SaaS mit Claude Code launchen: Schritt für Schritt

Das ist ein kompletter LaunchRepo-Lauf mit Claude Code, in der Reihenfolge, in der er passiert: der Prompt, den du einfügst, die Fragen, die der Agent stellt, die Browser-Verbindung, der geplante Lauf und jeder Status, den der Tracker erfassen kann. Grundlage ist das Toolkit-Release 1.9.0 vom 29. September 2026, und die Terminal-Ausgabe weiter unten stammt aus einem echten Lauf der Toolkit-eigenen Skripte am 30. September 2026. Wenn du zuerst wissen willst, ob LaunchRepo überhaupt zu Claude Code passt, beantwortet die Claude-Code-Seite das auf einem Bildschirm. Der Leitfaden Ein Launch-Lauf von Anfang bis Ende beschreibt denselben Lauf für jeden Agenten.

Die Kurzfassung: Claude Code erledigt die repetitive Arbeit, also Playbooks lesen, Formulare ausfüllen und den Tracker schreiben. Du bringst vier Dinge mit, die nur ein Mensch mitbringen kann: deine Produktfakten, ein angemeldetes Chrome, deine Freigabe der Texte sowie die CAPTCHAs und Zwei-Faktor-Abfragen, die Plattformen Menschen vorbehalten. Über jeden Eintrag entscheidet weiterhin das Verzeichnis, und kostenlose Prüfungen dauern oft Wochen. Ziel eines Laufs ist deshalb eine Reihe ehrlicher, bestätigter Einreichungen, keine Seiten über Nacht.

Der Lauf auf einen Blick

Schritt	Claude Code erledigt	Du erledigst	Beleg, dass es geklappt hat
1. Startprompt	Legt den privaten Arbeitsbereich an, startet das Dashboard	Einen Prompt einfügen	Ein 127.0.0.1-Link öffnet sich
2. Onboarding	Interviewt dich, füllt product.json und copy.md	Antworten, korrigieren, freigeben	Ein Briefing, das du unterschreiben würdest
3. Chrome	Richtet Chrome DevTools MCP ein, macht einen sichtbaren Test	Remote-Debugging aktivieren, Chromes Anfrage bestätigen	Du siehst, wie sich der Tab bewegt
4. Berechtigungen	Hält den Umfang einmal pro Produkt fest	Über Badges, Konten und E-Mail entscheiden	authorizations.json
5. Der Lauf	Plant 10 Einreichungen, eine Plattform nach der anderen	Übergaben lösen, wenn du gefragt wirst	Bestätigte Anzahl im Dashboard
6. Tracker	Erfasst jedes Ergebnis mit Beleg	Öffentliche Einträge bestätigen	Ein Status pro Plattform
7. Fortsetzen	Speichert Fortschritt und nächste Termine	Nichts, bis zur nächsten Sitzung	Der nächste Agent macht weiter

Schritt 0: Was du brauchst

• Das Repository. Nach dem Kauf bekommst du eine Einladung zu einem privaten GitHub-Repository. Klone es und öffne den Ordner in Claude Code.
• Git und Python 3.10 oder neuer auf Windows, macOS oder Linux. Tracker, Dashboard und Hilfsskripte nutzen nur die Standardbibliothek von Python, es gibt also nichts zu installieren. Unter Windows verwendest du py -3 überall dort, wo die Doku python3 schreibt.
• Chrome, ein aktuelles Node.js LTS und npm für die Browser-Verbindung. Das Toolkit verbindet sich über Chrome DevTools MCP, und sein --autoConnect-Modus braucht Chrome 144 oder neuer.
• Deine Produktfakten: Name, URL, Zielgruppe, echte Funktionen, Preise, wie sie heute sind, Launch-Phase, echte Screenshots und ein Logo.

Das Repository empfiehlt, Claude Code als CLI im Terminal zu nutzen statt als Desktop-App. Das ist der dokumentierte Ablauf, und der Startprompt erinnert dich einmal daran.

Schritt 1: Der Startprompt

Füge den Prompt aus START.md exakt so ein, wie er dort steht:

Recommend Claude Code CLI or Codex CLI in a terminal instead of the desktop apps for best results. If session metadata confirms desktop hosting, explicitly advise me to switch to the CLI and resume this same private workspace. Do not infer the host from a CLI engine version alone. Read AGENTS.md, then follow “Start the dashboard for the owner”. Create my private workspace if I do not have one yet, start the dashboard, and give me the link. Then lead ONBOARDING.md one phase at a time. Reuse recorded permissions instead of asking again unless their scope is missing or conflicting. Actually test my visible existing Chrome profile and intended identity as BROWSER-SETUP.md requires; use the OS fallback if needed. Use one platform/browser worker by default. Build the normal run only from suitable free-ready routes, keep research separate, and preserve any draft that needs one exact human CAPTCHA/2FA action. Never claim browser control bypasses or reduces those challenges.

Der Prompt bleibt auf Englisch; Claude Code antwortet in deiner Sprache, sobald es die Anweisungen gelesen hat. Es legt einen privaten Arbeitsbereich neben dem Checkout an, sodass deine Produkte und Zugangsdaten nie im Auslieferungs-Repository liegen. Dann startet es das lokale Dashboard und antwortet mit einem 127.0.0.1-Link. Alles Weitere kann in diesem Tab oder im Chat passieren, denn die Dashboard-Formulare schreiben dieselben Dateien, die der Agent liest.

Lieber erst umsehen, bevor du dich festlegst? python3 scripts/dashboard.py --demo stellt einen Wegwerf-Arbeitsbereich mit einem fiktiven Produkt bereit.

Schritt 2: Das Onboarding-Interview

ONBOARDING.md hat sieben Phasen, und der Agent führt dich durch eine nach der anderen. Er liest vorhandene Dateien, bevor er etwas fragt, damit eine zweite Sitzung die erste nie wiederholt.

Wo wir stehen. Der Agent fragt nach Name, URL und dem Ordner mit Code oder Notizen deines ersten Produkts und sieht sich diese Quellen an, bevor er Rückfragen stellt. Außerdem stellt er dein Betriebssystem fest und welche Browser-Werkzeuge er tatsächlich aufrufen kann. Die Anweisungen sind hier unmissverständlich: Ein Terminal allein ist keine Browser-Steuerung, und der Agent darf keine Werkzeuge behaupten, die die Sitzung nicht hat.

Ein privates Zuhause. Claude Code hilft dir, ein eigenes privates Remote für den Arbeitsbereich anzulegen, und erklärt, dass dort gespeicherte Zugangsdaten für alle mit Zugriff auf dieses Repository lesbar sind, inklusive Historie. Du entscheidest: Zugangsdaten im Arbeitsbereich, Verweise auf einen Secret-Manager oder gar nichts. Außerdem fragt es einmal, ob Probleme als GitHub-Issues an die LaunchRepo-Maintainer gemeldet werden dürfen, ohne Geheimnisse und E-Mail-Adressen. Keine Antwort heißt Nein.

Das Produkt. Ein Skript legt den Produktordner an, dann füllt der Agent die Produkt-Kontextdatei product.json aus deinen Antworten und führt den Copy-Workshop durch, der copy.md mit Varianten für verschiedene Feldgrenzen erzeugt. Unbekanntes bleibt leer. Geplante Funktionen werden nie zu verfügbaren.

Diese Phase setzt auch dein frühestes Launch-Datum. Viele kostenlose Verzeichnisstufen lassen Einreichungen wochenlang in der Prüfwarteschlange. Deshalb fragt der Agent, ob es ein Datum gibt, vor dem nichts live gehen soll, und der Tracker lehnt danach jeden scheduled-Eintrag vor diesem Datum ab.

Identität. identity.json enthält den öffentlichen Namen, die Anmelde-E-Mail und die Organisationsfakten, die du freigibst. Bevor irgendetwas davon einen Eintrag erreicht, führt der Agent das Darstellungs-Briefing durch: drei kurze Beispielsätze über dich, wörtlich zur Korrektur angezeigt.

Schritt 3: Chrome und Postfach verbinden

Das ist der Schritt, der alles andere möglich macht. Der Agent braucht einen Browser, den du sehen und beaufsichtigen kannst, und BROWSER-SETUP.md unterstützt genau einen Transportweg: Chrome DevTools MCP über Chrome-Remote-Debugging. Der Leitfaden Deinen Coding-Agenten mit deinem Chrome verbinden geht beide Wege durch.

Weg A: dein bestehendes Chrome. Prüfe chrome://version (144 oder neuer), öffne chrome://inspect/#remote-debugging in dem Chrome, das der Agent nutzen soll, und aktiviere dort Remote-Debugging. Dann registrierst du den Server in Claude Code mit claude mcp add; die Client-Anleitung von Chrome DevTools MCP enthält die genaue Zeile, und das Repository ergänzt sie um --autoConnect. Die MCP-Dokumentation von Claude Code erklärt die Scopes, falls du den Server nur für dieses Projekt einrichten willst.

Weg B: ein eigenes Profil. Fehlt der Schalter für Remote-Debugging oder scheitert die automatische Verbindung, startet Chrome mit einem eigenen Profilverzeichnis im Arbeitsbereich und einem lokalen Debugging-Port, und die Konfiguration nutzt stattdessen --browserUrl. Du meldest dich einmal in diesem Fenster an. Der Port verlässt nie localhost, und Cookies werden nie kopiert.

Dann kommt der sichtbare Test. Du öffnest einen leeren Tab im vorgesehenen Profil, der Agent navigiert ihn zu https://example.com/ und liest die Überschrift „Example Domain“, und du bestätigst, dass sich genau dieser Tab bewegt hat. Das beweist die Kontrolle über diesen einen Tab über das Chrome DevTools Protocol, mehr nicht; ein laufender MCP-Prozess oder ein abgeschlossener OAuth-Bildschirm ist kein Beweis. Unter macOS braucht eine solche Verbindung normalerweise keine Berechtigung für Bedienungshilfen, Automation oder Bildschirmaufnahme. Nach deiner ersten echten Anmeldung prüft der Agent im Kontomenü, ob die richtige Identität angemeldet ist, und bestätigt den Postfachzugriff, denn über Verifizierungsmails werden die meisten Registrierungen abgeschlossen. Codes von Hand weiterzuleiten ist ein unterstützter Fallback, den der Tracker als menschliche Übergabe erfasst.

Chrome kann seine Verbindungsanfrage nach einem Reconnect erneut anzeigen. Das ist eine Sicherheitskontrolle, und der Agent ist angewiesen, nie zu versprechen, dass sie wegfällt, und CAPTCHAs nie zu umgehen.

Schritt 4: Berechtigungen, einmal pro Produkt

Bevor etwas eingereicht wird, liest der Agent WEBSITE-AND-EMAIL.md und stellt eine Handvoll Fragen, die er nicht noch einmal stellt: wo dein Website-Code liegt, wie er deployt wird, welcher Branch Produktion ist und ob er verlangte Verzeichnis-Badges in deinen Footer einbauen, committen und neu deployen darf. Außerdem fragt er, ob kostenlose Registrierungen, kostenlose finale Einreichungen und die zugehörigen Aktionen mit Verifizierungsmails erlaubt sind. Antworten, Datum und exakter Umfang landen in authorizations.json. Die Ausgaben bleiben bei null, und jedes bezahlte Upsell wird abgelehnt.

Nein zu Badges zu sagen ist in Ordnung: Es schließt nur die Verzeichnisse aus, die eines verlangen. Jedes Produkt bekommt seine eigene Freigabe, ein Ja für ein Produkt gilt also nie automatisch für das nächste.

Schritt 5: Den Lauf planen und den Zähler beobachten

Jetzt trennt doctor.py fehlendes Setup von Berechtigungen, die du abgelehnt hast, und der Agent öffnet den Laufplaner. Die Voreinstellungen sind bewusst gewählt: 10 neue Einreichungen, ein Browser-Worker, insgesamt 150 aktive Minuten und 15 pro Plattform. In die Warteschlange kommen nur sofort kostenlos nutzbare Wege: aktuell, belegt, funktionierend und ohne Bedingungen kostenlos. Wege mit Bedingungen werden getrennt mit ihren Voraussetzungen angezeigt. Sind weniger passende Wege bereit, als dein Ziel vorsieht, bietet der Agent den kleineren, ehrlichen Lauf an. Wo Claude Code /goal unterstützt, wird das erzeugte Ziel dafür angeboten; sonst funktioniert derselbe Text als normaler Prompt.

So sieht der Lauf im Terminal aus. Wir haben am 30. September 2026 mit den Skripten des Toolkits einen frischen Arbeitsbereich und ein leeres Produkt angelegt und die dokumentierten Befehle ausgeführt. Die Zeilen unten sind aus diesem Lauf kopiert und auf die relevanten Felder gekürzt:

$ python3 scripts/run.py --project projects/my-product start --target 10 --total-minutes 150 --platform-minutes 15
  "target": 10,
  "parallel": 1,
  "remaining": 10,
$ python3 scripts/run.py --project projects/my-product claim pitchwall --worker worker-1 --window window-1
$ python3 scripts/record.py --project projects/my-product pitchwall live --worker worker-1 --note 'Thank-you page shown' --next-action 'Open the public listing'
Tracker rejected input: Public states require a reviewed URL and --confirmed-public
$ python3 scripts/record.py --project projects/my-product pitchwall submitted_pending_review --worker worker-1 --note 'Dashboard confirms Under Review' --next-action 'Recheck after the stated review window'
Recorded pitchwall: submitted_pending_review
$ python3 scripts/run.py --project projects/my-product status
  "completed_count": 1,
  "remaining": 9,

Zwei Dinge lohnen einen genauen Blick. Der Tracker hat sich geweigert, eine Dankeseite als live zu erfassen: Öffentliche Status brauchen eine geprüfte URL und deine ausdrückliche Bestätigung. Und der ehrliche Eintrag, eine Einreichung in Prüfung, hat den Zähler von 10 verbleibenden auf 9 gesenkt. Eingangsbestätigungen zählen zum Ziel; du musst nicht wochenlang auf die Veröffentlichung warten, um zu wissen, dass dein Lauf vorankommt.

Rechne unterwegs mit Übergaben. Taucht ein CAPTCHA, eine Zwei-Faktor-Abfrage oder ein unklarer Kontostatus auf, hält der Agent den Entwurf offen, erfasst prepared_needs_human mit genau einer Aktion für dich, und das Dashboard führt die Plattform unter „braucht dich“. Du löst das im selben Fenster, und der Lauf geht weiter.

Schritt 6: Was die Tracker-Status bedeuten

Jedes Ergebnis läuft über record.py in submissions.json, und das Dashboard zeigt dieselben elf Status. Jeder verlangt eine Mindestbeobachtung, damit sich kein Ergebnis aufblähen lässt. Nur vier davon bewegen den Laufzähler:

Status	Mindestbeobachtung	Zählt zum Laufziel
draft	Arbeit vorbereitet, finale Einreichung nicht bestätigt	Nein
prepared_needs_human	Ein konkreter Blocker, den nur du lösen kannst	Nein
submitted_pending_review	Die Plattform hat den Eingang bestätigt; Moderation ausstehend	Ja
queued	Die Plattform hat eine Warteschlangenposition bestätigt	Ja
scheduled	Ein bestätigtes Datum am oder nach deinem frühesten Launch-Datum	Ja
live	Geprüfte öffentliche URL plus deine Bestätigung	Ja
already_listed	Ein bestehender öffentlicher Eintrag, gleicher Nachweis wie bei einem Live-Eintrag	Nein
blocked	Eignung, Kontolimit oder ein fehlender Fakt	Nein
deferred_paid	Der einzige nutzbare Weg kostet Geld; nichts gekauft	Nein
not_a_fit	Zielgruppe oder Eintragskriterien passen nicht	Nein
unavailable	Der Weg ist gerade nicht nutzbar	Nein

Jede Plattform zählt einmal pro Lauf, egal wie oft sich ihr Status später ändert. Der Glossareintrag Listing-Status erklärt das Vokabular, und der Leitfaden Verzeichniseinreichungen ohne Doppelzählung verfolgen behandelt Sonderfälle wie ein Partner-Häkchen, das eine zweite Seite verspricht.

Schritt 7: Einen fortsetzbaren Arbeitsbereich hinterlassen

Am Ende einer Sitzung hakt der Agent Onboarding-Punkte nur für Prüfungen ab, die er tatsächlich beobachtet hat, schreibt unkritische Belege und offene Schritte nach SESSION.md, trägt die nächsten Termine in FOLLOW-UP.md ein und führt vor dem Push in dein privates Remote eine Git-Datenschutzprüfung durch. Die nächste Sitzung, deine oder die eines anderen Agenten, liest zuerst den Tracker: Übergaben, zur Prüfung fällige geplante Launches, dann ausstehende Prüfungen, deren Zeitfenster abgelaufen ist. Sie prüft bestehende Einträge erneut, statt doppelt einzureichen.

Das ist der eigentliche Gewinn. Dein zweites Produkt nutzt Browser-Setup, Identität, Freigabemuster und die 299 aktiven Playbooks des Katalogstands vom 24. September 2026 wieder; nur product.json und die Texte sind neu.

Wie es weitergeht

So funktioniert es zeigt die Schritte mit dem Gründervideo. Im Verzeichniskatalog kannst du vor der Entscheidung ein paar öffentliche Praxisanleitungen lesen, und das Changelog listet jedes Toolkit-Release auf. Soll Claude Code auch Marketingtexte schreiben? Vergleiche die Claude Code Marketing Skills. Andere Agenten findest du auf den Agenten-Seiten. Das Repository selbst kaufst du einmal auf der Preisseite.

Häufige Fragen

Kann Claude Code mein SaaS selbstständig bei Verzeichnissen einreichen?

Weitgehend ja. Mit dem Repository, einem verbundenen Chrome und deinen Berechtigungen liest Claude Code jedes Playbook, füllt das Formular aus und erfasst das Ergebnis. Du gibst die Texte frei, bestätigst öffentliche Einträge und löst CAPTCHAs oder Zwei-Faktor-Abfragen, wenn der Lauf für dich pausiert.

Brauche ich die Claude Code CLI, oder geht auch die Desktop-App?

Das Repository empfiehlt für die besten Ergebnisse die CLI im Terminal, und der Startprompt sagt das auch. Die Desktop-App ist nicht gesperrt: Bleibst du dort, setzt der Agent die freigegebene Arbeit fort, und der gespeicherte Fortschritt bleibt erhalten.

Wie lange dauert der erste Lauf?

Der Planer veranschlagt 150 aktive Minuten für 10 Plattformen, 15 pro Plattform. Das sind Koordinationsgrenzen, die den Lauf pausieren, sobald sie erreicht sind, kein Geschwindigkeitsversprechen, und wie viel Zeit du für Übergaben brauchst, hängt von den Plattformen ab.

Was passiert, wenn ein Verzeichnis ein CAPTCHA zeigt?

Der Agent stoppt an der Abfrage, hält den Entwurf offen und erfasst prepared_needs_human mit genau einer Aktion für dich. Du löst sie im selben Fenster, und der Lauf geht von dort aus weiter.

Funktioniert dieselbe Anleitung mit Codex oder Cursor?

Ja. Die Dateien, der Tracker und das Browser-Setup sind für jeden Agenten gleich, der das Repository lesen und Chrome DevTools MCP nutzen kann. Die Agenten-Seiten führen auf, was sich je Werkzeug unterscheidet.

Quellen: START.md, ONBOARDING.md, BROWSER-SETUP.md, WEBSITE-AND-EMAIL.md, RUNBOOK.md und CHANGELOG.md im LaunchRepo-Toolkit (Release 1.9.0, 29. September 2026); der Startprompt, wörtlich zitiert; ein Lauf von run.py und record.py am 30. September 2026; die Konfigurationsreferenz von Chrome DevTools MCP (Chrome 144 oder neuer für --autoConnect), geprüft am 30. September 2026. Zeit- oder Ergebniszahlen über Kunden hinweg werden nicht genannt, weil keine gemessen wurden.