Von „Vibe Coding“ zu „Software 3.0“: Wie Sie Claude in ein Entwicklungs-, Forschungs- und Ausführungsteam verwandeln, das auf natürlicher Sprache basiert
Wenn man über die Nutzung von Claude im Jahr 2026 spricht, kommt man an Andrej Karpathy nicht vorbei. Als Gründungsmitglied von OpenAI, ehemaliger KI-Direktor bei Tesla, wo er das Autopilot-Vision-Team leitete, und als Pädagoge, der durch seine CS231n- und LLM-Vorlesungen unzählige Ingenieure beeinflusst hat, ist Karpathy eine zentrale Figur. In seinem Profil wird ausdrücklich seine Mitarbeit bei OpenAI, Tesla und Stanford erwähnt.
Darüber hinaus trat Karpathy im Mai 2026 Anthropic bei. Laut Reuters schloss er sich dem Pretraining-Team an, das die grundlegenden Fähigkeiten der Claude-Modelle prägt. Daher ist die Nutzung von Claude „nach Karpathy-Art“ nicht nur eine Prompt-Technik, die einen bekannten Namen verwendet; es ist eine Philosophie, LLMs als eine neue Art von Computer, Betriebssystem und Entwicklungsumgebung zu betrachten, die mit den neuesten Funktionen von Claude verbunden ist.
Hinweis: Die hier besprochene „Karpathy-Version“ von Claude ist kein offizieller Modus, der von Anthropic oder Karpathy selbst vertrieben wird. Es handelt sich um ein praktisches Framework, das aus seinen öffentlichen Vorträgen, Notizen zu Claude Coding, der Software-3.0-Philosophie und den neuesten offiziellen Informationen von Anthropic rekonstruiert wurde.
1. Die Essenz von Claude nach Karpathy-Art: „Mit KI bauen“, nicht „KI fragen“
Die meisten Menschen nutzen Claude zur Textgenerierung, Zusammenfassung, Recherche oder für E-Mails. Das ist zwar nützlich, aber die Nutzung nach Karpathy-Art geht viel weiter.
In seinem Vortrag „Software verändert sich wieder“ aus dem Jahr 2025 erläuterte er, wie sich die Landkarte der Software verschoben hat. Software 1.0 ist von Menschen geschriebener Code; Software 2.0 sind neuronale Netzwerkgewichte; und Software 3.0 sind Prompts für LLMs, bei denen natürliche Sprache zur neuen Programmiersprache wird.
Auf Claude angewendet, ist es kein „Chat-Partner“. Claude ist eine neue Ausführungsumgebung, die auf Englisch oder Japanisch läuft.
Es schreibt Code, schreibt Tests, liest Spezifikationen, verwendet Browser, bearbeitet Dateien, verbindet sich mit Slack/Google Drive/Jira, delegiert an Sub-Agenten, speichert Ausgaben als Artifacts und merkt sich den Kontext ganzer Projekte.
Bis Juli 2026 hat sich Claude von einer KI, die Fragen beantwortet, zu einer KI entwickelt, die Arbeit voranbringt. Der Ansatz nach Karpathy-Art besteht darin, diesen Wandel direkt anzunehmen.
2. Die aktuelle Claude-Landkarte ab Juli 2026
Die Wahl eines Claude-Modells ist nicht nur eine Frage von „Welches ist das klügste?“. Claude Sonnet 5, Opus 4.8, Fable 5, Mythos 5 und Haiku 4.5 erfüllen jeweils unterschiedliche Rollen.
Anthropic kündigte Claude Sonnet 5 am 30. Juni 2026 an. Es ist der Standard für Free- und Pro-Nutzer und ist auf Max, Team, Enterprise, Claude Code und der Plattform verfügbar. Die Preisgestaltung liegt bei 3 $/15 $ pro Million Tokens (Eingabe/Ausgabe) nach einem anfänglichen Einführungspreis.
Die Hauptstärken von Sonnet 5 sind sein Preis-Leistungs-Verhältnis und seine agentische Leistung. Anthropic beschreibt es als das „agentischste Sonnet“, das zu autonomer Werkzeugnutzung, Planung und Terminalarbeit auf einem Niveau fähig ist, das zuvor viel größere Modelle erforderte.
Claude Opus 4.8 ist als High-End-Modell für komplexe agentische Codierung und Unternehmensaufgaben positioniert, mit Schwerpunkt auf Ehrlichkeit, Ausrichtung und reduzierten Halluzinationen bei langanhaltenden Aufgaben.
Im Juni 2026 debütierten auch Claude Fable 5 und Mythos 5. Fable 5 ist das leistungsstärkste allgemeine Modell für Softwareentwicklung und wissenschaftliche Forschung. Mythos 5 ist ein limitiertes Release-Modell über Project Glasswing, das sich auf defensive Cybersicherheit konzentriert.
Für die Ressourcenzuweisung nach Karpathy-Art:
- Routine- und die meisten Entwicklungsaufgaben: Sonnet 5.
- Schweres Design und komplexe Überprüfungen: Opus 4.8.
- Aufgaben mit hohem Schwierigkeitsgrad und langer Dauer: Fable 5.
- Defensive Cybersicherheit: Mythos 5.
- Schnelle Klassifizierung und Sub-Agenten: Haiku 4.5.
3. Karpathys Wendepunkt: Von „80 % handgeschrieben“ zu „80 % agentisch“
Im Januar 2026 stellte Karpathy fest, dass sich sein Workflow drastisch verändert hatte. Zuvor erledigte er den Großteil der Codierung manuell mit etwas KI-Vervollständigung; Ende 2025 erledigten Agenten den Großteil der Codierung, während er sich auf das Bearbeiten und Fertigstellen konzentrierte.
Der Kern liegt nicht darin, dass „KI Code schreiben kann“, sondern dass sich die menschliche Rolle verändert hat. Menschen definieren Ziele, Einschränkungen und Erfolgsbedingungen. Wir lesen die Implementierung, entfernen schlechte Abstraktionen und beurteilen die Schönheit des Designs. Wir stoppen Claude, wenn es vom Kurs abkommt, und zerlegen Probleme, wenn es nicht weiterkommt.
Karpathy warnt davor, dass wir Agenten, da sie immer noch Fehler machen, „wie ein Luchs“ beobachten müssen. Fehler haben sich von einfachen Syntaxfehlern zu subtilen konzeptionellen Fehlern und Überabstraktionen verlagert.
4. Treiben Sie Claude mit „Erfolgsbedingungen“ an, nicht mit „Befehlen“
KI-Agenten zeichnen sich dadurch aus, dass sie auf ein konkretes Ziel hinarbeiten. Anstatt Schritte im Mikromanagement zu verwalten, geben Sie Erfolgsbedingungen vor und lassen Sie Tests schreiben, um diese zu überprüfen.
Schlecht: „Behebe diesen Fehler.“
Besser: „Die Login-Weiterleitung funktioniert nicht. Finde die Ursache und behebe sie.“
Karpathy-Art:
- Ziel: Sicherstellen, dass Benutzer nach dem Login zum ursprünglichen Ziel zurückkehren.
- Erfolgsbedingungen: Bestehende Fälle brechen nicht; nicht autorisierte Zugriffe werden nach dem Login zurückgeleitet; keine offenen Weiterleitungen; Komponententests hinzugefügt; iterieren, bis die Tests bestanden sind.
- Prozess: Dateien erkunden -> Planen -> Zuerst Tests schreiben -> Implementieren -> Tests ausführen -> Risiken melden.
5. Claude Code: Das Zentrum des Karpathy-Workflows
Claude Code ist eine Entwicklungsumgebung, die mit Terminals, IDEs, Git und MCP verbunden ist. Der Mensch setzt das Ziel, und Claude erkundet, plant, testet und implementiert.
Die Aufgabe des Menschen ist es, den Code zu lesen und „Schlonz“ zu entfernen – KI-generierten Code, der funktional aussieht, aber von geringer Qualität ist. Lesefähigkeiten werden wichtiger als Schreibfähigkeiten.
6. CLAUDE.md: Die Projektverfassung
Da Claude Code-Sitzungen den Kontext zurücksetzen, dient CLAUDE.md als Verfassung des Projekts. Es sollte Designphilosophien, Verbote, Qualitätsstandards und Überprüfungsperspektiven enthalten, nicht nur Code-Schnipsel.
7. Verwenden Sie XML-Tags für Kontext
Strukturieren Sie Ihre Prompts wie Software-3.0-Code. Verwenden Sie <task>, <context>, <success_criteria> und <constraints>-Tags, um Mehrdeutigkeiten zu beseitigen.
8. „Vibe Coding“ ist kein faules Codieren
Vibe Coding bedeutet, zu entwickeln, indem man die „Stimmung“ oder Absicht in natürlicher Sprache vermittelt. Dies erfordert jedoch eine strengere menschliche Aufsicht. Da die Generierung an Claude delegiert wird, muss die Fähigkeit des Menschen, Qualität und Designfehler zu erkennen, geschärft werden.
9. Der Wert ist „Erweiterung“, nicht nur „Zeitersparnis“
Claude ermöglicht es Ihnen, Dinge zu bauen, die Sie sich zuvor nicht angetan hätten: interne Dashboards, automatisierte Berichte oder benutzerdefinierte Lern-Apps. Der wahre Hebel der KI ist die Erweiterung Ihres Handlungsspielraums.
10. Das Dreieck: Claude Code + IDE + Mensch
Karpathy schlägt vor, Claude Code auf der einen Seite und eine große IDE auf der anderen Seite zu halten. Claude ist der Arbeiter; die IDE ist der Inspektionsraum; der Mensch ist der Vorgesetzte.
11. Grundlegender Claude Code-Workflow
- Erkunden: Das Repository verstehen, ohne Code zu ändern.
- Planen: Änderungen und Risiken vorschlagen.
- Test-First: Tests schreiben, die zunächst fehlschlagen.
- Iterieren: Implementieren, bis Tests, Linting und Builds bestanden sind.
12. Obligatorische „Vereinfachungsüberprüfung“
LLMs neigen zu Over-Engineering. Fragen Sie immer: „Kann das einfacher sein?“ Eine 1000-zeilige komplexe Struktur kann oft auf 100 klare Zeilen reduziert werden.
13. Bilden Sie Teams mit Sub-Agenten
Teilen Sie Rollen auf: einen Security-Reviewer-Agenten, einen Simplifier-Agenten, einen Dokumentations-Agenten. Die Trennung von „Schöpfer“ und „Kritiker“ verbessert die Qualität.
14. Skills: Das Unternehmenshandbuch
Verwenden Sie Skills, um wiederverwendbare Anweisungen für bestimmte Aufgaben wie „Unternehmensvorschläge“ oder „Code-Reviews“ zu speichern und Claude so von einem persönlichen Assistenten zu einer Geschäftsgrundlage zu entwickeln.
15. Verbinden Sie sich mit der Realität durch MCP
Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es Claude, Jira-Tickets zu sehen, Slack zu lesen und Sentry-Logs zu überprüfen. Es verwandelt Claude in einen Agenten, der in der realen Welt „Ermittlungsarbeit“ leistet.
16. Claude Projects: Der Arbeitsbereich
Projects fungieren als kontextreiche Räume. Laden Sie Unternehmensprofile, Personas und Markentöne hoch, um sicherzustellen, dass Claude immer in Ihrem spezifischen Kontext arbeitet.
17. Artifacts: Konzentrieren Sie sich auf Ergebnisse
Fragen Sie nicht nur nach Antworten; fragen Sie nach Artifacts – interaktiven Dashboards, Prototypen oder strukturierten Dokumenten, die als tatsächliche Werkzeuge dienen.
18. Dateierstellung und -bearbeitung
Verwenden Sie Claude, um Finanzmodelle in Excel oder strukturierte Berichte zu erstellen. Es geht darum, Zwischenprodukte für die menschliche Entscheidungsfindung zu schaffen.
19. Claude Tag und Connectors
Mit Claude Tag in Slack und Google Workspace Connectors wird Claude zu einem Teammitglied, dem Sie direkt in Ihren Kommunikationskanälen Aufgaben delegieren können.
20. Claude Science und Design
Spezialisierte Workbenches für Wissenschaftler und Designer ermöglichen die Erstellung prüfbarer Forschungsartefakte und interaktiver Designanpassungen.
21. Die 7 Prinzipien von Claude nach Karpathy-Art
- Behandeln Sie es als Computer, nicht als Chat-Box.
- Geben Sie Erfolgsbedingungen vor, keine Befehle.
- Stellen Sie Tests an erste Stelle.
- Wechseln Sie vom Schreiber zum Leser.
- Entfernen Sie Überabstraktionen.
- Bauen Sie die Umgebung auf (CLAUDE.md, MCP).
- Erweitern Sie Ihren Handlungsspielraum.
Fazit: Eine Designphilosophie für die Arbeit mit KI
Die Nutzung von Claude nach Karpathy-Art bedeutet nicht „mit KI schreiben“, sondern „eine KI-Belegschaft entwerfen“. Es ist die Demokratisierung von Software 3.0. Nutzen Sie Claude nicht nur; arbeiten Sie mit ihm.
