Anthropic Hackathon-Gewinner kostenloses Teilen von Claude Code All-in-One-Konfiguration: 13 Agents, 40+ Fähigkeiten, 31 Befehle vollständig veröffentlicht

Entwickler Affaan Mustafa hat nach dem Gewinn beim Hackathon von Anthropic alle seine während der 10-monatigen Produktentwicklung gesammelten Claude Code-Einstellungen in ein Open-Source-Paket namens „everything-claude-code“ zusammengestellt und unentgeltlich auf GitHub veröffentlicht. Dieses enthält 13 spezialisierte Agenten, über 40 Skill-Module, 31 Befehle, AgentShield Sicherheitsprüfer und mehr, und wird hier mit Ihnen geteilt.
(Frühere Hinweise: Clawdbot ist eine Legende – ein 24/7 KI-Haushaltsmanager, der Mac mini ausverkauft hat)
(Hintergrund: Vorsicht! Unsachgemäße Konfiguration von Clawdbot kann schwerwiegende Sicherheitslücken bergen: Nutzer haben verschlüsselte Wallets verloren)

Inhaltsverzeichnis

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• Fünf Modulebenen, die den vollständigen Workflow von Sicherheitsüberprüfung bis automatischem Lernen abdecken
• Das Vorhandensein des AgentShield Sicherheitsprüfers
• Die Konfigurationskosten für KI-unterstützte Entwicklung sind höher als gedacht
• Dieses Paket ist ein Anfang, kein Endpunkt

Der neueste Hackathon von Anthropic ist gerade vorbei. Nach jedem Wettbewerb konzentrieren sich Community-Diskussionen meist auf die technischen Highlights der Gewinnerprojekte oder auf neue Aufgabenstellungen von Anthropic. Doch dieser Artikel möchte etwas mit langfristigem Wert teilen: den Sieger Affaan Mustafa, der alle seine während der 10-monatigen Produktentwicklung gesammelten Claude Code-Einstellungen in ein direkt installierbares Open-Source-Paket namens „everything-claude-code“ gepackt und uneigennützig auf GitHub veröffentlicht hat.

Bis zum Zeitpunkt des Schreibens hat dieses Repository über 49.000 Sterne und 6.200 Forks gesammelt. Diese Zahlen spiegeln nicht nur das Interesse der Community an den Tools wider, sondern auch einen echten, langfristigen Schmerzpunkt im Bereich der KI-gestützten Entwicklung: Das richtige Konfigurieren von Claude Code in realen Arbeitssituationen ist alles andere als einfach. Im Folgenden erfahren Sie schnell die wichtigsten Merkmale dieser Konfiguration.

Fünf Modulebenen, die den vollständigen Workflow von Sicherheitsüberprüfung bis automatischem Lernen abdecken

Das gesamte Paket ist in fünf Kernschichten organisiert, die klar voneinander abgegrenzt sind:

Agenten (Agents): 13 spezialisierte Sub-Agenten, die jeweils eigene Aufgaben übernehmen. Dazu gehören Planer, Architekten, TDD-Coaches, Code-Reviewer, Sicherheitsprüfer, Fehlerbehebung, End-to-End-Testausführer, Refactoring-Tools, Dokumentenaktualisierer sowie sprachspezifische Prüfer für Go, Python und Datenbanken.

Jeder Agent ist so gestaltet, dass er eine delegierte Aufgabe übernimmt, anstatt alle Arbeiten vom Haupt-Agent erledigen zu lassen. Dieses Design steht im Zusammenhang mit den Grenzen großer Sprachmodelle bei „breiten, aber nicht tiefgehenden“ Aufgaben.

Skill-Module (Skills): Über 40 Workflow-Definitionen, kategorisiert nach Sprache und Anwendungsfall. Für TypeScript, Python, Go, Java, C++, Django, Spring Boot gibt es entsprechende Musteranleitungen. Sicherheits-, Test-, Deployment-, API-Design- und Datenbank-Migrationsrichtlinien sind klar geregelt.

Besonders erwähnenswert sind fortgeschrittene Skill-Module wie „kostenbewusste LLM-Pipeline“ und „Content-Hash-Caching-Mode“, die zeigen, dass diese Konfiguration über reine Entwicklungsassistenz hinausgeht und in die Produktentwicklung mit KI hineinreicht.

Befehle (Commands): 31 Slash-Befehle, um häufig genutzte Workflows per Schritt auszulösen. /plan, /tdd, /code-review, /build-fix, /e2e sind die Grundbefehle. Neuere Versionen fügen Koordinationsbefehle wie /multi-plan, /multi-execute sowie lernbezogene Befehle wie /instinct-status, /evolve hinzu.

Hooks: Automatisierungsmechanismen basierend auf Triggern, die Dialogübergreifende Persistenz, Kontextkomprimierung und Musterextraktion verwalten. Diese sorgen dafür, dass KI den Kontext über längere Nutzung hinweg beibehält – ein oft übersehener, aber essenzieller Teil der Konfiguration.

Regeln (Rules): Immer gültige Kodierungsrichtlinien, aufgeteilt in allgemeine, TypeScript-, Python- und Go-Regeln. Sie umfassen Code-Stil, Git-Workflows, Teststandards und Sicherheitsanforderungen. Das Paket unterstützt Windows, macOS und Linux und erkennt automatisch Paketmanager wie npm, pnpm, yarn und bun.

Das Vorhandensein des AgentShield Sicherheitsprüfers

Unter den vielen Modulen sind drei besonders erwähnenswert, da sie mehr als nur Funktionen darstellen, sondern eine klare Haltung zur KI-gestützten Entwicklung widerspiegeln.

AgentShield (Sicherheitsprüfer): Führt eine statische Analyse der Claude Code-Konfiguration durch, mit 102 Schwachstellen-Scan-Regeln, 912 Testfällen und 98 % Testabdeckung. Hinter diesem Design steckt eine wichtige Überlegung: Wenn KI-Agenten Code ausführen, auf das Dateisystem zugreifen oder externe APIs anrufen dürfen, wird die Konfigurationsdatei selbst zu einer Angriffsfläche.

AgentShield zeigt, dass dieses Problem ernst genommen werden muss – ein Weckruf für Teams, die KI-Codierungsassistenten in Produktion einsetzen.

Continuous Learning v2: Beschreibt das „Intuitions“-Konzept, bei dem KI aus vergangenen Interaktionen Verhaltensmuster extrahiert und mit Vertrauensbewertungen versieht. Das bedeutet, Claude kann mit der Zeit eine Art „Gedächtnis“ für bestimmte Codebasen aufbauen, anstatt bei jeder Interaktion den Kontext neu zu erstellen. Dieses System wandelt manuelle Wissensverwaltung in eine automatische, systematische Ausgabe um.

Skill Creator: Analysiert Git-Commits, um maßgeschneiderte Skill-Module für spezifische Code-Repositories automatisch zu generieren. Damit verkürzt sich die Distanz zwischen „Was kann Claude Code?“ und „Lass Claude Code für mein Projekt optimieren“. Entwickler in vertikalen Fachgebieten können so ihre eigenen Entwicklungshistorien nutzen, um passende Konfigurationen abzuleiten, ohne alles von Grund auf neu zu bauen.

Die Konfigurationskosten für KI-gestützte Entwicklung sind höher als gedacht

Mustafa veröffentlicht dieses Konfigurationspaket vor allem als Beitrag zur Community: Er wandelt die wiederholten, kostenintensiven Trial-and-Error-Prozesse in eine öffentlich zugängliche Ressource um.

Dieses Prinzip ist in Open-Source-Kreisen bekannt, etwa bei ESLint-Regelsätzen oder Docker-Compose-Vorlagen. Solche Zusammenstellungen sind ein wichtiger Bestandteil der Entwickler-Ökosysteme.

Der Unterschied liegt darin, dass die Komplexität der KI-gestützten Entwicklung deutlich höher ist. Claude Code ist kein „Ein-Klick“-Tool, sondern erfordert Entscheidungen zu Agentenarchitektur, Prompt-Engineering, Workflow-Design und Dialogmanagement.

Dieses Paket ist ein Anfang, kein Endpunkt

Es ist wichtig zu verstehen, dass diese Konfiguration das Ergebnis eines bestimmten Entwicklers in einem spezifischen Kontext ist. Sie ist kein universell anwendbares Muster.

Dennoch ist sie wertvoll: Sie bietet eine fundierte Ausgangsbasis für Einsteiger, und für erfahrene Nutzer eine Referenz, um eigene Anpassungen vorzunehmen.

Mustafa hat die Entscheidungen der letzten 10 Monate in ein installierbares Paket gepackt. Der Wert liegt nicht in Perfektion, sondern darin, dass er ein verborgenes Wissenssystem in einer klaren, referenzierbaren und modifizierbaren Form öffentlich gemacht hat.