[{"data":1,"prerenderedAt":774},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages":3,"navigation-de-de":38,"banner-de-de":441,"footer-de-de":451,"blog-post-authors-de-de-Alex Fracazo":656,"blog-related-posts-de-de-build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages":670,"blog-promotions-de-de":710,"next-steps-de-de":764},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":12,"meta":27,"navigation":28,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/de-de/blog/build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages.yml","Build A New Website In A Few Easy Steps With Gitlab Pages",[7],"alex-fracazo",null,"product",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages",false,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":25},"Erstelle eine neue Website in wenigen einfachen Schritten mit GitLab Pages ","In diesem Tutorial erfährst du, wie du deine persönliche Website mithilfe von GitLab Pages und einer einsatzbereiten Vorlage, die du in wenigen Minuten anpassen kannst, erstellst und hostest.",[18],"Alex Fracazo","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097716/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-image-template-1800x945%20%281%29_7c3TDgNgct9xQbmTJSw0de_1750097716096.png","2025-03-03","Eine persönliche Website ist mehr als nur ein Arbeitsmittel für digitale Kreative und Technologieexpert(inn)en. Sie repräsentiert deine Marke. Aber eine Website von Grund auf neu zu erstellen, kann zeitaufwendig und teuer sein.\n\nMit [GitLab Pages (Dokumentation nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/project/pages/) kannst du deine Website mit integrierten Funktionen hosten, einschließlich SSL-Zertifikaten und einer von GitLab bereitgestellten Domain. All dies ist im kostenlosen Tarif von GitLab enthalten und somit eine effiziente Lösung für das Hosting deines professionellen Internetauftritts.\n\nWir nehmen dich mit auf eine unterhaltsame Reise, um mit GitLab Pages eine beeindruckende persönliche Website zu erstellen! Unsere Vorlage ist supereinfach und vielseitig und du kannst sie ganz leicht aufpeppen, damit sie deinen einzigartigen Stil widerspiegelt. Also schnapp dir deinen Lieblingssnack, mach es dir gemütlich und lass uns deine Online-Präsenz in etwas wirklich Fabelhaftes verwandeln!\n\n## Voraussetzungen\n\nBevor du loslegst, musst du die folgenden Voraussetzungen erfüllen:\n\n* Du brauchst ein GitLab-Konto (der [kostenlose Tarif](https://about.gitlab.com/de-de/pricing/) ist ausreichend).  * Du solltest mit den Grundlagen von HTML/CSS vertraut sein.  * Bereite Inhalte und Bilder vor, die du auf deiner Website verwendet möchtest (optional).\n\nSobald du ein GitLab-Konto eingerichtet hast und deine Inhalte verfügbar sind, kannst du mit den nächsten Schritten fortfahren.\n\n## Schritt 1: Neues Projekt erstellen\n\n1. Melde dich bei deinem GitLab-Konto an und erstelle ein Projekt.\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Begrüßungsbildschirm](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097724/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/Capture-2025-02-27-183716_aHR0cHM6_1750097724662.png)\n\n2. Klicke auf **Leeres Projekt erstellen**.\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Bildschirm „Neues Projekt erstellen“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/Capture-2025-02-27-183814_aHR0cHM6_1750097724663.png)\n\n3. Gib deine Projektdetails ein:\n    * Nenne dein Projekt `deinbenutzername.gitlab.io`. Ersetze `deinbenutzername` durch deinen GitLab-Benutzernamen. **Tipp:** Der Projektname legt die URL deiner Website fest. Wenn du dein Projekt `deinbenutzername.gitlab.io` nennst, wird deine Website unter `https://deinbenutzername.gitlab.io` ohne zusätzlichen Pfad verfügbar sein. Wenn du jedoch einen anderen Projektnamen verwendest, wird deine Website unter `https://deinbenutzername.gitlab.io/project-name` verfügbar sein.\n    * Veröffentliche das Projekt.\n4. Klicke auf **Projekt erstellen **.\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Bildschirm „Leeres Projekt erstellen“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750097724666.png)\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – angepasste Einstiegsseite](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image2_aHR0cHM6_1750097724668.png)\n\n## Schritt 2: Vorlagendateien hinzufügen\n\nErstelle zunächst zwei neue Dateien in deinem Repository:\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Hinzufügen neuer Dateien zur persönlichen Seite](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image13_aHR0cHM6_1750097724669.png)\n\n1. Erstelle zuerst `index.html`:\n    * Klicke in deinem Projekt auf die Schaltfläche **+** und wähle **Neue Datei** aus.\n    * Nenne die Datei `index.html`.\n![GitLab-Pages-Tutorial – Seite „Neue Datei“](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image14_aHR0cHM6_1750097724671.png)\n    * Füge deinen HTML-Inhalt hinzu.\n        * Verwende das unten angegebene HTML-Beispiel. (Profi-Tipp: Bitte GitLab Duo Chat, HTML-Code für erweiterte Funktionen zu generieren.)\n\n```html\n\u003C!DOCTYPE html>\n\u003Chtml>\n\u003Chead>\n    \u003Cmeta charset=\"utf-8\"/>\n    \u003Ctitle>[Dein Name] - [Dein Titel]\u003C/title>\n    \u003Cmeta name=\"description\" content=\"[Your Name] is a [Your Title].\"/>\n    \u003Cmeta name=\"author\" content=\"[Your Name]\"/>\n    \u003Cmeta property=\"og:title\" content=\"[Your Name]\" />\n    \u003Cmeta property=\"og:description\" content=\"[Your Title]\" />\n    \u003Cmeta property=\"og:image\" content=\"og.png\" />\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1\"/>\n    \u003Clink href=\"https://unpkg.com/basscss@8.0.2/css/basscss.min.css\" rel=\"stylesheet\">\n    \u003Clink href=\"style.css\" rel=\"stylesheet\">\n    \u003Clink rel=\"shortcut icon\" type=\"image/png\" href=\"favicon.png\"/>\n\u003C/head>\n\u003Cbody>\n\u003Cdiv class=\"content\" id=\"content\">\n  \u003Cdiv class=\"p2 sm-p4 mt2 sm-mt4 mb2 sm-mb4\">    \u003Cdiv class=\"fade mt3\">\n    \u003Ca target=\"_new\" href=\"[Your Linkedin URL]\">\n      \u003Cimg class=\"photo\" src=\"profile.png\" width=\"64\" height=\"64\">\n    \u003C/a>\n  \u003C/div>\n  \u003Ch2 class=\"mb0 mt4 fade\">\n    Hallo, ich bin [Dein Name]      \u003Cspan class=\"smallcaps\">(\u003C/span>\n    \u003Ca target=\"_new\" href=\"[Your Linkedin URL]\">@[Dein Handle]\u003C/a>\n    \u003Cspan class=\"smallcaps\">)\u003C/span>\n  \u003C/h2>\n  \u003Ch2 class=\"mt0 mb4 fade gray\">\n    Ich bin [Dein Titel]\n  \u003C/h2>\n  \u003Cp class=\"mb4 fade\">\n    Ich bin [Deine Rolle] bei [Dein Unternehmen], [Kurze Unternehmensbeschreibung].\n  \u003C/p>\n  \u003Cdiv class=\"fade\">\n    \u003Cp class=\"fade mb4\">\n      Dein persönliches Statement, was du tust und woran du interessiert bist. Füge hier deine Kontaktmöglichkeiten hinzu.\n    \u003C/p>\n  \u003C/div>\n  \u003Cp class=\"fade mb4\">\n    \u003Cspan class=\"gray\">—\u003C/span>     [Dein Name]     \u003Cspan class=\"smallcaps>(\u003C/span>\n    \u003Ca target=\"_new\" href=\"[Your Linkedin URL]\">@[Dein Handle]\u003C/a>\n    \u003Cspan class=\"smallcaps\">)\u003C/span>\n  \u003C/p>\n  \u003C/div>\n\u003C/div>\n\u003C/body>\n\u003C/html> ```\n\n* Füge eine Commit-Nachricht hinzu (z. B. „Added index.html“).\n  * Klicke auf **Änderungen committen**.\n\n2. Erstelle `style.css` (die Vorgehensweise ist die gleiche wie oben).\n\n```text\nbody {\n  margin: 0;\n  padding: 0;\n  background: #000;\n  color: #f4f4f4;\n  font-family: \"Graphik Web\", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Helvetica Neue\", \"Helvetica\", \"Segoe UI\", Roboto, Ubuntu, sans-serif;\n  font-weight: 400;\n  font-smooth: antialiased;\n  -webkit-font-smoothing: antialiased;\n  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;\n}\n\na {\n  color: #ff310a;\n  text-decoration: none;\n}\n\na:hover {\n  color: #CFEF54\n}\n\n.content {\n  max-width: 40rem;\n  margin: 0 auto;\n}\n\nimg.photo {\n  border-radius: 50%;\n}\n\np {\n  font-size: 1.5rem;\n  line-height: 1.4;\n  margin: 0;\n  letter-spacing: -0.05rem;\n}\n\nh2 {\n  font-weight: 400;\n  line-height: 1.3;\n  letter-spacing: -0.05rem;\n}\n\n.smallcaps {\n  font-variant: small-caps;\n  color:#333;\n}\n\n.gray{\n  color: #999;\n}\n\n.preloader {\n  display: flex;\n  justify-content: center;\n  align-items: center;\n  height: 100vh;\n  height: -moz-available;\n  height: -webkit-fill-available;\n  height: fill-available;\n  width: 100%;\n  background: #000;\n  position: fixed;\n  top: 0;\n  left: 0;\n  z-index: 9999;\n  transition: opacity 0.3s linear;\n  transform: translate3d(0, 0, 0);\n}\n\nbody.loaded .preloader {\n  opacity: 0;\n}\n\n.fade {\n  animation: fadeIn 1s ease-in-out both;\n}\n\n.fade:nth-child(2) {\n  animation-delay: 1s;\n}\n\n.fade:nth-child(3) {\n  animation-delay: 2s;\n}\n\n.fade:nth-child(4) {\n  animation-delay: 3s;\n}\n\n.fade:nth-child(5) {\n  animation-delay: 4s;\n}\n\n.fade:nth-child(6) {\n  animation-delay: 5s;\n}\n\n.fade:nth-child(7) {\n  animation-delay: 6s;\n}\n\n.fade:nth-child(8) {\n  animation-delay: 7s;\n}\n\n.fade:nth-child(9) {\n  animation-delay: 8s;\n}\n\n.fade:nth-child(10) {\n  animation-delay: 9s;\n}\n\n.fade:nth-child(11) {\n  animation-delay: 10s;\n}\n\n.fade:nth-child(12) {\n  animation-delay: 11s;\n}\n\n.fade:nth-child(13) {\n  animation-delay: 12s;\n}\n\n@keyframes fadeIn {\n  from {\n    opacity: 0;\n    transform: translate3d(0, 0%, 0);\n  }\n  to {\n    opacity: 1;\n    transform: translate3d(0, 0, 0);\n  }\n}\n```\n\n## Schritt 3: GitLab-CI-Datei konfigurieren\n\nEs gibt zwei Möglichkeiten, die GitLab-CI-Konfigurationsdatei zu erstellen, die GitLab mitteilt, wie deine Website erstellt und bereitgestellt werden soll:\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Bildschirm zur Optimierung deines Workflows mit CI/CD-Pipelines](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750097724672.png)\n\n**Option 1: Verwende den Pipeline-Editor (empfohlen)**\n\n1. Gehe in deinem Projekt zu **Build > Pipeline-Editor**.\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Pipeline-Editor/main-Branch](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image12_aHR0cHM6_1750097724673.png)\n\n2. Die Datei `.gitlab-ci.yml` wird automatisch erstellt. 3. Kopiere die folgende Konfiguration und füge sie ein:\n\n```text\npages:\n  stage: deploy\n  script:\n    - mkdir .public\n    - cp -r * .public\n    - mv .public public\n  artifacts:\n    paths:\n      - public\n  only:\n    - main\n```\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Neue Datei im Fenster](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750097724674.png)\n\n**Option 2: Manuelle Erstellung**\n\nWenn du die Datei lieber manuell erstellen möchtest: 1. Erstelle eine neue Datei mit dem Namen `.gitlab-ci.yml`. 2. Füge die folgende Konfiguration ein:\n\n```text\npages:\n  stage: deploy\n  script:\n    - mkdir .public\n    - cp -r * .public\n    - mv .public public\n  artifacts:\n    paths:\n      - public\n  only:\n    - main\n```\n\nDie GitLab-CI-Konfigurationsdatei ist der Schlüssel, um deine Website zum Laufen zu bringen. Diese Datei weist GitLab an, wie es deine Website erstellen und bereitstellen soll.\n\nSehen wir uns an, was jeder Teil macht:\n\n**Das script-Teil**\n\n```text\nscript:\n  - mkdir .public\n  - cp -r * .public\n  - mv .public public\n```\n\nDieses Skript erstellt einen Ordner mit dem Namen `public` und kopiert alle Dateien deiner Website dorthin. GitLab Pages verwendet diesen Ordner standardmäßig, um deine Website zu bedienen, aber du kannst bei Bedarf [den Veröffentlichungsordner anpassen (Dokumentation nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/user/project/pages/introduction/#customize-the-default-folder).\n\n**Der only-Teil**\n\n```text\nonly:\n  - main\n\n```\n\nDamit wird GitLab angewiesen, deine Website nur zu aktualisieren, wenn Änderungen am main-Branch vorgenommen werden. Das hilft, versehentliche Aktualisierungen durch experimentelle Änderungen zu verhindern.\n\n## Schritt 4: Jetzt geht alles wie von selbst\n1. Committe alle deine Änderungen.\n2. Gehe zu **Build > Pipelines**, um zu beobachten, wie deine Website bereitgestellt wird.\n3. Warte, bis die Pipeline erfolgreich abgeschlossen ist (durch ein grünes Häkchen gekennzeichnet).\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Pipeline für neue Seite wird ausgeführt](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image6_aHR0cHM6_1750097724676.png)\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Pipeline für neue Seite übergeben](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750097724677.png)\n\n## Schritt 5: Auf deine Website zugreifen\n\nSobald die Pipeline erfolgreich abgeschlossen ist, ist deine Website unter **https://[deinbenutzername].gitlab.io/** verfügbar.\n\nEine Übersicht über deine bereitgestellte Website und zusätzliche Einstellungen findest du in deinem Projekt im Bereich **Bereitstellen > Pages**. Hier findest du nützliche Informationen, wie zum Beispiel:\n* Die Zugriffs-URLs deiner Website   * Domain-Einstellungen    * Standardmäßig aktiviert GitLab **Einzigartige Domain**. Achte darauf, dies zu deaktivieren, wenn du die von GitLab bereitgestellte Domain verwenden möchtest. Weitere Informationen findest du in der [Dokumentation für einzigartige Domains (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages#unique-domains).  * HTTPS-Zertifikatstatus   * Letzte Bereitstellungen   * Zusätzliche Konfigurationsoptionen\n* Benutzerdefinierte Domains\n\nDieser Bereich ist besonders hilfreich, wenn du benutzerdefinierte Domains einrichtest oder für die Problembehebung bei der Bereitstellung.\n\n**Passe deine Website an**\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Website anpassen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image8_aHR0cHM6_1750097724678.png)\n\n1. Ersetze alle „Dein …“-Platzhalter in `index.html` durch deine Daten.\n\n![GitLab-Pages-Tutorial – Datei hochladen, um Seite anzupassen](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750097725/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image11_aHR0cHM6_1750097724679.png)\n\n2. Füge deine Bilder hinzu:\n    - profile.png – dein Profilbild (64 x 64 px)\n    - favicon.png – dein Website-Favicon (32 x 32 px)\n    - Og.png – OpenGraph-Bild für Social-Media-Vorschau (1 200 x 630 px)\n\n**Sieh dir die Website an**\n\nWenn du mit GitLab vertraut bist, kannst du gerne [mein Repository forken](https://gitlab.com/fracazo/fracazo.gitlab.io), um schnell loszulegen.\nHier ist das Endergebnis:\n[https://fracazo.gitlab.io/](https://fracazo.gitlab.io/)\n\n**Häufige Probleme und Lösungen**\n- Standardmäßig aktiviert GitLab für Pages-Projekte „Einzigartige Domain“. Um die einfachere von GitLab bereitgestellte Domain (wie `benutzername.gitlab.io`) zu verwenden, gehe zu **Bereitstellen > Pages** und deaktiviere die Option „Einzigartige Domain verwenden“. Einzigartige Domains bieten zwar einige technische Vorteile, wie z. B. eine bessere Handhabung der Ressourcenpfade, aber für eine persönliche Website ziehst du vielleicht die cleanere URL-Struktur vor.\n- Wenn deine Pipeline fehlschlägt, stelle sicher, dass du in deiner `.gitlab-ci.yml`-Datei `main` anstelle von `master` verwendest.\n- Stelle sicher, dass deine Gruppe und dein Projekt öffentlich sind, damit GitLab Pages funktioniert.\n- Wenn in deiner Pipeline ein Job fehlschlägt, suche im Job-Protokoll nach detaillierten Fehlermeldungen, die dir bei der Problembehandlung helfen können.\n\nMit GitLab Pages und dieser Vorlage kannst du in wenigen Minuten eine professionelle oder persönliche Website erstellen. Die Vorlage ist clean, reaktionsschnell und einfach anzupassen. Wenn du dich beruflich weiterentwickelst, kannst du deine Website direkt über GitLab aktualisieren.\nDu kannst den Bereitstellungsprozess automatisieren, indem du die CI/CD-Funktionen von GitLab nutzt und dich auf die Erstellung großartiger Inhalte konzentrierst.\n\nUnd das Beste daran? All dies ist im kostenlosen Tarif von GitLab enthalten und somit eine ausgezeichnete Option für das kostenlose Hosting deiner persönlichen Projekte, Dokumentationsseiten oder sogar Websites für kleine Unternehmen. Weitere erweiterte Funktionen und Konfigurationen findest du in unserer [Pages-Dokumentation (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/).\n\n## Wie geht es weiter mit GitLab Pages?\nWir arbeiten ständig daran, GitLab Pages für Kreative und Entwickler(innen) noch besser zu machen. Hier sind einige aufregende Verbesserungen, die bald verfügbar sein werden:\n### Vereinfachtes Domain-Management Wir haben einige aufregende Updates für GitLab Pages, die die Verwaltung deiner Domains noch einfacher und unterhaltsamer machen werden! Du kannst dich auf ein optimiertes Dashboard freuen, das alle deine Domain-Einstellungen in einem übersichtlichen Bereich zusammenführt und alles leicht zugänglich macht.\nDu bleibst mit Echtzeit-Updates über deinen DNS- und SSL-Zertifikatsstatus auf dem Laufenden, damit deine Domains sicher sind und reibungslos funktionieren.\n### Einrichten benutzerdefinierter Domains\nDie Einrichtung benutzerdefinierter Domains ist mit unserem einfach zu befolgenden Prozess, der dich bei jedem Schritt begleitet, ein Kinderspiel. Außerdem kannst du deine benutzerdefinierten Domains so einrichten, dass Besucher(innen) von deiner alten Website automatisch auf deine neue umgeleitet werden – perfekt, wenn du möchtest, dass dein gesamter Traffic auf eine Hauptwebsite geleitet wird. Erfahre mehr über [benutzerdefinierte Domains (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/custom_domains_ssl_tls_certification/index.html#set-up-a-custom-domain).\n\n> Lege jetzt mit GitLab Pages im [kostenlosen Tarif von GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/pricing/) los!\n\n## Mehr erfahren\n(Informationen nur in englischer Sprache verfügbar)\n- [GitLab-Pages-Funktionen überprüfen Apps und mehrere Website-Bereitstellungen](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-pages-features-review-apps-and-multiple-website-deployment/)\n- [GitLab Pages: Dokumentation zur Bereitstellung mehrerer Websites](https://docs.gitlab.com/user/project/pages/#parallel-deployments)\n- [Beispiele für GitLab Pages](https://gitlab.com/pages)",[23,24],"tutorial","DevSecOps platform","2025-03-06","yml",{},true,"/de-de/blog/build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages",{"title":15,"description":16,"ogTitle":15,"ogDescription":16,"noIndex":12,"ogImage":19,"ogUrl":31,"ogSiteName":32,"ogType":33,"canonicalUrls":31},"https://about.gitlab.com/blog/build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/build-a-new-website-in-a-few-easy-steps-with-gitlab-pages",[23,36],"devsecops-platform","fBlW5cFy1d6Y1KI5PY2QCGGVZ-q4REY85sP1DnflB0I",{"data":39},{"logo":40,"freeTrial":45,"sales":50,"login":55,"items":60,"search":369,"minimal":404,"duo":422,"pricingDeployment":431},{"config":41},{"href":42,"dataGaName":43,"dataGaLocation":44},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":46,"config":47},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":48,"dataGaName":49,"dataGaLocation":44},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free 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Bedrock stellt\nim Hintergrund eine sichere, compliance-fähige Foundation-Model-Schicht mit\nKI-Inferenz bereit.\n\nGitLab Duo Agent Platform ermöglicht Planung, Merge-Pipelines, Security\nScanning, Vulnerability Remediation und mehr als Teil bestehender\nGitLab-Workflows. Der GitLab AI Gateway leitet Modell-Anfragen an Bedrock\nweiter – oder an GitLab-verwaltete, Bedrock-gestützte Endpunkte, je nach\nDeployment-Konfiguration. Damit lässt sich auf den IAM-Richtlinien,\nVPC-Grenzen, regionalen Kontrollen und Cloud-Commitments aufbauen, die bereits\nin AWS bestehen.\n\nWer Amazon Bedrock bereits nutzt und KI-Unterstützung innerhalb der bestehenden\nGitLab-Workflows sucht – nicht in einem weiteren eigenständigen Chat-Werkzeug –\nfindet in dieser Kombination die passende Architektur.\n\nDieser Artikel beleuchtet zunächst das Problem, mit dem viele Teams heute\nkonfrontiert sind: KI ist fragmentiert, Datenpfade sind unklar, und\nBedrock-Investitionen werden zu wenig genutzt, wenn KI außerhalb des\nSoftware-Lifecycles operiert. Anschließend werden die Deployment-Optionen für\nGitLab Duo Agent Platform erläutert:\n\n- Integriert mit selbst gehosteten Modellen auf Amazon Bedrock für GitLab\n  Self-Managed-Deployments und selbst gehosteten AI Gateway\n- Integriert mit GitLab-betriebenen Modellen auf Amazon Bedrock (mit\n  GitLab-eigenen Keys) für GitLab Self-Managed-Deployments und\n  GitLab-gehosteten AI Gateway\n- Integriert mit GitLab-betriebenen Modellen auf Amazon Bedrock (mit\n  GitLab-eigenen Keys) für GitLab.com-Instanzen und GitLab-gehosteten\n  AI Gateway\n\nAbschließend wird zusammengefasst, wie dieser Ansatz nicht freigegebene\nKI-Werkzeuge (Shadow AI) und Point-Tool-Sprawl vermeidet, ohne einen parallelen\nTech-Stack für KI-Werkzeuge aufzubauen.\n\n\n## KI überall, Kontrolle nirgends\n\nIrgendwo im Unternehmen nutzen Softwareteams gerade ein KI-Werkzeug, das die\nSicherheitsabteilung nicht freigegeben hat. Prompt-Daten verlassen\nmöglicherweise die eigene Umgebung über einen Pfad, den niemand vollständig\nnachverfolgt hat. Und die Bedrock-Investition des Unternehmens wird zu wenig\ngenutzt, während einzelne Teams separate KI-Werkzeuge auf eigene Rechnung\nbetreiben – Workloads und Cloud-Ausgaben fließen so an Plattformen ab, auf die\nbereits Commitments bestehen.\n\nDas ist kein Personalproblem – es ist ein Architekturproblem. Und es\nmanifestiert sich in nahezu jedem Unternehmen in denselben drei Einschränkungen:\n\n**Operative Fragmentierung.** Jedes Team – manchmal jede einzelne Person –\nwählt das eigene Entwicklungs-Toolset, einschließlich KI-Werkzeuge und\nModellauswahl. Diese Fragmentierung macht eine durchgängige Governance innerhalb\ndes Software-Lifecycles nahezu unmöglich.\n\n**Sicherheit und Datensouveränität.** Wo fließen Prompt- und Code-Daten\ntatsächlich hin? Wer ist Eigentümer der Protokolle?\n\n**Cloud-Ausgabenoptimierung.** Commitments gegenüber zentralen Cloud-Anbietern\nwie AWS werden verwässert, wenn Workloads und KI-Nutzung zu Point-Tools\naußerhalb bestehender Vereinbarungen abwandern.\n\nGitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren diese Probleme\ngemeinsam. Die Aufgabenteilung ist eindeutig: Duo Agent Platform verantwortet\ndie Workflow-Orchestrierung mit agentischer KI für die Softwareentwicklung,\nBedrock verantwortet die Inferenzschicht und hostet freigegebene\nFoundation-Modelle, und das Unternehmen behält die vollständige Kontrolle über\ndie Daten- und Richtliniengrenzen, die bereits in AWS definiert wurden. Drei\nAufgaben, drei Verantwortliche, keine Fragmentierung.\n\n\n## GitLab Duo Agent Platform: Die agentische Steuerungsebene\n\nGitLab Duo Agent Platform ist GitLabs agentische KI-Schicht: ein Framework aus\nspezialisierten Agenten und Abläufen, die gleichzeitig und parallel operieren –\nüber traditionelle stufenbasierte Übergaben hinaus – und Arbeit über den\ngesamten Software-Lifecycle hinweg automatisieren. Statt eines einzelnen\nAssistenten, der auf Prompts reagiert, ermöglicht Duo Agent Platform Teams die\nasynchrone Orchestrierung vieler KI-Agenten auf Basis einheitlicher Daten und\nProjektkontexte. Dazu gehören Issues, Merge Requests, Pipelines und Security\nFindings. Lineare Workflows werden so zu koordinierter, kontinuierlicher\nZusammenarbeit zwischen Softwareteams und ihren KI-Agenten – im erforderlichen\nUmfang.\n\nMit dieser Steuerungsebene stellt sich die nächste Frage: Welches KI-Fundament\nsoll diese Agenten antreiben? Für Unternehmen, die GitLab Self-Managed auf AWS\nbetreiben und sicherstellen müssen, dass Inferenz-Traffic, Prompt-Daten und\nProtokolle ebenfalls in der AWS-Umgebung verbleiben – gemeinsam mit den\nSoftware-Lifecycle-Daten – ist Amazon Bedrock als KI-Inferenzschicht die\nnaheliegende Wahl.\n\n\n## Amazon Bedrock: Das vertrauenswürdige KI-Fundament\n\nAmazon Bedrock ist eine vollständig verwaltete, serverlose\nFoundation-Model-Schicht, die vollständig in der AWS-Umgebung des Kunden läuft.\nKundendaten verbleiben im AWS-Account des Kunden. Eingaben und Ausgaben sind\nwährend der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, werden nie mit\nModellanbietern geteilt und nie zum Training von Basismodellen verwendet. Bedrock\nverfügt über Compliance-Zertifizierungen für DSGVO und BSI C5, die viele\nAnforderungen regulierter Branchen abdecken. Teams können außerdem eigene\nfeinabgestimmte Modelle über Custom Model Import einbinden und gemeinsam mit\nnativen Bedrock-Modellen über dieselbe Infrastruktur betreiben – ohne separate\nDeployment-Pipelines. Bedrock Guardrails ergänzt konfigurierbare\nSchutzmaßnahmen über alle Modelle hinweg: Content-Filterung,\nHalluzinationserkennung und Schutz sensibler Daten.\n\nGemeinsam konsolidieren GitLab Duo Agent Platform und Bedrock\nDevSecOps-Orchestrierung und KI-Modell-Governance – und helfen dabei, die\nFragmentierung zu vermeiden, die entsteht, wenn Teams KI-Werkzeuge eigenständig\neinführen.\n\n\n## Die passende Deployment-Variante wählen\n\nDie Integration liefert dieselben Kernfunktionen von GitLab Duo Agent Platform,\nunabhängig von der gewählten Deployment-Variante. Was variiert, ist: Wer\nbetreibt GitLab, wer betreibt den AI Gateway, und in welchem Bedrock-Account\nläuft die Inferenz? Die passende Variante hängt davon ab, wo das Unternehmen\nbereits operiert.\n\nDie Integration umfasst drei Hauptkomponenten:\n\n- **GitLab Duo Agent Platform:** Agentische Workflows, eingebettet in den\n  gesamten Software-Lifecycle\n- **AI Gateway (GitLab-verwaltet oder selbst gehostet):** Die\n  Abstraktionsschicht zwischen Duo Agent Platform und dem\n  Foundation-Model-Backend\n- **Amazon Bedrock:** KI-Modell- und Inferenzsubstrat\n\n![Deployment von GitLab und AWS Bedrock](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776362365/udmvmv2efpmwtkxgydch.png)\n\nDie Wahl der Deployment-Variante richtet sich danach, wo das Unternehmen die\nSteuerungshebel platzieren möchte. Die folgenden Varianten sind so konzipiert,\ndass sie Teams dort abholen, wo sie bereits stehen – ob SaaS-first,\nSelf-Managed aus Compliance-Gründen oder vollständig auf AWS mit bestehenden\nBedrock-Investitionen.\n\n| Deployment-Variante | GitLab.com-Instanz mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit GitLab-gehostetem AI Gateway und GitLab-betriebenen Bedrock-Modellen | GitLab Self-Managed mit selbst gehostetem AI Gateway und kundenbetriebenen Bedrock-Modellen |\n| :---- | :---- | :---- | :---- |\n| **Geeignet wenn:** | Primär auf GitLab.com und kein eigener Betrieb von AI Gateway und Bedrock-Modellen gewünscht | GitLab Self-Managed aus Compliance- und operativen Gründen erforderlich, aber keine eigene Verwaltung der KI-Schicht gewünscht | AWS-zentrierte Umgebung mit bestehender Bedrock-Nutzung und strengen Anforderungen an Datenkontrolle |\n| **Wesentliche Vorteile** | Schnellster Einstieg in Duo Agent Platform-Workflows: GitLab betreibt GitLab.com, den AI Gateway und die integrierten Bedrock-KI-Modelle. | GitLab in der eigenen Umgebung betreiben und Bedrock-Modelle über einen GitLab-verwalteten AI Gateway nutzen – Deployment-Kontrolle kombiniert mit vereinfachtem KI-Betrieb. | GitLab und AI Gateway im eigenen AWS-Account betreiben, bestehende IAM/VPC/Regionen wiederverwenden, Protokolle und Daten in der eigenen Umgebung halten und Bedrock-Nutzung aus bestehenden AWS-Commitments beziehen. |\n\n\n## Praxiseinsatz von GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock\n\nPlattformteams können GitLab Duo Agent Platform mit Amazon Bedrock nutzen, um\nzentral festzulegen, welche Modelle Code-Vorschläge, Sicherheitsanalysen und\nPipeline-Remediation übernehmen. So lassen sich Schutzmaßnahmen und\nProtokollierung zentral durchsetzen, statt einzelnen Teams die eigenständige\nEinführung separater Werkzeuge zu überlassen.\n\nSecurity-Workflows profitieren besonders. GitLab Duo Agent Platform-Agenten\nkönnen Fixes für Security Findings innerhalb von GitLab vorschlagen und\nvalidieren – und so den manuellen Triage-Aufwand reduzieren, den\nEntwicklungsteams sonst außerhalb der Plattform leisten müssten.\n\nFür Unternehmen mit bestehenden AWS-Commitments lässt sich die KI-Nutzung so\nmit bestehenden Cloud-Vereinbarungen in Einklang halten. Separate, ungeplante\nAusgaben entfallen.\n\n\n## Der Kreislauf schließt sich\n\nDie Hindernisse, die Enterprise-KI-Adoption verlangsamen, sind oft nicht\ntechnischer Natur. Sie sind organisatorischer Natur: fragmentiertes Tooling,\nnicht nachverfolgbare Datenflüsse und Cloud-Ausgaben, die sich nie\nkonsolidieren. Diese Probleme können KI-Programme zum Stillstand bringen, selbst\nnachdem Pilotprojekte erfolgreich waren.\n\nGitLab Duo Agent Platform und Amazon Bedrock adressieren jeden dieser Punkte\ndirekt. Plattformteams erhalten konsistente Governance, Auditierbarkeit und\nstandardisierte Pfade für die KI-Nutzung über den gesamten Software-Lifecycle.\nEntwicklungsteams erhalten optimierte, agentische Workflows, die sich nativ in\nGitLab anfühlen. Und AWS-zentrierte Unternehmen können ihre bestehende\nBedrock-Investition erweitern, statt parallel dazu eine separate\nKI-Infrastruktur aufzubauen.\n\nDas Ergebnis ist ein KI-Programm, das skaliert, ohne zu fragmentieren.\nGovernance und Entwicklungsgeschwindigkeit auf demselben Stack, für dieselben\nTeams, unter Richtlinien, die das Unternehmen bereits besitzt.\n\n> Um die passende Deployment-Variante zu identifizieren und GitLab Duo Agent\n> Platform und Amazon Bedrock mit der bestehenden AWS-Strategie in Einklang zu\n> bringen, steht das [GitLab Sales-Team](https://about.gitlab.com/sales/) zur\n> Verfügung – für Architekturberatung und Implementierungsunterstützung.\n> Weitere Informationen bietet auch die\n> [AWS-Partnerseite](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/).\n",[276,682,683],"AWS","AI/ML",{"featured":28,"template":13,"slug":685},"gitlab-amazon-platform-orchestration-on-a-trusted-ai-foundation",{"content":687,"config":697},{"title":688,"description":689,"authors":690,"heroImage":692,"date":693,"body":694,"category":9,"tags":695},"GitLab 18.11: Budgetkontrolle für GitLab Credits – Ausgabelimits und Nutzergrenzen","GitLab 18.11 führt Ausgabelimits und Nutzergrenzen für GitLab Credits ein – für planbare KI-Kosten und reibungslose Budgetgenehmigungen.",[691],"Bryan Rothwell","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776259080/cakqnwo5ecp255lo8lzo.png","2026-04-17","Teams, die GitLab Duo Agent Platform mit On-Demand GitLab Credits nutzen, profitieren von automatisierten Workflows, die früher ganze Sprints beansprucht haben. Mit wachsender Nutzung steigt jedoch der Bedarf an Kostentransparenz – seitens Finance, Procurement und Platform-Teams, die belegen müssen, dass KI-Ausgaben begrenzt, planbar und steuerbar sind.\n\nEine wesentliche Hürde bei der breiteren KI-Einführung ist nicht Skepsis gegenüber der Technologie. Es ist die Unsicherheit bei der Kostenkontrolle. Ohne Ausgabeobergrenzen kann ein arbeitsintensiver Monat zu unerwarteten Kosten führen. Ohne Nutzerlimits können wenige Intensivnutzende das Credit-Kontingent des gesamten Teams aufbrauchen, bevor der Monat endet. Und ohne beides müssen Engineering-Verantwortliche, die Agentic AI weiter ausrollen wollen, aufwändigere Budgetgenehmigungsprozesse durchlaufen.\n\nSeit der [allgemeinen Verfügbarkeit](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/) bietet GitLab Duo Agent Platform bereits Nutzungs-Governance und Transparenz. Mit GitLab 18.11 kommen Verbrauchssteuerung für [GitLab Credits](https://about.gitlab.com/blog/introducing-gitlab-credits/) hinzu: Ausgabeobergrenzen und Budgetlimits, die Organisationen noch mehr Kontrolle und Transparenz über den Credit-Verbrauch geben.\n\n\n## GitLab Credits steuern\n\nGitLab 18.11 führt drei Steuerungsebenen für den GitLab-Credits-Verbrauch ein: eine Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene, Nutzerlimits auf individueller Ebene sowie Einblick in den Status und die Durchsetzung beider Limits.\n\n\n### Ausgabenobergrenze auf Abonnementebene\n\nBilling Account Manager können ab sofort eine monatliche Höchstgrenze für den Verbrauch von On-Demand GitLab Credits des gesamten Abonnements festlegen.\n\nFunktionsweise:\n\n* **Limit festlegen** im `Customers Portal` unter den GitLab-Credits-Einstellungen des Abonnements.\n* **Ausgaben automatisch begrenzen.** Erreicht der On-Demand-Verbrauch die Obergrenze, wird der DAP-Zugriff für alle Nutzenden des Abonnements pausiert – bis die nächste monatliche Periode beginnt.\n* **Anpassungen jederzeit möglich.** Das Limit lässt sich innerhalb des Monats anheben oder deaktivieren, um den Zugriff wiederherzustellen.\n\nDas Limit wird monatlich zurückgesetzt; die konfigurierte Grenze gilt so lange, bis sie geändert wird. Da Nutzungsdaten in Intervallen synchronisiert werden – nicht in Echtzeit –, kann nach Erreichen der Obergrenze eine geringe Mehrmenge anfallen, bevor die Durchsetzung greift. Details dazu finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n\n### Nutzerlimits auf individueller Ebene\n\nNicht alle Nutzenden verbrauchen Credits im gleichen Tempo – das ist erwartbar. Problematisch wird es, wenn ein oder zwei Intensivnutzende einen unverhältnismäßig großen Anteil des Kontingents beanspruchen und der Rest des Teams vor Monatsende keinen Zugriff mehr hat.\n\nIndividuelle Nutzerlimits verhindern, dass einzelne Nutzende mehr als ihren fairen Anteil verbrauchen:\n\n* **Einheitliches Nutzerlimit.** Ein gleiches Credit-Limit für alle Nutzenden des Abonnements lässt sich über die GitLab GraphQL API setzen. Anders als die Abonnementobergrenze gilt dieses Limit für den Gesamtverbrauch einer Person über alle Credit-Quellen hinweg.\n* **Individuelle Ausnahmen.** Für differenzierte Limits können über die GraphQL API individuelle Credit-Obergrenzen für bestimmte Nutzende gesetzt werden. So lässt sich beispielsweise Staff Engineers ein höheres Kontingent einräumen, während für das breitere Team ein Standardlimit gilt.\n* **Individuelle Durchsetzung.** Erreicht eine Person ihr Limit, behält sie vollen Zugriff auf GitLab. Lediglich die Duo-Agent-Platform-Nutzung via Credits wird bis zum nächsten Abrechnungszeitraum pausiert. Alle anderen arbeiten unterbrechungsfrei weiter – bis sie ihr eigenes Limit oder die Abonnementobergrenze erreichen, je nachdem, was zuerst eintritt.\n\n\n### Sichtbarkeit und Benachrichtigungen\n\nWird die Abonnementobergrenze erreicht, sendet GitLab eine E-Mail-Benachrichtigung an Billing Account Manager, damit diese reagieren können: das Limit anheben, die nächste Periode abwarten oder Credits umverteilen.\n\nInnerhalb von GitLab können Group Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) einsehen, welche Nutzenden aufgrund ihres individuellen Limits gesperrt wurden, und den Zugriff durch Anpassung der Grenze über die GraphQL API wiederherstellen.\n\n\n## Warum Budgetlimits die KI-Skalierung ermöglichen\n\nKlare Steuerungsmechanismen sind entscheidend, wenn Organisationen ihre KI-Nutzung ausweiten. Drei Gründe:\n\n\n### Planbare KI-Budgets\n\nVerbrauchssteuerung für GitLab Duo Agent Platform macht KI-Ausgaben zu einer planbaren, begrenzten Budgetposition auf Basis von On-Demand GitLab Credits. Das erleichtert sowohl die Budgetfreigabe durch Finance als auch die Planung der quartalsweisen Ausgaben.\n\n\n### Governance und interne Kostenverrechnung\n\nGroße Organisationen müssen KI-Ausgaben häufig internen Budgets, Kostenstellen oder Abteilungsrichtlinien zuordnen. Individuelle Nutzerlimits geben Platform-Teams einen unkomplizierten Mechanismus, Credits fair zuzuweisen und den Verbrauch auf Personenebene nachzuverfolgen. Die API-Konfiguration macht dies auch im Enterprise-Maßstab handhabbar. In Kombination mit den personenbezogenen Verbrauchsdaten aus dem GitLab-Credits-Dashboard lassen sich Verbrauchsmuster nachverfolgen – als Grundlage für interne Kostenverrechnungs- oder Budgetzuweisungsprozesse.\n\n\n### Sicherheit beim Skalieren\n\nViele Kunden starten GitLab Duo Agent Platform zunächst mit einer kleinen Pilotgruppe. Verbrauchssteuerung beseitigt die Risiken, die mit einer Ausweitung auf die gesamte Organisation verbunden sind. Duo Agent Platform lässt sich auf Hunderte oder Tausende von Entwicklungsteams ausrollen – mit der Gewissheit, dass eine harte Ausgabenobergrenze das Budget schützt. Wächst die Nutzung schneller als erwartet, greift das Limit – nicht eine unerwartete Rechnung.\n\n\n## Sitzplatzbasiert vs. verbrauchsbasiert\n\nViele KI-Coding-Tools setzen auf ein sitzplatzbasiertes Preismodell. Eine feste Anzahl von Lizenzen wird zu einem einheitlichen Preis pro Nutzenden erworben. Einfach, aber unflexibel: Der Preis ist derselbe, unabhängig davon, ob jemand das Tool zehnmal täglich nutzt oder gar nicht. Wenn Anbieter zudem Premium-Modelle und verbrauchsabhängige Zusatzkosten auf die Lizenzgebühr aufschlagen, erodiert die Kostentransparenz, die das Lizenzmodell ursprünglich versprochen hat.\n\nGitLab verfolgt einen anderen Ansatz: verbrauchsbasierte Abrechnung mit harten Limits und einem zentralen Governance-Dashboard. Das verbindet die Flexibilität, nur für tatsächliche Nutzung zu zahlen, mit der Budgetplanbarkeit durchgesetzter Ausgabengrenzen.\n\n\n## Anwendungsbeispiele\n\n\n**Beispiel 1: Mittelgroßes SaaS-Unternehmen mit 200 Entwicklungspersonen.** Die Organisation setzt eine Abonnementobergrenze in Höhe des erwarteten On-Demand-Verbrauchs. Die VP of Engineering kann Finance gegenüber zuverlässig zusichern, dass die Duo-Agent-Platform-Ausgaben den genehmigten Betrag nicht überschreiten werden – auch während des Onboardings neuer Teams. Nähert sich die Grenze in der Monatsmitte, erhält der Billing Account Manager eine Benachrichtigung und kann entscheiden: Limit anheben oder die nächste Periode abwarten.\n\n**Beispiel 2: Globales Finanzdienstleistungsunternehmen mit 2.000 Entwicklungspersonen.** Das Unternehmen setzt individuelle Nutzerlimits, um einen fairen Zugang sicherzustellen. Staff Engineers, die an komplexen Refactoring-Projekten arbeiten, erhalten über die API ein höheres individuelles Kontingent; die meisten Entwicklungsteams erhalten ein Standard-Pauschalimit. Einzelne Nutzende können das Gesamtkontingent nicht erschöpfen. Das Platform-Team nutzt die personenbezogenen Verbrauchsdaten im GitLab-Credits-Dashboard für die Nachverfolgung von Verbrauchsmustern und die quartalsweise Budgetplanung.\n\n\n## Erste Schritte\n\nVerbrauchssteuerung ist für GitLab.com- und Self-Managed-Kunden ab GitLab 18.11 verfügbar. Die Konfiguration erfolgt je nach Geltungsbereich und Rolle an unterschiedlichen Stellen.\n\n**Abonnementobergrenze**\n\nBilling Account Manager setzen die Abonnementobergrenze im Customers Portal:\n\n1. Im `Customers Portal` anmelden.\n2. Auf der Abonnementkarte zu den **GitLab Credits**-Einstellungen navigieren.\n3. Die monatliche On-Demand-Credits-Obergrenze aktivieren und den gewünschten Wert eingeben.\n\n**Einheitliches Nutzerlimit**\n\nDas einheitliche Nutzerlimit wird über die GitLab GraphQL API durch Namespace Owner (GitLab.com) oder Instanz-Administratoren (Self-Managed) gesetzt. Details zu verfügbaren Konfigurationsoberflächen finden sich in der [GitLab-Credits-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n\n**Individuelle Ausnahmen**\n\nFür differenzierte Limits können Namespace Owner (GitLab.com) und Instanz-Administratoren (Self-Managed) individuelle Obergrenzen programmatisch setzen – geeignet für Automatisierungs- und Infrastructure-as-Code-Workflows.\n\n**Verbrauch und Status überwachen**\n\n* **Customers Portal:** Detaillierter Verbrauch und Limitstatus einsehbar.\n* **GitLab.com:** Group Owner können gesperrte Nutzende unter **Einstellungen > GitLab Credits** einsehen.\n* **Self-Managed:** Instanz-Administratoren können Limitstatus und gesperrte Nutzende unter **Admin > GitLab Credits** einsehen.\n\n\n## GitLab Duo Agent Platform – bereit für die Skalierung\n\nVerbrauchssteuerung ist ab sofort in GitLab 18.11 verfügbar. Ausgabelimits setzen, Duo Agent Platform auf weitere Teams ausrollen – und die KI-Ausgaben dabei vollständig im Griff behalten.\n\n> [Mehr über GitLab Credits und Verbrauchssteuerung erfahren](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/).\n",[9,683,696],"news",{"featured":12,"template":13,"slug":698},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":700,"config":708},{"title":701,"description":702,"authors":703,"heroImage":692,"date":693,"body":705,"category":9,"tags":706},"GitLab 18.11: KI-Agenten CI Expert und Data Analyst schließen Entwicklungslücken","Mit GitLab 18.11 stehen zwei neue Agenten bereit – CI Expert für automatisiertes Pipeline-Setup und Data Analyst für direkte SDLC-Datenabfragen.",[704],"Corinne Dent","KI generiert Code schneller, als die Systeme drum herum mithalten können. Mehr Code bedeutet mehr Merge Requests in der Warteschlange, mehr Pipelines, die konfiguriert werden müssen, mehr Fragen zur Delivery, für die niemand Zeit hat – und die meisten Tools, auf die Teams sich stützen, wurden nicht für dieses Tempo entwickelt.\n\nIn GitLab 18.11 adressieren zwei neue Foundational Agents der Duo Agent Platform konkrete Lücken im Entwicklungszyklus, die KI bislang weitgehend unberührt gelassen hat:\n\n* **CI Expert Agent (jetzt in Beta)** schließt die Lücke zwischen dem Schreiben von Code und einer laufenden Pipeline\n* **Data Analyst Agent (jetzt allgemein verfügbar)** schließt die Lücke zwischen dem Ausliefern von Code und der Fähigkeit, grundlegende Fragen zur tatsächlichen Delivery zu beantworten\n\nDiese Problembereiche lassen sich nicht mit einem allgemeinen Assistenten lösen. Ein Tool außerhalb von GitLab kann eine YAML-Datei generieren oder eine Frage beantworten – es hat jedoch keine Kenntnis davon, wie Pipelines historisch performt haben, wo Fehler gehäuft auftreten oder wie die tatsächlichen MR-Durchlaufzeiten aussehen. Dieser Kontext liegt in GitLab. Diese Agenten auch.\n\n\n## Schnelles CI-Setup mit CI Expert Agent\n\nKI beschleunigt das Schreiben von Code erheblich. Den Code in eine laufende Pipeline zu bringen ist etwas, das die meisten Teams Tage oder Wochen später erledigen – wenn überhaupt. Das Blank-Page-Problem liegt nicht mehr im Editor. Es liegt jetzt in der `.gitlab-ci.yml`.\n\nEntwicklungsteams, die CI noch nie konfiguriert haben, wissen nicht, wie Language Detection in YAML aussieht, welche Test-Befehle verwendet werden sollten oder wie das Ergebnis vor dem Push validiert wird. Teams kopieren entweder eine Konfiguration aus einem früheren Projekt, die möglicherweise nicht passt, fügen Beispiele aus der Dokumentation zusammen oder warten auf die eine Person, die es schon einmal gemacht hat. Ist diese Person nicht verfügbar, wird CI zu etwas, das man \"später erledigt\". Aus \"später\" wird \"nie\".\n\nWenn CI dauerhaft ausbleibt, zeigen sich die Folgen im gesamten Entwicklungsprozess: Änderungen werden ohne automatisierte Absicherung ausgeliefert, Regressionen tauchen in der Produktion statt in der Pipeline auf, und Arbeit häuft sich in größeren, riskanteren Batches an. Teams gewöhnen sich mit der Zeit daran, ohne strukturierte Rückkopplung zu arbeiten – auf undokumentiertes Erfahrungswissen angewiesen statt auf einen reproduzierbaren Feedback-Mechanismus, der in jeden Commit integriert ist.\n\nCI Expert Agent, jetzt in Beta verfügbar, beseitigt diese Hürde systematisch. Der Agent analysiert das Repository, erkennt Sprache und Framework und schlägt eine funktionsfähige Build- und Test-Pipeline vor, die auf dem tatsächlichen Repository-Inhalt basiert – mit einer Erklärung jeder Entscheidung in verständlicher Sprache. Das Ziel: eine laufende Pipeline, ohne YAML manuell schreiben zu müssen.\n\nFunktionsumfang von CI Expert Agent:\n\n* Repository-bewusste Pipeline-Generierung erkennt Sprache, Framework und Test-Setup\n* Generiert valide, ausführbare Build- und Test-Konfigurationen\n* Geführter Erstkonfigurations-Ablauf mit verständlicher Erklärung jedes Schritts im Agentic Chat\n* Native GitLab-CI-Semantik ohne Konfigurations-Übersetzung\n\nDa der Agent innerhalb von GitLab läuft und das tatsächliche Pipeline-Verhalten über Zeit beobachtet, kann jede Verbesserung auf der Arbeitsweise der Teams aufbauen – nicht nur auf statischen Beispielen.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183458036?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=\"CI/CD Expert Agent\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nCI Expert Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## SDLC-Daten in natürlicher Sprache abfragen mit Data Analyst Agent\n\nKI hat das Tempo der Code-Auslieferung erhöht. Grundlegende Fragen dazu, wie diese Arbeit verläuft, sind dadurch nicht einfacher zu beantworten – im Gegenteil.\n\nWie lange liegen MRs im Review? Welche Pipelines bremsen Teams aus? Werden Deployment-Ziele tatsächlich erreicht? Diese Fragen ließen sich früher mit einem Blick auf ein Dashboard beantworten. Mit mehr Code, mehr Teams und mehr Komplexität sind die Daten zwar vorhanden – sie liegen in GitLab – der Zugriff erfordert jedoch nach wie vor das Warten auf ein Analytics-Team, eine Dashboard-Anfrage oder die Einarbeitung in GLQL.\n\nData Analyst Agent schließt diese Lücke. Eine Frage in natürlicher Sprache stellen – und eine sofortige Visualisierung im Agentic Chat erhalten. Keine Abfragesprache, keine Dashboard-Anfrage, kein Warten.\n\nDer Agent beantwortet beispielsweise folgende Fragen – je nach Rolle:\n\n* **Engineering Manager:** MR-Durchlaufzeiten, Durchsatz nach Projekt, wo Reviews stocken\n* **Entwicklungsteams:** Beitragsmuster, instabile Tests, die MRs blockieren, Pipeline-Geschwindigkeit\n* **DevOps- und Plattform-Teams:** Pipeline-Erfolgs- und Fehlerquoten, Runner-Auslastung, Deployment-Frequenz\n* **Engineering Leadership:** Deployment-Frequenz über Portfolios hinweg, Projektgesundheitsmetriken, Lead-Time-Vergleiche\n\nMit der allgemeinen Verfügbarkeit in GitLab 18.11 deckt der Agent MRs, Issues, Projekte, Pipelines und Jobs ab – vollständige SDLC-Abdeckung, erweitert gegenüber dem Beta-Umfang. Da Data Analyst Agent direkt auf vorhandene GitLab-Daten zugreift, ist der Kontext stets aktuell – ohne eine separate Datenpipeline pflegen oder ein Drittanbieter-Tool synchron halten zu müssen. Generierte GitLab Query Language-Abfragen lassen sich überall dort kopieren und verwenden, wo GitLab Flavored Markdown unterstützt wird; ein direkter Export zu Work Items und Dashboards ist in Planung.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183094817?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=\"Data Analyst agent demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\nData Analyst Agent ist verfügbar auf GitLab.com, Self-Managed und Dedicated in den Editionen Free, Premium und Ultimate – mit aktivierter Duo Agent Platform.\n\n\n## Eine Plattform, verbundener Kontext\n\nBeide Agenten laufen innerhalb von GitLab und haben Zugriff auf den Code, die Pipelines, Issues und Merge Requests, die dort bereits vorhanden sind. Das unterscheidet plattformnative KI von einem externen Assistenten: Der Kontext ist stets aktuell und wächst mit der Nutzung. CI Expert Agent und Data Analyst Agent sind zwei konkrete Erweiterungen einer Plattform, auf der KI den gesamten Entwicklungszyklus unterstützt – von der Pipeline-Konfiguration über die Auslieferung bis zur Nachverfolgung.\n\n> [GitLab Duo Agent Platform kostenlos testen](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/) und diese KI-Agenten direkt im Entwicklungs-Workflow einsetzen.\n",[683,707,9],"features",{"featured":28,"template":13,"slug":709},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"promotions":711},[712,726,738,750],{"id":713,"categories":714,"header":716,"text":717,"button":718,"image":723},"ai-modernization",[715],"ai-ml","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":243},"/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",[9,729],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":732,"config":733},"Get your DevOps maturity score",{"href":734,"dataGaName":722,"dataGaLocation":243},"/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":243},"/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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