CI/CD mit Agenten: KI in der Pipeline

Der Baustein: Headless-Aufrufe

In einer Pipeline gibt es kein Chat-Fenster. Der Einstieg ist deshalb der Headless-Modus: claude -p "Prompt" arbeitet eine Aufgabe ab und beendet sich. Daten lassen sich hineinpipen (git diff main | claude -p "..."), und --output-format json liefert ein maschinenlesbares Ergebnis inklusive Kosten – gut für Skripte.

GitHub Actions

Für GitHub gibt es eine offizielle Action (claude-code-action): Sie reagiert auf @claude-Erwähnungen in Issues und PRs oder läuft mit festem Prompt automatisch – etwa als Review bei jedem neuen Pull Request. Der API-Key gehört dabei zwingend in GitHub Secrets, nie ins Repository.

Gates: Tests vor Vertrauen

Die wichtigste Regel: Agent-Output ist ungeprüfter Code. Er muss durch dieselben Gates wie menschlicher Code – Tests, Linter, Build –, bevor irgendetwas gemerged wird. Praktisch heißt das: Der Agent erstellt einen Pull Request, statt direkt zu pushen, und ein Mensch reviewt vor dem Merge.

Die Risiken

Erstens: keine Rückfragen. Was der Agent nicht entscheiden kann, bricht ab oder wird falsch entschieden. Zweitens: Secrets – ein Agent in CI hat Zugriff auf alles, was der Runner sieht; Berechtigungen deshalb so eng wie möglich halten. Drittens: Kosten – ohne Limits wie --max-turns und Workflow-Timeouts können Läufe unbemerkt teuer werden.