[{"data":1,"prerenderedAt":761},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":3,"navigation-de-de":42,"banner-de-de":446,"footer-de-de":456,"blog-post-authors-de-de-David O'Regan":661,"blog-related-posts-de-de-developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features":676,"assessment-promotions-de-de":713,"next-steps-de-de":751},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":12,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":41},"blogPosts/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features.yml","Developing Gitlab Duo How We Are Dogfooding Our Ai Features",[7],"david-oregan",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"Entwicklung von GitLab Duo: Dogfooding unserer KI-Funktionen","Im Rahmen unserer Blog-Reihe zeigen wir mithilfe von Beispielen aus der Praxis, wie wir KI in den Lebenszyklus unserer Softwareentwicklung integrieren und ihren Erfolg anhand von Metriken messen.",[18],"David O'Regan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098360/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098360821.png","2024-05-20","***Generative KI bedeutet einen monumentalen Wandel in der Softwareentwicklungsbranche, da sie es einfacher macht, Software zu entwickeln, zu sichern und zu betreiben. Unsere neue Blog-Serie von unseren Produkt- und Entwicklungsteams gibt einen Einblick darin, wie wir die KI-Funktionen erstellen, testen und bereitstellen, die in deinem Unternehmen benötigt werden. Lerne neue Funktionen innerhalb von GitLab Duo kennen und erfahre, wie diese DevSecOps-Teams dabei helfen werden, bessere Ergebnisse für Kund(inn)en zu erzielen.***\n\n[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/), unsere Suite von KI-gestützten Funktionen, hat unsere internen technischen Workflows verändert und die Effizienz in unserem gesamten Entwicklungsprozess gesteigert. Da wir völlig überzeugt sind von Dogfooding und Transparenz, möchten wir zeigen, wie unsere Teams täglich KI einsetzen, einschließlich hervorragender Produkte wie GitLab Duo Codevorschläge und GitLab Duo Chat, um Entwicklungsprozesse zu rationalisieren, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Du wirst mehr über die Vorteile erfahren, von denen hochtechnische Teams wie das Engineering-Team und auch weniger technische Teams wie das Dokumentations- und das Produktmanagementteam profitiert haben.\n\n> Live-Demo! Entdecke die Zukunft von KI-gesteuerter Softwareentwicklung mit unserer virtuellen Produktpräsentation zu GitLab 17. [Registriere dich noch heute!](https://about.gitlab.com/eighteen/)\n\n## Anwendungsfälle aus der Praxis\n\nUnsere Teams haben die [vielen Funktionen von GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/#features) in ihre täglichen Abläufe integriert. Hier sind einige Beispiele dafür, wie GitLab Duo den verschiedenen Teams bei der Durchführung alltäglicher Aktivitäten hilft.\n\n### Zusammenfassung und Dokumentation\n\n- **Code-Review-Prozess optimieren:** Teammitglied und Backend-Entwicklerin [Gosia Ksionek](https://about.gitlab.com/company/team/#mksionek) zeigt die praktischen Vorteile von KI in ihrem Workflow auf. Zur Optimierung des Code-Review-Prozesses verwendet sie GitLab Duo. Sie nutzt GitLab Duo effektiv, um [Merge Requests zusammenzufassen](https://youtu.be/3SIhe8dgFEc). Dadurch können Codeänderungen einfacher und schneller geprüft werden. Gosia fasst mit GitLab Duo nicht nur Merge Requests zusammen, sondern setzt es auch ein, um [Fragen zur Programmierung zu beantworten](https://www.youtube.com/watch?v=6n0I53XsjTc) und [komplexe Code-Schnipsel zu erklären](https://www.youtube.com/watch?v=3m2YRxa1SCY). So steigert sie ihre Produktivität und kann komplizierte Codebases besser verstehen und verwalten. Anhand dieser Demonstrationen zeigt Gosia, wie GitLab Duo die Effizienz und Klarheit im Entwicklungsprozess deutlich verbessern kann und damit unschätzbar wertvoll für Entwickler(innen) ist.\n\n\u003Ccenter>\n\nSieh dir an, wie Gosia die GitLab Duo Merge Request-Zusammenfassung verwendet:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3SIhe8dgFEc?si=Q8JG3Ix3K_THhbpv\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\nSieh dir an, wie Gosia GitLab Duo verwendet, um Fragen zur Programmierung zu beantworten:\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/6n0I53XsjTc?si=LA9VBHrgXpfJImSL\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\nSieh dir an, wie Gosia mit GitLab Duo komplexe Code-Schnipsel erklärt:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/3m2YRxa1SCY?si=oms3szKwZoz-4yeq\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003C/center>\n\n- **Kommentar-Threads zusammenfassen:** [Bartek Marnane](https://about.gitlab.com/company/team/#bmarnane), Vice President of Expansion Software Development, fasst mit GitLab Duo lange Kommentar-Threads kompakt zusammen und stellt dabei sicher, dass alle relevanten Details bei der Aktualisierung der Ticketbeschreibungen erfasst werden.\n\n- **Neue Dokumentation erstellen:** [Taylor McCaslin](https://about.gitlab.com/company/team/#tmccaslin), Group Manager, Product – Data Science Section, hat GitLab Duo genutzt, um [für GitLab Duo selbst neue Dokumentation zu erstellen](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html). Dies ist ein Beispiel für einen Meta-Anwendungsfall, der die Klarheit und Konsistenz verbessert und die Zeit für die Dokumentation neuer Funktionen erheblich reduziert.\n\n- **Versionshinweise erstellen:** [Amanda Rueda](https://about.gitlab.com/company/team/#amandarueda), Senior Product Manager des Produktplanungsteams, verwendet GitLab Duo, um [kurze, wirkungsvolle Zusammenfassungen für Versionshinweise zu erstellen](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/10267) und dabei die Änderungen und deren Wert für die Benutzer(innen) hervorzuheben. Durch die Verwendung gut formulierter Prompts wie den folgenden stärkt Amanda ihren Workflow und stellt sicher, dass jeder Versionshinweis klar, prägnant und benutzerorientiert ist. Dadurch werden die gesamte Kommunikation und das Benutzererlebnis verbessert:\u003Cbr>\u003Cbr>\n*„Bitte erstelle eine Zusammenfassung dieser Änderung in zwei Sätzen, die für unsere Versionshinweise verwendet werden kann. Der Ton sollte umgangssprachlich sein und in der zweiten Person verfasst werden. Die Zusammenfassung sollte eine Beschreibung des Problems oder der Änderung enthalten und mit dem Wert verbunden sein, den wir für euch, die Benutzer(innen), schaffen.“*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n- Hier sind einige Beispiele für Versionshinweise, die gemeinsam mit GitLab Duo erstellt wurden:\n  - [Erweiterte Optionen zum Sortieren eurer Roadmap](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/460492)\n  - [Jetzt Ticketübersicht-Klarheit mit Meilenstein und Iteration](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/25758)\n  - [Design-Management-Funktionen auf Produktteams erweitert](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/438829)\n\n- **Optimierung der Navigation auf der Seite des Dokumentationsteams:** [Suzanne Selhorn](https://about.gitlab.com/company/team/#sselhorn), Teammitglied und Technische Redakteurin, setzte GitLab Duo ein, um [die linke Navigationsseite der Dokumentationsabteilung zu optimieren](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_projects.html). Dazu stellte sie eine workflowbasierte Reihenfolge der Seiten bereit. Suzanne stellte GitLab Duo eine Liste von Funktionen zur Verfügung, womit die optimale Reihenfolge generiert und die linke Navigation entsprechend aktualisiert wurde. GitLab Duo hat auch einen Entwurf der Dokumentation für die [Ersten Schritte](https://docs.gitlab.com/ee/user/get_started/get_started_planning_work.html) viel schneller erstellt, als wenn Suzanne mit traditionellen, manuellen Methoden arbeiten würde.\n\n### Zielsetzung und Teamausrichtung\n\n- **Entwerfen und Verfeinern von OKRs:** [François Rosé](https://about.gitlab.com/company/team/#francoisrose), Engineering Manager, Entwicklung: Code-Review-Backend, betrachtet [GitLab Duo Chat](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-chat-now-generally-available/) als unschätzbar wertvoll für den Entwurf und die Verfeinerung von OKRs. Indem er Ziele klarer und effektiver formuliert, verbessert François die Zielsetzung und die Ausrichtung des Teams. Mit Chat stellt François sicher, dass alle OKRs präzise, umsetzbar und auf die Ziele des Teams ausgerichtet sind. Dadurch werden die Gesamtleistung und der Zusammenhalt des Teams verbessert. Hier ist ein Beispiel für einen Prompt, den er verwendet:\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n    *„Hier ist ein OKR, das ich erstellen möchte:*\n\n    *Ziel: Rückblick auf Retrospektiven, um ein erfolgreiches Team zu fördern*\n\n    *Schlüsselergebnis: Messe die rückwirkende Zufriedenheit von 100 % der Teammitglieder*\n\n    *Schlüsselergebnis: Identifiziere 3 Verbesserungen für die asynchronen Retrospektiven*\n\n    *Schlüsselergebnis: Setze 1 Verbesserung um*\n\n    *Bitte stelle direktes Feedback bereit, wie die Formulierung dieses Ziels und dieser Schlüsselergebnisse verbessert werden können.“*\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\n- **Optimierte Einstellungs- und Rekrutierungsprozesse:** Sieh dir Chat in Aktion an, wie die Funktion [Denys Mishunov](https://about.gitlab.com/company/team/#dmishunov), Teammitglied und Frontend Engineer, dabei geholfen hat, einen klaren und prägnanten Text für [die Aktualisierung der E-Mail-Vorlage für technische Bewerber(innen)](https://gitlab.com/gitlab-com/people-group/hiring-processes/-/merge_requests/2165#note_1904898688) zu formulieren. Sieh dir an, wie das Team bei der Verbesserung der Kommunikation zusammenarbeitet, um so sicherzustellen, dass die Bewerber(innen) alle notwendigen Informationen mithilfe eines Merge Request erhalten. Dieses Beispiel zeigt die praktische Anwendung von KI-Tools zur Verbesserung der Kommunikationsprozesse innerhalb des Einstellungsworkflows.\n\n### Reaktion auf Vorfälle und Konfiguration\n- **Zusammenfassen von Produktionsvorfällen:** [Steve Xuereb](https://about.gitlab.com/company/team/#sxuereb), Site Reliability Engineer im Team, verwendet GitLab Duo, um Produktionsvorfälle zusammenzufassen und detaillierte Vorfall-Reviews zu erstellen und so den Dokumentationsprozess zu optimieren.\n\n- **Boilerplate für ‚.gitlab-ci.yml‘-Dateien erstellen:**  Steve verwendet Chat auch, um eine Boilerplate für ‚.gitlab-ci.yml‘ -Dateien zu erstellen, was seinen Workflow erheblich beschleunigt hat. [Chat](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html) dient als wertvoller Partner für Ideenvorschläge. Darüber hinaus bietet [Code-Erklärung](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html#code-explanation) detaillierte Antworten, die bei Vorfällen hilfreich sind und seine Produktivität und sein Verständnis der Codebase verbessern.\n\n### Codegenerierung und Tests\n- **Full-Stack-Entwicklung:** [Peter Hegman](https://about.gitlab.com/company/team/#peterhegman), Senior Frontend Engineer, hat [Codevorschläge für seine JavaScript- und Ruby-Entwicklung](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/435783#note_1731321963) verwendet. Dies zeigt, dass Codevorschläge zu einem leistungsstarken Tool für Entwickler(innen) bei technischen Fullstacks geworden sind.\n- **Generieren von Python-Skripten:** Denys hat [ein Experiment mit GitLab Duo für eine nicht zu GitLab gehörende Aufgabe](https://gitlab.com/gitlab-org/ai-powered/ai-framework/ai-experimentation) durchgeführt. Dieses Beispiel verdeutlicht die Flexibilität und den Nutzen unserer KI-Tools über typische Softwareentwicklungsaufgaben hinaus.\n\n\u003Ccenter>\nSieh dir an, wie Denys mit GitLab Duo Python-Skripte generiert, um Inhaltsdaten abzurufen und lokal zu speichern:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/30ZTtk4K5yU?si=p5ZcFLg6dTZL5gFE\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003C/center>\n\n### Forschung und Support\n- **Generieren von Test-Quellcode:**  [Michael Friedrich](https://about.gitlab.com/company/team/#dnsmichi), Senior Developer Advocate, verwendet GitLab Duo, um Test-Quellcode für CI/CD-Komponenten zu generieren. Dieser Ansatz wurde in verschiedenen Vorträgen und Präsentationen wie bei der jüngsten Veranstaltung „Open Source @ Siemens“ ([öffentliche Folien](https://go.gitlab.com/duA2Fc)) vorgestellt. Die Verwendung von GitLab Duo auf diese Weise trägt dazu bei, dass der Code konsistent und gut dokumentiert ist und mit unseren Best Practices übereinstimmt. Sieh dir sein [Rust-Beispiel](https://gitlab.com/components/rust#contributing) an.\n\n![Beispiel für Rust](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n- **Optimieren von Forschungsaufgaben:** Unsere Teammitglieder nutzen bei Fragen zu GitLab-Funktionen regelmäßig Chat, und optimieren so ihre Forschungs- und Supportaufgaben. Michael teilte mit: „Wenn ich eine Frage zu GitLab-Funktionen habe, verwende ich standardmäßig Chat, anstatt 100 Browser-Tabs zu öffnen. Dieser Workflow hilft mir dabei, die Benutzer(innen) in unserem Community-Forum effizient zu unterstützen. Zum Beispiel habe ich kürzlich mit dieser Methode [einem/r Benutzer(in) bei der SSH-Bereitstellung geholfen](https://forum.gitlab.com/t/how-to-make-ssh-deployment-more-clear-in-gitlab/102051/4?u=dnsmichi).“ Die Verwendung von Chat spart nicht nur Zeit, sondern wir erhalten auch schnell genaue Informationen und verbessern so den Support, den wir unserer Community anbieten.\n\n### Funktionstests\n- **Testen neuer Funktionen:** Unsere Ingenieure verwenden GitLab Duo, um neue Funktionen wie [Markdown-Unterstützung in Codevorschlägen](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/443365) zu testen. Eines unserer Teammitglieder merkte an: „Ich muss die Markdown-Unterstützung in Codevorschlägen testen, um Blog-Posts und GitLab-Dokumente in VS Code zu schreiben. Ich habe gesehen, dass die Unterstützung für Version 17.0 zusammengeführt wurde.“ Indem wir diese Funktionen vor der Veröffentlichung intern testen, stellen wir sicher, dass sie unseren Qualitätsstandards entsprechen.\n\n### Verständnis externer Codebases\n- **Erklären externer Projekte:** Die Funktion ‚/explain‘ von GitLab Duo ist besonders nützlich, um externe Projekte zu verstehen, die in GitLab importiert wurden. Diese Fähigkeit hat er kürzlich in einem Livestream mit dem Open-Source-Experten Eddie Jaoude hervorgehoben. Michael teilte uns mit: „Ich verwende ‚/explain` bei externen Projekten, um den Quellcode zu verstehen. Ich habe diese Idee für das Lernen über Open-Source-Projekte, Abhängigkeiten usw. während des Livestreams vorgestellt.“ Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert für Entwickler(innen), die die Funktionalität und Abhängigkeiten unbekannter Codebases schnell erfassen müssen. So sind sie bedeutend effizienter und ihr Verständnis ist sehr viel besser.\n\n\u003Ccenter>\nSieh dir an, wie Michael ‚/explain` während eines Livestreams mit Eddie Jaoude vorstellt:\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/L2Mx8hOhkEE?si=R7W3v4EDqeJCaPOw\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003C/center>\n\n## Vorteile von GitLab Duo\n\nDie Integration von GitLab Duo hat zahlreiche positive Auswirkungen mit sich gebracht und unsere Workflows in den Bereichen Engineering und Produktentwicklung erheblich verbessert:\n\n- Viele Aufgaben, bei denen zuvor manuell eingegriffen werden musste, werden jetzt automatisiert, wodurch unsere Ingenieure wertvolle Zeit gewinnen. Zum Beispiel sind das Zusammenfassen langer Threads und das Erstellen von Boilerplate-Code jetzt effizienter, sodass sich unser Team auf komplexere Probleme konzentrieren kann.\n\n- Die Zeit, die für die Dokumentation und Zusammenfassung von Tickets benötigt wird, hat sich verringert, was eine schnellere Verbreitung von Informationen und Entscheidungsfindung ermöglicht.\n\n- Mit KI-gestützten Codevorschlägen und -erklärungen erstellen unsere Teams qualitativ hochwertigeren Code mit weniger Fehlern und schnelleren Debugging-Prozessen. Die Integration von GitLab Duo in Vorfall-Reviews und die Unterstützung bei der Programmierung hat zu effizienteren und effektiveren Code-Reviews geführt.\n\n- Administrative Aufgaben wie der Entwurf von OKRs und das Erstellen von Versionshinweisen wurden optimiert.\nGitLab Duo hat nicht nur dazu beigetragen, unsere Effizienz zu steigern, sondern auch die Qualität und Geschwindigkeit unserer Entwicklungsprozesse zu verbessern, was die transformationelle Kraft von KI in der Softwareentwicklung verdeutlicht.\n\n## Wie geht es weiter?\n\nWir werden weiter KI in unsere Workflows integrieren und die Funktionen von GitLab Duo basierend auf internem Feedback und neuen Bedürfnissen kontinuierlich verbessern. Die fortlaufende Erfassung von Anwendungsfällen und Metriken mit dem [KI-Impact-Analyse-Dashboard](https://about.gitlab.com/de-de/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/) wird zu Verbesserungen führen und sicherstellen, dass GitLab Duo an der Spitze der KI-gesteuerten Entwicklungs-Tools bleibt.\n\n![Dogfooding Duo – KI-Analyse-Dashboard](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098367/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098367547.png)\n\n> [Lege noch heute los mit unserer kostenlosen Testversion von GitLab Duo.](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/#free-trial)\n\n## Erfahre mehr zur „Entwicklung von GitLab Duo\n\n- [Entwicklung von GitLab Duo: KI-Impact-Analyse-Dashboard misst den ROI von KI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/)\n- [Entwicklung von GitLab Duo: Wie wir KI-Modelle in großem Maßstab validieren und testen](https://about.gitlab.com/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-validate-and-test-ai-models-at-scale/)",[23,24,25,26,27],"AI/ML","code review","features","DevSecOps platform","workflow","yml",{},"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":32,"ogImage":19,"ogUrl":33,"ogSiteName":34,"ogType":35,"canonicalUrls":33},false,"https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/developing-gitlab-duo-how-we-are-dogfooding-our-ai-features",[38,39,25,40,27],"aiml","code-review","devsecops-platform","Yvt98BOK6SOg-132bi8UNGa5MhDGFgy_LgmV8ZZj31o",{"data":43},{"logo":44,"freeTrial":49,"sales":54,"login":59,"items":64,"search":373,"minimal":408,"duo":426,"pricingDeployment":436},{"config":45},{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":48},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":50,"config":51},"Kostenlose 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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.",[23,687],"security",{"featured":12,"template":13,"slug":689},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":691,"config":701},{"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":696,"date":697,"body":698,"category":9,"tags":699},"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.",[695],"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",[700,23,25],"product",{"featured":32,"template":13,"slug":702},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":704,"config":711},{"title":705,"description":706,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":9,"tags":710},"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",[23,700],{"featured":32,"template":13,"slug":712},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":714},[715,728,740],{"id":716,"categories":717,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[700,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":743,"text":719,"button":744,"image":748},"security-modernization",[687],"Are you trading speed for security?",{"text":745,"config":746},"Get your security maturity score",{"href":747,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":749},{"src":750},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":752,"blurb":753,"button":754,"secondaryButton":759},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":755,"config":756},"Kostenlosen Test starten",{"href":757,"dataGaName":53,"dataGaLocation":758},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":55,"config":760},{"href":57,"dataGaName":58,"dataGaLocation":758},1772652063996]