Der Claude Code-Leitfaden für Startups
Wie schnell wachsende Startups Claude Code nutzen, um Produkte auszuliefern – fünf Arbeitsprinzipien aus Interviews mit mehr als einem Dutzend Unternehmen.
KI-Natives an der Spitze der Innovation
Wenn Sie einen Blick in die Zukunft der Arbeit werfen möchten, fragen Sie Startups, wie sie heute arbeiten. Das haben wir getan.
Wir haben mit mehr als einem Dutzend schnell wachsender Startups darüber gesprochen, wie sie agentische Coding-Tools nutzen, um Produkte zu entwickeln und ihre Unternehmen zu skalieren. Diese Startups ändern die Regeln dafür, wer entwickeln darf, was ausgemustert wird und wie man einen Flywheel-Effekt zwischen Arbeitsweise und Produkt erzeugt.
Und sie liefern Ergebnisse wie Unternehmen, die zehnmal so groß sind wie sie.
In diesem Leitfaden werden wir uns mit den einzigartigen Deployments dieser Unternehmen beschäftigen, um die Regeln zu erfahren, die sie befolgen, um schnell zu liefern und ihren Wettbewerbsvorteil zu erhalten.
Dabei beginnen wir auch damit, eine Antwort auf die Frage zu finden: Wie würde es aussehen, wenn ein Unternehmen seinen Produktentwicklungszyklus von Grund auf mit Claude Code aufbaut?
Artemis Security
Cainex
Clay
ClickHouse
Commure
Crosby
Emergent
Harvey
Heidi
Higgsfield
Omni
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Translucent
ZingageAgentic Coding senkt die Einstiegshürde für nicht-technische Mitarbeiter bei der Produktentwicklung. Mit Claude Code lassen sich funktionsfähige Features entwickeln, ohne dass dazu eine Programmiersprache oder eine IDE beherrscht werden muss.
"Not only were engineers shipping much more, but non-technical people (like me) were also suddenly shipping UI changes and other product improvements."Mads Lunau Liechti · co-founder, Parahelp
Für Startup-Gründer hat dies klare Vorteile. Zum einen haben sie nicht die Mitarbeiterzahl ihrer größeren Konkurrenten, also heißt es „alle müssen mit anpacken“. Doch Gründern geht es nicht nur um reine Arbeitskraft – diese nicht-technischen Teammitglieder bringen auch Fachwissen mit.
"Claude Code changed what it meant to be a lawyer at Crosby. The lawyers have the best product insights, because they are the users. It's been amazing to watch them cook."Ryan Daniels · co-founder and CEO, Crosby
Das Gleiche haben wir von Dr. Thomas Kelly, Mitgründer und CEO von Heidi, gehört.
"For us, Claude Code solved the broken telephone problem. The way a new idea used to move through a team was the person with the idea tells a PM, who tells a designer, who then tells an engineer… and inevitably the essence of the idea gets lost in that chain. By the time something shipped, it often didn't resemble what the person had in mind. And it took weeks. Claude Code collapses that chain. The person who actually understands the problem can ship a PR bringing in designers and engineers for the parts where their expertise matters."Dr. Thomas Kelly · co-founder and CEO, Heidi
Der Spruch „alle liefern aus“ macht sich gut in einem LinkedIn-Beitrag, aber wie funktioniert das in der Realität? Genehmigt das Marketing-Team Pull Requests? Arbeitet sich das Rechtsteam durch die Komplexität des Bisectings von sogenannten „flaky“ Tests?
Die Antwort, die wir erhalten haben, ist, dass es immer noch eine Arbeitsteilung gibt. Marketingfachleute konzentrieren sich immer noch auf das Marketing und Entwickler auf das Entwickeln. Aber der entscheidende erste Schritt von der Idee zum funktionierenden Prototyp – von 0 auf 1 – steht allen offen.
Wir haben auch gesehen, dass die effektivsten Startups Mechanismen schaffen, um diese Beiträge systemisch zu gestalten, anstatt sie dem Zufall oder individuellen Ambitionen zu überlassen.
Verbindungen herstellen
Es ist eine Sache, von den Mitarbeitern zu erwarten, dass sie KI nutzen, eine ganz andere, ihnen Zugang zu Claude Code und den benötigten Tools zu geben.
"We're actually not running away from [having non-technical employees contribute], we're going towards it. Our take is every role is becoming an engineering role because you can build software for it… so we hire people who are tinkerers, who are interested in building"Kareem Amin · co-founder and CEO, Clay
Bei Crosby hat das Team keine Anwälte zu Claude Code gebracht, sondern Claude Code zu den Anwälten, indem es Claude Code mit den Tools und Betriebssystemen verbunden hat, mit denen sie vertraut sind und täglich arbeiten.
Standup-Präsentationen
An einem gewissen Punkt muss es für Ideen die Möglichkeit einer Priorisierung geben, damit die organisatorischen Ressourcen dafür sorgen können, sie auf den Markt zu bringen. Dieser Weg ist für Produktmanager klar – das ist schließlich ihre Aufgabe –, für nichttechnische Mitarbeiter jedoch eher weniger.
Clay führt jedes Quartal Reviews durch, bei denen Prototypen berücksichtigt werden und in die formelle Roadmap aufgenommen werden können. So hat ein Mitglied des Go-to-Market-Teams bei Clay einen autonomen Agenten entwickelt, der Websites besucht, Formulare zur Lead-Erfassung ausfüllt, die Reaktionszeit misst, die Erfahrung bewertet und einen Performance-Bericht erstellt.
Omni verfügt über einen eigenen Slack-Kanal für mit Claude erstellte Prototypen, mit Beiträgen von allen, einschließlich der leitenden technischen Mitarbeiter. Das Unternehmen praktiziert auch das Gegenstück zu „alle liefern aus“, nämlich „alle sprechen mit Kunden“.
Even though engineers don't naturally gravitate toward customer calls, Omni deliberately puts them in front of customers because it closes the feedback loop faster.Chris Merrick · co-founder and CTO, Omni
Kompetenzen teilen
Der Unterschied zwischen „alle liefern aus“ und „stückweise“ kann sehr gering sein. Feature-Prototypen, egal von wem sie stammen, müssen in ein Produkt integriert werden, das sich wie ein zusammenhängendes Ganzes anfühlt. Hier können Skills, wiederverwendbare Anweisungsdateien, die die Standards und den Kontext des eigenen Teams kodieren, dafür sorgen, dass die Entwicklung auch bei zunehmender Demokratisierung des Prozesses weiterhin konsistent bleibt.
Jedes Teammitglied kann Produktkomponenten, Marketingmaterial oder Präsentationsunterlagen mit Claude Code entwerfen und dabei unser Designsystem als Referenz verwenden. Da KI, die das Produkt berührt, viel höhere Anforderungen erfüllen muss, hilft uns Claude Code, diese mit mehr Präzision zu erreichen", so Dr. Thomas Kelly bei Heidi.
Das Team kann zudem neue Entwickler und Mitarbeiter ohne technische Kenntnisse einarbeiten und schnell einsatzbereit machen.
"...we also have a GitHub repo of Claude Code skills which works as a shared knowledge base to quickly bootstrap a Claude Code session with known Emergent details like database [and data warehouse] location, some schema [information], overall company context….instead of trying to be perfect here, it is ok to live with slightly outdated context files as long as the agent can quickly verify and course correct."Mukund Jha · co-founder and CEO, Emergent
"Our engineers use Claude Code to spin up an in-house marketplace of specialized internal agents, organized by role, so engineering, delivery, and sales each get tools built for how they actually work."Jack O'Hara · founder and CEO, Translucent
Seit Beginn der industriellen Revolution versucht jedes Unternehmen, durch Technologie Effizienzgewinne zu erzielen. Diese Startups heben sich jedoch durch die Geschwindigkeit und die Tiefe ihrer Einführung ab.
Diese Gründer sind überzeugt, dass KI ein wesentlicher Bestandteil ihrer Mission ist. Viele geben an, dass Agenten die mechanischen 80 % übernehmen, sodass Engineers ihre Zeit für die Fälle aufwenden, die tatsächlich Urteilsvermögen erfordern.
"Everyone's racing to build AI products. Far fewer are rebuilding how their company actually runs. The second one is the bigger unlock. Artemis Security runs as an AI-native company, not a company that happens to use AI. This supercharges our velocity and allows us to help customers stop attacks at machine speed."Shachar Hirshberg · co-founder and CEO, Artemis Security
Insbesondere haben wir festgestellt, dass KI bei diesen Unternehmen stärker in die SDLC-Phasen integriert ist als bei anderen und dass mehr speziell entwickelte Agenten eingesetzt werden, die wiederkehrende Aufgaben durchgängig erledigen. Sehen wir uns ein paar Beispiele für beide an.
KI-native SDLCs
Viele dieser vorgestellten Startups haben Methoden implementiert, um das Onboarding ihrer Teams in ihre Prozesse für agentisches Coding zu beschleunigen. Mukund bei Emergent hat uns beispielsweise gesagt: „Am ersten Tag startet ein neuer Mitarbeiter sein gesamtes Dev-Setup, indem er Claude auf die richtige Markdown-Datei verweist. Wenn Claude während des Onboardings auf etwas stößt, das fehlerhaft oder veraltet ist, aktualisiert es diese Datei.”
Diese Engineers müssen schnell eingearbeitet werden, da diese Teams schnell liefern.
"Engineers here are orchestrating agent fleets, shipping fixes to production data problems the same day they're found, and running multiple PRs in flight simultaneously. One engineer ran a ~13-ticket initiative with Claude subagents in parallel, each owning a ticket and its PR."Tanay Tandon · CEO and founder, Commure
In diesen Unternehmen hilft Claude Code nicht nur bei der Erstellung von Code, sondern überprüft ihn auch. „Wir führen automatisierte Codeprüfungen anhand unserer geprüften technischen und Compliance-Frameworks durch, markieren kritische Probleme und leiten Änderungsvorschläge an die richtigen Prüfer weiter, bevor etwas veröffentlicht wird“, so Dr. Kelly von Heidi.
Einige dieser Unternehmen haben auch benutzerdefinierte Agenten für Codeprüfung, Tests und CI entwickelt. Diese Startups achten sehr auf Wachstumsschleifen, anstatt lediglich Code bereitzustellen.
„Mein Favorit unter den [Agenten] ist der ‚Translucent Code Reviewer‘, der sich über eine Änderung verteilt, sie aus verschiedenen Blickwinkeln überprüft und die Ergebnisse so zusammenfasst, wie es einer unserer Senior Engineers tun würde, aber schneller, als es eine einzelne Person könnte“, erklärt Translucent-Gründer Jack.
Clay „...hat einen Agenten entwickelt, der die Fehlertriage übernimmt, von der ersten Prüfung bis zum Vorschlagen von Codeänderungen für Korrekturen“, so Kareem.
This was most pronounced at ClickHouse, where co-founder and CTO Alexey Milovidov reported the database company had turned nearly every SDLC stage into an autonomous loop. Two purpose-built agents designed to fix flaky tests and find missing test coverage are now the #2 and #3 contributors to the ClickHouse repo. A separate family of agents handles operations, and the team uses Claude Code to build and iterate on those agents themselves.
Beschleunigung von Prozessen mit Agenten
Ein weiteres konstantes Muster war, dass diese Startups nicht nur agentische Schleifen in Claude Code nutzten, um ihre Entwicklungsbemühungen zu beschleunigen, sondern auch Agenten entwickelten, um wiederkehrende und oft mühsame Prozesse zu beschleunigen.
Dies war oft Routinearbeit, damit mehr Aufmerksamkeit auf den Wettbewerbsvorteil, die Kundenbeziehungen und das Umsatzwachstum gelegt werden konnte. Einer der häufigsten Prozesse, die Claude beschleunigt hat, war die Self-Service-Datenanalyse.
Fast jedes dieser Unternehmen hatte einen Prozess eingerichtet, um schnelle Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Daten – einschließlich unstrukturierter Daten – zu treffen, was das Pivotieren ermöglicht, das im Leben eines Startups so essenziell ist.
Clay hat beispielsweise einen internen Analyse-Agenten entwickelt, und Heidi verwendet Claude Code, um Kunden- und Klinikerfeedback sowie Nutzungsdaten zu kategorisieren und Signale zu ermitteln, die für Produkterkenntnisse wichtig sind.
Sowohl ClickHouse als auch Omni bieten Produkte an, die diese Art von KI-Datenanalyse enthalten – alles auf Basis von Claude.
Weitere Beispiele sind die Zusammenfassung tausender Rechtsdokumente mit Subagenten (Crosby), die Durchsicht von Daten zu Versicherungsfällen, um Anomalien über mehrere Standorte hinweg zu erkennen (Commure), und die kontinuierliche Analyse der Finanzdaten von Krankenhäusern auf Warnzeichen, die kein Analystenteam rechtzeitig erkennen könnte (Translucent).
Diese Regel folgt zwingend aus Regel 2: Routinearbeiten automatisieren. Prozesse können nur dann automatisiert werden, wenn man über zuverlässige Methoden zur Überwachung und Überprüfung des Ergebnisses verfügt.
Artemis Security co-founder Dan Shiebler said their increased deployment speed only works…"because we've invested deeply in testing infrastructure, codebase organization, and team knowledge systems that let agents ship end to end. This is the flywheel we've built with Claude: structure your codebase, knowledge base, and team the right way, and every contribution compounds."Dan Shiebler · co-founder, Artemis Security
"Early on we gave Claude full autonomy and it did what AI does. It shipped plausible code fast. The problem was it drifted from our architecture in ways that looked right but weren't. So we…wrote down every invariant. How we frame problems. What has to be true no matter what. How to prove something works instead of trusting a confident answer. 567 lines of how this team thinks."Victor Hunt · co-founder and CEO, Zingage
Mit anderen Worten: Bei keinem dieser Startups lassen Agenten Code in den Main-Branch mergen und hoffen dann einfach, dass alles gutgeht. Viele von ihnen sind in stark regulierten Branchen tätig und brauchen deshalb robuste Governance-Frameworks. Cainex ist ein besonders anschauliches Beispiel dafür, wie Agenten mit deterministischen Prüfungen kombiniert werden, um Krankenakten zu lesen und Codes zu generieren, die die Krankenhausabrechnung steuern.
"In medical coding, a wrong code isn't a typo. It's a billing and compliance event. That one fact governs how we build."Uriah Israel · co-founder and CTO, Cainex
„Hier ist die Schleife, die Claude Code für uns ausführt. Wir verarbeiten einen Batch mit einem Agenten, und unsere Auditoren kontrollieren das Ergebnis in einer internen App. Sie sehen nicht nur die Codes. Sie sehen die Argumentation des Modells und geben ihre Kommentare zu beiden ab.... Alles ist versioniert und prüfbar“, erklärt er.
„Dann übernimmt Claude Code. Es liest die ursprünglichen Prognosen sowie alle Korrekturen und Kommentare direkt aus der Datenbank aus. Da jede Korrektur nach der Art des betroffenen Codes gekennzeichnet wird, weiß Claude Code, ob es sich um ein Diagnoseproblem, ein Verfahrensproblem oder eine andere Kategorie handelt, und kann direkt die Richtlinien für diese spezifische Codierungsart prüfen.
Danach sucht es nach dem Teil der Anweisungen des Agenten, der den Fehler verursacht hat, und überarbeitet ihn oder erstellt neue Leitlinien, wenn der Fall wirklich neu ist. Jede Änderung wird auf Basis eines versionierten Anweisungssatzes vorgenommen und anhand der fehlgeschlagenen Datensätze getestet. Die Regel, die wir durchsetzen, lautet „Das Prinzip korrigieren, nicht das Beispiel“, fährt er fort.
„Dann der Backtest. Da ein Datensatz mehrere akzeptable Codierungen haben kann, handelt es sich nicht um einen String-Match. Die Überprüfung kombiniert eine semantische Übereinstimmung mit unseren akzeptierten Sets mit einer Bewertung, die fragt: „Handelt es sich hier um einen echten Fehler oder nur um einen anderen zulässigen Weg?“ Claude Code fügt dabei seine eigenen Vergleiche hinzu.
Es führt die Kandidatenänderung anhand eines Referenzdatensatzes sowie zufälliger Stichproben aus und zeigt alle Regressionen auf, bevor etwas ausgeliefert wird. Zurück kommt eine kurze Liste: Änderungsvorschläge, die Datensätze, die es nicht zuordnen konnte, und Fragen, die beantwortet werden sollen. Entwickler verbringen ihre Zeit mit wirklich schwierigen Fällen und nicht mit den mechanischen 80 %", erklärt er.
Es gibt viele allgemeine Erkenntnisse, die Gründer aus diesem spezifischen Workflow für die Abrechnung im Gesundheitswesen ziehen können.
Cainex setzt beispielsweise Fachexperten ein, die Claudes Argumentation regelmäßig überprüfen und lenken und sicherstellen, dass diese Anleitung Teil einer Selbstverbesserungsschleife wird. Diese Experten sind jedoch nicht da, um ein Beispiel nach dem anderen zu korrigieren, sondern ihre Anleitung wird als Teil einer Feedbackschleife zur Selbstverbesserung genutzt. Laut Uriah muss man das Prinzip korrigieren, nicht das Beispiel.
Die andere Erkenntnis ist die Sorgfalt, die auf die Pflege eines starken „Golden Sets“ zur Evaluierung verwendet wird, also einer Gruppe verifizierter Frage-Antwort-Paare, die das Team zur Überprüfung der Genauigkeit des Agenten nutzt. Jedes Startup sollte mehrere Evaluierungssets für seine wichtigsten Anwendungsfälle pflegen und diese regelmäßig aktualisieren, um Abweichungen zu vermeiden und zukünftige Modelle zu bewerten.
"[Claude Code has] also transformed how we manage model velocity. New video and image models arrive constantly. Each requires new skills, evaluations, routing logic, and production testing before deployment. Claude Code has compressed that cycle from days to hours, allowing us to identify issues in production and deploy fixes in the same session….When you're competing against companies with 10x the headcount, that kind of leverage changes everything."Alex Mashrabov · co-founder and CEO, Higgsfield
Der letzte Punkt, den Uriah anführt, ist, dass dieser Prozess mit einigem Aufwand verbunden sein kann. „Es hat nicht so sauber angefangen. Unsere erste Version war überangepasst. In dieser Version wurden Dinge „behhoben“, indem der spezifische Fall kodiert wurde. Wir haben so Patches gesammelt, anstatt intelligenter zu werden. Wir haben den Ansatz geändert, um allgemeine Prinzipien durchzusetzen und zu begrenzen, wie viele Details überhaupt in eine Änderung einfließen können.“
Viele dieser KI-nativen Startups befinden sich in einem Zustand der ständigen Neuausrichtung.
KI steht oft im Mittelpunkt dessen, was sie entwickeln, aber auch dessen, wie sie es entwickeln. Da sich die Leistungsfähigkeit der Modelle ständig weiterentwickelt, wurden bahnbrechende Funktionen und kritische Grundstrukturen verworfen, sobald sie zu versunkenen Kosten wurden. Viele dieser Unternehmen sahen diesen ständigen Neuaufbau als Teil ihres Wettbewerbsvorteils.
„Bei Clay bedeutet das, dass wir etwas entwickeln, das dann erneut entwickelt und dann noch einmal entwickelt wird. Und dann, wenn wir es zum vierten Mal entwickeln, wissen wir alles, was wir brauchen, um richtig vorzugehen. Und deshalb werfen wir Dinge nicht unbedingt weg. Wir bauen sie einfach neu auf: dieses Mal mit mehr Klarheit“, erklärt Kareem.
„Ein Rebuild ist nicht abgeschlossen, wenn der neue Pfad verfügbar ist. Es ist erledigt, wenn der alte Pfad nicht mehr existiert. Teardown hat die Priorisierungsdebatte immer verloren: Es ist mühsam und bietet keine neuen Features“, sagt Commure-Mitgründer Tanay. „Jetzt ruft ein Entwickler von Commure einfach einen Claude-Skill auf, der in etwa lautet: „Öffne für jedes Feature Flag, das bereits für alle ausgerollt wurde, einen PR, der es samt dem zugehörigen Code entfernt.“ Dann prüft der Entwickler die Rückmeldung. Migrationen, die früher viele Entwicklungszyklen erforderten, sind jetzt ein Plan und ein Fanout, die in wenigen Stunden erledigt sind.”
Jeder verknüpfte Worktree ist ein gewöhnliches Verzeichnis mit einem eigenen ausgecheckten Zweig; alle drei teilen sich den gleichen .git-Objektspeicher innerhalb von acme-web.
Kareem erklärt zudem, dass der Wettbewerbsvorteil von Clay unter anderem daraus entsteht, dass sich das Unternehmen ständig neu aufbaut, weiterentwickelt und Schleifen zur Selbstverbesserung schafft.
„Ich glaube, der Wettbewerbsvorteil für jedes Unternehmen besteht derzeit darin, dass es sich selbst verbessern muss.“ Clay ist also eine selbstlernende Umsatzmaschine. Je mehr man dies also verwendet, desto besser weiß man, wer die besten Kunden sind, was man sagen sollte, was funktioniert hat, was nicht – und das ändert sich im Laufe der Zeit", erklärt er. „In diesem Wettbewerb geht es wirklich darum, wer die Distribution am schnellsten erreicht… damit man jedem [Kunden] helfen und sich so selbst verbessern kann.“
Auf dem Code with Claude-Event im Mai 2026 sprach Niko Grupen, Head of Applied KI bei Harvey, darüber, wie jede neue Welle von Modellfunktionen – emergentes Reasoning, agentische Automatisierung, Planung und Orchestrierung – eine vollständige Neugestaltung der Plattform erforderte.
"If you asked me six months ago what our architecture looks like, I'd give a fundamentally different answer from what it looks like today. If we hadn't been willing to say 'Hey, we need to scrap this and go agent native' we simply could not have these capabilities in our platform right now."Niko Grupen · Head of Applied AI, Harvey
Viele dieser Startups haben ein wichtiges Flywheel im Zentrum ihres Entwicklungsprozesses. Die Entwicklung mit KI hilft ihnen, mit KI bahnbrechende Produkte zu entwickeln.
Wenn Entwickler ihre agentischen Coding-Praktiken weiterentwickeln, haben sie ein besseres Verständnis für die Fähigkeiten des Modells und gewinnen Einblicke, wie sich das Design von Harnesses an der technologischen Spitze weiterentwickelt. Sie können diese Inspiration dann in ihren eigenen Agenten und Produkten nutzen.
„Wir haben uns vom Datei- vs. Embedding-Ansatz von [Anthropic] inspirieren lassen, der uns dazu ermutigt hat, die Dinge in unserem eigenen Produkt einfach zu halten. „Wir haben eine Menge Komplexität vermieden, die durch eine RAG-Pipeline entstanden wäre“, erklärt Chris von Omni. „Wir haben auch gesehen, wie das Harness von Claude Code es Benutzern ermöglicht, verschiedene Aufgaben parallel zu erledigen, und haben einige dieser Konzepte in unsere eigene Benutzeroberfläche übernommen.“
Außerdem hilft es ihnen, die eigene Produktleistung im Blick zu behalten.
„Da unser App-Builder auch im Hintergrund Anthropic-Modelle verwendet, können wir, wenn wir ein Verhalten bei unserem Produkt feststellen, schnell lokal über Claude Code debuggen, um festzustellen, ob es sich um das Modellverhalten oder ein Harness-Problem handelt. Dies hat enorm dazu beigetragen, unsere Prüfzyklen zu verbessern“, so Mukund von Emergent.
Das Muster, das wir immer wieder gehört haben, lautete, einen internen Agenten mit Claude Code zu erstellen, intern zu nutzen (Dogfooding) und je nach Reaktion zu einem kundenorientierten Produkt weiterzuentwickeln, oft unter Verwendung der Claude API, des SDK oder von Claude Managed Agents.
„Wir haben [in unserem Produkt] unsere eigenen KI-Agenten erstellt, mit denen die Teams direkt interagieren, u. a. einen Agenten in der SQL-Konsole und einen KI-gestützten SRE. Wir verwenden Claude Code, um diese Agenten selbst zu entwickeln und weiterzuentwickeln. Die Tools, die die KI-Erfahrungen unserer Kunden unterstützen, werden teilweise mit KI entwickelt", so Alexey von ClickHouse.
Die Checkliste
Dieser Leitfaden hat viele Themen behandelt. Hier sehen Sie die wichtigsten Tipps auf einer Seite zusammengefasst:
Startups an der vordersten Front entwickeln an der vordersten Front
Diese Erkenntnisse stammen von Fachkollegen, die an der vordersten Front entwickeln. Wir hoffen, dass sie für Sie praxisnah und umsetzbar sind. Die Claude Startup-Community ist eine ständige Quelle für Inspiration, Best Practices und Ratschläge. Sie können dieser Community wie folgt beitreten:
- Startup-Newsletter abonnieren und am Startup-Programm teilnehmen.
- Anstehende Claude Code-Webinare vormerken.
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- Unternehmen in der Frühphase können sich auch für das Programm „Claude for Startups“ bewerben, um Gutschriften und Unterstützung zu erhalten.