[{"data":1,"prerenderedAt":766},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab":3,"navigation-de-de":47,"banner-de-de":449,"footer-de-de":459,"blog-post-authors-de-de-Ben Ridley":664,"blog-related-posts-de-de-tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab":678,"assessment-promotions-de-de":717,"next-steps-de-de":756},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":30,"isFeatured":12,"meta":31,"navigation":32,"path":33,"publishedDate":20,"seo":34,"stem":38,"tagSlugs":39,"__hash__":46},"blogPosts/de-de/blog/tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab.yml","Tutorial Automated Release And Release Notes With Gitlab",[7],"ben-ridley",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":29},"GitLab-Tutorial: Releases & Versionshinweise automatisieren","Mit GitLab kannst du Release-Artefakte, Versionshinweise und Änderungsprotokolle, die benutzerbezogenen Software-Änderungen enthalten, automatisieren.",[18],"Ben Ridley","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659978/Blog/Hero%20Images/automation.png","2023-11-01","***Update 2025** - Die Änderungsprotokoll-API wurde weiterentwickelt und enthält jetzt geniale neue Funktionen, auf die wir in diesem Blog nicht eingehen, wie die Möglichkeit, benutzerdefinierte Änderungsprotokolle mit Vorlagenwerten aus deinem Commit-Verlauf bereitzustellen. [Mehr dazu erfährst du in der offiziellen Dokumentation zu Änderungsprotokollen (nur in englischer Sprache verfügbar).](https://docs.gitlab.com/user/project/changelogs/)*\n\nWenn du Software entwickelst, auf die sich Benutzer(innen) verlassen, ist eine effektive Kommunikation über Änderungen bei jeder Release unerlässlich. Indem du Benutzer(innen) über neue Funktionen sowie darüber informierst, was geändert oder entfernt wurde, stellst du sicher, dass sie die Vorteile der Software wirklich nutzen können und sie bei Upgrades keine unangenehmen Überraschungen erwarten.\n\nIn der Vergangenheit war das Erstellen von Versionshinweisen und die Pflege eines Änderungsprotokolls eine mühsame Aufgabe, bei der Entwickler(innen) die Änderungen extern überwachen oder eigene Release Manager den Verlauf der Zusammenführungen durcharbeiten mussten. Mit der Änderungsprotokoll-API von GitLab kannst du den umfassenden Verlauf, der in unserem Git-Repository gespeichert ist, heranziehen, um ganz einfach Versionshinweise zu erstellen und ein Änderungsprotokoll zu führen.\n\nIn diesem Tutorial sehen wir uns an, wie du Releases mit GitLab automatisieren kannst und finden heraus, wie man Release-Artefakte, Versionshinweise und ein umfassendes Änderungsprotokoll, das alle benutzerbezogenen Software-Änderungen enthält, erstellt.\n\n## Releases in GitLab\nZuerst wollen wir uns ansehen, wie Releases in GitLab funktionieren.\n\nIn GitLab ist eine Release eine bestimmte Version deines Codes, die durch ein Git-Tag identifiziert wird. Dieses enthält Details zu den Änderungen seit der letzten Release (und Versionshinweise) sowie zugehörige Artefakte, die aus dieser Version des Codes erstellt wurden, wie Docker-Images, Installationspakete und Dokumentation.\n\nDu kannst Releases in GitLab über die UI erstellen und nachverfolgen, indem du unsere Release-API aufrufst oder den Job `release` innerhalb einer CI-Pipeline aufrufst. In diesem Tutorial verwenden wir den Job `release` in einer CI/CD-Pipeline, sodass wir die Automatisierung, die wir in unserer Pipeline zum Testen, für Code-Scans und mehr verwenden, auch für automatisierte Releases nutzen können.\n\nUm unsere Releases zu automatisieren, müssen wir zunächst die folgende Frage beantworten: Wo bekommen wir für unsere Versionshinweise und unser Änderungsprotokoll Informationen zu den vorgenommenen Änderungen? Die Antwort: In unserem Git-Repository, in dem wir durch Commit-Nachrichten und den Merge-Commit-Verlauf eine umfassende Übersicht über die Entwicklungsaktivitäten haben. Sehen wir uns an, ob wir diesen umfassenden Verlauf nutzen können, um automatisch unsere Versionshinweise und Änderungsprotokolle zu erstellen.\n\n## Einführung in Commit-Trailer\n[Commit-Trailer](https://git-scm.com/docs/git-interpret-trailers) sind strukturierte Einträge in deinen Git-Commits, die erstellt werden, indem du einfach die Formatierungsnachrichten `\u003CHEADER>:\u003CBODY>` am Ende deines Commits einfügst. Das CLI-Tool `git` kann diese dann parsen und für die Verwendung in anderen Systemen extrahieren. Ein Beispiel, das du vielleicht schon einmal verwendet hast, ist `git commit --sign-off`, um ein Commit zu beenden. Dies wird implementiert, indem der Trailer `Signed-off-by: \u003CDein Name>` zum Commit hinzugefügt wird. Wir können hier beliebige strukturierte Daten hinzufügen, sodass dies eine tolle Möglichkeit ist, Informationen zu speichern, die für das Änderungsprotokoll nützlich sein könnten.\n\nWenn wir in unseren Commits den Trailer `Changelog: \u003Cadded/changed/removed>` verwenden, parst die Änderungsprotokoll-API von GitLab diese und verwendet sie, um automatisch ein Änderungsprotokoll für uns zu erstellen!\n\nSehen wir uns das in Aktion an, indem wir Änderungen an einer echten Codebase vornehmen, eine Release durchführen und dann Versionshinweise und Änderungsprotokoll-Einträge generieren.\n\n## Beispielprojekt\nFür diesen Blog verwende ich ein einfaches Python-Web-App-Repository. Nehmen wir an, dass Version 1.0.0 der Anwendung gerade veröffentlicht wurde und die aktuelle Version des Codes ist. Ich habe auch die Release 1.0.0 in GitLab erstellt, was ich manuell tun musste, da wir unsere automatisierte Release-Pipeline ja noch nicht erstellt haben:\n\n![Ein Screenshot der GitLab-UI, die eine Release für Version 1.0.0 zeigt](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/1-0-release.png)\n\n## Nehmen wir unsere Änderungen vor\nWir entwickeln rasend schnell und arbeiten daher schon daran, Version 2.0.0 unserer Anwendung heute zu veröffentlichen. Im Rahmen unserer Release 2.0.0 fügen wir eine neue Funktion zu unserer App hinzu: einen Chatbot! Wir werden auch die Quanten-Blockchain-Funktion entfernen, da wir diese nur für die erste Finanzierungsrunde benötigt haben. Außerdem fügen wir einen automatisierten Release-Job zu unserer CI/CD-Pipeline für unsere Release 2.0.0 hinzu.\n\nZuerst entfernen wir die nicht benötigten Funktionen. Ich habe einen Merge Request erstellt, der die notwendigen Änderungen enthält. Wir müssen sicherstellen, dass wir eine Commit-Nachricht haben, die den Trailer `Changelog: removed` enthält. Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten: Wir können ihn unter anderem direkt in einen Commit einbauen oder einen interaktiven Rebase durchführen und über das CLI hinzufügen. Der einfachste Weg in unserem Fall ist meiner Meinung nach, bis zum Ende zu warten und dann die Schaltfläche `Edit commit message` in GitLab zu verwenden, um den Trailer folgendermaßen zum Merge-Commit hinzuzufügen:\n\n![Screenshot der GitLab-UI, der einen Merge Request zum Entfernen nicht verwendeter Funktionen zeigt](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/remove-unused-features-mr.png)\n\nMit dieser Methode kannst du auch den Titel des Merge-Commits auf einen prägnanteren Titel ändern. Ich habe den Titel meines Merge-Commit auf „Nicht verwendete Funktionen entfernen“ geändert, da dies im Eintrag im Änderungsprotokoll angezeigt wird.\n\nAls nächstes fügen wir einige neue Funktionen für die Version 2.0.0 hinzu. Hier müssen wir nur einen weiteren Merge Request öffnen, der unsere neuen Funktionen enthält, und dann den Merge-Commit bearbeiten, sodass er den Trailer `Changelog: added` enthält, und dann den Commit-Titel auf einen prägnanteren Titel ändern:\n\n![Screenshot der GitLab-UI, der einen Merge Request zum Hinzufügen neuer Funktionen zeigt](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/add-chatbot-mr.png)\n\nJetzt sind wir eigentlich bereit, 2.0.0 zu veröffentlichen. Aber dieses Mal möchten wir unsere Release nicht manuell erstellen. Deshalb fügen wir vor der Release einige Jobs zur Datei `.gitlab-ci.yml` hinzu, die die Release automatisch für uns durchführen und die entsprechenden Versionshinweise und Einträge ins Änderungsprotokoll erstellen, wenn wir unseren Code mit einer neuen Version wie z. B. `2.0.0` taggen.\n\n**Hinweis:** Wenn du Änderungsprotokoll-Trailer erzwingen möchtest, solltest du überlegen, etwas wie [Gefahr bei der Durchführung automatischer Überprüfungen für MR-Konventionen (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/development/dangerbot.html) zu verwenden.\n\n## Erstellen einer automatisierten Release-Pipeline\nDamit unsere Pipeline funktioniert, müssen wir ein Projektzugriffstoken erstellen, mit dem wir die GitLab-API aufrufen können, damit sie die Einträge im Änderungsprotokoll erstellt. [Erstelle ein Projektzugriffstoken im API-Bereich (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/settings/project_access_tokens.html#create-a-project-access-token) und [speichere das Token dann als CI/CD-Variable (nur in englischer Sprache verfügbar)]((https://docs.gitlab.com/ee/ci/variables/#define-a-cicd-variable-in-the-ui) mit dem Namen `CI_API_TOKEN`. Wir verweisen auf diese Variable, um uns bei der API zu authentifizieren.\n\nNun fügen wir zwei neue Jobs zu unserer Datei `gitlab-ci.yml` hinzu:\n```yaml\nprepare_job:\n  stage: prepare\n  image: alpine:latest\n  rules:\n  - if: '$CI_COMMIT_TAG =~ /^v?\\d+\\.\\d+\\.\\d+$/'\n  script:\n    - apk add curl jq\n    - 'curl -H \"PRIVATE-TOKEN: $CI_API_TOKEN\" \"$CI_API_V4_URL/projects/$CI_PROJECT_ID/repository/changelog?version=$CI_COMMIT_TAG\" | jq -r .notes > release_notes.md'\n  artifacts:\n    paths:\n    - release_notes.md\n\nrelease_job:\n  stage: release\n  image: registry.gitlab.com/gitlab-org/release-cli:latest\n  needs:\n    - job: prepare_job\n      artifacts: true\n  rules:\n  - if: '$CI_COMMIT_TAG =~ /^v?\\d+\\.\\d+\\.\\d+$/'\n  script:\n    - echo \"Creating release\"\n  release:\n    name: 'Release $CI_COMMIT_TAG'\n    description: release_notes.md\n    tag_name: '$CI_COMMIT_TAG'\n    ref: '$CI_COMMIT_SHA'\n    assets:\n      links:\n        - name: 'Container Image $CI_COMMIT_TAG'\n          url: \"https://$CI_REGISTRY_IMAGE/$CI_COMMIT_REF_SLUG:$CI_COMMIT_SHA\"\n```\n\nIn der oben angeführten Konfiguration verwendet `prepare_job` die Befehle `curl` und `jq`, um den Endpunkt der Änderungsprotokoll-API von GitLab aufzurufen und übergibt dies dann an unser `release_job`, um die Release zu erstellen. Genauer gesagt sieht das so aus:\n- Wir verwenden das Projektzugriffstoken, dass wir zuvor erstellt haben, um die Änderungsprotokoll-API von GitLab aufzurufen, die dann die Versionshinweise erstellt. Wir speichern dies als Artefakt.\n- Wir verwenden die Variable `$CI_COMMIT_TAG` als Version. Dazu müssen wir eine semantische Versionierung für unsere Tags verwenden (beispielsweise so etwas wie `2.0.0`). Du wirst auch bemerkt haben, dass ich den Release-Job mit dem Abschnitt `rules` eingeschränkt habe, der auf ein semantisches Versions-Tag überprüft.\n\t- Damit die Änderungsprotokoll-API von GitLab funktioniert, ist eine semantische Versionierung erforderlich. Sie verwendet dieses Format, um die neueste Release zu finden und sie mit unserer aktuellen Release zu vergleichen.\n- Wir verwenden das offizielle Image `release-cli` von GitLab. „release-cli“ ist erforderlich, um das Schlüsselwort `release` in einem Job zu verwenden.\n- Wir verwenden das Schlüsselwort `release`, um eine Release in GitLab zu erstellen. Dies ist ein spezielles Job-Schlüsselwort, das für die Erstellung einer Release und das Ausfüllen der erforderlichen Felder reserviert ist.\n- Wir können eine Datei als Argument an die `description` der Release übergeben. In unserem Fall ist es die Datei, die wir in `prepare_job` erstellt haben und die als Artefakt an diesen Job übergeben wurde.\n- Wir haben auch unser Container-Image, das früher in der Pipeline erstellt wurde, als Release-Asset hinzugefügt. Du kannst alle Assets aus deinem Build-Prozess anhängen, die du möchtest, z. B. Binärdateien oder Dokumentationen, indem du eine URL zu dem Ort angibst, an den du sie zuvor in der Pipeline hochgeladen hast.\n\n## Durchführen einer automatisierten Release\nMit dieser Konfiguration müssen wir nur ein Tag in unser Repository übertragen, das unserem Versionsschema entspricht, um eine Release durchzuführen. Du kannst einfach ein Tag mit dem CLI pushen. Für dieses Beispiel wird die GitLab-UI verwendet, um ein Tag im main-Branch zu erstellen. Erstelle ein Tag, indem du in der Seitenleiste „Code“ -> „Tags“ -> „Neues Tag“ auswählst:\n![Screenshot der GitLab-UI, der zeigt, wie man ein Tag erstellt](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/create-2-tag.png)\n\nNach der Erstellung werden unsere Pipelines ausgeführt. Die Änderungsprotokoll-API von GitLab generiert automatisch Versionshinweise für uns als Markdown, der alle Änderungen zwischen dieser Release und der vorherigen Release enthält. Hier ist der Markdown, der in unserem Beispiel generiert wurde:\n\n```md\n## 2.0.0 (2023-08-25)\n\n### added (1 change)\n\n- [Add ChatBot](gl-demo-ultimate-bridley/super-devsecops-incorporated/simply-notes-release-demo@0c3601a45af617c5481322bfce4d71db1f911b02) ([merge request](gl-demo-ultimate-bridley/super-devsecops-incorporated/simply-notes-release-demo!4))\n\n### removed (1 change)\n\n- [Remove Unused Features](gl-demo-ultimate-bridley/super-devsecops-incorporated/simply-notes-release-demo@463d453c5ae0f4fc611ea969e5442e3298bf0d8a) ([merge request](gl-demo-ultimate-bridley/super-devsecops-incorporated/simply-notes-release-demo!3))\n```\n\nWie du sehen kannst, hat GitLab die Einträge für unsere Versionshinweise automatisch mit unseren Git-Commit-Trailern extrahiert. Außerdem werden hilfreiche Links zum Merge Request bereitgestellt, damit die Leser(innen) weitere Details und Diskussionen zu den Änderungen sehen können.\n\nUnd jetzt folgt unsere letzte Release:\n![GitLab-Release-UI, die ein Release für Version 2.0.0 zeigt](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/2-0-release.png)\n\n## Erstellen des Änderungsprotokolls\nAls nächstes möchten wir unser Änderungsprotokoll aktualisieren (das im Grunde ein gesammelter Verlauf aller deiner Versionshinweise ist). Du kannst dazu eine `POST`-Anfrage an den Änderungsprotokoll-API-Endpunkt senden, den wir zuvor verwendet haben.\n\nDu kannst dies auch als Teil deiner Release-Pipeline tun, wenn du möchtest. Dazu kannst du beispielswiese den folgenden Code in den Abschnitt `script` deines Vorbereitungsjobs einfügen:\n```sh\n'curl -H \"PRIVATE-TOKEN: $CI_API_TOKEN\" -X POST \"$CI_API_V4_URL/projects/$CI_PROJECT_ID/repository/changelog?version=$CI_COMMIT_TAG\"\n```\n\n**Beachte dabei, dass dies das Repository ändert.** Es wird ein Commit erstellt, um die neuesten Notizen zu einer Datei `CHANGELOG.md` hinzuzufügen:\n![Screenshot des Repositorys, der einen Commit zeigt, der die Änderungsprotokolldatei aktualisiert](https://about.gitlab.com/images/blogimages/2023-08-22-automated-release-and-release-notes-with-gitlab/changelog-api-commit.png)\n\nUnd das war’s auch schon! Indem wir den umfassenden Verlauf, den uns `git` bietet, mit praktischen Commit-Trailern nutzen, können wir die leistungsstarke API und die CI/CD-Pipelines von GitLab optimal einsetzen, um unsere Release-Prozesse zu automatisieren und Versionshinweise für uns zu erstellen.\n\n> Wenn du das Projekt erkunden möchtest, das wir für diesen Artikel verwendet haben, [findest du es unter diesem Link](https://gitlab.com/gitlab-learn-labs/sample-projects/release-automation-demo).\n",[23,24,25,26,27,28],"Tutorial","CI","CI/CD","DevOps","DevSecOps","Git","2025-06-05","yml",{},true,"/de-de/blog/tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":35,"ogSiteName":36,"ogType":37,"canonicalUrls":35},"https://about.gitlab.com/blog/tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab","https://about.gitlab.com","Artikel","de-de/blog/tutorial-automated-release-and-release-notes-with-gitlab",[40,41,42,43,44,45],"tutorial","ci","cicd","devops","devsecops","git","dn79Lj1yLIL4JpUpGcd0P9rPj6yqgbKc1HVf6KTxG-M",{"data":48},{"logo":49,"freeTrial":54,"sales":59,"login":64,"items":69,"search":377,"minimal":412,"duo":430,"pricingDeployment":439},{"config":50},{"href":51,"dataGaName":52,"dataGaLocation":53},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":55,"config":56},"Kostenlose Testversion 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Die wiederverwendbare CI/CD-Komponente, verfügbar im [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog), überträgt Testausführungsdaten nach jeder Pipeline-Ausführung automatisch nach QMetry – einer KI-gestützten, unternehmenstauglichen Testmanagement-Plattform, die Testplanung, -ausführung, -nachverfolgung und -reporting in einer Lösung vereint.\nAls zentrales System der Aufzeichnung für Tests hilft QMetry Teams dabei, Abdeckung und Ausführung nachzuverfolgen und fundiertere Release-Entscheidungen zu treffen.\n![SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ojt707rzxnm2yr3vqxdh.png)\n\n## Vorteile der Integration\n\n### Manuelle Uploads entfallen, Nachvollziehbarkeit steigt\nDevSecOps-Engineers und QA-Teams müssen Testergebnisse nicht mehr manuell exportieren und importieren – die Komponente übernimmt das automatisch nach jeder Pipeline-Ausführung. Zugleich erhalten Teams vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen über Testfälle bis hin zu tatsächlichen Ausführungsergebnissen.\n\n![Test results with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/ajx64sihup2nursdpnxz.png)\n\n### Compliance- und Audit-Anforderungen erfüllen\nFür Organisationen in regulierten Branchen ist lückenlose Testdokumentation nicht verhandelbar. Die Integration stellt sicher, dass jede Testausführung in QMetry mit Verknüpfungen zur jeweiligen GitLab-Pipeline, zum Commit und zum Build dokumentiert wird – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.\n![Audit-ready record of testing with SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/q2tbaw5otgdywjkcquqx.png)\n\n### KI-gestützte Test-Insights nutzen\nQMetry analysiert mithilfe von KI Testausführungsmuster, identifiziert instabile Tests, prognostiziert Testfehler und empfiehlt Optimierungsmöglichkeiten. Echtzeit-Daten aus GitLab-Pipelines maximieren den Wert dieser Funktionen.\n![Genaue Insights mit SmartBear QMetry GitLab integration](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1775488045/pl7ru4wx8ixnheedfyrs.png)\n\n## Über die GitLab-SmartBear-Partnerschaft\nDiese Komponente steht für die wachsende Partnerschaft zwischen GitLab und SmartBear, CI/CD-Ausführung und Testmanagement in einem Workflow zu verbinden. Gemeinsam helfen sie Teams, Testing in den Entwicklungszyklus zu integrieren und dabei die Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards ihrer Branchen einzuhalten.\n\n## Praxisbeispiele\n\n### Finanzdienstleistungen: Enterprise-Banking-Plattformen\nFührende Finanzinstitute stehen vor besonderen Herausforderungen beim Skalieren von Testautomatisierung:\n* **Regulatorische Compliance**: Detaillierte Audit-Trails für alle Testaktivitäten erforderlich\n* **Mehrere Compliance-Frameworks**: BaFin BAIT, PSD2, DSGVO und interne Risikomanagement-Richtlinien\n* **Hochfrequente Deployments**: Mehrere Produktions-Deployments täglich über Microservices\n* **Verteilte Teams**: Echtzeit-Transparenz über globale Engineering-Teams hinweg erforderlich\nFinanzdienstleister, die den QMetry GitLab Component einsetzen, automatisieren Testergebnis-Uploads für Unit-Tests, API-Contract-Tests, End-to-End-Tests für Transaktionsabläufe sowie Security- und Performance-Testergebnisse.\n\n**Mögliche Ergebnisse**:\n* **Deutliche Reduzierung** des manuellen Test-Reporting-Aufwands\n* **Vollständige Audit-Trail-Abdeckung** für Regulierungsprüfungen\n* **Echtzeit-Transparenz** für verteilte QA-Teams\n* **Verbesserte Compliance-Position** durch vollständige Nachvollziehbarkeit von Anforderungen bis zur Testausführung\n\n### Flugregelungssoftware in der Luft- und Raumfahrt\nDie Softwareentwicklung in der Luft- und Raumfahrt unterliegt besonderen Anforderungen:\n* **DO-178C-Compliance**: Avioniksoftware muss strikte Zertifizierungsstandards erfüllen\n* **Vollständige Nachvollziehbarkeit**: Jede Anforderung verknüpft mit Testfällen und Ausführungsergebnissen\n* **Audit-Trails**: Zertifizierungsbehörden verlangen detaillierte Aufzeichnungen aller Testaktivitäten\n* **Mehrere Teststufen**: Unit-, Integrations-, System- und Zertifizierungstests\nDurch die Integration von GitLab CI/CD mit QMetry automatisiert das Aerospace-Engineering-Team Testausführung und Reporting über alle Teststufen hinweg.\n\n**Vor der Integration**:\n* Manueller Export aus GitLab, Import in QMetry über UI-Uploads\n* Prozess dauerte 2–3 Stunden pro Testzyklus\n* Fehlerrisiko bei der Dateneingabe, verzögerte Rückmeldung an Stakeholder\n\n**Nach der Integration**:\n* Testergebnisse fließen automatisch von GitLab nach QMetry\n* Vollständiger Audit-Trail vom Commit über den Test bis zum Ergebnis\n* Kein manueller Eingriff, Echtzeit-Transparenz für Zertifizierungsprüfer\n* Compliance-Reports werden automatisch erstellt\n\n**Beispiel-Dashboard in QMetry nach der Integration**:\n```none\n    ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗\n    ║  Flight Control System v2.4 - Test Execution Dashboard     ║\n    ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣\n    ║                                                            ║\n    ║  📊 Test Execution Summary (Last 7 Days)                   ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  ✓ Total Tests Executed: 1,247                             ║\n    ║  ✓ Passed: 1,241 (99.5%)                                   ║\n    ║  ✗ Failed: 6 (0.5%)                                        ║\n    ║  ⏸ Skipped: 0                                              ║\n    ║                                                            ║\n    ║  📁 Test Suite Organization                                ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  └─ Certification/                                         ║\n    ║     └─ DO-178C/                                            ║\n    ║        ├─ Unit/ (487 tests, 100% pass)                     ║\n    ║        ├─ Integration/ (623 tests, 99.2% pass)             ║\n    ║        └─ System/ (137 tests, 100% pass)                   ║\n    ║                                                            ║\n    ║  🔗 Traceability                                           ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  Requirements Covered: 342/342 (100%)                      ║\n    ║  Test Cases Linked: 1,247/1,247 (100%)                     ║\n    ║  GitLab Pipeline Executions: 47 (automated)                ║\n    ║                                                            ║\n    ║  ⚠️  Action Items                                          ║\n    ║  ───────────────────────────────────────────────────────── ║\n    ║  • 6 failed tests require investigation                    ║\n    ║  • Last execution: 2 minutes ago (Pipeline #1543)          ║\n    ║  • GitLab Commit: a7f8c23 \"Fix altitude hold logic\"        ║\n    ║                                                            ║\n    ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝\n    \n```\n### Compliance- und Audit-Vorteile\n\n**Für Finanzdienstleister (BaFin BAIT, PSD2, SOX)**:\n1. **Automatische Nachvollziehbarkeit**: Regulatorische Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits verknüpft\n2. **Auditfähige Dokumentation**: Vollständige Testausführungshistorie mit Zeitstempeln und Pipeline-Referenzen\n3. **Regulatorisches Reporting**: Compliance-Reports direkt aus QMetry-Testdaten generieren\n\n**Für die Luft- und Raumfahrt-Zertifizierung (DO-178C, DO-254)**:\n1. **Automatische Nachverfolgbarkeitsmatrix**: Anforderungen → Testfälle → Ausführungsergebnisse → GitLab-Commits\n2. **Unveränderlicher Audit-Trail**: Pipeline-ID, Commit-SHA und Ausführer für jede Testausführung gestempelt\n3. **Zertifizierungspaket-Generierung**: Konforme Dokumentation aus GitLab-Pipeline-Daten\n\n---\n\n## Technische Umsetzung\n*Dieser Abschnitt orientiert Teams, die die Integration einrichten möchten. Die vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung mit allen Konfigurationsdetails – API-Credentials, CI/CD-Variablen, Testformate, erweiterte Optionen und Fehlerbehebung – ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component/) verfügbar.*\n\n## Voraussetzungen\n* **GitLab-Account** mit einem Projekt, das automatisierte Tests enthält und Testergebnisdateien erzeugt (JUnit XML, TestNG XML usw.)\n* **QMetry Test Management Enterprise**-Account mit aktiviertem API-Zugriff und generiertem API-Key\n* **QMetry-Projekt**, bereits angelegt, in das Testergebnisse hochgeladen werden sollen\n* **Kenntnisse in GitLab CI/CD**, einschließlich grundlegender `.gitlab-ci.yml`-Syntax\n### Ablauf der Testergebnis-Übertragung\n1. **Testausführung**: Die GitLab CI/CD-Pipeline führt automatisierte Tests aus.\n2. **Ergebnisgenerierung**: Tests erzeugen Ausgabedateien (JUnit XML, TestNG XML usw.).\n3. **Komponentenaufruf**: Die QMetry-Komponente wird als Job in der Pipeline ausgeführt.\n4. **Automatischer Upload**: Die Komponente liest die Testergebnisdateien und lädt sie via API nach QMetry hoch.\n5. **QMetry-Verarbeitung**: QMetry empfängt die Ergebnisse und stellt sie für Reporting und Analyse bereit.\n\n## Basisintegration\nDie Komponente in der `.gitlab-ci.yml`-Datei einbinden. Die Komponente sollte **nach** dem Abschluss der Tests ausgeführt werden:\n```yaml\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n  ```\n\n\n| Parameter | Beschreibung | Beispiel |\n| ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | CI/CD-Stage für den Upload-Job | `test` |\n| `project` | QMetry-Projektname oder -Schlüssel | `\"Aerospace Flight Control System\"` |\n| `file_name` | Pfad zur Testergebnisdatei | `\"results.xml\"` |\n| `testing_type` | Format der Testergebnisse | `\"JUNIT\"` (auch: `TESTNG`, `NUNIT` usw.) |\n| `instance_url` | QMetry-Instanz-URL | `${INSTANCE_URL}` (aus CI/CD-Variablen) |\n| `api_key` | QMetry API-Key zur Authentifizierung | `${QMETRY_API_KEY}` (aus CI/CD-Variablen) |\n\n## Vollständiges Pipeline-Beispiel\n```yaml\n    stages:\n      - test\n      - report\n\n    variables:\n      NODE_VERSION: \"18\"\n\n    unit-tests:\n      stage: test\n      image: node:${NODE_VERSION}\n      script:\n        - npm ci\n        - npm run test:unit -- --reporter=junit --reporter-options=output=results.xml\n      artifacts:\n        reports:\n          junit: results.xml\n        paths:\n          - results.xml\n        when: always\n      tags:\n        - docker\n\n    include:\n      - component: gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component/qmetry-import@1.0.5\n        inputs:\n          stage: test\n          project: \"Aerospace Flight Control System\"\n          file_name: \"results.xml\"\n          testing_type: \"JUNIT\"\n          instance_url: ${INSTANCE_URL}\n          api_key: ${QMETRY_API_KEY}\n```\n\n## Vollständige Konfigurationsreferenz\n| Eingabeparameter | Pflichtfeld | Standard | Beschreibung |\n| ----- | ----- | ----- | ----- |\n| `stage` | Nein | `test` | GitLab CI/CD-Stage für den Upload-Job |\n| `runner_tag` | Nein | `\"\"` | Spezifischer Runner-Tag (leer = beliebiger verfügbarer Runner) |\n| `project` | Ja | – | QMetry-Projektname oder -Schlüssel |\n| `file_name` | Ja | – | Pfad zur Testergebnisdatei (relativ zum Projektstamm) |\n| `testing_type` | Ja | – | Testergebnisformat: `JUNIT`, `TESTNG`, `NUNIT` usw. |\n| `skip_warning` | Nein | `\"1\"` | Warnungen beim Import überspringen (`\"1\"` = überspringen, `\"0\"` = anzeigen) |\n| `is_matching_required` | Nein | `\"false\"` | Bestehende Testfälle nach Name abgleichen (`\"true\"` oder `\"false\"`) |\n| `testsuite_name` | Nein | `\"\"` | Name für die Test-Suite in QMetry |\n| `testsuite_id` | Nein | `\"\"` | Bestehende Test-Suite-ID, an die Ergebnisse angehängt werden |\n| `testsuite_folder_path` | Nein | `\"\"` | Ordnerpfad für die Test-Suite-Organisation (z. B. `/Regression/Sprint-23`) |\n| `automation_hierarchy` | Nein | `\"\"` | Hierarchieebene für die Testorganisation (`\"1\"`, `\"2\"`, `\"3\"` usw.) |\n| `testcase_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Testfälle (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `testsuite_fields` | Nein | `\"\"` | Benutzerdefinierte Felder für Test-Suites (kommagetrennt: `field1=value1,field2=value2`) |\n| `instance_url` | Ja | – | QMetry-Instanz-URL (in CI/CD-Variablen speichern) |\n| `api_key` | Ja | – | QMetry API-Key (in CI/CD-Variablen speichern, maskiert) |\n\n## Dokumentation und Support\n* **Komponentendokumentation**: [GitLab CI/CD Catalog](https://gitlab.com/explore/catalog)\n* **Komponenten-Repository**: [gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component](https://gitlab.com/sb9945614/qtm-gitlab-component)\n* **QMetry-Dokumentation**: [QMetry Support Portal](https://qmetrysupport.atlassian.net/wiki/spaces/QPro/overview)\n* **SmartBear-Ressourcen**: [SmartBear Academy](https://smartbear.com/resources/)\n* **GitLab CI/CD-Dokumentation**: [GitLab CI/CD Documentation](https://docs.gitlab.com/ee/ci/)\n* **QMetry-Support**: support@smartbear.com – [QMetry Community Forum](https://community.smartbear.com/)",{"featured":32,"template":13,"slug":691},"streamline-test-management-with-the-smartbear-qmetry-gitlab-component",{"content":693,"config":703},{"title":694,"description":695,"authors":696,"heroImage":698,"date":688,"body":699,"category":9,"tags":700},"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.",[697],"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",[701,9,702],"AI/ML","features",{"featured":32,"template":13,"slug":704},"gitlab-duo-cli",{"content":706,"config":715},{"title":707,"description":708,"authors":709,"heroImage":711,"date":712,"body":713,"category":9,"tags":714},"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.",[710],"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)",[702,40,9],{"featured":32,"template":13,"slug":716},"getting-started-with-gitlab-feature-flags-in-python",{"promotions":718},[719,733,744],{"id":720,"categories":721,"header":723,"text":724,"button":725,"image":730},"ai-modernization",[722],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":726,"config":727},"Get your AI maturity score",{"href":728,"dataGaName":729,"dataGaLocation":251},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":734,"categories":735,"header":736,"text":724,"button":737,"image":741},"devops-modernization",[9,44],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":738,"config":739},"Get your DevOps maturity score",{"href":740,"dataGaName":729,"dataGaLocation":251},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":745,"categories":746,"header":748,"text":724,"button":749,"image":753},"security-modernization",[747],"security","Are you trading speed for security?",{"text":750,"config":751},"Get your security maturity score",{"href":752,"dataGaName":729,"dataGaLocation":251},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":754},{"src":755},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":757,"blurb":758,"button":759,"secondaryButton":764},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":760,"config":761},"Kostenlosen Test starten",{"href":762,"dataGaName":58,"dataGaLocation":763},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":60,"config":765},{"href":62,"dataGaName":63,"dataGaLocation":763},1777309984826]