern, konkretes Beispiel ergänzen, Perspektive wechseln), (3) Was erhalten bleiben soll, damit Claude nicht neu aufrollt, was bereits gut war.

8. PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), CSV, Bilder (PNG, JPG via Vision), TXT, Markdown, Code-Dateien, und mehr, je nach Plan. Für sehr große Arbeitsmappen hilft es, nur die relevanten Tabellenblätter als separate Datei zu exportieren.