Claude Code vs. OpenClaw: Wie Remote Control und Scheduled Tasks den neuen Agenten-Krieg der AI-Giganten eröffnen

Claude Code vs. OpenClaw: Hat Anthropic gerade OpenAI’s Agenten-Strategie ausgehebelt?
Remote Control, Scheduled Tasks & der neue Automations-Krieg der AI-Giganten

Wenn du dich in den letzten Monaten mit AI-Agenten, Autonomie und “mein Computer arbeitet für mich, während ich schlafe” beschäftigt hast, bist du an einem Namen kaum vorbeigekommen: OpenClaw.

Und jetzt kommt Anthropic mit einem Update für Claude Code und Co-Work um die Ecke – inklusive Remote Control für lokale Dev-Sessions und Scheduled Tasks für wiederkehrende Automationen – und viele fragen sich:

> Hat Claude Code OpenClaw gerade “getötet”?

In diesem Artikel schauen wir uns genau das an – und zwar praxisnah, tiefgehend und ohne Hype. Du erfährst:

Was Remote Control in Claude Code konkret kann – und warum das für Developer ein Gamechanger ist.
Wie Scheduled Tasks in Claude Co-Work funktionieren und warum sie wie eine eingebaute Cron-/Automation-Engine wirken.
Wie diese Features im direkten Vergleich zu OpenClaw stehen – und warum integrierte Plattformen die Luft für einzelne Frameworks sehr dünn machen können.
Welche Rolle Notion, Perplexity und andere Player in dieser neuen Welle von autonomen AI-Agenten spielen.
Was das alles für dich bedeutet – egal ob du Developer, Gründer:in, Knowledge Worker oder Content Creator bist.

1. Der neue AI-Wettrüstlauf: OpenAI vs. Anthropic

Bevor wir in die Features einsteigen, kurz der Kontext.

Auf dem AI Impact Summit in Indien ist etwas passiert, das symbolisch mehr aussagt als jede Pressemitteilung:
Sam Altman (OpenAI) und Dario Amodei (Anthropic) haben das sonst übliche “alle stehen nett zusammen fürs Gruppenfoto” einfach ausgelassen.

Das mag banal klingen, aber in der Tech-Welt sind solche Gesten selten Zufall. Die Botschaft ist klar:

Wir sind nicht mehr “Kollegen in einer aufstrebenden Branche”.
Wir sind in einem strategischen Rennen – um Marktanteile, um Ökosysteme, um die Kontrolle über die nächste Computing-Plattform.

Diese Spannung spiegelt sich auch im Umgang mit OpenClaw wider:

Ein Projekt namens Claudebot / OpenClaw wird populär.
Anthropic schickt ein Abmahnschreiben: Bitte den Namen ändern, um keine Verwechslungen mit Claude zu erzeugen.
Kurz darauf kauft OpenAI die Rechte und Operationen rund um OpenClaw.
Anthropic reagiert nicht mit weiteren öffentlichen Streitigkeiten – sondern mit Features:
Sie bauen zentrale OpenClaw-Ideen direkt in Claude Code & Co-Work ein.

Exakt diese Features schauen wir uns jetzt an.

2. Claude Code Remote Control: Dein lokales Dev-Setup – von überall steuerbar

Stell dir vor, du startest eine lokale Claude-Code-Session am Mac, dein Agent arbeitet mit deinem Code, Tools & MCP-Servern – und du kannst einfach aufstehen, aus dem Haus gehen, in die Bahn steigen und nahtlos vom Handy weiterarbeiten.

Genau das ist Remote Control.

2.1 Was ist Claude Code Remote Control?

Remote Control ist eine neue Funktion in Claude Code, mit der du:

Eine lokale Aufgabe in deinem Terminal startest (auf deinem Mac).
Und diese Session dann remote über:
- die Claude App (mobil) oder
- Claude Code im Browser
  weiter bedienst und überwachst.

Wichtig:

Claude läuft weiterhin lokal auf deiner Maschine.
Aber die Steuerung deiner Session ist nicht mehr an deinen Schreibtisch gebunden.

> Der zuständige PM Noah scherzt dazu:
> “Zum ersten Mal können Developer die Sonne sehen und trotzdem Code shippen.”

2.2 Wie funktioniert das praktisch?

Aktuell:

Plattform: macOS
Status: Research Preview
Rollout: Wird in den kommenden Wochen an die meisten Claude-Code-User ausgerollt.
Aktivierung im Terminal:
```
/remote-control
```

Sobald du das machst, passiert folgendes:

Du startest wie gewohnt eine Claude Code Session in deinem lokalen Dev-Setup.
Du verbindest diese Session mit deinem Claude-Account.
Ab diesem Moment kannst du:
- Vom Desktop weggehen,
- dein Handy zücken,
- und die laufende lokale Session remote steuern.

2.3 Was bringt dir das im Alltag?

Wenn du Developer bist (oder viel mit Code arbeitest), kennst du diese Situationen:

Länger laufende Tasks (z. B. Refactoring, Code-Analyse, Migrations-Skripte).
Tooling über lokale MCP-Server (Model Context Protocol), die nur auf deinem Rechner existieren.
Lokale Entwicklungsumgebungen mit:
- Custom Toolchains,
- speziellen Dependencies,
- sensiblen Daten (die du nicht in die Cloud schieben willst).

Bis jetzt galt:
Wenn du den Schreibtisch verlässt, ist deine AI-unterstützte Dev-Power praktisch weg.

Mit Remote Control ändert sich das:

Deine lokale Umgebung bleibt aktiv.
Deine MCP-Server laufen weiter.
Deine Claude-Code-Session bleibt bestehen.
Du kannst:
- Ergebnisse prüfen
- Anweisungen nachschieben
- Änderungen kommentieren
- Logs checken
  – alles von deinem Handy.

Typische Use Cases:

Du startest eine größere Code-Transformation und musst los – im Zug schaust du, was Claude gemacht hat, gibst Feedback und steuerst nach.
Du arbeitest mit lokalen Datensätzen (z. B. interne CSVs, Logs, proprietärer Code) und willst trotzdem remote Zugriff auf deinen “AI-Dev-Kollegen”.
Du lässt Claude lokale Skripte, Tests oder Build-Prozesse anstoßen und checkst den Fortschritt von unterwegs.

Die zentrale Idee:
Dein Dev-Setup wird zu einem persistenten, von überall steuerbaren AI-Workspace – ohne die Sicherheit und Flexibilität lokaler Umgebungen aufzugeben.

3. OpenClaw im Kontext: Solide Idee, überrollt von Plattform-Integrationen?

Um zu verstehen, warum viele sagen “Claude Code killt OpenClaw”, müssen wir kurz klären, was OpenClaw eigentlich ist – und was es nicht ist.

3.1 Was ist OpenClaw?

OpenClaw (ehemals Claudebot):

Ein Framework für AI-gesteuerte Computer-Automation.
Ziel: Agenten, die:
- deinen Computer steuern,
- komplexe Abläufe ausführen,
- wiederkehrende digitale Tasks autonom übernehmen.

Es wurde vor allem deswegen groß, weil:

Große Tech-YouTuber (nicht aus der AI-Nische) die Tools gezeigt haben.
Diese Videos wirkten so, als wären:
- automatisierte Workflows,
- AI, die GUIs bedient,
- dünn besetzte Agenten, etwas völlig Neues.

3.2 Die Realität: OpenClaw ist nicht der erste Agent am Markt

Viele, die tiefer in der AI-Agenten-Szene sind, wissen:

Es gab davor schon Frameworks wie:
- Agent Zero
- Lemon
- und weitere Projekte,
die ähnliche oder teils fortgeschrittenere Automationen ermöglicht haben.

Warum also der Hype?

Gute Stories,
starke YouTube-Reichweite,
visuell beeindruckende Demos:
“Schau, der Agent klickt selbst durch den Computer!”

Das heißt nicht, dass OpenClaw schlecht ist – im Gegenteil:

Solides Framework, gerade für Leute, die:
- gern basteln,
- Open Source schätzen,
- ihre eigene Automations-Infrastruktur kontrollieren wollen.

Aber:
Sobald große AI-Labs diese Konzepte direkt ins Produkt integrieren, entsteht ein massives Spannungsfeld.

3.3 Warum Plattform-Integration so gefährlich für Frameworks ist

Was hat Anthropic jetzt gemacht?

Remote Control:
Lokale Sessions, die du von überall bedienen kannst.
Scheduled Tasks in Co-Work:
Eine integrierte Automations-/Cron-Engine innerhalb von Claude.
Dazu:
- Plugins, Skills und Integrationen, die Co-Work zu einer Art AI-Operationszentrale machen.

Damit liefert Anthropic genau das, was OpenClaw verspricht – nur ohne zusätzlichen Stack, ohne extra Setup, direkt dort, wo ohnehin viele ihre AI-Arbeit erledigen: in Claude.

Das ist der Kern der Aussage:
> “Claude Code hat OpenClaw gekillt.”

Ganz korrekt ist das nicht – OpenClaw lebt als Open-Source-Projekt weiter, und das ist ein echter Vorteil.
Aber aus Sicht vieler Anwender:innen, die “einfach nur Automationen” wollen, gilt:

Warum kompliziert ein Framework aufsetzen,
wenn mein AI-Haupttool (Claude) dieselbe Klasse von Aufgaben direkt unterstützt?

4. Scheduled Tasks in Claude Co-Work: Claude als eingebaute Cron- & Automations-Engine

Kommen wir zum zweiten großen Baustein des Updates:
Scheduled Tasks in Claude Co-Work.

Hier wird es besonders spannend, wenn du dich mit Automationen, Agenten oder einfach “AI, die im Hintergrund für mich arbeitet” beschäftigst.

4.1 Was sind Scheduled Tasks in Co-Work?

Kurz gesagt:

> Scheduled Tasks erlauben dir, wiederkehrende Workflows direkt in Co-Work zu planen und automatisch ausführen zu lassen.

Das bedeutet:

Claude kann selbstständig:
- Recherchieren
- Analysieren
- Dokumente bauen
- Daten updaten
- Reports erstellen
… und das nach Zeitplan, z. B.:
- Täglich um 8:00 Uhr
- Jeden Montag um 9:30
- Einmal im Monat etc.

Und das alles ohne:

externe Cronjobs,
Tools wie Make, Zapier, n8n,
eigene Server.

Die Automationslogik sitzt direkt in deinem Claude-Co-Work-Workspace.

4.2 Typische Use Cases für Scheduled Tasks

Anthropic positioniert Scheduled Tasks explizit für Business- und Operations-Workflows, zum Beispiel:

Daily Morning Briefing:
- News aus bestimmten Quellen,
- interne Updates,
- kurze Zusammenfassung für die Führungsebene oder das Team.
Wöchentliche Spreadsheet-Updates:
- Daten abfragen,
- Tabellen aktualisieren,
- ggf. visualisieren oder kommentieren.
Fortlaufende Analysen & Monitoring:
- Performance-Reports,
- KPI-Auswertungen,
- Wettbewerbsbeobachtung.
Content-Workflows:
- Wöchentliche Content-Ideen basierend auf Trends,
- automatische Clustering von Themen,
- Vorentwürfe für Postings oder Newsletter.

Im Prinzip alles, was:

wiederkehrend ist,
daten- oder web-basiert ist,
sich durch AI-gestützte Recherche, Analyse oder Textgenerierung abbilden lässt.

4.3 Wie richtet man Scheduled Tasks ein?

Der Clou:
Du musst keine UI voller Dropdowns und Cron-Expressions lernen.
Die Einrichtung ist rein konversationell.

Beispiel aus dem Video:

> “Erstelle mir jeden Morgen um 8:00 Uhr einen Report.
> Scanne dazu die wichtigsten AI-Newsquellen von heute,
> fasse die 3–5 größten Releases und Modell-Launches zusammen,
> liste die 5 meist-trendenden AI-Repos auf GitHub,
> und generiere 5 YouTube-Video-Ideen basierend auf diesen Trends.”

Was passiert dann?

Claude erkennt, dass du eine wiederkehrende Aufgabe definierst.
Es schlägt eine Scheduled Task vor und zeigt:
- Zeitplan
- Schritte
- verwendete Fähigkeiten (Skills, Tools, Browser, etc.)
Du kannst:
- den Plan anpassen,
- den Zeitplan ändern,
- die Task speichern.

Das Ganze steht allen zahlenden Nutzer:innen von Claude zur Verfügung.
Zusätzlich kannst du wählen, welches Modell die Task ausführen soll, z. B.:

Claude Sonnet 4.6 für besonders browser- und web-lastige Aufgaben.

4.4 Was passiert bei der Ausführung?

Im Demo-Flow wurde die Task nicht bis 8:00 Uhr morgens abgewartet, sondern direkt ausgelöst, um sie zu zeigen.

Ablauf:

Die Task wird gestartet – Co-Work zeigt rechts im Panel den Fortschritt in Echtzeit.
Claude:
- scannt AI-News auf diversen Webseiten,
- berücksichtigt “late-breaking news”, die kurz vor Ausführung erschienen sind,
- greift auf vordefinierte Skills (z. B. aus einer skills.md) zurück, um das Verhalten zu strukturieren.
Am Ende entsteht ein Markdown-Report (z. B. für den 26. Februar), inklusive:
- Wichtigste AI-News des Tages,
- Liste der Top-10-Trending-GitHub-Repositories zum Thema AI,
- maßgeschneiderte YouTube-Ideen für den Creator.

Du kannst:

das Ergebnis direkt weiterverarbeiten,
es in andere Tools kopieren,
es für Content, Entscheidungsgrundlagen oder Team-Updates nutzen.

4.5 Warum ist das ein potenzieller OpenClaw-Killer?

Überlege kurz, was viele mit OpenClaw (oder ähnlichen Frameworks) machen wollen:

Regelmäßige automatisierte Computer- oder Web-Workflows:
- News scannen
- Daten aggregieren
- Inhalte generieren
- Reports aufbereiten
Agenten, die “immer an” sind:
- deine Tasks im Hintergrund übernehmen,
- Trigger-basiert reagieren,
- dich nur mit Ergebnissen belästigen.

Genau hier setzt Co-Work mit Scheduled Tasks an – aber:

direkt in einem großen AI-Ökosystem,
mit integriertem Browser, Tools und Skills,
ohne eigene Server,
ohne komplexen Agenten-Framework-Setup.

Viele, die sich sonst aufwändig mit OpenClaw & Co. beschäftigen müssten, können jetzt einfach:

> “Claude, mach das bitte jeden Tag für mich.”

Für 80–90 % der Business-Use-Cases reicht das aus.
Und genau deshalb wird diese Art Integration von vielen als massive Konkurrenz für externe Agentenframeworks wahrgenommen.

5. Co-Work wird zur AI-Operationszentrale: Plugins, Skills & Customization

Scheduled Tasks sind nur ein Teil der Story. Anthropic baut Co-Work gerade zu einer Art AI-Betriebszentrale aus.

5.1 Was bringt Anthropic noch in Co-Work?

Insbesondere:

Plugins mit Domänen-Expertise für:
- Design
- Engineering
- Operations
- weitere Fachgebiete
Einen neuen “Customized”-Tab in der Sidebar von Co-Work, der als:
- Zentrale Einstellungs- und Managementoberfläche für:
  - Plugins
  - Skills
  - Integrationen
  - Verbindungen zu externen Systemen
    dient.

Das bedeutet:

Du hast nicht mehr nur Chat mit Claude.
Du hast eine konfigurierbare Agenten- und Automationsumgebung:
- mit wiederverwendbaren Skills,
- domänenspezifischen Tools,
- externen Datenquellen.

5.2 Warum ist das wichtig?

Viele Unternehmen wollen:

Spezialisierte AI-Agenten,
die mit ihren Tools, Prozessen und Daten umgehen können,
aber nicht zwingend selbst komplette Agenten-Frameworks bauen und hosten.

Co-Work stellt sich genau dort hin:

Du bringst:
- deine Dokumente,
- dein Wissen,
- deine Integrationen.
Claude bringt:
- Reasoning,
- Browser,
- Automationen (Scheduled Tasks),
- Plugins.

Damit wird Co-Work zu einer Brücke:

Zwischen leichtgewichtiger Chat-Nutzung
und
komplexen, dauerhaften Agenten-Setups.

6. Der größere Trend: Always-on-AI & autonome Agenten-Ökosysteme

Anthropic ist mit diesem Schritt nicht allein. Wir erleben gerade eine Branchenverschiebung weg von:

“Chatbot, dem ich Fragen stelle”

hin zu:

“AI-Agent, der dauerhaft für mich arbeitet”.

Drei Beispiele verdeutlichen diesen Trend besonders gut: OpenClaw, Notion Agents und Perplexity Computer Update.

6.1 Notion: Custom Agents für Teams

Notion hat kürzlich Custom Agents vorgestellt:

AI-Agenten innerhalb von Notion, die:
- auf Teamspaces zugreifen,
- Aufgaben automatisch erledigen,
- auf Ereignisse reagieren.
Sie können:
- durch Trigger/Ereignisse gestartet werden,
- oder nach Zeitplan laufen.

Das macht aus Notion:

kein reines Wissens- und Dokumenten-Tool mehr,
sondern eine Arbeitsplattform mit eingebauten AI-Kollegen.

6.2 Perplexity: Das “Computer Update”

Perplexity hat sein Computer Update vorgestellt, das:

Research, Design, Code, Deploy unter einem Dach vereint.
Ein System, das:
- recherchiert,
- Lösungen entwirft,
- implementiert,
- und bis hin zum Deployment begleitet.

Es erinnert an frühere Projekte wie Manus, nur deutlich polierter und integrierter.

Botschaft:
Wir gehen weg von “nur Fragen beantworten” hin zu:

> “Finde raus, was zu tun ist, baue es, und bring es live.”

6.3 Was versucht die Branche gerade?

Wenn man all diese Entwicklungen zusammenlegt, sieht man:

OpenClaw hat vielen gezeigt, wie eindrucksvoll “AI steuert Computer” aussehen kann.
Die großen Player (OpenAI, Anthropic, Notion, Perplexity) sagen nun:

> “Danke für die Inspiration – wir bauen das direkt in unsere Plattform ein.”

Die Muster sind überall gleich:

Always-on-Agenten
Automatisierte Workflows
Zeit- und Event-gesteuerte Tasks
Tiefere Integration in bestehende Tools & Workspaces

Das Ergebnis:

Für Endnutzer:innen wird es immer einfacher, AI-Agenten im Alltag zu nutzen.
Für spezialisierte Frameworks wird es immer schwieriger, zu rechtfertigen, warum man noch zusätzlichen Setup- und Wartungsaufwand betreiben sollte – außer man will explizit:
- Maximale Kontrolle (z. B. Self-Hosting),
- tiefe Anpassbarkeit,
- spezielle Use-Cases, die Plattformen (noch) nicht gut abbilden.

7. OpenAI, OpenClaw & die strategische Frage: Fehler oder Vorausdenken?

Im Video wirft der Creator eine provokante These in den Raum:

> Vielleicht war es ein Fehler, dass OpenAI OpenClaw gekauft hat.

Warum diese Vermutung?

OpenClaw hatte Hype, klar – aber:
- es war nicht revolutionär, sondern Teil eines schon länger existierenden Trends (Agent Zero, Lemon, etc.).
Während OpenAI OpenClaw aufkauft,
baut Anthropic ähnliche Funktionen einfach in ihr Kernprodukt.
Wenn Claude Code + Co-Work mit:
- Remote Control,
- Scheduled Tasks,
- Plugins & Skills, eine vergleichbare Agenten-Story liefern –
  nur integriert und nutzerfreundlich –,
  könnte OpenAI mit seinem Zukauf relativ wenig Differenzierung erzielen.

Ob das wirklich ein strategischer Fehler war, wird die Zeit zeigen.
Es gibt auch Gegenargumente:

Open Source-Komponenten von OpenClaw könnten OpenAI helfen, schneller zu iterieren.
OpenAI könnte intern Technik, Ideen und Know-how aus OpenClaw nutzen, um eigene Agentenprodukte zu beschleunigen.
OpenAI hat noch nicht vollständig gezeigt, wie sie OpenClaw in ihre Produktstrategie integrieren wollen.

Aber eins ist klar:

Anthropic hat mit diesem Claude-Update öffentlich geliefert.
OpenAI muss nun zeigen, wie sie mit ihren Agenten- und Automationstools dagegenhalten.

8. Was bedeutet das für dich konkret?

Du fragst dich vielleicht:

> “Okay, schön und gut – aber was mache ich jetzt damit?”

Lass uns das nach Typ von Nutzer:in aufschlüsseln.

8.1 Wenn du Developer:in bist

Remote Control ist für dich besonders spannend, wenn du:

viel mit lokalen Umgebungen arbeitest,
MCP-Server oder andere Dev-Tools auf deiner Maschine laufen hast,
Wert auf Sicherheit und Datenschutz legst (lokale Laufzeit, remote Steuerung).

Dein neuer Workflow könnte so aussehen:

Morgens am Rechner:
- Claude Code starten,
- lokale Tools und Repos einbinden,
- eine größere Task anstoßen (Refactoring, Doku-Erstellung, Testgenerierung usw.).
Unterwegs:
- Remote per Handy nachschauen:
  - Was hat Claude gemacht?
  - Wo hakt es?
- Neue Anweisungen geben.
Abends:
- Am Mac die finalen Ergebnisse prüfen,
- Änderungen mergen,
- nächste Tasks vorbereiten.

Dazu kommen die Perspektiven von Scheduled Tasks:

Daily/Weekly-Dev-Reports (z. B. offene PRs, Bug-Tickets, Build-Status).
Automatisierte Code-Reviews oder Architekturempfehlungen.
Regelmäßige Sicherheits- oder Deprecation-Checks in deinem Stack.

8.2 Wenn du im Business-/Operations-Bereich arbeitest

Für dich sind vor allem Scheduled Tasks + Co-Work interessant:

Tägliche Management- oder Team-Reports.
Automatisierte Monitoring-Tasks:
- Märkte,
- Wettbewerber,
- interne KPIs.
Routineaufgaben wie:
- wöchentliche Zusammenfassungen,
- Aufbereitung von Meeting-Notizen,
- Vorbereitungen für Status-Calls.

Statt eigene Automationsstacks zu pflegen (Make, Zapier, n8n, Cronjobs, Scripts), kannst du vieles einfach als:

> “Claude, mach das bitte jeden [Zeitpunkt] für mich.”

abwickeln.

8.3 Wenn du Content Creator oder Researcher bist

Die im Video gezeigte Daily-AI-News-Recap ist im Grunde ein Blaupause-Workflow für dich:

News scannen,
Trends identifizieren,
Themen strukturieren,
Content-Ideen generieren.

Du kannst ähnliche Scheduled Tasks bauen für:

Wöchentliche YouTube-Ideen anhand von:
- YouTube-Trends,
- Twitter/X-Trends,
- Google News,
Newsletter-Themen basierend auf Artikeln, Papers, Releases,
SEO-Recherchen:
- neue Keywords,
- Wettbewerbsseiten analysieren,
- Content-Lücken identifizieren.

Dein Vorteil:

Statt jeden Morgen eine Stunde manuell zu recherchieren,
übernimmst du nur noch:
- die Qualitätskontrolle,
- die Kreativ-Feinarbeit,
- und das Publishing.

8.4 Wenn du mit OpenClaw & Co. spielst oder baust

Du bist vielleicht in der Open-Source-Agenten-Community unterwegs und fragst dich:

> “Lohnt sich das überhaupt noch?”

Die ehrliche Antwort:

Ja – aber der Fokus verschiebt sich.

Wofür sich OpenClaw (und ähnliche Frameworks) weiterhin sehr gut eignen:

Forschungs- & Experimentierplattform:
- neue Agenten-Architekturen,
- Spezial-Automationen,
- Self-Hosting-/On-Prem-Szenarien.
Hochspezialisierte Workflows, die:
- von Plattformen (noch) nicht gut abgebildet werden,
- extrem angepasst werden müssen,
- enge Integration mit proprietärer Infrastruktur brauchen.

Aber:
Für viele “Standard”-Automationen wird es zunehmend schwerer, gegen den Komfort von Plattformen wie Claude, Notion oder Perplexity anzustinken.

Ein sinnvoller Ansatz kann sein:

In Nischen gehen, in denen:
- Plattformen nicht tief genug sind,
- spezielle Compliance-Anforderungen gelten (z. B. strenger Datenschutz),
- Unternehmen vollständige Kontrolle über die Infrastruktur wollen.

9. Ein Blick auf Mammoth AI: Multi-Model-Automation als Alternative

Im Video wird als Sponsor Mammoth AI erwähnt – und das ist im Kontext durchaus relevant, weil es ein anderes Problem löst:

> Wie arbeitest du mit mehreren AI-Modellen & -Anbietern, ohne dich in Integrationen zu verlieren?

Mammoth AI bietet:

Eine einheitliche API für:
- Anthropic,
- OpenAI,
- Google Gemini,
- und weitere Anbieter.
Unterstützung für:
- client-node,
- CLI-Tools wie make,
- OpenAI-kompatible Frameworks.
Die Möglichkeit, Modelle on the fly zu wechseln und zu vergleichen – inklusive Reprompting-Tools.

Du kannst damit:

Complexe Workflows bauen, die:
- mal GPT-5 für komplexe Reasoning- & Backend-Jobs nutzen,
- mal Gemini 3 Pro für multimodale, kontextreiche Analysen,
- mal Claude für Coding- und Agenten-Aufgaben.
In:
- kreative Workflows,
- Dev-Pipelines,
- Enterprise-Automation integrieren.

Für dich ist das spannend, wenn du:

nicht alles auf eine Lab-/Modell-Karte setzen willst,
aber trotzdem eine komfortable Automation- & Agenten-Umgebung brauchst.

In Kombination mit Tools wie Claude Co-Work, Notion Agents und Perplexity Computer kannst du damit ein sehr flexibles Multi-Agenten-Ökosystem bauen.

10. Fazit: Hat Claude Code OpenClaw “getötet”? – Und was kommt als Nächstes?

Wenn man alles zusammenfasst, entsteht ein klares Bild:

Remote Control in Claude Code:
- macht dein lokales Dev-Setup von überall steuerbar,
- verbindet lokale Sicherheit mit mobiler Flexibilität.
Scheduled Tasks in Co-Work:
- machen Claude zu einer integrierten Automations- und Cron-Plattform,
- ohne zusätzliche Tools wie Make, Zapier, Cronjobs oder Agenten-Frameworks.
Plugins, Skills & der Customized-Tab:
- verwandeln Co-Work in eine AI-Operationszentrale,
  nicht nur in einen Chat.

Im direkten Vergleich mit OpenClaw bedeutet das:

Viele der Kernversprechen von OpenClaw (Automation, wiederkehrende Tasks, Agentenlogik) sind jetzt:
- direkt in einem großen AI-Produkt integriert,
- mit weniger Setup,
- mit mehr Nutzerfreundlichkeit.

Ist OpenClaw damit wirklich “tot”?

Technisch & Community-seitig: Nein.
Es bleibt ein offenes, flexibles Framework, gerade für Bastler:innen, Forscher:innen und Spezialfälle.
Aus Sicht vieler normaler Anwender:innen:
Für viele Use-Cases werden Claude Code + Co-Work eine naheliegendere Wahl sein – einfach, weil sie:
- weniger Hürde,
- mehr Integration,
- und direkten Zugriff aus ihrem Haupt-AI-Tool bieten.

Die vielleicht wichtigere Frage lautet aber:

> Wohin entwickelt sich die AI-Landschaft insgesamt?

Anzeichen gibt es viele:

Notion baut Agents ins Produkt.
Perplexity baut ein End-to-End-Agentensystem von Research bis Deploy.
Anthropic baut Remote-Controlled Dev-Sessions + Scheduled Tasks.
OpenAI experimentiert mit eigenen Agenten und Automationsframeworks.

Du kannst dir relativ sicher sein:

Die Zukunft gehört nicht mehr nur dem Chatbot,
sondern dem dauerhaft arbeitenden AI-Agenten,
der:
- deine Tools kennt,
- deine Daten versteht,
- deine Prozesse automatisiert,
- und dich nur noch bei Entscheidungen und Kreativarbeit braucht.

Wenn du heute anfängst:

Spiel mit Scheduled Tasks in Co-Work,
teste Remote Control, sobald du Zugriff hast,
und überlege dir für jede wiederkehrende Aufgabe:

> “Muss ich das wirklich noch selbst tun – oder kann ich es einem Agenten überlassen?”

Du bist damit der großen Entwicklung einen Schritt voraus – egal, ob du dich am Ende für Claude, OpenAI-Agenten, Notion Agents, Perplexity oder eine eigene Open-Source-Lösung wie OpenClaw entscheidest.

Kurz zusammengefasst – deine wichtigsten Takeaways:

Remote Control (Claude Code)
→ Lokale Dev-Sessions vom Handy aus steuern.
Ideal für Developer mit lokalen MCP-Servern, sensiblen Daten und lang laufenden Tasks.
Scheduled Tasks (Claude Co-Work)
→ Wiederkehrende Automationen direkt in Claude.
Ersetzen für viele Use-Cases externe Cron-/Automation-Tools wie Make oder Zapier.
Co-Work als AI-Operationszentrale
→ Plugins, Skills, Customized-Tab machen aus Claude ein konfigurierbares Agenten-Setup.
OpenClaw vs. integrierte Plattformen
→ OpenClaw bleibt wertvoll als Open-Source-Framework,
aber integrierte Lösungen wie Claude Co-Work werden für viele Standard-Workflows attraktiver.
Branchen-Trend
→ Immer mehr Tools bauen always-on-AI-Agenten,
die von Research über Automation bis hin zu Deploy ganze Workflows übernehmen.

Wenn du das nächste Mal darüber nachdenkst, wie du deine Zeit besser nutzt, stell dir eine Frage:

> Welche deiner täglichen digitalen Aufgaben könnte morgen schon ein AI-Agent übernehmen?

Genau dort setzen Claude Code, Co-Work, Notion Agents, Perplexity & Co. an – und die Updates der letzten Wochen zeigen:
Wir stehen gerade erst am Anfang dieser Entwicklung.