[{"data":1,"prerenderedAt":810},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":3,"navigation-de-de":38,"banner-de-de":452,"footer-de-de":462,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":698,"blog-related-posts-de-de-getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat":712,"blog-promotions-de-de":748,"next-steps-de-de":800},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat.yml","Getting Started With Gitlab Duo Agentic Chat",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Chat-Interface kennenlernen, Model- und Agent-Auswahl verstehen sowie Best Practices für effektive KI-Kollaboration über Web UI und IDEs hinweg.","GitLab Duo Agentic Chat – Erste Schritte","*Teil 2 des achtteiligen Leitfadens [GitLab Duo Agent Platform – Der komplette Einstieg](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), in dem du lernst, KI-Agents und Workflows im Development Lifecycle zu erstellen und bereitzustellen. Von der ersten Interaktion bis zu produktionsreifen Automatisierungs-Workflows mit vollständiger Anpassung.*\n\n**In diesem Artikel:**\n\n* [Was ist GitLab Duo Agentic Chat?](#was-ist-gitlab-duo-agentic-chat)\n* [GitLab Duo Agentic Chat aufrufen](#gitlab-duo-agentic-chat-aufrufen)\n* [Model-Auswahl](#model-auswahl)\n* [Agent-Auswahl](#agent-auswahl)\n* [Häufige Use Cases](#häufige-use-cases)\n* [Troubleshooting](#troubleshooting)\n\n## Was ist GitLab Duo Agentic Chat?\n\nGitLab Duo Agentic Chat ist die primäre Schnittstelle zur Interaktion mit KI-Agents über den Development Workflow hinweg. Anders als einfache Q&A-Chatbots, die nur Fragen beantworten, ist es ein autonomer KI-Kollaborationspartner, der in deinem Namen Aktionen durchführen kann: Code erstellen und modifizieren, Merge Requests öffnen, Issues/Epics triagen und aktualisieren sowie Workflows mit vollem SDLC-Plattformkontext ausführen. Dabei bleibt man bei jedem Schritt informiert.\n\n> 🎯 **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/)** heute ausprobieren!\n\n**Schlüsselfunktionen:**\n\n* **Code-Operationen:** Dateien erstellen, Code editieren und Merge Requests öffnen.\n* **Projekt-Insights:** Issues, Epics, Merge Requests, Git Commits, CI/CD-Pipelines, Analytics (GLQL) und Security Scans abfragen.\n* **Umsetzbare Aufgaben:** Issues und Epics triagen, aktualisieren oder erstellen, Vulnerabilities beheben, Dokumentation und Tests generieren, fehlerhafte CI/CD-Pipelines fixen.\n* **Kontext-Awareness:** Konversationshistorie merken, Projekt-Architektur verstehen sowie Codebase, Wiki und GitLab Docs durchsuchen.\n* **Erweiterbarkeit:** Mit externen Services über Model Context Protocol (MCP) integrieren.\n* **Multi-Agent-Support:** Spezialisierte Agents für unterschiedliche Aufgaben nutzen.\n\n> **🎯 Jetzt ausprobieren:** [Interaktive Demo von GitLab Duo Agentic Chat](https://gitlab.navattic.com/duo-agentic-chat) — Chat-Interface und Features erkunden.\n\n## GitLab Duo Agentic Chat aufrufen\n\n| Umgebung          | Zugriff wie                                             | Hinweise                                            |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |\n| **Web UI**        | Duo-Icon oben rechts klicken                            | Persistentes Panel, bleibt beim Navigieren geöffnet |\n| **VS Code**       | Primary Side Bar > GitLab Duo Agent Platform > Chat-Tab | In IDE-Workflow integriert                          |\n| **JetBrains**     | Tool-Fenster > GitLab Duo Agent Platform > Chat-Tab     | Verfügbar in IntelliJ, PyCharm etc.                 |\n| **Visual Studio** | Extensions > GitLab > „Open Agentic Chat\"               | Nur Windows, GitLab 18.3+                           |\n\n### Web-UI-Panel-Features\n\n* **Collapsed:** Icon oben rechts sichtbar\n* **Panel open:** Sidebar schiebt sich aus (~400px Breite)\n* **Maximized:** Expandiert für detaillierte Antworten\n\n![GitLab project with the Duo chat panel opened](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"GitLab-Projekt mit geöffnetem Duo Chat Panel\")\n\n## Model-Auswahl\n\nLarge Language Models ([LLMs](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) zeichnen sich bei unterschiedlichen Aufgaben und Wissensanforderungen aus. Bei Bedarf das richtige Model für die Anforderungen wählen.\n\n![Model selection in Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765458800/jwryhqjmaq4flp7711wf.png \"Model-Auswahl in GitLab Duo Chat\")\n\n### Konfigurationsebenen\n\n* **Group-Level:** Vom Group Owner festgelegt, gilt für alle User\n* **User-Level:** Individuelle Kontrolle, wenn Group es erlaubt\n\n## Agent-Auswahl\n\nAgents sind spezialisierte KI-Kollaborationspartner für spezifische Aufgaben. Zwischen ihnen wechseln basierend auf den Anforderungen:\n\n| Agent                | Beschreibung                                                  | Wofür nutzen                                                                                                     |\n| -------------------- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **GitLab Duo**       | Allzweck-Entwicklungskollaboration (Default-Agent)            | Einstieg; Fragen zu Algorithmen, Architektur und Design-Patterns; Debugging, Refactoring und Code-Erklärung      |\n| **Planner**          | Produktmanagement- und Planungs-Workflows                     | Issue-Erstellung, Epic-Planung, Roadmap-Assistenz, Attention Triage                                              |\n| **Security Analyst** | Vulnerability Management und Security-Workflows               | Security-Impact-Analyse, Vulnerability Triage, Remediation                                                       |\n| **Data Analyst**     | Daten über GitLab hinweg querien, visualisieren und aufzeigen | Volumen-Analyse, Team-Performance, Trend-Analyse, Status-Monitoring, Work-Item-Discovery, GLQL-Query-Generierung |\n| **Custom Agents**    | Vom Team für spezifische Anforderungen erstellt               | Teamspezifische Workflows, Domain-Expertise                                                                      |\n\n### Agent-Auswahl\n\n![Agent selection in Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373437/todfyhlfhnhgclpecbhu.png \"Agent-Auswahl in GitLab Duo Chat\")\n\n### Agents wechseln\n\n1. GitLab Duo Agentic Chat öffnen.\n2. IDE: Agent-Dropdown klicken (unter Model Selector).\n3. Web UI: Neuen Chat erstellen.\n4. Benötigten Agent auswählen.\n\n![Model selection in IDE](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/zwebhhswfp4cs3vjpesk.png \"Model-Auswahl in IDE\")\n\n![Model selection in UI](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768309468/xn8yxafnnevdnxjtodhw.png \"Model-Auswahl in UI\")\n\n## Häufige Use Cases\n\n### Issue Management und Triage\n\nFür Issue-Management- und Planungs-Workflows den **[Planner Agent](https://about.gitlab.com/de-de/blog/ace-your-planning-without-the-context-switching/)** nutzen – einen spezialisierten Agent für Produktmanagement-Aufgaben.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"List all open issues labeled 'bug' and 'high-priority' created in the last 30 days.\"\n* \"Create an issue for implementing user authentication with OAuth2, include acceptance criteria and technical requirements.\"\n* \"Analyze Issue #456 and suggest related issues that might have the same root cause.\"\n* \"Break down Epic #123 into smaller tasks with estimated complexity.\"\n\n### Vulnerability-Analyse und Remediation\n\nFür Security-Workflows den **[Security Analyst Agent](https://about.gitlab.com/de-de/blog/vulnerability-triage-made-simple-with-gitlab-security-analyst-agent/)** nutzen – einen spezialisierten Agent für Vulnerability Management und Remediation.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Show me all critical vulnerabilities in the latest pipeline scan.\"\n* \"Triage all vulnerabilities from the latest security scan and identify which are false positives.\"\n* \"Explain vulnerability #789 in simple terms and show me where it's located in the code.\"\n* \"What's the recommended fix for the SQL injection vulnerability in the user search endpoint?\"\n* \"Create an MR to fix the XSS vulnerability found in `src/components/UserProfile.vue`.\"\n\n### Code-Verständnis und Dokumentation\n\nAntworten zur Codebase erhalten, ohne Dateien manuell durchsuchen zu müssen – mit dem GitLab Duo Agent.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"How does the authentication flow work in this application?\"\n* \"Find all places where the `sendEmail` function is called.\"\n* \"Explain what the `calculateDiscount` method does in `src/pricing/calculator.ts`.\"\n* \"Generate documentation for the API endpoints in `src/api/routes/`.\"\n* \"What design patterns are used in the `src/services/` directory?\"\n\n### Onboarding in ein neues Projekt\n\nSchnell in einem neuen Projekt auf den neuesten Stand kommen durch Verstehen von Architektur, Setup und Dependencies – mit dem **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Give me an overview of this project's architecture and main components.\"\n* \"Where is the database schema defined?\"\n* \"How do I set up my local development environment?\"\n* \"What are the main dependencies and what do they do?\"\n\n### Debugging und Pipeline-Troubleshooting\n\nProbleme in Code und CI/CD-Pipelines schnell identifizieren und lösen mit KI-gestützter Analyse – mittels **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Why is the CI/CD pipeline failing on the test stage?\"\n* \"Analyze the error logs from Job #12345 and suggest fixes.\"\n* \"Why did Pipeline #9876 fail? Show me the error logs from the failed deployment job.\"\n* \"The application crashes when processing large files. Help me debug this.\"\n* \"Review the recent commits that might have caused the performance regression.\"\n* \"How can I optimize the build time for this pipeline?\"\n* \"Create a new CI/CD job to run security scans on every MR.\"\n\n### Code Review und Quality Improvement\n\nKI-Assistenz bei Code Reviews erhalten, um Probleme zu erkennen und Code-Qualität zu verbessern – mit einem **Custom Agent**, der auf Team-Coding-Standards und Best Practices trainiert ist.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Review MR !234 for potential bugs and security issues.\"\n* \"Suggest performance optimizations for the database queries in this MR.\"\n* \"Check if MR !456 follows our coding standards and best practices.\"\n* \"Identify any accessibility issues in the new UI components.\"\n\n### Feature-Implementation\n\nEntwicklung beschleunigen durch Generieren von Code, Tests und Dokumentation – mit dem **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Create a REST API endpoint for user registration with validation.\"\n* \"Generate unit tests for the `OrderService` class with 80% coverage.\"\n* \"Implement pagination for the product listing page.\"\n* \"Add error handling and logging to the file upload functionality.\"\n\n### Refactoring und Code-Improvement\n\nBestehenden Code modernisieren und verbessern mit KI-Anleitung – mittels **GitLab Duo Agent**.\n\n**Beispiel-Prompts:**\n\n* \"Refactor the `UserController` to follow SOLID principles.\"\n* \"Convert this JavaScript file to TypeScript with proper type definitions.\"\n* \"Suggest improvements to make this function more testable.\"\n* \"Identify code duplication in the `src/utils/` directory and suggest how to consolidate it.\"\n* \"Modernize the project from Java 8 to 21. Follow the guidance in Epic 188.\"\n* \"Create a migration plan for modernizing the COBOL mainframe code, and evaluate Java/Python.\"\n\n## Troubleshooting\n\n| Problem                           | Mögliche Ursachen                                       | Lösungen                                                               |\n| --------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |\n| **Chat erscheint nicht**          | • Duo nicht aktiviert\u003Cbr>• Unzureichende Berechtigungen | • GitLab Duo für Projekt aktivieren\u003Cbr>• Developer+-Rolle verifizieren |\n| **Model-Auswahl nicht verfügbar** | • Group-Policy gesperrt\u003Cbr>• Version zu alt             | • Mit Group Owner prüfen\u003Cbr>• Auf GitLab 18.4+ upgraden                |\n\nWeitere Troubleshooting-Tipps finden sich in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/troubleshooting/).\n\n## Was als Nächstes kommt\n\nGitLab Duo Agentic Chat wird in IDEs und der GitLab UI unterstützt. Künftige Releases bringen Terminal-Support mit GitLab Duo CLI, aktuell in Entwicklung. Das [Product Epic](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/work_items/19070) für weitere Einblicke verfolgen.\nNachdem du GitLab Duo Agentic Chat kennengelernt hast, erkunde die verschiedenen Agent-Typen und wie Custom Agents erstellt werden – in [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Foundational Agents erkunden, Custom Agents für das Team erstellen und External Agents wie Claude Code und OpenAI Codex integrieren.\n\n## Ressourcen\n\n* [GitLab Duo Agentic Chat-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/)\n* [GitLab Duo Agent Platform-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n\n- - -\n\n**Nächster Teil:** [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)\n\n**Vorheriger Teil:** [Teil 1: Einführung in GitLab Duo Agent Platform](/de-de/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform/)","yml",{},true,"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",{"noIndex":12,"title":25,"description":32,"ogImage":33},"Agentic Chat kennenlernen, Model- und Agent-Auswahl verstehen, Best Practices für effiziente KI-Kollaboration in Web UI und IDEs.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg","de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat",[36,17,18,19],"aiml","0ihvu9FUdAjvok_6gQydLnTYhLD1X_9OvI68EpSeDis",{"data":39},{"logo":40,"freeTrial":45,"sales":50,"login":55,"items":60,"search":370,"minimal":404,"duo":422,"switchNav":431,"pricingDeployment":442},{"config":41},{"href":42,"dataGaName":43,"dataGaLocation":44},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":46,"config":47},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":51,"config":52},"Vertrieb kontaktieren",{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":44},"/de-de/sales/","sales",{"text":56,"config":57},"Anmelden",{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/users/sign_in/","sign 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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.",[718],"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",[16,17,277],{"featured":29,"template":13,"slug":724},"gitlab-and-anthropic-governed-ai-for-enterprise-development",{"content":726,"config":735},{"title":727,"description":728,"authors":729,"heroImage":731,"date":732,"body":733,"category":9,"tags":734},"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.",[730],"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":736},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":738,"config":746},{"title":739,"description":740,"authors":741,"heroImage":731,"date":743,"body":744,"category":9,"tags":745},"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.",[742],"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":747},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"promotions":749},[750,763,774,786],{"id":751,"categories":752,"header":753,"text":754,"button":755,"image":760},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":756,"config":757},"Get your AI maturity score",{"href":758,"dataGaName":759,"dataGaLocation":244},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":761},{"src":762},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":764,"categories":765,"header":766,"text":754,"button":767,"image":771},"devops-modernization",[17,569],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":768,"config":769},"Get your DevOps maturity score",{"href":770,"dataGaName":759,"dataGaLocation":244},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":772},{"src":773},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":775,"categories":776,"header":778,"text":754,"button":779,"image":783},"security-modernization",[777],"security","Are you trading speed for security?",{"text":780,"config":781},"Get your security maturity score",{"href":782,"dataGaName":759,"dataGaLocation":244},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":784},{"src":785},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":787,"paths":788,"header":791,"text":792,"button":793,"image":798},"github-azure-migration",[789,790],"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. 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