Claude Code CLI

Claude Code ist Anthropics offizieller KI-Coding-Agent — er läuft in Ihrem Terminal und ermöglicht es Ihnen, Code in natürlicher Sprache zu schreiben, zu debuggen und umzugestalten.

Schritt 1 — Node.js installieren

Überspringen Sie dies, wenn Sie es bereits haben; prüfen Sie mit node -v.

Sie benötigen Node.js 18+ — Download: https://nodejs.org/en/download

# Verify after installing
node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly

# During install, check "Automatically install the necessary tools"
# Reopen PowerShell after installing and verify
node -v

Schritt 2 — Claude Code installieren

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Installation überprüfen:

claude --version

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Schritt 3 — Die LMU AI API konfigurieren

Claude Code konfiguriert einen benutzerdefinierten API-Endpunkt über die settings.json.

Speicherort der Konfigurationsdatei

~/.claude/settings.json

C:\Users\YourUsername\.claude\settings.json

Die Konfigurationsdatei erstellen

mkdir -p ~/.claude && touch ~/.claude/settings.json

mkdir "$env:USERPROFILE\.claude" -Force
New-Item "$env:USERPROFILE\.claude\settings.json" -Force

Die Konfiguration schreiben

Öffnen Sie die settings.json in einem Texteditor und fügen Sie Folgendes hinzu (ersetzen Sie den Schlüssel durch Ihren eigenen):

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

Den 1M-Kontext in Claude Code aktivieren (optional)

Claude Opus 4.8 / Sonnet 5 unterstützen ein 1M-Token-Langkontextfenster (standardmäßig 200K), nützlich für riesige Repos, lange Logs und dateiübergreifende Refactorings. Fügen Sie das Suffix [1M] zur Modell-ID hinzu, um es zu aktivieren.

Option A — manuelles Umschalten mit /model (empfohlen für gelegentliche Nutzung)

Behalten Sie eine minimale settings.json (nur ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN), starten Sie Claude Code und geben Sie im Prompt ein:

/model claude-opus-5[1M]

oder:

/model claude-sonnet-5[1M]

Dies wechselt zur 1M-Version ohne Konfigurationsänderungen. Es gilt für die aktuelle Sitzung und wird beim Beenden zurückgesetzt.

Option B — ein fester Standard in der settings.json (empfohlen für tägliche Langkontext-Nutzung)

Fügen Sie zwei Zeilen zum env-Abschnitt der settings.json hinzu, sodass /model opus / /model sonnet standardmäßig die 1M-Version verwenden:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5[1M]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-5[1M]",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

Speichern und Claude Code neu starten; die Auswahl von opus / sonnet im /model-Befehl verwendet nun automatisch die 1M-Version.

Feldreferenz

Chinesische Modelle verwenden (optional)

LMU AI unterstützt chinesische LLMs (z. B. die Qwen-Serie). Indem Sie model in der settings.json setzen, umgehen Sie das manuelle Umschalten mit /model bei jedem Start und verwenden das angegebene Modell direkt.

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lmuai.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-lmu-ai-api-key",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  },
  "model": "qwen3.8-max-preview",
  "effortLevel": "medium"
}

Feldreferenz:

Schritt 4 — Claude Code starten

Öffnen Sie ein Terminal in Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie aus:

claude

Modus ohne Bestätigung (empfohlen)

claude --dangerously-skip-permissions

In diesem Modus führt Claude Code Befehle automatisch aus, ohne jeden Schritt zu bestätigen — praktisch innerhalb eines Projektverzeichnisses.

Die Konfiguration überprüfen

Geben Sie nach dem Start in der Claude-Code-Oberfläche ein:

/status

Es zeigt das aktuelle:

• Modellname
• API Base URL (sollte https://api.lmuai.com anzeigen)
• API-Schlüssel-Status

Wenn die Base URL korrekt ist, funktioniert die Konfiguration.

Häufige Probleme

401 Unauthorized

Ursache: Der API-Schlüssel ist falsch, oder die Anfrage ging weiterhin an Anthropics offiziellen Endpunkt.

Lösung:

1. Vergewissern Sie sich, dass ANTHROPIC_AUTH_TOKEN in der settings.json Ihr LMU AI Schlüssel ist
2. Prüfen Sie, ob eine Shell-Umgebungsvariable die Konfiguration überschreibt

echo $ANTHROPIC_BASE_URL

echo $env:ANTHROPIC_BASE_URL

3. Öffnen Sie das Terminal erneut und starten Sie Claude Code danach neu

stream disconnected

Ursache: ein instabiles lokales Netzwerk, oder ein VPN / Proxy / System-Proxy ist aktiv — ein Proxy, der die IP wechselt, unterbricht die Verbindung.

Lösung: Schalten Sie das VPN / den Proxy / den System-Proxy aus und versuchen Sie es erneut. LMU AI ist eine direkte inländische Verbindung und benötigt kein VPN; eine direkte Verbindung ist am schnellsten und stabilsten.

503 No available accounts

Ursache: Meist setzen ~/.zshrc oder ~/.bashrc globale Umgebungsvariablen wie ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL, die die settings.json überschreiben.

Lösung: Entfernen Sie diese Zeilen aus Ihrer Shell-Konfiguration, oder verschieben Sie sie in eine separate Datei, die Sie nur beim Start von Claude Code sourcen. Siehe FAQ · Problem 6.

Antwort-Timeouts

Ursache: Das Standard-Timeout ist kurz.

Lösung: Vergewissern Sie sich, dass API_TIMEOUT_MS auf 3000000 (50 Minuten) gesetzt ist, damit lange Aufgaben nicht abgeschnitten werden.

Tipps

• Starten Sie Claude Code vom Projektstammverzeichnis aus, damit es die Projektstruktur automatisch erfasst
• Übergeben Sie eine Anweisung direkt, z. B. claude "refactor this function for me"
• Ctrl+C unterbricht die aktuelle Aufgabe, /exit beendet
• Geben Sie ? oder /help ein, um alle Befehle zu sehen

/goal verwenden, damit Claude Code bis zur Zielerreichung arbeitet (optional)

/goal ist ein eingebauter Claude-Code-Slash-Befehl (verfügbar seit v2.1.139, Mai 2026), der eine Abschlussbedingung für die aktuelle Sitzung setzt. Einmal gesetzt, arbeitet Claude eigenständig über mehrere Züge hinweg weiter, bis die Bedingung als erfüllt beurteilt wird, statt zu stoppen, wenn „es sich erledigt anfühlt". Es ist auf LMU AI besonders praktisch für lange, bis zum Abschluss laufende Aufgaben (Refactorings großer Repos, Umsetzung nach einer Abnahmespezifikation, Abarbeitung eines Issue-Rückstands).

Ältere Versionen haben diesen Befehl nicht. Wenn ein unbekannter Befehl gemeldet wird, aktualisieren Sie Claude Code zuerst auf die neueste Version.

Grundlegende Nutzung

Eine Sitzung hat immer nur ein Ziel gleichzeitig; das Setzen eines neuen ersetzt das alte und startet sofort einen neuen Zug.

Wie „erfüllt" beurteilt wird

Am Ende jedes Zuges übergibt Claude Code Ihre Abschlussbedingung + das Gespräch dieses Zuges an ein kleines, schnelles Modell (standardmäßig Haiku) zur Beurteilung. Der Beurteiler betrachtet nur bereits im Gespräch vorhandene Belege — Testausgabe, Build-Logs, Datei-Diffs — und führt nicht heimlich Ihre gesamte CI erneut aus. Formulieren Sie die Bedingung also so, dass Claude im Gespräch „Belege erzeugen" kann.

Das Ziel wird in jedem dieser Fälle automatisch gelöscht:

• die Bedingung wird als erfüllt beurteilt;
• das Modell beurteilt die Bedingung als unmöglich zu erfüllen;
• ein Zug stößt auf einen Fehler, der Ihr Eingreifen erfordert.

Eine gute Zielbedingung formulieren

• Verwenden Sie einen verifizierbaren Endzustand: z. B. „npm test endet mit 0", „tsc --noEmit meldet keine Fehler" — keine subjektiven Beschreibungen wie „den Code hübscher machen";
• Lassen Sie Belege im Gespräch landen: Geben Sie jeden Zug Test- / Build-Ergebnisse aus, damit das Beurteilermodell sie sehen kann;
• Grenzen Sie es ein + begrenzen Sie die Züge: z. B. „ändere nur Dateien unter src/auth/, stoppe nach höchstens 20 Zügen", um Leerläufe zu vermeiden;
• Erfordert einen vertrauenswürdigen Arbeitsbereich (Hooks aktiviert), um wirksam zu werden.

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-10