[{"data":1,"prerenderedAt":756},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":3,"navigation-de-de":39,"banner-de-de":443,"footer-de-de":453,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":658,"blog-related-posts-de-de-customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":672,"assessment-promotions-de-de":708,"next-steps-de-de":746},{"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":35,"tagSlugs":36,"__hash__":38},"blogPosts/de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows.yml","Customizing Gitlab Duo Chat Rules Prompts Workflows",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",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","GitLab Duo Agent Platform an Team-Workflows anpassen. Chat-Regeln konfigurieren, System-Prompts erstellen, Agent-Tools einrichten und Flows anpassen.","GitLab Duo Agent Platform anpassen: Chat-Regeln, Prompts und Workflows","*Teil 8 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* [Einführung in die Anpassung](#einführung-in-die-anpassung)\n* [Agent-Verhalten anpassen](#teil-1-agent-verhalten-anpassen)\n* [Funktionen mit MCP erweitern](#teil-2-funktionen-mit-mcp-erweitern)\n* [Custom Agents und Flows erstellen](#teil-3-custom-agents-und-flows-erstellen)\n\n> 🎯 [**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) heute ausprobieren!\n## Einführung in die Anpassung\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) bietet sofort leistungsstarke Funktionen. Durch Anpassung an die spezifischen Team-Anforderungen lässt sich noch größerer Nutzen erzielen. GitLab bietet flexible Anpassungsoptionen auf mehreren Ebenen:\n\n- **User-Level**: Persönliche Präferenzen über alle Projekte hinweg (Custom Rules, AGENTS.md, MCP-Config)\n- **Workspace-Level**: Projektspezifische Konfigurationen (Custom Rules, AGENTS.md, MCP-Config)\n- **Project-Level**: Custom Agents und Flows, die innerhalb eines spezifischen Projekts erstellt und verwaltet werden\n\n## Teil 1: Agent-Verhalten anpassen\n\n### Custom Rules\n\n[Custom Rules](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/) liefern Anweisungen für Agents und Flows und gewährleisten konsistentes Verhalten im Team ohne Wiederholungen – beispielsweise für Entwicklungs-Style-Guides oder Test-Ausführung.\n\nNavigation: **IDE-Workspace oder User-Konfigurationsverzeichnis**.\n\n### Custom Rules auf User-Level\n\nUser-Level-Regeln gelten für alle Projekte und Workspaces.\n\nDetaillierte Anweisungen zum Erstellen von User-Level Custom Rules finden sich in der [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/#create-user-level-custom-rules).\n**Datei erstellen:** `~/.gitlab/duo/chat-rules.md` im Home-Verzeichnis.\n**Beispielregeln:**\n\n```markdown - Immer TypeScript für neuen Code verwenden, nie JavaScript\n- JSDoc-Kommentare für alle Funktionen inkludieren\n- Einfache Anführungszeichen für Strings nutzen\n- Bestehenden Code-Style im Repository befolgen\n- Prägnante Erklärungen verfassen, ausführliche Beschreibungen vermeiden\n- Tests für alle Code-Änderungen vorschlagen\n- async/await anstatt Promises verwenden\n```\n\n### Custom Rules auf Workspace-Level\n\nWorkspace-Regeln gelten nur für ein spezifisches Projekt und überschreiben User-Level-Regeln für dieses Projekt.\n\n**Datei erstellen:** `.gitlab/duo/chat-rules.md` im Projekt-Root.\n\n**Beispielregeln für ein Vue.js-Projekt:**\n\n```markdown\n- Vue 3 Composition API mit `\u003Cscript setup>` verwenden\n- Immer TypeScript-Typen für Props inkludieren\n- Scoped Styles mit SCSS nutzen\n- Slippers UI Design System befolgen\n- Komponenten unter 300 Zeilen halten\n- Kebab-Case für Komponentennamen verwenden\n- Accessibility-Attribute inkludieren (aria-*, role)\n```\n\n### Best Practices für Custom Rules\n\n- **Spezifisch sein**: „Einfache Anführungszeichen verwenden\" ist besser als „Style Guide befolgen\".\n- **Priorisieren**: Wichtigste Regeln zuerst auflisten.\n- **Team-Fokus**: Regeln sollten Team-Standards widerspiegeln, nicht persönliche Präferenzen.\n- **Umsetzbar**: Regeln sollten klar genug für KI-Agents sein.\n- **Wartbar**: Regeln aktualisieren, wenn sich Standards ändern.\n- **Konflikte vermeiden**: Nicht dem tatsächlichen Code-Style der Codebase widersprechen.\n\n**Tipp:** Code Owners nutzen, um zu verwalten, wer Änderungen an `.gitlab/duo/chat-rules.md` genehmigt.\n\nEin detailliertes Use-Case-Tutorial für Custom Rules findet sich im [Custom Rules in GitLab Duo Agentic Chat Deep-Dive-Blogpost](https://about.gitlab.com/de-de/blog/custom-rules-duo-agentic-chat-deep-dive/).\n\n## AGENTS.md für Agent-Verhalten-Anpassung\n\n[AGENTS.md](https://agents.md/) ist eine Industrie-Standard-Datei zur Anpassung von Agent-Verhalten. Sie ermöglicht die Definition, wie sich Agents in Chat-Konversationen, Foundational Flows und Custom Flows verhalten sollen, ohne die Agents selbst zu modifizieren.\n\n**Unterschied zu Custom Rules:** AGENTS.md wird von allen Agents und Flows (foundational und custom) genutzt. Die Datei folgt einem Industrie-Standard, den auch andere KI-Tools verwenden können – beispielsweise Claude Code als [External Agent](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/). AGENTS.md nutzen, wenn Anweisungen über mehrere Kontexte hinweg gelten sollen.\n\n**User-Level** (gilt für alle Projekte und Workspaces):\n- macOS/Linux: `~/.gitlab/duo/AGENTS.md`\n\n- Windows: `%APPDATA%\\GitLab\\duo\\AGENTS.md`\n\n**Workspace-Level** (gilt für ein spezifisches Projekt):\n- `AGENTS.md` im Projekt-Root erstellen.\n\n**Subdirectory-Level** (gilt für spezifische Verzeichnisse in Monorepos):\n- `AGENTS.md` in Subdirectories für kontextspezifische Anweisungen erstellen.\n\n**Funktionsweise:**\n- User-Level AGENTS.md gilt global über alle Projekte hinweg.\n- Workspace-Level AGENTS.md gilt für ein spezifisches Projekt.\n- Subdirectory-Level AGENTS.md-Dateien liefern Kontext für spezifische Codebase-Teile.\n- Agents und Flows kombinieren Anweisungen von allen anwendbaren Ebenen.\n- Neu hinzugefügte oder aktualisierte AGENTS.md-Anweisungen erfordern das Auslösen neuer Flows oder das Starten eines neuen Chats mit einem (Custom) Agent.\n\n### Was AGENTS.md steuert\n\n- Agent-Persönlichkeit und Ton\n- Projektspezifische Anweisungen\n- Coding-Standards und Konventionen\n- Tool-Nutzungspräferenzen\n- Output-Formatierungsanforderungen\n- Repository-Struktur und Organisation\n\n### AGENTS.md-Beispiel\n\n```markdown\n# Agent-Anpassung für unser Projekt\n## Allgemeine Richtlinien\n- Code-Qualität immer über Geschwindigkeit priorisieren\n- Architektur-Patterns des Projekts befolgen\n- Bestehende Code-Beispiele bei Änderungsvorschlägen referenzieren\n- Bei mehrdeutigen Anforderungen um Klärung bitten\n## Code-Style\n- TypeScript für neuen Code verwenden\n- ESLint-Konfiguration im Projekt befolgen\n- Unit-Tests für alle neuen Funktionen inkludieren\n- Beschreibende Variablennamen nutzen (keine Einzelbuchstaben außer Schleifen)\n## Dokumentation\n- JSDoc-Kommentare zu allen öffentlichen Funktionen hinzufügen\n- README.md bei neuen Features aktualisieren\n- Beispiele in Code-Kommentaren inkludieren\n## Sicherheit\n- Nie Secrets oder API-Keys hartcodiert vorschlagen\n- User-Input immer validieren\n- Parametrisierte Queries für Datenbankoperationen verwenden\n- Potenzielle Sicherheitsprobleme sofort kennzeichnen\n```\n\n### Best Practices für AGENTS.md\n\n- **Spezifisch sein**: Konkrete Beispiele aus dem Projekt inkludieren.\n- **Prägnant halten**: Fokus auf das Projektspezifische.\n- **Versionskontrolle**: Im Repository committen und Änderungen nachverfolgen.\n- **Team-Alignment**: Mit dem Team diskutieren, bevor finalisiert wird.\n- **Regelmäßig aktualisieren**: Bei Projekt-Evolution verfeinern.\n- **Repository-Struktur dokumentieren**: Agents helfen, die Codebase-Organisation zu verstehen.\n\n### Anforderungen\n- GitLab 18.8 oder höher\n- Für VS Code: GitLab Workflow Extension 6.60 oder höher\n- Für JetBrains: GitLab Plugin 3.26.0 oder höher\n- Für Flows: Flow-Konfiguration aktualisieren, um auf `user_rule`-Kontext zuzugreifen\n\n[Mehr über AGENTS.md erfahren](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/).\n\n### Custom Review Instructions\n\n[Custom Review Instructions](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/) liefern spezifische Richtlinien für den [Code Review Foundational Flow](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/). Die Instructions gewährleisten konsistente Code-Review-Standards und lassen sich auf spezifische Dateitypen im Projekt anpassen.\n\n\n**Datei erstellen:** `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml` im Projekt-Root.\n\n**Beispiel Review Instructions:**\n\n```yaml\ninstructions:\n  - name: Ruby Style Guide\n    fileFilters:\n      - \"*.rb\"           # Ruby-Dateien im Root-Verzeichnis\n      - \"lib/**/*.rb\"    # Ruby-Dateien in lib und Subdirectories\n      - \"!spec/**/*.rb\"  # Test-Dateien ausschließen\n    instructions: |\n      1. Alle Methoden mit ordnungsgemäßer Dokumentation sicherstellen\n      2. Ruby-Style-Guide-Konventionen befolgen\n      3. Symbols gegenüber Strings für Hash-Keys bevorzugen\n\n  - name: TypeScript Source Files\n    fileFilters:\n      - \"**/*.ts\"        # TypeScript-Dateien in beliebigem Verzeichnis\n      - \"!**/*.test.ts\"  # Test-Dateien ausschließen\n    instructions: |\n      1. Ordnungsgemäße TypeScript-Typen sicherstellen ('any' vermeiden)\n      2. Namenskonventionen befolgen\n      3. Komplexe Funktionen dokumentieren\n\n```\n\n**Best Practices für Custom Review Instructions:**\n- **Spezifisch und umsetzbar**: Klare, nummerierte Anweisungen funktionieren am besten.\n- **Glob-Patterns nutzen**: Spezifische Dateitypen mit `fileFilters` gezielt ansprechen.\n- **Auf wichtige Standards fokussieren**: Kritischste Review-Punkte priorisieren.\n- **Das „Warum\" erklären**: Reviewern helfen, die Begründung zu verstehen.\n- **Patterns testen**: Sicherstellen, dass Glob-Patterns die beabsichtigten Dateien matchen.\n\n**Tipp:** Code Owners nutzen, um Änderungen an `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml` zu schützen.\n\nDetaillierte Setup-Anleitungen und Beispiele finden sich in der [Custom Review Instructions-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/).\n\n## Teil 2: Funktionen mit MCP erweitern\n\nModel Context Protocol (MCP) ermöglicht Agents den Zugriff auf externe Systeme wie Jira, Slack, AWS und mehr. Dieser Abschnitt behandelt MCP-Konfiguration zur Erweiterung von Agent-Funktionen.\n\n> **🎯 Jetzt ausprobieren:** [Interaktive MCP-Demo](https://gitlab.navattic.com/mcp) – Model Context Protocol erkunden.\n\n### MCP-Konfiguration für externe Integrationen\n\nModel Context Protocol (MCP) ermöglicht Agents den Zugriff auf externe Systeme wie Jira, Slack, AWS und mehr.\n\n**Scope:** User-Level (gilt für alle Workspaces) oder Workspace-Level (projektspezifisch, überschreibt User-Config)\n\n**User-Konfiguration erstellen:**\n- **macOS/Linux**: `~/.gitlab/duo/mcp.json`\n- **Windows**: `C:\\Users\\\u003Cusername>\\AppData\\Roaming\\GitLab\\duo\\mcp.json`\n- **VS Code**: Command ausführen: `GitLab MCP: Open User Settings (JSON)`\n\n**Workspace-Konfiguration erstellen:**\n- **Datei erstellen**: `.gitlab/duo/mcp.json` im Projekt-Root\n\n**Best Practices:**\n- **Security First**: MCP-Server verwenden, die OAuth erfordern, nicht Plaintext-Password-Tokens.\n- **Minimaler Scope**: Nur MCP-Server aktivieren, die tatsächlich genutzt und denen vertraut wird.\n- **Lokal testen**: MCP-Verbindungen und Autorisierung verifizieren, bevor Team-übergreifend geteilt wird.\n- **Integrationen dokumentieren**: Erklären, was jeder MCP-Server bereitstellt.\n- **Versionskontrolle**: Konfiguration in `.gitlab/duo/mcp.json` mit Code-Owners-Approval speichern.\n\nDetaillierte Setup-Anleitungen und Konfigurationsbeispiele finden sich in [Teil 7: Model Context Protocol (MCP) Integration](/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/).\n\n## Teil 3: Custom Agents und Flows erstellen\n\nCustom Agents und Flows ermöglichen die Automatisierung teamspezifischer Workflows. Bevor in die Anpassung eingestiegen wird, ist es hilfreich zu verstehen, was sie sind und wie sie funktionieren. Diese Teile des [GitLab Duo Agent Platform-Leitfadens](/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) helfen dabei:\n- **[Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)** — Foundational, Custom und External Agents kennenlernen und wann welcher Typ genutzt wird.\n- **[Teil 4: Flows verstehen](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)** — Erfahren, wie Flows mehrere Agents orchestrieren, um komplexe Probleme zu lösen.\n- **[Teil 5: AI Catalog](/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)** — Lernen, wie Agents und Flows organisations-übergreifend entdeckt, erstellt und geteilt werden.\nSobald die Grundlagen verstanden sind, liefert dieser Abschnitt einen Überblick über Anpassungsoptionen mit Links zu detaillierten Leitfäden.\n\n### System-Prompts für Custom Agents\n\nSystem-Prompts definieren Persönlichkeit, Expertise und Verhalten eines Agents. Ein gut gestalteter Prompt macht Agents effektiver und auf Team-Anforderungen ausgerichtet.\n\n**Was sind System-Prompts?** System-Prompts sind Anweisungen, die einem Agent mitteilen, wie er sich verhalten, welche Expertise er hat und wie er auf Requests reagieren soll. Sie sind die Grundlage für Custom Agent-Verhalten.\n\n**Schlüsselelemente eines starken System-Prompts:**\n- **Rollendefinition**: Was der Agent ist und was er tut\n- **Expertise-Bereiche**: Spezifische Domänen oder Technologien\n- **Verhaltensrichtlinien**: Wie er interagieren und reagieren soll\n- **Output-Format**: Struktur der Antworten\n- **Einschränkungen**: Was er vermeiden soll\n\n**Best Practices:**\n- **Detailliert sein**: Spezifischere Prompts erzeugen bessere Ergebnisse.\n- **Beispiele nutzen**: Dem Agent zeigen, wie guter Output aussieht.\n- **Scope definieren**: Klar aussprechen, was der Agent tun und nicht tun soll.\n- **Iterativ testen**: Prompts basierend auf Agent-Verhalten verfeinern.\n- **Versionskontrolle**: Prompt-Änderungen im Repository nachverfolgen.\n\nDetaillierte Anleitungen zum Erstellen von System-Prompts und Custom Agents finden sich in [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n\n### Custom Agents und Flows\n\nEs gibt viel zu lernen, und für einfacheres Lesen sind die Tutorials aufgeteilt:\n\n**Custom Agents:**\n- Lernen, wie Agents mit Custom System-Prompts erstellt, Tools konfiguriert und Berechtigungen verwaltet werden.\n- Siehe [Teil 3: Agents verstehen – Custom Agents-Abschnitt](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n\n**Custom Flows:**\n- Lernen, wie mehrstufige Workflows erstellt, Komponenten konfiguriert und eventgesteuerte Automatisierung eingerichtet wird.\n- Siehe [Teil 4: Flows verstehen – Custom Flows-Abschnitt](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n\n**Agent-Tools:**\n- Tools bestimmen, welche Aktionen Agents durchführen können. Tools basierend auf Agent-Zweck und Sicherheitsanforderungen konfigurieren.\n- Siehe [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/) für Tool-Konfigurationsdetails.\n\n\n## Schnellreferenz: Wann welche Anpassung nutzen\n\n| Tool | Am besten für | Speicherort |\n|------|---------------|-------------|\n| **Custom Rules** | Chat-Antworten in IDE steuern (Ton, Style, Verhalten) | `~/.gitlab/duo/chat-rules.md` (User) oder `.gitlab/duo/chat-rules.md` (Workspace) |\n| **AGENTS.md** | Standards über Chat, Flows und andere KI-Tools hinweg durchsetzen | `~/.gitlab/duo/AGENTS.md` (User) oder `AGENTS.md` (Workspace-Root) |\n| **Custom Review Instructions** | Code-Review-Standards für spezifische Dateitypen steuern | `.gitlab/duo/mr-review-instructions.yaml` (nur Workspace) |\n| **System-Prompts** | Individuelles Agent-Verhalten anpassen | AI Catalog beim Erstellen eines Agents |\n| **MCP-Konfiguration** | Agents mit externen Tools verbinden | `~/.gitlab/duo/mcp.json` (User) oder `.gitlab/duo/mcp.json` (Workspace) |\n| **Custom Agents** | Spezialisierte Agents für teamspezifische Aufgaben erstellen | Automate → Agents oder AI Catalog |\n| **Custom Flows** | Mehrere Agents in Workflows orchestrieren | Automate → Flows oder AI Catalog |\n\n## Was als Nächstes kommt\n\nHerzlichen Glückwunsch! Die gesamte GitLab Duo Agent Platform-Serie ist abgeschlossen. Du verstehst jetzt:\n- Wie Agents und Flows über den gesamten SDLC hinweg genutzt werden, angepasst an Use Cases\n- Wie Lösungen im AI Catalog entdeckt und geteilt werden\n- Wie KI-Workflows überwacht und verwaltet werden\n- Wie Funktionen mit MCP-Integrationen erweitert werden\n- Wie jeder Aspekt der GitLab Duo Agent Platform für das Team angepasst wird\n\n**[Zur vollständigen Serienübersicht zurückkehren](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)**, um alle Teile zu überprüfen und spezifische Themen vertieft zu erkunden.\n\n## Ressourcen\n\n- [Custom Rules-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/custom_rules/)\n- [AGENTS.md-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/agents_md/)\n- [Custom Review Instructions-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/customize_duo/review_instructions/)\n- [Custom Agents-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n- [Custom Flows-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n- [MCP Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n---\n\n**Vorheriger Teil:** [Teil 7: Model Context Protocol-Integration](/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n**Zurück zum Start:** [Komplette Serienübersicht](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)","yml",{},true,"/de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",{"noIndex":12,"title":32,"description":33,"ogImage":34},"GitLab Duo Agent Platform anpassen","Team-Workflows anpassen durch Chat-Regeln, System-Prompts und mehr – Konfigurationsoptionen für GitLab Duo Agent 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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. 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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. 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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.",[16,683],"security",{"featured":29,"template":13,"slug":685},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":687,"config":696},{"title":688,"description":689,"authors":690,"heroImage":692,"date":693,"body":694,"category":9,"tags":695},"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.",[691],"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":697},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":699,"config":706},{"title":700,"description":701,"heroImage":702,"date":703,"body":704,"category":9,"tags":705},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[16,17],{"featured":12,"template":13,"slug":707},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":709},[710,723,735],{"id":711,"categories":712,"header":713,"text":714,"button":715,"image":720},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":716,"config":717},"Get your AI maturity score",{"href":718,"dataGaName":719,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":721},{"src":722},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":724,"categories":725,"header":727,"text":714,"button":728,"image":732},"devops-modernization",[17,726],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":729,"config":730},"Get your DevOps maturity score",{"href":731,"dataGaName":719,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":736,"categories":737,"header":738,"text":714,"button":739,"image":743},"security-modernization",[683],"Are you trading speed for security?",{"text":740,"config":741},"Get your security maturity score",{"href":742,"dataGaName":719,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":747,"blurb":748,"button":749,"secondaryButton":754},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":750,"config":751},"Kostenlosen Test starten",{"href":752,"dataGaName":50,"dataGaLocation":753},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":52,"config":755},{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":753},1772652054519]