claude-api

Überblick über den claude-api Skill

Wofür der claude-api Skill gedacht ist

Der claude-api Skill ist ein Implementierungsleitfaden für die Arbeit mit der Claude API und den Anthropic SDKs, kein allgemeines Prompt-Paket. Er hilft dir dabei, die richtige Integrationsoberfläche zu wählen, die passenden sprachspezifischen Docs auszuwählen und mit funktionierenden Standards für echten Anwendungscode zu starten.

Wenn du Claude in ein Produkt, Backend, internes Tool, eine CLI oder einen Agent-Workflow integrierst, passt dieser Skill sehr gut. Wenn du nur allgemeine Hilfe beim Programmieren suchst oder dein Projekt ein SDK eines anderen Modellanbieters nutzt, ist er nicht die richtige Wahl.

Wer claude-api installieren sollte

Am besten geeignet ist claude-api für Entwicklerinnen und Entwickler, die von „Ich will Claude verwenden“ zu „Ich habe die korrekte Request-Struktur, das richtige SDK-Setup und einen sauberen Workflow für meinen Stack“ kommen möchten. Dazu gehören:

• API-Entwickler, die zwischen rohem HTTP, SDKs und Agent SDK wählen
• Teams, die Streaming, Tool Use, Files oder Batch-Verarbeitung ergänzen
• Entwickler, die mit python, typescript, go, java, php, ruby, csharp oder einfachem curl arbeiten

Was claude-api von anderen unterscheidet

Der Hauptnutzen von claude-api ist weniger Entscheidungsaufwand. Statt einer einzigen monolithischen Doku bekommst du:

• eine klare Einsatzgrenze: nutze den Skill, wenn es konkret um die Claude API oder Anthropic SDKs geht
• Hinweise zur Spracherkennung, damit du nur den wirklich relevanten Ordner liest
• praktische Defaults, darunter claude-opus-4-6, adaptive thinking und Streaming für längere Requests
• getrennte Abdeckung angrenzender Themen wie Tool Use, Files API, Batches, Error Codes, Models, Prompt Caching und Live Sources

Dadurch ist der claude-api Skill nützlicher als ein generischer „Zeig mir API-Code“-Prompt, wenn dir korrekte SDK-Muster und feature-spezifische Workflows wichtig sind.

Die eigentliche Aufgabe, die gelöst werden soll

Die meisten Nutzer wollen keine Repo-Tour. Sie möchten Fragen beantworten wie:

• Welche Oberfläche sollte ich verwenden: rohes HTTP, Claude API SDK oder Agent SDK?
• Was ist der schnellste korrekte Installationspfad für meine Sprache?
• Wie sollte ich Requests für Streaming, Tools oder längere Ausgaben strukturieren?
• Welche Dateien sollte ich zuerst lesen, damit ich keine Constraints oder sprachspezifischen Support-Lücken übersehe?

Am stärksten ist der Skill, wenn du bereits weißt, dass du Claude einsetzen willst, und nun Implementierungshilfe mit möglichst wenigen Umwegen brauchst.

So verwendest du den claude-api Skill

claude-api installieren

Installiere den Skill aus dem Anthropic Skills Repository:

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill claude-api

Nach der Installation solltest du claude-api verwenden, wenn deine Aufgabe ausdrücklich mit Folgendem zu tun hat:

• anthropic
• @anthropic-ai/sdk
• claude_agent_sdk
• Claude API Request-Design
• Anthropic SDK Migration oder Implementierung

Greife nicht dazu, wenn es um nicht zusammenhängenden App-Code, ML-Theorie oder OpenAI-spezifische Integrationen geht.

Mit den richtigen Dateien beginnen

Für die meisten Nutzer ist diese Lesereihenfolge am schnellsten:

1. skills/claude-api/SKILL.md
2. dein Sprachordner, zum Beispiel python/claude-api/README.md oder typescript/claude-api/README.md
3. die Feature-Dateien, die du tatsächlich brauchst:
   • streaming.md
   • tool-use.md
   • files-api.md
   • batches.md
4. gemeinsame Referenzen:
   • shared/error-codes.md
   • shared/models.md
   • shared/prompt-caching.md
   • shared/live-sources.md
   • shared/tool-use-concepts.md

Dieser Pfad ist wichtig, weil das Repository nach Implementierungsentscheidungen aufgebaut ist, nicht als Einsteiger-Tutorial von vorne bis hinten.

Zuerst die richtige Oberfläche wählen

Ein häufiger Hinderungsgrund bei der Einführung ist der Start mit der falschen API-Oberfläche.

Nutze die Docs zum Claude API SDK, wenn du direkte Modellaufrufe im Anwendungscode brauchst.

Nutze rohe curl-Beispiele, wenn:

• du die Request-Struktur schnell validieren musst
• deine Sprache im aktuellen Projekt kein offizielles SDK hat
• du eine Debug-Basis auf Transportebene willst

Nutze die Agent SDK Docs nur dann, wenn du agentische Workflows baust und deine Sprache sie unterstützt. In diesem Skill gibt es Agent SDK-Abdeckung für python und typescript, während andere Sprachen teils nur die Claude API-Nutzung abdecken.

Sprache erkennen, bevor du Beispiele übernimmst

Der claude-api Leitfaden ist absichtlich nach Sprachen getrennt. Bevor du weiterliest oder einen Prompt formulierst, identifiziere die Projektsprache über Dateien wie:

• package.json, tsconfig.json → TypeScript/JavaScript
• pyproject.toml, requirements.txt → Python
• go.mod → Go
• pom.xml, build.gradle → Java
• composer.json → PHP
• Gemfile → Ruby
• .csproj → C#

Das klingt offensichtlich, verhindert aber einen häufigen Fehler: nach Mustern zu fragen, die in einem SDK existieren, im anderen aber nicht.

Die eingebauten Defaults bewusst nutzen

Die Hinweise zur claude-api Nutzung in SKILL.md setzen starke Defaults:

• Modell: claude-opus-4-6
• Thinking: thinking: {type: "adaptive"}
• Streaming bei langem Input, langer Ausgabe oder hohem max_tokens

Diese Defaults sind nützlich, weil sie das Timeout-Risiko senken und bei schwierigeren Aufgaben die Qualität im ersten Durchlauf verbessern. Wenn du sie in einem vagen Prompt weglässt, bekommst du oft kürzere Beispiele, die weniger produktionsreif sind.

Nur die Eingaben mitgeben, die der Skill wirklich braucht

Damit claude-api ein brauchbares Ergebnis liefert, gib Folgendes an:

• deine Sprache und Runtime
• ob du Claude API, SDK oder Agent SDK möchtest
• das genaue Feature, das du brauchst: einfache Messages, Streaming, Tool Use, Files, Batches
• deine Ausführungsumgebung: lokale App, Server, CLI, Cloud Function usw.
• alle Constraints: keine hartcodierten Keys, nur async, Framework-Vorgaben, Routing über Cloud-Anbieter

Ohne diese Angaben bleibt die Ausgabe meist zu allgemein und übersieht Unterschiede bei der Feature-Verfügbarkeit zwischen SDKs.

Aus einem groben Ziel einen starken claude-api Prompt machen

Schwacher Prompt:

Help me use Claude in my app.

Stärkerer Prompt:

Use the claude-api skill. My project is TypeScript with package.json. I need a server-side example using @anthropic-ai/sdk with claude-opus-4-6, streaming enabled, environment-variable auth, and one tool call for weather lookup. Show install, client setup, the request shape, and basic error handling for 429 and 500.

Warum das besser funktioniert:

• es wählt den richtigen Ordner
• es grenzt die passende Oberfläche ein
• es nennt unverzichtbare Features
• es fordert operative Details an, die für eine erfolgreiche Integration wichtig sind

Installationsbefehle nach Sprache verwenden

Ein praktischer Grund, den claude-api Skill zu nutzen: Er zeigt dir schnell die richtigen Paketnamen:

• C#: dotnet add package Anthropic
• Go: go get github.com/anthropics/anthropic-sdk-go
• PHP: composer require "anthropic-ai/sdk"
• Ruby: gem install anthropic

Für Java verwende com.anthropic:anthropic-java. Für rohes HTTP starte mit dem Pfad curl/examples.md.

Wenn du Python oder TypeScript brauchst, gehe direkt in die sprachspezifische README.md und die Feature-Dokumente in diesen Ordnern, statt Paketnutzung aus einem Beispiel in einer anderen Sprache zu erraten.

Wichtige Feature-Lücken je Sprache kennen

Dieser Skill hilft besonders dann, wenn dir unterstützte Features wichtig sind und nicht nur Syntax.

Beispiele, die das Repo sichtbar macht:

• Go unterstützt die Claude API und Beta-Tool Use, aber Agent SDK ist nicht verfügbar
• Java unterstützt die Claude API und Beta-Tool Use, aber Agent SDK ist nicht verfügbar
• Ruby unterstützt die Claude API und einen Beta-Tool Runner, aber nicht Agent SDK
• PHP unterstützt die Claude API und mehrere Client-Backends, darunter Bedrock, Vertex AI und Foundry
• C# unterstützt Tool Use über die Messages API, aber keinen Tool Runner mit Klassenannotationen

Das heißt: „Zeig mir Tool Use“ ist noch keine vollständige Anfrage; die Antwort hängt von der Sprache ab.

Mit curl validieren, bevor du SDK-Verhalten debuggst

Wenn dein erster SDK-Versuch fehlschlägt, nutze das rohe HTTP-Beispiel in curl/examples.md als Kontrolltest. Das ist einer der wertvollsten Workflows im Repository, weil er sauber trennt zwischen:

• Auth- und Endpoint-Problemen
• fehlerhaftem JSON
• Modell- und Parameterproblemen
• SDK-spezifischen Typisierungs- oder Serialisierungsfehlern

Das Repo empfiehlt außerdem ausdrücklich, JSON mit jq zu parsen und nicht mit grep oder sed — ein kleines, aber wichtiges Detail für mehr Zuverlässigkeit.

Gemeinsame Fehlerbehandlung früh lesen

Vor dem Einsatz in Produktion solltest du shared/error-codes.md lesen. Die Datei ist kurz und für claude-api für API-Entwicklung inhaltlich sehr wertvoll, weil sie erklärt, welche Fehler retry-fähig sind.

Wichtige Beispiele:

• 400 bedeutet meist Probleme mit Request-Struktur oder Parametern
• 401 und 403 sind Auth- oder Berechtigungsprobleme
• 429, 500 und 529 sind die wichtigsten Fälle für Retries
• 413 bedeutet, dass dein Request zu groß ist und umstrukturiert werden muss, nicht blind erneut gesendet werden sollte

Genau das macht den Unterschied zwischen einer robusten Integration und demselben fehlgeschlagenen Request immer wieder.

FAQ zum claude-api Skill

Ist claude-api besser als ein normaler Prompt?

Ja, wenn deine Aufgabe implementierungsspezifisch ist. Ein normaler Prompt kann plausiblen Code erzeugen, aber claude-api ist besser darin, dich zur richtigen SDK-Oberfläche, zu den passenden Sprach-Dokumenten und zu den relevanten Feature-Hinweisen zu führen. Das reduziert subtile Fehler, etwa wenn in der falschen Sprache nicht unterstützte Tool-Runner-Muster verwendet werden.

Ist claude-api für Einsteiger geeignet?

Ja, sofern du grundlegende Programmierung und API-Keys bereits verstehst. Der Skill ersetzt keine allgemeine Programmieranleitung; am besten ist er für Einsteiger geeignet, die ihren Stack kennen und einen korrekten Claude-Integrationspfad wollen, ohne jeden Ordner manuell durchforsten zu müssen.

Wann sollte ich claude-api nicht verwenden?

Überspringe claude-api, wenn:

• deine Aufgabe allgemeines Software Engineering ist und keine Claude-Integration
• deine App auf dem SDK eines anderen AI-Anbieters basiert
• du eher modellagnostische Architekturberatung brauchst als Anthropic-spezifische Implementierung
• du ML-Training oder Data-Science-Arbeit machst statt Anwendungsintegration

Deckt claude-api mehr als nur einfache Messages ab?

Ja. Das Repo enthält fokussierte Docs für Streaming, Tool Use, Files API, Batches, Fehlerbehandlung, Modellreferenzen, Prompt Caching und Live Sources. Das macht die claude-api Installation noch attraktiver, wenn du weißt, dass dein Projekt über ein einziges Request-Response-Beispiel hinauswachsen wird.

Welche Sprachen sind am besten abgedeckt?

Die sichtbare Repo-Struktur zeigt starke Abdeckung für python, typescript, go, java, php, ruby, csharp und curl. Python und TypeScript enthalten zusätzlich Material zum Agent SDK und sind daher die beste Wahl, wenn Agent-Workflows Teil deiner Roadmap sind.

So verbesserst du den claude-api Skill

Dem claude-api Skill schärferen Implementierungskontext geben

Die größte Qualitätssteigerung erreichst du, wenn du nicht mehr einfach nach „einem Beispiel“ fragst, sondern stattdessen konkret angibst:

• Sprache
• Feature
• Framework oder Runtime
• Auth-Methode
• Deployment-Kontext
• ob du direkte SDK-Aufrufe oder Agent-Verhalten brauchst

Zum Beispiel:

Use claude-api for Python. I need streaming with the Claude API in a FastAPI endpoint, API key from env, graceful handling for 429 and 529, and code structured so I can add tool use later.

Das führt zu Code, den du weiterverwenden kannst, nicht nur zu Code zum Überfliegen.

Pro Durchgang nur einen Feature-Pfad anfragen

Das Repository ist breit aufgestellt. Wenn du Streaming, Tools, Files und Batches in einem Zug anfragst, wird das Ergebnis meist oberflächlich. Der bessere Workflow:

1. zuerst ein minimales Messages-Beispiel zum Laufen bringen
2. dann Streaming ergänzen
3. dann Tool Use ergänzen
4. danach bei Bedarf Files oder Batches ergänzen
5. zuletzt Retries und Produktions-Schutzmaßnahmen ergänzen

Diese Reihenfolge passt zur Struktur des Skills und reduziert die Debugging-Komplexität.

Häufige claude-api Fehlerbilder vermeiden

Die häufigsten Probleme sind vorhersehbar:

• die falschen Sprach-Dokumente zu wählen
• anzunehmen, dass jedes SDK dieselben Hilfsabstraktionen unterstützt
• bei langen Antworten Streaming zu vergessen
• max_tokens wegzulassen
• API-Keys in Beispielen hartzucodieren
• retry-fähige und nicht retry-fähige Fehler gleich zu behandeln

Wenn du claude-api ausdrücklich bittest, diese Schutzmaßnahmen einzubauen, steigt die Qualität der Ausgabe deutlich.

Antworten mit Repo-Bezug anfordern

Ein praktischer Weg, die claude-api Nutzung zu verbessern, ist, den Assistenten anzuweisen, seine Antwort auf konkrete Repo-Dateien zu stützen. Zum Beispiel:

Use claude-api and base the answer on typescript/claude-api/README.md, typescript/claude-api/streaming.md, and shared/error-codes.md. Give me the shortest production-safe starter.

So vermeidest du das Abdriften in generischen Beispielcode, der zwar richtig aussieht, aber die Struktur und Constraints des Skills ignoriert.

Nach der ersten Ausgabe iterativ verfeinern

Nach der ersten Antwort solltest du mit konkreten Follow-ups weiterarbeiten:

• „Convert this to raw HTTP so I can debug transport issues.”
• „Adapt this to my project’s go.mod and add backoff for 429.”
• „Replace the simple message call with tool use supported by this language.”
• „Show what changes if I use Bedrock or Vertex in PHP.”

Das ist der schnellste Weg, den claude-api Leitfaden in funktionierenden Projektcode zu verwandeln statt in ein einmaliges Snippet.