Schulungsübersicht
Phase 1 — Claude Code kennenlernen — 55 Minuten
- Was Claude ist und was Claude Code vom regulären Chat unterscheidet
- Die Claude-Produktfamilie: claude.ai, Claude Desktop, Claude Code (CLI) und deren Zusammenhänge
- Oberflächen-Tour: Navigieren in der Claude-App, Starten einer Coding-Sitzung und Verstehen des Arbeitsbereichs
- Wie Claude Code denkt: der beschreiben → planen → umsetzen → überprüfen-Zyklus
- Verständnis von Berechtigungen: Warum Claude vor dem Erstellen von Dateien oder Ausführen von Code fragt
- Ihr erster Build: Bitten Sie Claude, aus einer einzeiligen Beschreibung eine einfache, gestaltete Webseite zu erstellen
- Iterieren an Ergebnissen: „Mache den Header größer,“ „Ändere das Farbschema,“ „Füge eine Navigationsleiste hinzu“
- Geführte Übung: Teilnehmende öffnen die Claude-App, starten eine Claude Code-Sitzung und bauen eine personalisierte „Über mich“-Webseite, indem sie beschreiben, was sie wünschen. Sie üben das Verfeinern ihrer Ergebnisse durch Folgeanweisungen.
Ziel: Alle sind mit der Oberfläche vertraut und haben die Hürde der ersten Interaktion gemeistert.
Pause — 10 Minuten
Phase 2 — Echte Dinge mit natürlicher Sprache bauen — 70 Minuten
Dies ist der Kern des Vormittags. Teilnehmende absolvieren vier zunehmend komplexere Aufgaben ausschließlich mit natürlichen Sprachbefehlen.
- 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 die Angabe von Designrichtlinien: „Verwende ein dunkles Thema,“ „Füge eine Seitenleiste hinzu,“ „Mache es responsiv.“
- Aufgabe 2 — Datenanalyse: Geben Sie Claude eine Beispieldatei im CSV-Format und bitten Sie ihn, die Daten zusammenzufassen, Trends zu identifizieren, höchste und niedrigste Werte zu finden und ein visuelles Diagramm zu generieren. Zeigt, wie Claude Code für Sie schreibt und ausführt.
- Aufgabe 3 — Dokument-Generator: Bitten Sie Claude, eine Datendatei zu lesen und einen formatierten Bericht zu erstellen — eine Verkaufsübersicht, ein Projektstatusupdate oder eine Meeting-Zusammenfassung. Zeigt, wie Claude rohe Daten in polierte Ergebnisse verwandeln kann.
- Aufgabe 4 — Automatisierungstool: Bitten Sie Claude, ein einfaches Utility-Tool zu bauen — einen Umrechner, eine Quiz-App oder einen Budget-Rechner. Führt das Konzept ein, dass Claude interaktive Tools bauen kann, nicht nur statische Seiten.
Nach jeder Aufgabe hebt der Dozent hervor, was Claude im Hintergrund getan hat: welche Dateien erstellt wurden, welcher Code geschrieben wurde und wie die Ausgabe gelesen wird. Teilnehmende dokumentieren ihre besten Prompts in einem gemeinsamen Prompt Playbook.
Pause — 10 Minuten
Phase 3 — Mit Claude Code smarter arbeiten — 50 Minuten
- Die Kunst guten Promptings: spezifische vs. vage Anweisungen
- Live-Demo: seitengleicher Vergleich von schwachen und starken Prompts bei derselben Aufgabe
- Iterieren und Verfeinern: Claude bitten, seine Entscheidungen zu erklären, Änderungen rückgängig zu machen oder einen anderen Ansatz zu versuchen
- Arbeiten mit hochgeladenen Dateien: „Lies dieses Dokument zusammenfassen,“ „Konvertiere diese Tabelle in ein Diagramm“
- Mehrschritt-Workflows: Ketten von Anfragen zum Erstellen komplexer Ausgaben („Analysiere zuerst diese Daten, baue dann ein Dashboard aus den Ergebnissen“)
- Verständnis von Kosten und Nutzung: Wie Token, Context Windows und Abonnementsstufen funktionieren
- Wann Claude Code vs. regulären Claude-Chat nutzen
- Geführte Übung: Teilnehmende nehmen eines ihrer Projekte aus Phase 2 und erweitern es mit zwei neuen Features mittels einer Multi-Schritt-Prompt-Kette. Sie vergleichen dann ihre Prompt-Versionen vor und nach der Erweiterung, um zu erkennen, was den Unterschied ausgemacht hat.
Ziel: Vom „Es funktioniert“ zum „Ich erziele konsistent großartige Ergebnisse.“
Pause — 10 Minuten
Phase 4 — Ihre Claude Workflows: Live-Build-Session — 60 Minuten
Diese Phase verändert die Energie im Raum. Statt individueller Praxis baut die Gruppe gemeinsam. Der Dozent steuert, aber die Teilnehmenden bestimmen den Verlauf — indem sie reale Probleme aus ihren eigenen Jobs benennen, Prompt-Ideen vorschlagen und Trade-offs diskutieren. Das Ziel ist es, Urteilskraft beim Formulieren von Prompts zu lernen, indem man beobachtet, wie eine erfahrene Person in Echtzeit mit Ungewissheit umgeht.
Drei Workflow-Archetypen strukturieren die Sitzung:
- Transformieren — Eingabe X nehmen, Ausgabe Y produzieren (Meeting-Notizen → Handlungselemente; rohe Daten → 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 einen Datensatz, für den man keine Zeit zum genauen Lesen hat, untersuchen (ein 40-seitiger Bericht, eine Tabelle mit Umfrageergebnissen, ein Vertrag)
Einrichtung und Einführung (10 Min.): Der Dozent stellt die drei Archetypen vor und erklärt, wie die Sitzung abläuft. Teilnehmende reichen reale Workflow-Probleme aus ihrer Arbeit über ein gemeinsames Dokument oder Chat ein.
Live-Build #1 — Transform-Workflow (20 Min.): Der Dozent wählt ein eingereintes Problem aus, baut es live in Anwesenheit der Gruppe, wobei diese Prompt-Ideen, Rückfragen und Verfeinerungen vorschlägt. Der Dozent kommentiert jede Entscheidung. Endet mit einer funktionierenden Prompt-Vorlage, die die Person, deren Problem dies war, mitnehmen darf.
Live-Build #2 — Entwurf- oder Analysier-Workflow (20 Min.): Gleiches Format, anderer Archetyp, anderes Problem einer anderen Person.
Reflexion & Rückmeldung (10 Min.): Teilnehmende nehmen sich einen Moment Zeit, um eine Prompt-Maßnahme aufzuschreiben, die sie überrascht hat, etwas, das sie anders machen würden, und ein Muster, das sie mit nach Hause nehmen. Kurze Gruppen-Rückgabe — 3-4 Stimmen, nicht alle. Der 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 Steckersystem für KI-Tools
- Warum MCP wichtig ist: Die Verwandlung von Claude vom Chat-Assistenten zu einem verbundenen Workflow-Hub
- Das Connectors Directory: Durchsuchen und Hinzufügen von Integrationen direkt in der Claude-App
- Desktop Extensions: One-Click-Installationen für Claude Desktop (keine Konfigurationsdateien erforderlich)
Live-Demo: Der Dozent verbindet Claude mit zwei Diensten über das Connectors UI und demonstriert übergreifende Workflows:
- „Prüfe meinen Google Kalender für die Meetings morgen und entwerfe eine Vorbereitung-E-Mail für jedes“
- „Lies die neuesten Updates von unserem Projektboard und schreibe eine Status-Zusammenfassung“
- „Ziehe Daten von diesem verbundenen Dienst und baue daraus einen lokalen Bericht“
Geführte Übung: Teilnehmende 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-Dienst) — 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 Extension aus dem Marketplace (für Claude Desktop-Nutzer)
Dann geben die Teilnehmenden Claude eine Aufgabe, die den verbundenen Dienst nutzt — z. B. „Lies meine neuesten E-Mails zu Projekt-Updates und erstelle ein Zusammenfassungsdokument.“
Wichtige Konzepte:
- Wie Connectors funktionieren: OAuth-Authentifizierung, Berechtigungen und welcher Zugriff gewährt wird
- Verwalten von Tool-Zugriffen: Aktivieren, Deaktivieren und Kontrollieren, welche Connectors Claude in jeder Konversation nutzen darf
- Sicherheitsbewusstsein: Nur verbundene Dienste nutzen, denen man vertraut, und Tool-Berechtigungen überprüfen
- Das MCP-Ökosystem: Wo neue Connectors, Extensions und community-erstellte Server zu finden sind
Ziel: Teilnehmende sehen Claude als verbindende Schicht zwischen allen Diensten, die sie bereits nutzen, nicht nur als Coding-Tool.
Pause — 10 Minuten
Phase 6 — Abschlussprojekt & Nächste Schritte — 65 Minuten
Abschlussmini-Projekt (45 Min.): Jede*r Teilnehmer*in wählt eine Szene und baut sie mit Claude:
- Eine polierte Landing Page oder Portfolio-Site für das Team, das Projekt oder die persönliche Marke
- Eine Datenanalyse-Pipeline: Eine Datei hochladen, Claude analysieren lassen und einen visuellen Bericht produzieren
- Ein interaktives Tool, das ein reales Problem aus dem eigenen Workflow löst (Rechner, Tracker, Konverter, Quiz)
- Ein verbundener Workflow: Daten aus 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 beim Verfeinern von Prompts und zeigt herausragende Beispiele der Gruppe.
Präsentation und Abschluss (20 Min):
- 6-8 Teilnehmende teilen, was sie gebaut haben (2-3 Min. pro Person)
- Weiter geht es von hier: Claude Code CLI für Terminal-Nutzer, VS Code Extension für Entwickler*innen, Cowork für Wissensarbeiter*innen
- Das MCP-Ökosystem: Neue Connectors, Extensions und Community-Server finden und bewerten
- Abonnements: Free vs. Pro vs. Max – was jedes freischaltet und welches für welchen 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 Leitfaden zur Prompt-Engineering
- Teilnehmende erhalten eine Referenzkarte mit wichtigsten Prompting-Mustern, Schritten zum Einrichten von Connectors und einer kuratierten Liste nützlicher MCP-Integrationen
Voraussetzungen
Voraussetzungen
Verständnis von
- Basis-Computerkompetenz: Navigieren in Dateien und Ordnern, Nutzen eines Webbrowsers und Installieren von Anwendungen
- Allgemeines Verständnis dafür, was KI-Assistenten leisten (z. B. war die gelegentliche Nutzung von ChatGPT, Gemini oder Claude hilfreich für den Kontext, ist aber nicht erforderlich)
Erfahrung mit
- Keine Programmier-, Coding- oder Terminal-Erfahrung erforderlich. Dieser Kurs ist für Personen konzipiert, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben.
- Keine Vorerfahrung mit Claude oder anderen KI-Tools notwendig.
Technische Anforderungen
- Teilnehmende 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 im Kursregistration enthalten; Einrichtungsanweisungen werden vor dem Kurs versendet)
- Claude Desktop wird empfohlen, ist aber nicht zwingend erforderlich (die Webanwendung unter claude.ai reicht für alle Übungen aus)
- Ein Google-Konto wird für die MCP-Verbindungsübung empfohlen (Gmail, Google Drive, Google Kalender), alternative Verbindungsoptionen sind jedoch verfügbar
Zielgruppe
- Geschäftsprofessionelle, die KI zur Steigerung der Produktivität und Automatisierung nutzen möchten
- Marketer*, Operationsmanager*innen und Analyst*innen, die repetitive Aufgaben automatisieren wollen
- Gründer*innen und Unternehmer*innen, die Prototypen bauen möchten, ohne eine*n Entwickler*in einzustellen
- Pädagog*innen und Forscher*innen, die KI-gestützte Workflows erkunden
- Alle, die neugierig darauf sind, was Claude bauen kann, aber über kein technisches Hintergrundwissen verfügen
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
