[{"data":1,"prerenderedAt":768},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/introducing-gitlab-credits":3,"navigation-de-de":37,"banner-de-de":440,"footer-de-de":450,"blog-post-authors-de-de-Manav Khurana":655,"blog-related-posts-de-de-introducing-gitlab-credits":670,"blog-promotions-de-de":705,"next-steps-de-de":758},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":25,"isFeatured":11,"meta":26,"navigation":27,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/de-de/blog/introducing-gitlab-credits.yml","Introducing Gitlab Credits",[7],"manav-khurana",null,"product",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","introducing-gitlab-credits",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Credits – nutzungsbasierte Preise für GitLab Duo Agent Platform","Erfahre, wie GitLab Credits Kosten reduziert und Flexibilität für KI-Agenten im Enterprise-Software-Entwicklungszyklus bietet.\n",[18],"Manav Khurana","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314648/gvy4pfqjaeahkoagsjmr.png","2026-01-15","Wir haben GitLab Credits entwickelt, weil Seat-basierte Preise für KI-Agenten keinen Sinn ergaben.\nSeat-basierte Preise schaffen KI-„Besitzende\" und „Nicht-Besitzende\" in Engineering-Teams – eine grundlegende Fehlausrichtung mit der Art, wie moderne KI-Agenten im gesamten Software-Entwicklungszyklus genutzt werden sollten. Heute musst du für jede Person einen Seat kaufen, bevor sie KI nutzen kann. Während dies für die wenigen Heavy-User funktioniert, kann es für die Mehrheit des Teams mit leichter oder unregelmäßiger Nutzung zu teuer und unfair sein. Deshalb erhält in vielen Organisationen nur ein Teil des Teams einen „KI-Seat\".\n\nHinzu kommt, dass [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available/) sich von Duo Pro, Duo Enterprise und anderen KI-Entwicklertools auf dem Markt unterscheidet. Agenten und Agenten-Workflows können von deinem Team aufgerufen werden, wenn sie KI-Unterstützung benötigen, und durch SDLC-Events im Hintergrund ausgelöst werden. Mit Duo Agent Platform ist KI mit Agenten nicht mehr nur an Nutzer-Seats gebunden.\n\nGitLab Credits löst diese Probleme als unsere neue virtuelle Währung für nutzungsbasierte Preise, beginnend mit GitLab Duo Agent Platform. Das bedeutet, dass jedes Mitglied deiner Organisation mit einem GitLab-Konto (Premium oder Ultimate) jetzt KI-Agenten-Fähigkeiten nutzen kann, ohne dass du für einen KI-Seat bezahlst – egal ob von ihnen aufgerufen oder als Hintergrund-Agenten eingerichtet.\n\n## Wie GitLab Credits funktionieren\n\nGitLab Credits werden über deine gesamte Organisation gepoolt. Deine GitLab Duo Agent Platform-Nutzung wird von GitLab Credits abgezogen. Das umfasst sowohl synchrone als auch asynchrone Nutzung von Agenten und Agenten-Flows. Dazu gehören:\n* [Grundlegende Agenten](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/) wie Security Analyst, Planner und Data Analyst\n\n* [Grundlegende Flows](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/) wie Code Review, Developer und Fix CI/CD Pipeline\n\n* [Externe Agenten](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) wie Anthropic Claude Code und OpenAI Codex\n\n* Benutzerdefinierte Agenten und Flows, die du in deinem [GitLab AI Catalog](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) erstellst und veröffentlichst\n\n* [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) in der GitLab-UI und in der IDE, die von deinen Entwicklungsteams genutzt wird\n\n**Hinweis:** Externe Agenten können in 18.8 kostenlos getestet werden und verbrauchen keine GitLab Credits. Wir werden nächsten Monat mit unserem 18.9 Release Preise einführen. Benutzerdefinierte Flows befinden sich derzeit in der Beta-Phase und verbrauchen keine GitLab Credits.\n\nDie Anzahl der abgezogenen Credits basiert auf der Anzahl der Agenten-Anfragen an große Sprachmodelle ([weitere Details hier](https://docs.gitlab.com/subscriptions/gitlab_credits/#models)). Wenn weitere LLMs verfügbar werden, werden wir sie für die Nutzung mit GitLab Duo Agent Platform zertifizieren und zu dieser Liste hinzufügen, um Kunden einen transparenten Überblick über deren Verbrauch zu geben.\n\nDie Gesamtzahl der GitLab Credits wird am Ende des Monats basierend auf der tatsächlichen Nutzung berechnet. Dieses Modell gleicht auch automatisch die Nutzung von Power-Usern mit der von leichteren Nutzern aus, wodurch deine Gesamtkosten für KI für jede Person effektiv gesenkt werden (im Vergleich zur Zahlung pro Seat für jede Person).\n\nDer Einfachheit halber hat jeder GitLab Credit einen **On-Demand**-Listenpreis von $1. Du kannst GitLab Duo Agent Platform ohne Verpflichtungen nutzen und die Nutzung wird monatlich abgerechnet (am Ende jedes Monats). Für Unternehmenskunden, die sich für **Jahresverpflichtungen** anmelden, bieten wir Mengenrabatte für monatliche Credits.\n\nAls zeitlich begrenzte Aktion[*](#notes) erhalten alle GitLab-Kunden mit aktiven Premium- und Ultimate-Abonnements automatisch $12 bzw. $24 an **inkludierten Credits pro Nutzer(in)**. Diese Credits werden jeden Monat bis zum Ende des Aktionszeitraums erneuert und geben deinem Team kostenlos Zugang zu allen GitLab Duo Agent Platform Features. Wenn du unsere Abrechnungsbedingungen akzeptierst, wird jede Nutzung über diese inkludierten Credits hinaus über zugesagte monatliche Credits oder On-Demand-Credits abgerechnet.\n\n## Kostenkontrolle mit GitLab Credits\n\n**GitLab Credits dimensionieren:** Dein Account-Team hat einen Dimensionierungsrechner als Teil der GA von GitLab Duo Agent Platform, um die Anzahl der GitLab Credits zu schätzen, die du jeden Monat benötigst. Dieser Rechner wurde mit Nutzungsmustern erstellt, die wir während der Beta-Phase beobachtet haben. Zusätzlich kannst du als Bestands- oder Neukunde eine kostenlose Testversion anfordern, um deine geschätzte tatsächliche Nutzung zu bestätigen.\n\n**Nutzungssichtbarkeit:** Mit dem 18.8 Release hast du detaillierte Nutzungsinformationen über zwei sich ergänzende Dashboards – eines im GitLab Customers Portal für Abrechnungsmanager mit Fokus auf finanzielle Übersicht und eines im Produkt für Administrator(inn)en mit Fokus auf operative Überwachung. Beide bieten Zuordnung der Nutzung, Kostenaufschlüsselung und historische Trends, sodass du immer genau weißt, wie deine Credits verbraucht werden. Wenn du intern eine Querverrechnung praktizierst, kannst du Projekt- und Gruppenebenen-Rollups für Kostenzuordnungen verwenden.\n\n**Nutzungskontrollen:** Du kannst den Zugriff auf GitLab Duo Agent Platform für bestimmte Teams oder Projekte aktivieren oder deaktivieren und sicherstellen, dass nur genehmigte Nutzung zu deinen Credits gezählt wird. Wir planen auch, kurz nach GA Kontrollen auf Nutzerebene hinzuzufügen, um dir zu helfen zu verwalten, wer GitLab Duo Agent Platform-Fähigkeiten nutzen und Credits verbrauchen kann.\n\n**Automatisierte Nutzungsbenachrichtigungen:** Wir halten dich proaktiv über deine GitLab Credit-Nutzung per E-Mail-Benachrichtigungen auf dem Laufenden, wenn du 50 %, 80 % und 100 % deiner zugesagten monatlichen Credits erreichst, was dir Zeit gibt, die Nutzung anzupassen, zusätzliche Verpflichtungen zu kaufen oder für On-Demand-Abrechnung zu planen.\n\n## Upgrade von Seat-basierten GitLab Duo Pro/Enterprise zu GitLab Credits für Duo Agent Platform\n\nWenn du GitLab Duo Pro und Duo Enterprise gekauft hast und nutzt, kannst du diese Funktionen als unterstützte Optionen weiterhin verwenden. Du kannst jederzeit auf GitLab Duo Agent Platform upgraden und das tun, was du mit „klassischem\" Duo kannst, und auf neue Funktionen wie Agentic Chat, zusätzliche grundlegende Agenten, benutzerdefinierte Agenten und Flows, externe Agenten und mehr zugreifen.\n\nZum Zeitpunkt des Upgrades übertragen wir deine Investition in Seats für GitLab Duo Pro und Duo Enterprise auf GitLab Credits für Duo Agent Platform. Der verbleibende Dollar-Betrag der Seat-Verpflichtungen wird gegen monatliche GitLab Credits mit volumenbasierten Rabatten getauscht. Die monatlichen GitLab Credits können dann von jedem Teammitglied in deiner Organisation geteilt werden, das du zulässt, nicht nur von den Nutzern, die vorher zugewiesene Duo Seats hatten.\n\n## Wettbewerbsvergleich: GitLab Credits vs. Seat-basierte Preise\n\n| Vorteil | GitLab Credits | Seat-basierte Preise |\n| ----- | ----- | ----- |\n| **KI für alle** | Jedes genehmigte Teammitglied erhält KI-Zugriff vom ersten Tag an | Schafft KI-„Besitzende\" und „Nicht-Besitzende\" – erzwingt Seat-Rationierung |\n| **Keine Vorabinvestition** | Starte klein mit inkludierten Credits, erhöhe Verpflichtung, wenn ROI klar wird | Muss Seats im Voraus kaufen, bevor der Wert bewiesen ist |\n| **Zahle nur was du nutzt** | Nur die tatsächlich durchgeführte KI-Arbeit über der inkludierten Stufe wird abgerechnet | Zahle pro Seat unabhängig von der tatsächlichen Nutzung |\n| **Optimierte Ausgaben** | Gemeinsamer Credit-Pool ermöglicht dir, Power-User mit leichten Nutzern auszugleichen | Muss für leichte Nutzer zahlen, Überziehungen für Premium-Anfragen von Power-Usern |\n| **Detaillierte Sichtbarkeit** | Nutzungs-Dashboards mit detaillierter Zuordnung und historischen Trends | Begrenzte Einblicke, welche Nutzer Wert schaffen |\n| **Granulare Kostenkontrolle** | Wähle wer Zugriff hat, proaktive Benachrichtigungen und kommende Budgetkontrollen zur Begrenzung | Begrenze wer einen Seat erhält, um Kosten zu kontrollieren |\n| **Flexibilität bei der Dimensionierung** | Rechner zur Schätzung monatlicher Credits, mit mehr Einheitenrabatten bei Volumen | Zähle wer einen Seat erhält multipliziert mit Preis pro Seat |\n| **Vereinfachte Verträge und Abrechnung** | Einzelne SKU und Rechnung deckt alle Agenten-Fähigkeiten über den DevSecOps-Lebenszyklus ab | Mehrere KI-Lizenzen über verschiedene Drittanbieter-Tools erforderlich |\n\n## Erste Schritte\n\n1. **Für bestehende Premium/Ultimate-Kunden**: Mit GA wird GitLab Duo Agent Platform für Kunden mit aktiven Premium- und Ultimate-Lizenzen verfügbar sein[**](#notes). GitLab.com SaaS-Kunden erhalten automatisch Zugriff. GitLab Self-Managed-Kunden erhalten Zugriff, wenn sie auf GitLab 18.8 Release upgraden (mit der geplanten allgemeinen Verfügbarkeit von Duo Agent Platform). GitLab Dedicated-Kunden werden während ihres geplanten Wartungsfensters im Februar auf GitLab 18.8 aktualisiert und können Duo Agent Platform ab diesem Zeitpunkt nutzen.\n\n2. **GitLab Duo aktivieren**: Stelle sicher, dass GitLab Duo Agent Platform in deinen Namespace-Einstellungen aktiviert ist.\n\n3. **Mit der Erkundung beginnen**: Nutze deine inkludierten monatlichen GitLab Credits, um GitLab Duo Agent Platform-Funktionen auszuprobieren.\n\n4. **Über inkludierte Credits hinausgehen:** Du kannst dich für GitLab Credits für erweiterte Nutzung über inkludierte Credits hinaus zum On-Demand-Listenpreis anmelden. Für Mengenrabatte mit Verpflichtung [kontaktiere uns](https://about.gitlab.com/de-de/sales/), um ein Angebot für dein spezifisches Nutzungsniveau zu erhalten.\n\nBesuche unsere [GitLab Duo Agent Platform Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/), um mehr über die ersten Schritte zu erfahren.\n## Hinweise\n\n\\* Diese inkludierten Aktions-Credits sind für begrenzte Zeit bei GA verfügbar und können nach GitLabs Ermessen geändert werden.\n\n\\** Ausgenommen sind GitLab Duo mit Amazon Q und GitLab Dedicated für Regierungskunden.\n> Um mehr über GitLab Duo Agent Platform zu erfahren und alle Möglichkeiten, wie KI-Agenten die Arbeitsweise deines Teams transformieren können, [besuche unsere GitLab Duo Agent Platform Seite](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/). Wenn du bestehender GitLab-Kunde bist, wende dich an deinen GitLab Account Manager oder Partner, um eine Live-Demonstration unserer Plattform-Funktionen zu vereinbaren.\n## GitLab Credits FAQ\n**1\\. Was sind GitLab Credits und warum hat GitLab sie eingeführt?**\n\nGitLab Credits ist eine neue virtuelle Währung für nutzungsbasierte GitLab-Funktionen, beginnend mit GitLab Duo Agent Platform. GitLab hat dieses Modell eingeführt, weil Seat-basierte Preise Organisationen zwangen, KI-Zugriff innerhalb von Engineering-Teams zu rationieren, und die Nutzung von Duo Agent Platform nicht nur an Seats gebunden ist. Credits werden über deine gesamte Organisation gepoolt, sodass du jedem Teammitglied Zugriff auf KI-Funktionen geben oder Hintergrund-Agenten-Workflows einrichten kannst, ohne individuelle Seat-Käufe im Voraus zu benötigen.\n\n**2\\. Wie funktioniert der Credit-Verbrauch?**\n\nCredits werden basierend auf der Anzahl der gestellten Agenten-Anfragen abgezogen, mit unterschiedlichen Raten je nachdem, welches LLM verwendet wird. Zum Beispiel erhältst du zwei Modell-Anfragen pro Credit für Claude-sonnet-4.5 (der Standard für die meisten Features) und 20 Anfragen pro Credit für Modelle wie gpt-5-mini oder claude-3-haiku.\n\n**3\\. Was ist für bestehende Premium- und Ultimate-Kunden enthalten?**\n\nAls zeitlich begrenzte Aktion erhalten Kunden mit aktiven Premium- und Ultimate-Abonnements automatisch inkludierte Credits kostenlos zusammen mit der GA-Veröffentlichung von Duo Agent Platform in GitLab 18.8:\n\n* $12 an Credits pro Nutzer/in pro Monat für Premium * $24 an Credits pro Nutzer/in pro Monat für Ultimate\n\nInkludierte Credits sind auf Pro-Nutzer-Ebene, werden monatlich erneuert und ermöglichen Zugriff auf alle GitLab Duo Agent Platform Features ohne zusätzliche Kosten. Die Nutzung über diese inkludierten Credits hinaus wird separat abgerechnet. Diese inkludierten Aktions-Credits sind für begrenzte Zeit nach GA verfügbar und können nach GitLabs Ermessen geändert werden.\n\n**4\\. Wie kann ich den Credit-Verbrauch kontrollieren und überwachen?**\n\nGitLab bietet mehrere Governance-Tools: detaillierte Nutzungs-Dashboards sowohl im Customers Portal als auch im Produkt, die Möglichkeit, den Zugriff für bestimmte Teams oder Projekte zu aktivieren/deaktivieren, kommende Kontrollen auf Nutzerebene und automatisierte E-Mail-Benachrichtigungen bei 50%, 80% und 100% der zugesagten monatlichen Credits. Wir erwarten auch, einen Dimensionierungsrechner anzubieten, um deinen monatlichen Credit-Bedarf zu schätzen.\n\n**5\\. Wie beginne ich mit GitLab Duo Agent Platform?**\n\nSobald GA, ist der Zugriff für bestehende Premium/Ultimate-Kunden automatisch auf GitLab.com SaaS. Self-Managed-Kunden erhalten Zugriff beim Upgrade auf GitLab 18.8 mit der geplanten allgemeinen Verfügbarkeit von Duo Agent Platform. Aktiviere einfach GitLab Duo Agent Platform in deinen Namespace-Einstellungen und beginne mit der Erkundung unter Verwendung deiner inkludierten monatlichen Credits. Für die Nutzung über inkludierte Credits hinaus kannst du dich für On-Demand-Abrechnung anmelden oder GitLab für Mengenrabatte mit jährlichen Verpflichtungen kontaktieren.\n\n*Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen widergespiegelten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren finden sich unter der Überschrift „Risikofaktoren\" in unseren Einreichungen bei der SEC. 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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",[9,23,24],{"featured":11,"template":12,"slug":682},"gitlab-18-11-budget-guardrails-for-gitlab-credits",{"content":684,"config":692},{"title":685,"description":686,"authors":687,"heroImage":677,"date":678,"body":689,"category":9,"tags":690},"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.",[688],"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",[23,691,9],"features",{"featured":27,"template":12,"slug":693},"ci-expert-and-data-analyst-ai-agents-target-development-gaps",{"content":695,"config":703},{"title":696,"description":697,"authors":698,"heroImage":677,"date":678,"body":700,"category":9,"tags":701},"GitLab 18.11: KI behebt SAST-Schwachstellen – automatisch und 'ready-to-merge'","GitLab 18.11 macht Agentic SAST Vulnerability Resolution allgemein verfügbar und behebt SAST-Schwachstellen per KI-Code-Fix automatisch.",[699],"Alisa Ho","KI generiert Code schneller, als Security-Teams ihn prüfen können. Was früher ein überschaubarer Rückstand an SAST-Befunden (Static Application Security Testing) war, wächst heute mit jedem KI-assistierten Commit weiter an. Laut [GitLab DevSecOps Report 2025](https://about.gitlab.com/resources/developer-survey/) verbringen Entwicklungsteams bereits 11 Stunden pro Monat damit, Schwachstellen nach dem Release zu beheben – also Probleme zu korrigieren, die bereits in der Produktion ausnutzbar sind, statt neue Funktionen zu liefern. Mehr manuelle Remediierung löst dieses Problem grundsätzlich nicht. [Agentic SAST Vulnerability Resolution](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/agentic_vulnerability_resolution/) innerhalb der GitLab Duo Agent Platform ist für genau dieses Problem entwickelt worden.\n\nMit der allgemeinen Verfügbarkeit in GitLab 18.11 generiert Agentic SAST Vulnerability Resolution automatisch zusammenführungsbereite Code-Fixes zur Behebung von SAST-Schwachstellen:\n\n* Entwicklungsteams bleiben im Arbeitsfluss\n* Schwachstellen werden behoben, bevor sie die Produktion erreichen\n* AppSec-Teams verbringen weniger Zeit mit Triage und der Nachverfolgung offener Findings\n\nGitLab 18.11 liefert darüber hinaus schnelleres SAST-Scanning, evidenzbasierte Priorisierung und klar abgegrenzte Governance-Kontrollen.\n\n\n## Auto-Remediierung ohne Unterbrechung des Arbeitsflusses\n\nWenn KI Code in großem Umfang generiert, verändert sich die Ausgangslage grundlegend. Ein Security-Rückstand, der früher linear wuchs, nimmt heute mit jedem modellgestützten Commit weiter zu. Mehr manuelle Kontextwechsel von Entwicklungsteams zu fordern löst dieses Problem nicht – die Mengen sind schlicht zu groß.\n\nAgentic SAST Vulnerability Resolution verändert die Dynamik dieses Zyklus. Sobald ein SAST-Scan abgeschlossen ist, starten die Findings automatisch den [Erkennungsfluss für Fehlalarme (SAST False Positive Detection)](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/false_positive_detection/). Bestätigte True Positives werden direkt in den Agentic SAST Vulnerability Resolution Flow übergeben, wo GitLab Duo Agent Platform:\n\n* die Schwachstelle im Kontext analysiert\n* einen Fix erstellt, der die Grundursache behebt\n* den Fix durch automatisierte Tests validiert\n\nEntwicklungsteams erhalten einen zusammenführungsbereiten MR mit einem Confidence-Score, auf dessen Basis eine fundierte Entscheidung zur Behebung getroffen werden kann. Der Sprint bleibt auf Kurs, Schwachstellen werden behoben, bevor sie die Produktion erreichen.\n\nZum Thema Scan-Geschwindigkeit: GitLab 18.11 führt [inkrementelles Scanning für Advanced SAST](https://docs.gitlab.com/user/application_security/sast/gitlab_advanced_sast/#incremental-scanning) ein. Entwicklungsteams erhalten Schwachstellenergebnisse, ohne auf den Abschluss eines vollständigen Scans warten zu müssen – Pipelines bleiben durchgehend in Bewegung.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1183195999?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479%2Fembed\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture\" allowfullscreen=\"\" frameborder=\"0\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\">\u003C/iframe>\n\n\n## Remediierung nach Geschäftsrisiko – nicht nach Score\n\nEine automatisierte Remediierungspipeline funktioniert nur so gut wie das Signal, das sie antreibt. Wenn Schwachstellenscores die tatsächliche Ausnutzbarkeit nicht widerspiegeln, verlieren Entwicklungsteams das Vertrauen in das Signal – und beginnen, es zu ignorieren.\n\nGitLab 18.11 adressiert dieses Problem auf vier Ebenen. Erstens sind [Schwachstellenscores](https://docs.gitlab.com/user/application_security/vulnerabilities/severities/#critical-severity) jetzt im Common Vulnerability Scoring System (CVSS) 4.0 verankert – dem aktuellen Industriestandard mit differenzierteren Metriken zur Erfassung realer Ausnutzbarkeit. Der Score, den Entwicklungsteams in GitLab sehen, entspricht damit dem Stand der Technik für die Bewertung realer Risiken.\n\nDarüber hinaus können AppSec-Teams [richtlinienbasierte Regeln](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/vulnerability_management_policy/#severity-override-policies) definieren, die Schwachstellenscores automatisch anpassen – basierend auf Signalen wie Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), Common Weakness Enumeration (CWE) sowie Dateipfad oder Verzeichnis. Einmal konfiguriert, greifen die Schweregrad-Anpassungen sofort, sodass Entwicklungsteams an einem Rückstand arbeiten, der das tatsächliche Geschäftsrisiko widerspiegelt und nicht den unbereinigten Scanner-Output.\n\nDie risikobasierte Steuerung endet nicht beim Rückstand. AppSec-Teams können jetzt [Freigaberichtlinien konfigurieren](https://docs.gitlab.com/user/application_security/policies/merge_request_approval_policies/#vulnerability_attributes-object), die Merges blockieren oder warnen – basierend auf dem Known Exploited Vulnerabilities (KEV)-Status oder dem Exploit Prediction Scoring System (EPSS)-Score. Wird ein Merge blockiert, wissen Entwicklungsteams, dass dies auf realen Ausnutzbarkeitsdaten beruht.\n\nDas [neue Top-CWEs-Diagramm im Security-Dashboard](https://docs.gitlab.com/user/application_security/security_dashboard/#top-10-cwes) gibt Teams abschließend Einblick, welche Schwachstellenklassen in ihren Projekten am häufigsten auftreten. Statt einzelnen Findings nachzujagen, lassen sich Muster erkennen, Grundursachen priorisieren und systemische Risiken adressieren, bevor sie sich auswachsen.\n\n\n## Stärkere Security-Kontrollen bei geringerem operativem Aufwand\n\nEine automatisierte Remediierungspipeline ist nur so gut wie die darunterliegende Scanner-Abdeckung. Inkonsistente Scanner-Konfigurationen führen zu unvollständigen Findings – und damit zu unvollständigen Fixes.\n\nGitLab 18.11 führt den [Security Manager](https://docs.gitlab.com/user/permissions/#default-roles) ein – eine neue Standardrolle, die speziell für Security-Professionals entwickelt wurde. Mit dieser Rolle lassen sich Security-Scanner durchsetzen, Security-Richtlinien definieren und konfigurieren, Triage- und Remediierungs-Workflows für Schwachstellen verwalten sowie Compliance-Frameworks und Audit-Streams pflegen – ohne Code-Änderungs- oder Deployment-Berechtigungen zu benötigen. Security-Teams erhalten genau die Zugriffsrechte, die ihre Aufgaben erfordern, und keine weiteren.\n\nFür AppSec-Teams vereinfachen [SAST-Konfigurationsprofile](https://docs.gitlab.com/user/application_security/configuration/security_configuration_profiles/) die konsistente Scanner-Abdeckung über mehrere Projekte und Gruppen hinweg erheblich. Das Scanning wird einmalig definiert und mit einer Aktion auf alle Projekte einer Gruppe angewendet. Das manuelle Pflegen von YAML-Policy-Dateien, die Abhängigkeit von Entwicklungsteams bei der Scanner-Konfiguration und das Prüfen einzelner Projekte auf Abdeckungslücken entfällt damit.\n\n\n## Automatisierte Vulnerability-Remediierung – jetzt starten\n\nGitLab 18.11 liefert den vollständigen Vulnerability-Workflow auf einer Plattform: KI, die Schwachstellen automatisch behebt, CVSS-4.0-basierte Priorisierung, die Vulnerability-Rauschen reduziert, und Governance-Kontrollen, die Security-Teams den erforderlichen Zugriff und vollständige Abdeckung ermöglichen.\n\n> [GitLab Ultimate kostenlos testen](https://about.gitlab.com/free-trial/?utm_medium=blog&utm_source=blog&utm_campaign=eg_global_x_inbound-request_security_en_) und erleben, wie GitLab Duo Agent Platform die automatisierte Remediierung direkt in den Entwicklungs-Workflow integriert.\n\n\nFür konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich die Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n",[702,23,9,691],"security",{"featured":11,"template":12,"slug":704},"automate-remediation-with-ready-to-merge-ai-code-fixes",{"promotions":706},[707,721,733,744],{"id":708,"categories":709,"header":711,"text":712,"button":713,"image":718},"ai-modernization",[710],"ai-ml","Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":714,"config":715},"Get your AI maturity score",{"href":716,"dataGaName":717,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":719},{"src":720},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":722,"categories":723,"header":725,"text":712,"button":726,"image":730},"devops-modernization",[9,724],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":727,"config":728},"Get your DevOps maturity score",{"href":729,"dataGaName":717,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":731},{"src":732},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":734,"categories":735,"header":736,"text":712,"button":737,"image":741},"security-modernization",[702],"Are you trading speed for security?",{"text":738,"config":739},"Get your security maturity score",{"href":740,"dataGaName":717,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":742},{"src":743},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":745,"paths":746,"header":749,"text":750,"button":751,"image":756},"github-azure-migration",[747,748],"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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