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Wie Anthropic Claude Code baut: Einblicke aus dem Fireside-Chat mit dem Team

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Simon Willison hat mit Cat Wu und Thariq aus dem Claude-Code-Team geplaudert — das Video ist jetzt online. Die spannendsten Punkte: '@Claude' schreibt 65 Prozent der PRs des Teams, Features gehen erst an Anthropic-Mitarbeiter, und beim Prompting gilt mehr Kontext statt vieler Verbote.

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Simon Willison hat auf der AI Engineer World’s Fair einen Fireside-Chat mit Cat Wu und Thariq Shihipar aus Anthropics Claude-Code-Team moderiert. Das vollstaendige Video ist jetzt auf YouTube — und es lohnt sich, weil das Team offen darüber spricht, wie es Claude Code mit Claude Code baut. Ein paar Punkte sind mir haengen geblieben.

’@Claude’ schreibt die Mehrheit der PRs

Die vielleicht überraschendste Zahl: Claude Tag — also das @Claude in Slack — landet inzwischen 65 Prozent der Produkt-Engineering-PRs des Claude-Code-Teams. Das Team delegiert also einen Grossteil seiner eigenen Feature-Arbeit an genau das Werkzeug, das es entwickelt.

Erst die eigenen Leute, dann die Welt

Neue Features gehen zuerst an Anthropic-Mitarbeiter. Ausgerollt wird nur, was in dieser Gruppe echte Nutzer-Retention zeigt — was also wirklich hilft, nicht nur gut klingt. Kritische Aenderungen prüfen weiterhin Menschen manuell; für die «aeusseren Schichten» des Produkts verlaesst sich das Team zunehmend auf automatisiertes Code-Review.

Prompting: mehr Kontext, weniger Verbote

Der praktischste Teil für alle, die selbst mit Claude arbeiten. Das Team gibt lieber mehr Kontext und weniger «Tu das nicht»-Anweisungen. Der Grund: Negation ist für Claude ein sehr starker Impuls — zu viele harte Verbote und zu viele Anweisungen insgesamt stiften eher Verwirrung. Und statt exakte Regeln vorzuschreiben, ist es oft besser, Claude das eigene Urteil zu überlassen — etwa Fable selbst entscheiden zu lassen, wann Tests sinnvoll sind, statt es minutioes vorzugeben.

Dass Prompting funktioniert, ist dabei kein Bauchgefühl: Das Team nennt es «definitiv eine Wissenschaft» und hat dafür automatisierte Evals aufgebaut.

Meine Einordnung

Solche Einblicke sind selten, und sie sind gerade für Claude-Code-Nutzer Gold wert. Die Prompting-Lektion deckt sich mit meiner eigenen Erfahrung: Lange Verbotslisten machen Claude eher unsicher als praeziser. Wer stattdessen Kontext liefert und dem Modell Urteilsspielraum laesst, bekommt bessere Ergebnisse. Und die 65-Prozent-Zahl ist mehr als ein netter Fun Fact — sie ist ein Beleg dafür, dass agentisches Coding im Alltag eines Top-Teams laengst nicht mehr Experiment, sondern Standardwerkzeug ist.


Quellen: