Die meisten stellen sich unter Claude Code ein weiteres Chatfenster vor. Das ist die Hälfte des Bildes — und genau die Hälfte, die dich nichts kostet, aber auch nichts spart. Der Unterschied liegt nicht in der Oberfläche, sondern darin, wer am Ende die Arbeit macht. Und wie viel Kontrolle du dabei behältst.
Ein Prompt — am Ende stehen ein recherchierter Beitrag und die passenden Slides.
Im Video läuft der komplette Ablauf einmal live durch: Der Agent recherchiert im Web, schreibt den Beitrag in unserer Marken-Stimme und baut daraus fertige HTML-Slides samt Bildern. Du siehst jeden Schritt in dem Moment, in dem er passiert — auch die Stellen, an denen das System vorher um Erlaubnis fragt.Zum Nachlesen steht darunter alles noch einmal in Ruhe: Pläne, Skills, Subagents.
Ein normaler KI-Chat ist wie ein Berater am Telefon. Du schilderst dein Problem, er sagt dir, was zu tun ist — tun musst du es am Ende trotzdem selbst.
Claude Code ist etwas anderes. Stell dir einen Mitarbeiter vor, der sich an deinen Rechner setzt: Er darf deine Dateien sehen, anlegen, ändern. Er darf im Internet nachschauen, deinen Browser steuern und, wenn du es erlaubst, andere Programme bedienen.
Er redet nicht nur über die Arbeit, er fasst mit an. Das Wort „darf" ist dabei der wichtige Teil, denn das entscheidest du.
Bei jedem Schritt, der etwas verändert, fragt das System vorher um Erlaubnis. Du siehst jede Handlung, bevor sie passiert, und kannst Ja oder Nein sagen. Du bleibst in der ganzen Kette der Chef: Der Assistent macht die Arbeit, du behältst die Entscheidung.
Bei claude.ai kannst du dich kostenfrei anmelden. Für Claude Code selbst brauchst du mindestens den Pro-Plan. Wer mehr Volumen braucht, geht auf Max weiter — für Teams gibt es Team beziehungsweise Enterprise.
Unsere Empfehlung: erst allein mit Max das System bauen, danach das Team auf Team beziehungsweise Enterprise umziehen. Einzelne Plätze lassen sich dort auf einen Premium-Sitz mit fünffacher Nutzung hochskalieren.
Der Datenschutzpunkt wird dabei oft übersehen. Bei den Einzelplänen Pro und Max bekommst du keinen Auftragsverarbeitungsvertrag, und Claude darf deine Chats grundsätzlich zum Training seiner Modelle nutzen. Bei Team oder Enterprise ist beides anders.
Wer sicherstellen will, dass Daten die EU gar nicht erst verlassen, kann Claude Code über einen Amazon-Bedrock-Account in Frankfurt beziehungsweise Europa hosten. Bei uns läuft es entsprechend getrennt: ein Teamplan für das Tagesgeschäft der Mitarbeiter, ein persönlicher Max-Account für den Systembau und für Maschinen, die mit öffentlichen Daten arbeiten — etwa unsere Lead-Recherche.
Nach Registrierung und Download von Claude Desktop (Windows oder Mac) siehst du zwei Bereiche: links Chat und Cowork, rechts Code.
Im Chat wählst du das Modell. Fable ist aktuell das stärkste, kostet dafür mehr Credits — das hebst du dir für komplexe Aufgaben und Planung auf. Danach folgen Opus, Sonnet und Haiku. Über „Erweitertes Denken" lässt du das System vor der Antwort länger nachrechnen, was bei anspruchsvolleren Fragen ein durchdachteres Ergebnis liefert.
Cowork geht einen Schritt weiter: Der Agent arbeitet nicht nur im Chat, sondern in einem Ordner auf deinem Rechner — der „Behausung des Agents". Genau hier kommen Skills ins Spiel, also wiederkehrende Aufgaben wie ein LinkedIn-Beitrag. Du zeigst dem System einmal, wie du es haben willst, es speichert das als Prozess, und du triggerst ihn danach per Slash-Befehl.
Im Video sieht man das live: Ein Prompt zum Thema „Claude-Cowork-Update" holt sich die hinterlegten Vorgaben, recherchiert im Web und schreibt den Beitrag inklusive Quellenangabe — jeder Schritt sichtbar dokumentiert. Ein zweiter Prompt macht daraus eine passende HTML-Slide-Deck-Version im eigenen Webinar-Stil, nach kurzem Feedback sogar mit eigenen Bildern statt Platzhaltern. Ganz ohne Designer.
Der Ordner selbst wird damit zur kompletten Claude-Welt: Skills, Unternehmenswissen, Struktur, alles an einem Ort, den das System vor der Arbeit liest.
Claude Code sieht ähnlich aus wie Cowork, ist aber fürs Bauen gedacht, nicht nur fürs Nutzen. Du kannst zwischen automatischer und manueller Genehmigung wählen — Auto überspringt die Rückfrage bei jedem Schritt, sobald dein Setup sauber steht.
Unsere eigene Faustregel: Systeme bauen wir in Code, im Alltag arbeiten wir in Cowork. Wer an der KI-Infrastruktur eines Unternehmens arbeitet, gehört in Code — rund 95 Prozent der eigenen Arbeitszeit läuft dort, Cowork nur unterwegs.
In Code zeigt sich der eigentliche Unterschied: Orchestrator-Skills, die mehrere Subagents in sich bündeln. Ein „LinkedIn-Paket" etwa startet auf einen Prompt hin einen Subagent, der recherchiert, und übergibt dessen Ergebnis an einen zweiten, der daraus ein Karussell baut — jeder Schritt dokumentiert, jeder Subagent für sich sichtbar.
Der Grund, warum das mehr ist als eine technische Spielerei, liegt im Kontextmanagement. Eine KI hat ein begrenztes Gedächtnis, ähnlich wie ein Mitarbeiter, der für eine Aufgabe nicht das gesamte Firmenarchiv auf den Tisch packt, sondern nur die zehn Blätter herausholt, die er braucht.
Wer stattdessen das komplette Unternehmenswissen auf einmal ins Fenster lädt, läuft irgendwann gegen die Grenze. Dann passiert das, was man „Lost in the middle" nennt: Anfang und Ende eines langen Kontexts werden noch berücksichtigt, was dazwischen liegt, geht verloren. Fehlt die Antwort im Teil, der übrig bleibt, denkt sich das System etwas aus.
Das nennen viele Halluzination. Meistens ist es keine — es ist ein Informationsproblem. Stellst du die richtige Information bereit, bekommst du auch die richtige Antwort.
Subagents lösen das, indem jeder in einem eigenen, separaten Kontextfenster läuft — nur die fertige Antwort kommt zurück ins Hauptfenster. So lassen sich mehrere solcher Fenster aneinanderreihen, für Aufgaben, die ein einzelnes Gespräch längst gesprengt hätten.
Dieser Abschnitt steht so nicht im Video — er kommt aus unserer eigenen Praxis beim Aufbau solcher Systeme.
Der häufigste Fehler beim Start ist der zu große erste Schritt. Nimm nicht den kompliziertesten Prozess deines Unternehmens, sondern die Aufgabe, die du diese Woche zum dritten Mal machst: einen wiederkehrenden Bericht, einen Beitrag, eine Angebotsvorlage.
Beschreibe sie einmal so ausführlich, wie du es einem neuen Mitarbeiter erklären würdest. Was ist der Anlass, welche Informationen gehören rein, wie sieht ein gutes Ergebnis aus, was ist tabu. Genau daraus wird dein erster Skill.
Dann drei, vier Durchläufe: laufen lassen, korrigieren, die Korrektur zurück in den Skill schreiben. Ab dem dritten Mal kommt in der Regel etwas heraus, das du ohne Nacharbeit verwenden kannst — und ab da spart die Sache wirklich Zeit, statt nur Eindruck zu machen.
Und bleib am Anfang bei der manuellen Freigabe. Sie kostet ein paar Klicks, zeigt dir aber genau, wo das System noch danebenliegt — bevor du ihm mehr Leine gibst.
Nichts davon braucht technisches Vorwissen. Alles, was im Video passiert, läuft in normaler Sprache, an genau den redundanten Aufgaben, die in den meisten Unternehmen noch von Hand erledigt werden.
KI ist aus unserer Sicht Chefsache — niemand kennt dein Unternehmen so gut wie du selbst. Wer sich einmal wirklich damit auseinandersetzt, hat das Thema danach für sich erledigt, statt ständig das Gefühl zu haben, hinterherzuhinken.
