Es gibt eine Funktion, die Anthropic veröffentlicht hat, und fast niemand spricht darüber.
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Sie heißt Claude Code Routines.
Und es könnte die wichtigste Funktion sein, die Anthropic dieses Jahr ausgeliefert hat.
Hier ist der Grund.
Bisher erforderte jede Claude Code Automatisierung, dass dein Laptop eingeschaltet war. Du konntest /loop verwenden, um auf Änderungen zu prüfen. Du konntest /schedule verwenden, um wiederkehrende Aufgaben einzurichten. Aber in dem Moment, in dem du dein Terminal geschlossen oder deinen Laptop ausgeschaltet hast, blieb alles stehen.
Routines beheben das vollständig.
Eine Routine ist eine Claude Code Automatisierung, die du einmal konfigurierst – einen Prompt, ein Repository, eine Reihe von Connectors – und dann läuft sie auf der Cloud-Infrastruktur von Anthropic. Nach einem Zeitplan. Über einen API-Aufruf. Oder ausgelöst durch ein GitHub-Ereignis.
Dein Laptop kann aus sein. Dein Terminal kann geschlossen sein. Die Routine läuft trotzdem.
Das ist der Wandel vom „KI-Tool, das du benutzt" zum „KI-System, das für dich arbeitet".
Hier ist genau, wie du eine einrichtest, selbst wenn du Claude Code noch nie verwendet hast.
Warum Routines sich von allem anderen unterscheiden
Claude Code hatte bereits Zeitplanung. Was hat sich also geändert?
Der Unterschied ist die Infrastruktur.
Die alten /schedule- und /loop-Befehle liefen in deiner lokalen Claude Code Sitzung. Sie waren davon abhängig, dass dein Rechner eingeschaltet war, dein Terminal geöffnet war und deine Internetverbindung stabil blieb. Wenn etwas davon ausfiel, starb die Automatisierung.
Routines laufen auf der Cloud von Anthropic. Sie sind persistente autonome Agenten, die Neustarts, Terminal-Schließungen und nächtliche Läufe überleben. Sie haben direkten Zugriff auf deine Repos und deine Connectors – Slack, Linear, Google Drive, GitHub – ohne dass du dich um etwas kümmern musst.
Stell dir das alte System wie eine Erinnerung auf deinem Handy vor. Sie piept, aber du musst die Arbeit trotzdem erledigen.
Routines sind der Mitarbeiter, der die Arbeit erledigt, während du schläfst, und dir eine Zusammenfassung schickt, wenn du aufwachst.
Schritt 1: Entscheide, was du automatisieren möchtest
Die besten Routinen automatisieren Aufgaben, die:
Wiederkehrend sind – sie treten nach einem vorhersehbaren Zeitplan auf (täglich, wöchentlich oder durch ein Ereignis ausgelöst).
Wohldefiniert sind – du kannst genau beschreiben, wie „erledigt" aussieht, ohne Unklarheiten.
Wenig Urteilsvermögen erfordern – die Aufgabe benötigt nicht dein einzigartiges kreatives Denken oder Entscheidungsfindung. Sie erfordert Ausführung.
Hier sind die Muster, die frühe Nutzer gerade ausführen:
Backlog-Management – jede Nacht um Mitternacht zieht die Routine neue Issues aus Linear, kategorisiert sie nach Typ und Schweregrad, weist Labels zu und postet eine Zusammenfassung in einen Slack-Kanal. Der Engineering-Lead wacht mit einem sauberen, organisierten Board auf.
Dokumentations-Drift-Erkennung – jeden Freitag scannt die Routine die in der letzten Woche gemergten Pull Requests, identifiziert solche, die APIs oder Schnittstellen geändert haben, gleicht sie mit der Dokumentation ab und eröffnet Update-PRs für Dokumente, die jetzt veraltet sind.
Deploy-Verifikation – ausgelöst durch einen Webhook nach jedem Deployment, führt die Routine Smoke-Tests gegen den neuen Build durch, scannt Fehlerlogs auf Regressionen, korreliert Probleme mit aktuellen Codeänderungen und postet ein Go/No-Go-Urteil in den Release-Kanal.
Tägliches Code-Review – jeden Morgen um 9 Uhr nimmt sich die Routine den ältesten offenen PR vor, überprüft ihn auf Sicherheitsprobleme, Logikfehler und Stilverstöße und postet Inline-Kommentare.
Die Leute, die drei oder vier davon einrichten, arbeiten auf einem völlig anderen Niveau als diejenigen, die Claude immer noch als Chat-Tool verwenden.
Schritt 2: Erstelle deine erste Routine
Es gibt zwei Möglichkeiten, eine Routine zu erstellen.
Über die Weboberfläche: Gehe zu claude.ai/code/routines und klicke auf „New routine". Hier hast du die vollständigen Konfigurationsoptionen – Zeitplan-Trigger, API-Trigger und GitHub-Ereignis-Trigger.
Über die CLI: Wenn du Claude Code bereits im Terminal verwendest, gib /schedule gefolgt von einer Beschreibung ein. Zum Beispiel:
/schedule daily PR review at 9am
Die CLI erstellt nur zeitplanbasierte Trigger. Für API- und GitHub-Trigger benötigst du die Weboberfläche.
Wenn du eine Routine erstellst, konfigurierst du vier Dinge:
Den Prompt – das ist der kritischste Teil. Da die Routine autonom läuft, muss der Prompt vollständig in sich geschlossen sein. Alles, was der Agent wissen muss, muss im Prompt stehen. Es gibt keinen „Kontext aus dem vorherigen Gespräch". Jeder Lauf beginnt sauber.
Das Repository – welche Codebasis die Routine bearbeitet. Sie hat vollen Lesezugriff und kann standardmäßig in Branches pushen, die mit claude/ beginnen.
Die Connectors – auf welche externen Dienste die Routine zugreifen kann. Slack zum Posten von Updates. Linear zum Lesen und Verwalten von Issues. Google Drive zum Lesen und Schreiben von Dokumenten. GitHub zum Überwachen von Ereignissen und Öffnen von PRs.
Den Trigger – wann und wie die Routine läuft. Zeitgesteuert (stündlich, nächtlich, wöchentlich), API-getriggert (du rufst sie programmatisch auf) oder GitHub-getriggert (sie feuert, wenn ein bestimmtes Ereignis in deinem Repo auftritt).
Schritt 3: Schreibe einen wasserdichten Prompt
Hier scheitern die meisten.
Eine Routine läuft, ohne dass du zusiehst. Wenn der Prompt vage ist, interpretiert der Agent ihn jedes Mal anders und du bekommst inkonsistente Ergebnisse.
Die besten Routine-Prompts folgen dieser Struktur:
Rollenbeschreibung: „Du bist ein Senior Code Reviewer, spezialisiert auf Sicherheit und Leistung."
Aufgabenbeschreibung: „Überprüfe den ältesten offenen Pull Request in diesem Repository."
Schritt-für-Schritt-Prozess: „Lies zuerst die PR-Beschreibung. Checke dann den Branch aus. Lies die geänderten Dateien. Analysiere auf Sicherheitslücken, Logikfehler und Leistungsprobleme. Schreibe Inline-Kommentare für jedes gefundene Problem."
Ausgabespezifikation: „Poste einen zusammenfassenden Kommentar im PR mit: Gesamtanzahl gefundener Probleme (nach Schweregrad), eine einleitende Gesamtbewertung und ein klares Approve/Request-Changes-Urteil."
Fehlerbehandlung: „Wenn es keine offenen PRs gibt, poste in #engineering in Slack: 'Heute keine offenen PRs zu überprüfen.' Wenn ein PR mehr als 50 geänderte Dateien hat, überspringe ihn und poste, dass er manuell überprüft werden muss."
Einschränkungen: „Genehmige niemals einen PR, der ein kritisches Problem hat. Ändere niemals direkt Code – kommentiere nur. Maximal drei Inline-Kommentare pro Datei, um Rauschen zu vermeiden."
Je präziser dein Prompt, desto zuverlässiger wird deine Routine.
Schritt 4: Verstehe die Grenzen
Routines sind leistungsstark, aber sie haben Einschränkungen, die du kennen musst.
Tägliches Run-Limit: Während der Research Preview erhält jedes Konto 15 Routine-Läufe pro Tag. Wenn du mehr benötigst, aktiviere zusätzliche Nutzung in deinen Organisationseinstellungen – zusätzliche Läufe werden gemessen.
Token-Verbrauch: Routines greifen auf dasselbe Abonnementlimit zu wie interaktive Claude Code Sitzungen. Eine komplexe Routine, die viele Dateien liest und mehrere API-Aufrufe tätigt, verbraucht deutlich mehr Token als eine einfache.
Branch-Sicherheit: Standardmäßig kann Claude nur in Branches pushen, die mit claude/ beginnen. Dies ist eine Sicherheitsmaßnahme – eine schlecht geschriebene Routine kann nicht versehentlich in main pushen. Deaktiviere dies nicht, es sei denn, du hast robuste Überprüfungsprozesse nachgelagert.
GitHub-Ereignis-Limits: GitHub-getriggerte Routinen haben während der Preview stündliche Limits pro Routine und pro Konto. Wenn dein Repo sehr aktiv ist, filtere, welche Ereignisse die Routine auslösen, um keine Läufe für Rauschen zu verschwenden.
Zeitplanabhängigkeit: Zeitgesteuerte Routinen laufen zur angegebenen Zeit, aber es kann während Zeiten hoher Nachfrage zu Abweichungen kommen. Baue keine Workflows, die auf eine exakte Sekundengenauigkeit angewiesen sind.
Schritt 5: Baue einen Routine-Stack
Eine Routine ist nützlich. Ein Stack von Routinen ist ein System.
Hier ist, wie ein vollständiger Routine-Stack für ein kleines Engineering-Team aussieht:
Morgen (9 Uhr) – Tägliches PR-ReviewClaude überprüft alle offenen PRs, postet Inline-Kommentare und sendet eine Zusammenfassung an Slack mit einer priorisierten Liste dessen, was heute Aufmerksamkeit benötigt.
Nach dem Deploy (Webhook) – Deploy-VerifikationJedes Mal, wenn ein Deploy auf Staging geht, führt Claude die Testsuite aus, scannt Logs auf Fehler und postet innerhalb von Minuten ein Go/No-Go in den Release-Kanal.
Nächtlich (2 Uhr) – Backlog-TriageClaude verarbeitet alle neuen Issues, die an diesem Tag eingereicht wurden, fügt Labels hinzu, weist Prioritätsbewertungen zu und erstellt ein Morgen-Briefing-Dokument.
Wöchentlich (Freitag 17 Uhr) – DokumentationsprüfungClaude scannt die in der Woche gemergten PRs, identifiziert Dokumente, die aktualisiert werden müssen, und eröffnet Entwurfs-PRs für jedes.
Wöchentlich (Montag 8 Uhr) – Tech-Debt-BerichtClaude scannt die Codebasis nach TODO-Kommentaren, veralteten Abhängigkeiten und Testabdeckungslücken. Erstellt eine sortierte Liste von Tech-Debt-Punkten mit geschätztem Aufwand.
Jede Routine dauert 10-15 Minuten zur Einrichtung. Der Stack dauert einen Nachmittag. Die Zeitersparnis summiert sich jede einzelne Woche.
Schritt 6: Überwache und verbessere
Jeder Routine-Lauf erzeugt ein Log. Überprüfe es.
Achte auf Muster:
- Produziert die Routine konsistent gute Ergebnisse? Wenn nicht, welcher Teil des Prompts ist mehrdeutig?
- Dauert sie bei bestimmten Läufen zu lange? Möglicherweise musst du den Umfang eingrenzen.
- Treten Fehler auf? Füge explizite Fehlerbehandlung zum Prompt hinzu.
- Produziert sie zu viel Rauschen? Verschärfe die Einschränkungen.
Die neue „Dreaming"-Funktion – angekündigt auf Code with Claude am 6. Mai – geht noch weiter. Wenn Dreaming aktiviert ist, überprüft Claude zwischen den Läufen seine eigenen vergangenen Routine-Sitzungen, identifiziert Muster, was funktioniert hat und was nicht, und verbessert seinen Ansatz für das nächste Mal selbstständig.
Deine Routinen werden buchstäblich schlauer, je öfter sie laufen.
Für wen das ist (und für wen nicht)
Routines sind für Entwickler und technisch versierte Betreiber gebaut, die:
- Claude Code bereits verwenden oder bereit sind, es zu lernen
- Wiederholbare Aufgaben in ihrem Workflow haben, die klaren Mustern folgen
- Den operativen Overhead automatisieren möchten, der jede Woche Stunden frisst
- Mit Codebasen arbeiten, die auf GitHub gehostet werden
Wenn du ein nicht-technischer Benutzer bist, der nach KI-Automatisierung sucht, ist Claude Cowork mit geplanten Aufgaben ein besserer Ausgangspunkt. Routines sind das Power-User-Tool.
Aber wenn du ein Entwickler, Engineering Manager, DevOps-Ingenieur oder technischer Gründer bist – Routines werden dir mehr Zeit sparen als jede andere Funktion, die Anthropic ausgeliefert hat.
Routines vs. GitHub Actions: Was ist der Unterschied?
Viele Entwickler werden fragen: Warum für Claude Routines bezahlen, wenn GitHub Actions kostenlos ist?
Die Antwort ist, dass eine GitHub Action ein Skript ist. Du schreibst jeden Schritt. Du definierst jede Bedingung. Du kümmerst dich selbst um jeden Randfall. Sie macht genau das, was du codiert hast, und nichts weiter.
Eine Claude Routine ist ein Agent. Du gibst ihr ein Ziel. Sie entscheidet, wie sie es erreicht. Sie passt sich unerwarteten Situationen an. Sie denkt über Probleme nach. Sie überprüft ihre eigene Arbeit.
Eine GitHub Action führt einen Linter aus und sagt dir, was fehlgeschlagen ist. Eine Claude Routine liest den Fehler, versteht, warum er fehlgeschlagen ist, schlägt eine Lösung vor und eröffnet einen Pull Request mit der Korrektur.
Das ist eine grundlegend andere Kategorie. Skripte folgen Regeln. Agenten lösen Probleme.
Für einfache Automatisierung – Tests ausführen, Formatierung prüfen, eine Benachrichtigung posten – ist GitHub Actions in Ordnung. Für alles, was Urteilsvermögen, Analyse oder Anpassung erfordert, sind Routines in einer anderen Liga.
Gängige Routine-Rezepte, die du heute kopieren kannst
Hier sind fünf Routine-Konfigurationen, die du in der nächsten Stunde einrichten kannst:
Rezept 1: Der Morgen-Standup-BotZeitplan: Täglich um 8:30 Uhr Prompt: „Überprüfe das GitHub-Repository auf alle Commits, die gestern gepusht wurden. Überprüfe Linear auf neue und aktualisierte Issues. Überprüfe Slack #engineering auf Nachrichten, die Blocker erwähnen. Erstelle ein Standup-Briefing mit drei Abschnitten: was erledigt wurde, was in Arbeit ist und was blockiert ist. Poste das Briefing in #daily-standup in Slack."
Rezept 2: Der AbhängigkeitsprüferZeitplan: Wöchentlich am Montag um 6 Uhr Prompt: „Scanne package.json und requirements.txt nach allen Abhängigkeiten. Überprüfe jede Abhängigkeit auf bekannte Schwachstellen über das Web. Identifiziere Abhängigkeiten, die mehr als zwei Hauptversionen hinter der aktuellen liegen. Erstelle einen priorisierten Bericht mit Schweregradbewertungen und öffne ein GitHub-Issue, wenn kritische Schwachstellen gefunden werden."
Rezept 3: Der Changelog-GeneratorTrigger: GitHub-Ereignis – neuer Release-Tag gepusht Prompt: „Wenn ein neuer Release-Tag gepusht wird, lies alle Commits seit dem vorherigen Tag. Kategorisiere jeden Commit als Feature, Fix, Improvement oder Chore. Generiere ein formatiertes Changelog in CHANGELOG.md und eröffne einen PR."
Rezept 4: Der Testabdeckungs-MonitorZeitplan: Nächtlich um 1 Uhr Prompt: „Führe die Testsuite aus. Berechne die Abdeckungsprozentsätze pro Modul. Vergleiche mit den Abdeckungsbaselines in coverage-config.json. Wenn ein Modul um mehr als 2 % unter seine Baseline fällt, öffne ein GitHub-Issue mit dem spezifischen Modul, der alten Abdeckung, der neuen Abdeckung und den Commits, die den Abfall wahrscheinlich verursacht haben."
Rezept 5: Der PR-Beschreibungs-DurchsetzerTrigger: GitHub-Ereignis – neuer PR geöffnet Prompt: „Wenn ein neuer PR geöffnet wird, überprüfe, ob die Beschreibung unseren Vorlagenanforderungen entspricht: muss einen Abschnitt Zusammenfassung, einen Abschnitt Tests und einen Abschnitt Screenshots enthalten, wenn UI-Änderungen betroffen sind. Wenn ein Abschnitt fehlt, poste einen höflichen Kommentar, der den Autor auffordert, die Beschreibung vor der Überprüfung zu aktualisieren."
Jedes Rezept dauert weniger als 10 Minuten zur Konfiguration. Zusammen sparen sie einem Team Dutzende von Stunden pro Monat.
Das Fazit
Der alte Weg: aufwachen, Terminal öffnen, Claude Code Sitzung starten, Befehle eingeben, auf Ergebnisse warten, zur nächsten Aufgabe übergehen. Morgen wiederholen.
Der neue Weg: Routinen einmal konfigurieren, sie auf der Cloud von Anthropic laufen lassen, mit Ergebnissen aufwachen.
Das ist keine theoretische Verbesserung. Leute laufen bereits Stacks von Routinen, die ihren gesamten operativen Workflow über Nacht erledigen.
Die Kluft zwischen „Person, die Claude als Chatbot nutzt" und „Person, die Claude rund um die Uhr autonom arbeiten lässt" wird jede Woche größer.
Routines sind, wie du auf die andere Seite wechselst.
Die meisten Leute werden das lesen und denken „Das sollte ich irgendwann einrichten." Diejenigen, die tatsächlich heute ihre erste Routine erstellen, werden nächste Woche ein System am Laufen haben, das ihnen jeden Monat Stunden spart.
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Hoffe, das war nützlich für dich, Khairallah ❤️
