[{"data":1,"prerenderedAt":774},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":3,"navigation-de-de":36,"banner-de-de":439,"footer-de-de":449,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":654,"blog-related-posts-de-de-gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward":668,"blog-promotions-de-de":711,"next-steps-de-de":764},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":11,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward.yml","Gitlab 18 5 Intelligence That Moves Software Development Forward",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-18-5-intelligence-that-moves-software-development-forward",{"heroImage":15,"title":16,"description":17,"authors":18,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1760970883/asrc2c2hejqp5o1tan4c.png","GitLab 18.5: KI, die Software-Entwicklung voranbringt","GitLab 18.5 bietet neue spezialisierte Agenten, präzisere Sicherheitsanalysen und ein neu gestaltetes Interface mit durchgängig sichtbarem KI-Assistenten.",[19],"Bill Staples","2025-10-21","Software-Entwicklungsteams sind mit einer Informationsflut konfrontiert. Tausende Schwachstellen überschwemmen Security-Dashboards, aber nur ein Bruchteil stellt ein echtes Risiko dar. Entwickler wechseln zwischen Backlog-Planung, Triage von Security-Findings, Code-Reviews und der Reaktion auf CI/CD-Fehler hin und her – und verlieren dabei Stunden durch manuelle Arbeit. [GitLab 18.5](https://about.gitlab.com/releases/2025/10/16/gitlab-18-5-released/) bringt Struktur in diese Komplexität.\n\nIm Mittelpunkt dieses Release steht eine wesentliche Verbesserung der allgemeinen Usability von GitLab und der Integration von KI in die User Experience. Ein neues Panel-basiertes UI erleichtert die kontextbezogene Darstellung von Daten und ermöglicht es, GitLab Duo Chat plattformübergreifend dauerhaft sichtbar zu halten, wo immer es benötigt wird. Spezialisierte Agenten übernehmen die Triage von Schwachstellen und das Backlog-Management, während sich beliebte KI-Tools noch nahtloser in agentenbasierte Workflows integrieren lassen. Zusätzlich wurden die marktführenden Sicherheitsfunktionen erweitert, um ausnutzbare Schwachstellen besser von theoretischen zu unterscheiden, aktive von abgelaufenen Credentials zu trennen und nur geänderten Code zu scannen, damit Entwickler im Flow bleiben können.\n\n## Was ist neu in 18.5\n\n18.5 ist das bisher größte Release dieses Jahres – die Einführung in das Release im Video ansehen und weitere Details unten lesen.\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975773?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=\"GitLab_18.5 Release_101925_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n### Moderne User Experience mit schnellem Zugriff auf GitLab Duo überall\n\nGitLab 18.5 liefert eine modernisierte User Experience mit einem intuitiveren Interface, das auf einem neuen Panel-basierten Layout basiert.\n\nPanels zeigen wichtige Informationen nebeneinander an, sodass sich kontextbezogen arbeiten lässt, ohne die Position zu verlieren. Wenn beispielsweise auf ein Issue in der Issue-Liste geklickt wird, öffnen sich die Details automatisch in einem Side Panel. Das GitLab Duo Panel lässt sich rechts öffnen und bringt Duo an jeden Ort in GitLab. So können kontextbezogene Fragen gestellt oder Anweisungen gegeben werden, direkt neben der eigentlichen Arbeit.\n\nMehrere Usability-Verbesserungen erleichtern die Navigation. Die globale Suchleiste erscheint nun in der oberen Mitte für bessere Zugänglichkeit. Globale Navigationselemente wie Issues, Merge Requests, To-Dos und der Avatar sind in die obere rechte Ecke gewandert. Zusätzlich lässt sich die linke Sidebar nun ein- und ausklappen für mehr Kontrolle über den Workspace.\n\nTeams, die experimentelle Features und GitLab Duo Beta-Features nutzen, erhalten das neue Interface zuerst. Danach können alle GitLab.com-Nutzer diese Experience über einen Toggle aktivieren, der sich unter dem User-Icon befindet. Mehr Details zu diesem Feature in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/interface_redesign/#turn-new-navigation-on-or-off). [Feedback oder Issues](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/577554) können gemeldet werden – damit lässt sich GitLab besser gestalten!\n\n### Neuerungen zur GitLab Duo Agent Platform\n\n**Security Analyst Agent: Von manueller Vulnerability-Triage zu intelligenter Automatisierung**\n\nDer GitLab Duo [Security Analyst Agent](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) automatisiert Vulnerability-Management-Workflows durch KI-gestützte Analyse und verwandelt stundenlanges manuelles Triaging in intelligente Automatisierung. Aufbauend auf den Vulnerability Management Tools, die über GitLab Duo Agentic Chat verfügbar sind, orchestriert der Security Analyst Agent mehrere Tools, wendet Sicherheitsrichtlinien an und erstellt automatisch benutzerdefinierte Flows für wiederkehrende Workflows.\n\nSicherheitsteams erhalten Zugriff auf angereicherte Vulnerability-Daten, einschließlich CVE-Details, statischer Erreichbarkeitsanalyse und Informationen zum Code-Fluss. Sie können Operationen wie das Verwerfen von Fehlalarmen, das Bestätigen von Bedrohungen, das Anpassen von Schweregraden und das Erstellen verknüpfter Issues zur Behebung ausführen: alles über Conversational AI. Der Agent reduziert repetitives Klicken durch Vulnerability-Dashboards und ersetzt Custom Scripts durch einfache Befehle in natürlicher Sprache.\n\nBeispiel: Wenn ein Security-Scan Dutzende Schwachstellen aufdeckt, genügt der Prompt: „Dismiss vulnerabilities with reachable=FALSE and create issues for critical findings.\" Der Security Analyst Agent analysiert Erreichbarkeitsdaten, wendet Sicherheitsrichtlinien an und erledigt Massenoperationen in Momenten – Arbeit, die sonst Stunden dauern würde.\n\nWährend einzelne Vulnerability Management Tools direkt über Agentic Chat für spezifische Aufgaben zugänglich sind, orchestriert der Security Analyst Agent diese Tools intelligent und automatisiert komplexe mehrstufige Workflows. Die Vulnerability Management Tools sind über Agentic Chat auf GitLab Self-managed und GitLab.com verfügbar, der Security Analyst Agent ist in 18.5 nur auf GitLab.com verfügbar. Die Verfügbarkeit in Self-managed- und Dedicated-Umgebungen folgt mit dem nächsten Release.\nDemo ansehen:\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128975984?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=\"18.5 Security Demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**GitLab Duo Planner: Von Backlog-Chaos zu strategischer Klarheit**\n\nDie Verwaltung komplexer Software-Delivery erfordert ständige Kontextwechsel zwischen Planungsaufgaben. [GitLab Duo Planner](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) adressiert die realen Planungsherausforderungen, mit denen Teams täglich konfrontiert sind. Duo Planner agiert als Teammitglied mit Bewusstsein für den Projektkontext. Er versteht, wie Issues, Epics und Merge Requests verwaltet werden. Anders als generische KI-Assistenten ist er speziell konzipiert mit tiefem Wissen über GitLabs Planungs-Workflows, kombiniert mit Agile- und Priorisierungs-Frameworks, um Aufwand, Risiko und strategische Ausrichtung auszubalancieren.\n\nGitLab Duo Planner kann vage Ideen in strukturierte Planungshierarchien verwandeln, veraltete Backlog-Items identifizieren und Executive Updates entwerfen. Beispiel: Beim Verfeinern eines Backlogs mit Hunderten über Monate angesammelten Issues genügt der Prompt: „Identify stale backlog items and suggest priorities.\" Innerhalb von Sekunden erhält man eine strukturierte Zusammenfassung mit Issues ohne aktuelle Aktivität, Items mit fehlenden Details, doppelter Arbeit und empfohlenen Prioritäten basierend auf Labels und Milestones – komplett mit umsetzbaren Empfehlungen.\n\nFür Teams, die komplexe Roadmaps verwalten, zielt der Planner darauf ab, Stunden manueller Analyse und Kontextwechsel zu eliminieren und Product Managern sowie Engineering Leads zu helfen, schnellere und besser informierte Entscheidungen zu treffen. Ab 18.5 ist GitLab Duo Planner aktuell schreibgeschützt, das heißt, er kann analysieren, planen und vorschlagen, aber noch keine direkten Aktionen zur Änderung ausführen. Weitere Informationen in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/).\n\n**Extensible Agent Catalog: Beliebte KI-Tools als native GitLab-Agenten**\n\nGitLab 18.5 führt beliebte KI-Agenten direkt in den [AI Catalog](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) ein und macht externe Tools wie Claude, OpenAI Codex, Google Gemini CLI, Amazon Q Developer und OpenCode als native GitLab-Agenten verfügbar. Nutzer können diese Agenten nun über dieselbe einheitliche Catalog-Oberfläche entdecken, konfigurieren und deployen, die auch für GitLabs integrierte Agenten verwendet wird. Foundational Agents werden automatisch über Organisations-Catalogs hinweg synchronisiert.\n\nDies eliminiert die Komplexität des manuellen Agent-Setups durch eine grafische Katalog-Oberfläche und behält dabei Sicherheit auf Enterprise-Niveau durch GitLabs Authentifizierungs- und Audit-Systeme bei. GitLab Duo Enterprise Subscriptions enthalten nun die integrierte Nutzung von Claude und Codex innerhalb von GitLab, sodass die bestehende GitLab-Subscription für diese Tools verwendet werden kann, ohne separate API-Keys oder zusätzliches Billing-Setup zu benötigen. Andere Agenten können weiterhin separate Subscriptions und Konfiguration erfordern, während die Integrationspläne finalisiert werden.\n\n**Self-hosted GitLab Duo Agent Platform (Beta): Anforderungen an Datensouveränität erfüllen, ohne auf KI-Power zu verzichten**\n\nGitLab 18.5 hebt die Self-hosted-Funktionen der GitLab Duo Agent Platform von experimental auf beta und ermöglicht es Organisationen, KI-Agenten und Flows vollständig innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur auszuführen – entscheidend für regulierte Branchen und Datensouveränitätsanforderungen. Das Beta-Release umfasst verbesserte Timeout-Konfigurationen und AI-Gateway-Einstellungen und erlaubt Teams, KI-Agenten für Code-Reviews, Bug-Fixes und Feature-Implementierungen zu nutzen, während Sicherheit auf Enterprise-Niveau für sensiblen Code gewährleistet wird.\n\n## Intelligentere, schnellere Sicherheit: Echte Risiken priorisieren und Entwickler im Flow halten\n\nGitLab 18.5 führt neue Application-Security-Funktionen ein, die Teams helfen, ausnutzbare Risiken zu fokussieren, Rauschen zu reduzieren und die Software-Supply-Chain-Sicherheit zu stärken. Diese Updates setzen das Commitment fort, Sicherheit direkt in den Entwicklungsprozess zu integrieren – mit Präzision, Geschwindigkeit und Einblicken, ohne den Arbeitsfluss der Entwickler zu unterbrechen.\n\n**Statische Erreichbarkeitsanalyse**\n\nMit über [37 000 neuen CVEs](https://www.cvedetails.com/) allein in diesem Jahr stehen Sicherheitsteams vor einem überwältigenden Volumen an Schwachstellen und haben Schwierigkeiten zu verstehen, welche davon tatsächlich ausnutzbar sind. Die statische Erreichbarkeitsanalyse, jetzt in Limited Availability, bringt Präzision auf Bibliotheksebene, indem sie hilft zu identifizieren, ob verwundbarer Code tatsächlich in der Anwendung aufgerufen wird und nicht nur in Abhängigkeiten vorhanden ist.\n\nIn Kombination mit dem kürzlich veröffentlichten [Exploit Prediction Scoring System (EPSS)](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/risk_assessment_data/) und Known Exploited Vulnerability (KEV) Daten können Sicherheitsteams die Vulnerability-Triage effektiver beschleunigen. So lassen sich echte Risiken priorisieren und die gesamte Sicherheit der Lieferkette stärken. In 18.5 kommt Unterstützung für Java hinzu, neben der bestehenden Unterstützung für Python, JavaScript und TypeScript.\n\n**Validierung exponierter Secrets**\n\nGenau wie die statische Erreichbarkeitsanalyse Teams hilft, ausnutzbare Schwachstellen aus Open-Source-Abhängigkeiten zu priorisieren, bringen Secret Validity Checks denselben Einblick für exponierte Secrets – aktuell in Beta auf GitLab.com und GitLab Self-Managed verfügbar. Für von GitLab ausgestellte Security-Tokens unterscheidet GitLab automatisch aktive von abgelaufenen Secrets direkt im [Vulnerability Report](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerability_report/), anstatt manuell zu prüfen, ob ein geleakter Credential oder API-Key aktiv ist. Dies ermöglicht es Sicherheits- und Entwicklungsteams, Remediation-Maßnahmen auf echte Risiken zu fokussieren. Unterstützung für von AWS und GCP ausgestellte Secrets ist für zukünftige Releases geplant.\n\n**Benutzerdefinierte Regeln für Advanced SAST**\n\nAdvanced SAST läuft auf Regeln, die vom hauseigenen Security-Research-Team entwickelt wurden, um maximale Genauigkeit out of the box zu bieten. Einige Teams benötigten jedoch zusätzliche Flexibilität, um die SAST-Engine für ihre spezifische Organisation anzupassen. Mit benutzerdefinierten Regeln für Advanced SAST können AppSec-Teams atomare, musterbasierte Erkennungslogik definieren, um organisationsspezifische Sicherheitsprobleme zu erfassen – etwa das Flaggen verbotener Funktionsaufrufe – während GitLabs kuratiertes Ruleset weiterhin als Baseline dient. Anpassungen werden über einfache TOML-Dateien verwaltet, genau wie andere SAST-Ruleset-Konfigurationen. Diese Regeln unterstützen zwar keine Taint Analysis, bieten Organisationen aber größere Flexibilität für präzise SAST-Ergebnisse.\n\n**Advanced SAST: Unterstützung für C und C++**\n\nDie Sprachabdeckung für Advanced SAST wird um C und C++ erweitert, die in der Embedded-Systems-Softwareentwicklung weit verbreitet sind. Um das Scannen zu aktivieren, müssen Projekte eine Compilation Database generieren, die Compiler-Befehle und Include-Pfade erfasst, die während Builds verwendet werden. Dies stellt sicher, dass der Scanner Quelldateien präzise parsen und analysieren kann und kontextbewusste Ergebnisse liefert, die Sicherheitsteams helfen, echte Schwachstellen im Entwicklungsprozess zu identifizieren. Die Implementierungsanforderungen für C und C++ erfordern spezifische Konfigurationen, die in der [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/cpp_advanced_sast/) zu finden sind. Advanced SAST C- und C++-Unterstützung sind aktuell in Beta verfügbar.\n\n**Diff-basiertes SAST-Scanning**\n\nTraditionelle SAST-Scans analysieren mit jedem Commit die gesamte Codebase neu, verlangsamen Pipelines und unterbrechen den Arbeitsfluss der Entwickler. Die Developer Experience ist eine entscheidende Überlegung, die über die Adoption von Application Security Testing entscheiden kann. Diff-basiertes SAST-Scanning zielt darauf ab, Scan-Zeiten zu beschleunigen, indem nur der in einem Merge Request geänderte Code fokussiert wird, redundante Analysen reduziert werden und relevante Ergebnisse angezeigt werden, die mit der Arbeit des Entwicklers verknüpft sind. Durch die Ausrichtung der Scans auf tatsächliche Code-Änderungen liefert GitLab schnelleres, fokussierteres Feedback. So bleiben Entwickler im Flow, während gleichzeitig starke Security-Coverage beibehalten wird.\n\n## API-Konfigurationen vereinfachen\n\nAPI-gesteuerte Workflows bieten Power und Flexibilität, können aber auch unnötige Komplexität für Aufgaben schaffen, die Teams regelmäßig durchführen müssen. Das neue Maven Virtual Registry Interface bringt eine UI-Ebene für diese Operationen.\n\n### Maven Virtual Registry Interface\n\nDas neue webbasierte Interface für die Verwaltung von Maven Virtual Registries verwandelt komplexe API-Konfigurationen in visuelle Einfachheit und bietet eine intuitivere Experience für Paket-Administratoren und Plattform-Engineers.\n\nZuvor konfigurierten und warteten Teams Virtual Registries ausschließlich über API-Aufrufe. Dies machte routinemäßige Wartung zeitaufwändig und erforderte spezialisiertes Plattform-Wissen. Das neue Interface beseitigt diese Barriere und macht alltägliche Aufgaben schneller und einfacher.\n\nMit diesem Update lassen sich nun:\n\n* Virtual Registries erstellen, um die Konfiguration von Abhängigkeiten zu vereinfachen  \n* Upstreams erstellen und ordnen, um Performance und Compliance zu verbessern  \n* Veraltete Cache-Einträge direkt im UI durchsuchen und löschen\n\nDiese visuelle Experience hilft, operativen Overhead zu reduzieren, und bietet Entwicklungsteams klareren Einblick, wie Abhängigkeiten aufgelöst werden, sodass bessere Entscheidungen über Build-Performance und Sicherheitsrichtlinien getroffen werden können.\n\nDemo ansehen:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n\u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/CiOZJPhAvaI?si=cYaoR_OIgqFKbyM2\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nEnterprise-Kunden sind eingeladen, am [Maven Virtual Registry Beta-Programm](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/543045) teilzunehmen und Feedback zu teilen, um das finale Release mitzugestalten.\n\n## KI, die sich an den Workflow anpasst\n\nDieses Release steht für mehr als neue Funktionen – es geht um Wahlmöglichkeiten und Kontrolle. Walkthrough-Video hier ansehen:\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1128992281?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=\"18.5-tech-demo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Premium- und Ultimate-Nutzer können diese Funktionen ab sofort auf [GitLab.com](https://GitLab.com) und in Self-managed-Umgebungen verwenden. Die Verfügbarkeit für GitLab Dedicated ist für nächsten Monat geplant.\n\nDie GitLab Duo Agent Platform befindet sich aktuell in der **Beta** – Beta- und experimentelle Features aktivieren, um zu erleben, wie KI mit vollem Kontext die Art und Weise transformieren kann, wie Teams Software entwickeln. Neu bei GitLab? [Kostenlose Testversion starten](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/) und entdecken, warum die Zukunft der Entwicklung KI-gestützt, sicher und über die umfassendste DevSecOps-Plattform der Welt orchestriert ist.\n\n***Hinweis:** Platform-Funktionen in der Beta sind im Rahmen des GitLab-Beta-Programms verfügbar. Sie sind während der Beta-Phase kostenlos nutzbar. Bei allgemeiner Verfügbarkeit werden sie als kostenpflichtige Add-on-Option für die GitLab Duo Agent Platform angeboten.*\n\n### Mit GitLab auf dem aktuellen Stand bleiben\n\nUm sicherzustellen, dass die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Performance-Verbesserungen genutzt werden können, empfiehlt sich, die GitLab-Instanz aktuell zu halten. Die folgenden Ressourcen helfen bei der Planung und Durchführung des Upgrades:\n\n* [Upgrade Path Tool](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – aktuelle Version eingeben und die exakten Upgrade-Schritte für die Instanz anzeigen lassen  \n* [Upgrade-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anweisungen und Best Practices\n\nDurch regelmäßige Upgrades profitiert das Team von den neuesten GitLab-Funktionen und bleibt sicher und supportet.\n\nFür Organisationen, die einen Hands-off-Ansatz bevorzugen, bietet sich [GitLabs Managed-Maintenance-Service](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) an. Mit Managed Maintenance kann sich das Team auf Innovation konzentrieren, während GitLab-Experten die selbstverwaltete Instanz zuverlässig upgraden, sichern und für DevSecOps bereit halten. Für weitere Informationen den Account Manager kontaktieren.\n\n*Dieser Blog-Post enthält „forward‑looking statements\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der jeweils geltenden Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen zum Ausdruck gebrachten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass tatsächliche Ergebnisse oder Entwicklungen wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren finden sich unter der Überschrift „Risk Factors\" in unseren Einreichungen bei der SEC. 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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",[674,675],"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",[680,274,681,682,24],"AI/ML","google","news",{"featured":11,"template":12,"slug":684},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":686,"config":696},{"heroImage":687,"title":688,"description":689,"authors":690,"date":692,"category":9,"tags":693,"body":695},"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.",[691],"Albert Rabassa","2026-03-05",[9,24,694],"tutorial","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":31,"template":12,"slug":697},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":699,"config":709},{"title":700,"description":701,"authors":702,"heroImage":704,"date":705,"body":706,"category":9,"tags":707},"10 KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[703],"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.",[680,708],"DevOps platform",{"featured":31,"template":12,"slug":710},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"promotions":712},[713,726,738,750],{"id":714,"categories":715,"header":716,"text":717,"button":718,"image":723},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":719,"config":720},"Get your AI maturity score",{"href":721,"dataGaName":722,"dataGaLocation":241},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":724},{"src":725},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":727,"categories":728,"header":730,"text":717,"button":731,"image":735},"devops-modernization",[24,729],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":732,"config":733},"Get your DevOps maturity score",{"href":734,"dataGaName":722,"dataGaLocation":241},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":739,"categories":740,"header":742,"text":717,"button":743,"image":747},"security-modernization",[741],"security","Are you trading speed for security?",{"text":744,"config":745},"Get your security maturity score",{"href":746,"dataGaName":722,"dataGaLocation":241},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":748},{"src":749},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":751,"paths":752,"header":755,"text":756,"button":757,"image":762},"github-azure-migration",[753,754],"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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