Der Vater von Claude Code löscht die IDE, entfernt die Prompting und schreibt nur Schleifen

Er hatte es einen Monat lang nicht geöffnet und beschloss es einfach zu löschen.

Im November des vergangenen Jahres hat Boris Cherny sein eigenes IDE selbst deinstalliert.

In diesem Monat hat er 259 Pull - Requests (PR) gestellt, ohne eine Zeile Code selbst zu schreiben. Alles wurde von Claude Code erstellt.

Also hat ein Mann, der Claude Code selbst entwickelt hat, seinen eigenen Arbeitsplatz aufgebrochen.

Das war noch nicht alles. In einem Interview am 2. Juni dieses Jahres hat Boris einen Satz fallen lassen, der die globale Entwicklergemeinde in Aufruhr versetzte:

Ich schreibe Claude keine Prompt - Wörter mehr: Die Schleifen laufen, sie geben Claude Hinweise und überlegen sich selbst, was zu tun ist. Meine Aufgabe besteht darin, die Schleifen zu schreiben.

Einige Tage später hat Peter Steinberger, der Vater von OpenClaw und jetzt bei OpenAI tätig, die zweite Bombe geworfen.

Er schrieb auf der Plattform X: Hör auf, den Programmier - Agenten Prompt - Wörter zu geben. Du solltest stattdessen die Schleifen entwerfen, die diese Aufgabe für dich übernehmen.

Zur gleichen Zeit hat Addy Osmani, ein leitender Ingenieur bei Google und ehemaliger Leiter der Chrome - Entwickler - Erfahrung, in einem Blogbeitrag diesem Begriff, der die gesamte AI - Programmiergemeinde in Aufruhr versetzt hat, einen Namen gegeben: Schleifen - Engineering (Loop Engineering). Er meint, dass dies möglicherweise die Art und Weise sein wird, wie wir in Zukunft mit Programmier - Agenten zusammenarbeiten.

So hat sich der alte Programmierbegriff der Schleife (loop) plötzlich über Nacht erneuert und ist plötzlich das Zentrum der AI - Entwicklungs - Paradigmen - Verschiebung im Jahr 2026 geworden. Die Ära der Editoren, die die Programmierung jahrzehntelang beherrscht hat, neigt sich dem Ende zu.

Wird das Schleifen - Engineering nun wirklich das Prompt - Engineering, das du zwei Jahre lang trainiert hast, über Nacht ablösen?

Von der Schreibung von Prompt - Wörtern

Zur Schreibung von Schleifen

In den letzten zwei Jahren war die Art und Weise, wie Menschen mit Programmier - Agenten interagierten, aufeinanderfolgend.

Du gibst ein Prompt - Wort ein, liest die Antwort und gibst dann das nächste ein. In diesem Prozess bist du sowohl der Koordinator als auch der Qualitätskontrolleur. Im Grunde bist du die Schleife selbst.

Das Ziel des Schleifen - Engineerings besteht darin, ein kleines System aufzubauen: Es findet selbst Aufgaben, verteilt sie, überprüft, ob sie erledigt sind, notiert den Fortschritt und entscheidet dann, was als nächstes zu tun ist.

Dann lässt du dieses System die Agenten anstellen und entlastest dich selbst.

Nach Osmani ist das Schleifen - Engineering „die Person, die den Agenten Prompt - Wörter gibt, durch ein System zu ersetzen, das dies für dich übernimmt“; und die Schleife selbst ist ein rekursives Ziel: Du legst ein Ziel fest und lässt die KI in Iterationen arbeiten, bis es erreicht ist.

Er stellt das Schleifen - Engineering „eine Ebene über“ seinem zuvor vorgeschlagenen Harness - Engineering: Das Harness - Engineering befasst sich damit, dass ein Agent eine Aufgabe ausführt, während die Schleife festlegt, welche Aufgaben ausgeführt werden sollen, wann und wann sie als erledigt gelten.

The New Stack gibt eine einfacher verständliche Analogie: Es ist wie der Übergang von der „Bedienung einer Maschine“ zur „Entwicklung der gesamten Produktionslinie, in der die Maschine steht“.

Die Prompt - Wörter sind nicht tot

Sie sind in die Schleife gewandert

Heißt der Beginn des Schleifen - Engineerings, dass das Prompt - Engineering tot ist?

Nein.

Schauen wir uns zunächst an, wie die Schleife funktioniert.

Claude Code hat die Befehle /loop und /goal; Codex kann dasselbe tun, indem es /goal und seine Zeitsteuerungen (Automations) nutzt.

/loop lässt ein Prompt - Wort in einem festgelegten Intervall wiederholen; /goal lässt den Agenten arbeiten, bis eine festgelegte Bedingung erfüllt ist. Nach jeder Iteration wird von einem unabhängigen kleinen Modell entschieden, ob die Aufgabe „erledigt“ ist. Der Code - Schreiber darf sich nicht selbst bewerten.

Die Prompt - Wörter sind nicht tot, sie sind nur aus deinen Händen in die /loop und /goal gewandert. Du schreibst sie nicht mehr einzeln, sondern legst sie in die Schleife und nutzt sie wiederholt. Daher sind die von dir trainierten Prompt - Wörter nicht wertlos geworden, sondern eher wertvoller.

Du verwendest es vielleicht schon seit langem

Du hast es nur nicht Schleife genannt

Lass dich nicht von dem Begriff „Engineering“ abschrecken.

Claire Vo, Gründerin von ChatPRD, hat eine sehr praktische Einschätzung:

Wenn du in Claude Cowork eine Zeitsteuerung festgelegt hast, dann gratuliere ich dir, du hast bereits eine Schleife geschrieben.

Dies ist kein völlig neues Konzept. Simon Willison, Mitbegründer des Django - Frameworks und unabhängiger AI - Forscher, hat bereits im September 2025 über die „Entwicklung von Agenten - Schleifen“ geschrieben.

In 18 Monaten sind die Entwickler vom Prompt - Engineering zum Kontext - Engineering und dann zum Harness - Engineering gelangt. Jetzt ist es an der Zeit für das Schleifen - Engineering.

Vor einem Jahr musste man, wenn man eine Schleife bauen wollte, eine Menge Bash - Skripte selbst schreiben. Und das war noch nicht genug, man musste sie ständig pflegen und befürchtete ständig, dass sie auseinanderfallen würden.

Jetzt sind die Komponenten, die man für die Schleifen benötigt, direkt in Codex und Claude Code integriert.

Nachbau von Boris' „Bienenstock“

Du kannst es jetzt in deinem Claude Code bauen

Boris hat seine Konfiguration nicht veröffentlicht. Ein Entwickler mit dem Namen @Av1dlive auf X hat basierend auf Boris' öffentlichen Interviews eine gesamte Systemkonfiguration namens „Bienenstock“ (THE HIVE) von Grund auf neu aufgebaut.

Und ein solches selbstlaufendes System kann auch von normalen Menschen gebaut werden. Alle benötigten Komponenten befinden sich in deinem Claude Code.

Der gesamte „Bienenstock“ besteht aus drei Ebenen.

Die erste Ebene ist die lokale Schleife, die über /loop funktioniert. Sie arbeitet kontinuierlich, solange die Sitzung geöffnet ist, und läuft minimal einmal pro Minute. Sie stoppt, wenn du deinen Computer ausschaltest.

Die zweite Ebene sind die Cloud - Routinen (Routines), die Anthropic im April dieses Jahres eingeführt hat. Sie laufen in der Cloud und in neu geklonten Repositories und funktionieren auch, wenn du deinen Computer ausschaltest. Sie laufen minimal einmal pro Stunde.

Die dritte Ebene ist das Cluster, das über /batch und dynamische Workflows funktioniert: Es verteilt die Aufgaben auf einmal und lässt hunderte oder tausende von Sub - Agenten in Worktrees parallel arbeiten. Jeder Agent befindet sich in seiner eigenen isolierten Code - Checkout und stört die anderen nicht.

@Av1dlive hat auch sieben direkt kopierbare Schleifen zusammengestellt.

Sieben Slash - Befehle, sieben parallele Schleifen: Überwachen von PRs, Sammeln von Slack - Feedback, Löschen von Zombie - PRs, Kategorisieren von Issues, Einbinden von Regeln, die du wiederholt korrigiert hast, in die CLAUDE.md … Alles auf Sitzungs - Ebene und stoppt, wenn du das Terminal schließt. Dies ist die einfachste Ebene des „Bienenstocks“.

Die wahre Magie liegt in der Kombination.

Die Cloud - Routinen der zweiten Ebene schreiben die gefundenen Informationen in eine Datei, die lokale Schleife der ersten Ebene liest diese Datei und setzt die Arbeit fort. Bei großen Aufgaben wird die dritte Ebene, das Cluster, aktiviert.

Das Ergebnis fließt zurück, und einmal pro Woche wird eine Routine gestartet, um die CLAUDE.md zu aktualisieren.

Wenn dieser Fließkreis in Gang kommt, wird dein Agent jede Woche klüger als in der Vorwoche.

Codex und Claude Code sehen gleich aus

Das ist das wirkliche Signal

Osmani hat in seinem Blog eine Vergleichstabelle erstellt. Eine vollständige Schleife besteht aus diesen sechs Komponenten:

Automatisierungen (Automations), die zu festgelegten Zeiten ausgelöst werden, machen selbst Entdeckungen und Sortierungen und legen die gefundenen Dinge in einen Posteingang, damit du sie prüfen kannst.

Isolierte Arbeitsbereiche (Worktrees), um Konflikte zu vermeiden. Wenn zwei Agenten gleichzeitig an einer Datei arbeiten, ist das wie wenn zwei Ingenieure ohne Absprache an derselben Code - Zeile einen Commit machen: Es kommt zu Konflikten. Git Worktree gibt jedem Agent eine unabhängige Checkout, so dass sich niemand gegenseitig stört.

Fähigkeiten (Skills), um das Kurzzeitgedächtnis zu verbessern. Die Projekt - Konventionen, die Build - Schritte und die Fehler - Erfahrungen werden einmal in die SKILL.md geschrieben, damit der Agent nicht bei jeder Iteration von vorne raten muss.

Verbindungen (Connectors), um die reale Welt zu verstehen. Basierend auf MCP kann der Agent deine Issues lesen, Datenbanken abfragen und Nachrichten in Slack senden: Dies ist der Unterschied zwischen „Sagen, wie du etwas ändern sollst“ und „Direkt einen PR erstellen und die Tickets aktualisieren“.

Sub - Agenten, um die Schreib - und Prüf - Aufgaben zu trennen. Das Modell, das den Code schreibt, ist bei der Selbstbewertung immer zu nachsichtig. Ein anderer Sub - Agent mit anderen Anweisungen und möglicherweise einem anderen Modell kann die Fehler finden, die der erste Agent sich selbst erlaubt hat.

Schließlich ist das Gedächtnis (Memory) eine Markdown - Datei, in der festgehalten wird, was gemacht wurde, was bestanden wurde und was noch übrig ist, damit der nächste Tag an dem Punkt fortsetzen kann, an dem der heutige aufgehört hat.

Diese Komponenten klingen nicht neu:

Von ReAct im Jahr 2022 über AutoGPT im Jahr 2023 bis zur Ralph - Schleife von Geoffrey Huntley im Juli 2025, bei der „eine Zeile Bash immer wieder dasselbe Prompt - Wort eingibt“, und schließlich bis zu /goal, das sowohl in Codex als auch in Claude Code im Frühjahr dieses Jahres eingeführt wurde.

Neu ist, dass beide Produkte fast wörtlich die gleichen Komponenten implementiert haben.

Der echte Wettbewerb beginnt nun daraus zu bestehen, wer es den Nutzern einfacher macht, Schleifen zu schreiben. Dies wird der entscheidende Faktor im neuen Wettbewerb zwischen Codex und Claude Code sein.

Schleifen, die selbständig arbeiten

Können auch selbst Probleme verursachen

Es klingt zwar toll, dass Agenten automatisch arbeiten können, aber es gibt dennoch einige Herausforderungen:

Die erste Herausforderung ist die Kosten.

Mehrere Agenten mit Sub - Agenten, die auf den neuesten Modellen laufen, verbrauchen in dynamischen Workflows oft 5 bis 10 Mal so viele Token, wie erwartet.

Steinberger kann sich das leisten, weil er sich als „Mann mit unbegrenzten Token“ beschreibt. Das ist ein Vorteil von OpenAI, den normale Menschen nicht haben.

Die zweite Herausforderung ist die Kontrolle.

Anthropic hat selbst die drei häufigsten Fallstricke bei Schleifen benannt.

• Faulheit: Es werden 20 von 50 Sicherheits - Problemen gelöst, und dann wird gesagt, dass alles „erledigt“ ist;
• Selbstlob: Das eigene Werk wird hoch bewertet;
• Abweichung: Nach vielen Iterationen verschwindet die Regel „Tue nicht X“, die du ursprünglich geschrieben hast, in der 47. Iteration.

Genau aus diesen Gründen müssen die Rollen von „Hersteller“ und „Prüfer“ getrennt werden.

Die dritte Herausforderung ist die Skepsis.

Viele Leute in der Reddit - Community und der Entwicklergemeinde meinen, dass das Schleifen - Engineering im Wesentlichen nichts anderes ist als ReAct, Agenten - Schleifen (agent loop) und Task - Scheduling, nur mit einem neuen Namen und einer Produkt - Verpackung. Es ist neues Wein in alten Schläuchen.

„Ich bin ein Prompt - Engineer“ →