diff --git a/CDS Python Environment.md b/CDS Python Environment.md
index 739e38a..4cd5d45 100644
--- a/CDS Python Environment.md	
+++ b/CDS Python Environment.md	
@@ -55,36 +55,43 @@ Jupyter Notebooks sind eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge in der Dat
 - **Öffne das Terminal** (oder Anaconda Prompt auf Windows).
 - Erstelle eine neue Umgebung namens CDS mit Python 3.10:
 
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image001.png)
+```python
+conda create —name CDS python=3.10
+```
+
 
 3) **Aktiviere die neue Umgebung**
 
 - Aktiviere die neu erstellte Umgebung:
 
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image002.png)
+```pythonconda 
+activate CDS 
+```
 
 4) **Installiere den Package-Manager "pip"**
 
 - Installation eines abgeschlossenen pip in die Conda Umgebung, damit auch die pip-Pakete in die Umgebung installiert werden
 
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image003.png)
-
+```python
+conda install pip
+```
 5) **Installiere die Pakete aus der Datei requirements.txt**
 
 - Sorge dafür, dass du dich im gleichen Verzeichnis wie deine requirements.txt-Datei befindest. Navigiere zu diesem Verzeichnis:
 
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image004.png)
+```python
+cd  /Pfad/zu/Deinem/Projek
 
-- Installiere die Pakete aus der requirements.txt:
+pip install -r requirements.txt
+```
 
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image005.png)
 
 6) **Überprüfe die Installation**
 
 - Um sicherzustellen, dass alle Pakete korrekt installiert wurden, kannst du eine Liste aller installierten Pakete anzeigen lassen:
-
-![](file:////Users/garvin/Library/Group%20Containers/UBF8T346G9.Office/TemporaryItems/msohtmlclip/clip_image006.png)
-
+```python
+conda list
+```
 ## 2B Packet-Manager
 
 **Standardisierung auf `pip & conda`**