KI-Entwicklungswerkzeuge
Funktionen, Installation und Nutzung von KI-Entwicklungswerkzeugen
Diese Werkzeuge integrieren Codegenerierung, Suche, Tests und Automatisierung in Softwareentwicklungsabläufe. Berechtigungen, unterstützte Umgebungen und Reifegrad unterscheiden sich; prüfen Sie vor der Nutzung die offizielle Dokumentation und Sicherheitsgrenzen.
Offene Tools und Plattformen
Diese offenen Tools und Plattformen haben öffentliche GitHub-Repositories; die Sternzahlen werden täglich synchronisiert und datiert. Code- und Modelllizenzen sowie Bedingungen gehosteter Dienste sind getrennt in den offiziellen Quellen zu prüfen.
Claude Code
KI-Programmierpartner
Claude Code ist Anthropics agentisches Programmierwerkzeug für Terminal- und IDE-Workflows. Es kann Repositories untersuchen, Dateien bearbeiten, Befehle und Tests ausführen und unter konfigurierbaren Berechtigungen mit der Versionsverwaltung arbeiten.
Hauptfunktionen
- Verständnis ganzer Codebasen
- Code schreiben und ändern
- Tests und Builds ausführen
- Git-Operationen durchführen
- Terminal-Befehle verwenden
- Interaktive Programmierkonversation
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
# Mac/Linux (empfohlen) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Windows (empfohlen) irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask claude-code # WinGet (Windows) winget install Anthropic.ClaudeCode # Hinweis: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` ist veraltet
Verwendung
# Interaktive Sitzung in einem beliebigen Verzeichnis starten claude # Vorherige Sitzung fortsetzen claude --continue # Auf die neueste Version aktualisieren claude update # Einzelner Prompt claude -p "erkläre den Authentifizierungs-Flow dieses Repos" # Eingebaute Slash-Befehle auflisten claude /help
MCP (Model Context Protocol)
Offener Standard für KI-Verbindungen
MCP ist ein von Anthropic eingeführter offener Standardprotokoll zur Herstellung standardisierter Verbindungen zwischen KI-Modellen und externen Werkzeugen/Datenquellen. Es wird als die „USB-C-Schnittstelle“ für KI bezeichnet und ermöglicht die flexible Interaktion mit verschiedenen Werkzeugen und Daten.
Hauptfunktionen
- Einheitlicher Standard für Werkzeugverbindungen
- Unterstützung mehrerer Datenquellen
- Sicherer Autorisierungsmechanismus
- Erweiterbare Architektur
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
# MCP ist selbst ein Protokoll — es wird über einen Client wie Claude Desktop oder Claude Code verwendet. # 1. Konfigurationsdatei bearbeiten: # macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json # Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json # 2. Einen mcpServers-Block hinzufügen (siehe Beispiel unten). # 3. Client neu starten. # 4. Oder einen Referenzserver direkt installieren: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
Verwendung
In Claude Desktop MCP-Server über das Einstellungsmenü hinzufügen, um sie zu verwenden.
OpenAI Codex CLI
OpenAIs Open-Source-Terminal-Coding-Agent
openai/codex ist ein leichtgewichtiger Terminal-Coding-Agent von OpenAI (github.com/openai/codex, in Rust geschrieben). Er läuft lokal im Terminal, unterstützt GPT-5 / o-Series-Modelle, meldet sich via ChatGPT-OAuth an und kann MCP-Server laden. Codex CLI ist das OpenAI-Pendant zu Claude Code.
Hauptfunktionen
- OpenAI-offiziell und Open Source
- TUI in Rust
- Unterstützt GPT-5 / o-Series
- ChatGPT-OAuth-Login
- Kann MCP-Server laden
- Sandbox-Codeausführung
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
# Mac/Linux (empfohlen) curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows (empfohlen) powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # npm global npm install -g @openai/codex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask codex
Verwendung
# Interaktive Sitzung starten (OAuth automatisch) codex # Einmalaufgabe (Headless-Modus) codex exec "erkläre alle .ts-Dateien unter src/" # Modell wechseln: siehe https://github.com/openai/codex
browser-use
KI-Browser-Automatisierung
browser-use ist die beliebteste KI-Browser-Automatisierungsbibliothek auf GitHub (github.com/browser-use/browser-use). Sie ermöglicht LLMs, einen echten Browser wie ein Mensch zu bedienen (Klicken, Tippen, Scrollen, Screenshots), ideal für Szenarien, die Interaktion mit Websites ohne API erfordern. Direkt als Python-Bibliothek nutzbar oder als MCP-Server für Claude Code und andere Clients.
Hauptfunktionen
- Unterstützt alle großen LLMs (GPT / Claude / Gemini / lokal)
- Python-Bibliothek ODER MCP-Server
- Echter Browser-Support (Chrome / Chromium)
- Vision + DOM Dual-Mode-Verständnis
- Screenshots werden an LLM übergeben
Installation
pip install browser-use uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
Verwendung
# In einem Python-Skript:
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
task="Besuche https://news.ycombinator.com und finde die 5 wichtigsten KI-News heute",
llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)
# Als MCP-Server:
# 1. .mcp.json konfigurieren
# 2. Claude Code lädt beim Start automatischOpenCLAW
Quelloffener KI-Assistent
OpenCLAW ist ein quelloffenes KI-Assistentenprojekt mit der Bedeutung „The lobster way“. Es kann auf jedem Betriebssystem und jeder Plattform als Ihr persönlicher KI-Assistent laufen. Dies ist eine vollständig quelloffene Lösung, die es jedem ermöglicht, einen eigenen KI-Assistenten zu besitzen.
Hauptfunktionen
- Vollständig quelloffen
- Plattformübergreifende Unterstützung
- Selbst hostbare Bereitstellung
- Aktive Community
- Mehrere Modellanbieter (bei Onboarding oder Konfiguration auswählbar)
Installation
# Laufzeit-Voraussetzung: Node.js 24 (empfohlen) oder Node.js 22.19+ # Globale Installation (npm) npm install -g openclaw@latest # Oder über pnpm pnpm add -g openclaw@latest # Onboarding-Assistent ausführen (installiert Daemon als Benutzerdienst) openclaw onboard --install-daemon # Gateway-Status prüfen openclaw gateway status
Verwendung
# 1. Zuerst den Assistenten ausführen openclaw onboard --install-daemon # 2. Testnachricht senden openclaw gateway status # 3. Optional: im Vordergrund starten (Debug-Modus) openclaw gateway stop openclaw gateway --port 18789 --verbose # 4. Dokumentation: https://docs.openclaw.ai
Hermes-Agent
Mitwachsender KI-Agent
Hermes-Agent ist „The agent that grows with you“ — ein KI-Agent, der mit der Nutzung kontinuierlich wächst. Er kann eigenständig Nutzungsgewohnheiten lernen, die Aufgabenausführung optimieren und zunehmend personalisierte Dienste anbieten.
Hauptfunktionen
- Adaptives Lernen
- Langzeitgedächtnis
- Personalisierter Service
- Kontinuierliche Aufgabenoptimierung
- Multimodale Unterstützung
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
# Laufzeit: Python 3.11+ (wird vom Installationsprogramm automatisch verwaltet) # Mac/Linux (Einzeiler) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash # Windows (PowerShell) iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1) # Das Installationsprogramm richtet uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg und ein portables Git Bash ein
Verwendung
# 1. Einrichtungsassistent ausführen (Modell + Werkzeuge) hermes setup # 2. Oder: Anmeldung via Nous Portal OAuth (ein Befehl) hermes setup --portal # 3. Terminal-UI starten hermes # 4. Oder: Gateway starten und per Telegram/Discord/Slack chatten hermes gateway setup hermes gateway start # 5. Modell wechseln (OpenRouter hat 200+ Modelle) hermes model # Doku: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
Anthropic Skills
Offizielles Claude-Skills-Implementierungs-Repository
anthropics/skills ist das offizielle Referenz-Repository von Anthropic für Claude Skills — Ordner mit Anweisungen, Skripten und Ressourcen, die Claude dynamisch laden kann, um spezialisierte Aufgaben auszuführen. Skills vermitteln Claude wiederholbare Workflows: Anwenden von Markenrichtlinien, Analysieren von Daten gemäß den Konventionen Ihrer Organisation, Automatisieren persönlicher Aufgaben und mehr.
Hauptfunktionen
- Von Anthropic gepflegt
- Dynamisch ladbare Skills-Spezifikation
- Beispiel für Skills-API-Integration
- Deckt Dokumente, Daten und Workflows ab
- Vorlagen für benutzerdefinierte Skills
- Konform mit agentskills.io-Standard
Installation
/plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
Verwendung
Claude Code: Nennen Sie einen installierten Skill in der Anfrage. Claude API: Skills werden über das Feld `container.skills` der Messages API sowie die dokumentierten Beta-Header und das Codeausführungswerkzeug ausgeführt. `GET /v1/skills` listet Skills nur auf und führt keinen aus. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
Claude Code Security Review
Offizieller PR-Sicherheitsscanner von Anthropic (GitHub Action)
claude-code-security-review ist die offizielle GitHub Action von Anthropic (github.com/anthropics/claude-code-security-review), die mit Claude PR-Diffs automatisch auf Sicherheitslücken prüft. Sie unterstützt diff-aware Scanning (nur geänderte Dateien), veröffentlicht Findings als zeilenverankerte Review-Kommentare und enthält einen eingebauten False-Positive-Filter, der DoS, Rate-Limiting, Speicher/CPU-Erschöpfung, generische Input-Validierung und Open-Redirect automatisch ausschließt.
Hauptfunktionen
- Von Anthropic gepflegt
- Diff-aware Scanning (nur geänderte Dateien)
- Zeilenverankerte PR-Review-Kommentare
- FP-Filter für 5 laute Kategorien
- Native GitHub-Action-Integration
- Claude-Modell konfigurierbar (Standard Opus 4.1)
Installation
# .github/workflows/security-review.yml anlegen
name: Claude Code Security Review
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
security-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 1
- uses: anthropics/claude-code-security-review@v0
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
# ⚠️ Diese Action ist NICHT gegen Prompt Injection gehärtet.
# Nur für vertrauenswürdige PRs verwenden, in Kombination mit GitHubs
# Option „Require approval for all external contributors“.Verwendung
# 1. ANTHROPIC_API_KEY als Secret im Repo hinterlegen # 2. Bei PR-Öffnung/Update analysiert die Action automatisch die Diffs # und postet Findings als Review-Kommentare # 3. Maintainer sehen Schweregrad und Zeilenposition in der PR-Konversation
Ollama
Lokale Modelllaufzeit
Ollama lädt Modelle unter macOS, Linux und Windows herunter und führt sie aus. Dafür stehen eine CLI und eine lokale HTTP-API bereit. Ob die Verarbeitung vollständig lokal bleibt, wie viele Ressourcen benötigt werden und ob Daten an einen entfernten Dienst gelangen, hängt vom Modell und von der Konfiguration ab.
Hauptfunktionen
- Lokaler Modelldownload und lokale Ausführung
- Modellbibliothek und Modelfile
- CLI und lokale API
- Embeddings, Bildverarbeitung und Tool-Aufrufe
- Python- und JavaScript-Bibliotheken
- Optionale Cloud-Modelle
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
# macOS / Windows # Installationsprogramm von https://ollama.com/download laden # Linux (entferntes Skript vor der Ausführung prüfen) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Verwendung
# Modellchat starten ollama run gemma4 # Installierte Version prüfen ollama -v
Hugging Face Hub
Offene Plattform für KI-Zusammenarbeit
Hugging Face Hub ist eine KI-Plattform zum Entdecken, Teilen und gemeinsamen Entwickeln öffentlicher und privater Modelle, Datensätze und Spaces. Die Bibliothek huggingface_hub und die CLI hf unterstützen Suche, Download, Upload, Cache-Verwaltung und Inferenzdienste. Die Lizenz jedes Modells und Datensatzes ist separat zu prüfen.
Hauptfunktionen
- Modelle, Datensätze und Spaces
- Öffentliche und private Repositories
- Modellkarten, Datensatzkarten und Lizenzangaben
hf-CLI und Python-Bibliothek- Inference Providers und Endpoints
- MCP- und Skill-Integrationen für KI-Agenten
Installation
# Hugging Face Hub CLI und Python-Bibliothek installieren pip install -U "huggingface_hub" # Nur für private Zugriffe oder Uploads anmelden hf auth login
Verwendung
# Eine Datei aus einem öffentlichen Modell-Repository laden hf download gpt2 config.json # Modelle suchen und die Ergebniszahl begrenzen hf models ls --search bert --limit 5
Abstrakte Konzepte
AI Agent, Skill und Harness sind abstrakte Konzepte, mit denen diese Website das Feld ordnet; ein einzelnes GitHub-Repository gibt es dafür nicht. Sie bezeichnen Muster über Umsetzungen hinweg, nicht Funktionen eines bestimmten Produkts.
KI-Agent
KI-Systeme zur eigenständigen Aufgabenausführung
Ein KI-Agent ist ein System, das komplexe Aufgaben selbstständig plant und ausführt. Anders als eine Frage-Antwort-Interaktion deutet ein Agent ein Ziel, entwirft einen Plan, ruft Werkzeuge auf, bewertet Ergebnisse und passt sein Verhalten anhand der Rückmeldung an. Der Begriff bezeichnet ein allgemeines Muster und kein Produkt: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw und Hermes Agent auf dieser Seite sind konkrete Umsetzungen davon.
Hauptfunktionen
- Eigenständige Aufgabenplanung
- Werkzeugnutzungsfähigkeit
- Ergebnisbewertung und Rückmeldung
- Verarbeitung komplexer mehrstufiger Aufgaben
- Codebasis-Verständnis und -Bearbeitung
Installation
Ein Agent ist ein Konzept und kein eigenständig installierbares Produkt. Um einen auszuführen, installiert man eine konkrete Umsetzung; jeder Eintrag im Abschnitt Offene Tools und Plattformen dieser Seite nennt sein eigenes Installationsverfahren.
Verwendung
Der Aufruf hängt von der Umsetzung ab: Ein Harness auf der Kommandozeile nimmt eine beschriebene Aufgabe meist unmittelbar entgegen, während bibliotheksartige Umsetzungen Ziel und verfügbare Werkzeuge im Code festlegen. Siehe die Nutzungshinweise des jeweiligen Eintrags.
Skill
Methoden zur Erweiterung der KI-Fähigkeiten
Ein Skill bündelt Fachwissen, Arbeitsschritte und wiederverwendbare Prompts zu einem Modul, das bei Bedarf geladen wird. Üblicherweise ist es ein Verzeichnis mit einer SKILL.md, deren Felder name und description bestimmen, wann es aufgerufen wird. Das Format stammt von Anthropic und ist veröffentlicht, also nicht an einen einzelnen Client gebunden.
Hauptfunktionen
- Benutzerdefinierte Befehle
- Workflow-Automatisierung
- Domänenspezifisches Wissen
- Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen
Installation
Ein Verzeichnis mit einer SKILL.md unter ~/.claude/skills/ für den persönlichen Gebrauch ablegen oder im .claude/skills/ des Projekts. Skills lassen sich auch über den Skills-Endpunkt der Claude-API laden.
Verwendung
Ein Skill wird meist anhand seiner description automatisch erkannt und aufgerufen; er lässt sich auch ausdrücklich mit /skill-name starten.
Harness (Agenten-Gerüst)
Die Laufzeit-Host-Schicht für Agenten
Ein Harness ist die Laufzeitschicht, die System-Prompt, Werkzeug-Schleife, Speicher und Plugins zu einem lauffähigen Agenten zusammenfügt. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent und OpenClaw sind alles konkrete Harness-Implementierungen — eine Harness-Konfiguration zu bearbeiten ist wie den Host neu zu verkabeln, einen neuen Skill zu schreiben ist wie ein neues Werkzeug anzustecken. Wie es zu MCP/Agent/Skill passt, siehe MCP-Seite.
Hauptfunktionen
- System-Prompt-Montage
- Werkzeug-Schleifen-Verwaltung
- Sitzungszustand und Langzeitspeicher
- Skill- und MCP-Planung
- Berechtigungen und Sandboxing
- Bereitstellung in mehreren Formen (CLI/IDE/Serverless)
Installation
Remote-Installationsbefehle führen heruntergeladenen Code aus. Prüfen Sie vor der Ausführung die offizielle Installationsseite und das Skript, besonders in privilegierten oder Unternehmensumgebungen.
Ein Harness selbst ist ein Muster, kein separat installierbares Produkt. Um einen Harness zu „verwenden“, installieren Sie eine seiner Implementierungen: # Claude Code (Node 18+) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Codex CLI curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # OpenClaw (Node 24+) npm install -g openclaw@latest
Verwendung
Die auf dieser Seite aufgeführten Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent sind alle Harness-Instanzen. Jeder Harness hat seinen eigenen Startbefehl (siehe Abschnitt „Verwendung“). Sie können auch selbst einen minimalen Harness schreiben: einen System-Prompt + eine Werkzeug-Schleife + MCP/Skill-Laden zusammenbauen.
Closed-Source-Produkte
Closed-Source-Produkte ohne öffentliches GitHub-Repo zum Tracking.
Cursor
KI-gestützter Code-Editor
Cursor ist ein KI-verbesserter Code-Editor auf Basis von VS Code mit integrierten KI-Fähigkeiten ähnlich wie GPT-4. Er kann Code intelligent vervollständigen, Funktionen generieren, Code erklären und Fehler beheben. Er ist derzeit eines der beliebtesten KI-Programmierwerkzeuge.
Hauptfunktionen
- Intelligente Codevervollständigung
- Ganze Funktionen generieren
- Codeerklärung und Refaktorierung
- Chat-Modus-Interaktion
- Integriertes Terminal
Installation
# Von der offiziellen Seite herunterladen (empfohlen) # https://cursor.com # Oder über WinGet (Windows) winget install Cursor.Cursor # Oder über Homebrew (macOS) brew install --cask cursor
Verwendung
# 1. Cursor starten # 2. Einen Projektordner öffnen # 3. Cmd+K (Inline-Bearbeitung) oder Cmd+L (Chat) # 4. Agent-Modus: Cmd+I öffnet Composer # 5. Mit Konto anmelden, um Pro/Ultra-Funktionen zu aktivieren
Fazit
Diese Werkzeuge können Programmier-, Prüf- und Automatisierungsabläufe verändern; die Ergebnisse hängen jedoch von Aufgabe, Modell und Konfiguration ab. Bewerten Sie vor dem Einsatz Berechtigungen, Datenverarbeitung, Wartung und die Prüfanforderungen Ihres Teams.