[{"data":1,"prerenderedAt":763},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-mastering-project-management":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":444,"footer-de-de":454,"blog-post-authors-de-de-GitLab":659,"blog-related-posts-de-de-getting-started-with-gitlab-mastering-project-management":673,"assessment-promotions-de-de":713,"next-steps-de-de":753},{"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":37,"tagSlugs":38,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-mastering-project-management.yml","Getting Started With Gitlab Mastering Project Management",[7],"gitlab",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"getting-started-with-gitlab-mastering-project-management",false,"BlogPost",{"heroImage":15,"body":16,"authors":17,"updatedDate":19,"date":20,"title":21,"tags":22,"description":26,"category":9},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097294/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-getting-started-with-gitlab-banner-0497-option4-fy25_cFwd8DYFLekdnOLmbbChp_1750097293924.png","*Willkommen zu unserer Serie „Erste Schritte mit GitLab“, in der wir Neueinsteiger(inne)n helfen, sich mit der DevSecOps-Plattform von GitLab vertraut zu machen.*\n\nGitLab ist nicht nur ein Ort, an dem du deinen Code speichern kannst. Es ist vielmehr eine KI-basierte DevSecOps-Plattform, die dir hilft, deine Projekte zu planen, zu organisieren, nachzuverfolgen und erfolgreich zu liefern. In diesem Beitrag lernst du die wichtigsten Projektmanagementfunktionen von GitLab kennen und erfährst, wie du sie effektiv nutzen kannst.\n\n## Inhaltsverzeichnis\n\n- [Warum ist GitLab für das Projektmanagement geeignet?](#warum-ist-gitlab-für-das-projektmanagement-geeignet%3F)\n- [Hauptkomponenten des Projektmanagements mit GitLab](#hauptkomponenten-des-projektmanagements-mit-gitlab)\n- [Sieh dir die Funktionen im Detail an](#sieh-dir-die-funktionen-im-detail-an)\n  - [Epics - Das große Ganze](#epics---das-große-ganze)\n  - [Tickets - Dinge erledigen](#tickets---dinge-erledigen)\n  - [Labels - Organisiere deine Arbeit](#labels---organisiere-deine-arbeit)\n  - [Übersichten - Visualisiere deinen Workflow](#übersichten---visualisiere-deinen-workflow)\n  - [Aufgaben - Schlüssle deine Arbeit auf](#aufgaben---schlüssle-deine-arbeit-auf)\n  - [Meilensteine - Verfolge deinen Fortschritt](#meilensteine---verfolge-deinen-fortschritt)\n  - [Iterationen - Arbeiten in Sprints](#iterationen---arbeiten-in-sprints)\n  - [Zeiterfassung - Miss deinen Aufwand](#zeiterfassung---miss-deinen-aufwand)\n  - [Abhängigkeiten - Verwalte deinen Workflow](#abhängigkeiten---verwalte-deinen-workflow)\n  - [Vorlagen - Optimiere die Erstellung von Tickets](#vorlagen-optimiere-die-erstellung-von-tickets)\n- [Zusammenarbeit ist der Schlüssel](#zusammenarbeit-ist-der-schlüssel)\n- [Bist du bereit?](#bist-du-bereit%3F)\n- [Mehr erfahren](#mehr-erfahren)\n\n## Warum ist GitLab für das Projektmanagement geeignet?\n\nStell dir vor, du hast dein Code-Repository, das Ticketsystem und deine Kommunikationsplattform nahtlos an einem Ort integriert. Genau das ist GitLab. Indem alles zentralisiert ist, kannst du deinen Workflow optimieren, die Zusammenarbeit verbessern und deine Projekte voranbringen. Du musst nicht mehr zwischen verschiedenen Tools hin und her wechseln und verlierst nicht mehr den Überblick über Informationen. GitLab führt alles zusammen, sodass du Projekte von Anfang bis Ende einfacher verwalten kannst.\n\n## Hauptkomponenten des Projektmanagements mit GitLab\n\nSchlüsseln wir nun die wichtigsten Elemente (inkl. Links zur englischsprachigen Dokumentation) auf:\n\n* [Epics](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/epics/): Stell dir Epics als das große Ganze vor. Sie repräsentieren wichtige Funktionen, übergeordnete Ziele oder langfristige Initiativen in deinem Projekt. Du möchtest deine Website überarbeiten? Das ist ein Epic! Epics helfen dir, deine Arbeit in größere, überschaubare Teile zu organisieren.\n* [Tickets](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/issues/): Issues sind die einzelnen Aufgaben oder Workitems, die zu deinen Projektzielen beitragen. Jedes Ticket ist eine spezifische Handlung, wie „Homepage entwerfen“ oder „Über-uns-Seite verfassen“. Tickets sind die Bausteine des Projekts und bieten eine übersichtliche Möglichkeit, individuelle Aufgaben nachzuverfolgen.\n* [Labels](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/labels.html): Labels sind wie Tags, mit denen du deine Arbeit kategorisieren und filtern kannst. Du kannst mithilfe von Labes Prioritäten (z. B. hoch, mittel, niedrig) oder Status (z. B. zu erledigen, in Bearbeitung, erledigt) zuordnen oder Tickets bestimmten Teams oder Personen zuweisen. Labels bieten eine flexible Möglichkeit, deine Arbeit zu organisieren und zu priorisieren.  \n* Übersichten: Die Ticketübersichten von GitLab sind dein visueller Arbeitsbereich. Sie stellen dein Projekt im Kanban-Stil dar, sodass du auf einen Blick den Status all deiner Tickets sehen kannst. Ziehe Tickets per Drag & Drop in verschiedene Listen (z. B. „To Do“, „Doing“, „Done“), um deinen Workflow zu visualisieren und den Fortschritt nachzuverfolgen. In GitLab kannst du Übersichten für [Tickets](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/issue_board.html) und [Epics](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/epics/epic_boards.html) erstellen.\n* [Meilensteine](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/milestones/): Meilensteine markieren wichtige Kontrollpunkte oder Zieltermine in deinem Projekt. Sie helfen dir, den Fortschritt bei der Erreichung bestimmter Ziele und Fristen zu verfolgen. Du kannst beispielsweise Meilensteine festlegen, wenn eine wichtige Funktion fertiggestellt wird, eine Beta-Version veröffentlicht wird oder das Endprodukt eingeführt wird.\n* [Aufgaben](https://docs.gitlab.com/ee/user/tasks.html): Wenn du eine noch feinere Unterteilung möchtest, kannst du deine Tickets in kleinere Aufgaben aufteilen. Dies hilft dabei, sie anderen Personen zuzuweisen, individuelle Verantwortlichkeiten zu klären und sicherzustellen, dass nichts übersehen wird. Aufgaben sind eine Möglichkeit, Checklisten innerhalb von Tickets zu erstellen, um den Fortschritt bei komplexen Aufgaben einfacher nachverfolgen zu können.\n\n## Sieh dir die Funktionen im Detail an\n\n### Epics - Das große Ganze\n\n* Epics erstellen: Gehe in deiner Gruppe unter „Planen“ zum Menü „Epics“. Klicke auf **Neues Epic** und gib einen beschreibenden Titel sowie eine deutliche Beschreibung ein, die das Ziel umreißt. Du kannst auch ein Start- und Enddatum für das Epic angeben. Dies ist nützlich, wenn du [Roadmaps](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/roadmap/) verwendest.\n\n![Seite zum Erstellen von Epics](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097300817.png)\n\n* [Roadmaps](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/roadmap/): Füge deine Epics zu einer Roadmap hinzu, um deinen Projektzeitplan und deine langfristigen Ziele zu visualisieren. Die Roadmaps bieten einen Überblick über deinen Projektplan und machen es dir leicht, das Gesamtbild zu sehen und den Fortschritt in Richtung wichtiger Meilensteine zu verfolgen.\n\n![Roadmap-Ansicht](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image8_aHR0cHM6_1750097300818.png)\n\n### Tickets - Dinge erledigen\n\n* Tickets erstellen: Gehe in deinem Projekt zum Menü „Tickets“ unter „Planen“ und klicke auf **Neues Ticket**. Gib einen prägnanten, beschreibenden Titel wie „Homepage-Wireframes entwerfen“ ein, weise es einem Teammitglied zu, lege ein Fälligkeitsdatum fest und gib eine detaillierte Beschreibung an, in der die Anforderungen der Aufgabe festgelegt sind.\n* GitLab Duo: Du kannst die Möglichkeiten von [GitLab Duo nutzen, um detaillierte Issue-Beschreibungen zu erstellen](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/issues/managing_issues.html#populate-an-issue-with-issue-description-generation), indem du nur kurz angibst, was du erreichen möchtest.\n* Gewichtung: Schätze den für jedes Ticket erforderlichen Aufwand ein, indem du Gewichtungen zuweist. Dies hilft bei der Planung und Priorisierung. Eine einfache Aufgabe kann beispielsweise eine Gewichtung von **1** haben, während eine komplexere Aufgabe mit **5** gewichtet ist.\n\n![Ticket mit einer zugewiesenen Gewichtung von 4](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750097300819.png)\n\n### Labels - Organisiere deine Arbeit\n\n* Labels erstellen: Gehe zum Tab „Tickets“ deines Projekts und klicke auf „Labels“. Erstelle benutzerdefinierte Labels mit eindeutigen Namen, um deine Tickets zu kategorisieren. Erstelle beispielsweise Labels wie **Priorität: Hoch**, **Status: In Bearbeitung** oder **Team: Design**. Wende diese Labels auf deine Tickets an, um sie zu organisieren und filtern zu können.\n\n![Bildschirm „Labels“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image6_aHR0cHM6_1750097300820.png)\n\n### Übersichten - Visualisiere deinen Workflow\n\n* Kanban-Boards: Die Übersichten von GitLab bieten eine Ansicht deines Projekts im Kanban-Stil. Erstelle Listen wie „To Do“, „Doing“ und „Done“, um die Phasen deines Workflows darzustellen. Ziehe die Issues per Drag & Drop in diese Listen, um den Fortschritt zu visualisieren.\n* Übersichten anpassen: Passe deine Übersichten an deinen spezifischen Workflow an. Füge weitere Spalten ein, filtere Tickets nach Labels oder Beauftragten oder richte Swimlanes ein, um Tickets nach Epics oder anderen Kriterien zu kategorisieren.\n\n![Workflow mit Ticketübersichten visualisieren](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097300820.png)\n\n### Aufgaben - Schlüssle deine Arbeit auf\n\n* Aufgaben erstellen: Verwende innerhalb eines Tickets die Markdown-Syntax für Checklisten, um eine Aufgabenliste zu erstellen. Jedes Element in der Liste stellt einen kleineren Schritt innerhalb des größeren Tickets dar. Im Ticket „Homepage-Wireframes entwerfen“ kannst du zum Beispiel die Aufgaben „Erstkonzept skizzieren“, „Digitale Wireframes erstellen“ und „Feedback von Stakeholdern einholen“ erstellen. Um eine Aufgabe zu erstellen, klicke im Abschnitt „Untergeordnete Elemente“ auf der Seite eines Tickets auf die Schaltfläche **Hinzufügen**. Gib dann den Titel der Aufgabe ein und klicke auf **Aufgabe erstellen**.\n\n![Ticket mit der Schaltfläche „Aufgabe erstellen“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image7_aHR0cHM6_1750097300822.png)\n\n### Meilensteine - Verfolge deinen Fortschritt\n* Meilensteine setzen: Definiere Meilensteine, um wichtige Punkte in deinem Projekt zu markieren, z. B. wenn eine bestimmte Funktion fertiggestellt wird oder eine wichtige Frist erreicht wird. Gib deinen Meilensteinen klare Titel und Fälligkeitstermine.\n* Mit Tickets verknüpfen: Verknüpfe Tickets und Epics mit Meilensteinen, um den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele zu verfolgen. Auf diese Weise kannst du erkennen, wie einzelne Aufgaben zum gesamten Projektplan beitragen.\nMeilenstein erstellen: Klicke in der Auswahl-Liste „Planen“ auf **Meilensteine > Neuer Meilenstein**. Gib den Titel des Meilensteins, eine Beschreibung sowie Start- und Enddatum an.\n\n![Bildschirm „Neuer Meilenstein“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750097300823.png)\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n![Neue Seite mit Meilenstein](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097300823.png)\n\n### [Iterationen](https://docs.gitlab.com/ee/user/group/iterations/) - Arbeiten in Sprints\n\n* Iterationen definieren: Wenn du einen Agile-Workflow verwendest, definiere Iterationen (Sprints) mit bestimmten Start- und Endterminen. So kannst du deine Arbeit in kleinere, überschaubarere Zeitfenster aufteilen.  \n* Tickets zuweisen: Weise Tickets zu Iterationen zu, um deine Arbeit in kürzeren Zyklen zu planen und dich auf die Bereitstellung von inkrementellem Wert zu konzentrieren.\n\n### [Zeiterfassung](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/time_tracking.html) - Miss deinen Aufwand\n\n* Zeit erfassen: Verwende innerhalb eines Tickets die Schnellaktion „/spend“, gefolgt von der aufgewendeten Zeit (z. B. „/spend 2h 30m“), um deine Arbeit zu protokollieren. Auf diese Weise kannst du die tatsächliche Zeit erfassen, die du für jede Aufgabe aufgewendet hast.  \n* Daten analysieren: Erstelle Zeiterfassungsberichte, um Einblicke in den Projektfortschritt und die Teameffizienz zu erhalten und potenzielle Engpässe zu identifizieren.\n\n![Bericht zur Zeiterfassung](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097301/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image9_aHR0cHM6_1750097300824.png)\n\n### Abhängigkeiten - Verwalte deinen Workflow\n\n* [Tickets verknüpfen](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/issues/related_issues.html): Erstelle Abhängigkeiten zwischen Tickets, um sicherzustellen, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge abgeschlossen werden. Wenn zum Beispiel Tickets A abgeschlossen sein muss, bevor Tickets B beginnen kann, kannst du eine Abhängigkeit zwischen ihnen erstellen. Damit kannst du den Workflow visualisieren und potenzielle Hindernisse vermeiden.\n\n### Vorlagen - Optimiere die Erstellung von Tickets\n\n* [Vorlagen erstellen](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/description_templates.html): Erstelle Vorlagen für Tickets, um die für allgemeine Aufgaben erfassten Informationen zu standardisieren, Zeit zu sparen und Konsistenz zu gewährleisten. Du kannst zum Beispiel eine Vorlage für Fehlerberichte erstellen, die Felder für Schritte enthält, um das erwartete Verhalten und das tatsächliche Verhalten zu reproduzieren.\n\n### Zusammenarbeit ist der Schlüssel\n\nGitLab fördert die Zusammenarbeit durch Folgendes:\n\n* [Kommentare](https://docs.gitlab.com/ee/user/discussions/): Besprich Tickets und Epics direkt in GitLab. Verwende Kommentare, um Updates bereitzustellen, Fragen zu stellen und Feedback zu geben.  \n* [Erwähnungen](https://docs.gitlab.com/ee/user/discussions/#mentions): Verwende **@**, um bestimmte Teammitglieder zu erwähnen und sie über Aktualisierungen zu informieren oder um ihren Input zu bitten.\n* Diskussionen: Nimm an Diskussionen innerhalb von Tickets und Epics teil, um Ideen zu sammeln, Probleme gemeinsam zu lösen und alle auf dem Laufenden zu halten.\n\n### Bist du bereit?\n\nDa du nun gesehen hast, wie leistungsstark die Projektmanagementfunktionen von GitLab sind, ist es an der Zeit, sie praktisch einzusetzen! Erstelle ein Beispielprojekt, experimentiere mit verschiedenen Funktionen und entdecke, wie GitLab deinen Workflow verändern kann. In der GitLab-Dokumentation erfährst du mehr darüber, wie GitLab dich bei [Kanban](https://docs.gitlab.com/ee/tutorials/kanban/) und [Scrum](https://docs.gitlab.com/ee/tutorials/scrum_events/) unterstützen kann.\n\n> #### Du hast noch kein GitLab-Konto? Melde dich jetzt für eine [kostenlose Testversion von GitLab Ultimate und GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/) an!\n\n## Mehr erfahren\n- [Erste Schritte mit GitLab: Benutzerverwaltung](https://about.gitlab.com/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-how-to-manage-users/)\n- [Erste Schritte mit GitLab: So importierst du deine Projekte in GitLab (nur auf Englisch verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-how-to-import-your-projects-to-gitlab/)\n",[18],"GitLab","2025-05-14","2025-02-11","Projektmanagement mit GitLab – Erste Schritte",[23,9,24,25],"tutorial","DevSecOps platform","agile","Entdecke die wichtigsten Komponenten des Projektmanagements und erfahre, wie du sie nutzen kannst, um Organisation und Nachverfolgung zu 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Die wiederverwendbare CI/CD-Komponente, verfügbar im [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog), überträgt Testausführungsdaten nach jeder Pipeline-Ausführung automatisch nach QMetry – einer KI-gestützten, unternehmenstauglichen Testmanagement-Plattform, die Testplanung, -ausführung, -nachverfolgung und -reporting in einer Lösung vereint.\nAls zentrales System der Aufzeichnung für Tests hilft QMetry Teams dabei, Abdeckung und Ausführung nachzuverfolgen und fundiertere Release-Entscheidungen zu treffen.\n![SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ojt707rzxnm2yr3vqxdh.png)\n\n## Vorteile der Integration\n\n### Manuelle Uploads entfallen, Nachvollziehbarkeit steigt\nDevSecOps-Engineers und QA-Teams müssen Testergebnisse nicht mehr manuell exportieren und importieren – die Komponente übernimmt das automatisch nach jeder Pipeline-Ausführung. Zugleich erhalten Teams vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen über Testfälle bis hin zu tatsächlichen Ausführungsergebnissen.\n\n![Test results with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ajx64sihup2nursdpnxz.png)\n\n### Compliance- und Audit-Anforderungen erfüllen\nFür Organisationen in regulierten Branchen ist lückenlose Testdokumentation nicht verhandelbar. Die Integration stellt sicher, dass jede Testausführung in QMetry mit Verknüpfungen zur jeweiligen GitLab-Pipeline, zum Commit und zum Build dokumentiert wird – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.\n![Audit-ready record of testing with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/q2tbaw5otgdywjkcquqx.png)\n\n### KI-gestützte Test-Insights nutzen\nQMetry analysiert mithilfe von KI Testausführungsmuster, identifiziert instabile Tests, prognostiziert Testfehler und empfiehlt Optimierungsmöglichkeiten. Echtzeit-Daten aus GitLab-Pipelines maximieren den Wert dieser Funktionen.\n![Genaue Insights mit SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/pl7ru4wx8ixnheedfyrs.png)\n\n## Über die GitLab-SmartBear-Partnerschaft\nDiese Komponente steht für die wachsende Partnerschaft zwischen GitLab und SmartBear, CI/CD-Ausführung und Testmanagement in einem Workflow zu verbinden. Gemeinsam helfen sie Teams, Testing in den Entwicklungszyklus zu integrieren und dabei die Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards ihrer Branchen einzuhalten.\n\n## Praxisbeispiele\n\n### Finanzdienstleistungen: Enterprise-Banking-Plattformen\nFührende Finanzinstitute stehen vor besonderen Herausforderungen beim Skalieren von Testautomatisierung:\n* **Regulatorische Compliance**: Detaillierte Audit-Trails für alle Testaktivitäten erforderlich\n* **Mehrere Compliance-Frameworks**: BaFin BAIT, PSD2, DSGVO und interne Risikomanagement-Richtlinien\n* **Hochfrequente Deployments**: Mehrere Produktions-Deployments täglich über Microservices\n* **Verteilte Teams**: Echtzeit-Transparenz über globale Engineering-Teams hinweg erforderlich\nFinanzdienstleister, die den QMetry GitLab Component einsetzen, automatisieren Testergebnis-Uploads für Unit-Tests, API-Contract-Tests, End-to-End-Tests für Transaktionsabläufe sowie Security- und Performance-Testergebnisse.\n\n**Mögliche Ergebnisse**:\n* **Deutliche Reduzierung** des manuellen Test-Reporting-Aufwands\n* **Vollständige Audit-Trail-Abdeckung** für Regulierungsprüfungen\n* **Echtzeit-Transparenz** für verteilte QA-Teams\n* **Verbesserte Compliance-Position** durch vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen bis zur Testausführung\n\n### Flugregelungssoftware in der Luft- und Raumfahrt\nDie Softwareentwicklung in der Luft- und Raumfahrt unterliegt besonderen Anforderungen:\n* **DO-178C-Compliance**: Avioniksoftware muss strikte Zertifizierungsstandards erfüllen\n* **Vollständige Nachvollziehbarkeit**: Jede Anforderung verknüpft mit Testfällen und Ausführungsergebnissen\n* **Audit-Trails**: Zertifizierungsbehörden verlangen detaillierte Aufzeichnungen aller Testaktivitäten\n* **Mehrere Teststufen**: Unit-, Integrations-, System- und Zertifizierungstests\nDurch die Integration von GitLab CI/CD mit QMetry automatisiert das Aerospace-Engineering-Team Testausführung und Reporting über alle Teststufen hinweg.\n\n**Vor der Integration**:\n* Manueller Export aus GitLab, Import in QMetry über UI-Uploads\n* Prozess dauerte 2–3 Stunden pro Testzyklus\n* Fehlerrisiko bei der Dateneingabe, verzögerte Rückmeldung an Stakeholder\n\n**Nach der Integration**:\n* Testergebnisse fließen automatisch von GitLab nach QMetry\n* Vollständiger Audit-Trail vom Commit über den Test bis zum Ergebnis\n* Kein manueller Eingriff, Echtzeit-Transparenz für Zertifizierungsprüfer\n* Compliance-Reports werden automatisch erstellt\n\n**Beispiel-Dashboard in QMetry nach der Integration**:\n```none\n    ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗\n    ║  Flight Control System v2.4 - Test Execution Dashboard     ║\n    ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣\n    ║                                                            ║\n    ║  📊 Test Execution Summary (Last 7 Days)                   ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  ✓ Total Tests Executed: 1,247                             ║\n    ║  ✓ Passed: 1,241 (99.5%)                                   ║\n    ║  ✗ Failed: 6 (0.5%)                                        ║\n    ║  ⏸ Skipped: 0                                              ║\n    ║                                                            ║\n    ║  📁 Test Suite Organization                                ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  └─ Certification/                                         ║\n    ║     └─ DO-178C/                                            ║\n    ║        ├─ Unit/ (487 tests, 100% pass)                     ║\n    ║        ├─ Integration/ (623 tests, 99.2% pass)             ║\n    ║        └─ System/ (137 tests, 100% pass)                   ║\n    ║                                                            ║\n    ║  🔗 Traceability                                           ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  Requirements Covered: 342/342 (100%)                      ║\n    ║  Test Cases Linked: 1,247/1,247 (100%)                     ║\n    ║  GitLab Pipeline Executions: 47 (automated)                ║\n    ║                                                            ║\n    ║  ⚠️  Action Items                                          ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  • 6 failed tests require investigation                    ║\n    ║  • Last execution: 2 minutes ago (Pipeline #1543)          ║\n    ║  • GitLab Commit: a7f8c23 \"Fix altitude hold logic\"        ║\n    ║                                                            ║\n    ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝\n    \n```\n### Compliance- und Audit-Vorteile\n\n**Für Finanzdienstleister (BaFin BAIT, PSD2, SOX)**:\n1. **Automatische Nachvollziehbarkeit**: Regulatorische Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits verknüpft\n2. **Auditfähige Dokumentation**: Vollständige Testausführungshistorie mit Zeitstempeln und Pipeline-Referenzen\n3. **Regulatorisches Reporting**: Compliance-Reports direkt aus QMetry-Testdaten generieren\n\n**Für die Luft- und Raumfahrt-Zertifizierung (DO-178C, DO-254)**:\n1. **Automatische Nachverfolgbarkeitsmatrix**: Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits\n2. **Unveränderlicher Audit-Trail**: Pipeline-ID, Commit-SHA und Ausführer für jede Testausführung gestempelt\n3. **Zertifizierungspaket-Generierung**: Konforme Dokumentation aus GitLab-Pipeline-Daten\n\n---\n\n## Technische Umsetzung\n*Dieser Abschnitt orientiert Teams, die die Integration einrichten möchten. Die vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung mit allen Konfigurationsdetails – API-Credentials, CI/CD-Variablen, Testformate, erweiterte Optionen und Fehlerbehebung – ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component/) verfügbar.*\n\n## Voraussetzungen\n* **GitLab-Account** mit einem Projekt, das automatisierte Tests enthält und Testergebnisdateien erzeugt (JUnit XML, TestNG XML usw.)\n* **QMetry Test Management Enterprise**-Account mit aktiviertem API-Zugriff und generiertem API-Key\n* **QMetry-Projekt**, bereits angelegt, in das Testergebnisse hochgeladen werden sollen\n* **Kenntnisse in GitLab CI/CD**, einschließlich grundlegender `.gitlab-ci.yml`-Syntax\n### Ablauf der Testergebnis-Übertragung\n1. **Testausführung**: Die GitLab CI/CD-Pipeline führt automatisierte Tests aus.\n2. **Ergebnisgenerierung**: Tests erzeugen Ausgabedateien (JUnit XML, TestNG XML usw.).\n3. **Komponentenaufruf**: Die QMetry-Komponente wird als Job in der Pipeline ausgeführt.\n4. **Automatischer Upload**: Die Komponente liest die Testergebnisdateien und lädt sie via API nach QMetry hoch.\n5. **QMetry-Verarbeitung**: QMetry empfängt die Ergebnisse und stellt sie für Reporting und Analyse bereit.\n\n## Basisintegration\nDie Komponente in der `.gitlab-ci.yml`-Datei einbinden. Die Komponente sollte **nach** dem Abschluss der Tests ausgeführt werden:\n```yaml\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n  ```\n\n\n| Parameter | Beschreibung | Beispiel |\n| ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | CI/CD-Stage für den Upload-Job | `test` |\n| `project` | QMetry-Projektname oder -Schlüssel | `\"Aerospace Flight Control System\"` |\n| `file_name` | Pfad zur Testergebnisdatei | `\"results.xml\"` |\n| `testing_type` | Format der Testergebnisse | `\"JUNIT\"` (auch: `TESTNG`, `NUNIT` usw.) |\n| `instance_url` | QMetry-Instanz-URL | `${INSTANCE_URL}` (aus CI/CD-Variablen) |\n| `api_key` | QMetry API-Key zur Authentifizierung | `${QMETRY_API_KEY}` (aus CI/CD-Variablen) |\n\n## Vollständiges Pipeline-Beispiel\n```yaml\n    stages:\n      - test\n      - report\n\n    variables:\n      NODE_VERSION: \"18\"\n\n    unit-tests:\n      stage: test\n      image: node:${NODE_VERSION}\n      script:\n        - npm ci\n        - npm run test:unit -- --reporter=junit --reporter-options=output=results.xml\n      artifacts:\n        reports:\n          junit: results.xml\n        paths:\n          - results.xml\n        when: always\n      tags:\n        - docker\n\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n```\n\n## Vollständige Konfigurationsreferenz\n| Eingabeparameter | Pflichtfeld | Standard | Beschreibung |\n| ----- | ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | Nein | `test` | GitLab CI/CD-Stage für den Upload-Job |\n| `runner_tag` | Nein | `\"\"` | Spezifischer Runner-Tag (leer = beliebiger verfügbarer Runner) |\n| `project` | Ja | – | QMetry-Projektname oder -Schlüssel |\n| `file_name` | Ja | – | Pfad zur Testergebnisdatei (relativ zum Projektstamm) |\n| `testing_type` | Ja | – | Testergebnisformat: `JUNIT`, `TESTNG`, `NUNIT` usw. |\n| `skip_warning` | Nein | `\"1\"` | Warnungen beim Import überspringen (`\"1\"` = überspringen, `\"0\"` = anzeigen) |\n| `is_matching_required` | Nein | `\"false\"` | Bestehende Testfälle nach Name abgleichen (`\"true\"` oder `\"false\"`) |\n| `testsuite_name` | Nein | `\"\"` | Name für die Test-Suite in QMetry |\n| `testsuite_id` | Nein | `\"\"` | Bestehende Test-Suite-ID, an die Ergebnisse angehängt werden |\n| `testsuite_folder_path` | Nein | `\"\"` | Ordnerpfad für die Test-Suite-Organisation (z. B. `/Regression/Sprint-23`) |\n| `automation_hierarchy` | Nein | `\"\"` | Hierarchieebene für die Testorganisation (`\"1\"`, `\"2\"`, `\"3\"` usw.) |\n| `testcase_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Testfälle (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `testsuite_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Test-Suites (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `instance_url` | Ja | – | QMetry-Instanz-URL (in CI/CD-Variablen speichern) |\n| `api_key` | Ja | – | QMetry API-Key (in CI/CD-Variablen speichern, maskiert) |\n\n## Dokumentation und Support\n* **Komponentendokumentation**: [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog)\n* **Komponenten-Repository**: [gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component](https://gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component)\n* **QMetry-Dokumentation**: [QMetry Support Portal](https://qmetrysupport.atlassian.net/wiki/spaces/QPro/overview)\n* **SmartBear-Ressourcen**: [SmartBear Academy](https://smartbear.com/resources/)\n* **GitLab CI/CD-Dokumentation**: [GitLab CI/CD Documentation](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n* **QMetry-Support**: support@smartbear.com – [QMetry Community Forum](https://community.smartbear.com/)",{"featured":29,"template":13,"slug":687},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":689,"config":699},{"title":690,"description":691,"authors":692,"heroImage":694,"date":684,"body":695,"category":9,"tags":696},"GitLab Duo CLI: Agentenbasierte KI jetzt auch im Terminal","GitLab Duo CLI bringt agentenbasierte KI der Duo Agent Platform ins Terminal – mit interaktivem Chat-Modus und Headless-Modus für CI/CD-Automatisierung.",[693],"John Coghlan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775561395/bhe1as7ttjvzltxwgo5m.png","Wer Pipelines debuggt oder KI in automatisierte CI/CD-Workflows integriert, ohne dass jemand dabei zusieht, kommt mit bisherigen KI-Assistenten schnell an Grenzen: Diese konzentrieren sich auf Code-Erstellung und decken damit nur einen Teil des Software-Lebenszyklus ab. GitLab Duo CLI, jetzt in der öffentlichen Beta, schließt diese Lücke.\n\nGitLab Duo CLI bringt die agentenbasierte KI der [Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) ins Terminal – mit vollständiger Unterstützung für automatisierte Workflows und einem interaktiven Chat-Modus, wenn ein Mensch im Loop bleiben soll. Dieser Artikel beschreibt, was Duo CLI leistet, wie die beiden Betriebsmodi funktionieren und welches Sicherheitsmodell dahintersteht.\n\n## GitLab Duo CLI installieren\n\nWer GLab (die GitLab CLI) bereits installiert hat, führt folgenden Befehl aus:\n\n```\nglab duo cli\n```\n\nAnschließend einfach den Anweisungen folgen.\n\nOhne GLab: [Hier installieren](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/#installation) oder [Duo CLI als eigenständiges Tool verwenden](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_cli/#without-the-gitlab-cli).\n\n## Warum das Terminal – und warum jetzt\n\nDie erste Generation von KI-Assistenten für die Softwareentwicklung war auf die IDE ausgerichtet und konzentrierte sich ausschließlich auf Code-Erstellung. Das war sinnvoll, solange Autovervollständigung im Vordergrund stand. Sobald KI-Agenten jedoch eigenständig handeln – Tests ausführen, Pipelines auslösen, Vulnerability-Scans überwachen und mehr – reicht die IDE als einzige Abstraktionsebene nicht mehr aus.\n\nDie besten Entwickler-Tools funktionieren sowohl für Menschen als auch für Maschinen. CLIs haben sich über Jahrzehnte in genau diese Richtung entwickelt. Sie sind komponierbar: Output lässt sich weiterleiten, Befehle verketten, Skripte einbetten. Sie sind nachvollziehbar: Wenn etwas schiefläuft, führt man denselben Befehl aus und sieht genau, was der Agent gesehen hat. Und sie sind transparent: keine Hintergrundprozesse, kein Initialisierungsaufwand, kein Protokoll, das beim Fehlerfall erst entschlüsselt werden muss.\n\nTerminal-Interfaces eignen sich besser für Automatisierung, Scripting und portable Umgebungen. IDE-Interfaces bieten sich für interaktive, kontextreiche Entwicklung an. GitLab Duo CLI ist für ersteres ausgelegt – Duo Agentic Chat in IDE und UI deckt letzteres ab.\n\n## Was GitLab Duo CLI kann\n\nMit GitLab Duo CLI lässt sich Code erstellen, anpassen, refaktorieren und modernisieren – vergleichbar mit anderen KI-gestützten Coding-Assistenten für das Terminal. Darüber hinaus sind alle Agenten und Flows der GitLab Duo Agent Platform über Duo CLI zugänglich: von der Automatisierung von CI/CD-Konfigurationen und Pipeline-Optimierungen bis hin zur autonomen Ausführung mehrstufiger Entwicklungsaufgaben über den gesamten Software-Lebenszyklus.\n\nGitLab Duo CLI läuft in zwei Modi:\n\n* **Interaktiver Modus** – eine editor-unabhängige Terminal-Chat-Umgebung mit menschlicher Freigabe vor jeder Aktion. Geeignet für das Verstehen von Codebase-Strukturen, das Erstellen von Code, die Fehlersuche oder das Troubleshooting von Pipelines.\n* **Headless-Modus** – nicht-interaktiv, ausgelegt für Runner, Skripte und automatisierte Workflows. Direkt in CI/CD einbinden, ohne manuelle Eingriffe.\n\n## KI mit Leitplanken\n\nAgentenbasierte KI, die eigenständig Aktionen ausführen kann, birgt reale Sicherheitsrisiken. GitLab Duo CLI adressiert diese auf Plattformebene – nicht nachträglich:\n\n* **Human-in-the-Loop standardmäßig** im interaktiven Modus: Keine Aktion wird ohne Freigabe ausgeführt.\n* **Prompt-Injection-Erkennung** ist in der GitLab Duo Agent Platform integriert, nicht nachgerüstet.\n* **Composite Identity** – eine kombinierte Identität, die sowohl den Nutzenden als auch den Agenten repräsentiert – begrenzt die Zugriffsrechte des Agenten und macht jede KI-gesteuerte Aktion nachvollziehbar.\n\nGitLab Duo CLI unterstützt darüber hinaus [benutzerdefinierte Instruktionsdateien](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/customize/) – z. B. `chat-rules.md`, `AGENTS.md` und `SKILL.md` – die festlegen, welche Aufgaben, Ressourcen, Kontexte und Aktionen ein Agent ausführen darf. **Das ist das Prinzip der minimalen Rechtevergabe auf KI angewendet: Der Agent tut genau das, wozu er autorisiert wurde – und nichts darüber hinaus.**\n\nGitLab Duo CLI in Aktion:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1179964611?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Duo CLI Beta Demo V1\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLab Duo CLI ausprobieren\n\nDen Einstieg bietet ein [kostenloser Test der GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/).\n\nWer GitLab bereits im Free Tier nutzt, kann GitLab Duo Agent Platform durch [wenige einfache Schritte](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#for-the-free-tier-on-gitlabcom) aktivieren.\n\nBestehende GitLab-Premium- oder -Ultimate-Abonnenten können Duo CLI nutzen, indem sie [Duo Agent Platform aktivieren](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/turn_on_off/) – die benötigten GitLab Credits sind im jeweiligen Abonnement [bereits enthalten](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#included-credits).\n",[697,9,698],"AI/ML","features",{"featured":29,"template":13,"slug":700},"gitlab-duo-cli",{"content":702,"config":711},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":9,"tags":710},"GitLab Feature Flags in Python einrichten","Feature Flags in eine Python-Flask-App integrieren und Feature-Rollouts ohne Redeployment steuern – mit dem Unleash SDK und GitLab.",[706],"Omid Khan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1774465167/n5hlvrsrheadeccyr1oz.png","2026-03-26","## Feature Flags als Methode zur Deployment-Risikominimierung\n\nWochen Entwicklungsarbeit, abgeschlossenes Code-Review, alle Tests grün. Das Feature gelangt in die Produktion – und innerhalb einer Stunde treffen Fehlerberichte ein. Der Code verhält sich für die meisten Nutzenden korrekt, aber bestimmte Produktions-Szenarien, die im Staging nicht aufgetreten sind, führen bei einem Teil der Nutzenden zu Ausfällen. Das Ergebnis: ungeplanter Rollback, Incident-Dokumentation, Ursachenanalyse.\n\nFeature Flags verhindern genau das. Das Prinzip: Deployment und Release werden entkoppelt. Code gelangt in die Produktion, sobald er bereit ist – wer das neue Feature tatsächlich sieht, wird unabhängig davon über einen Schalter in GitLab gesteuert. Kein Redeployment, kein Hotfix, keine ungeplante Rollback-Prozedur.\n\n### Systematisch gesteuerte Rollouts\n\nDer eigentliche Wert von Feature Flags liegt in der schrittweisen Freigabe. Ein typischer Ablauf:\n\n1. **QA-Team (User-IDs-Strategie):** Das Feature ist nur für interne Tester sichtbar. Probleme werden erkannt, bevor externe Nutzende betroffen sind.\n2. **Prozentualer Rollout (z. B. 10 %):** Das Feature wird für einen definierten Anteil der Nutzenden aktiviert. Metriken und Fehlerraten lassen sich unter realen Bedingungen beobachten.\n3. **Vollständige Freigabe:** Erst wenn das Verhalten in der Produktion validiert ist, wird das Feature für alle aktiviert.\n\nTritt auf einer Stufe ein Problem auf, reicht ein Klick in der GitLab-Oberfläche, um das Feature zu deaktivieren – ohne Code-Änderung, ohne Pipeline.\n\n### Skalierung und Produktionsbetrieb\n\nGitLab stellt für jedes Projekt eine Unleash-kompatible API bereit. Der Unleash-SDK pollt die Flag-Definitionen beim Start und danach in einem konfigurierbaren Intervall (im Demo-Projekt: 15 Sekunden). Die Auswertung erfolgt lokal aus dem Cache – kein Netzwerkaufruf pro Flag-Abfrage, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\nFür kleinere Deployments ist das 15-Sekunden-Intervall gut geeignet. Bei Deployments mit vielen App-Instanzen von derselben IP-Adresse gilt: GitLab.com unterstützt bei diesem Intervall rund 125 Clients, bevor Rate-Limits greifen. Für größere Produktionsumgebungen empfiehlt sich ein vorgelagerter Unleash Proxy, der Anfragen mehrerer Instanzen bündelt.\n\n### Sicherheitsrelevante Aspekte\n\n* **Keine Credentials im Quellcode:** Instance ID und alle Tokens gehören in Umgebungsvariablen, nicht in den Code.\n* **Instance ID ist read-only:** Sie erlaubt ausschließlich das Abrufen von Flag-Zuständen, keine Änderungen. Trotzdem als Secret behandeln.\n* **Debug-Modus deaktiviert lassen:** Flasks Debug-Modus ermöglicht Remote Code Execution – in der Produktion zwingend deaktiviert.\n* **Abhängigkeiten aktuell halten:** [Dependency Scanning](https://docs.gitlab.com/user/application_security/dependency_scanning/) in der CI/CD-Pipeline aktivieren, um Schwachstellen in gepinnten Versionen zu erkennen.\n\n## Schritt-für-Schritt: Integration in eine Python-Flask-App\n\nDieser Abschnitt gibt einen Überblick über die technische Integration. Die vollständige Implementierung – alle Schritte, der komplette Code und ein lauffähiges Demo-Projekt – ist im [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/) beschrieben. Das Demo-Repository steht unter [gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo) zum Forken bereit.\n\n### SDK vs. GitLab REST API\n\nFür eine App, die Flags bei jedem Request auswertet, ist der SDK die geeignete Wahl:\n\n|  | REST API | Unleash SDK |\n| ----- | ----- | ----- |\n| **Authentifizierung** | Personal Access Token mit Projektberechtigungen | Nur Instance ID – read-only, auf Flag-Zustand beschränkt |\n| **Flag-Auswertung** | Netzwerkaufruf pro Abfrage | Lokal aus dem Cache |\n| **Latenz** | Netzwerk-Round-Trip | Nahezu null (In-Memory) |\n| **Strategie-Unterstützung** | Manuelle Auswertung erforderlich | Integriert: Prozentualer Rollout, User-ID-Targeting |\n| **Rate-Limits** | GitLab.com API-Limits | Eine Poll-Verbindung pro App-Instanz |\n\n### Kernmuster der Integration\n\nDie gesamte Integration besteht aus einer Abhängigkeit (`UnleashClient`), drei Umgebungsvariablen und einem Methodenaufruf.\n\n**SDK initialisieren:**\n\n```python unleash_client = UnleashClient(\n    url=UNLEASH_URL,\n    app_name=UNLEASH_APP_NAME,\n    instance_id=UNLEASH_INSTANCE_ID,\n    refresh_interval=15,\n    metrics_interval=60,\n)\nunleash_client.initialize_client() ```\n\n**Flag abfragen:**\n\n```python def is_flag_enabled(flag_name):\n    return unleash_client.is_enabled(flag_name)\n```\n\n`is_enabled()` wertet lokal aus dem Cache aus – kein Netzwerkaufruf, kein Latenzeinfluss auf den Request.\n\n**Nutzerkontext für gezieltes Targeting übergeben:**\n\n```python unleash_client.is_enabled(\n    'new_layout',\n    context={'userId': current_user.id}\n) ```\n\nDer SDK übernimmt das konsistente Hashing für prozentuale Rollouts. Für die vollständige Einrichtung – Flags in GitLab anlegen, Unleash-Credentials abrufen, App lokal ausführen und Flags in Echtzeit umschalten – siehe den [englischen Originalartikel](https://about.gitlab.com/blog/getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python/).\n\n### Ressourcen\n\n* [Demo-Projekt auf GitLab](https://gitlab.com/omid-blogs/gitlab-feature-flags-demo)\n* [GitLab Feature-Flags-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/operations/feature_flags/)\n* [Unleash Python SDK auf GitHub](https://github.com/Unleash/unleash-python-sdk)",[698,23,9],{"featured":29,"template":13,"slug":712},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"promotions":714},[715,729,741],{"id":716,"categories":717,"header":719,"text":720,"button":721,"image":726},"ai-modernization",[718],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":722,"config":723},"Get your AI maturity score",{"href":724,"dataGaName":725,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":727},{"src":728},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":730,"categories":731,"header":733,"text":720,"button":734,"image":738},"devops-modernization",[9,732],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":735,"config":736},"Get your DevOps maturity score",{"href":737,"dataGaName":725,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":739},{"src":740},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":742,"categories":743,"header":745,"text":720,"button":746,"image":750},"security-modernization",[744],"security","Are you trading speed for security?",{"text":747,"config":748},"Get your security maturity score",{"href":749,"dataGaName":725,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":751},{"src":752},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":754,"blurb":755,"button":756,"secondaryButton":761},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":757,"config":758},"Kostenlosen Test starten",{"href":759,"dataGaName":52,"dataGaLocation":760},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":54,"config":762},{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":760},1777309948860]