[{"data":1,"prerenderedAt":756},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":3,"navigation-de-de":36,"banner-de-de":439,"footer-de-de":449,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":654,"blog-related-posts-de-de-gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":668,"assessment-promotions-de-de":708,"next-steps-de-de":746},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":11,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available.yml","Gitlab Duo Agent Platform Is Generally Available",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Duo Agent Platform ist jetzt allgemein verfügbar","Erfahre, wie KI-Agenten im gesamten Software-Lebenszyklus schnelleres Programmieren in beschleunigte Innovationszyklen übersetzen.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der GitLab Duo Agent Platform bekannt zu geben. Dies ist ein wichtiger Moment für GitLab, unsere Kund(inn)en und die gesamte Branche. Es ist unser erster Schritt bei der Umsetzung unserer Vision, KI-Agenten in den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus zu integrieren.\n\nKI-Tools verbessern rapide die Fähigkeit von Entwicklungsteams, Code zu schreiben, und in einigen Fällen berichten Teams von 10-facher Produktivitätssteigerung. Leider verbringen Entwickelnde nur etwa 20 % ihrer Zeit mit dem Schreiben von Code, sodass die damit verbundene Verbesserung der gesamten Innovationsgeschwindigkeit und Lieferung durch KI nur inkrementell ist. Dies wird oft als [KI-Paradoxon](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/) in der Softwarebereitstellung beschrieben.\n\nAußerdem hat die erhöhte Geschwindigkeit beim Code-Schreiben für viele Teams zu neuen Engpässen geführt, darunter ein größerer Rückstand an Code-Reviews, Sicherheitslücken, Compliance-Prüfungen und nachgelagerten Fehlerbehebungen.\n\nGitLab Duo Agent Platform löst das KI-Paradoxon durch intelligente Orchestrierung und KI-Automatisierung mit Agenten im gesamten Software-Lebenszyklus.\n\nErfahre mehr in diesem Video und lies unten weiter.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?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=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: Nimm am 10. Februar an GitLab Transcend teil und erfahre, wie KI mit Agenten die Softwarebereitstellung transformiert. Höre von Kunden und entdecke, wie du deine eigene Modernisierungsreise starten kannst. [Jetzt registrieren](https://about.gitlab.com/de-de/events/transcend/virtual/).\n\nWir freuen uns außerdem bekannt zu geben, dass GitLab-Kunden mit aktiven GitLab Premium- und Ultimate-Abonnements ohne zusätzliche Kosten $12 bzw. $24 in GitLab Credits pro Nutzer(in) gutgeschrieben bekommen.\\* Diese Credits werden jeden Monat erneuert und geben Zugang zu allen GitLab Duo Agent Platform Features.\n\nHier ist eine einfache Erklärung, wie GitLab Credits funktionieren: Ein GitLab Credit ist eine virtuelle Währung für GitLabs nutzungsbasierte Produkte. Die Nutzung der GitLab Duo Agent Platform verbraucht verfügbare Credits, beginnend mit den oben genannten inkludierten Credits. Von dort aus können Kunden entscheiden, sich zu einem gemeinsamen Credit-Pool für ihre gesamte Organisation zu verpflichten oder sie monatlich nach Bedarf zu bezahlen. Für weitere Informationen lies unseren [Artikel zur Einführung von GitLab Credits](https://about.gitlab.com/de-de/blog/introducing-gitlab-credits/).\n\nKunden von GitLab Duo Pro oder Duo Enterprise Abonnements können diese Produkte weiterhin nutzen oder jederzeit zu Duo Agent Platform migrieren. Der verbleibende Wert deines Duo Enterprise Vertrags kann jederzeit in GitLab Credits umgewandelt werden. Kontaktiere deine GitLab-Ansprechperson, um mehr zu erfahren.\n\nHier sind spannende Anwendungsfälle und Funktionen, die du heute ausprobieren kannst:\n\n### Eine einheitliche Erfahrung für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com) führt eine einheitliche Benutzererfahrung ein, die für nahtlose Integration zwischen Menschen und ihren KI-Agenten innerhalb von GitLab entwickelt wurde. Entwicklungsteams können Duo Agentic Chat auf fast jeder Seite nutzen, kontextbezogene Fragen stellen, asynchrone Agenten-Sessions verfolgen und mit Agenten innerhalb vertrauter Workflows wie Issues, Merge Requests und Pipeline-Aktivitäten interagieren – wodurch KI-Aktionen transparent und einfach durch alltägliche Arbeit zu steuern sind.\n\n### Agentic Chat: Intelligente, kontextbewusste Unterstützung\n\n[GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) bringt echtes mehrstufiges Reasoning über die GitLab Web-UI und IDEs, unter Nutzung des vollständigen Lebenszyklus-Kontexts aus Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsfunden und mehr. Aufbauend auf dem zuvor veröffentlichten Duo Chat kann Agentic Chat autonom Aktionen in deinem Namen ausführen und dir helfen, komplexe Fragen umfassender zu beantworten. Es gibt jedem Mitglied des Software-Teams genaue, kontextbewusste Anleitung, die hilft, Onboarding, Code-Qualität und Liefergeschwindigkeit zu verbessern.\n\nGitLab Duo Agentic Chat unterstützt zahlreiche [Anwendungsfälle](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), um die Zusammenarbeit zwischen Entwickelnden und KI zu ermöglichen. Für weitere Details zum Einstieg siehe unseren [„Erste Schritte mit GitLab Duo Agent Platform\" Leitfaden](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) und schau dir diese [wachsende Sammlung vorgeschlagener Prompts](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) an.\n\n* **Analysieren**\n  In der Web-UI kann Agentic Chat Issues, Epics, Merge Requests erstellen und Zusammenfassungen bereitstellen, wichtige Erkenntnisse hervorheben und umsetzbare Anleitungen basierend auf Echtzeit-Kontext aus dem spezifischen Projekt, Issue, Epic, Merge Request und mehr bieten. Agentic Chat hilft Entwicklungsteams, unbekannten Code, Abhängigkeiten, Architektur und Projektstruktur zu verstehen, in der IDE oder innerhalb eines GitLab-Repos.\n\n* **Programmieren**\n  Agentic Chat kann Code, Konfigurationen und Infrastructure-as-Code über eine breite Palette von Sprachen und Frameworks generieren. Es kann helfen, Bugs zu beheben, Architektur und Code zu modernisieren, Tests zu generieren und Dokumentation für schnelleres Onboarding zu erstellen. Direkt zur Hand haben Entwickelnde Agentic Chat als Kollaborationspartner in VS Code, JetBrains IDEs, Cursor und Windsurf, mit optionalen Regeln auf Nutzer- und Workspace-Ebene zur Anpassung von Antworten.\n\n* **CI/CD**\n  Agentic Chat kann dir helfen, bestehende Pipelines besser zu verstehen, zu konfigurieren und Fehler zu beheben oder neue von Grund auf zu erstellen.\n\n* **Sichern**\n  Agentic Chat kann Schwachstellen erklären, Issues basierend auf Erreichbarkeit priorisieren und Fixes empfehlen, die dir Zeit sparen können.\n\n## Agenten: Spezialisten, die bei Bedarf zusammenarbeiten\n\nGitLab Duo Agent Platform ermöglicht es Entwicklungsteams, Aufgaben an spezialisierte Agenten zu delegieren. Die Plattform bietet eine einzigartige Kombination aus grundlegenden, benutzerdefinierten und externen Agenten, die alle nahtlos in die GitLab-Benutzeroberfläche integriert sind, wodurch es einfach wird, den richtigen Agenten für jede Aufgabe zu wählen.\n\n**[Grundlegende Agenten](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** werden von GitLab-Expert(innen) vorgefertigt und sind sofort einsatzbereit, um die komplexesten Aufgaben im Software-Lieferzyklus zu bewältigen. Die folgenden grundlegenden Agenten sind als Teil der allgemeinen Verfügbarkeit von GitLab Duo Agent Platform enthalten, weitere befinden sich derzeit in der Beta-Phase und kommen bald.\n\n* [**Planner Agent**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) hilft Teams, Arbeit direkt in GitLab zu strukturieren, zu priorisieren und aufzuteilen, sodass die Planung klarer, schneller und einfacher umzusetzen wird.\n\n* [**Security Analyst Agent**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) überprüft Schwachstellen und Sicherheitssignale, erklärt ihre Auswirkungen in verständlicher Sprache und hilft Teams zu verstehen, was zuerst angegangen werden sollte.\n\n[**Benutzerdefinierte Agenten**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) können mit dem AI Catalog erstellt werden, einem zentralen Repository, in dem Teams benutzerdefinierte Agenten und Flows erstellen, veröffentlichen, verwalten und in der gesamten Organisation teilen können. Teams können Agenten und Flows mit spezifischem Kontext und Fähigkeiten erstellen, um die Arbeitsweise ihres Engineering-Teams zu replizieren – und Probleme mit den Engineering-Standards und Leitplanken lösen, die ihre Teams verwenden.\n\n[**Externe Agenten**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) sind nahtlos in GitLab integriert und umfassen einige der besten verfügbaren KI-Tools, darunter Claude Code von Anthropic und Codex CLI von OpenAI. Nutzer(innen) erhalten nativen GitLab-Zugang zu diesen Tools für Anwendungsfälle wie Code-Generierung, Code-Review und Analyse mit transparenter Sicherheit und eingebetteten LLM-Abonnements.\n\nZusammen geben diese Ansätze Teams Flexibilität bei der Einführung von KI mit Agenten, von spezialisierten Agenten über organisationsspezifische Automatisierung bis hin zur Integration externer KI-Tools – alles innerhalb einer einzigen, verwalteten Plattform.\n\n## Flows: Mehrstufige Arbeit in wiederholbaren, geführten Fortschritt verwandeln\n\nFlows automatisieren komplexe Aufgaben mit mehreren Agenten-Workflows von Anfang bis Ende.\n\nUnser Engineering-Team hat mehrere Flows erstellt, die bei GA enthalten sind, weitere sind unterwegs:\n\n* [**Developer (Issue to Merge Request)**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/) Flow erstellt einen strukturierten MR aus einem gut definierten Issue, sodass Teams sofort mit der Arbeit beginnen können.\n\n* [**Convert to GitLab CI/CD**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/) Flow hilft Teams, Pipeline-Konfigurationen ohne manuelles Umschreiben zu migrieren oder zu modernisieren.\n\n* [**Fix CI/CD pipeline**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/) Flow analysiert Fehler, identifiziert wahrscheinliche Ursachen und bereitet empfohlene Änderungen vor.\n\n* [**Code Review**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/) Flow analysiert Code-Änderungen, Merge Request Kommentare und mehr, um Code-Reviews mit KI-nativer Analyse und Feedback zu optimieren.\n\n* [**Software development in IDE**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/) Flow führt durch alltägliche Entwicklungs- und Review-Phasen.\n\n## MCP Client: Verbinde GitLab Duo Agent Platform mit den Tools, die deine Teams bereits nutzen\n\nDer [MCP Client](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) ermöglicht GitLab Duo Agent Platform in IDEs, sich sicher mit externen Systemen wie Jira, Slack, Confluence und anderen MCP-kompatiblen Tools zu verbinden, um Kontext einzuholen und Aktionen über deine DevSecOps-Toolchain hinweg auszuführen.\n\nAnstatt dass KI-Unterstützung in einzelnen Tools isoliert ist, ermöglicht der MCP Client GitLab Duo Agent Platform, über die Systeme hinweg zu verstehen und zu arbeiten, in denen Planung, Zusammenarbeit und Ausführung tatsächlich stattfinden. Dies reduziert manuelles Kontextwechseln und ermöglicht vollständigere, durchgängige KI-gestützte Workflows, die widerspiegeln, wie Teams in der Praxis arbeiten.\n\nBei GA enthalten:\n\n* Verbindung zu externen MCP-kompatiblen Systemen wie Jira, Confluence, Slack, Playwright und Grafana\n* Konfiguration auf Workspace- und Nutzerebene\n* Kontrollen auf Gruppenebene zur Aktivierung oder Einschränkung der MCP-Nutzung\n* Nutzer-Genehmigungsflow für Tool-Zugriff\n* Unterstützung über Agentic Chat in den IDE-Erweiterungen\n\nWir planen, weitere Features zur GitLab MCP Server-Funktion hinzuzufügen, die sich derzeit in der Beta-Phase befindet, und sie in kommenden Releases allgemein verfügbar zu machen.\n\n## Wähle das richtige Modell für dein Team und deine Workloads\n\nGitLab Duo Agent Platform basiert auf einem flexiblen Modellauswahl-Framework, das es Teams ermöglicht, die Plattform an ihre Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anzupassen. GitLab verwendet standardmäßig ein optimales LLM für jede Funktion, aber Administrator(inn)en haben die Möglichkeit, aus unterstützten Modellen wie OpenAI GPT-5 Varianten, Mistral, Meta Llama und Anthropic Claude zu wählen. Dies gibt Teams präzisere Kontrolle und Flexibilität darüber, was für Chat, Programmieraufgaben und Agenten-Interaktionen für jeden spezifischen Anwendungsfall verwendet wird, basierend auf den Standards deiner Organisation. Für eine vollständige Liste unterstützter Modelle und Details zur Modellauswahl-Konfiguration siehe den Abschnitt [Model Selection](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/model_selection/) unserer Dokumentation.\n\n### Governance, Sichtbarkeit und Deployment-Flexibilität\n\nDie GitLab Duo Agent Platform gibt Organisationen die Kontrolle und Transparenz, die sie benötigen, um KI verantwortungsvoll einzuführen, während sie flexible Deployment-Optionen bietet, die in verschiedenen Umgebungen funktionieren.\n\nBei GA enthalten:\n\n* **Auf allen Plattformen verfügbar:** GitLab.com, GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated als Teil des GitLab 18.8 Release-Zyklus.\n\n* **Governance und Sichtbarkeit:** Teams können sehen, wie Agenten genutzt werden, welche Aktionen sie ausführen und wie sie zur Arbeit beitragen. Nutzungs- und Aktivitätsdetails helfen Führungskräften, die Einführung zu verstehen, Auswirkungen zu messen und sicherzustellen, dass KI angemessen genutzt wird. Diese Kontrollen erleichtern die KI-Einführung im großen Maßstab mit Vertrauen.\n\n* **Gruppenbasierte Zugriffskontrollen:** Administrator(inn)en können Namespace-basierte Regeln definieren, die steuern, welche Nutzer(innen) auf GitLab Duo Agent Platform Features zugreifen können, und unterstützen flexible Einführung von sofortiger organisationsweiter Aktivierung bis zu phasenweisen Rollouts. Mit LDAP- und SAML-Integration können sie Governance im großen Maßstab ohne manuelle Konfiguration ermöglichen.\n\n* **Modellauswahl und selbst-gehostete Optionen:** LLM-Auswahl ist für alle GA-Features über GitLab.com, Self-Managed und Dedicated verfügbar. Top-Level-Namespace-Besitzer(innen) wählen das Modell, und Untergruppen erben diese Einstellungen automatisch. Für Organisationen, die mehr Kontrolle wünschen, unterstützt die Plattform selbst-gehostete Modelle für GitLab Self-Managed Deployments.\n\nSieh dir eine Demo von GitLab Duo Agent Platform in Aktion an:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?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=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Bleibe auf dem neuesten Stand mit GitLab\n\nUm sicherzustellen, dass du die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Leistungsverbesserungen erhältst, empfehlen wir, deine GitLab-Instanz auf dem neuesten Stand zu halten. Die folgenden Ressourcen können dir bei der Planung und Durchführung deines Upgrades helfen:\n\n* [Upgrade Path Tool](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – gib deine aktuelle Version ein und sieh die genauen Upgrade-Schritte für deine Instanz\n* [Upgrade Documentation](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Best Practices\n\nDurch regelmäßige Upgrades stellst du sicher, dass dein Team von den neuesten GitLab-Funktionen profitiert und sicher und unterstützt bleibt.\n\nFür Organisationen, die einen wartungsfreien Ansatz wünschen, solltest du [GitLabs Managed Maintenance Service](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) in Betracht ziehen. Managed Maintenance kann deinem Team helfen, sich auf Innovation zu konzentrieren, während GitLab-Expert(inn)en deine Self-Managed-Instanz zuverlässig aktualisiert, sicher und bereit halten, in DevSecOps zu führen. Frage deine Account-Manager(in) für weitere Informationen.\n\n---\n\n\\* GitLab-Kunden mit aktiven Premium- und Ultimate-Abonnements erhalten automatisch $12 bzw. $24 an inkludierten Credits pro Nutzer(in), die jeden Monat zurückgesetzt werden. Diese Credits sind für begrenzte Zeit verfügbar und können sich ändern ([siehe Promo-Bedingungen](https://about.gitlab.com/pricing/terms/)).\n\n\n\n*Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen widergespiegelten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren finden sich unter der Überschrift „Risikofaktoren\" in unseren Einreichungen bei der SEC. Wir verpflichten uns nicht, diese Aussagen nach dem Datum dieses Blogbeitrags zu aktualisieren oder zu überarbeiten, es sei denn, dies ist gesetzlich vorgeschrieben.*\n",[23,24,25],"AI/ML","product","features","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"config":30,"title":15,"description":16},{"noIndex":31},false,"de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",[34,24,25],"aiml","ey71Ed9b01pFvNvN6ZygzVo7EJ0DANwXji0OvLGcrJM",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":367,"minimal":402,"duo":420,"pricingDeployment":429},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":49,"config":50},"Vertrieb 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Duo Agent Platform erweitern: Beliebige Tools per MCP verbinden","Externe Tools wie Jira über MCP direkt in GitLab Duo Agent Platform einbinden – Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit drei praxisnahen Workflow-Demos.",[675],"Albert Rabassa","2026-03-05",[9,24,678],"tutorial","Die Verwaltung von Software-Entwicklungsprojekten bedeutet oft, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln: Issues in Jira verfolgen, Code in der IDE schreiben, in GitLab zusammenarbeiten. Dieses ständige Wechseln zwischen Plattformen unterbricht den Fokus und verlangsamt die Lieferung.\n\n\n\nMit der MCP-Unterstützung des [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/) lassen sich Jira und andere MCP-kompatible Tools direkt in die KI-gestützte Entwicklungsumgebung einbinden. Issues abfragen, Tickets aktualisieren, Workflows synchronisieren – per natürlicher Sprache, direkt aus der IDE.\n\n\n\n## Was in diesem Tutorial vermittelt wird\n\n\n\nDieses Tutorial zeigt:\n\n\n\n* **Einrichtung der Jira/Atlassian OAuth-Anwendung** für sichere Authentifizierung\n\n* **Konfiguration des GitLab Duo Agent Platform** als MCP-Client\n\n* **Drei praxisnahe Anwendungsfälle** mit realen Workflows\n\n\n\n## Voraussetzungen\n\n\n\nVor dem Start sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:\n\n\n\n| Voraussetzung | Details |\n| ---- | ----- |\n| **GitLab-Instanz** | GitLab 18.8+ mit aktiviertem Duo Agent Platform |\n| **Jira-Konto** | Jira Cloud-Instanz mit Admin-Zugriff zum Erstellen von OAuth-Anwendungen |\n| **IDE** | Visual Studio Code mit installierter GitLab Workflow-Erweiterung |\n| **MCP-Unterstützung** | MCP-Unterstützung in GitLab aktiviert |\n\n\n\n## Architektur verstehen\n\n\n\nDer GitLab Duo Agent Platform agiert als **MCP-Client** und stellt eine Verbindung zum Atlassian MCP-Server her, um auf Jira-Projektmanagement-Daten zuzugreifen. Der Atlassian MCP-Server übernimmt die Authentifizierung, übersetzt natürlichsprachliche Anfragen in API-Aufrufe und gibt strukturierte Daten zurück – bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Audit-Anforderungen.\n\n\n\n## Teil 1: Jira OAuth-Anwendung konfigurieren\n\n\n\nUm den GitLab Duo Agent Platform sicher mit der Jira-Instanz zu verbinden, muss eine OAuth 2.0-Anwendung in der Atlassian Developer Console erstellt werden. Diese erteilt dem GitLab MCP-Server autorisierten Zugriff auf die Jira-Daten.\n\n\n\n### Einrichtungsschritte\n\n\n\nFür die manuelle Konfiguration sind folgende Schritte erforderlich:\n\n\n\n1. **Atlassian Developer Console aufrufen**\n\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps) öffnen\n\n\n   * Mit dem Atlassian-Konto anmelden\n\n\n2. **Neue OAuth 2.0-App erstellen**\n\n\n   * **Create** → **OAuth 2.0 integration** klicken\n\n\n   * Namen eingeben (z. B. „gitlab-dap-mcp\")\n\n\n   * Nutzungsbedingungen akzeptieren und **Create** klicken\n\n\n3. **Berechtigungen konfigurieren**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Permissions** navigieren\n\n\n   * **Jira API** hinzufügen und folgende Scopes konfigurieren:\n\n\n     * `read:jira-work` — Issues, Projekte und Boards lesen\n\n\n     * `write:jira-work` — Issues erstellen und aktualisieren\n\n\n     * `read:jira-user` — Benutzerinformationen lesen\n\n\n4. **Autorisierung einrichten**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Authorization** navigieren\n\n\n   * Callback-URL für die Umgebung hinzufügen (`https://gitlab.com/oauth/callback`)\n\n\n   * Änderungen speichern\n\n\n5. **Zugangsdaten abrufen**\n\n\n   * Zu **Settings** navigieren\n\n\n   * **Client ID** und **Client Secret** kopieren\n\n\n   * Sicher aufbewahren – diese werden für die MCP-Konfiguration benötigt\n\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Jira OAuth-Einrichtung\n\n\n\nAuf das Bild klicken, um zu beginnen.\n\n\n\n\n\n[![Jira OAuth setup tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n\n\n\n## Teil 2: GitLab Duo Agent Platform MCP-Client konfigurieren\n\n\n\nMit den bereitgestellten OAuth-Zugangsdaten kann der GitLab Duo Agent Platform nun für die Verbindung mit dem Atlassian MCP-Server konfiguriert werden.\n\n\n\n### MCP-Konfigurationsdatei erstellen\n\n\n\nDie MCP-Konfigurationsdatei im GitLab-Projekt unter `.gitlab/duo/mcp.json` erstellen:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n`YOUR_CLIENT_ID` und `YOUR_CLIENT_SECRET` durch die in Teil 1 generierten Zugangsdaten ersetzen.\n\n\n\n### MCP in GitLab aktivieren\n\n\n\n1. Zu **Gruppeneinstellungen** → **GitLab Duo** → **Konfiguration** navigieren\n\n2. „Externe MCP-Tools erlauben\" aktivieren\n\n\n\n### Verbindung überprüfen\n\n\n\nDas Projekt in VS Code öffnen und im GitLab Duo Agent Platform Chat eingeben:\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n\n\nDann\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\n\n\nAnschließend erfolgt eine Weiterleitung von der IDE zur MCP Atlassian-Website zur Zugriffsgenehmigung:\n\n\n\n![Redirect to MCP Atlassian website](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"Redirect to MCP Atlassian website\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Approve access](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"Approve access\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Select your JIRA instance and approve](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"Select your JIRA instance and approve\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"Success!\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Überprüfung über das MCP-Dashboard\n\n\n\nGitLab bietet zudem ein integriertes **MCP-Dashboard** direkt in der IDE.\n\n\n\nIn VS Code oder VSCodium die Befehlspalette öffnen (`Cmd+Shift+P` unter macOS, `Ctrl+Shift+P` unter Windows/Linux) und nach **„GitLab: Show MCP Dashboard\"** suchen. Das Dashboard öffnet sich in einem neuen Editor-Tab und zeigt:\n\n\n\n* **Verbindungsstatus** für jeden konfigurierten MCP-Server\n\n* **Verfügbare Tools** des Servers (z. B. `jira_get_issue`, `jira_create_issue`)\n\n* **Server-Logs** mit Echtzeit-Protokollierung der aufgerufenen Tools\n\n\n\n![MCP servers dashboard and status](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCP servers dashboard and status\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Server details and permissions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"Server details and permissions\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![MCP Server logs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCP Server logs\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: MCP testen\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?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=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Teil 3: Anwendungsfälle in der Praxis\n\n\n\nMit der konfigurierten Integration lassen sich drei praxisnahe Workflows erkunden, die die Möglichkeiten der Jira-Anbindung an den GitLab Duo Agent Platform demonstrieren.\n\n\n\n### Planungsassistent\n\n\n\n**Szenario:** Vorbereitung auf Sprint-Planung – schnelle Bewertung des Backlogs, Verstehen von Prioritäten, Identifizierung von Blockern.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Backlog abfragen\n\n* Nicht zugewiesene hochpriorisierte Issues identifizieren\n\n* KI-gestützte Sprint-Empfehlungen erhalten\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n\n\nIm GitLab Duo Agent Platform Chat ausprobieren:\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n\n### Interaktive Anleitung: Projektplanung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?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=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Issue-Triage und Erstellung aus dem Code\n\n\n\n**Szenario:** Beim Code-Review wird ein Bug entdeckt – ein Jira-Issue mit relevantem Kontext erstellen, ohne die IDE zu verlassen.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Einen Bug beim Coding identifizieren\n\n* Ein detailliertes Jira-Issue per natürlicher Sprache erstellen\n\n* Issue-Felder automatisch mit Code-Kontext befüllen\n\n* Das Issue mit dem aktuellen Branch verknüpfen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\n\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Bug-Review und Aufgaben-Automatisierung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?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=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Systemübergreifende Incident-Untersuchung\n\n\n\n**Szenario:** Ein Production-Incident tritt auf – Informationen aus Jira, GitLab Project Management, Codebase und Merge Requests werden korreliert, um die Ursache zu identifizieren.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Incident-Details aus Jira abrufen\n\n* Mit aktuellen Merge Requests in GitLab korrelieren\n\n* Möglicherweise betroffene Code-Änderungen identifizieren\n\n* Eine Incident-Timeline generieren\n\n* Einen Behebungsplan entwerfen und als Work Item in GitLab erstellen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Systemübergreifende Fehleranalyse und Behebung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?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=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Fehlerbehebung\n\n\n\nHäufige Einrichtungsprobleme und schnelle Lösungen:\n\n\n\n| Problem | Lösung |\n| ----- | ----- |\n| „MCP server not found\" | Prüfen, ob die Datei `mcp.json` am richtigen Ort liegt und korrekt formatiert ist |\n| „Authentication failed\" | OAuth-Zugangsdaten und Scopes in Atlassian überprüfen |\n| „No Jira tools available\" | VS Code nach dem Aktualisieren von `mcp.json` neu starten und MCP in GitLab aktivieren |\n| „Connection timeout\" | Netzwerkverbindung zu `mcp.atlassian.com` prüfen |\n\n\u003Cbr/>\nDetaillierte Informationen zur Fehlerbehebung: [GitLab MCP-Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n\n\n## Sicherheitshinweise\n\n\n\nBei der Integration von Jira mit dem GitLab Duo Agent Platform:\n\n\n\n* **OAuth-Token** — Zugangsdaten sicher aufbewahren\n\n* **Prinzip der minimalen Rechtevergabe** — Nur die minimal erforderlichen Jira-Scopes vergeben\n\n* **Token-Rotation** — OAuth-Zugangsdaten regelmäßig rotieren\n\n\n\n## Zusammenfassung\n\n\n\nDie Anbindung des GitLab Duo Agent Platform an verschiedene Tools über MCP verändert die Interaktion mit dem Entwicklungslebenszyklus. In diesem Artikel wurde gezeigt:\n\n\n\n* **Issues per natürlicher Sprache abfragen** — Fragen zum Backlog, zu Sprints und Incidents in natürlicher Sprache stellen.\n\n* **Issues in der gesamten DevSecOps-Umgebung erstellen und aktualisieren** — Bugs melden und Tickets aktualisieren, ohne die IDE zu verlassen.\n\n* **Systemübergreifend korrelieren** — Jira-Daten mit GitLab Project Management, Merge Requests und Pipelines für vollständige Transparenz kombinieren.\n\n* **Kontextwechsel reduzieren** — Fokus auf den Code behalten und gleichzeitig mit dem Projektmanagement verbunden bleiben.\n\n\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen\n\n\n\nTeams, die externe Tools über MCP einbinden, haben möglicherweise auch Governance- und Sicherheitsüberlegungen – beispielsweise in Bereichen wie Zugriffskontrolle, Token-Management und Audit-Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und DSGVO adressieren ähnliche Themen rund um Zugriffssteuerung und Protokollierung. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n\n\n* [GitLab Duo Agent Platform unterstützt jetzt das Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n\n\n* [Was ist das Model Context Protocol?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n\n\n* [Leitfäden und Ressourcen für Agentic AI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n\n\n* [Dokumentation zu GitLab-MCP-Clients](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n\n\n* [Erste Schritte mit der GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Leitfaden](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",{"featured":31,"template":12,"slug":681},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":683,"config":693},{"title":684,"description":685,"authors":686,"heroImage":688,"date":689,"body":690,"category":9,"tags":691},"10 KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[687],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","KI-gestützte Coding-Tools helfen Entwicklerinnen und Entwicklern, Code schneller zu schreiben. Warum liefern Teams trotzdem nicht schneller?\nWeil Coding nur 20 % des Software-Delivery-Lifecycles ausmacht. Die restlichen 80 % werden zum Engpass: Code-Review-Rückstände wachsen, Security-Scans halten nicht Schritt, Dokumentation bleibt liegen, und manueller Koordinationsaufwand steigt.\nDieselben KI-Fähigkeiten, die das individuelle Coding beschleunigen, lassen sich auf den gesamten Softwarelebenszyklus ausdehnen – von der Planung über Code-Review und Security bis hin zu Tests und Debugging. Nachfolgend finden sich 10 einsatzbereite Prompts aus der [GitLab Duo Agent Platform Prompt Library](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), die typische Team-Engpässe systematisch adressieren.\n\n## Wie wird Code Review vom Engpass zum Beschleuniger?\nTeams erstellen Merge Requests schneller, wenn KI beim Coding unterstützt – doch menschliche Reviewer können kaum mithalten, wenn Review-Zyklen von Stunden auf Tage anwachsen. KI übernimmt Routineprüfungen wie logische Fehler und API-Vertragsverletzungen, damit Reviewer sich auf Architektur und Geschäftslogik konzentrieren können.\n\n### MR auf logische Fehler prüfen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n**Warum das hilft**: Automatische Linter erkennen Syntaxfehler – logische Fehler erfordern das Verständnis der Absicht hinter dem Code. Dieser Prompt findet Bugs, bevor Reviewer überhaupt einen Blick darauf werfen, und reduziert Review-Zyklen häufig auf eine einzige Freigaberunde.\n\n### Breaking Changes im MR identifizieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n\n1. API signature changes\n\n2. Removed or renamed public methods\n\n3. Changed return types\n\n4. Modified database schemas\n\n5. Breaking configuration changes\n\n```\n**Warum das hilft**: Breaking Changes, die erst beim Deployment auffallen, erzwingen Rollbacks und verursachen Incidents. Dieser Prompt verlagert die Erkennung in die MR-Phase – wo Korrekturen deutlich weniger aufwändig sind.\n\n## Wie lässt sich Security nach links verschieben, ohne den Prozess zu verlangsamen?\nSecurity-Scans erzeugen Hunderte von Befunden. Security-Teams triagieren manuell, während Entwicklerinnen und Entwickler auf Deployment-Freigaben warten. Der Großteil der Befunde sind False Positives oder Niedrigrisiko-Probleme – die tatsächlichen Bedrohungen herauszufiltern kostet Zeit und Expertise. KI priorisiert Befunde nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit und unterstützt bei der Behebung häufiger Schwachstellen, sodass Security-Teams sich auf die relevanten Bedrohungen konzentrieren können.\n\n### Security-Scan-Ergebnisse analysieren\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n\n1. Assess real risk vs false positive\n\n2. Explain the vulnerability\n\n3. Suggest remediation\n\n4. Prioritize by severity\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt hilft Security-Teams, sich auf die Befunde zu konzentrieren, die tatsächlich relevant sind – und reduziert die Zeit bis zur Behebung von Wochen auf Tage.\n\n### Code auf Sicherheitsprobleme prüfen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n\n1. Injection vulnerabilities\n\n2. Authentication/authorization flaws\n\n3. Data exposure risks\n\n4. Insecure dependencies\n\n5. Cryptographic issues\n\n```\n**Warum das hilft**: Herkömmliche Security-Reviews finden statt, nachdem Code geschrieben wurde. Dieser Prompt ermöglicht es, Sicherheitsprobleme vor dem Erstellen eines MR zu erkennen und zu beheben – und eliminiert die Abstimmungsschleifen, die Deployments verzögern.\n\n## Wie bleibt Dokumentation mit dem Code auf dem neuesten Stand?\nCode ändert sich schneller als Dokumentation. Neue Teammitglieder benötigen Wochen für das Onboarding, weil Docs veraltet oder unvollständig sind. Dokumentation wird stets als wichtig erkannt, aber bei Deadlines zuerst verschoben. Automatisierte Generierung und Aktualisierung als Teil des Standard-Workflows hält Docs aktuell – ohne zusätzlichen Aufwand.\n\n### Release Notes aus MRs generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate release notes for these merged MRs:\n\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n\n1. New features\n\n2. Bug fixes\n\n3. Performance improvements\n\n4. Breaking changes\n\n5. Deprecations\n\n```\n**Warum das hilft**: Die manuelle Zusammenstellung von Release Notes dauert Stunden und enthält häufig Lücken oder Fehler. Automatisierte Generierung stellt sicher, dass jedes Release vollständige Notes erhält – ohne zusätzlichen Aufwand im Release-Prozess.\n\n### Dokumentation nach Code-Änderungen aktualisieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n\n1. README files\n\n2. API documentation\n\n3. Architecture diagrams\n\n4. Onboarding guides\n\n```\n**Warum das hilft**: Dokumentation driftet, weil Teams nach Code-Änderungen nicht immer im Blick haben, welche Docs betroffen sind. Dieser Prompt macht Dokumentationspflege zum Teil des Entwicklungsworkflows – statt einer Aufgabe, die aufgeschoben wird.\n\n## Wie lässt sich Planungskomplexität systematisch aufbrechen?\nGroße Features bleiben in der Planungsphase stecken. KI kann komplexe Arbeit strukturiert in konkrete, umsetzbare Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten und Akzeptanzkriterien zerlegen – und so wochenlange Abstimmung in fokussierte Implementierung verwandeln.\n\n### Epic in Issues aufteilen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Agent**: Duo Planner\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n\n1. Technical dependencies\n\n2. Reasonable issue sizes\n\n3. Clear acceptance criteria\n\n4. Logical implementation order\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt verwandelt eine Woche Planungsmeetings in 30 Minuten KI-gestützte Zerlegung – gefolgt von einer Teamabstimmung. Teams starten früher mit der Implementierung und mit klarerer Ausrichtung.\n\n## Wie lässt sich Testabdeckung ausbauen, ohne den Aufwand zu erhöhen?\nEntwicklerinnen und Entwickler schreiben Code schneller, aber wenn Tests nicht mithalten, sinkt die Testabdeckung und Fehler gelangen in die Produktion. Tests manuell zu schreiben ist aufwändig – und unter Zeitdruck werden Randfälle übersehen. Automatisch generierte Tests bedeuten: prüfen und anpassen statt von Grund auf neu schreiben.\n\n### Unit-Tests generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n\n1. Happy path\n\n2. Edge cases\n\n3. Error conditions\n\n4. Boundary values\n\n5. Invalid inputs\n\n```\n**Warum das hilft**: Manuelle Tests sind aufwändig, und Randfälle werden unter Zeitdruck oft übersehen. Dieser Prompt generiert umfassende Test-Suites, die Entwicklerinnen und Entwickler prüfen und anpassen – statt von Grund auf zu schreiben.\n\n### Lücken in der Testabdeckung erkennen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n\n1. Untested functions/methods\n\n2. Uncovered edge cases\n\n3. Missing error scenario tests\n\n4. Integration points without tests\n\n5. Priority areas to test next\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt zeigt blinde Flecken in der Test-Suite auf, bevor sie zu Production-Incidents werden. Teams können die Abdeckung dort systematisch verbessern, wo es am meisten zählt.\n\n## Wie lässt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzen?\nProduction-Incidents dauern Stunden in der Diagnose. Entwicklerinnen und Entwickler durchsuchen Logs und Stack Traces, während Nutzerinnen und Nutzer Ausfälle erleben. KI beschleunigt die Ursachenanalyse durch Auswertung komplexer Fehlermeldungen und konkrete Lösungsvorschläge – und verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.\n\n### Fehlerhafte Pipeline debuggen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Debugging\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\n\nStage: [STAGE]\n\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n\n1. Identify the root cause\n\n2. Suggest a fix\n\n3. Explain why it started failing\n\n4. Prevent similar issues\n\n```\n**Warum das hilft**: CI/CD-Ausfälle blockieren das gesamte Team. Dieser Prompt analysiert Fehler in Sekunden statt in den 15 bis 30 Minuten, die Entwicklerinnen und Entwickler typischerweise für die Fehlersuche benötigen.\n\n## Von individuellen Gewinnen zu echter Team-Beschleunigung\nDiese Prompts stehen für einen Ansatz, der KI nicht nur beim individuellen Coding einsetzt, sondern an den Stellen, die Team-Velocity tatsächlich begrenzen: Koordination, Qualitätssicherung und Wissenstransfer.\nDie [vollständige Prompt-Bibliothek](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) enthält mehr als 100 Prompts für alle Phasen des Softwarelebenszyklus – von Planung und Entwicklung über Security und Testing bis hin zu Deployment und Betrieb. Jeder Prompt ist nach Komplexitätsstufe (Einstieg, Fortgeschritten, Experte) und Anwendungsfall kategorisiert.\nMit Prompts der Stufe „Einstieg\" lässt sich am dringendsten Engpass beginnen. Ziel ist nicht schnelleres Coding allein – sondern zuverlässigere, qualitativ hochwertigere Software-Lieferung von der Planung bis zur Produktion.",[23,692],"DevOps platform",{"featured":31,"template":12,"slug":694},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"content":696,"config":706},{"title":697,"description":698,"heroImage":699,"authors":700,"date":702,"body":703,"category":9,"tags":704},"KI erkennt Schwachstellen – aber wer verantwortet das Risiko?","KI-gestützte Schwachstellenerkennung entwickelt sich schnell, doch Durchsetzung, Governance und Supply-Chain-Sicherheit erfordern eine integrierte Plattform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[701],"Omer Azaria","2026-02-27","Anthropic hat kürzlich Claude Code Security angekündigt – ein KI-System, das Schwachstellen erkennt und Korrekturen vorschlägt. Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. Sie ist das Fundament, das KI-gestützte Entwicklung im Unternehmensmaßstab vertrauenswürdig macht.\n\n## LLMs sehen Code, Plattformen sehen Kontext\n\nEin Large Language Model ([LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) bewertet Code isoliert. Eine Enterprise Application Security-Plattform versteht Kontext. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil Risikoentscheidungen kontextabhängig sind:\n\n* Wer hat die Änderung vorgenommen?\n* Wie kritisch ist die Anwendung für das Unternehmen?\n* Wie interagiert sie mit Infrastruktur und Abhängigkeiten?\n* Liegt die Schwachstelle in Code, der tatsächlich in der Produktion erreichbar ist, oder in einer Abhängigkeit, die nie ausgeführt wird?\n* Ist sie in der Produktion tatsächlich ausnutzbar – angesichts der Art, wie die Anwendung läuft, ihrer APIs und der sie umgebenden Umgebung?\n\nSicherheitsentscheidungen hängen von diesem Kontext ab. Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[23,705],"security",{"featured":11,"template":12,"slug":707},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"promotions":709},[710,723,735],{"id":711,"categories":712,"header":713,"text":714,"button":715,"image":720},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":716,"config":717},"Get your AI maturity score",{"href":718,"dataGaName":719,"dataGaLocation":241},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":721},{"src":722},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":724,"categories":725,"header":727,"text":714,"button":728,"image":732},"devops-modernization",[24,726],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":729,"config":730},"Get your DevOps maturity score",{"href":731,"dataGaName":719,"dataGaLocation":241},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":736,"categories":737,"header":738,"text":714,"button":739,"image":743},"security-modernization",[705],"Are you trading speed for security?",{"text":740,"config":741},"Get your security maturity score",{"href":742,"dataGaName":719,"dataGaLocation":241},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":747,"blurb":748,"button":749,"secondaryButton":754},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":750,"config":751},"Kostenlosen Test starten",{"href":752,"dataGaName":47,"dataGaLocation":753},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":49,"config":755},{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":753},1777309975194]