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Vibe Coding mit Claude Code ist eine umfassende Kursreihe zur KI-gestützten Programmierung, die von den Grundlagen des Agentic Coding bis zur Entwicklung vollständiger KI-Anwendungen führt.
Teilnehmende erlernen die praktische Anwendung von Claude Code in verschiedenen Entwicklungsumgebungen – im Terminal, als VS Code Extension sowie in modernen Editoren wie Cursor und Windsurf – und nutzen lokale Modelle über Ollama und alternative KI-Modelle. Die Reihe vermittelt zentrale Konzepte wie die Unterschiede zwischen Vibe Coding und Agentic Coding, CLI-Commands, Memory-Management und Agent-Teams und demonstriert diese anhand konkreter Projekte wie interaktiver Kalender, Simulationen und Web-Anwendungen.
Aufbauend auf diesen Grundlagen erwerben Teilnehmende fundierte Kenntnisse in der Integration von Claude-Modellen über die Anthropic-API sowie in der Entwicklung funktionaler Chatoberflächen mit Python, tkinter und PyQT. Behandelt werden zudem Context Engineering, API-Management, die Erweiterung um intelligente Funktionen durch Streaming und Sessionverwaltung sowie die Anbindung verschiedener Language Models über OpenRouter und Ollama.
Die Kursreihe vermittelt damit das notwendige Wissen, um End-to-End-KI-Lösungen zu orchestrieren, automatisierte Workflows zu implementieren und Projektergebnisse nahtlos in Produktivumgebungen zu deployen.
| Vibe Coding trifft Claude Code: Einführung | 00:49 |
| Claude Code Arbeitsumgebung: Setup, API und CLI-Grundlagen | 00:39 |
| Theorie: Was ist Claude Code und was versteht man unter Agentic Coding? | 04:26 |
| Theorie: Vibe Coding vs. Agentic Coding – Konzepte und Unterschiede | 05:41 |
| Claude Code im Terminal installieren und einrichten | 05:27 |
| Claude Code im Terminal von VS Code verwenden | 05:50 |
| Zugriff auf das Dateisystem mit Claude Code | 03:47 |
| Claude Code als VS Code Extension: Überblick | 05:03 |
| Claude Code als VS Code Extension: Einen interaktiven Monatskalender erstellen | 03:16 |
| Claude Code in Cursor nutzen: Einen Vogelschwarm simulieren | 07:01 |
| Claude Code in Windsurf nutzen: Ein neuronales Netzwerk simulieren | 04:44 |
| Claude Modelle in Google Antigravity nutzen: Eine Trainer-Webseite programmieren | 06:04 |
| Claude Modelle in OpenCode nutzen: Eine Schneeflocken-Simulation erstellen | 05:42 |
| Lokale Modelle über Ollama in Claude Code einbinden und verwenden | 04:41 |
| GLM 5 in Claude Code einsetzen: Eine Materialsimulation erstellen | 04:42 |
| Claude Code Kernkonzepte: CLI, Memory und Agent-Teams | 00:41 |
| CLI Commands in VS Code kennenlernen | 07:10 |
| Übersicht der wichtigsten CLI Commands | 04:05 |
| Processing Labels im Überblick | 03:13 |
| Projekt: Hotelgäste mit Machine Learning Modellen prognostizieren | 03:55 |
| CLAUDE.md und Memory verstehen und einsetzen | 06:26 |
| Explorative Datenanalyse (EDA) durchführen | 06:40 |
| Ein Machine Learning Skript erstellen lassen | 06:06 |
| Ergebnisse der Analyse auswerten | 06:21 |
| Ein interaktives Dashboard programmieren lassen | 04:52 |
| Agent Skills nutzen und eine Präsentation generieren | 04:29 |
| Die generierte Präsentation analysieren | 04:08 |
| Was sind Subagenten und wofür werden sie eingesetzt? | 03:40 |
| Einen Subagent für LSTM Netzwerke erstellen | 04:50 |
| Das LSTM Modell trainieren und auswerten | 05:48 |
| Was sind Agent Teams und wie funktionieren sie? | 04:11 |
| Agent Teams erstellen und einsetzen | 02:55 |
| Was ist MCP und wie wird ein Notion MCP Server angebunden? | 05:24 |
| Projektergebnisse über den Gmail MCP Server versenden | 02:45 |
| Claude Code Projekt – Überblick und Ziele zum Projektstart | 00:26 |
| Claude Code Projekt: Interaktive Chat-Oberfläche mit Anthropic-API entwickeln | 03:35 |
| Context Engineering: CLAUDE.md Dateien und Skills als Vorbereitung | 06:45 |
| Claude Code Projektstart und die Anthropic Console kennenlernen | 03:19 |
| Claude Modelle und die Messages API im Überblick | 02:24 |
| Was ist tkinter? | 01:27 |
| Code Grundlage mit der Claude API und dem Python SDK | 04:24 |
| Das Grundgerüst der tkinter Oberfläche erstellen | 03:22 |
| Einen API Key in der Claude Console generieren und integrieren | 03:41 |
| Claude Modelle integrieren und den Chat anbinden | 02:49 |
| Automatische API Key Speicherung und eine Chat Löschfunktion einbauen | 03:24 |
| Markdown Format, scrollbare Leisten und eine Shortcut Funktion hinzufügen | 04:40 |
| Streaming Nachrichten aktivieren | 01:56 |
| Chatverlauf und Sessionverwaltung implementieren | 02:58 |
| Vibe Coding Projekt: Intelligente Funktionen hinzufügen – Einführung | 00:59 |
| Modellparameter hinzufügen und konfigurieren | 03:07 |
| System-Prompts erstellen: Steuerung und Optimierung von Claude-Modellen | 03:57 |
| System-Prompts erstellen: Integration und Vorlagen in Chat-Oberflächen | 02:21 |
| Data Science Code mit der Programmiersprache R | 03:04 |
| Webbrowsing in die Chatoberfläche integrieren | 03:24 |
| Erweitertes Nachdenken als Funktion hinzufügen | 03:45 |
| Geschätzten Tokenverbrauch und Kosten anzeigen lassen | 04:41 |
| Multimodalität über Bilduploads ermöglichen | 04:21 |
| Datensätze hochladen und auswerten lassen | 03:00 |
| Dark Mode und White-Theme Schalter | 02:42 |
| Letzter Feinschliff an der Chatoberfläche | 02:44 |
| Den fertigen Code gemeinsam austesten | 03:28 |
| Abschlussanalyse mit Claude Desktop und GitHub Copilot | 02:20 |
| Vibe Coding Projekt: Neues Design und neue Modelle – Einführung | 00:48 |
| Warum PyQT als Framework? | 05:50 |
| Eine neue interaktive Chatoberfläche mit PyQT vibe coden lassen | 05:28 |
| Die Chatoberflächen von PyQT und tkinter im Vergleich | 04:16 |
| Die CLAUDE.md über den init-Befehl generieren lassen | 02:50 |
| Eine neue Chatoberfläche mit HTML und CSS vibe coden lassen | 06:35 |
| OpenRouter einbinden um neue Modelle einzuarbeiten | 04:04 |
| Die OpenRouter Integration austesten | 05:36 |
| Was ist Ollama? | 04:55 |
| Ollama in die Chatoberfläche implementieren | 05:31 |
| Die Ollama Integration austesten | 04:09 |