[{"data":1,"prerenderedAt":763},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-premium-with-duo":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":444,"footer-de-de":454,"blog-post-authors-de-de-David DeSanto, Chief Product Officer, GitLab":659,"blog-related-posts-de-de-gitlab-premium-with-duo":674,"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":28,"isFeatured":12,"meta":29,"navigation":12,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":36,"tagSlugs":37,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-premium-with-duo.yml","Gitlab Premium With Duo",[7],"david-desanto-chief-product-officer-gitlab",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"gitlab-premium-with-duo",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":27},"Künstliche Intelligenz für alle Kund(inn)en von GitLab Premium und Ultimate","GitLab Premium und Ultimate umfassen jetzt GitLab Duo für die Erstellung und das Verständnis von Code während des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung – und das ohne zusätzliche Kosten.",[18],"David DeSanto, Chief Product Officer, GitLab","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749660188/Blog/Hero%20Images/blog-premium-with-duo-cover-0756-fy26-v2-1800x945.png","2025-05-15","Heute präsentieren wir GitLab 18.0, das unsere neuesten Innovationen und Pläne in den Bereichen DevSecOps-Workflows, Sicherheit und Compliance sowie KI in den Vordergrund stellt.\n\n**Ab dieser Version enthalten GitLab Premium und Ultimate jetzt auch die grundlegenden KI-Funktionen von GitLab Duo – und das ohne zusätzliche Kosten.**\n\nAlle Kund(inn)en mit Premium- und Ultimate-Lizenz erhalten sofort Zugang zu GitLab Duo Codevorschläge und Duo Chat direkt in ihren bevorzugten unterstützten Quellcode-Editoren und IDEs.\n\n## KI für jedes Entwicklungsteam\n\nKünstliche Intelligenz steht jetzt im Mittelpunkt der Entwicklererfahrung. KI verbessert die Programmierung in vielerlei Hinsicht: Sie analysiert deine Codebase und liefert dir während der Eingabe Vorschläge in Echtzeit, erstellt Funktionen und Methoden basierend auf dem Kontext deines Projekts, reduziert sich wiederholende Aufgaben und automatisiert Code Reviews.\n\nIn den letzten Jahren haben wir [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) entwickelt, um generative und agentische KI-Funktionen wie diese in unsere Plattform einzubauen. Da das Schreiben von Code nur der Anfang des Software-Lebenszyklus ist – unsere [globale DevSecOps-Studie](https://about.gitlab.com/developer-survey/) hat ergeben, dass Entwickler(innen) 79 % ihrer Zeit mit anderen Aufgaben als der Code-Erstellung verbringen – haben wir eine Strategie entwickelt, um KI in den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu integrieren.\nJetzt freuen wir uns, den nächsten Schritt nach vorne zu machen, indem wir wesentliche Funktionen von GitLab Duo in unsere GitLab-Premium- und Ultimate-Tarife aufnehmen, damit Entwickler(innen) die Vorteile von KI **ohne zusätzliche Kosten** in Anspruch nehmen können.\n\nDurch die Aufnahme von GitLab Duo Chat und Duo Codevorschläge in Premium und Ultimate können alle Softwareentwickler(innen) ihre Workflows innerhalb der IDE beschleunigen – ohne dass sie separate Tools, Lizenzen oder Governance benötigen. Alle bestehenden Kund(inn)en mit Premium- und Ultimate-Lizenz haben sofortigen Zugriff auf Duo Chat und Codevorschläge, sobald sie auf GitLab 18.0 upgraden, und diese Erweiterung wird zum Standard für alle Neukund(inn)en.\n\n> **„GitLab hat bereits dazu beigetragen, dass wir nicht mehr auf eine fragmentierte Toolchain angewiesen sind, was die Kosten für unzusammenhängende Lösungen gesenkt und unseren Workflow optimiert hat. Die Erweiterung von GitLab Premium mit Duo wird unsere Effizienz und Kosteneinsparungen noch weiter steigern, da unsere Entwickler(innen) weniger Zeit für routinemäßige Programmieraufgaben aufwenden müssen und mehr Zeit für die Bewältigung komplexer Herausforderungen haben, die einen echten geschäftlichen Nutzen bringen.“**\n>\n>- Andrei Nita, Chief Technology Officer bei McKenzie Intelligence Services\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1083723619?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Premium with Duo Core\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\nKund(inn)en mit Premium- und Ultimate-Lizenz haben jetzt Zugriff auf die folgenden KI-basierten Funktionen:\n\n#### GitLab Duo Codevorschläge\n\n* Generierung vollständiger Funktionen und Codeblöcke aus Kommentaren  * Erhalten intelligenter Code-Vervollständigung während der Eingabe  * Unterstützung für mehr als 20 Programmiersprachen  * Verfügbar in den meisten gängigen IDEs\n\nIn dieser interaktiven Tour erfährst du mehr über GitLab Duo Codevorschläge (klicke auf das Bild, um die Tour zu starten).\n\n\u003Ca href=\"https://gitlab.navattic.com/code-suggestions\">\u003Cimg src=\"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752175911/Blog/b5gdnls7jdyrpeyjby5j.png\" alt=\"GitLab Duo Code Suggestions cover image\">\u003C/a>\n\nWeitere Informationen findest du in unserer [Dokumentation zu Duo Codevorschläge (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/project/repository/code_suggestions/).\n\n#### GitLab Duo Chat\n\n* Erklärung von unbekanntem Code, um komplexe Funktionen zu verstehen  * Refaktorierung von vorhandenem Code, um Qualität und Wartbarkeit zu verbessern  * Generierung umfassender Testfälle, um Bugs früher zu erkennen  * Behebung von Codeproblemen direkt in deinem Workflow\n\n![Duo Chat – Erklärung des API-Endpunkts](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673912/Blog/Content%20Images/Duo_Chat_-_gif_-_API_endpoint_explanation__3_.gif)\n\nWeitere Informationen findest du in unserer [Dokumentation zu Duo Chat (nur in englischer Sprache vefügbar)](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/).\n\n> **„Für uns als GitLab-Benutzer(innen) sind die intelligenten Codevorschläge von Duo zu einer täglichen Ressource für unsere Entwickler(innen) geworden. In Kombination mit der Chat-Funktion ermöglicht sie sofortiges Feedback und Iteration, was zu schnelleren Entwicklungszyklen und einer sichereren Codebase führt. Es ist eine nahtlose und leistungsstarke Ergänzung zu unseren Workflows.“**\n>\n>- Felix Kortmann, Chief Technology Officer, Ignite by FORVIA HELLA\n\n## Duo Enterprise jetzt für Kund(inn)en von GitLab Premium verfügbar\n\nAuf vielfachen Wunsch unserer Kund(inn)en könnt ihr jetzt auch mit [GitLab Premium](https://about.gitlab.com/de-de/pricing/premium/) Duo Enterprise, unsere komplette KI-Suite, erwerben, ohne auf GitLab Ultimate upgraden zu müssen. Premium-Kund(inn)en kommen in den Genuss eines umfassenden KI-Erlebnisses, das nahtlos in den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung integriert ist. Dazu gehören spannende GitLab Duo-Funktionen wie:\n\n* [Root Cause Analysis (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/use_cases/#root-cause-analysis-use-cases) hilft bei der schnellen Behebung von CI/CD-Pipeline-Fehlern und sorgt dafür, dass deine CI/CD-Pipelines stabil bleiben.\n* [Code Review (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/project/merge_requests/duo_in_merge_requests/#have-gitlab-duo-review-your-code) ermöglicht eine schnellere Merge-Request-Review, indem Duo als Code-Prüfer genutzt wird.  * [Erweiterter Chat (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/) fasst Unterhaltungen zusammen, hilft beim Verständnis von Codeänderungen und bietet erweiterte Konfigurationsunterstützung.  * [Self-Hosted (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/) ermöglicht den Einsatz von Duo in Air-Gapped- und Offline-Umgebungen, indem genehmigte KI-Modelle für Duo gehostet werden.\n\nNeben der Verfügbarkeit von Duo Enterprise investieren wir weiterhin in den Erfolg unserer GitLab-Premium-Kund(inn)en. Seit der Einführung von GitLab 17 [haben wir mehr als hundert Funktionen und Verbesserungen bereitgestellt](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/releases), darunter:\n* Der [**CI/CD-Katalog** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/ci-cd-catalog-goes-ga-no-more-building-pipelines-from-scratch/) ermöglicht es Entwickler(inne)n, bereits vorhandene CI/CD-Komponenten und -Konfigurationen zu teilen, zu entdecken und wiederzuverwenden. \n* Die [**Artefaktregistrierung** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/packages/virtual_registry/) bietet Entwickler(inne)n sicheren Zugriff auf Artefakte und eine nahtlose Integration in CI/CD-Pipelines.  * [**Remote-Entwicklung** (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/project/remote_development/) ermöglicht es Entwickler(inne)n, in bedarfsgerechten,  Cloud-basierten Entwicklungsumgebungen zu arbeiten.\n\n> [Erfahre mehr über die Funktionen von GitLab Premium (nur in englischer Sprache verfügbar).](https://about.gitlab.com/pricing/premium/#wp-premium-features)\n\n## GitLab Duo: KI, die Unternehmen dort unterstützt, wo sie arbeiten\n\nGitLab-Kund(inn)en haben Zugriff auf eine umfassende Auswahl an Duo-Angeboten, die in unseren Pro- und Enterprise-Lösungen enthalten sind. So können sie genau dort eingesetzt werden, wo du dich im KI-Einführungszyklus befindest. Je weiter deine Teams fortgeschritten sind, desto mehr Funktionen kannst du nutzen, um sichere Software schneller zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.\n\n![Hauptfunktionen in GitLab-Duo-Tarifen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673912/Blog/Content%20Images/Screenshot_2025-05-14_at_8.50.34_AM.png)\n\n## Wie bestehende Kund(inn)en von GitLab Ultimate und Premium in GitLab Duo einsteigen können\n\nAb GitLab 18.0 sind die Funktionen Duo Codevorschläge und Duo Chat für bestehende Kund(inn)en von GitLab Ultimate und Premium standardmäßig deaktiviert. Du kannst sie aber ganz einfach aktivieren – wie, erfährst du weiter unten.\n\nSo nutzt du GitLab Premium und Ultimate mit Duo:\n1. Stelle sicher, dass du GitLab Premium oder Ultimate hast. Wenn nicht, kannst du es kostenlos testen.\n2. Aktiviere GitLab Duo in deinen Organisationseinstellungen.\n\n3. Wenn du eine lokale IDE verwendest, installiere die entsprechende [Editor-Erweiterung (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/editor_extensions/#available-extensions) für GitLab.\n4. Verwende Codevorschläge und Duo Chat in deiner bevorzugten unterstützten lokalen IDE oder der GitLab Web IDE.\n\n**Hinweis:** Für Neukund(inn)en und Testversionen werden die KI-Funktionen von GitLab automatisch aktiviert.\n\n## KI-native Entwicklung erfordert eine DevSecOps-Plattform\n\nKI verändert die Arbeit der Entwickler(innen) grundlegend. In Unternehmen wird es nicht nur mehr Mitarbeitende geben, die Software entwickeln. Es wird auch mehr produktionsreifen Code geben, der von KI generiert wird – **was GitLab wichtiger denn je macht.**\nWir haben GitLab Premium und Ultimate mit Duo speziell für diese neue Realität entwickelt, damit Teams eine sichere Grundlage für ihren gesamten Code haben. Wenn KI in deinem Unternehmen Code generiert, wird GitLab zu deinem Kontrollzentrum: keine separaten Tools für Sicherheitsscans, Compliance-Checks oder die Verwaltung von Pipelines. Es reicht eine einzige, einheitliche Plattform, die mit deinem Unternehmen wächst und sicherstellt, dass der gesamte Code deinen Standards entspricht, bevor er in die Produktion gelangt. Während KI deine Entwicklung beschleunigt, kannst du mit GitLab die Kontrolle, Sicherheit und Qualität von Anfang bis Ende gewährleisten.\n\n> Wenn du mehr über GitLab Duo und die Möglichkeiten erfahren möchtest, wie es die Arbeit deines Teams verändern kann, [besuche unsere GitLab-Premium-Seite](https://about.gitlab.com/de-de/pricing/premium/). Wenn du bereits Kund(in) von GitLab bist, wende dich an deine(n) Ansprechpartner(in) bei GitLab, um eine Demo zu planen. Komm am 24. Juni 2025 zu unserem [virtuellen Launch-Event für GitLab 18 (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/eighteen/), um mehr über die Zukunft der KI-nativen Softwareentwicklung zu erfahren.\n",[23,24,25,26,9],"AI/ML","DevSecOps platform","news","features","2025-05-20","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-premium-with-duo",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":32,"ogImage":19,"ogUrl":33,"ogSiteName":34,"ogType":35,"canonicalUrls":33},false,"https://about.gitlab.com/blog/gitlab-premium-with-duo","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/gitlab-premium-with-duo",[38,39,25,26,9],"aiml","devsecops-platform","M1_HafY9etG6gniBrCC6uJIBR-APGr6HX6da6m9_JHY",{"data":42},{"logo":43,"freeTrial":48,"sales":53,"login":58,"items":63,"search":372,"minimal":407,"duo":425,"pricingDeployment":434},{"config":44},{"href":45,"dataGaName":46,"dataGaLocation":47},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":49,"config":50},"Kostenlose Testversion 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DevSecOps-Teams Testergebnisse aus CI/CD-Pipelines konsistent in Testmanagement-Plattformen übertragen, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance über den gesamten Entwicklungszyklus zu gewährleisten.\nTeams, die GitLab für CI/CD und SmartBear QMetry für das Testmanagement einsetzen, verbringen Zeit mit manuellem Export und Import von Testergebnissen – das verzögert Feedback und erschwert eine zuverlässige, zentrale Testsicht.\nDer **QMetry GitLab Component** automatisiert diesen Prozess. 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":12,"template":13,"slug":689},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":691,"config":699},{"title":692,"description":693,"authors":694,"heroImage":696,"date":686,"body":697,"category":9,"tags":698},"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.",[695],"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",[23,9,26],{"featured":12,"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)",[26,681,9],{"featured":12,"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},1777309995266]