[{"data":1,"prerenderedAt":757},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":3,"navigation-de-de":38,"banner-de-de":441,"footer-de-de":451,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":656,"blog-related-posts-de-de-getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":670,"assessment-promotions-de-de":709,"next-steps-de-de":747},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat.yml","Getting Started With Gitlab Duo Agentic Chat",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Chat-Interface kennenlernen, Model- und Agent-Auswahl verstehen sowie Best Practices für effektive KI-Kollaboration über Web UI und IDEs hinweg.","GitLab Duo Agentic Chat – Erste Schritte","*Teil 2 des achtteiligen Leitfadens [GitLab Duo Agent Platform – Der komplette Einstieg](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), in dem du lernst, KI-Agents und Workflows im Development Lifecycle zu erstellen und bereitzustellen. Von der ersten Interaktion bis zu produktionsreifen Automatisierungs-Workflows mit vollständiger Anpassung.*\n\n**In diesem Artikel:**\n\n* [Was ist GitLab Duo Agentic Chat?](#was-ist-gitlab-duo-agentic-chat)\n* [GitLab Duo Agentic Chat aufrufen](#gitlab-duo-agentic-chat-aufrufen)\n* [Model-Auswahl](#model-auswahl)\n* [Agent-Auswahl](#agent-auswahl)\n* [Häufige Use Cases](#häufige-use-cases)\n* [Troubleshooting](#troubleshooting)\n\n## Was ist GitLab Duo Agentic Chat?\n\nGitLab Duo Agentic Chat ist die primäre Schnittstelle zur Interaktion mit KI-Agents über den Development Workflow hinweg. Anders als einfache Q&A-Chatbots, die nur Fragen beantworten, ist es ein autonomer KI-Kollaborationspartner, der in deinem Namen Aktionen durchführen kann: Code erstellen und modifizieren, Merge Requests öffnen, Issues/Epics triagen und aktualisieren sowie Workflows mit vollem SDLC-Plattformkontext ausführen. Dabei bleibt man bei jedem Schritt informiert.\n\n> 🎯 **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/)** heute ausprobieren!\n\n**Schlüsselfunktionen:**\n\n* **Code-Operationen:** Dateien erstellen, Code editieren und Merge Requests öffnen.\n* **Projekt-Insights:** Issues, Epics, Merge Requests, Git Commits, CI/CD-Pipelines, Analytics (GLQL) und Security Scans abfragen.\n* **Umsetzbare Aufgaben:** Issues und Epics triagen, aktualisieren oder erstellen, Vulnerabilities beheben, Dokumentation und Tests generieren, fehlerhafte CI/CD-Pipelines fixen.\n* **Kontext-Awareness:** Konversationshistorie merken, Projekt-Architektur verstehen sowie Codebase, Wiki und GitLab Docs durchsuchen.\n* **Erweiterbarkeit:** Mit externen Services über Model Context Protocol (MCP) integrieren.\n* **Multi-Agent-Support:** Spezialisierte Agents für unterschiedliche Aufgaben nutzen.\n\n> **🎯 Jetzt ausprobieren:** [Interaktive Demo von GitLab Duo Agentic Chat](https://gitlab.navattic.com/duo-agentic-chat) — Chat-Interface und Features erkunden.\n\n## GitLab Duo Agentic Chat aufrufen\n\n| Umgebung          | Zugriff wie                                             | Hinweise                                            |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |\n| **Web UI**        | Duo-Icon oben rechts klicken                            | Persistentes Panel, bleibt beim Navigieren geöffnet |\n| **VS Code**       | Primary Side Bar > GitLab Duo Agent Platform > Chat-Tab | In IDE-Workflow integriert                          |\n| **JetBrains**     | Tool-Fenster > GitLab Duo Agent Platform > Chat-Tab     | Verfügbar in IntelliJ, PyCharm etc.                 |\n| **Visual Studio** | Extensions > GitLab > „Open Agentic Chat\"               | Nur Windows, GitLab 18.3+                           |\n\n### Web-UI-Panel-Features\n\n* **Collapsed:** Icon oben rechts sichtbar\n* **Panel open:** Sidebar schiebt sich aus (~400px Breite)\n* **Maximized:** Expandiert für detaillierte Antworten\n\n![GitLab project with the Duo chat panel opened](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"GitLab-Projekt mit geöffnetem Duo Chat Panel\")\n\n## Model-Auswahl\n\nLarge Language Models ([LLMs](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) zeichnen sich bei unterschiedlichen Aufgaben und Wissensanforderungen aus. Bei Bedarf das richtige Model für die Anforderungen wählen.\n\n![Model selection in Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765458800/jwryhqjmaq4flp7711wf.png \"Model-Auswahl in GitLab Duo Chat\")\n\n### Konfigurationsebenen\n\n* **Group-Level:** Vom Group Owner festgelegt, gilt für alle User\n* **User-Level:** Individuelle Kontrolle, wenn Group es erlaubt\n\n## Agent-Auswahl\n\nAgents sind spezialisierte KI-Kollaborationspartner für spezifische Aufgaben. Zwischen ihnen wechseln basierend auf den Anforderungen:\n\n| Agent                | Beschreibung                                                  | Wofür nutzen                                                                                                     |\n| -------------------- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **GitLab Duo**       | Allzweck-Entwicklungskollaboration (Default-Agent)            | Einstieg; Fragen zu Algorithmen, Architektur und Design-Patterns; Debugging, Refactoring und Code-Erklärung      |\n| **Planner**          | Produktmanagement- und Planungs-Workflows                     | Issue-Erstellung, Epic-Planung, Roadmap-Assistenz, Attention Triage                                              |\n| **Security Analyst** | Vulnerability Management und Security-Workflows               | Security-Impact-Analyse, Vulnerability Triage, Remediation                                                       |\n| **Data Analyst**     | Daten über GitLab hinweg querien, visualisieren und aufzeigen | Volumen-Analyse, Team-Performance, Trend-Analyse, Status-Monitoring, Work-Item-Discovery, GLQL-Query-Generierung |\n| **Custom Agents**    | Vom Team für spezifische Anforderungen erstellt               | Teamspezifische Workflows, Domain-Expertise                                                                      |\n\n### Agent-Auswahl\n\n![Agent selection in Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373437/todfyhlfhnhgclpecbhu.png \"Agent-Auswahl in GitLab Duo Chat\")\n\n### Agents wechseln\n\n1. GitLab Duo Agentic Chat öffnen.\n2. IDE: Agent-Dropdown klicken (unter Model Selector).\n3. Web UI: Neuen Chat erstellen.\n4. Benötigten Agent auswählen.\n\n![Model selection in IDE](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/zwebhhswfp4cs3vjpesk.png \"Model-Auswahl in IDE\")\n\n![Model selection in UI](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/xn8yxafnnevdnxjtodhw.png \"Model-Auswahl in UI\")\n\n## Häufige Use Cases\n\n### Issue Management und Triage\n\nFür Issue-Management- und Planungs-Workflows den **[Planner Agent](https://about.gitlab.com/de-de/blog/ace-your-planning-without-the-context-switching/)** nutzen – einen spezialisierten Agent für Produktmanagement-Aufgaben.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"List all open issues labeled 'bug' and 'high-priority' created in the last 30 days.\"\n* \"Create an issue for implementing user authentication with OAuth2, include acceptance criteria and technical requirements.\"\n* \"Analyze Issue #456 and suggest related issues that might have the same root cause.\"\n* \"Break down Epic #123 into smaller tasks with estimated complexity.\"\n\n### Vulnerability-Analyse und Remediation\n\nFür Security-Workflows den **[Security Analyst Agent](https://about.gitlab.com/de-de/blog/vulnerability-triage-made-simple-with-gitlab-security-analyst-agent/)** nutzen – einen spezialisierten Agent für Vulnerability Management und Remediation.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Show me all critical vulnerabilities in the latest pipeline scan.\"\n* \"Triage all vulnerabilities from the latest security scan and identify which are false positives.\"\n* \"Explain vulnerability #789 in simple terms and show me where it's located in the code.\"\n* \"What's the recommended fix for the SQL injection vulnerability in the user search endpoint?\"\n* \"Create an MR to fix the XSS vulnerability found in `src/components/UserProfile.vue`.\"\n\n### Code-Verständnis und Dokumentation\n\nAntworten zur Codebase erhalten, ohne Dateien manuell durchsuchen zu müssen – mit dem GitLab Duo Agent.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"How does the authentication flow work in this application?\"\n* \"Find all places where the `sendEmail` function is called.\"\n* \"Explain what the `calculateDiscount` method does in `src/pricing/calculator.ts`.\"\n* \"Generate documentation for the API endpoints in `src/api/routes/`.\"\n* \"What design patterns are used in the `src/services/` directory?\"\n\n### Onboarding in ein neues Projekt\n\nSchnell in einem neuen Projekt auf den neuesten Stand kommen durch Verstehen von Architektur, Setup und Dependencies – mit dem **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Give me an overview of this project's architecture and main components.\"\n* \"Where is the database schema defined?\"\n* \"How do I set up my local development environment?\"\n* \"What are the main dependencies and what do they do?\"\n\n### Debugging und Pipeline-Troubleshooting\n\nProbleme in Code und CI/CD-Pipelines schnell identifizieren und lösen mit KI-gestützter Analyse – mittels **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Why is the CI/CD pipeline failing on the test stage?\"\n* \"Analyze the error logs from Job #12345 and suggest fixes.\"\n* \"Why did Pipeline #9876 fail? Show me the error logs from the failed deployment job.\"\n* \"The application crashes when processing large files. Help me debug this.\"\n* \"Review the recent commits that might have caused the performance regression.\"\n* \"How can I optimize the build time for this pipeline?\"\n* \"Create a new CI/CD job to run security scans on every MR.\"\n\n### Code Review und Quality Improvement\n\nKI-Assistenz bei Code Reviews erhalten, um Probleme zu erkennen und Code-Qualität zu verbessern – mit einem **Custom Agent**, der auf Team-Coding-Standards und Best Practices trainiert ist.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Review MR !234 for potential bugs and security issues.\"\n* \"Suggest performance optimizations for the database queries in this MR.\"\n* \"Check if MR !456 follows our coding standards and best practices.\"\n* \"Identify any accessibility issues in the new UI components.\"\n\n### Feature-Implementation\n\nEntwicklung beschleunigen durch Generieren von Code, Tests und Dokumentation – mit dem **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Create a REST API endpoint for user registration with validation.\"\n* \"Generate unit tests for the `OrderService` class with 80% coverage.\"\n* \"Implement pagination for the product listing page.\"\n* \"Add error handling and logging to the file upload functionality.\"\n\n### Refactoring und Code-Improvement\n\nBestehenden Code modernisieren und verbessern mit KI-Anleitung – mittels **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Refactor the `UserController` to follow SOLID principles.\"\n* \"Convert this JavaScript file to TypeScript with proper type definitions.\"\n* \"Suggest improvements to make this function more testable.\"\n* \"Identify code duplication in the `src/utils/` directory and suggest how to consolidate it.\"\n* \"Modernize the project from Java 8 to 21. Follow the guidance in Epic 188.\"\n* \"Create a migration plan for modernizing the COBOL mainframe code, and evaluate Java/Python.\"\n\n## Troubleshooting\n\n| Problem                           | Mögliche Ursachen                                       | Lösungen                                                               |\n| --------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |\n| **Chat erscheint nicht**          | • Duo nicht aktiviert\u003Cbr>• Unzureichende Berechtigungen | • GitLab Duo für Projekt aktivieren\u003Cbr>• Developer+-Rolle verifizieren |\n| **Model-Auswahl nicht verfügbar** | • Group-Policy gesperrt\u003Cbr>• Version zu alt             | • Mit Group Owner prüfen\u003Cbr>• Auf GitLab 18.4+ upgraden                |\n\nWeitere Troubleshooting-Tipps finden sich in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/troubleshooting/).\n\n## Was als Nächstes kommt\n\nGitLab Duo Agentic Chat wird in IDEs und der GitLab UI unterstützt. Künftige Releases bringen Terminal-Support mit GitLab Duo CLI, aktuell in Entwicklung. Das [Product Epic](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/work_items/19070) für weitere Einblicke verfolgen.\nNachdem du GitLab Duo Agentic Chat kennengelernt hast, erkunde die verschiedenen Agent-Typen und wie Custom Agents erstellt werden – in [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Foundational Agents erkunden, Custom Agents für das Team erstellen und External Agents wie Claude Code und OpenAI Codex integrieren.\n\n## Ressourcen\n\n* [GitLab Duo Agentic Chat-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n\n- - -\n\n**Nächster Teil:** [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n\n**Vorheriger Teil:** [Teil 1: Einführung in GitLab Duo Agent Platform](/de-de/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)","yml",{},true,"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",{"noIndex":12,"title":25,"description":32,"ogImage":33},"Agentic Chat kennenlernen, Model- und Agent-Auswahl verstehen, Best Practices für effiziente KI-Kollaboration in Web UI und 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KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[676],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","KI-gestützte Coding-Tools helfen Entwicklerinnen und Entwicklern, Code schneller zu schreiben. Warum liefern Teams trotzdem nicht schneller?\nWeil Coding nur 20 % des Software-Delivery-Lifecycles ausmacht. Die restlichen 80 % werden zum Engpass: Code-Review-Rückstände wachsen, Security-Scans halten nicht Schritt, Dokumentation bleibt liegen, und manueller Koordinationsaufwand steigt.\nDieselben KI-Fähigkeiten, die das individuelle Coding beschleunigen, lassen sich auf den gesamten Softwarelebenszyklus ausdehnen – von der Planung über Code-Review und Security bis hin zu Tests und Debugging. Nachfolgend finden sich 10 einsatzbereite Prompts aus der [GitLab Duo Agent Platform Prompt Library](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), die typische Team-Engpässe systematisch adressieren.\n\n## Wie wird Code Review vom Engpass zum Beschleuniger?\nTeams erstellen Merge Requests schneller, wenn KI beim Coding unterstützt – doch menschliche Reviewer können kaum mithalten, wenn Review-Zyklen von Stunden auf Tage anwachsen. KI übernimmt Routineprüfungen wie logische Fehler und API-Vertragsverletzungen, damit Reviewer sich auf Architektur und Geschäftslogik konzentrieren können.\n\n### MR auf logische Fehler prüfen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n**Warum das hilft**: Automatische Linter erkennen Syntaxfehler – logische Fehler erfordern das Verständnis der Absicht hinter dem Code. Dieser Prompt findet Bugs, bevor Reviewer überhaupt einen Blick darauf werfen, und reduziert Review-Zyklen häufig auf eine einzige Freigaberunde.\n\n### Breaking Changes im MR identifizieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n\n1. API signature changes\n\n2. Removed or renamed public methods\n\n3. Changed return types\n\n4. Modified database schemas\n\n5. Breaking configuration changes\n\n```\n**Warum das hilft**: Breaking Changes, die erst beim Deployment auffallen, erzwingen Rollbacks und verursachen Incidents. Dieser Prompt verlagert die Erkennung in die MR-Phase – wo Korrekturen deutlich weniger aufwändig sind.\n\n## Wie lässt sich Security nach links verschieben, ohne den Prozess zu verlangsamen?\nSecurity-Scans erzeugen Hunderte von Befunden. Security-Teams triagieren manuell, während Entwicklerinnen und Entwickler auf Deployment-Freigaben warten. Der Großteil der Befunde sind False Positives oder Niedrigrisiko-Probleme – die tatsächlichen Bedrohungen herauszufiltern kostet Zeit und Expertise. KI priorisiert Befunde nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit und unterstützt bei der Behebung häufiger Schwachstellen, sodass Security-Teams sich auf die relevanten Bedrohungen konzentrieren können.\n\n### Security-Scan-Ergebnisse analysieren\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n\n1. Assess real risk vs false positive\n\n2. Explain the vulnerability\n\n3. Suggest remediation\n\n4. Prioritize by severity\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt hilft Security-Teams, sich auf die Befunde zu konzentrieren, die tatsächlich relevant sind – und reduziert die Zeit bis zur Behebung von Wochen auf Tage.\n\n### Code auf Sicherheitsprobleme prüfen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n\n1. Injection vulnerabilities\n\n2. Authentication/authorization flaws\n\n3. Data exposure risks\n\n4. Insecure dependencies\n\n5. Cryptographic issues\n\n```\n**Warum das hilft**: Herkömmliche Security-Reviews finden statt, nachdem Code geschrieben wurde. Dieser Prompt ermöglicht es, Sicherheitsprobleme vor dem Erstellen eines MR zu erkennen und zu beheben – und eliminiert die Abstimmungsschleifen, die Deployments verzögern.\n\n## Wie bleibt Dokumentation mit dem Code auf dem neuesten Stand?\nCode ändert sich schneller als Dokumentation. Neue Teammitglieder benötigen Wochen für das Onboarding, weil Docs veraltet oder unvollständig sind. Dokumentation wird stets als wichtig erkannt, aber bei Deadlines zuerst verschoben. Automatisierte Generierung und Aktualisierung als Teil des Standard-Workflows hält Docs aktuell – ohne zusätzlichen Aufwand.\n\n### Release Notes aus MRs generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate release notes for these merged MRs:\n\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n\n1. New features\n\n2. Bug fixes\n\n3. Performance improvements\n\n4. Breaking changes\n\n5. Deprecations\n\n```\n**Warum das hilft**: Die manuelle Zusammenstellung von Release Notes dauert Stunden und enthält häufig Lücken oder Fehler. Automatisierte Generierung stellt sicher, dass jedes Release vollständige Notes erhält – ohne zusätzlichen Aufwand im Release-Prozess.\n\n### Dokumentation nach Code-Änderungen aktualisieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n\n1. README files\n\n2. API documentation\n\n3. Architecture diagrams\n\n4. Onboarding guides\n\n```\n**Warum das hilft**: Dokumentation driftet, weil Teams nach Code-Änderungen nicht immer im Blick haben, welche Docs betroffen sind. Dieser Prompt macht Dokumentationspflege zum Teil des Entwicklungsworkflows – statt einer Aufgabe, die aufgeschoben wird.\n\n## Wie lässt sich Planungskomplexität systematisch aufbrechen?\nGroße Features bleiben in der Planungsphase stecken. KI kann komplexe Arbeit strukturiert in konkrete, umsetzbare Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten und Akzeptanzkriterien zerlegen – und so wochenlange Abstimmung in fokussierte Implementierung verwandeln.\n\n### Epic in Issues aufteilen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Agent**: Duo Planner\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n\n1. Technical dependencies\n\n2. Reasonable issue sizes\n\n3. Clear acceptance criteria\n\n4. Logical implementation order\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt verwandelt eine Woche Planungsmeetings in 30 Minuten KI-gestützte Zerlegung – gefolgt von einer Teamabstimmung. Teams starten früher mit der Implementierung und mit klarerer Ausrichtung.\n\n## Wie lässt sich Testabdeckung ausbauen, ohne den Aufwand zu erhöhen?\nEntwicklerinnen und Entwickler schreiben Code schneller, aber wenn Tests nicht mithalten, sinkt die Testabdeckung und Fehler gelangen in die Produktion. Tests manuell zu schreiben ist aufwändig – und unter Zeitdruck werden Randfälle übersehen. Automatisch generierte Tests bedeuten: prüfen und anpassen statt von Grund auf neu schreiben.\n\n### Unit-Tests generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n\n1. Happy path\n\n2. Edge cases\n\n3. Error conditions\n\n4. Boundary values\n\n5. Invalid inputs\n\n```\n**Warum das hilft**: Manuelle Tests sind aufwändig, und Randfälle werden unter Zeitdruck oft übersehen. Dieser Prompt generiert umfassende Test-Suites, die Entwicklerinnen und Entwickler prüfen und anpassen – statt von Grund auf zu schreiben.\n\n### Lücken in der Testabdeckung erkennen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n\n1. Untested functions/methods\n\n2. Uncovered edge cases\n\n3. Missing error scenario tests\n\n4. Integration points without tests\n\n5. Priority areas to test next\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt zeigt blinde Flecken in der Test-Suite auf, bevor sie zu Production-Incidents werden. Teams können die Abdeckung dort systematisch verbessern, wo es am meisten zählt.\n\n## Wie lässt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzen?\nProduction-Incidents dauern Stunden in der Diagnose. Entwicklerinnen und Entwickler durchsuchen Logs und Stack Traces, während Nutzerinnen und Nutzer Ausfälle erleben. KI beschleunigt die Ursachenanalyse durch Auswertung komplexer Fehlermeldungen und konkrete Lösungsvorschläge – und verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.\n\n### Fehlerhafte Pipeline debuggen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Debugging\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\n\nStage: [STAGE]\n\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n\n1. Identify the root cause\n\n2. Suggest a fix\n\n3. Explain why it started failing\n\n4. Prevent similar issues\n\n```\n**Warum das hilft**: CI/CD-Ausfälle blockieren das gesamte Team. Dieser Prompt analysiert Fehler in Sekunden statt in den 15 bis 30 Minuten, die Entwicklerinnen und Entwickler typischerweise für die Fehlersuche benötigen.\n\n## Von individuellen Gewinnen zu echter Team-Beschleunigung\nDiese Prompts stehen für einen Ansatz, der KI nicht nur beim individuellen Coding einsetzt, sondern an den Stellen, die Team-Velocity tatsächlich begrenzen: Koordination, Qualitätssicherung und Wissenstransfer.\nDie [vollständige Prompt-Bibliothek](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) enthält mehr als 100 Prompts für alle Phasen des Softwarelebenszyklus – von Planung und Entwicklung über Security und Testing bis hin zu Deployment und Betrieb. Jeder Prompt ist nach Komplexitätsstufe (Einstieg, Fortgeschritten, Experte) und Anwendungsfall kategorisiert.\nMit Prompts der Stufe „Einstieg\" lässt sich am dringendsten Engpass beginnen. Ziel ist nicht schnelleres Coding allein – sondern zuverlässigere, qualitativ hochwertigere Software-Lieferung von der Planung bis zur Produktion.",[16,681],"DevOps platform",{"featured":12,"template":13,"slug":683},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":685,"config":695},{"title":686,"description":687,"heroImage":688,"authors":689,"date":691,"body":692,"category":9,"tags":693},"KI erkennt Schwachstellen – aber wer verantwortet das Risiko?","KI-gestützte Schwachstellenerkennung entwickelt sich schnell, doch Durchsetzung, Governance und Supply-Chain-Sicherheit erfordern eine integrierte Plattform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[690],"Omer Azaria","2026-02-27","Anthropic hat kürzlich Claude Code Security angekündigt – ein KI-System, das Schwachstellen erkennt und Korrekturen vorschlägt. Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. Sie ist das Fundament, das KI-gestützte Entwicklung im Unternehmensmaßstab vertrauenswürdig macht.\n\n## LLMs sehen Code, Plattformen sehen Kontext\n\nEin Large Language Model ([LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) bewertet Code isoliert. Eine Enterprise Application Security-Plattform versteht Kontext. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil Risikoentscheidungen kontextabhängig sind:\n\n* Wer hat die Änderung vorgenommen?\n* Wie kritisch ist die Anwendung für das Unternehmen?\n* Wie interagiert sie mit Infrastruktur und Abhängigkeiten?\n* Liegt die Schwachstelle in Code, der tatsächlich in der Produktion erreichbar ist, oder in einer Abhängigkeit, die nie ausgeführt wird?\n* Ist sie in der Produktion tatsächlich ausnutzbar – angesichts der Art, wie die Anwendung läuft, ihrer APIs und der sie umgebenden Umgebung?\n\nSicherheitsentscheidungen hängen von diesem Kontext ab. Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/de-de/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/de-de/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[16,694],"security",{"featured":29,"template":13,"slug":696},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":698,"config":707},{"title":699,"description":700,"authors":701,"heroImage":703,"date":704,"body":705,"category":9,"tags":706},"Wie GitLab Duo Agent Platform und Claude Softwareentwicklung beschleunigen","Wie externe KI-Modelle wie Claude von Anthropic Code-Generierung, Code-Reviews und Pipeline-Erstellung direkt in GitLab übernehmen.",[702],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-02-26","KI-Assistenten steigern die Produktivität einzelner Entwicklungsteams – aber sie arbeiten oft isoliert vom eigentlichen Entwicklungs-Workflow. Das Ergebnis: Kontextwechsel zwischen Tools, manuelle Übertragung von KI-Vorschlägen in ausführbaren Code und Routineaufgaben, die automatisiert werden könnten.\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) schließt diese Lücke: Externe KI-Modelle wie Anthropics Claude oder OpenAIs Codex lassen sich direkt in GitLab einbinden und als Agenten konfigurieren, die den Projektkontext kennen, Coding-Standards einhalten und komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.\n\nCesar Saavedra, Developer Advocate bei GitLab, zeigt in seinem Video drei aufeinander aufbauende Anwendungsfälle – vom leeren Projekt bis zum Container-Image in der Registry.\n\n## Von der Idee zum Code\nAusgangspunkt ist ein leeres GitLab-Projekt mit einem Issue, das die Anforderungen an eine Java-Webanwendung beschreibt. Der externe Agent liest den Issue, analysiert die Spezifikationen und generiert eine vollständige Full-Stack-Anwendung: Backend-Java-Klassen, Frontend-Dateien (HTML/CSS/JavaScript) und Build-Konfiguration. Das Ergebnis landet als Merge Request mit vollständigem Code – bereit zur Überprüfung.\n\n## Code-Review durch denselben Agenten\nIm zweiten Schritt übernimmt derselbe Agent die Code-Review des soeben erstellten Merge Requests. Per Erwähnung im MR-Kommentar liefert er eine strukturierte Analyse: Stärken, kritische Probleme, mittlere und kleinere Verbesserungspunkte, Security-Assessment, Testhinweise, Code-Metriken und einen Approval-Status. Senior-Entwicklungsteams werden von Routineprüfungen entlastet und können sich auf Architekturentscheidungen konzentrieren.\n\n## Pipeline und Container-Image auf Anfrage\nDer generierte Code enthält noch keine CI/CD-Pipeline. Eine Anfrage im Merge Request genügt: Der Agent erstellt ein Dockerfile mit passenden Basis-Images für die im pom.xml definierte Java-Version, eine vollständige Pipeline mit Build-, Docker- und Deploy-Stages sowie das fertige Container-Image im integrierten GitLab Container Registry – ohne manuelle Konfiguration.\n\n## Mehr erfahren\nDie vollständige Videodemonstration mit Screenshots aller Schritte ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development/) verfügbar. Einen Einstieg in die GitLab Duo Agent Platform bietet außerdem der [Getting Started Guide](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[17,16,18],{"featured":12,"template":13,"slug":708},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"promotions":710},[711,724,736],{"id":712,"categories":713,"header":714,"text":715,"button":716,"image":721},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":717,"config":718},"Get your AI maturity score",{"href":719,"dataGaName":720,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":722},{"src":723},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":725,"categories":726,"header":728,"text":715,"button":729,"image":733},"devops-modernization",[17,727],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":730,"config":731},"Get your DevOps maturity score",{"href":732,"dataGaName":720,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":737,"categories":738,"header":739,"text":715,"button":740,"image":744},"security-modernization",[694],"Are you trading speed for security?",{"text":741,"config":742},"Get your security maturity score",{"href":743,"dataGaName":720,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":748,"blurb":749,"button":750,"secondaryButton":755},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":751,"config":752},"Kostenlosen Test starten",{"href":753,"dataGaName":49,"dataGaLocation":754},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":51,"config":756},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":754},1773871183385]