# Anthropic erklärt den KI-gestützten Review-Prozess von Claude Code

> Das Team will die meisten Änderungen mit höchstens einem menschlichen Reviewer zusammenführen. Zugleich räumt es ungelöste Risiken und fehlende Schutzmaßnahmen ein.

Oossa · 2026-10-29 · https://oossa.com/de/anthropic-outlines-claude-code-s-ai-led-review-process

Anthropic zufolge schreibt Claude Code inzwischen rund 90 % seines eigenen Codes. Deshalb ändert das Team, wie es diese Arbeit überprüft. In einem Beitrag beschreiben Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt und Qing Wang das Ziel: Die meisten Pull Requests sollen mit höchstens einer beteiligten Person zusammengeführt werden – dabei kann es sich auch um die Person handeln, die die Änderung geschrieben hat –, ohne dass es dadurch mehr Rücknahmen oder Zwischenfälle gibt.

Laut dem Team müssen Reviewer nicht das gesamte mentale Modell von Claude Code verinnerlicht haben. Stattdessen bitten sie Claude, den Teil der Codebasis zu erklären, den sie verstehen müssen. Dieser Ansatz stieß in einer Diskussion auf Hacker News auf Kritik: Kommentierende fragten, ob sich bei einer Abhängigkeit von KI-Erklärungen überhaupt noch jemand in der Lage sehe, einen Fehler zu beheben, wenn das Verständnis des Modells falsch sei.

## So funktionieren die Prüfstufen

Ein Klassifikator ordnet jede Änderung anhand der Änderung selbst einer Risikostufe zu – nicht anhand der Person, die sie verfasst hat. Zu Änderungen mit geringem Risiko zählen Dokumentation, Texte und Ergänzungen hinter einem Feature-Flag; sie können ohne menschliche Freigabe durchgehen. Änderungen mit mittlerem Risiko, etwa an Caching, dem Auto-Updater und System-Prompts, benötigen eine menschliche Freigabe. Die Freigabe durch einen Agenten zählt nicht als menschliche Freigabe. Die Person, die eine Änderung angestoßen hat, kann jedoch als erforderlicher Reviewer gelten.

Auch der Prüfprozess selbst kann scheitern: Agenten setzen Rückmeldungen um, die ein Mensch vielleicht ignorieren würde. Anthropic berichtet von einem Pull Request, der über Nacht mehr als 50 Prüfrunden mit Korrekturen durchlief, bevor der Autor den Prozess stoppte. Das Team sagt, es habe die Zahl der Runden begrenzt, nachdem es festgestellt hatte, dass noch mehr Prüfungen die Ergebnisse verschlechterten. Außerdem stellte es fest, dass etwa 59 % des in späteren Runden beanstandeten Codes bereits vorhanden waren, als der Reviewer den Code zum ersten Mal prüfte.

## Was noch unklar ist

Ein weiteres Beispiel aus dem öffentlichen Repository von Claude Code zeigt die Grenzen automatisch erzeugter Erklärungen. Im August hieß es in einer von Claude verfassten Antwort, Issues seien wegen Inaktivität geschlossen worden, obwohl Angaben fehlten, die zur Reproduktion eines Problems nötig waren. Die Regeln des Repositorys erlauben jedoch, Issues nach 14 Tagen mit dem Status „stale“ und weiteren 14 Tagen zu schließen. Ausgenommen sind Issues mit mindestens 10 Upvotes. Ein Entwickler zählte mehr als 6.000 Issues, die als mit Reproduktionsschritten versehen gekennzeichnet waren, aber dennoch wegen Inaktivität geschlossen blieben. Auch der Vorschlag in der Antwort, einen Kommentar zu hinterlassen, um ein Issue wieder zu öffnen, stieß auf ein Problem: Nach sieben Tagen werden geschlossene Issues durch den Workflow gesperrt.

Anthropic zufolge gibt es bislang keine Notfallmechanismen, die strengere Freigabeanforderungen auslösen, wenn sich die Kennzahlen des Review-Prozesses verschlechtern. Das Produkt Code Review ist allgemein in den Tarifen Team und Enterprise verfügbar. Die GitHub Action für Sicherheitsprüfungen ist Open Source. In der README steht jedoch, dass sie nicht gegen Prompt-Injection-Angriffe gehärtet ist und nur vertrauenswürdige Pull Requests prüfen sollte.

## Die Fakten

- Anthropic zufolge schreibt Claude rund 90 % des Codes von Claude Code.
- Das Team berichtete von einem Pull Request, der über Nacht mehr als 50 Prüf- und Korrekturrunden durchlief.
- Laut Anthropic waren etwa 59 % des in späteren Prüfrunden beanstandeten Codes schon bei der ersten Prüfung durch den Reviewer vorhanden.
- Code Review ist allgemein in den Tarifen Team und Enterprise von Anthropic verfügbar.

## Warum es wichtig ist

Für Teams, die KI-gestützte Code-Reviews erwägen, zeigt Anthropics Verfahren: Änderungen mit geringem Risiko können ohne menschliche Freigabe zusammengeführt werden, während Änderungen mit mittlerem Risiko weiterhin eine menschliche Freigabe benötigen. Das Unternehmen sagt, es habe keine Notfallmechanismen eingerichtet, die bei schlechteren Review-Kennzahlen strengere Freigaben verlangen. Der Beitrag macht daher nicht deutlich, wie das Verfahren reagieren würde, wenn seine Schutzmaßnahmen versagen.

## Quellen und Referenzen

1. [Anthropic Says Nobody Needs a Mental Model of Claude Code. Practitioners Are Testing That](https://www.infoq.com/news/2026/10/anthropic-code-review/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-29

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-29