Claude Code Routines veröffentlicht

 (code.claude.com)
13 Punkte von GN⁺ 15 일 전 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Cloud-basierte Code-Automatisierungsfunktion, die anhand von Zeitplänen, API-Aufrufen und GitHub-Ereignissen automatisch ausgeführt wird und auf der Anthropic-Infrastruktur läuft
  • Routines bestehen aus Prompt, Repository, Konnektoren und Triggern und laufen auch dann weiter, wenn der Laptop ausgeschaltet ist
  • Trigger unterstützen drei Typen: Zeitplan, API und GitHub-Ereignisse; mehrere Trigger können in einer einzelnen Routine kombiniert werden
  • Erstellung und Verwaltung sind über Web, CLI und Desktop-App möglich; Aufgaben werden über Konnektoren zu externen Diensten wie GitHub, Slack und Linear ausgeführt
  • Verfügbar ab dem Pro-Tarif; derzeit in der Research-Preview-Phase, daher können sich Funktionen und API-Spezifikationen ändern

Arbeit mit Routines automatisieren

  • Claude Code Routines sind gespeicherte Code-Konfigurationen, die anhand von Zeitplänen, API-Aufrufen und GitHub-Ereignissen automatisch ausgeführt werden und auf einer von Anthropic verwalteten Cloud-Infrastruktur laufen
  • Routines bestehen aus einem Prompt, einem Repository und einem Satz von Konnektoren und laufen auch dann weiter, wenn der Laptop ausgeschaltet ist
  • Es gibt drei Trigger-Typen: Zeitplan, API und GitHub-Ereignisse; mehrere Trigger können in einer einzelnen Routine kombiniert werden
  • Routines sind in den Tarifen Pro, Max, Team und Enterprise verfügbar und können im Web oder per CLI (/schedule) erstellt und verwaltet werden
  • Derzeit in der Research-Preview; Verhalten und API-Spezifikationen können sich ändern

Wichtige Einsatzszenarien für Routines

  • Backlog-Pflege: Ein Zeitplan-Trigger prüft jede Nacht den Issue-Tracker, fügt Labels hinzu, weist Verantwortliche zu und postet eine Zusammenfassung in Slack
  • Alarm-Klassifizierung: Ein Monitoring-Tool ruft bei einem Fehler einen API-Trigger auf; die Routine analysiert den Stack-Trace und erstellt anschließend einen Fix-PR
  • Angepasste Code-Reviews: Ein GitHub-Trigger wird beim Erstellen eines PR ausgeführt und fügt automatisch Prüfkommentare zu Sicherheit, Performance und Stil hinzu
  • Deployment-Verifizierung: Eine CD-Pipeline ruft nach dem Deployment einen API-Trigger auf; die Routine führt Smoke-Tests und Log-Prüfungen durch
  • Dokumentations-Synchronisierung: Ein wöchentlicher Zeitplan-Trigger scannt gemergte PRs und erstellt einen Update-PR für geänderte API-bezogene Dokumentation
  • Bibliotheks-Portierung: Beim Mergen eines PR portiert ein GitHub-Trigger Änderungen in ein SDK einer anderen Sprache

So erstellt man eine Routine

  • Routines können im Web, in der Desktop-App und per CLI erstellt werden; alle Oberflächen sind mit demselben Cloud-Konto verbunden
  • Konfigurationspunkte beim Erstellen einer Routine: Prompt, Repository, Umgebung, Konnektoren, Trigger
  • Routines sind automatisch ausgeführte Sessions, die Befehle ausführen und Konnektoren ohne zusätzliche Freigabe aufrufen können
  • Routines gehören zu einem persönlichen Konto und werden nicht mit Teams geteilt. Die Anzahl der Ausführungen zählt zum täglichen Limit des Kontos
  • Alle Aktionen, die über Konnektoren wie GitHub, Slack und Linear ausgeführt werden, erscheinen unter dem verbundenen Konto des Nutzers

  • Im Web erstellen

    • Auf claude.ai/code/routines auf New routine klicken
    • Namen der Routine eingeben, den Prompt verfassen und ein Modell auswählen
    • Repository auswählen: GitHub-Repository hinzufügen und einen Branch mit dem Präfix claude/ verwenden
    • Umgebung auswählen: Netzwerkzugriff, Umgebungsvariablen und Installationsskripte festlegen
    • Trigger auswählen: Zeitplan, GitHub-Ereignis, API oder eine Kombination davon
    • Nach Prüfung der Konnektoren nicht benötigte Einträge entfernen
    • Mit Klick auf Create wird die Routine erstellt und kann sofort ausgeführt werden

  • In der CLI erstellen

    • Interaktive Erstellung mit dem Befehl /schedule möglich (/schedule daily PR review at 9am)
    • In der CLI können nur Zeitplan-Trigger erstellt werden; API- und GitHub-Trigger werden im Web hinzugefügt
    • Verwaltung über /schedule list, /schedule update, /schedule run

  • In der Desktop-App erstellen

    • Auf der Seite Schedule New remote task auswählen
    • Lokale geplante Aufgaben und Routines werden zusammen angezeigt

Trigger konfigurieren

  • Eine Routine kann einen oder mehrere Zeitplan-, API- oder GitHub-Trigger haben
  • Trigger können jederzeit hinzugefügt oder gelöscht werden

  • Zeitplan-Trigger

    • Ausführung stündlich, täglich, werktags oder wöchentlich passend zur Zeitzone
    • Das minimale Ausführungsintervall beträgt 1 Stunde
    • In der CLI kann per /schedule update ein Cron-Ausdruck festgelegt werden

  • API-Trigger

    • Für jede Routine wird ein HTTP-Endpunkt bereitgestellt; Authentifizierung per Bearer-Token
    • Eine POST-Anfrage erstellt eine neue Session und gibt eine URL zurück
    • Über das Feld text im Request-Body kann Ausführungskontext übergeben werden
    • Das Token wird nur einmal angezeigt und kann neu ausgestellt oder widerrufen werden
    • Der Endpunkt /fire erfordert den Beta-Header experimental-cc-routine-2026-04-01

  • GitHub-Trigger

    • Automatische Ausführung bei Ereignissen im verbundenen Repository
    • Installation der Claude GitHub App erforderlich
    • Einrichtung nur in der Web-UI möglich
    • Bei Überschreitung der Ereignisgrenze gilt ein stündliches Limit

    • Unterstützte Ereignisse

      • Unterstützung für rund 20 GitHub-Ereignisse wie Pull request, Push, Release, Issues und Discussion
      • Jedes Ereignis kann auf Detailaktionen wie opened, closed, edited usw. reagieren

    • PR-Filterung

      • Filterung nach Autor, Titel, Text, Branch, Label, Merge-Status und Fork-Status usw.
      • Beispiel: is draft=false → nur PRs ausführen, die zur Review bereit sind; labels include needs-backport → nur bei einem bestimmten Label auslösen

    • Session-Zuordnung

      • Jedes Ereignis wird als eigene Session ausgeführt; Sessions können nicht zwischen Ereignissen wiederverwendet werden

Routines verwalten

  • Ein Klick auf eine Routine in der Liste öffnet die Detailseite
  • Repositorys, Konnektoren, Prompt, Trigger und Ausführungsverlauf können eingesehen werden

  • Ausführungen ansehen und damit interagieren

    • Jede Ausführung wird als Session geöffnet; Änderungen können geprüft, PRs erstellt und Konversationen fortgesetzt werden
    • Im Session-Menü können Name geändert, archiviert oder gelöscht werden

  • Bearbeiten und steuern

    • Mit Run now sofort ausführen
    • Mit dem Schalter Repeats pausieren oder fortsetzen
    • Unter Edit routine Name, Prompt, Repository, Umgebung und Trigger bearbeiten
    • Beim Löschen bleiben frühere Sessions erhalten

Repository- und Branch-Berechtigungen

  • Für Routines ist eine GitHub-Authentifizierung erforderlich; Verbindungseinrichtung über /web-setup
  • Standardmäßig sind Pushes nur auf Branches mit dem Präfix claude/ möglich
  • Mit der Option Allow unrestricted branch pushes kann diese Beschränkung aufgehoben werden

Konnektoren

  • Routines greifen über MCP-Konnektoren auf externe Dienste wie Slack, Linear und Google Drive zu
  • Standardmäßig sind alle verbundenen Konnektoren enthalten; nicht benötigte Einträge sollten entfernt werden
  • Verwaltung über Settings > Connectors oder /schedule update

Umgebungseinstellungen

  • Jede Routine läuft in einer Cloud-Umgebung
  • Die Umgebung steuert Netzwerkzugriff, Umgebungsvariablen und Installationsskripte
  • API-Zugriff, Installation von Abhängigkeiten und Netzwerkeinschränkungen können im Voraus konfiguriert werden

Nutzung und Grenzen

  • Routine-Ausführungen werden wie normale Sessions vom Abo-Kontingent abgezogen
  • Es gibt ein tägliches Ausführungslimit pro Konto
  • Wenn Überschreitungen erlaubt sind, sind kostenpflichtige zusätzliche Ausführungen möglich
  • Die Nutzung kann unter claude.ai/settings/usage eingesehen werden

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1 Kommentare

 
GN⁺ 15 일 전
Hacker-News-Kommentare

  • LLMs und ihre Anbieter sind immer noch eine riesige Blackbox
    Ich ziehe viel Nutzen aus ihnen, aber die neuen Funktionen von Anthropic wecken bei mir kein Vertrauen
    Sowohl die Möglichkeit, dass Features abgeschwächt oder entfernt werden, als auch das langfristige Fortbestehen des Unternehmens erscheinen mir unsicher
    Deshalb habe ich nicht vor, mein Business oder meinen Entwicklungs-Workflow darauf aufzubauen
    Ich will es höchstens bis zu Claude Code nutzen und dabei nur ein Mindestmaß an Lock-in zulassen, damit ich bei Problemen zu OpenCode oder Codex wechseln kann

    • Sehe ich genauso. Als ich in den letzten Wochen gemerkt habe, wie stark meine Abhängigkeit von Claude Code zunimmt, habe ich angefangen, die Nutzung zu reduzieren
      Vor allem die Funktion „Memory“ war ausschlaggebend. Die Lerndaten werden nur in einem lokalen Pfad gespeichert und landen nicht in git
      Dazu kommt, dass die neuen AGB die Nutzung anderer CLIs untersagen, wodurch unser experimenteller Auto-Debug-Agent im Unternehmen blockiert wurde
      Am Ende heißt es für mich: „so long Claude“
    • Ich habe ebenfalls versucht, modellunabhängig zu bleiben, aber die Lock-in-Strategie von Anthropic wird immer offensichtlicher und ist schwer zu vermeiden
      Ich nutze nur portierbare Funktionen wie MCP oder Skills
      Wenn ich sehe, wie sich diese Silicon-Valley-Moat-Strategie wiederholt, möchte ich nicht noch einmal darauf hereinfallen
    • Eher im Gegenteil: Sobald sich eine Gelegenheit bietet, Funktionen abzuschwächen, tun sie genau das sofort
    • Ich halte die Sorge vor Lock-in für ein Relikt aus der Vergangenheit. Heutzutage ist Agenten-Migration einfach, ein Wechsel zwischen Anbietern ist oft in wenigen Stunden machbar
      Die großen LLM-Anbieter kopieren ohnehin gegenseitig ihre Funktionen, am Ende bewegt sich alles auf gemeinsamen Standards
      Wenn es Probleme gibt, sollte ein Lift-and-Shift schnell möglich sein
    • Diese Diskussion erinnert mich an die frühere Multi-Cloud-Strategie
      Damals war die Angst vor Lock-in auch groß, aber in der Praxis war es bei AWS und ähnlichen Anbietern nicht so schlimm wie befürchtet
      Bei LLMs dürfte es ähnlich laufen, deshalb kümmert mich das nicht besonders

  • Die ToS sind verwirrend. claude -p per cron laufen zu lassen ist okay, aber in einen Telegram-Bot einzubauen wäre ein Verstoß?
    Die Funktion Routines läuft auch im Abo und hat API-Callbacks, also verstehe ich nicht, ob ein Bot, der die API aufruft, dann zur Kontosperrung führt

    • Dass Anthropic das nicht klarstellt, sorgt für viel Verwirrung. In jeder Doku klingt es anders, das ist frustrierend
    • Das wirkt wie beabsichtigte Mehrdeutigkeit. So wie bei Microsoft-Volumenlizenzen: Man will Nutzern Angst machen, damit sie ihr Abo nicht zu stark ausreizen
    • Die Verwirrung im letzten Monat sah ungefähr so aus
      • OAuth-Authentifizierung im SDK erlaubt
      • Dann in der Doku zu „OAuth nicht verwenden“ geändert
      • Ein Mitarbeiter twittert: „Für private Nutzung ist es okay“
      • Danach Rundmail an alle: „Auf keinen Fall verwenden“
        Verwandte Links: SDK-Doku, Reddit-Update, HN-Hinweis
    • Ich verstehe nicht, warum man claude -p nicht zusammen mit anderen Tools nutzen dürfen soll
      Ich möchte ClaudeCode in eine IDE integrieren, aber ich habe überhaupt keine Ahnung, wo „3rd party harness“ anfängt und aufhört

  • Die Leistungsverschlechterung von Claude war zuletzt so stark, dass ich notgedrungen zu anderen Modellen gewechselt bin
    Selbst einfache Python-Skripte werden wegen Syntaxfehlern erneut ausgeführt
    Früher tat der Computer immer, was man ihm sagte, jetzt ist das nicht mehr so

    • Siehe den Claude-Code-Performance-Tracker von marginlab.ai
    • Ich nutze Codex 5.4 xhigh. Die Kommunikation ist holprig, aber es erledigt die Arbeit
    • Ich habe Aussagen wie „das Modell ist dümmer geworden“ auch nie geglaubt, aber diese Woche muss ich es anerkennen. Opus tut sich schwerer als Sonnet

  • Es wirkt, als würde Anthropic fast jede Woche dieselbe Funktion unter neuem Namen veröffentlichen

    • Das Management hat letzte Woche wohl alle Projekte gestrichen und setzt diesmal voll auf Routines
      Das DevOps-Team hat angekündigt, den Routines Hub zu zentralisieren. Wer nicht mithält, wird ersetzt
    • Es gibt schon Witze wie: „Nach 7 Tagen fällt es eh aus dem Kontextfenster …“
    • Vielleicht ist das die Definition von Vibecoding über mehrere Sessions hinweg
    • Nächste Woche landen dann wohl wieder irgendwelche still kaputtgegangenen Funktionen als GitHub-Issues
      Sonnet 4.6 hat heute völlig absurde Antworten geliefert, das war enttäuschend. Ich werde Opus 4.6 noch einmal ausprobieren
    • Es kommt sogar oft vor, dass neue Namen mit Funktionen kollidieren, die ich schon gebaut habe. Ich hätte mir „dispatch“ als Marke sichern sollen

  • Es gibt Gerüchte über eine kürzliche Reduzierung der Claude-Code-Nutzungslimits
    (relevanter Link)
    Unter solchen Einschränkungen ist fraglich, ob autonome Tools überhaupt zuverlässig funktionieren können

    • Nach Gesprächen mit Freunden scheint die eigentliche Ursache die Einführung des 1M-Token-Kontextfensters zu sein
      Anfangs lieferte das erstaunliche Ergebnisse, danach stieg aber die Last und seitdem wird ständig nachjustiert
      Der Modus „High“ entspricht faktisch dem früheren „Medium“, und die echte Hochleistung ist nur noch über versteckte Einstellungen erreichbar
      Ich finde, Nutzer sollten die Größe des Kontextfensters selbst anpassen können
      Verwandte Links: HN-Diskussion, Lösung per Versions-Downgrade
    • Der aktuelle AI-Wettbewerb wirkt wie ein Schuldenspiel. Irgendjemand wird am Ende den Preis dafür zahlen
    • Jetzt scheinen die Kommentare wiederhergestellt zu sein
    • Die Limits sind offenbar real: Artikel auf ghacks.net

  • Wenn Rechenressourcen knapp sind, ist es seltsam, noch mehr Automatisierungsfunktionen zu veröffentlichen

    • Vermutlich soll damit Load Forecasting erleichtert werden. Vielleicht will man Ausführung in die Nacht verlagern und Last verteilen
    • Im Kern geht es aber um stärkeren Lock-in. Die Strategie zielt auf Integrationen ab, die sich schwer zurückbauen lassen
    • Max-Konten enthalten 15 Ausführungen pro Tag, alles darüber wird zusätzlich berechnet
    • Es scheint weniger um bloßes Nutzungsvolumen zu gehen als um strategische Nutzungsmuster. Logs aus dem Coding sind deutlich wertvoller
    • Letztlich ist das eine Methode, Nutzer im eigenen Ökosystem zu halten

  • Ich glaube, wir stehen gerade am Anfang des AI-Cloud-Zeitalters
    Der Trend geht dahin, fortgeschrittene Services auf die Modelle aufzusetzen und über Lock-in Gewinne abzusichern

  • Ich habe früher mit der claude-code-action GitHub Action PR-Reviews automatisiert
    In geforkten Repositories funktionierte das aber nicht, deshalb musste ich es selbst anpassen
    Die Funktion Routines scheint dieses Problem lösen zu können
    Allerdings sind 15 automatische Ausführungen pro Tag viel zu wenig. Im OpenWrt-Projekt kommen täglich 20 PRs rein, da lässt sich nicht alles abdecken
    Es braucht außerdem eine Funktion, um nach Korrekturen erneut zu prüfen
    Eine Erhöhung des täglichen Ausführungslimits oder eine 7-Tage-Übertragung wäre hilfreich
    Zweimal ist mir außerdem ein Bug begegnet, bei dem sich das Fenster beim Bearbeiten einer Routine geschlossen hat

  • Man kann Claude Code im Autopilot-Modus laufen lassen.
    Das Konzept ist, Routinen zu definieren, die auf Zeitpläne, API-Trigger und GitHub-Events reagieren
    Wie soll man das nennen? „Software Engineering“? „Programmierung“?

    • Das ist nur Agenten-Konfiguration, nicht etwas, das man ernsthaft Programmierung nennen würde
    • „openclawing“ passt besser
    • Jemand hat „promptramming“ vorgeschlagen
    • „vibe coding“ ist auch ein brauchbarer Kandidat
    • Andere meinen, man solle es einfach „gramming“ nennen

  • Ich nutze die Funktion schon seit einer ganzen Weile, damals hieß sie noch „Scheduled“
    Es gab Bugs, aber inzwischen ist sie stabil
    Ich habe sie unter anderem so eingesetzt

    1. Einen Slack-Feedback-Kanal überwachen, automatisch Issues anlegen und einfache Dinge direkt beheben, danach mit einem PR-Link antworten
    2. Für Aufgaben außerhalb des Codes einen Tagesbericht erzeugen, der GitHub-, Slack- und E-Mail-Aktivitäten zusammenfasst
      Ich habe das auch mit CoWork versucht, aber der GitHub-Connector von Claude Code war deutlich präziser
      Wenn es zuverlässig läuft, ist es ein ziemlich nützliches Automatisierungstool