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# Code

Wenden Sie programmatische und logische Funktionen in Ihren Workflows an

Code-Steps ermöglichen es Benutzern, Workflows um traditionellere Automatisierungen zu erweitern. Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, gängiges Verhalten über verschiedene Programmiersprachen hinweg nachzubilden, dann enthalten die folgenden Schritte wahrscheinlich die Antwort:

1. [**Code ausführen**](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps/code.md) -- benutzerdefinierten Python- oder JavaScript-Code anwenden, um Daten zu transformieren oder komplexe Logik hinzuzufügen
2. [**API aufrufen** ](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps/api.md)-- HTTP-Anfragen an externe APIs und Dienste senden
3. [**JSON formatieren**](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps/json.md) -- die Ausgabe Ihres Workflows als gültiges JSON strukturieren, um sie leichter verarbeiten zu können
4. [**SQL-Abfrage ausführen**](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps/sql-query.md) -- Abfragen gegen Ihre verbundenen Datenbanken ausführen
5. [**Liquid-Text schreiben**](/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps/text.md) -- Textvorlagen mit dynamischer Variablenersetzung erstellen

Code-Steps bieten die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die benötigt werden, um komplexe Datentransformationen zu verarbeiten, externe Dienste zu integrieren und benutzerdefinierte Logik zu implementieren, die über das hinausgeht, was mit vorgefertigten Schritten möglich ist. Ganz gleich, ob Sie komplexe Datenstrukturen parsen, mathematische Berechnungen durchführen oder sich mit spezialisierten APIs verbinden müssen – Code-Steps geben Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um diese Aufgaben in Ihren Workflows zu erledigen.

{% hint style="info" %}
Hinweis: Code-Steps sind nur für Workflow-Anwendungen verfügbar. Für Agents sind sie derzeit nicht verfügbar.
{% endhint %}


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.airops.com/docs/de/aktionen/workflow-concepts/workflow-steps/logic-steps.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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