[{"data":1,"prerenderedAt":811},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":3,"navigation-de-de":39,"banner-de-de":453,"footer-de-de":463,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":699,"blog-related-posts-de-de-customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows":713,"blog-promotions-de-de":749,"next-steps-de-de":801},{"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/)\n- [Custom Flows-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/)\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 Platform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows",[37,17,18,19],"aiml","NUvSUPaiVWensteGwDKkBf62vjVZ0CB4-aaGR4J3bsE",{"data":40},{"logo":41,"freeTrial":46,"sales":51,"login":56,"items":61,"search":371,"minimal":405,"duo":423,"switchNav":432,"pricingDeployment":443},{"config":42},{"href":43,"dataGaName":44,"dataGaLocation":45},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":47,"config":48},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":49,"dataGaName":50,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":52,"config":53},"Vertrieb kontaktieren",{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":45},"/de-de/sales/","sales",{"text":57,"config":58},"Anmelden",{"href":59,"dataGaName":60,"dataGaLocation":45},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign in",[62,89,186,191,292,352],{"text":63,"config":64,"cards":66},"Plattform",{"dataNavLevelOne":65},"platform",[67,73,81],{"title":63,"description":68,"link":69},"Die intelligente Orchestrierungsplattform für DevSecOps",{"text":70,"config":71},"Die Plattform erkunden",{"href":72,"dataGaName":65,"dataGaLocation":45},"/de-de/platform/",{"title":74,"description":75,"link":76},"GitLab Duo Agent Platform","Agentische KI für den gesamten Software-Lebenszyklus",{"text":77,"config":78},"Lerne GitLab Duo kennen",{"href":79,"dataGaName":80,"dataGaLocation":45},"/de-de/gitlab-duo-agent-platform/","gitlab duo agent platform",{"title":82,"description":83,"link":84},"Warum GitLab?","Erfahre, warum sich Unternehmen für GitLab entscheiden",{"text":85,"config":86},"Mehr erfahren",{"href":87,"dataGaName":88,"dataGaLocation":45},"/de-de/why-gitlab/","why gitlab",{"text":90,"left":29,"config":91,"link":93,"lists":97,"footer":168},"Produkt",{"dataNavLevelOne":92},"solutions",{"text":94,"config":95},"Alle Lösungen anzeigen",{"href":96,"dataGaName":92,"dataGaLocation":45},"/de-de/solutions/",[98,123,146],{"title":99,"description":100,"link":101,"items":106},"Automatisierung","CI/CD und Automatisierung zur Beschleunigung der Bereitstellung",{"config":102},{"icon":103,"href":104,"dataGaName":105,"dataGaLocation":45},"AutomatedCodeAlt","/de-de/solutions/delivery-automation/","automated software delivery",[107,111,114,119],{"text":108,"config":109},"CI/CD",{"href":110,"dataGaLocation":45,"dataGaName":108},"/de-de/solutions/continuous-integration/",{"text":74,"config":112},{"href":79,"dataGaLocation":45,"dataGaName":113},"gitlab duo agent platform - product menu",{"text":115,"config":116},"Quellcodeverwaltung",{"href":117,"dataGaLocation":45,"dataGaName":118},"/de-de/solutions/source-code-management/","Source Code Management",{"text":120,"config":121},"Automatische Softwarebereitstellung",{"href":104,"dataGaLocation":45,"dataGaName":122},"Automated software delivery",{"title":124,"description":125,"link":126,"items":131},"Sicherheit","Entwickle Code schneller ohne Abstriche bei der Sicherheit",{"config":127},{"href":128,"dataGaName":129,"dataGaLocation":45,"icon":130},"/de-de/solutions/application-security-testing/","security and compliance","ShieldCheckLight",[132,136,141],{"text":133,"config":134},"Anwendungssicherheitstests",{"href":128,"dataGaName":135,"dataGaLocation":45},"Application security testing",{"text":137,"config":138},"Schutz der Software-Lieferkette",{"href":139,"dataGaLocation":45,"dataGaName":140},"/de-de/solutions/supply-chain/","Software supply chain security",{"text":142,"config":143},"Software-Compliance",{"href":144,"dataGaName":145,"dataGaLocation":45},"/de-de/solutions/software-compliance/","software compliance",{"title":147,"link":148,"items":153},"Auswertung",{"config":149},{"icon":150,"href":151,"dataGaName":152,"dataGaLocation":45},"DigitalTransformation","/de-de/solutions/visibility-measurement/","visibility and measurement",[154,158,163],{"text":155,"config":156},"Sichtbarkeit und Auswertung",{"href":151,"dataGaLocation":45,"dataGaName":157},"Visibility and Measurement",{"text":159,"config":160},"Wertstrommanagement",{"href":161,"dataGaLocation":45,"dataGaName":162},"/de-de/solutions/value-stream-management/","Value Stream Management",{"text":164,"config":165},"Analysen und Einblicke",{"href":166,"dataGaLocation":45,"dataGaName":167},"/de-de/solutions/analytics-and-insights/","Analytics and insights",{"title":169,"items":170},"GitLab für",[171,176,181],{"text":172,"config":173},"Enterprise",{"href":174,"dataGaLocation":45,"dataGaName":175},"/de-de/enterprise/","enterprise",{"text":177,"config":178},"Kleinunternehmen",{"href":179,"dataGaLocation":45,"dataGaName":180},"/de-de/small-business/","small business",{"text":182,"config":183},"Öffentlicher Sektor",{"href":184,"dataGaLocation":45,"dataGaName":185},"/de-de/solutions/public-sector/","public sector",{"text":187,"config":188},"Preise",{"href":189,"dataGaName":190,"dataGaLocation":45,"dataNavLevelOne":190},"/de-de/pricing/","pricing",{"text":192,"config":193,"link":195,"lists":199,"feature":279},"Ressourcen",{"dataNavLevelOne":194},"resources",{"text":196,"config":197},"Alle Ressourcen anzeigen",{"href":198,"dataGaName":194,"dataGaLocation":45},"/de-de/resources/",[200,233,251],{"title":201,"items":202},"Erste Schritte",[203,208,213,218,223,228],{"text":204,"config":205},"Installieren",{"href":206,"dataGaName":207,"dataGaLocation":45},"/de-de/install/","install",{"text":209,"config":210},"Kurzanleitungen",{"href":211,"dataGaName":212,"dataGaLocation":45},"/de-de/get-started/","quick setup checklists",{"text":214,"config":215},"Lernen",{"href":216,"dataGaLocation":45,"dataGaName":217},"https://university.gitlab.com/","learn",{"text":219,"config":220},"Produktdokumentation",{"href":221,"dataGaName":222,"dataGaLocation":45},"https://docs.gitlab.com/","product documentation",{"text":224,"config":225},"Best-Practice-Videos",{"href":226,"dataGaName":227,"dataGaLocation":45},"/de-de/getting-started-videos/","best practice videos",{"text":229,"config":230},"Integrationen",{"href":231,"dataGaName":232,"dataGaLocation":45},"/de-de/integrations/","integrations",{"title":234,"items":235},"Entdecken",[236,241,246],{"text":237,"config":238},"Kundenerfolge",{"href":239,"dataGaName":240,"dataGaLocation":45},"/de-de/customers/","customer success stories",{"text":242,"config":243},"Blog",{"href":244,"dataGaName":245,"dataGaLocation":45},"/de-de/blog/","blog",{"text":247,"config":248},"Remote",{"href":249,"dataGaName":250,"dataGaLocation":45},"https://handbook.gitlab.com/handbook/company/culture/all-remote/","remote",{"title":252,"items":253},"Vernetzen",[254,259,264,269,274],{"text":255,"config":256},"GitLab Services",{"href":257,"dataGaName":258,"dataGaLocation":45},"/de-de/services/","services",{"text":260,"config":261},"Community",{"href":262,"dataGaName":263,"dataGaLocation":45},"/community/","community",{"text":265,"config":266},"Forum",{"href":267,"dataGaName":268,"dataGaLocation":45},"https://forum.gitlab.com/","forum",{"text":270,"config":271},"Veranstaltungen",{"href":272,"dataGaName":273,"dataGaLocation":45},"/events/","events",{"text":275,"config":276},"Partner",{"href":277,"dataGaName":278,"dataGaLocation":45},"/de-de/partners/","partners",{"backgroundColor":280,"textColor":281,"text":282,"image":283,"link":287},"#2f2a6b","#fff","Perspektiven für die Softwareentwicklung der Zukunft",{"altText":284,"config":285},"The Source Promo-Karte",{"src":286},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758208064/dzl0dbift9xdizyelkk4.svg",{"text":288,"config":289},"Aktuelles",{"href":290,"dataGaName":291,"dataGaLocation":45},"/de-de/the-source/","the source",{"text":293,"config":294,"lists":296},"Unternehmen",{"dataNavLevelOne":295},"company",[297],{"items":298},[299,304,310,312,317,322,327,332,337,342,347],{"text":300,"config":301},"Über",{"href":302,"dataGaName":303,"dataGaLocation":45},"/de-de/company/","about",{"text":305,"config":306,"footerGa":309},"Karriere",{"href":307,"dataGaName":308,"dataGaLocation":45},"/jobs/","jobs",{"dataGaName":308},{"text":270,"config":311},{"href":272,"dataGaName":273,"dataGaLocation":45},{"text":313,"config":314},"Geschäftsführung",{"href":315,"dataGaName":316,"dataGaLocation":45},"/company/team/e-group/","leadership",{"text":318,"config":319},"Team",{"href":320,"dataGaName":321,"dataGaLocation":45},"/company/team/","team",{"text":323,"config":324},"Handbuch",{"href":325,"dataGaName":326,"dataGaLocation":45},"https://handbook.gitlab.com/","handbook",{"text":328,"config":329},"Investor Relations",{"href":330,"dataGaName":331,"dataGaLocation":45},"https://ir.gitlab.com/","investor relations",{"text":333,"config":334},"Trust Center",{"href":335,"dataGaName":336,"dataGaLocation":45},"/de-de/security/","trust center",{"text":338,"config":339},"AI Transparency Center",{"href":340,"dataGaName":341,"dataGaLocation":45},"/de-de/ai-transparency-center/","ai transparency center",{"text":343,"config":344},"Newsletter",{"href":345,"dataGaName":346,"dataGaLocation":45},"/company/contact/#contact-forms","newsletter",{"text":348,"config":349},"Presse",{"href":350,"dataGaName":351,"dataGaLocation":45},"/press/","press",{"text":353,"config":354,"lists":355},"Kontakt",{"dataNavLevelOne":295},[356],{"items":357},[358,361,366],{"text":52,"config":359},{"href":54,"dataGaName":360,"dataGaLocation":45},"talk to sales",{"text":362,"config":363},"Support-Portal",{"href":364,"dataGaName":365,"dataGaLocation":45},"https://support.gitlab.com","support portal",{"text":367,"config":368},"Kundenportal",{"href":369,"dataGaName":370,"dataGaLocation":45},"https://customers.gitlab.com/customers/sign_in/","customer portal",{"close":372,"login":373,"suggestions":380},"Schließen",{"text":374,"link":375},"Um Repositorys und Projekte zu durchsuchen, melde dich an bei",{"text":376,"config":377},"gitlab.com",{"href":59,"dataGaName":378,"dataGaLocation":379},"search login","search",{"text":381,"default":382},"Vorschläge",[383,385,390,392,397,402],{"text":74,"config":384},{"href":79,"dataGaName":74,"dataGaLocation":379},{"text":386,"config":387},"Codevorschläge (KI)",{"href":388,"dataGaName":389,"dataGaLocation":379},"/de-de/solutions/code-suggestions/","Code Suggestions (AI)",{"text":108,"config":391},{"href":110,"dataGaName":108,"dataGaLocation":379},{"text":393,"config":394},"GitLab auf AWS",{"href":395,"dataGaName":396,"dataGaLocation":379},"/de-de/partners/technology-partners/aws/","GitLab on AWS",{"text":398,"config":399},"GitLab auf Google Cloud",{"href":400,"dataGaName":401,"dataGaLocation":379},"/de-de/partners/technology-partners/google-cloud-platform/","GitLab on Google Cloud",{"text":82,"config":403},{"href":87,"dataGaName":404,"dataGaLocation":379},"Why GitLab?",{"freeTrial":406,"mobileIcon":411,"desktopIcon":416,"secondaryButton":419},{"text":407,"config":408},"Kostenlos testen",{"href":409,"dataGaName":50,"dataGaLocation":410},"https://gitlab.com/-/trials/new/","nav",{"altText":412,"config":413},"GitLab-Symbol",{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203874/jypbw1jx72aexsoohd7x.svg","gitlab icon",{"altText":412,"config":417},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758203875/gs4c8p8opsgvflgkswz9.svg",{"text":201,"config":420},{"href":421,"dataGaName":422,"dataGaLocation":410},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de/get-started/","get started",{"freeTrial":424,"mobileIcon":428,"desktopIcon":430},{"text":425,"config":426},"Mehr über GitLab Duo erfahren",{"href":79,"dataGaName":427,"dataGaLocation":410},"gitlab duo",{"altText":412,"config":429},{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"altText":412,"config":431},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"button":433,"mobileIcon":438,"desktopIcon":440},{"text":434,"config":435},"/Option",{"href":436,"dataGaName":437,"dataGaLocation":410},"#contact","switch",{"altText":412,"config":439},{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"altText":412,"config":441},{"src":442,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1773335277/ohhpiuoxoldryzrnhfrh.png",{"freeTrial":444,"mobileIcon":449,"desktopIcon":451},{"text":445,"config":446},"Zurück zur Preisübersicht",{"href":189,"dataGaName":447,"dataGaLocation":410,"icon":448},"back to pricing","GoBack",{"altText":412,"config":450},{"src":414,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"altText":412,"config":452},{"src":418,"dataGaName":415,"dataGaLocation":410},{"title":454,"button":455,"config":460},"Sieh dir an, wie agentische KI die Softwarebereitstellung transformiert",{"text":456,"config":457},"GitLab Transcend jetzt ansehen",{"href":458,"dataGaName":459,"dataGaLocation":45},"/de-de/events/transcend/virtual/","transcend event",{"layout":461,"icon":462,"disabled":29},"release","AiStar",{"data":464},{"text":465,"source":466,"edit":472,"contribute":477,"config":482,"items":487,"minimal":690},"Git ist eine Marke von Software Freedom Conservancy und unsere Verwendung von „GitLab“ erfolgt unter Lizenz.",{"text":467,"config":468},"Quelltext der Seite anzeigen",{"href":469,"dataGaName":470,"dataGaLocation":471},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/","page source","footer",{"text":473,"config":474},"Diese Seite bearbeiten",{"href":475,"dataGaName":476,"dataGaLocation":471},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/content/","web ide",{"text":478,"config":479},"Beteilige dich",{"href":480,"dataGaName":481,"dataGaLocation":471},"https://gitlab.com/gitlab-com/marketing/digital-experience/about-gitlab-com/-/blob/main/CONTRIBUTING.md/","please contribute",{"twitter":483,"facebook":484,"youtube":485,"linkedin":486},"https://x.com/gitlab","https://www.facebook.com/gitlab","https://www.youtube.com/channel/UCnMGQ8QHMAnVIsI3xJrihhg","https://www.linkedin.com/company/gitlab-com",[488,533,586,628,655],{"title":187,"links":489,"subMenu":504},[490,494,499],{"text":491,"config":492},"Tarife anzeigen",{"href":189,"dataGaName":493,"dataGaLocation":471},"view plans",{"text":495,"config":496},"Vorteile von Premium",{"href":497,"dataGaName":498,"dataGaLocation":471},"/de-de/pricing/premium/","why premium",{"text":500,"config":501},"Vorteile von Ultimate",{"href":502,"dataGaName":503,"dataGaLocation":471},"/de-de/pricing/ultimate/","why ultimate",[505],{"title":353,"links":506},[507,509,511,513,518,523,528],{"text":52,"config":508},{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":471},{"text":362,"config":510},{"href":364,"dataGaName":365,"dataGaLocation":471},{"text":367,"config":512},{"href":369,"dataGaName":370,"dataGaLocation":471},{"text":514,"config":515},"Status",{"href":516,"dataGaName":517,"dataGaLocation":471},"https://status.gitlab.com/","status",{"text":519,"config":520},"Nutzungsbedingungen",{"href":521,"dataGaName":522,"dataGaLocation":471},"/terms/","terms of use",{"text":524,"config":525},"Datenschutzerklärung",{"href":526,"dataGaName":527,"dataGaLocation":471},"/de-de/privacy/","privacy statement",{"text":529,"config":530},"Cookie-Einstellungen",{"dataGaName":531,"dataGaLocation":471,"id":532,"isOneTrustButton":29},"cookie preferences","ot-sdk-btn",{"title":90,"links":534,"subMenu":543},[535,539],{"text":536,"config":537},"DevSecOps-Plattform",{"href":72,"dataGaName":538,"dataGaLocation":471},"devsecops platform",{"text":540,"config":541},"KI-unterstützte Entwicklung",{"href":79,"dataGaName":542,"dataGaLocation":471},"ai-assisted development",[544],{"title":545,"links":546},"Themen",[547,551,556,561,566,571,576,581],{"text":108,"config":548},{"href":549,"dataGaName":550,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/ci-cd/","cicd",{"text":552,"config":553},"GitOps",{"href":554,"dataGaName":555,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/gitops/","gitops",{"text":557,"config":558},"DevOps",{"href":559,"dataGaName":560,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/devops/","devops",{"text":562,"config":563},"Versionskontrolle",{"href":564,"dataGaName":565,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/version-control/","version control",{"text":567,"config":568},"DevSecOps",{"href":569,"dataGaName":570,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/devsecops/","devsecops",{"text":572,"config":573},"Cloud-nativ",{"href":574,"dataGaName":575,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/cloud-native/","cloud native",{"text":577,"config":578},"KI für das Programmieren",{"href":579,"dataGaName":580,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/devops/ai-for-coding/","ai for coding",{"text":582,"config":583},"Agentische KI",{"href":584,"dataGaName":585,"dataGaLocation":471},"/de-de/topics/agentic-ai/","agentic ai",{"title":587,"links":588},"Lösungen",[589,592,594,599,603,606,609,612,614,616,618,623],{"text":133,"config":590},{"href":128,"dataGaName":591,"dataGaLocation":471},"Application Security Testing",{"text":120,"config":593},{"href":104,"dataGaName":105,"dataGaLocation":471},{"text":595,"config":596},"Agile Entwicklung",{"href":597,"dataGaName":598,"dataGaLocation":471},"/de-de/solutions/agile-delivery/","agile delivery",{"text":600,"config":601},"SCM",{"href":117,"dataGaName":602,"dataGaLocation":471},"source code management",{"text":108,"config":604},{"href":110,"dataGaName":605,"dataGaLocation":471},"continuous integration & delivery",{"text":159,"config":607},{"href":161,"dataGaName":608,"dataGaLocation":471},"value stream management",{"text":552,"config":610},{"href":611,"dataGaName":555,"dataGaLocation":471},"/de-de/solutions/gitops/",{"text":172,"config":613},{"href":174,"dataGaName":175,"dataGaLocation":471},{"text":177,"config":615},{"href":179,"dataGaName":180,"dataGaLocation":471},{"text":182,"config":617},{"href":184,"dataGaName":185,"dataGaLocation":471},{"text":619,"config":620},"Bildungswesen",{"href":621,"dataGaName":622,"dataGaLocation":471},"/de-de/solutions/education/","education",{"text":624,"config":625},"Finanzdienstleistungen",{"href":626,"dataGaName":627,"dataGaLocation":471},"/de-de/solutions/finance/","financial services",{"title":192,"links":629},[630,632,634,636,639,641,643,645,647,649,651,653],{"text":204,"config":631},{"href":206,"dataGaName":207,"dataGaLocation":471},{"text":209,"config":633},{"href":211,"dataGaName":212,"dataGaLocation":471},{"text":214,"config":635},{"href":216,"dataGaName":217,"dataGaLocation":471},{"text":219,"config":637},{"href":221,"dataGaName":638,"dataGaLocation":471},"docs",{"text":242,"config":640},{"href":244,"dataGaName":245,"dataGaLocation":471},{"text":237,"config":642},{"href":239,"dataGaName":240,"dataGaLocation":471},{"text":247,"config":644},{"href":249,"dataGaName":250,"dataGaLocation":471},{"text":255,"config":646},{"href":257,"dataGaName":258,"dataGaLocation":471},{"text":260,"config":648},{"href":262,"dataGaName":263,"dataGaLocation":471},{"text":265,"config":650},{"href":267,"dataGaName":268,"dataGaLocation":471},{"text":270,"config":652},{"href":272,"dataGaName":273,"dataGaLocation":471},{"text":275,"config":654},{"href":277,"dataGaName":278,"dataGaLocation":471},{"title":293,"links":656},[657,659,661,663,665,667,669,674,679,681,683,685],{"text":300,"config":658},{"href":302,"dataGaName":295,"dataGaLocation":471},{"text":305,"config":660},{"href":307,"dataGaName":308,"dataGaLocation":471},{"text":313,"config":662},{"href":315,"dataGaName":316,"dataGaLocation":471},{"text":318,"config":664},{"href":320,"dataGaName":321,"dataGaLocation":471},{"text":323,"config":666},{"href":325,"dataGaName":326,"dataGaLocation":471},{"text":328,"config":668},{"href":330,"dataGaName":331,"dataGaLocation":471},{"text":670,"config":671},"Nachhaltigkeit",{"href":672,"dataGaName":673,"dataGaLocation":471},"/sustainability/","Sustainability",{"text":675,"config":676},"Vielfalt, Inklusion und Zugehörigkeit",{"href":677,"dataGaName":678,"dataGaLocation":471},"/de-de/diversity-inclusion-belonging/","Diversity, inclusion and belonging",{"text":333,"config":680},{"href":335,"dataGaName":336,"dataGaLocation":471},{"text":343,"config":682},{"href":345,"dataGaName":346,"dataGaLocation":471},{"text":348,"config":684},{"href":350,"dataGaName":351,"dataGaLocation":471},{"text":686,"config":687},"Transparenzerklärung zu moderner Sklaverei",{"href":688,"dataGaName":689,"dataGaLocation":471},"https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/modern-slavery-act-transparency-statement/","modern slavery transparency statement",{"items":691},[692,694,697],{"text":519,"config":693},{"href":521,"dataGaName":522,"dataGaLocation":471},{"text":695,"config":696},"Cookies",{"dataGaName":531,"dataGaLocation":471,"id":532,"isOneTrustButton":29},{"text":524,"config":698},{"href":526,"dataGaName":527,"dataGaLocation":471},[700],{"id":701,"title":23,"body":8,"config":702,"content":704,"description":8,"extension":27,"meta":708,"navigation":29,"path":709,"seo":710,"stem":711,"__hash__":712},"blogAuthors/en-us/blog/authors/itzik-gan-baruch.yml",{"template":703},"BlogAuthor",{"name":23,"config":705},{"headshot":706,"ctfId":707},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749658921/Blog/Author%20Headshots/iganbaruch-headshot.jpg","iganbaruch",{},"/en-us/blog/authors/itzik-gan-baruch",{},"en-us/blog/authors/itzik-gan-baruch","bz9VMiTQ1ixvnoxUFk0jiUcnLG3oQsymgXNCqyRqfsk",[714,726,738],{"content":715,"config":724},{"title":716,"description":717,"authors":718,"heroImage":720,"date":721,"body":722,"category":9,"tags":723},"GitLab und Anthropic: Governed AI für die Unternehmensentwicklung","GitLab vertieft die Anthropic-Integration – KI-Governance, Auditierbarkeit und Cloud-Flexibilität für regulierte Unternehmen und den öffentlichen Sektor.",[719],"Stuart Moncada","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776457632/llddiylsgwuze0u1rjks.png","2026-04-28","Für Führungskräfte in Unternehmen und im öffentlichen Sektor ist die Spannung\nvertraut: Softwareteams müssen mit KI schneller werden, während Sicherheits-,\nCompliance- und regulatorische Anforderungen weiter steigen. GitLab vertieft\ndie Integration mit Anthropic Claude, sodass Unternehmen Zugang zu neu\nveröffentlichten Claude-Modellen innerhalb von GitLabs intelligenter\nOrchestrierungsplattform erhalten – dort, wo Governance, Compliance und\nAuditierbarkeit bereits verankert sind.\n\nClaude treibt Funktionen der gesamten GitLab Duo Agent Platform als\nStandardmodell an – für Anwendungsfälle von Code-Generierung und -Review bis\nhin zu agentischem Chat und Vulnerability Resolution. Wer GitLab Duo bereits\nnutzt, hat bereits erlebt, wie Duo-Agenten Workflows über den gesamten Software\nDevelopment Lifecycle (SDLC) automatisieren.\n\nDas beschleunigt die Integration von Claudes Fähigkeiten in GitLab, erweitert\ndie Deployment-Optionen für Unternehmen und unterstreicht, was GitLab als\nPlattform für Softwareentwicklung grundlegend unterscheidet: Governance,\nCompliance und Auditierbarkeit, die in jede KI-Interaktion eingebaut sind.\n\n> \"GitLab Duo hat beschleunigt, wie unsere Teams Software planen, bauen und\n> ausliefern. Die Kombination aus Anthropics Claude und GitLabs Plattform\n> bedeutet, dass wir leistungsfähigere KI erhalten, ohne zu ändern, wie wir\n> arbeiten oder wie sie kontrolliert wird.\"\n>\n> – Mans Booijink, Operations Manager, Cube\n\n\n## Der entscheidende Unterschied: Governed AI\n\nBei GitLab sind Governance-Kontrollen und Auditing in den SDLC eingebaut. Wenn\nClaude über die GitLab Duo Agent Platform eine Codeänderung vorschlägt, durchläuft\ndieser Vorschlag denselben Merge-Request-Prozess, dieselben Freigaberegeln,\ndasselbe Security Scanning und denselben Audit-Trail wie jede andere Änderung.\nKI erhält keine Ausnahme von den bestehenden Kontrollen. Sie operiert innerhalb\ndieser Kontrollen.\n\nJe weiter GitLab in die agentische Softwareentwicklung vordringt – bei der KI\nklar definierte Aufgaben autonom übernimmt – desto wichtiger wird die\nGovernance-Schicht. Ein KI-Agent, der einen Merge Request öffnen, eine\nSchwachstelle beheben oder einen Service refaktorieren kann, muss auditierbar\nund zuordenbar sein und denselben Richtliniendurchsetzungen unterliegen wie ein\nmenschlicher Entwickler. Diese Anforderung ist eine architektonische Entscheidung,\ndie GitLab von Beginn an getroffen hat – und die umso bedeutsamer wird, je mehr\nVerantwortung KI-Agenten übernehmen.\n\n\n## Deployment-Flexibilität für Unternehmen\n\nDie Integration erweitert auch, wie Unternehmen über GitLab auf die neuesten\nClaude-Modelle zugreifen. Claude ist innerhalb von GitLab über Google Cloud\nVertex AI und AWS Bedrock verfügbar – Unternehmen können KI-Workloads über die\nHyperscaler-Commitments und Cloud-Governance-Frameworks leiten, die bereits\nbestehen. Kein separater Anbietervertrag, keine neuen Fragen zur Datenresidenz.\nDie bestehende GCP- oder AWS-Beziehung ist der Einstiegspunkt.\n\nGitLab ist jetzt auch im [Claude Marketplace](https://claude.com/platform/marketplace)\nverfügbar. Kunden können dort GitLab Credits erwerben und auf bestehende\nAnthropic-Ausgaben-Commitments anrechnen – KI-Ausgaben konsolidieren und die\nBeschaffung von GitLab neben Anthropic-Investitionen vereinfachen.\n\n\n## Auf dem Weg in eine agentische Zukunft\n\nGitLabs Vision für agentische Softwareentwicklung – bei der KI definierte\nAufgaben autonom über Planung, Coding, Testing, Security und Deployment hinweg\nübernimmt – setzt Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit und\nSicherheitseigenschaften voraus. Und sie setzt eine Plattform voraus, auf der\ndiese autonomen Aktionen vollständig kontrolliert werden.\n\nAgentische Workflows erfordern Modelle mit starkem Reasoning, Zuverlässigkeit\nund Sicherheitseigenschaften – Kriterien, die die Auswahl und Integration von\nKI-Modellpartnern bei GitLab leiten. GitLabs Governance-Framework stellt sicher,\ndass Unternehmen bei zunehmendem KI-Einsatz in der Entwicklung vollständige\nTransparenz und Kontrolle darüber behalten, was diese Agenten tun, wann sie es\ntun und wie Änderungen nachverfolgt werden.\n\n\n## Was das für GitLab-Kunden bedeutet\n\nWer GitLab Duo Agent Platform bereits einsetzt, erhält Zugang zu Claude-Modellen\nund tieferer KI-Unterstützung über den gesamten Software Development Lifecycle –\ninnerhalb des Governance-Frameworks, auf das bereits vertraut wird.\n\nWer KI-gestützte Softwareentwicklungsplattformen evaluiert, sollte nicht zwischen\nfortschrittlichen KI-Fähigkeiten und Unternehmenskontrolle wählen müssen. Diese\nstrategische Integration ist darauf ausgelegt, beides zu liefern.\n\n> Mehr über GitLab Duo Agent Platform erfahren?\n> [Demo anfragen oder kostenlose Testversion starten](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n",[16,17,278],{"featured":29,"template":13,"slug":725},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":727,"config":736},{"title":728,"description":729,"authors":730,"heroImage":732,"date":733,"body":734,"category":9,"tags":735},"glab CLI: Strukturierter GitLab-Zugriff für KI-Agenten","Das GitLab CLI (glab) gibt KI-Agenten strukturierten Zugriff auf Projekte via MCP. Tutorial: Code-Reviews und Issue-Triage mit glab beschleunigen.",[731],"Kai Armstrong","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776347152/unw3mzatkd5xyfbzcnni.png","2026-04-27","Wenn Teams GitLab Duo, Claude, Cursor und andere KI-Assistenten einsetzen,\nläuft ein wachsender Teil des Entwicklungs-Workflows über einen KI-Agenten,\nder im eigenen Auftrag handelt – Issues liest, Merge Requests prüft, Pipelines\nausführt und dabei hilft, schneller zu liefern. Die meisten Entwickler(innen) nutzen\n`glab` bereits vom Terminal aus, um mit GitLab zu interagieren. Beides zu\nkombinieren ist der naheliegende nächste Schritt.\n\nDas Problem: Ohne die richtigen Werkzeuge rät ein KI-Agent im Wesentlichen,\nwenn es um GitLab-Projekte geht. Er könnte die Details eines Issues\nhalluzinieren, den er nie gesehen hat, einen Merge Request auf Basis veralteter\nTrainingsdaten zusammenfassen statt anhand seines tatsächlichen Zustands – oder\nverlangen, dass Kontext manuell aus einem Browser-Tab kopiert und in ein\nChat-Fenster eingefügt wird, bevor überhaupt begonnen werden kann. Jede dieser\nUmgehungslösungen ist Reibung: Sie verlangsamt die Arbeit, eröffnet\nFehlermöglichkeiten und setzt eine harte Obergrenze dafür, was der Agent\ntatsächlich leisten kann. Das GitLab CLI (`glab`) ändert das, indem es Agenten\neine direkte, zuverlässige Schnittstelle zu Projekten gibt.\n\nMit `glab` ruft der Agent das Benötigte direkt von GitLab ab, handelt darauf\nund meldet das Ergebnis zurück – sodass weniger Zeit damit verbracht wird,\nInformationen weiterzugeben, und mehr Zeit für die eigentliche Arbeit bleibt.\n\nIn diesem Tutorial wird gezeigt, wie `glab` KI-Agenten strukturierten,\nzuverlässigen Zugriff auf GitLab-Projekte ermöglicht – und wie das einen\nschnelleren, leistungsfähigeren Entwicklungs-Workflow freischaltet.\n\n\n## KI-Agent über MCP mit GitLab verbinden\n\nDer direkteste Weg, KI-Workflows deutlich leistungsfähiger zu machen, besteht\ndarin, dem KI-Agenten nativen Zugriff auf `glab` über das Model Context\nProtocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))\nzu geben.\n\nMCP ist ein offener Standard, der KI-Werkzeugen ermöglicht, externe Fähigkeiten\nzur Laufzeit zu entdecken und zu nutzen. Nach der Verbindung kann der\nKI-Assistent Issues lesen, Merge Requests kommentieren, Pipeline-Status prüfen\nund zurück in GitLab schreiben – ohne etwas aus der UI zu kopieren oder auch\nnur einen einzigen API-Aufruf selbst zu schreiben.\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\n# MCP-Server von glab starten\nglab mcp serve\n```\n\nSobald der MCP-Client konfiguriert ist, kann die KI Fragen wie *„Was ist der\nStatus meiner offenen MRs?\"* oder *„Gibt es fehlgeschlagene Pipelines auf\nmain?\"* beantworten, indem sie GitLab direkt abfragt – nicht durch Scraping der\nWeb-UI, nicht durch veraltete Trainingsdaten. Die\n[vollständige Setup-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/cli/) enthält\nKonfigurationsschritte für Claude Code, Cursor und andere Editoren.\n\nEin wichtiges Detail: `glab` fügt automatisch `--output json` hinzu, wenn es\nüber MCP aufgerufen wird – für jeden Befehl, der das unterstützt. Der Agent\nerhält saubere, strukturierte Daten, ohne dass über Ausgabeformate nachgedacht\nwerden muss. Und da `glab` das offizielle MCP SDK verwendet, bleibt es\nkompatibel, wenn sich das Protokoll weiterentwickelt.\n\nWir haben bewusst entschieden, *welche* Befehle über MCP zugänglich sind.\nBefehle, die interaktive Terminalausgabe erfordern, sind absichtlich\nausgeschlossen – der Agent bleibt nie in einem Wartezustand für Eingaben, die\nnie kommen. Was zugänglich ist, funktioniert zuverlässig im Agenten-Kontext.\n\n\n## KI am Code-Review beteiligen\n\nDie meisten Entwickler(innen) haben einen Rückstand an MRs, die auf Review warten.\nDas ist einer der zeitintensivsten Teile der Arbeit – und einer der besten\nAnsatzpunkte für KI. Mit `glab` beobachtet der Agent die Review-Queue nicht\nnur, sondern arbeitet sie gemeinsam durch.\n\n### Genau sehen, was noch offen ist\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\nglab mr view 2677 --comments --unresolved --output json\n```\n\nDieser Befehl gibt den vollständigen MR zurück: Metadaten, Beschreibung und\njede ungelöste Diskussion als einzelnes strukturiertes JSON-Payload. Das gibt\nder KI alles, was sie braucht: welche Threads offen sind, was der Reviewer\nangefragt hat und in welchem Kontext. Kein Tab-Wechsel, kein manuelles Kopieren\neinzelner Kommentare.\n\n```json\n{\n  \"id\": 2677,\n  \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n  \"state\": \"opened\",\n  \"author\": { \"username\": \"jdwick\" },\n  \"labels\": [\"backend\", \"needs-review\"],\n  \"blocking_discussions_resolved\": false,\n  \"discussions\": [\n    {\n      \"id\": \"3107030349\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n          \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T09:23:11.000Z\"\n        }\n      ]\n    },\n    {\n      \"id\": \"3107030412\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n          \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T10:05:44.000Z\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\nStatt jeden Thread selbst durchzulesen, lässt sich der Agent fragen:\n*„Was muss ich in MR 2677 noch beheben?\"* – und erhält eine priorisierte\nZusammenfassung mit Änderungsvorschlägen. Das alles aus einem einzigen Befehl.\n\n### Den Kreislauf programmatisch schließen\n\nSobald der KI geholfen hat, das Feedback zu adressieren, kann sie Diskussionen\nauflösen:\n\n```shell\n# Alle Diskussionen auflisten – strukturiert, bereit für den Agenten\nglab mr note list 456 --output json\n\n# Diskussion auflösen, sobald das Feedback adressiert wurde\nglab mr note resolve 456 3107030349\n\n# Wieder öffnen, wenn etwas erneut geprüft werden muss\nglab mr note reopen 456 3107030349\n```\n\n```json\n[\n  {\n    \"id\": 3107030349,\n    \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n    \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  },\n  {\n    \"id\": 3107030412,\n    \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n    \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  }\n]\n```\n\nNote-IDs sind direkt in der GitLab-UI und der API sichtbar – kein zusätzlicher\nLookup nötig. Der Agent kann die vollständige Liste durcharbeiten, jeden Fix\nprüfen und dabei auflösen.\n\n\n## Mit der KI effektiver über Code sprechen\n\nAuch ohne laufenden MCP-Server gibt es eine einfachere Umstellung, die einen\ngroßen Unterschied macht: `glab` einsetzen, um der KI bessere Informationen zu\nliefern.\n\nBeim letzten Mal, als ein KI-Assistent bei der Issue-Triage oder beim Debuggen\neiner fehlgeschlagenen Pipeline geholfen hat, wurde wahrscheinlich etwas Text\naus der GitLab-UI kopiert und in den Chat eingefügt. Das ist es, womit der\nAgent tatsächlich arbeitet:\n\n```text\nopen issues: 12 • milestone: 17.10 • label: bug, needs-triage ...\n```\n\nIm Vergleich dazu, was er mit `glab` erhält:\n\n```json\n[\n  {\n    \"iid\": 902,\n    \"title\": \"Pipeline fails on merge to main\",\n    \"labels\": [\"bug\", \"needs-triage\"],\n    \"milestone\": { \"title\": \"17.10\" },\n    \"assignees\": []\n  },\n  ...\n]\n```\n\nStrukturiert, typisiert, vollständig – keine Mehrdeutigkeit, kein\nInterpretationsaufwand beim Parsen. Das ist der Unterschied zwischen einem\nAgenten, der handeln kann, und einem, der Rückfragen stellen muss.\n\nMit dem MCP-Server passiert das automatisch: `glab` fügt `--output json` für\njeden Befehl hinzu, der das unterstützt. Beim direkten Arbeiten im Terminal\neinfach das Flag selbst ergänzen:\n\n```shell\n# Offene Issues für Triage abrufen\nglab issue list --label \"needs-triage\" --output json\n\n# Pipeline-Status prüfen\nglab ci status --output json\n\n# Vollständige MR-Details abrufen\nglab mr view 456 --output json\n```\n\nDie JSON-Ausgabe wurde in letzten Releases erheblich erweitert. Sie deckt jetzt\nCI-Status, Milestones, Labels, Releases, Schedules, Cluster-Agenten, Work\nItems, MR-Genehmiger, Repository-Mitwirkende und mehr ab. Was `glab` abrufen\nkann, kann die KI sauber verarbeiten.\n\n### Ein echter Workflow\n\n```shell\n$ glab issue list --label \"needs-triage\" --milestone \"17.10\" \\\n--output json\n```\n\n```text\nAgent: I found 2 unassigned bugs in the 17.10 milestone that need triage:\n1. #902 — Pipeline fails on merge to main (opened 5 days ago)\n2. #903 — Auth token not refreshing on expiry (opened 4 days ago)\nBoth are unassigned. Want me to draft triage notes and suggest assignees based on recent commit history?\n```\n\n\n## Der Agent ist keineswegs auf eingebaute Befehle beschränkt\n\nDie nativen Befehle von `glab` decken die gängigsten Workflows ab – aber der\nAgent ist nicht darauf beschränkt. Über `glab api` hat er authentifizierten\nZugriff auf die vollständige GitLab REST- und GraphQL-API-Oberfläche, mit\nderselben Session, ohne zusätzliche Credentials oder Konfiguration.\n\nDas ist ein wesentlicher Unterschied. Die meisten CLI-Werkzeuge beschränken\nsich auf das, was ihre Befehle abbilden. Mit `glab` gilt: Wenn GitLabs API es\nunterstützt, kann der Agent es tun – immer aus einem vertrauenswürdigen,\nauthentifizierten Kontext heraus.\n\nEin praktisches Beispiel: nur die Liste der geänderten Dateien in einem MR\nabrufen, bevor entschieden wird, welche Diffs vollständig geladen werden:\n\n```shell\n# Geänderte Dateipfade abrufen – leichtgewichtig, noch kein Diff-Inhalt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[].new_path'\n\n# Dann nur die spezifische Datei laden, die der Agent benötigt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[] | select(.new_path == \"path/to/file.go\")'\n```\n\n```text\n\"internal/auth/token.go\"\n\"internal/auth/token_test.go\"\n\"internal/oauth/refresh.go\"\n```\n\nFür alles, was die REST API nicht abdeckt (Epics, bestimmte Work-Item-Abfragen,\nkomplexe projektübergreifende Daten), bietet `glab api graphql` die vollständige\nGraphQL-Schnittstelle:\n\n```shell\nglab api graphql -f query='\n{\n  project(fullPath: \"gitlab-org/gitlab\") {\n    mergeRequest(iid: \"12345\") {\n      title\n      reviewers { nodes { username } }\n    }\n  }\n}'\n```\n\n```json\n{\n  \"data\": {\n    \"project\": {\n      \"mergeRequest\": {\n        \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n        \"reviewers\": {\n          \"nodes\": [\n            { \"username\": \"dmurphy\" },\n            { \"username\": \"sreeves\" }\n          ]\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nEin einziger, authentifizierter Einstiegspunkt zu allem, was GitLab\nbereitstellt – ohne Token-Jonglieren, separate API-Clients oder\nKonfigurationsaufwand.\n\n\n## Was als Nächstes kommt – und Feedback\n\nZwei Verbesserungen, an denen aktiv gearbeitet wird, werden `glab` für\nAgenten-Workflows noch nützlicher machen:\n\n**Auf Agenten abgestimmter Hilfetext.** Heute ist die `--help`-Ausgabe für\nMenschen am Terminal geschrieben. Sie wird aktualisiert, um für jeden\ninteraktiven Befehl die nicht-interaktive Alternative anzuzeigen, Befehle mit\n`--output json`-Unterstützung zu kennzeichnen und Hilfe generell zu einer\nnützlichen Ressource für Agenten zu machen, die Fähigkeiten zur Laufzeit\nentdecken – nicht nur für Menschen.\n\n**Besser maschinenlesbare Fehlermeldungen.** Wenn heute etwas schiefläuft,\nerhalten Agenten dieselben menschenlesbaren Fehlermeldungen wie\nTerminal-Nutzende. Das wird geändert: Fehler im JSON-Modus geben strukturierte\nAusgaben zurück, die dem Agenten die Informationen liefern, die er braucht, um\nFehler sauber zu behandeln, intelligent zu wiederholen oder den richtigen\nKontext zurückzugeben.\n\nBeide Punkte sind in aktiver Entwicklung. Wer `glab` bereits mit einem\nKI-Werkzeug einsetzt, ist genau die Zielgruppe, deren Erfahrungen uns\ninteressieren.\n\n* **Welche Reibungspunkte gibt es?** Befehle, die sich in Agenten-Kontexten\n  nicht gut verhalten, Fehlermeldungen ohne Handlungsanleitung, Lücken in der\n  JSON-Ausgabe. Feedback ist willkommen.\n\n* **Welche Workflows wurden erschlossen?** Reale Nutzungsmuster helfen dabei,\n  Prioritäten für die weitere Entwicklung zu setzen.\n\nDie Diskussion findet im\n[Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/8177) statt –\ndort wird die Roadmap für Agenten-Freundlichkeit gestaltet, und Beiträge haben\ndort den direktesten Einfluss. Wer eine spezifische Lücke gefunden hat,\nkann ein [Issue öffnen](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/new). Wer\neinen Fix im Sinn hat: Beiträge sind willkommen. Details unter\n[CONTRIBUTING.md](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/CONTRIBUTING.md).\n\nDas GitLab CLI stand schon immer dafür, Entwickler(inne)n mehr Kontrolle über ihren\nWorkflow zu geben. Da KI ein immer größerer Teil der täglichen Arbeit wird,\nbedeutet das, `glab` zur bestmöglichen Schnittstelle zwischen KI-Werkzeugen\nund GitLab-Projekten zu machen. Wir stehen am Anfang – und freuen uns darauf,\nden nächsten Teil gemeinsam zu gestalten.\n",[16,17,19],{"featured":29,"template":13,"slug":737},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":739,"config":747},{"title":740,"description":741,"authors":742,"heroImage":732,"date":744,"body":745,"category":9,"tags":746},"GitHubs neue Copilot-Richtlinie: Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen müssen","Warum GitLabs Datenverwaltungsansatz strukturell anders ist – und was GitHubs neue Copilot-Richtlinie für regulierte Unternehmen bedeutet.",[743],"Allie Holland","2026-04-20","GitHub hat kürzlich angekündigt, wie Interaktionsdaten von Copilot-Nutzenden\nkünftig verwendet werden. Ab dem 24. April 2026 werden Daten aus Copilot Free,\nPro und Pro+ standardmäßig zum Training von KI-Modellen genutzt, sofern\nNutzende nicht aktiv widersprechen. Betroffen sind Eingaben, Ausgaben,\nCode-Snippets und zugehöriger Kontext. Copilot Business und Enterprise sind\naufgrund bestehender Vertragskonditionen ausgenommen.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wirft diese Änderung Fragen auf, die\nüber individuelle Entwicklerpräferenzen weit hinausgehen. Sie zwingt zu einer\ngrundlegenden Prüfung, die Führungskräfte aus Engineering und IT-Sicherheit\njedem KI-Anbieter in ihrem Stack stellen sollten: Werden unsere Daten für\nKI-Training verwendet?\n\nGitLabs Antwort lautet: Nein. GitLab trainiert KI-Modelle nicht mit\nKundendaten – auf keiner Preisstufe. KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet,\nKundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu verwenden. Das\n[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/)\nmacht diese Zusage prüfbar. Eine zentrale Dokumentation zeigt, welche Modelle\nwelche Funktionen betreiben, wie Daten verarbeitet werden, welche\nUnterauftragsverarbeiter beteiligt sind und wie lange Daten gespeichert werden.\nDas AI Transparency Center dokumentiert außerdem den Compliance-Status jeder\nFunktion – einschließlich der Bestätigung, dass GitLabs aktuelle KI-Funktionen\nnicht als Hochrisikosysteme im Sinne des EU AI Act eingestuft werden. Diesen\nStandard hat GitLab-CEO Bill Staples\n[wiederholt bekräftigt](https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf)\n– er spiegelt GitLabs Unternehmensmission und das\n[Trust Center](https://trust.gitlab.com/) wider.\n\n\n## Was die Richtlinienänderung tatsächlich bedeutet\n\nGitHub gibt zudem an, dass die Daten mit verbundenen Unternehmen – darunter\nMicrosoft – für KI-Entwicklungszwecke geteilt werden können.\n\nQuellcode zählt häufig zum sensibelsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.\nEr kann proprietäre Geschäftslogik abbilden, interne Systemarchitekturen\noffenlegen oder Datenflüsse berühren, die strengen Aufbewahrungs- und\nZugriffsrichtlinien unterliegen. Wenn dieser Code einen KI-Assistenten\ndurchläuft und zum Training von Modellen verwendet wird, die auch Wettbewerbern\ndienen, werden Anbieterdatenpraktiken zu einem konkreten IP-Risiko. Regulierte\nBranchen weltweit – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis zum\nöffentlichen Sektor – operieren unter Compliance-Anforderungen, die genau\ndiesen Punkt adressieren: dokumentierte, prüfbare Kontrolle über den Umgang\nDritter mit sensiblen Daten.\n\nEine Anbieterrichtlinie, die Datenstandardeinstellungen ändert, ein aktives\nWiderspruchsrecht erfordert und je nach Vertragsstufe unterschiedliche\nSchutzstandards bietet, erzeugt genau die Art unkontrollierbarer Variablen,\ndie Compliance-Teams nicht akzeptieren können. Der\n[Digital Operational Resilience Act (DORA)](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng)\n– seit Januar 2025 für europäische Finanzinstitute verbindlich – macht dies\nexplizit: Wesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern\ndokumentierte Bewertung und Nachverfolgung.\n\n\n## Was regulierte Unternehmen von KI-Anbietern tatsächlich benötigen\n\nRegulierte Unternehmen diskutieren nicht mehr grundsätzlich, ob KI in\nEntwicklungs-Workflows eingesetzt werden soll. Der Fokus liegt darauf, dies so\nzu tun, dass es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertretbar\nist. Dabei sind branchenübergreifend konsistente Anforderungen sichtbar\ngeworden.\n\n**Vertragliche Klarheit.** Regulierte Unternehmen benötigen spezifische,\ndokumentierte und bedingungslose Zusagen darüber, was mit ihren Daten geschieht\n– nicht etwas, das je nach Vertragsstufe variiert oder eine Handlung vor einem\nStichtag erfordert.\n\n**Prüfbarkeit.** IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen von Unternehmen, die\neingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren: die Trainingsdaten\nhinter diesen Modellen und die beteiligten Drittparteien. Anbieter, die diese\nFragen nicht beantworten können, erzeugen Dokumentationsrisiken für die\nOrganisationen, die sich auf sie stützen.\n\n**Trennung von Anbieterinteressen.** Wenn ein KI-Anbieter Modelle auf Basis\nvon Kundennutzungsdaten trainiert, werden Code und Workflows zu Eingaben für\nein System, das auch Wettbewerbern dient. Für Institutionen mit proprietären\nHandelsalgorithmen, Underwriting-Modellen oder Betrugserkennungssystemen ist\ndas ein konkretes IP-Risiko.\n\n\n## GitLabs Position zur KI-Datenverwaltung\n\nGitLab verwendet Kundendaten nicht zum Training von KI-Modellen. Diese Zusage\ngilt auf jeder Preisstufe; KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet, Eingaben\nund Ausgaben, die mit GitLab-Kunden verbunden sind, nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden.\n\nDies ist eine bewusste architektonische und richtlinienbezogene Entscheidung –\nkein Merkmal einer bestimmten Preisstufe. Wie GitLabs\n[Beitrag zur Enterprise-Unabhängigkeit](https://about.gitlab.com/de-de/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/)\nfesthält, ist Datenverwaltung zu einem \"zunehmend kritischen Faktor bei\nUnternehmensentscheidungen\" geworden – getrieben durch nationale und regionale\nDatenschutzgesetze und wachsende Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über\nsensibles geistiges Eigentum.\n\nGitLab ist cloud-neutral und modell-neutral und unterstützt\nSelf-Hosted-Deployments ohne kommerzielle Bindung an einen einzelnen\nCloud-Anbieter oder ein Large Language Model. Diese Unabhängigkeit ist für\nregulierte Unternehmen relevant, die Risiken durch Anbieterkonzentration\nbewerten. Der\n[AI Continuity Plan](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/)\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Er ist\neine direkte Antwort auf die Governance-Anforderungen unter Frameworks wie\n[DORA](https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/dora/).\n\n\n## Die Governance-Lücke, die KI-Teams schließen müssen\n\nGitHubs Richtlinienaktualisierung macht deutlich: Für Unternehmen in\nregulierten Branchen ist das genaue Verständnis des Datenumgangs eines\nKI-Werkzeugs eine Voraussetzung für dessen Einsatz. Das bedeutet, Anbietern\nklare, dokumentierte Antworten auf folgende Fragen abzuverlangen:\n\n1. Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?\n2. Wer sind Ihre KI-Modell-Unterauftragsverarbeiter?\n3. Was geschieht, wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken ändert?\n4. Lässt sich ein Deployment realisieren, das alle KI-Verarbeitung innerhalb\n   der eigenen Infrastruktur hält?\n5. Welche Haftungsübernahme wird für KI-generierte Ausgaben angeboten?\n\nAnbieter, die diese Fragen klar beantworten und die Antworten in prüfbarer\nForm dokumentieren, sind Anbieter, auf die sich aufbauen lässt.\n**Wer das nicht kann, schafft Compliance-Risiken bei jedem Policy-Update.**\nWenn ein Anbieter Datenpraktiken mit 30 Tagen Ankündigungsfrist ändern kann,\nist das kein partnerschaftlicher Rahmen für regulierte Unternehmen – das ist\nein strukturelles Compliance-Risiko.\n\n> Mehr zu GitLabs Ansatz für KI-Governance im\n> [GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/).\n",[16,17],{"featured":12,"template":13,"slug":748},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"promotions":750},[751,764,775,787],{"id":752,"categories":753,"header":754,"text":755,"button":756,"image":761},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":757,"config":758},"Get your AI maturity score",{"href":759,"dataGaName":760,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":762},{"src":763},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":765,"categories":766,"header":767,"text":755,"button":768,"image":772},"devops-modernization",[17,570],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":769,"config":770},"Get your DevOps maturity score",{"href":771,"dataGaName":760,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":773},{"src":774},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":776,"categories":777,"header":779,"text":755,"button":780,"image":784},"security-modernization",[778],"security","Are you trading speed for security?",{"text":781,"config":782},"Get your security maturity score",{"href":783,"dataGaName":760,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":785},{"src":786},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":788,"paths":789,"header":792,"text":793,"button":794,"image":799},"github-azure-migration",[790,791],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. Find out what it means for you.",{"text":795,"config":796},"See how GitLab compares to GitHub",{"href":797,"dataGaName":798,"dataGaLocation":245},"/compare/gitlab-vs-github/github-azure-migration/","github azure migration",{"config":800},{"src":774},{"header":802,"blurb":803,"button":804,"secondaryButton":809},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":805,"config":806},"Kostenlosen Test starten",{"href":807,"dataGaName":50,"dataGaLocation":808},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":52,"config":810},{"href":54,"dataGaName":55,"dataGaLocation":808},1777576569958]