[{"data":1,"prerenderedAt":793},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd":3,"navigation-de-de":45,"banner-de-de":448,"footer-de-de":458,"blog-post-authors-de-de-Rutvik Shah|Michael Friedrich":663,"blog-related-posts-de-de-developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd":689,"blog-promotions-de-de":731,"next-steps-de-de":783},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":30,"isFeatured":13,"meta":31,"navigation":13,"path":32,"publishedDate":22,"seo":33,"stem":39,"tagSlugs":40,"__hash__":44},"blogPosts/de-de/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd.yml","Developing Gitlab Duo Blending Ai And Root Cause Analysis To Fix Ci Cd",[7,8],"rutvik-shah","michael-friedrich",null,"ai-ml",{"slug":12,"featured":13,"template":14},"developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd",true,"BlogPost",{"title":16,"description":17,"authors":18,"heroImage":21,"date":22,"body":23,"category":10,"tags":24},"Entwicklung von GitLab Duo: mit KI und Ursachenanalyse zur Problembehebung bei CI/CD-Pipelines","Entdecke, wie wir die Ursachenanalyse mit KI aufgepeppt haben, um fehlerhafte CI/CD-Pipelines wieder zum Laufen zu bringen. Dabei erwarten dich Beispiele und Übungen, die du selbst ausprobieren kannst.",[19,20],"Rutvik Shah","Michael Friedrich","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097321/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750097321081.png","2024-06-06","***Generative KI bedeutet einen monumentalen Wandel in der Softwareindustrie, da sie die Entwicklung, die Sicherheit und den Betrieb von Software vereinfacht. Unsere neue Blog-Reihe, von unseren Produkt- und Entwicklungsteams, gibt einen Einblick darin, wie wir die KI-Funktionalitäten entwickeln, testen und bereitstellen, die in deinem Unternehmen benötigt werden. Lerne neue Funktionen innerhalb von GitLab Duo kennen und erfahre, wie diese DevSecOps-Teams dabei helfen werden, bessere Ergebnisse für Kund(inn)en zu erzielen.***\n\nHattest du schon einmal eine defekte [CI/CD-Pipeline](https://about.gitlab.com/topics/ci-cd/benefits-continuous-integration/) und musstest deinen DevSecOps-Workflow unterbrechen oder sogar das Deployment verzögern, um die Ursache herauszufinden? Wenn bei der Entwicklung von Software etwas schief läuft, müssen Entwickler(innen) traditionellerweise die Fehler selbst beheben, Logdatei über Logdatei durchforsten und oft viele Behebungsversuche durchführen. Mit der [Ursachenanalyse von GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/), die Teil unserer Suite aus KI-Funktionen ist, hat das Rätselraten nun ein Ende, denn diese findet für dich die Ursache einer defekten CI/CD-Pipeline. In diesem Artikel erfährst du, was die Ursachenanalyse ist und wie du die KI-Funktionen von GitLab Duo in deinen DevSecOps-Workflow einbauen kannst.\n\n> Entdecke die Zukunft von KI-gestützter Softwareentwicklung mit unserem virtuellen Launch-Event zu GitLab 17. [Jetzt ansehen!](https://about.gitlab.com/de-de/eighteen/)\n\n## Was ist eine Ursachenanalyse?\n\nDie Ursachenanalyse von GitLab Duo ist eine KI-Funktionalität, die dir dabei hilft, die Grundursache eines fehlerhaften CI/CD-Joblauf herauszufinden. Sie analysiert die Protokolle und schlägt dir dann Möglichkeiten zur Behebung vor. Während die Ursachenanalyse oft im Incident Management angesiedelt ist, sind ihre Workflows und die Fehlersuche Teil eines jeden DevSecOps-Workflows. Ops-Teams, Adminstrator(inn)en und Plattformentwickler(innen) stehen durch Bereitstellungsprobleme, die durch Infrastructure as Code (IaC) entstehen, Kubernetes- und GitOps-Probleme oder durch die lange Nachverfolgung von Stacktraces und Untersuchung von Pipeline-Fehlschlägen vor Herausforderungen.\n\nMit der Ursachenanalyse von GitLab Duo nutzen alle dasselbe Interface. Mit Hilfe von KI werden Fehler zusammengefasst, analysiert und Lösungsvorschläge gemacht, damit Unternehmen schneller sichere Software veröffentlichen können.\n\nEine Pipeline kann aus verschiedensten Gründen Fehler aufweisen, darunter Syntax-Fehler im Code, fehlende Abhängigkeiten, auf denen die Pipeline basiert, Testfehler während des Build-Vorgangs, Zeitüberschreitungen bei Kubernetes- und IaC-Bereitstellungen sowie zahlreiche weitere Probleme. Wenn solche Probleme auftreten, liegt es in der Verantwortung von allen, die durch die Pipeline erstellten Logs genauestens zu überprüfen. Bei der Überprüfung der Logs wird dann der detaillierte Output untersucht, um spezifische Fehlschläge aufzudecken und die Ursache der defekten Pipeline zu finden. Die folgende Pipeline hat beispielsweise mehrere fehlgeschlagene Jobs, die untersucht und repariert werden müssen.\n\n![Bild mit mehreren Job-Ausfällen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097332601.png)\n\nEs kann unterschiedlich lange dauern, diese Probleme zu beheben. Das hängt zum Großteil von Faktoren wie den folgenden ab:\n\n* Wie vertraut die Entwickler(innen) mit dem Projekt sind\n* Ihr Erfahrungsniveau beim Umgang mit ähnlichen Problemen\n* Ihr allgemeines Kenntnislevel in der Fehlerbehebung im Kontext der Pipeline.\n\nDie manuelle Analyse kann unglaublich herausfordernd und zeitaufwändig sein, da die Logs aus Anwendungsprotokollen und Systemmeldungen mit einer Vielzahl an Fehlerquellen bestehen. Die typische Behebung einer Pipeline besteht aus mehreren Iterationen und Kontextwechseln. Aufgrund der Komplexität und der unstrukturierten Natur der Protokolle ist dies ein idealer Bereich, in dem generative KI die Arbeit beschleunigen kann. Durch den Einsatz von KI können Fehler in einer Pipeline signifikant schneller erkannt und behoben werden. Außerdem ist weniger Expertise für die Behebung einer Pipeline wie im obigen Beispiel erforderlich.Sieh dir die Ursachenanalyse von GitLab Duo in Aktion an:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\n \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/sTpSLwX5DIs?si=J6-0Bf6PtYjrHX1K\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\n\u003C/figure>\n\n\u003C!-- blank line -->\n\n## Wie funktioniert die Ursachenanalyse?\n\nBei der [Ursachenanalyse](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_experiments.html#root-cause-analysis) wird ein Teil des CI/CD-Stacktraces an ein [GitLab-KI-Gateway](https://docs.gitlab.com/ee/architecture/blueprints/ai_gateway/) weitergeleitet. GitLab stellt sicher, dass der weitergeleitete Teil in die Limitierungen des umfangreichen Sprachmodells (LLM) passt und erstellt einen vorgefertigten Prompt, um herauszufinden, warum der Job fehlgeschlagen sein könnte. Der Prompt weist das LLM außerdem an, ein Beispiel aufzuzeigen, wie ein(e) Benutzer(in) den fehlerhaften Job beheben könnte. Nachfolgend sind zwei Beispielszenarien, in denen die Ursachenanalyse hilfreich sein kann.\n\n#### 1. Analyse eines Abhängigkeitsfehlers in Python\n\nEine Python-Anwendung kann zusätzliche Bibliotheken mit Funktionen importieren, die nicht in der Standardbibliothek enthalten sind. Das Projekt [Ursachenanalyse – Python-Konfiguration](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config) implementiert eine Anwendung, die die Konfiguration parst und eine SQLite-Datenbank initialisiert, wobei beide auch ohne zusätzlich installierte Abhängigkeiten funktionieren. Das Beispiel verwendet Best Practices in CI/CD mit einer Python-Umgebung sowie Cashing. Zuletzt wurde nun ein Redis-Caching-Client hinzugefügt, und jetzt schlägt der CI/CD-Build aus irgendeinem Grund fehl.\n\nDurch die Ursachenanalyse erfährst du sofort, dass `ModuleNotFoundError` bedeutet, dass das Modul tatsächlich nicht in der Python-Umgebung installiert ist. GitLab Duo schlägt außerdem einen Fix vor: Installiere das Redis-Modul über den PIP-Paketmanager.\n\n![Bild mit „modulenotfounderror“ und Lösungsvorschlag von GL Duo](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097332602.png)\n\nDie fehlerhafte Pipeline kann [hier](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config/-/jobs/6992716398) eingesehen werden.\n\nDas Ergebnis der Ursachenanalyse gibt eine Zusammenfassung des Problems aus, das offensichtlich ein Fehler mit einem fehlenden `redis`-Modul ist. Versuchen wir nun, das Problem zu beheben, indem das `redis`-Modul installiert wird. Du kannst entweder `pip install redis` im Abschnitt `script` des CI/CD-Jobs aufrufen oder einen generellen Weg über die Datei `requirements.txt` wählen. Letztere ist nützlich für eine Single Source of Truth (einzige Quelle der Wahrheit) für Abhängigkeiten, die in der Entwicklungsumgebung und in CI/CD-Pipelines installiert wurden.\n\n```yaml\ntest:\n  extends: [.python-req]\n  stage: test\n  before_script:\n    # [🦊] hint: Root cause analysis. # Solution 1: Install redis using pip\n    - pip install redis\n    # Solution 2: Add redis to requirements.txt, use pip\n    - pip install -r requirements.txt\n\n  script:\n    - python src/main.py\n\n```\n\nNachdem du die fehlende Python-Abhängigkeit behoben hast, schlägt der CI/CD-Job erneut fehl. Führe erneut eine Ursachenanalyse durch, um zu erfahren, dass kein Redis-Service den Job ausführt. Wechsle zum GitLab Duo Chat und gib den Prompt `How to start a Redis service in CI/CD` ein, um zu erfahren, wie du das Attribut `services` im CI/CD-Job konfigurierst.\n\n![Zeigt die Aufforderung zum Starten eines Redis-Dienstes](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097333/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image6_aHR0cHM6_1750097332602.png)\n\nÄndere `.gitlab-ci.yml` mit dem Job `test` und gib unter service den Dienst `redis` an.\n\n```yaml\ntest:\n  extends: [.python-req]\n  stage: test\n  before_script:\n    # [🦊] hint: Root cause analysis.\n    # Solution 1: Install redis using pip\n    - pip install redis\n    # Solution 2: Add redis to requirements.txt, use pip\n    - pip install -r requirements.txt\n\n  script:\n    - python src/main.py\n\n  # Solution 3 - Running Redis\n  services:\n    - redis\n\n```\n\nWenn der Redis-Server ausgeführt wird, kannst du die Python-Anwendung erfolgreich ausführen und die Ausgabe im CI/CD-Log sehen.\n\n![Ausgabe der Python-Anwendung](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\nDie Lösung kann auch im Unterordner in [/solution](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-python-config/-/tree/main/solution?ref_type=heads) eingesehen werden.\n\n**Tipp:** Du kannst den [GitLab Duo Chat](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat.html) auch bitten, zukünftige Probleme zu verfolgen:\n\n```markdown\nHow to lint Python code? Which tools are recommended for CI/CD.\nHow to pin a package version in Python requirements file?\nWhat are possible ways that this exception stacktrace is triggered in the future?\nAre there ways to prevent the application from failing?\n```\n\nDas nächste Beispiel ist fortgeschrittener und umfasst mehrere Probleme.\n\n#### 2. Fehlende Go-Laufzeit analysieren\n\nCI/CD-Jobs können in Containern ausgeführt werden, die über das Attribut `image` konfiguriert werden. Wenn der Container keine Programmiersprachen-Laufzeit bereitstellt, schlagen die ausgeführten Kommandos in `script`, die auf die Binärdatei `go` referenzieren, fehl. Beispielsweise muss dann die Fehlermeldung `/bin/sh: eval: line 149: go: not found` verstanden und behoben werden.\n\nWenn der Befehl `go` nicht im Laufzeit Kontext des Containers gefunden wird, kann dies mehrere Gründe haben:\n\n1. Der Job verwendet ein minimales Container-Image, z. B. `alpine`, und die Go-Laufzeit wurde nicht installiert.\n2. Der Job verwendet das falsche Standard-Container-Image, z. B. das oben in der CI/CD-Konfiguration angegebene oder das Schlüsselwort `default`.\n3. Der Job verwendet kein Container-Image, sondern den Shell Executor. Auf dem Host-Betriebssystem ist die Go-Laufzeit nicht installiert oder ist anderweitig defekt/nicht konfiguriert.\n\nDas Projekt [Ursachenanalyse – Go GitLab Release Fetcher](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-go-gitlab-release-fetcher) bietet ein Übungsprojekt zur Analyse und Behebung von CI/CD-Problemen mit einer in Go geschriebenen GitLab-Release-Fetcher-Anwendung. Die CI/CD-Jobs `build` und `docker-build` schlagen fehl. Für die Behebung des Problems sind verschiedene Voraussetzungen erforderlich: Du musst verstehen, warum die Go-Laufzeit nicht installiert ist, und etwas über die Syntax `Dockerfile` erfahren.\n\n![Screenshot zeigt den fehlgeschlagenen Job „Change Docker Label“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\nDas [`solution/`-Verzeichnis](https://gitlab.com/gitlab-da/use-cases/ai/ai-workflows/gitlab-duo-challenges/root-cause-analysis/challenge-root-cause-analysis-go-gitlab-release-fetcher) bietet nach der Ursachenanalyse zwei mögliche Lösungen.\n\n## Probiere die Ursachenanalyse aus\n\nDie folgenden Szenarien kannst du verwenden, um die Ursachenanalyse auszuprobieren.\n\n* Wenn du auf Kubernetes-Bereitstellungsfehler oder Zeitüberschreitungen stößt.\n* Wenn OpenTofu- oder Terraform-IAC-Pipelines die Cloud-Ressourcen nicht bereitstellen können.\n* Wenn das Ansible-Playbook mit einem kryptischen Berechtigungsfehler in CI/CD fehlschlägt.\n* Wenn der Java Stacktracer 10 Seiten lang ist.\n* Mit einem Shell-Skript, das einen Ausführungsfehler provoziert.\n* Wenn ein Perl-Skript in einer Zeile fehlschlägt, die die einzige Zeile im Skript ist.\n* Wenn der CI/CD-Job eine Zeitüberschreitung aufweist und nicht klar ist, welcher Abschnitt diese verursacht.\n* Wenn eine Zeitüberschreitung der Netzwerkverbindung erreicht wird und du denkst, dass es kein DNS sein kann.\n\n### Wie geht es mit der Ursachenanalyse von GitLab Duo in Zukunft weiter?\n\nWir wollen unseren Nutzer(inne)n langfristig helfen, ihre Pipelines in weniger Iterationen und schneller zu reparieren. Die Ursachenanalyse wird dabei in GitLab Duo Chat, unserem KI Assistenten, geöffnet und zeigt die Antwort dort. Benutzer(innen) können die Empfehlung dann direkt verwenden oder weiter mit dem Chat agieren, indem sie spezifische, weiterführende Fragen stellen (z. B. spezifische Fixes für eine bestimmte Programmiersprache) oder indem sie je nach Ursache nach alternativen Lösungen fragen.\n\nZum Beispiel ist hier die Ursachenanalyse für einen fehlgeschlagenen Job:\n\n![Antwort auf die Grundursachenanalyse](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097332/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097332603.png)\n\nBenutzer(innen) können Folgefragen stellen, die auf der von der KI generierten Antwort basieren.\n\n* Ich möchte kein eigenes Docker Image erstellen. Bitte erkläre mir andere Möglichkeiten, das Problem zu beheben.\n* Ich habe keinen Zugriff auf die Docker-Image-Erstellung. Es sieht so aus, als würde die Go-Binärdatei fehlen. Gibt es alternative Images, die du vorschlagen kannst?\n\nGitLab führt außerdem Qualitäts-Vergleiche für die erstellten Antworten durch, um das Nutzererlebnis langfristig zu verbessern.\n\nWeitere Informationen findest du in unserem [Epic zur Ursachenanalyse](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13080). Wir würden uns auch über dein Feedback zu dieser Funktionalität freuen. Bitte hinterlasst dafür einen Kommentar in unserem [Feedback-Ticket zur Ursachenanalyse](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13872).\n\n## Erste Schritte mit der Ursachenanalyse\n\nIn unserer [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_experiments.html#root-cause-analysis) findest du Informationen dazu, wie du die Funktion als GitLab-Ultimate-Kund(inn)en aktivieren kannst. Außerdem ist die Ursachenanalyse von GitLab Duo bald in GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated verfügbar.\n\nBist du kein(e) GitLab-Ultimate-Kunde/Kundin? Starte jetzt [deine kostenlose Testversion](https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/blog&glm_content=default-saas-trial).\n",[25,26,27,28,29],"AI/ML","tutorial","DevSecOps","DevSecOps platform","features","yml",{},"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-blending-ai-and-root-cause-analysis-to-fix-ci-cd",{"ogTitle":34,"ogImage":21,"ogDescription":17,"ogSiteName":35,"noIndex":36,"ogType":37,"ogUrl":38,"title":34,"canonicalUrls":38,"description":17},"GitLab Duo – die KI löst Probleme bei CI/CD-Pipelines 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und Vertex AI auf Google Cloud: Agentenbasierte Softwareentwicklung","Erfahre, wie Google Cloud-Kunden auf GitLab und Vertex AI setzen – für Foundation Models, Enterprise-Kontrollen und die Vielfalt von Model Garden.\n",[695,696],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, absichern und bereitstellen. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit im Januar 2026 bringt die Plattform agentenbasierte KI in jede Phase des Software Development Lifecycle. Duo Agent Platform ist eine intelligente Orchestrierungsebene, auf der Softwareteams und ihre spezialisierten Agenten gemeinsam planen, programmieren, Reviews durchführen und Sicherheitslücken beheben.\n\nIm Rahmen dieser Partnerschaft automatisiert [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) die Orchestrierung und den Lifecycle-Kontext der Softwareentwicklung – über die Integration mit Vertex AI auf Google Cloud, das die Modellebene für Agent-Aufrufe bereitstellt. Softwareteams arbeiten weiterhin mit Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Workflows, während die Inferenz der Google Cloud-Konfiguration folgt, die bereits definiert wurde.\n\nFortschritte bei den Vertex AI-Modellen von Google Cloud erweitern die Einsatzmöglichkeiten von GitLab Duo Agent Platform. Kunden erhalten eine KI-gestützte DevSecOps-Steuerungsebene in GitLab, gestützt auf eine leistungsfähige KI-Infrastruktur in Vertex AI und die flexiblen Deployment- und Integrationsoptionen von Duo Agent Platform. In Kombination ermöglicht das leistungsfähigere, kontrollierte agentenbasierte Workflows im Enterprise-Maßstab.\n\n![Konzeptionelle Darstellung der GitLab Duo Agent Platform, integriert mit Google Clouds Vertex AI, für agentenbasierte Softwareentwicklung und kontrollierte KI-Workflows](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n\n## Agenten über den gesamten Lifecycle hinweg\n\n\nViele KI-Tools konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe: Code schneller generieren. GitLab Duo Agent Platform geht weiter. Die Plattform orchestriert KI-Agenten über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von der Planung über das Security-Review bis zur Auslieferung, teamübergreifend und über viele Projekte und Releases hinweg. In diesem Maßstab sind KI-Coding-Assistenten zwar notwendig für kontinuierliche Innovation, aber nicht ausreichend.\n\nEinzelne Coding-Assistenten erfassen selten den vollständigen Zustand eines Projekts. Backlog-Strukturen, offene Merge Requests, fehlgeschlagene Jobs und Sicherheitsbefunde befinden sich in GitLab – aber ein separates Chat-Fenster in einem Coding-Assistenten übernimmt dieses Gesamtbild des SDLC nicht. Die Lücke zeigt sich in manuellen Übergaben, wiederholten Erklärungen an eine KI ohne Kontext und Governance-Teams, die Datenflüsse über Tools hinweg nachvollziehen müssen, die nie als einheitliches System konzipiert wurden.\n\nGitLab Duo Agent Platform schließt diese Lücke, indem Agenten und Flows auf denselben Objekten arbeiten, die Entwicklungsteams täglich nutzen. Vertex AI liefert dabei die Modelle und Services, die diese Agenten aufrufen, wenn Google Cloud als Inferenz-Umgebung gewählt wird – wobei GitLabs AI Gateway den Zugriff vermittelt, sodass Administratoren jederzeit nachvollziehen können, was womit verbunden ist. So analysiert beispielsweise der GitLab Duo Planner Agent Backlogs, gliedert Epics in strukturierte Aufgaben und wendet Priorisierungs-Frameworks an, um Teams bei der Entscheidung zu unterstützen, was als Nächstes umgesetzt werden soll. Der Security Analyst Agent priorisiert Schwachstellen, beschreibt Risiken in verständlicher Sprache und empfiehlt Behebungsmaßnahmen in priorisierter Reihenfolge. Integrierte Flows verbinden diese Agenten zu durchgängigen Prozessen, ohne dass Entwicklungsteams jeden Übergabeschritt manuell steuern müssen.\n\nAgentic Chat in GitLab Duo Agent Platform verbindet das Gesamterlebnis für Entwicklungsteams. Abfragen in natürlicher Sprache liefern kontextbezogene Antworten mit mehrstufigem Reasoning, das auf den vollständigen Projektzustand zugreift: Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsbefunde und Codebase. Da GitLab als System of Record für den SDLC mit einem einheitlichen Datenmodell dient, arbeiten GitLab Duo-Agenten mit Lifecycle-Kontext, der über die Reichweite eigenständiger, toolspezifischer KI-Assistenten hinausgeht.\n\n\n### Verstärkt durch Vertex AI\n\n\nGitLab Duo Agent Platform ist modellflexibel konzipiert und leitet verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiter – je nachdem, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Diese Architekturentscheidung zahlt sich auf Google Cloud aus, wo Vertex AI als verwaltete Umgebung für Foundation Models und zugehörige Services fungiert und ein breites Modell-Ökosystem sowie verwaltete Infrastruktur bereitstellt, die die Plattformfähigkeiten erweitert.\n\nDie neuesten Generationen von KI-Modellen, die über Vertex AI verfügbar sind, bieten deutliche Verbesserungen bei Reasoning, Tool-Nutzung und Long-Context-Verständnis gegenüber früheren Versionen – genau die Eigenschaften, auf die GitLabs Agenten bei der Arbeit mit vielen Projekten und Teams mit großen, komplexen Codebases angewiesen sind. Längere Kontextfenster und umfangreichere Tool-Integration in den zugrunde liegenden Modellen erweitern das, was Agenten in einem einzigen Durchlauf erreichen können – besonders relevant bei Aufgaben wie einer umfassenden Backlog-Analyse oder dem Security-Review von Monorepos.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden) bietet mit Zugang zu einer breiten Palette von Foundation Models die nötige Auswahl, um Entscheidungen auf Basis von Leistung, Kosten und regulatorischen Anforderungen zu treffen – statt an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.\n\nDarüber hinaus können GitLab-Kunden Bring Your Own Model (BYOM) für Duo Agent Platform nutzen, sodass zugelassene Anbieter und Gateways dort eingebunden werden, wo das eigene Sicherheitsmodell es vorsieht. In GitLabs [Beitrag zum 18.9-Release über Self-Hosted Duo Agent Platform und BYOM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) wird beschrieben, wie diese Anbindung funktioniert. Mit dieser Deployment-Option erhalten Kunden Zugang zu einem breiteren Spektrum an Modelloptionen, die sich auf den eigenen Entwicklungsprozess zuschneiden lassen: das richtige Modell für den richtigen Workflow mit den richtigen Leitplanken.\n\nFür GitLab war die Entscheidung, auf Vertex AI zu bauen, von der Anforderung an Enterprise-taugliche Zuverlässigkeit und breite Modellverfügbarkeit getrieben. Vertex AI und Model Garden abstrahieren das LLM-Hosting vollständig – das bedeutet schnelle Versionsbereitstellung, robuste Sicherheit und strikte Governance sind in die Integration eingebaut. Über Gemini-Modelle hinaus bietet Vertex AI globalen, latenzarmen Zugang zu einem umfangreichen Katalog von Drittanbieter- und Open-Source-Modellen.\n\nIn Kombination mit Google Clouds Ansatz für Datenschutz und Modellschutz war Vertex AI die passende Wahl, um GitLabs Developer Experience der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nDurch die Integration von Vertex AI Model Garden in das Backend erweitert GitLab seine DevSecOps-Plattform, ohne den Nutzenden zusätzliche Komplexität aufzubürden. Entwicklungsteams müssen die zugrunde liegenden LLMs weder evaluieren noch verwalten – stattdessen nutzen sie einen optimierten, KI-gestützten Workflow für die Entwicklung ihrer Anwendungen.\n\nGitLab abstrahiert die Cloud-Orchestrierung vollständig, sodass sich Entwicklungsteams ganz auf das Schreiben von Code konzentrieren können, während Vertex AI die unterstützenden Features und Funktionen bereitstellt.\n\n\n## Was das für Kunden auf Google Cloud bedeutet\n\n\nGitLab Duo Agent Platform liefert bereits heute KI-Agenten, die über den gesamten Software-Lifecycle hinweg innerhalb eines einzigen, kontrollierten System of Record arbeiten. Auf Google Cloud ermöglicht das schnelle Innovation, während Vertex AI die Modell- und Infrastrukturebene kontinuierlich weiterentwickelt.\n\nFür Google Cloud-Kunden bedeutet diese Integration eine optimierte Softwarebereitstellung bei gleichzeitig strikter Enterprise-Governance. Für Platform-Engineering-Teams bedeutet es, zu standardisieren, welche Vertex-gestützten Modelle Vorschläge, Analysen und Behebungen innerhalb von GitLab bereitstellen – statt Dutzende clientseitiger Tools zu katalogisieren. Sicherheitsprogramme profitieren, wenn Agenten Fixes dort vorschlagen und validieren, wo Entwicklungsteams bereits Befunde bearbeiten, was Kontextwechsel reduziert und Arbeit vermeidet, die sonst in nicht verwaltete Kanäle abfließen würde.\n\nAus Sicht der Cloud-Ökonomie und -Governance sorgt die Steuerung der Agent-Inferenz über Vertex innerhalb von GitLab dafür, dass die Nutzung näher an den bestehenden Vereinbarungen und Kontrollen auf Google Cloud bleibt – das hilft, doppelte Ausgaben und Schattenpfade zu vermeiden, die am Einkauf vorbeilaufen.\n\nDa Vertex AI als zugrunde liegender Infrastrukturanbieter für GitLab Duo Agent Platform dient, können Unternehmen die Produktivität ihrer Entwicklungsteams deutlich steigern – ohne den Overhead und das Risiko fragmentierter KI-Toolchains. Teams bleiben innerhalb eines einzigen, sicheren System of Record abgestimmt und können Anwendungen schneller entwickeln und mit Zuversicht ausliefern.\n\nDie Zusammenarbeit zwischen GitLab und Google Cloud besteht seit 2018. Heute stellt sie einen der umfassendsten Wege dar, um von KI-Experimenten zu vollständig kontrollierter, agentenbasierter Softwareentwicklung auf Google Cloud zu gelangen. Da sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln – GitLab mit erweiterter Agent-Orchestrierung und Developer-Kontext, Vertex AI mit weiter steigender Modellleistung und Agent-Infrastruktur – wird der Mehrwert für gemeinsame Kunden weiter wachsen.\n\n> [Starte eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/), um GitLab und Vertex AI auf Google Cloud kennenzulernen.\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[25,283,701,702,703],"google","news","product",{"featured":13,"template":14,"slug":705},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":707,"config":716},{"heroImage":708,"title":709,"description":710,"authors":711,"date":713,"category":10,"tags":714,"body":715},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643639/sapu29gmlgtwvhggmj6k.png","GitLab Duo Agent Platform erweitern: Beliebige Tools per MCP verbinden","Externe Tools wie Jira über MCP direkt in GitLab Duo Agent Platform einbinden – Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit drei praxisnahen Workflow-Demos.",[712],"Albert Rabassa","2026-03-05",[10,703,26],"Die Verwaltung von Software-Entwicklungsprojekten bedeutet oft, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln: Issues in Jira verfolgen, Code in der IDE schreiben, in GitLab zusammenarbeiten. Dieses ständige Wechseln zwischen Plattformen unterbricht den Fokus und verlangsamt die Lieferung.\n\n\n\nMit der MCP-Unterstützung des [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/) lassen sich Jira und andere MCP-kompatible Tools direkt in die KI-gestützte Entwicklungsumgebung einbinden. Issues abfragen, Tickets aktualisieren, Workflows synchronisieren – per natürlicher Sprache, direkt aus der IDE.\n\n\n\n## Was in diesem Tutorial vermittelt wird\n\n\n\nDieses Tutorial zeigt:\n\n\n\n* **Einrichtung der Jira/Atlassian OAuth-Anwendung** für sichere Authentifizierung\n\n* **Konfiguration des GitLab Duo Agent Platform** als MCP-Client\n\n* **Drei praxisnahe Anwendungsfälle** mit realen Workflows\n\n\n\n## Voraussetzungen\n\n\n\nVor dem Start sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:\n\n\n\n| Voraussetzung | Details |\n| ---- | ----- |\n| **GitLab-Instanz** | GitLab 18.8+ mit aktiviertem Duo Agent Platform |\n| **Jira-Konto** | Jira Cloud-Instanz mit Admin-Zugriff zum Erstellen von OAuth-Anwendungen |\n| **IDE** | Visual Studio Code mit installierter GitLab Workflow-Erweiterung |\n| **MCP-Unterstützung** | MCP-Unterstützung in GitLab aktiviert |\n\n\n\n## Architektur verstehen\n\n\n\nDer GitLab Duo Agent Platform agiert als **MCP-Client** und stellt eine Verbindung zum Atlassian MCP-Server her, um auf Jira-Projektmanagement-Daten zuzugreifen. Der Atlassian MCP-Server übernimmt die Authentifizierung, übersetzt natürlichsprachliche Anfragen in API-Aufrufe und gibt strukturierte Daten zurück – bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Audit-Anforderungen.\n\n\n\n## Teil 1: Jira OAuth-Anwendung konfigurieren\n\n\n\nUm den GitLab Duo Agent Platform sicher mit der Jira-Instanz zu verbinden, muss eine OAuth 2.0-Anwendung in der Atlassian Developer Console erstellt werden. Diese erteilt dem GitLab MCP-Server autorisierten Zugriff auf die Jira-Daten.\n\n\n\n### Einrichtungsschritte\n\n\n\nFür die manuelle Konfiguration sind folgende Schritte erforderlich:\n\n\n\n1. **Atlassian Developer Console aufrufen**\n\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps) öffnen\n\n\n   * Mit dem Atlassian-Konto anmelden\n\n\n2. **Neue OAuth 2.0-App erstellen**\n\n\n   * **Create** → **OAuth 2.0 integration** klicken\n\n\n   * Namen eingeben (z. B. „gitlab-dap-mcp\")\n\n\n   * Nutzungsbedingungen akzeptieren und **Create** klicken\n\n\n3. **Berechtigungen konfigurieren**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Permissions** navigieren\n\n\n   * **Jira API** hinzufügen und folgende Scopes konfigurieren:\n\n\n     * `read:jira-work` — Issues, Projekte und Boards lesen\n\n\n     * `write:jira-work` — Issues erstellen und aktualisieren\n\n\n     * `read:jira-user` — Benutzerinformationen lesen\n\n\n4. **Autorisierung einrichten**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Authorization** navigieren\n\n\n   * Callback-URL für die Umgebung hinzufügen (`https://gitlab.com/oauth/callback`)\n\n\n   * Änderungen speichern\n\n\n5. **Zugangsdaten abrufen**\n\n\n   * Zu **Settings** navigieren\n\n\n   * **Client ID** und **Client Secret** kopieren\n\n\n   * Sicher aufbewahren – diese werden für die MCP-Konfiguration benötigt\n\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Jira OAuth-Einrichtung\n\n\n\nAuf das Bild klicken, um zu beginnen.\n\n\n\n\n\n[![Jira OAuth setup tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n\n\n\n## Teil 2: GitLab Duo Agent Platform MCP-Client konfigurieren\n\n\n\nMit den bereitgestellten OAuth-Zugangsdaten kann der GitLab Duo Agent Platform nun für die Verbindung mit dem Atlassian MCP-Server konfiguriert werden.\n\n\n\n### MCP-Konfigurationsdatei erstellen\n\n\n\nDie MCP-Konfigurationsdatei im GitLab-Projekt unter `.gitlab/duo/mcp.json` erstellen:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n`YOUR_CLIENT_ID` und `YOUR_CLIENT_SECRET` durch die in Teil 1 generierten Zugangsdaten ersetzen.\n\n\n\n### MCP in GitLab aktivieren\n\n\n\n1. Zu **Gruppeneinstellungen** → **GitLab Duo** → **Konfiguration** navigieren\n\n2. „Externe MCP-Tools erlauben\" aktivieren\n\n\n\n### Verbindung überprüfen\n\n\n\nDas Projekt in VS Code öffnen und im GitLab Duo Agent Platform Chat eingeben:\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n\n\nDann\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\n\n\nAnschließend erfolgt eine Weiterleitung von der IDE zur MCP Atlassian-Website zur Zugriffsgenehmigung:\n\n\n\n![Redirect to MCP Atlassian website](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"Redirect to MCP Atlassian website\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Approve access](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"Approve access\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Select your JIRA instance and approve](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"Select your JIRA instance and approve\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"Success!\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Überprüfung über das MCP-Dashboard\n\n\n\nGitLab bietet zudem ein integriertes **MCP-Dashboard** direkt in der IDE.\n\n\n\nIn VS Code oder VSCodium die Befehlspalette öffnen (`Cmd+Shift+P` unter macOS, `Ctrl+Shift+P` unter Windows/Linux) und nach **„GitLab: Show MCP Dashboard\"** suchen. Das Dashboard öffnet sich in einem neuen Editor-Tab und zeigt:\n\n\n\n* **Verbindungsstatus** für jeden konfigurierten MCP-Server\n\n* **Verfügbare Tools** des Servers (z. B. `jira_get_issue`, `jira_create_issue`)\n\n* **Server-Logs** mit Echtzeit-Protokollierung der aufgerufenen Tools\n\n\n\n![MCP servers dashboard and status](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCP servers dashboard and status\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Server details and permissions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"Server details and permissions\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![MCP Server logs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCP Server logs\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: MCP testen\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Teil 3: Anwendungsfälle in der Praxis\n\n\n\nMit der konfigurierten Integration lassen sich drei praxisnahe Workflows erkunden, die die Möglichkeiten der Jira-Anbindung an den GitLab Duo Agent Platform demonstrieren.\n\n\n\n### Planungsassistent\n\n\n\n**Szenario:** Vorbereitung auf Sprint-Planung – schnelle Bewertung des Backlogs, Verstehen von Prioritäten, Identifizierung von Blockern.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Backlog abfragen\n\n* Nicht zugewiesene hochpriorisierte Issues identifizieren\n\n* KI-gestützte Sprint-Empfehlungen erhalten\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n\n\nIm GitLab Duo Agent Platform Chat ausprobieren:\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n\n### Interaktive Anleitung: Projektplanung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Issue-Triage und Erstellung aus dem Code\n\n\n\n**Szenario:** Beim Code-Review wird ein Bug entdeckt – ein Jira-Issue mit relevantem Kontext erstellen, ohne die IDE zu verlassen.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Einen Bug beim Coding identifizieren\n\n* Ein detailliertes Jira-Issue per natürlicher Sprache erstellen\n\n* Issue-Felder automatisch mit Code-Kontext befüllen\n\n* Das Issue mit dem aktuellen Branch verknüpfen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\n\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Bug-Review und Aufgaben-Automatisierung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Systemübergreifende Incident-Untersuchung\n\n\n\n**Szenario:** Ein Production-Incident tritt auf – Informationen aus Jira, GitLab Project Management, Codebase und Merge Requests werden korreliert, um die Ursache zu identifizieren.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Incident-Details aus Jira abrufen\n\n* Mit aktuellen Merge Requests in GitLab korrelieren\n\n* Möglicherweise betroffene Code-Änderungen identifizieren\n\n* Eine Incident-Timeline generieren\n\n* Einen Behebungsplan entwerfen und als Work Item in GitLab erstellen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Systemübergreifende Fehleranalyse und Behebung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Fehlerbehebung\n\n\n\nHäufige Einrichtungsprobleme und schnelle Lösungen:\n\n\n\n| Problem | Lösung |\n| ----- | ----- |\n| „MCP server not found\" | Prüfen, ob die Datei `mcp.json` am richtigen Ort liegt und korrekt formatiert ist |\n| „Authentication failed\" | OAuth-Zugangsdaten und Scopes in Atlassian überprüfen |\n| „No Jira tools available\" | VS Code nach dem Aktualisieren von `mcp.json` neu starten und MCP in GitLab aktivieren |\n| „Connection timeout\" | Netzwerkverbindung zu `mcp.atlassian.com` prüfen |\n\n\u003Cbr/>\nDetaillierte Informationen zur Fehlerbehebung: [GitLab MCP-Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n\n\n## Sicherheitshinweise\n\n\n\nBei der Integration von Jira mit dem GitLab Duo Agent Platform:\n\n\n\n* **OAuth-Token** — Zugangsdaten sicher aufbewahren\n\n* **Prinzip der minimalen Rechtevergabe** — Nur die minimal erforderlichen Jira-Scopes vergeben\n\n* **Token-Rotation** — OAuth-Zugangsdaten regelmäßig rotieren\n\n\n\n## Zusammenfassung\n\n\n\nDie Anbindung des GitLab Duo Agent Platform an verschiedene Tools über MCP verändert die Interaktion mit dem Entwicklungslebenszyklus. In diesem Artikel wurde gezeigt:\n\n\n\n* **Issues per natürlicher Sprache abfragen** — Fragen zum Backlog, zu Sprints und Incidents in natürlicher Sprache stellen.\n\n* **Issues in der gesamten DevSecOps-Umgebung erstellen und aktualisieren** — Bugs melden und Tickets aktualisieren, ohne die IDE zu verlassen.\n\n* **Systemübergreifend korrelieren** — Jira-Daten mit GitLab Project Management, Merge Requests und Pipelines für vollständige Transparenz kombinieren.\n\n* **Kontextwechsel reduzieren** — Fokus auf den Code behalten und gleichzeitig mit dem Projektmanagement verbunden bleiben.\n\n\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen\n\n\n\nTeams, die externe Tools über MCP einbinden, haben möglicherweise auch Governance- und Sicherheitsüberlegungen – beispielsweise in Bereichen wie Zugriffskontrolle, Token-Management und Audit-Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und DSGVO adressieren ähnliche Themen rund um Zugriffssteuerung und Protokollierung. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n\n\n* [GitLab Duo Agent Platform unterstützt jetzt das Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n\n\n* [Was ist das Model Context Protocol?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n\n\n* [Leitfäden und Ressourcen für Agentic AI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n\n\n* [Dokumentation zu GitLab-MCP-Clients](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n\n\n* [Erste Schritte mit der GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Leitfaden](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",{"featured":36,"template":14,"slug":717},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":719,"config":729},{"title":720,"description":721,"authors":722,"heroImage":724,"date":725,"body":726,"category":10,"tags":727},"10 KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[723],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","KI-gestützte Coding-Tools helfen Entwicklerinnen und Entwicklern, Code schneller zu schreiben. Warum liefern Teams trotzdem nicht schneller?\nWeil Coding nur 20 % des Software-Delivery-Lifecycles ausmacht. Die restlichen 80 % werden zum Engpass: Code-Review-Rückstände wachsen, Security-Scans halten nicht Schritt, Dokumentation bleibt liegen, und manueller Koordinationsaufwand steigt.\nDieselben KI-Fähigkeiten, die das individuelle Coding beschleunigen, lassen sich auf den gesamten Softwarelebenszyklus ausdehnen – von der Planung über Code-Review und Security bis hin zu Tests und Debugging. Nachfolgend finden sich 10 einsatzbereite Prompts aus der [GitLab Duo Agent Platform Prompt Library](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), die typische Team-Engpässe systematisch adressieren.\n\n## Wie wird Code Review vom Engpass zum Beschleuniger?\nTeams erstellen Merge Requests schneller, wenn KI beim Coding unterstützt – doch menschliche Reviewer können kaum mithalten, wenn Review-Zyklen von Stunden auf Tage anwachsen. KI übernimmt Routineprüfungen wie logische Fehler und API-Vertragsverletzungen, damit Reviewer sich auf Architektur und Geschäftslogik konzentrieren können.\n\n### MR auf logische Fehler prüfen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n**Warum das hilft**: Automatische Linter erkennen Syntaxfehler – logische Fehler erfordern das Verständnis der Absicht hinter dem Code. Dieser Prompt findet Bugs, bevor Reviewer überhaupt einen Blick darauf werfen, und reduziert Review-Zyklen häufig auf eine einzige Freigaberunde.\n\n### Breaking Changes im MR identifizieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n\n1. API signature changes\n\n2. Removed or renamed public methods\n\n3. Changed return types\n\n4. Modified database schemas\n\n5. Breaking configuration changes\n\n```\n**Warum das hilft**: Breaking Changes, die erst beim Deployment auffallen, erzwingen Rollbacks und verursachen Incidents. Dieser Prompt verlagert die Erkennung in die MR-Phase – wo Korrekturen deutlich weniger aufwändig sind.\n\n## Wie lässt sich Security nach links verschieben, ohne den Prozess zu verlangsamen?\nSecurity-Scans erzeugen Hunderte von Befunden. Security-Teams triagieren manuell, während Entwicklerinnen und Entwickler auf Deployment-Freigaben warten. Der Großteil der Befunde sind False Positives oder Niedrigrisiko-Probleme – die tatsächlichen Bedrohungen herauszufiltern kostet Zeit und Expertise. KI priorisiert Befunde nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit und unterstützt bei der Behebung häufiger Schwachstellen, sodass Security-Teams sich auf die relevanten Bedrohungen konzentrieren können.\n\n### Security-Scan-Ergebnisse analysieren\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n\n1. Assess real risk vs false positive\n\n2. Explain the vulnerability\n\n3. Suggest remediation\n\n4. Prioritize by severity\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt hilft Security-Teams, sich auf die Befunde zu konzentrieren, die tatsächlich relevant sind – und reduziert die Zeit bis zur Behebung von Wochen auf Tage.\n\n### Code auf Sicherheitsprobleme prüfen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n\n1. Injection vulnerabilities\n\n2. Authentication/authorization flaws\n\n3. Data exposure risks\n\n4. Insecure dependencies\n\n5. Cryptographic issues\n\n```\n**Warum das hilft**: Herkömmliche Security-Reviews finden statt, nachdem Code geschrieben wurde. Dieser Prompt ermöglicht es, Sicherheitsprobleme vor dem Erstellen eines MR zu erkennen und zu beheben – und eliminiert die Abstimmungsschleifen, die Deployments verzögern.\n\n## Wie bleibt Dokumentation mit dem Code auf dem neuesten Stand?\nCode ändert sich schneller als Dokumentation. Neue Teammitglieder benötigen Wochen für das Onboarding, weil Docs veraltet oder unvollständig sind. Dokumentation wird stets als wichtig erkannt, aber bei Deadlines zuerst verschoben. Automatisierte Generierung und Aktualisierung als Teil des Standard-Workflows hält Docs aktuell – ohne zusätzlichen Aufwand.\n\n### Release Notes aus MRs generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate release notes for these merged MRs:\n\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n\n1. New features\n\n2. Bug fixes\n\n3. Performance improvements\n\n4. Breaking changes\n\n5. Deprecations\n\n```\n**Warum das hilft**: Die manuelle Zusammenstellung von Release Notes dauert Stunden und enthält häufig Lücken oder Fehler. Automatisierte Generierung stellt sicher, dass jedes Release vollständige Notes erhält – ohne zusätzlichen Aufwand im Release-Prozess.\n\n### Dokumentation nach Code-Änderungen aktualisieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n\n1. README files\n\n2. API documentation\n\n3. Architecture diagrams\n\n4. Onboarding guides\n\n```\n**Warum das hilft**: Dokumentation driftet, weil Teams nach Code-Änderungen nicht immer im Blick haben, welche Docs betroffen sind. Dieser Prompt macht Dokumentationspflege zum Teil des Entwicklungsworkflows – statt einer Aufgabe, die aufgeschoben wird.\n\n## Wie lässt sich Planungskomplexität systematisch aufbrechen?\nGroße Features bleiben in der Planungsphase stecken. KI kann komplexe Arbeit strukturiert in konkrete, umsetzbare Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten und Akzeptanzkriterien zerlegen – und so wochenlange Abstimmung in fokussierte Implementierung verwandeln.\n\n### Epic in Issues aufteilen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Agent**: Duo Planner\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n\n1. Technical dependencies\n\n2. Reasonable issue sizes\n\n3. Clear acceptance criteria\n\n4. Logical implementation order\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt verwandelt eine Woche Planungsmeetings in 30 Minuten KI-gestützte Zerlegung – gefolgt von einer Teamabstimmung. Teams starten früher mit der Implementierung und mit klarerer Ausrichtung.\n\n## Wie lässt sich Testabdeckung ausbauen, ohne den Aufwand zu erhöhen?\nEntwicklerinnen und Entwickler schreiben Code schneller, aber wenn Tests nicht mithalten, sinkt die Testabdeckung und Fehler gelangen in die Produktion. Tests manuell zu schreiben ist aufwändig – und unter Zeitdruck werden Randfälle übersehen. Automatisch generierte Tests bedeuten: prüfen und anpassen statt von Grund auf neu schreiben.\n\n### Unit-Tests generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n\n1. Happy path\n\n2. Edge cases\n\n3. Error conditions\n\n4. Boundary values\n\n5. Invalid inputs\n\n```\n**Warum das hilft**: Manuelle Tests sind aufwändig, und Randfälle werden unter Zeitdruck oft übersehen. Dieser Prompt generiert umfassende Test-Suites, die Entwicklerinnen und Entwickler prüfen und anpassen – statt von Grund auf zu schreiben.\n\n### Lücken in der Testabdeckung erkennen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n\n1. Untested functions/methods\n\n2. Uncovered edge cases\n\n3. Missing error scenario tests\n\n4. Integration points without tests\n\n5. Priority areas to test next\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt zeigt blinde Flecken in der Test-Suite auf, bevor sie zu Production-Incidents werden. Teams können die Abdeckung dort systematisch verbessern, wo es am meisten zählt.\n\n## Wie lässt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzen?\nProduction-Incidents dauern Stunden in der Diagnose. Entwicklerinnen und Entwickler durchsuchen Logs und Stack Traces, während Nutzerinnen und Nutzer Ausfälle erleben. KI beschleunigt die Ursachenanalyse durch Auswertung komplexer Fehlermeldungen und konkrete Lösungsvorschläge – und verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.\n\n### Fehlerhafte Pipeline debuggen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Debugging\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\n\nStage: [STAGE]\n\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n\n1. Identify the root cause\n\n2. Suggest a fix\n\n3. Explain why it started failing\n\n4. Prevent similar issues\n\n```\n**Warum das hilft**: CI/CD-Ausfälle blockieren das gesamte Team. Dieser Prompt analysiert Fehler in Sekunden statt in den 15 bis 30 Minuten, die Entwicklerinnen und Entwickler typischerweise für die Fehlersuche benötigen.\n\n## Von individuellen Gewinnen zu echter Team-Beschleunigung\nDiese Prompts stehen für einen Ansatz, der KI nicht nur beim individuellen Coding einsetzt, sondern an den Stellen, die Team-Velocity tatsächlich begrenzen: Koordination, Qualitätssicherung und Wissenstransfer.\nDie [vollständige Prompt-Bibliothek](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) enthält mehr als 100 Prompts für alle Phasen des Softwarelebenszyklus – von Planung und Entwicklung über Security und Testing bis hin zu Deployment und Betrieb. Jeder Prompt ist nach Komplexitätsstufe (Einstieg, Fortgeschritten, Experte) und Anwendungsfall kategorisiert.\nMit Prompts der Stufe „Einstieg\" lässt sich am dringendsten Engpass beginnen. Ziel ist nicht schnelleres Coding allein – sondern zuverlässigere, qualitativ hochwertigere Software-Lieferung von der Planung bis zur Produktion.",[25,728],"DevOps platform",{"featured":36,"template":14,"slug":730},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"promotions":732},[733,746,757,769],{"id":734,"categories":735,"header":736,"text":737,"button":738,"image":743},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":739,"config":740},"Get your AI maturity score",{"href":741,"dataGaName":742,"dataGaLocation":250},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":747,"categories":748,"header":749,"text":737,"button":750,"image":754},"devops-modernization",[703,42],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":751,"config":752},"Get your DevOps maturity score",{"href":753,"dataGaName":742,"dataGaLocation":250},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":755},{"src":756},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":758,"categories":759,"header":761,"text":737,"button":762,"image":766},"security-modernization",[760],"security","Are you trading speed for security?",{"text":763,"config":764},"Get your security maturity score",{"href":765,"dataGaName":742,"dataGaLocation":250},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":767},{"src":768},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":770,"paths":771,"header":774,"text":775,"button":776,"image":781},"github-azure-migration",[772,773],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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