Claude Code /goal: in Schleifen arbeiten statt prompten

Der Typ, der Claude Code bei Anthropic gebaut hat (Boris Cherny), hat in seinen Interviews etwas gesagt, das erstmal komisch klingt: Er promptet selbst gar nicht mehr. Sein ganzer Job sei es, Loops zu schreiben (Lenny’s Podcast). Klingt nach Entwickler-Kram, ist aber simpel. Und du kannst es genauso. Dieser Guide zeigt dir, wie du mit einem Befehl ein Ziel setzt, an dem die KI sich selbst misst, statt ihr nach jedem Schritt „mach weiter“ zu tippen.

Das Wichtigste vorab

Worum es geht, in drei Zeilen:

• Prompten heißt: du prüfst. Die KI gibt dir was zurück und stoppt, egal ob gut oder Müll. Den Rest machst du.
• Eine Schleife heißt: sie prüft sich selbst. Du gibst ein Ziel mit. Sie hört erst auf, wenn sie es erreicht, und bessert bis dahin Runde für Runde nach.
• Die eine Regel: Das Ziel muss zählbar sein, sonst dreht die Schleife im Kreis.

Am Ende der ehrliche Teil: wann sich eine Schleife nicht lohnt. Und ja, das ganze Prinzip nennt sich gerade „Loop Engineering“ (The New Stack). Aber du brauchst dafür kein einziges Stück Code.

Prompten vs. Schleife: der eigentliche Unterschied

Stell dir vor, wie du heute mit einer KI arbeitest. Du gibst eine Aufgabe rein. In der Sekunde, in der sie dir irgendetwas zurückgibt, hört sie auf. Und jetzt bist du dran: Du liest drüber, findest die Schwachstelle, tippst „mach das nochmal, aber kürzer“, liest wieder drüber, hakst wieder nach. Du bist die Qualitätskontrolle, immer und immer wieder.

Eine Schleife dreht das um. Du gibst der KI die Aufgabe und ein Ziel gleich mit dazu. Jetzt hört sie nicht mehr auf, wenn sie einfach irgendetwas produziert hat. Sie hört erst auf, wenn sie dieses Ziel wirklich erreicht. Sie prüft ihre eigene Arbeit gegen das Ziel, und wenn es noch nicht passt, schreibt sie sich selbst den nächsten Schritt und bessert nach. Du musst dazwischen nichts tippen.

Das ist der ganze Trick hinter Chernys Satz. Er gibt der KI keine Anweisungen mehr im Minutentakt. Er baut ein System, das sich selbst antreibt und selbst prüft. Am Ende schaut er drüber.

Der Befehl: /goal

In Claude Code setzt du so ein Ziel mit dem Befehl /goal. Du beschreibst die Aufgabe und ein klares Fertig-Kriterium in einem Satz, und Claude Code arbeitet die Runden danach selbst ab und prüft sich nach jeder Runde gegen dein Kriterium.

Es gibt noch einen verwandten Befehl, /loop, aber der ist für etwas anderes: für Dauer-Überwachung auf Intervall, zum Beispiel „prüf alle 30 Minuten, ob meine Website noch online ist“. Der läuft, bis du ihn stoppst. Für eine konkrete Aufgabe mit einem klaren Ende ist /goal das, was du willst. Merksatz: /goal = es gibt eine Ziellinie. /loop = es gibt einen Takt.

Das Beispiel: Text kürzen, und die KI prüft sich selbst

Nehmen wir bewusst kein Programmier-Beispiel, sondern etwas, das jeder kennt. Du hast einen zu langen Text und willst ihn knackig haben.

Du setzt das Ziel:

„Kürz diesen Text auf unter 200 Wörter und wirf jeden Fachbegriff raus. Prüf nach jeder Runde beides und hör erst auf, wenn beides stimmt.“

Dann lässt du los. Claude kürzt, zählt die Wörter nach, findet noch zwei Fachbegriffe, schreibt nochmal, zählt wieder und liefert am Ende den fertigen Text. Du hast dazwischen nichts gemacht. Genau dieses sichtbare „sie prüft sich selbst und bessert nach“ ist der Moment, der das Ganze von einem normalen Prompt unterscheidet. (Wenn du beim Entschlacken von KI-Texten generell nachschärfen willst, hilft dir das Setup gegen AI-Slop als nächster Schritt.)

Die eine Regel, die die meisten falsch machen

Hier scheitern die meisten, und es ist immer derselbe Fehler: Das Ziel ist nicht messbar. „Mach es gut“ funktioniert nicht. Daran kann sich die KI nicht selbst prüfen. Woran soll sie merken, dass „gut“ erreicht ist?

Dein Ziel braucht etwas Zählbares oder Abhakbares:

• Gut: „unter 200 Wörter“, „kein Fachbegriff mehr“, „jede Aussage mit einer Quelle, die wirklich aufrufbar ist“, „alle drei Abschnitte vorhanden“.
• Schlecht: „mach es gut“, „schöner“, „professioneller“, „besser“.

Die Regel dahinter: Kein messbares Ziel, und die Schleife dreht im Kreis. Ein messbares Ziel, und sie arbeitet für dich, während du etwas ganz anderes machst.

Zum Kopieren: deine erste Schleife

Das hier kannst du direkt übernehmen und dein Thema einsetzen. Eine gute Schleifen-Anweisung beantwortet drei Dinge: Was ist die Aufgabe, woran misst du „fertig“, und was soll am Ende rauskommen.

Vorlage: „[Deine Aufgabe]. Prüf nach jeder Runde, ob [messbares Kriterium] erfüllt ist, und hör erst auf, wenn es stimmt. Gib mir am Ende nur das fertige Ergebnis.“

Drei Beispiele, wie das aussieht:

• Text: „Kürz diesen Text auf unter 200 Wörter und entferne jeden Fachbegriff. Prüf nach jeder Runde beides und hör erst auf, wenn beides erfüllt ist.“
• Recherche: „Schreib mir eine halbe Seite zu [Thema]. Jede Aussage braucht eine Quelle, deren Link wirklich aufgeht und die Aussage stützt. Prüf jeden Link, ersetz die toten, und hör erst auf, wenn alle stehen.“
• Aufräumen: „Sortier diese Liste nach [Kriterium] und entferne alle Doppelten. Prüf am Ende, dass keine Dublette mehr drin ist.“

Setz die Anweisung mit /goal ab und schau am Ende einmal drüber. Mehr ist es nicht.

Wann du NICHT loopen solltest

Damit du es ehrlich einordnest, denn eine Schleife ist nicht für alles das Richtige:

• Einzelne, schnelle Aufgaben. Für eine kurze Frage oder einen Einzelschritt ist ein normaler Prompt schneller. Die Schleife lohnt sich, wenn sonst zehn „mach weiter“-Runden nötig wären.
• Sie braucht mehr Tokens. Mehrere Runden kosten mehr als ein einzelner Prompt. Bei großen, wiederkehrenden Aufgaben spart sie dir trotzdem mehr Zeit, als sie kostet.
• Sie braucht ein prüfbares Ziel. Wo du „fertig“ nicht zählbar oder abhakbar machen kannst, kann die KI sich nicht selbst kontrollieren. Dann ist die Schleife der falsche Weg.

Der Punkt ist nicht „mehr prompten“. Der Punkt ist ein klares Ziel, an dem die KI selbst messen kann, ob sie fertig ist. Genau das hat Boris Cherny gemeint, nur dass du dafür kein Anthropic-Ingenieur sein musst.

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