Claude Code Entstehungsgeschichte: Von Sicherheitsausrichtung zu agentischem Programmieren

Einleitung

Claude Code wird oft als agentisches Programmierwerkzeug beschrieben, doch seine Entstehungsgeschichte ist ungewöhnlicher als der typische Launch eines Entwicklerprodukts. Die Geschichte beginnt in Anthropics früher Sicherheits- und Ausrichtungsarbeit, durchläuft einen experimentellen VS Code-Assistenten und ein internes Kommandozeilen-Tool namens clide und wird schließlich zu Claude Code, einem terminalbasierten Programmieragenten für groß angelegte Softwarearbeit.

Der ursprüngliche chinesische Artikel auf der BAAI/Zhiyuan-Community basierte auf einem Bericht von Xinzhiyuan und verweist die Leser auf Anthropics offizielle Seite The Making of Claude Code. Diese veröffentlichungsreife englische Version behält die gleiche Kernsequenz und Bedeutung bei, während der Artikel in einem sauberen Blog-Stil umgeschrieben wird. Er verzichtet auf Werbe-QR-Codes, Plattformdekorationen und nicht zusammenhängende Social-Media-Aufrufe zum Handeln.

Claude Code ist erst „1 % fertig“

Einer der auffälligsten Teile der Claude Code-Geschichte ist nicht, dass sie populär wurde. Es ist die Tatsache, dass die Leute dahinter sie immer noch als extrem früh bezeichnen.

Boris Cherny, ein Kernentwickler und Leiter hinter Claude Code, formulierte den Ursprung des Produkts auf eine Weise, die viele Leser überraschte: Claude Code begann nicht als ausgefeiltes Codierprodukt. Es entstand aus Anthropics interner Sicherheits- und Ausrichtungsforschung. Dieselbe Forschungsumgebung, die untersuchte, wie Modelle reasoning, Werkzeuge aufrufen und sicher operieren können, produzierte auch die Bausteine für einen KI-Programmieragenten.

Dieser Hintergrund ist wichtig. Claude Code ist nicht nur ein intelligenteres Autovervollständigungssystem. Seine Kernidee kommt eher einem Agenten nahe, der ein Projekt lesen, eine Aufgabe durchdenken, Dateien bearbeiten, Befehle ausführen und um Erlaubnis fragen kann, wenn eine Aktion die Umgebung verändert. Anthropics aktuelle Dokumentation beschreibt Claude Code als ein agentisches Codierwerkzeug, das im Terminal, der IDE, der Desktop-App und dem Browser funktioniert.

Der Ausdruck „1 % fertig“ ist kraftvoll, weil er nahelegt, dass das aktuelle Produkt nur eine frühe Version einer viel größeren Veränderung ist. Wenn sich die erste Welle der KI-Programmierwerkzeuge auf Vorschläge und Snippets konzentrierte, geht es in der nächsten Welle um länger laufende Arbeit, sicherere Werkzeugnutzung und tiefere Delegation.

Anthropics offizielle Ursprungsgeschichte wird veröffentlicht

Etwa zur gleichen Zeit veröffentlichte Anthropic The Making of Claude Code und gab einen detaillierteren offiziellen Bericht darüber, wie das Produkt zustande kam. Der Artikel stellt Claude Code als eine Zeitkapsel dar: teils Produktgeschichte, teils mündliche Überlieferung und teils Aufzeichnung darüber, wie schnell sich KI-Softwareentwicklung verändert hat.

Die Geschichte beginnt im Jahr 2021, als Anthropic noch herausfand, welche Art von Produkt es entwickeln könnte. Laut offizieller Darstellung war eines der ersten Produktexperimente ein Codierungsassistent. Das ist eine überraschend frühe Wette. Zu dieser Zeit waren die heutigen agentenbasierten Codierungs-Workflows noch nicht主流, und die Infrastruktur für eine sichere modellgesteuerte Entwicklung war noch unreif.

Die frühe Motivation war einfach, aber ambitioniert: Wenn KI transformativ werden sollte, wäre Softwareentwicklung wahrscheinlich einer der Schlüsselwege. Code hat klare Feedback-Schleifen. Ein Modell kann eine Funktion vorschlagen, Tests ausführen, Fehler überprüfen und seine Ausgabe überarbeiten. Das macht Codierung zu einem natürlichen Testfeld für KI-Systeme, die mehr tun, als nur Fragen zu beantworten.

Claude Code Wäre Fast Vergessen Worden

Die frühe Arbeit wurde nicht sofort zu Claude Code. In den Jahren 2021 und 2022 erkundeten Anthropics Teams Codierungsassistenten aus mehreren Blickwinkeln.

Ben Mann, Mitbegründer von Anthropic und Leiter des Labs-Teams, erinnerte sich, dass die erste Produktrichtung eine VS-Code-Erweiterung umfasste. Sie ermöglichte es Benutzern, mit dem Assistenten zu chatten und mehrere Vorschläge für die nächsten Schritte zu erhalten. Bis zum Frühjahr 2022 hatte das Tool Berichten zufolge eine kleine Gruppe externer Nutzer, war aber noch weit von dem agentenbasierten Produkt entfernt, das die Leute heute kennen.

Gleichzeitig stellten Forscher eine größere Frage: Könnten Modelle vom Schreiben kleiner Funktionen zur autonomen Softwareentwicklungsarbeit übergehen? Das bedeutete nicht nur Code zu generieren, sondern ihn auch auszuführen, Ergebnisse zu überprüfen, Werkzeuge zu nutzen und mit chaotischen realen Entwicklungsumgebungen umzugehen.

Hier wurde die Schwierigkeit deutlich. Ein Codierungsagent braucht mehr als ein Modell. Er braucht eine kontrollierte Umgebung, in der er Befehle ausführen, Dateien lesen und schreiben, Eingabe und Ausgabe streamen, Timeouts handhaben, sich von Fehlern erholen und den Zustand über eine Aufgabe hinweg beibehalten kann. Diese Infrastrukturprobleme sind immer noch zentral für moderne Agentensysteme.

Der ursprüngliche chinesische Artikel betont, wie leicht die Idee des Codierungsassistenten in den Hintergrund treten konnte. Die Forschungsarbeit wurde fortgesetzt, aber die Produktrichtung hatte noch nicht ihre endgültige Form gefunden.

Gestalt.

Das Infrastrukturproblem hinter agentischem Codieren

Ein zuverlässiger Coding-Agent muss mit der Außenwelt interagieren können. Das macht ihn zwar leistungsfähiger, aber auch deutlich schwieriger sicher zu entwickeln.

Ein einfacher Chatbot kann innerhalb einer Unterhaltung bleiben. Ein Coding-Agent kann das nicht. Er muss Dateien einsehen, ein Repository durchsuchen, Shell-Befehle ausführen, Diffs anwenden und manchmal externe Dienste aufrufen. Jede dieser Aktionen birgt ein Risiko. Ein falscher Befehl kann eine lokale Umgebung zerstören. Ein nachlässiges Berechtigungsdesign kann Sicherheitsprobleme verursachen. Eine schlechte Ausführungsschleife kann dazu führen, dass der Agent hängenbleibt, langsam oder unzuverlässig ist.

Die Claude Code-Dokumentation von Anthropic zeigt, wie ernst diese Architektur genommen wird. Claude Code verwendet standardmäßig schreibgeschützte Berechtigungen. Wenn es Dateien bearbeiten, Tests ausführen oder Befehle ausführen muss, fragt es nach expliziter Genehmigung, es sei denn, der Benutzer oder die Organisation hat eine sichere Positivliste konfiguriert. Die Dokumentation beschreibt auch Sandboxing, Schreibbereichsbeschränkungen, Prompt-Injection-Schutz, MCP-Sicherheitsaspekte und bewährte Verfahren für die Arbeit mit sensiblem Code.

Deshalb ist der Sicherheitsursprung des Produkts kein nebensächliches Detail. Dieselben Fragen, die bei der KI-Ausrichtung eine Rolle spielen, sind auch bei agentischen Softwarewerkzeugen wichtig: Was kann das Modell tun, wann sollte es fragen, wie sollten Berechtigungen funktionieren und wie behalten Benutzer die Kontrolle?

Anthropic war früh dran, vielleicht zu früh

Zwischen Ende 2022 und 2023 wurde die Forschungsrichtung konkreter. Die Teams arbeiteten an Fähigkeiten, die heute in KI-Coding-Tools selbstverständlich erscheinen: Funktionsaufrufe, Dateisuche, Bash-Zugriff und Diff-Generierung.

Ein internes Tool namens clide wurde zu einer wichtigen Brücke zwischen Forschung und Produkt. Es war eine Kommandozeilenumgebung, in der Leute mit Claude chatten konnten, um Code zu bearbeiten und Entwicklungsaufgaben zu erledigen. Diejenigen, die es sahen, verstanden das Potenzial, aber das Tool hatte immer noch große Einschränkungen. Es war langsam, instabil und schwierig zu bedienen.

Dies ist ein häufiges Muster bei frühen KI-Produkten. Die Kernidee ist richtig, aber das Timing, die Schnittstelle, die Modellfähigkeit und die Zuverlässigkeit sind noch nicht aufeinander abgestimmt. Anthropic hatte viele Teile, aber noch nicht die endgültige Produkterfahrung.

Das änderte sich, als Boris Cherny 2024 zu Anthropic Labs kam.

Boris Cherny und der CLI-Prototyp

Im September 2024 kam Boris Cherny zu Anthropic Labs und begann, agentisches Codieren zu erforschen. Die Richtung, die er erhielt, war nicht, nur für die damals verfügbaren Modelle zu entwerfen, sondern für das, was Modelle in einigen Monaten sein könnten.

Anstatt mit einem großen Produktplan zu beginnen, baute Boris einen kleinen CLI-Prototypen, während er die Anthropic-API lernte. Er war grob, aber er hatte die richtige Gestalt: eine terminalnative Schnittstelle, Tool-Nutzung, Dateizugriff, Shell-Ausführung und einen Entwickler-Workflow, der der Umgebung, die Ingenieure bereits verwendeten, sehr nahe kam.

Die Reaktion war zunächst nicht dramatisch. Eine intern geteilte Demo überzeugte nicht sofort alle. Aber der Prototyp zog Boris immer wieder zurück. Der entscheidende Moment kam, als er das frühere clide-System bei einem echten Pull-Request-Problem einsetzte. Das Tool generierte den kleinen Pull-Request, den er brauchte, und die Erfahrung fühlte sich an wie ein Blick in die Zukunft.

Dieser Moment zeigte, dass die Forschungsteile bereits vorhanden waren. Was fehlte, war die richtige Integrationsebene: ein fokussiertes Produkt, das diese Teile im täglichen Arbeitsablauf eines Softwareentwicklers nutzbar machte.

Der Endspurt in Richtung Claude Code

Bis Ende 2024 hatte das Projekt genug Dynamik, um zu einem echten Produkt-Push zu werden. Ein kleines Team wuchs, und die letzte Entwicklungsphase verlief schnell.

Das Team konzentrierte sich auf die praktischen Details, die einen Prototypen zu etwas machen, das die Leute tatsächlich nutzen können: Fehlermeldung, Anmeldevorgang, Updates, Nutzungsmetriken, Befehlsverhalten und das Gefühl der Terminalerfahrung. Das Tempo war intensiv. Der ursprüngliche Bericht beschreibt einen kurzen Sprint, bei dem Korrekturen innerhalb von Minuten ausgeliefert werden konnten, ohne den schwerfälligen Prozess, der ein fragiles frühes Produkt verlangsamen könnte.

Im Februar 2025 wurde Claude CLI öffentlich veröffentlicht und zu Claude Code.

Zum Start war das Feedback gemischt. Viele Leute verstanden die Idee, aber Fehler und Ecken und Kanten waren noch sichtbar. Die größere Wende kam mit der Verbesserung der Claude-Modelle. Als das zugrundeliegende Modell stärker in Planung, Toolnutzung und Code-Logik wurde, verbesserte sich die Produkterfahrung entsprechend.

Von 10% auf 100%, und die verbleibenden 99%

Der ursprüngliche Artikel hebt eine dramatische Veränderung in der Art und Weise hervor, wie Boris seinen eigenen Codierungsworkflow beschrieb. Anfang 2025 schrieb Claude Code einen Teil seines Codes. Monate später war dieser Anteil stark gestiegen. Bis zum Winter 2025 wurde behauptet, dass seine Coding-Arbeit über Claude Code erledigt wurde, anstatt manuell Zeile für Zeile getippt zu werden.

Code所占代码编写比例的变化，突显了其在编程中的关键作用。](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/cc91d6a0-fc1a-4ec5-8420-190fd591b7fa-10-086724a4-aac2-49e2-8024-9c4672eca48d.png)

是否每个团队或开发者都会以这种方式工作，仍是一个悬而未决的问题。但有一点很清楚：工程师的角色正在发生转变。工作内容不再是逐行地键入代码，而更多地转向了设定方向、审查计划、授予权限、验证结果，以及决定智能体应该继续还是停止。

Anthropic的安全文档间接指出了这一点。Claude Code只拥有用户授予的权限。这意味着，人类仍然需要负责审查提议的变更和命令，尤其是在敏感仓库中。工具变得越好，就越需要精心设计信任、审查、审计和许可流程。

这就是“1%完成”这一说法的意义所在。剩下的99%不仅仅关乎更好的代码生成。它关乎长期运行的自主工作、持久记忆、更安全的上下文管理、开放世界规划、多智能体工作流，以及更强的人类监督。

Claude Code如何改变软件工程

Claude Code代表了从辅助式编程到智能体式编程的转变。在辅助模型中，用户请求帮助，然后手动完成大部分工作。在智能体模型中，工具可以在文件、工具和命令之间自主行动，而用户则进行监督。

这并没有消除对工程判断力的需求。它改变了判断力应用的场景。工程师仍然需要理解架构、正确性、安全性、权衡取舍和产品意图。但与其把所有时间都花在编写样板代码或手动在文件之间切换上，他们可能会花更多时间提供高质量的指令、审查生成的变更，以及为AI智能体设计安全的工作流程。

原文以一个更广泛的论断作为结尾：编程可能不再是狭隘的专业活动，而更像是一种人与AI智能体之间的受控协作。这一未来尚未完全实现。Claude Code自身的诞生故事却暗示了相反的情况：该领域仍处于早期、不稳定状态，且充满了未解决的基础设施问题。

尽管如此，这一方向却不容忽视。Claude Code最初是作为安全对齐相关的研究线索开始的，作为早期的编码助手几乎消失，通过内部智能体实验重新回归，最终成为一个改变了众多开发者对软件工作认知的产品。

常见问题

什么是Claude Code？

Claude Code是Anthropic的智能体编程工具。它能理解代码库、编辑文件、运行命令，并通过自然语言指令帮助完成开发任务。

Claude Code真的源自安全与对齐研究吗？

根据源文章中讨论的公开起源故事，Claude Code源于Anthropic内部涉及编程、工具使用和智能体系统的研究工作。该产品并非作为传统的IDE功能起步，而是源自关于模型如何在软件环境中安全行动的实验。

什么是 clide？

clide 是 Anthropic 内部的一个项目。

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das vor Claude Code verwendet wurde. Es ermöglichte Nutzern, mit Claude zu chatten, um Code-Editierung und Entwicklungsaufgaben durchzuführen, war jedoch noch zu langsam, fehleranfällig und forschungsorientiert, um das finale Produkterlebnis zu werden.

Warum gilt Claude Code als agentisch?

Claude Code gilt als agentisch, da es über Dateien, Werkzeuge und Shell-Befehle hinweg arbeiten kann, anstatt nur Codeausschnitte vorzuschlagen. Es kann ein Projekt inspizieren, Änderungen vornehmen, Tests ausführen und iterativ fortfahren, wobei es bei Bedarf um Erlaubnis bittet.

Ist Claude Code sicher für die Verwendung in echten Repositorys?

Claude Code wurde mit Berechtigungskontrollen, schreibgeschützten Standardeinstellungen, eingeschränktem Schreibzugriff und anderen Sicherheitsvorkehrungen entwickelt. Dennoch sollten Nutzer vorgeschlagene Befehle und Codeänderungen vor der Genehmigung überprüfen, insbesondere bei sensiblen Projekten.

Was bedeutet „Claude Code ist erst zu 1 % fertig“?

Der Satz bedeutet, dass das aktuelle Produkt noch als früher Schritt hin zu leistungsfähigeren Codierungsagenten angesehen wird. Der verbleibende Fortschritt umfasst wahrscheinlich längerfristige Autonomie, stärkeres Gedächtnis, bessere Kontextverarbeitung, sicherere Berechtigungen und zuverlässigere Planung.

Ersetzt Claude Code Softwareentwickler?

Claude Code verändert den Arbeitsablauf, macht aber die Notwendigkeit von technischem Urteilsvermögen nicht überflüssig. Entwickler müssen weiterhin Ziele definieren, Ausgaben überprüfen, Systeme verstehen, Verhalten testen und architektonische Entscheidungen treffen.

Verwandte Werkzeuge

• Claude Code: Anthropics agentisches Codierungswerkzeug für Terminal-, IDE-, Desktop- und Browser-Workflows.
• Claude Code GitHub Repository: Das offizielle öffentliche Repository für Claude Code-Ressourcen, Plugins, Beispiele und Problemverfolgung.
• Anthropic Console: Die Entwicklerplattform für den Zugriff auf Anthropic-Modelle und API-Werkzeuge.
• Visual Studio Code: Ein weit verbreiteter Code-Editor, der Claude Code-Integrationsworkflows unterstützt.
• Git: Das Versionskontrollsystem, das in den meisten modernen Softwareentwicklungsworkflows verwendet wird.
• Model Context Protocol: Ein Protokoll zur Verbindung von KI-Assistenten mit Werkzeugen, Systemen und externem Kontext.

Verwandte Links

• Die Entstehung von Claude Code: Anthropics offizielle Ursprungsgeschichte von Claude Code.
• Claude Code-Übersicht: Offizielle Dokumentation, die erklärt, was Claude Code ist und wie es verwendet werden kann.
• Claude Code-Schnellstart: Offizielle Einrichtungsanleitung für den Start mit Claude Code.
• Claude Code-Sicherheit: Anthropics Leitfaden zu Berechtigungen, Prompt-Injection, Cloud-Ausführung und sicherer Nutzung.
• Claude Code-Berechtigungen: Offizielle Dokumentation zur Konfiguration von Berechtigungen und Genehmigungsverhalten.
• Claude Code in VS Code: Offizielle Anleitung zur Verwendung von Claude Code mit Visual Studio Code und unterstützten IDE-Workflows.

Zusammenfassung

Die Ursprungsgeschichte von Claude Code ist nicht einfach

Produktlaunch-Geschichte. Sie begann mit Anthropics früher Forschung zu Codierung, Alignment, Tool-Nutzung und autonomer Softwareentwicklung. Frühe Experimente umfassten einen VS Code-Assistenten und das interne clide-Tool, die beide vielversprechend waren, bevor die endgültige Produktgestalt klar war.

Boris Chernys CLI-Prototyp half dabei, diese Forschungsteile zu einem praktischen Entwickler-Workflow zu verbinden. Sobald das Produkt ausgeliefert wurde und die zugrunde liegenden Claude-Modelle verbessert wurden, wurde Claude Code zu einem klaren Beispiel dafür, wie KI-Codierungstools von der Autovervollständigung hin zu agentischer Softwarearbeit übergehen.

Die wichtigste Erkenntnis ist nicht, dass Claude Code fertig ist. Es ist, dass agentische Codierung noch am Anfang steht. Berechtigungssysteme, langlebige Aufgaben, Speicher, Kontextverwaltung und menschliche Aufsicht werden die nächste Stufe definieren.

Claude Code mag sich bereits wie ein großer Sprung anfühlen, aber seine eigenen Entwickler betrachten es als den Anfang, nicht den Endpunkt.