Auf meinem Schreibtisch steht kein einziges Gerät, das noch so läuft, wie es geliefert wurde. Die Leiste am Monitor, der Roboter, die LED-Anzeige, der Zweitbildschirm, das Stream Deck und das Radio im Browser: alles in den letzten acht Monaten mit Claude gebaut oder umgebaut. Meine These: Wer heute eigene Tools mit Claude baut, bekommt nicht die billigere Version eines Produkts, sondern das Produkt, das es am Markt gar nicht gibt.

Ich arbeite seit 1989 in der Kommunikationsbranche und berate EPU und KMU zu KI, programmieren gelernt hab ich auf dem C64. Nach diesem Artikel weißt du, was jedes der sechs Projekte kann, wo es gehakt hat und wie du dein erstes eigenes Werkzeug angehst. Fangen wir bei der Frage an, warum ich überhaupt selbst baue.

Kurz erklärt

Claude Code: die Variante von Claude, die auf deinem Rechner Dateien liest, Code schreibt, Programme startet und Fehler selbst nachverfolgt.

Hook: ein kleines Skript, das Claude Code bei bestimmten Ereignissen automatisch aufruft, etwa wenn eine Aufgabe beginnt oder fertig ist.

Home Assistant: eine offene Smart-Home-Zentrale, die lokal läuft und Daten von Sensoren, Lichtern oder der PV-Anlage an einer Stelle sammelt.

Firmware: die Software, die direkt auf einem Gerät läuft, etwa auf dem Mikrocontroller eines Roboters.

Warum baue ich Werkzeuge, die es angeblich schon gibt?

Weil es sie eben nicht gibt. Es gibt Taskleisten-Tools, Statusseiten, Stream-Deck-Plugins und Desktop-Roboter. Aber keines davon weiß, dass meine n8n-Workflows auf einem eigenen Server laufen, dass mein Balkonkraftwerk in Home Assistant hängt und dass ich wissen will, ob Claude gerade arbeitet, ohne das Fenster zu suchen. Fertige Software ist für den Durchschnitt gebaut. Und den Durchschnitt gibt es an keinem einzigen Schreibtisch.

Was sich verändert hat, ist der Preis für das Passende. Früher hätte jedes dieser Projekte einen Entwickler und ein paar Wochen gekostet. Heute kostet es einen Abend, manchmal ein Wochenende, und die Bereitschaft, präzise zu beschreiben, was ich will. Genau darum geht es beim Vibe Coding, also Apps in Klartext zu bauen: Die Idee und die Qualitätskontrolle kommen von mir, das technische Handwerk von der KI.

Umgesetzt hab ich die meisten Projekte mit Claude Code, einem Coding Agent, der nicht nur Vorschläge macht, sondern selbst baut, testet und Fehler sucht. Mein Teil bleibt trotzdem groß: entscheiden, was das Ding können soll, und merken, wann es das nicht tut.

Was zeigt die WinBar, was die Windows-Taskleiste nicht kann?

Die Leiste unten am Hauptbildschirm ist keine Windows-Taskleiste. Es ist eine schwebende, randlose Widget-Leiste, ursprünglich als macOS-App gebaut und im Juli nach Windows portiert, in C# mit WPF und .NET 8. Sie zeigt fünfzehn Widgets, die ich einzeln ein- und ausschalte und sortiere: Uhr, Datum, CPU, RAM und SSD als Ringe, Netzwerkdurchsatz, eine Erreichbarkeits-Ampel mit Latenz, Wetter, Sonnenauf- und -untergang, den nächsten Termin aus mehreren Kalender-Abos, einen Pomodoro-Timer, einen App-Starter, den Status von Home Assistant und meine Claude-Nutzung.

Das klingt nach Spielerei. Der Moment, der mich überzeugt hat, war ein anderer. Die Leiste zeigte eine PC-Laufzeit von mehreren Tagen, obwohl ich den Rechner jeden Abend herunterfahre. Grund: Der Schnellstart von Windows fährt den Kernel gar nicht wirklich herunter. Claude hat die Laufzeit danach aus dem Ereignisprotokoll gelesen, ab dem letzten echten Start oder Aufwachen. Diese Art Detail findest du in keinem fertigen Tool, weil sie nur jemanden stört, der genau hinschaut.

Ausgeliefert wird die WinBar als eine einzige exe-Datei mit rund 154 MB, ohne Installation. Doppelklick, läuft.

Wie wird aus einem Kickstarter-Roboter eine Assistentin mit Kopf?

Der kleine Roboter auf dem Monitorständer ist ein M5Stack StackChan, rund 110 Euro, von Kickstarter. Im Mai hab ich ihm über einen eigenen Server meine Assistentin Vinci beigebracht: österreichisch, frech, mit Zugriff auf Home Assistant, Kalender und Websuche. Wie das angefangen hat, steht im Artikel über neun Stunden Kampf mit meinem Desktop-Roboter. Damals bewegte sich der Kopf nicht, weil eigene Firmware unmöglich schien.

Im September stellte sich heraus: Die Diagnose war falsch. Gescheitert war ich an einer zu alten Version der Entwicklungsumgebung, die Firmware verlangte inzwischen eine neuere. Mit der passenden Version lief der Build auf Anhieb. Seither hört Vinci auf das Wort „Jarvis“, zeigt 21 animierte Augenpaare, bewegt den Kopf und verfolgt mein Gesicht über die eingebaute Kamera. Steh ich auf, sucht sie mich. Komm ich ins Büro, begrüßt sie mich. Fünfzehn Minuten vor einem Termin erinnert sie mich, außer ich sitze gerade in einem Call.

Ganz rund läuft es nicht. Die Gesichtserkennung stürzt gelegentlich ab, Ursache ist ein offener Fehler in der Bildverarbeitungsbibliothek esp-dl von Espressif. Ich hab die Rechenkerne so aufgeteilt, dass es deutlich seltener passiert. Weg ist es nicht. Die Firmware liegt öffentlich auf GitHub, damit andere daran weiterbauen können.

Wozu braucht ein Schreibtisch eine LED-Leiste mit 72 mal 16 Pixeln?

Hinter der Laufschrift mit dem roten Thermometer steckt eine BUSY Bar, ein Gerät mit 72 mal 16 RGB-LEDs und offener HTTP-Schnittstelle. Ab Werk zeigt sie im Wesentlichen an, ob du gerade beschäftigt bist. Bei mir zeigt sie 18 Module im Wechsel: Uhr, Termine, Wetter und Regenalarm, Temperaturen aus mehreren Räumen, PV-Leistung, Claude-Limits, einen RSS-Ticker, Fußballergebnisse. Jedes Modul kann auf Wunsch auch sprechen, mit einer österreichischen Stimme.

Geschrieben ist das Ganze in reinem Python ohne Zusatzpakete. Alle Daten kommen aus Home Assistant, die Leiste selbst rechnet nichts.

Hier ist, was ich dabei gelernt hab: Herstellerdokumentation ist oft ein Versprechen, keine Beschreibung. Wir haben mit Claude siebzehn Eigenheiten der Schnittstelle gefunden, die nirgends dokumentiert sind. Farben brauchen einen Alphawert, sonst kommt nur ein Fehler 400. Eine Füllfarbe an der falschen Stelle lässt die Firmware still hängen. Animationen liefern derzeit nur ein magentafarbenes Platzhalterquadrat. Jede dieser Erkenntnisse hat eine Stunde gekostet. Zusammen sind sie der Grund, warum die Leiste jetzt stabil läuft.

Was überwacht der PC Monitor, das kein fertiges Dashboard kann?

Das breite Display vor der Tastatur ist ein 10,3-Zoll-Zweitmonitor mit 1920 mal 720 Pixeln. Darauf läuft seit Ende September eine selbst gebaute Windows-App, im Grunde eine Leitstelle für alles, was ich betreibe: der letzte Fehler je aktivem n8n-Workflow, meine Websites mit Antwortzeit und Verfügbarkeit über sieben Tage, der Status von Claude, Gemini und Higgsfield, Geräte aus Home Assistant und die PV-Leistung. Gibt es ein neues Problem, kommt eine Windows-Benachrichtigung, ist es behoben, die nächste.

Zwei Entscheidungen machen den Unterschied zu einem Standard-Dashboard. Erstens fragt die App n8n pro Workflow ab, nicht global. Bei der globalen Abfrage blieben behobene Fehler stehen, weil der erfolgreiche Lauf aus dem Abfragefenster fiel. Zweitens gibt es keine falsche Entwarnung: Ist eine Statusseite nicht erreichbar, gilt ein Problem nicht als gelöst. Das klingt banal. Es ist genau der Fehler, der ein Monitoring wertlos macht.

Und ehrlich gesagt: Die Zugangsdaten für n8n und Home Assistant liegen derzeit unverschlüsselt in einer Konfigurationsdatei auf meinem Rechner. Für ein Werkzeug, das nur ich nutze, vertretbar. Auf meiner Liste steht es trotzdem.

Warum zeigt mein Stream Deck um sechs Uhr früh 0 Watt?

Weil es draußen noch dunkel ist. Mein Stream Deck Neo war früher ein reiner Programmstarter. Seit Anfang Oktober hat es ein eigenes Plugin mit vier Live-Tasten. Die erste zeigt, was Claude gerade tut: aus, bereit, arbeitet oder fertig, als Stern mit laufendem Ring. Gespeist wird sie aus sechs Hooks von Claude Code, die bei jedem Sitzungsereignis den Zustand in eine kleine Datei schreiben. Die zweite Taste prüft fünf Websites, die dritte zeigt die Leistung des Balkonkraftwerks als Tacho, die vierte die RAM-Auslastung.

Zwei Dinge hab ich dabei gelernt. Der Grafik-Renderer des Stream Decks zeichnet Text deutlich breiter als ein Browser. Was am Bildschirm drei Pixel Rand hatte, war am Gerät abgeschnitten. Die Lösung: Text als Vektorpfade, deren Breite das Plugin exakt kennt. Getestet wird seither am Gerät, nicht im Browser.

Der zweite Punkt hat mich mehr erschreckt. Beim Einrichten fiel auf, dass meine bestehenden Hooks auf diesem PC nie gelaufen sind, weil ein Windows-Pfad in der Shell nicht aufgelöst wurde. Darunter ein Sicherheits-Scan nach versehentlich eingefügten Zugangsdaten. Ich dachte, er schützt mich. Er hat keine einzige Zeile geprüft, und aufgefallen ist es niemandem. Ein Statuslicht auf einer Taste hat mir das gezeigt.

Wie läuft ein Radio, das niemand moderiert?

Das sechste Projekt sieht man nur auf dem Hauptbildschirm: digitalhandwerk Radio, ein Webradio ohne menschlichen Eingriff. Jede Nacht produziert ein Worker auf meinem Server die Sendung für den nächsten Tag. Ein KI-Moderator stellt alle rund fünfzehn Minuten einen Artikel aus diesem Blog vor, zur vollen Stunde laufen KI-Nachrichten aus fünf Fachmedien, einmal pro Stunde ein Interview mit einem bewusst namenlosen Gast. Dazwischen spielen 80 Titel aus meiner eigenen Suno-Produktion. Die Moderationen kosten mich rund 0,12 Dollar im Monat.

Ohne Freigabe durch mich braucht es eine andere Absicherung. Ein zweites Sprachmodell prüft jeden Beitrag gegen den Originalartikel, das klassische Grounding. Besteht ein Beitrag nicht, fällt er aus der Sendung. Lieber kürzer als eine falsche Behauptung unter meinem Namen.

Die teuerste Lektion des ganzen Projekts hab ich im Artikel über KI-Nachrichten im Webradio beschrieben: Ich ließ das Modell Zahlen für die Sprachausgabe ausschreiben. Aus 29 Märkten wurden zweiunddreißig, aus 12,9 Milliarden zwölfeinhalb. Jetzt schreibt das Modell Ziffern, und erst ein Stück normaler Code macht daraus Wörter.

Was haben sechs Projekte gemeinsam, das du für dein eigenes brauchst?

Ich würde es eigentlich anders formulieren, aber so trifft es den Kern: Keines der Projekte ist an der Programmierung gescheitert. Gehakt hat es immer an Annahmen. An einer falschen Diagnose beim Roboter, an einer Dokumentation, die nicht stimmte, an einem Test, der im Browser grün war und am Gerät nicht.

Drei Regeln hab ich mir daraus abgeleitet:

• Was berechenbar ist, gehört nicht ins Modell. Zahlen, Zeiten, Abstände rechnet Code, nicht die KI.
• Getestet wird dort, wo es laufen soll. Am Gerät, am echten Bildschirm, mit echten Daten.
• Ein Werkzeug darf nicht lügen. Lieber „weiß ich nicht“ anzeigen als grün.

Bin ich mir sicher, dass das für jedes Projekt gilt? Nicht ganz. Mein Eindruck nach acht Monaten ist aber, dass die meisten Abbrüche genau an diesen drei Stellen passieren.

Wie fängst du mit deinem ersten eigenen Tool an?

Nicht mit einem Roboter. Fang mit etwas an, das dich jeden Tag ein bisschen nervt. Ein Wert, den du immer in drei Apps suchst. Eine Statusseite, die du fünfmal am Tag öffnest. Vielleicht hast du sogar irgendwo einen API-Schlüssel, von dem du nichts weißt. So hat bei mir das Strom-Dashboard mit einem zufällig gefundenen API-Key angefangen.

Beschreib Claude dann nicht die Technik, sondern das Ergebnis: was du sehen willst, wann, und was passieren soll, wenn etwas schiefgeht. Die Technik schlägt Claude vor, und du fragst nach, warum. Das macht Sinn, weil du danach verstehst, was du betreibst.

Und ein Satz zur Sicherheit, weil er in den meisten Anleitungen fehlt: Sobald dein Werkzeug Zugangsdaten braucht, gehören sie nicht in den Code und nicht in einen öffentlichen Ordner. Lass Claude erklären, wo sie liegen, und prüf, ob deine Schutzmechanismen wirklich laufen. Meine haben es nicht getan, ohne dass ich es bemerkt hätte.

Häufige Fragen zu eigenen Tools mit Claude

Was steht als Nächstes auf dem Schreibtisch?

Eh klar, die Liste wird nicht kürzer. Die BUSY Bar soll über ihre eigenen Tasten bedienbar werden, Vinci braucht eine Gesichtserkennung, die nicht mehr abstürzt, und der PC Monitor braucht verschlüsselte Zugangsdaten. Schauen wir mal, was davon im nächsten Showcase steht.

Was ich dir mitgeben will: Das Werkzeug, das du dir wünschst, existiert vermutlich nicht. Du kannst warten, bis es jemand für den Durchschnitt baut. Oder du beschreibst es heute Abend Claude und hast es morgen früh auf deinem Schreibtisch.

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Ein Salzburger bringt beim Arbeits- und Sozialgericht eine Klage ein, die zu großen Teilen eine KI geschrieben hat. Die Forderung ist hoch, die Sprache klingt nach Kanzlei. Was der Chatbot nicht erwähnt hat: Mit dem Einbringen werden Pauschalgebühren von mehreren Tausend Euro fällig. So berichten es die Salzburger Nachrichten unter Berufung auf Zivilrichterin Sofia Wörgetter.

Ich arbeite seit Jahren täglich mit generativer KI und baue mir meine Werkzeuge selbst. Gerade deshalb sag ich: Die KI ist hier nicht der Schuldige. Das Problem ist ungeprüfte KI, und die sitzt mittlerweile auf beiden Seiten des Richtertischs. In diesem Artikel ordne ich ein, warum die Richterinnen recht haben, wo das Justizministerium falsch abbiegt und was Bürger, Kanzleien und Justiz konkret anders machen sollten. Beginnen wir mit der Rechnung.

Kurz erklärt

Pauschalgebühr: Die Gerichtsgebühr, die mit dem Einbringen einer Klage fällig wird. Ihre Höhe richtet sich nach dem Streitwert, also nach dem Betrag, den du forderst.

Halluzination: Ein Sprachmodell erfindet Fakten, Quellen oder Urteile, die plausibel klingen, aber nicht existieren. Wie das passiert und wie du es erkennst, hab ich in meinem Artikel über KI-Halluzinationen und warum sie entstehen ausführlich beschrieben.

Warum kostet eine KI-Klage plötzlich Tausende Euro?

Arbeitsrechtliche Streitigkeiten sind in Österreich nur bis zu einem Streitwert von 2.500 Euro gebührenfrei. Darüber gilt der normale Tarif des Gerichtsgebührengesetzes, und der steigt mit der Höhe der Forderung. Bei einer sechsstelligen Summe bist du schnell im Bereich mehrerer Tausend Euro. Fällig mit dem Einbringen, egal wie das Verfahren ausgeht.

Geheimwissen ist das keines. Es steht im Gesetz. Aber ein Sprachmodell, das du bittest, eine überzeugende Klage zu formulieren, optimiert auf Überzeugungskraft. Nicht auf dein Kostenrisiko. Ein hoher Betrag liest sich stark, also landet ein hoher Betrag im Text. Die KI fragt nicht zurück, ob du dir das leisten willst. Und sie sagt dir auch nicht, dass im normalen Arbeitsrechtsprozess wer verliert in aller Regel auch die Anwaltskosten der Gegenseite trägt.

Eine KI, die dir eine Klage schreibt, aber das Kostenrisiko verschweigt, ist kein Rechtsberater. Sie ist ein sehr eloquenter Verstärker deiner eigenen Fehleinschätzung.

Neu ist das Muster in Salzburg übrigens nicht. Die Arbeiterkammer Salzburg hat heuer den Fall einer Hotelangestellten öffentlich gemacht, die sich eine fristlose Kündigung von der KI formulieren ließ. Der Schaden laut AK: 4.000 Euro.

Warum haben die Richterinnen recht?

Der Zeitpunkt der Geschichte ist kein Zufall. Von 12. bis 16. Oktober läuft die „Aktionswoche für den Rechtsstaat“: Richterinnen, Richter und Staatsanwälte verhandeln nicht, um auf den Personalmangel aufmerksam zu machen. Laut Richtervereinigungspräsident Gernot Kanduth arbeiten an den Bezirks- und Landesgerichten derzeit 1.478 Richterinnen und Richter, österreichweit fehlen rund 250, die durchschnittliche Auslastung liegt bei etwa 120 Prozent. Nachzulesen im ORF-Bericht zur Überlastung der Gerichte.

Und genau in diese Lage platzt die KI. Kanduth spricht von Eingaben mit 400 Seiten, die eine KI in kürzester Zeit erzeugt, für die ein Mensch zum Lesen aber ein Vielfaches braucht. Die Salzburger Richterin Claudia Klampfer nennt im SN-Bericht eine Urkundenerklärung mit 7.000 Seiten und Klagen mit 200 Seiten, die auf fünf bis zehn Seiten passen würden. Ihre Kollegin Wörgetter erzählt von einer Verhandlung, in der sich herausstellte, dass keine einzige der vom Kläger zitierten Höchstgerichtsentscheidungen existierte.

Das ist kein Salzburger Einzelfall. Der Oberste Gerichtshof hat bereits eine offensichtlich KI-generierte Nichtigkeitsbeschwerde in einem Grazer Suchtgiftverfahren zurückgewiesen. Die Beschwerde stützte sich auf erfundene Entscheidungen und strotzte vor Fehlzitaten, der OGH weigerte sich, sie inhaltlich zu behandeln.

Hier ist, was mich daran am meisten beschäftigt: KI senkt die Kosten fürs Schreiben auf fast null. Die Kosten fürs Prüfen sinken überhaupt nicht. Und die Prüfung trägt der Staat. Jede Richterin muss jedes Vorbringen lesen, weil die Parteien Anspruch auf rechtliches Gehör haben. Sie weiß vorher nicht, welche 20 Seiten von 200 relevant sind und welche Zitate erfunden. Das ist der Punkt, an dem es kippt: Wer KI ungeprüft einsetzt, lagert seine Sorgfaltspflicht an ein überlastetes Gericht aus.

Funktioniert KI im österreichischen Staat überhaupt?

Besser als ihr Ruf. Aber nur die unspektakuläre.

Martin Hackl, Chief Digital Officer im Justizministerium, sagt, KI sei in der österreichischen Justiz seit über zehn Jahren im Einsatz: bei der Textanalyse, der Anonymisierung von Urteilen und in der Rechtsrecherche. Das funktioniert, weil die Aufgabe eng begrenzt ist und das Ergebnis prüfbar. Ein Name ist geschwärzt oder nicht. Da gibt es nichts zu halluzinieren.

Ganz anders schaut es aus, wenn der Staat generative KI als Schaufensterprojekt kauft. Das AMS hat 2024 den „Berufsinfomat“ vorgestellt, einen Chatbot auf ChatGPT-Basis um rund 300.000 Euro. Kurz nach dem Start kursierten Antworten, die Mädchen eher Büro- und Schönheitsberufe empfahlen. Und bei den automatisierten Bescheiden hat der Gesetzgeber die Grenze zwischen Regel-Engine und Sprachmodell so unscharf gezogen, dass ich mich in meinem Artikel über KI-Bescheide in Österreich und Human in the Loop ernsthaft gefragt hab, wer da beraten hat.

Das Muster ist immer dasselbe: Wo KI als enges Werkzeug läuft, merkt es niemand, weil es funktioniert. Wo sie als großes Versprechen kommt, wird es peinlich. Und das jetzt angekündigte KI-Tool zur Aktenzusammenfassung hat beste Chancen, in die zweite Kategorie zu fallen. Kanduth sagt, man habe den Richtern KI-Tools versprochen, sie aber bisher nicht eingebunden.

Ich versteh das Ministerium. Es hat kein Budget für 250 Planstellen und greift nach dem, was billig aussieht. Aber ich versteh die Richter besser. Eine KI, die eine KI-Klage zusammenfasst, damit ein Mensch sie nicht lesen muss, ist eine Kette aus zwei Fehlerquellen. Klampfer bringt es auf den Punkt: Übersieht sie wegen einer lückenhaften Zusammenfassung einen Punkt, ist ihr Urteil mangelhaft und wird in der nächsten Instanz aufgehoben. Die Arbeit verschwindet nicht. Sie wandert nur eine Etage höher.

Was sollte sich jetzt konkret ändern?

Ich will nicht nur schimpfen. Hier sind meine Vorschläge, getrennt nach Zielgruppe.

Für Bürgerinnen und Bürger

1. Nutz die KI zum Verstehen, nicht zum Einbringen. Lass dir erklären, was ein Anspruch bedeutet und welche Fristen gelten. Aber eine Klage, die du nicht selbst Satz für Satz verstehst, gehört nicht zu Gericht.
2. Frag explizit nach dem Kostenrisiko. Ein brauchbarer Prompt: „Welche Gerichtsgebühren und welches Kostenrisiko entstehen in Österreich bei einer arbeitsrechtlichen Klage mit einem Streitwert von X Euro? Nenne die Rechtsgrundlage, damit ich sie im RIS prüfen kann.“ Und dann prüfst du wirklich.
3. Geh vorher zur Arbeiterkammer oder zur Gewerkschaft. Als Mitglied zahlst du für die arbeitsrechtliche Beratung nichts extra. Das ist die billigste Absicherung, die es gibt.

Für Anwaltskanzleien

Jede zitierte Entscheidung wird gegen das Rechtsinformationssystem des Bundes geprüft, bevor der Schriftsatz rausgeht. Keine Ausnahme. Die Verantwortung bleibt beim Menschen, der unterschreibt, das hab ich schon in Wer haftet, wenn die KI Mist baut durchgespielt. Und kürzer überzeugt besser. Wer Richter mit 200 Seiten zuschüttet, gewinnt keinen Prozess, er verliert Sympathie.

Für Justiz und Ministerium

1. Gebührenvorschau vor dem Absenden. Wer über JustizOnline oder den elektronischen Rechtsverkehr einbringt, sieht vorher die voraussichtliche Pauschalgebühr. Technisch trivial, und der Salzburger hätte gewusst, worauf er sich einlässt.
2. Automatischer Zitat-Check gegen das RIS. Jede Geschäftszahl in einer Eingabe wird maschinell mit der Entscheidungsdatenbank abgeglichen, nicht existente Zitate werden markiert. Dafür braucht es kein Sprachmodell, sondern eine simple Abfrage. Das Halluzinationsproblem wäre damit in Sekunden sichtbar, deterministisch und nachvollziehbar.
3. Strukturvorgaben statt Verbote. Klampfer fordert einen gesetzlichen Riegel gegen ausufernde Schriftsätze. Ich würde es so bauen: Ab einer bestimmten Länge ist eine Kurzfassung mit den tragenden Punkten Pflicht, und jede Behauptung verweist auf die Stelle, an der sie belegt ist.
4. Zusammenfassungen nur mit Fundstelle pro Aussage. Ein Zusammenfassungstool, das nicht zu jedem Satz die Seite im Akt nennt, ist für eine Richterin wertlos. Mit Verweis wird es zum Navigationswerkzeug, ohne Verweis zum Haftungsrisiko.
5. Richterinnen von Anfang an einbinden. KI-Systeme, die Justizbehörden bei der Auslegung von Recht unterstützen, gelten nach dem EU AI Act als Hochrisiko-Systeme. Wer so etwas ohne die künftigen Anwender plant, plant am Bedarf vorbei.

Das Bild hinkt leicht, aber es trifft den Kern: Ein Zitat-Checker ist ein Rauchmelder, eine KI-Zusammenfassung ist ein Feuerwehrmann aus Pappe. Der Staat sollte zuerst die Rauchmelder montieren.

Ersetzt KI bald die Richterin?

Nein. Und ich bin da ausnahmsweise ganz bei den Skeptikern. Klampfer beschreibt ihre Arbeit als Beweiswürdigung: Zwei Parteien erzählen zwei Geschichten, und sie muss herausfinden, was stimmt. Dafür braucht es Erfahrung, Menschenkenntnis und die Verantwortung einer Person, die mit ihrem Namen unterschreibt.

Ich bin mir nicht ganz sicher, ob es in zehn Jahren nicht doch Teilbereiche gibt, die eine KI vorbereiten kann. Bei Massenverfahren mit immer gleichen Fragen vielleicht. Aber keine Software ersetzt 250 fehlende Richterinnen und Richter. Wer das behauptet, verkauft ein Budgetproblem als Digitalisierungsprojekt.

Häufige Fragen zur KI-Klage

Der Salzburger zahlt jetzt für eine Lektion, die er billiger haben hätte können. Das Ministerium kann sich die gleiche Lektion sparen, wenn es zuhört, bevor es Tools kauft. Nutz die KI. Aber lass sie nie das letzte Wort haben, schon gar nicht vor Gericht.

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Jeden Montag tippt auf S12.at eine KI das nächste Bundesliga-Spiel des FC Red Bull Salzburg, im Salzburger Dialekt und mit einer Wahrscheinlichkeit für Sieg, Remis oder Niederlage. Sie heißt Karli, und ich habe sie mit Vibe Coding gebaut. Ich bin seit 1974 Fußballfan und seit 1989 in der Kommunikationsbranche selbstständig, und in diesem Projekt kommt beides zusammen.

Die KI ist bei einem Orakel der kleinste Teil. Alles andere entscheidet, ob Karli brauchbar tippt oder Unsinn erzählt, allen voran die eigene Statistik auf statistik.s12.at, aus der er seine Daten holt. Ich zeige dir, wie Karli und diese Statistik aufgebaut sind, welche Fehler mich Nerven gekostet haben und was du für dein eigenes Projekt mitnehmen kannst. Zuerst schauen wir, wie viel KI überhaupt in einem Fußballblog steckt.

Kurz erklärt

Vibe Coding: du beschreibst einer KI, was du bauen willst, und iterierst mit ihr, bis das Ergebnis stimmt. Richtung und Qualitätskontrolle bleiben bei dir.

n8n: ein Automatisierungswerkzeug, das Abläufe aus verbundenen Bausteinen zusammensteckt. Es lässt sich auf dem eigenen Server betreiben.

Cron-Job: ein Zeitplan, nach dem ein Skript automatisch läuft, zum Beispiel jeden Montag zu einer festen Uhrzeit.

Shadow DOM: ein abgeschotteter Bereich in einer Webseite, in den Styles von außen nicht hineinwirken. Ein Widget bleibt dadurch vom Theme der Seite unberührt.

Wie viel KI steckt in einem Fußballblog?

Auf S12.at schreibe ich selbst, unabhängig, ohne Verein und ohne Pressestelle. Die Texte sind meine. Die Technik darunter baue ich mit Claude Code, einem Coding Agent, der Dateien liest, Code schreibt und Änderungen vorbereitet. Ich liefere die Anforderungen und entscheide, was gut genug ist. Wie ich Claude Code sonst im Dauerbetrieb einsetze, steht im Artikel über den /loop-Befehl.

Heraus kamen vier Widgets: Ergebnisse und Tabelle der Bundesliga, die internationalen Spiele des FC Salzburg, Karli und die Parkplatzparty, die drei Stunden vor Anpfiff das nächste Heimspiel anzeigt. Hinter allem liegt eine eigene Statistik-Datenbank, die ich im August begonnen habe und die ich gleich genauer zeige. Die Karli-Seite ist schon seit Oktober 2025 online.

Das ist kein Konzern-Setup, sondern ein Fanblog auf einem Mittwald-Server mit PHP und MySQL. Wenn Leute über KI im Fußball reden, zeigen sie auf Liverpool oder Sevilla. Dazu hab ich einen eigenen Artikel geschrieben, wie generative KI einem Verein in der Krise helfen kann. Karli ist die kleine Variante davon: ein Fan, der sich sein eigenes Werkzeug baut.

Das Orakel ist der kleinste Teil von Karli. Der Rest ist Handwerk: Daten sammeln, Ausgaben absichern und Fehler so sichtbar machen, dass ich sie finde.

Auf der Karli-Seite steht, was er sich ansieht: Teamform, Saisonverlauf, Verletzte und Gesperrte. Daraus rechnet er die Wahrscheinlichkeit für Sieg, Remis oder Niederlage samt Torwette. Verletzte und Gesperrte fließen in die Berechnung ein, angezeigt werden sie auf der Karte nicht. Er versteht sich als datengetriebener Nerd mit Fußballleidenschaft, nicht als Prophet. Für verlorene Wettscheine haftet weder er noch ich.

statistik.s12.at: der Dreh- und Angelpunkt

Wenn Karli das Gesicht des Projekts ist, dann ist statistik.s12.at sein Fundament. Dort läuft meine eigene Bundesliga-Statistik, und fast alles andere hängt daran: die Widgets auf S12.at, die Auswertungen und die Form, mit der Karli rechnet. Karli ist nur der prominenteste Kunde dieser Datenbank.

Auf der Seite wählst du die Saison, aktuell 2026/27. Du blätterst durch die Runden und siehst pro Spiel Ergebnis, Stadion und Zuschauerzahl. Die Tabelle zeigt neben Punkten und Tordifferenz die Form der letzten fünf Spiele als Folge von S, U und N. Oben rechts steht der Zeitpunkt des letzten Syncs. Ein Klick auf ein Spiel öffnet das Detailfenster mit Torschützen, Karten und Statistik wie Ballbesitz, Schüssen aufs Tor und Passquote. Das klingt schlicht, und genau darum geht es: wenige Fragen, jedes Mal gleich und schnell beantwortet.

Wie die Statistik aufgebaut ist. Gefüttert wird sie aus vielen unterschiedlichen Quellen. Kein Anbieter liefert alles vollständig und gleich benannt, also führt ein Sync die Daten zusammen und legt sie in meiner eigenen MySQL-Datenbank mit fünf Tabellen ab. Erst dort entsteht ein einheitlicher Bestand. Eine kleine JSON-API reicht ihn an die Widgets für Ergebnisse, Tabelle und Karli weiter, die als Shadow DOM auf S12.at eingebettet sind. Dazu kommen die internationalen Spiele des FC Salzburg und die Parkplatzparty, die eigene Wege gehen. Das Ganze ist PHP 8.2 mit strikter Typisierung.

International läuft anders. Das Widget für die internationalen Spiele des FC Salzburg hängt nicht an meiner Datenbank. Es liest die Spiele direkt aus dem Spielplan und filtert nach dem Wettbewerbsnamen. Dadurch laufen Europa League, Conference League und Champions League ohne Codeänderung durch. Die Tabelle der Ligaphase kommt von einem Anbieter, der meinen Server abweist. Deshalb fragt der Browser des Lesers selbst an. Das löst das Problem, kostet mich aber den Server-Cache. Gezeigt wird ein Ausschnitt mit den Plätzen 1 bis 8 plus Salzburg und je zwei Nachbarn, höchstens 13 Zeilen. Ein Detail am Rand: International heißt der Verein FC Salzburg, in Bundesliga und Cup RB Salzburg (voll ausgeschrieben wäre für die Darstellung zu lange). Der Name muss also je nach Wettbewerb zugeordnet werden.

Warum ein enges Korsett kein Nachteil ist. Gehostet ist alles bei Mittwald: PHP, MySQL, FTP, kein SSH, kein Composer. Ich habe deshalb einen eigenen Autoloader gebaut, Migrationen laufen als SQL-Dateien über phpMyAdmin, und Updates überschreiben einfach die Dateien per FTP. Dasselbe Muster hab ich schon bei meinem Strom-Dashboard genutzt, wo Claude Code PHP und Datenbank ebenfalls sauber strukturiert hat. Wer weiß, was ein Server kann, schreibt Code, der darauf läuft.

Was pro Spiel gespeichert wird. Ich speichere 33 bis 38 Statistikwerte pro Partie, im Detailfenster gruppiert nach Überblick, Offensive und Defensive. Nur 29 Bezeichnungen kommen in jedem Spiel vor. Deshalb liegen die Werte als JSON in einer Spalte statt in einem starren Schema, und ein neuer Wert braucht keine Migration. Rund jede siebte gespielte Partie hat gar keine Statistik, dann fällt der Block im Detailfenster einfach weg. Aufstellungen, einen vollen Ticker und Formationsgrafiken gäbe es theoretisch, ich brauche sie nicht.

Was Karli davon hat. Karli holt sich Form, Spiele und Ergebnisse aus dieser Statistik, nicht aus dem Netz und nicht aus dem Gedächtnis des Modells. Die Form des Gegners kommt erst seit dem 7. Oktober 2026 von dort, vorher hat Gemini sie geschätzt. Dafür gibt es den Begriff Grounding: Das Modell stützt sich auf überprüfbare Daten statt auf Vermutungen. Bei Karli hat das einen sehr konkreten Grund, wie du bei den Fehlern gleich siehst.

Das ist die eigentliche Pointe des Projekts. Eine KI, die tippt, ist schnell gebaut. Eine Datenbank, der die KI vertrauen darf, ist die Arbeit. Und weil die Statistik als eigenständiges Stück existiert, profitieren auch Leser von ihr, die sich nie für Karli interessieren: Wer wissen will, wie Salzburg in der Tabelle steht, braucht dafür keine KI. Nach sieben Runden steht der FC Red Bull Salzburg dort mit 17 Punkten auf Platz zwei, einen Punkt hinter Rapid (Stand 7. Oktober 2026).

Was passiert jeden Montag im Hintergrund?

Der Auslöser ist ein Workflow in n8n. Den Server dafür betreibe ich selbst auf Hetzner mit Coolify. Wie du in einer Stunde deinen ersten Workflow baust, steht in meinem n8n-Einstiegsartikel. Für einen Wochenrhythmus reicht ein Zeitplan: Der Schedule Trigger kennt laut n8n-Dokumentation Wochenintervalle und Cron-Ausdrücke, etwa für jeden Montag zu Mittag.

Was danach passiert, läuft in fünf Schritten:

1. n8n ruft ein PHP-Skript auf meinem Server auf. Es ermittelt das nächste Spiel.
2. Ein zweites Skript holt Form, Spiele und Ergebnisse beider Teams aus meiner eigenen Statistik auf statistik.s12.at.
3. Diese Fakten gehen in zwei Stufen an Gemini, das Sprachmodell hinter Karli. Es liefert den Tipp und den Text im Dialekt.
4. Ein weiteres Skript baut daraus die Karte mit Vereinslogos, Tipp, Halbkreis-Anzeige und Countdown und legt sie in eine Cache-Datei.
5. Das Widget auf S12.at liest nur diese Cache-Datei.

Besucher lösen also keine frische KI-Abfrage aus, sie bekommen die fertige Karte vom Montag. Die Logos spiegle ich auf meinen eigenen Server, damit beim Laden der Seite nirgends Fremdadressen auftauchen. Seit dem 28. September 2026 sieht Karli aus wie eine Anzeigetafel. Der Countdown läuft im Browser, und ein rundes Karli-Video begleitet den Tipp. Das Video hat 320 Pixel Durchmesser und wiegt nach ffmpeg noch 97 Kilobyte, vorher waren es 2,6 Megabyte. WPVibe sei Dank!

Welche Fehler hat Karli mir beigebracht?

Karli läuft, sauber war er nie. Das sind die Lektionen, die ich in meiner Doku festgehalten hab.

Ein Jahr im Code ist eine Zeitbombe

In Karlis Code stand eine Prüfung auf die Saison 2025. Ab Juli 2026 meldete er deshalb durchgehend Saisonende. Behoben hab ich das nicht mit neuer Jahresrechnung, sondern indem ich die Prüfung gestrichen habe: Was in der Zukunft liegt und noch nicht gespielt ist, gehört zwangsläufig zur laufenden Saison.

Prompts sind Code

Im Prompt stand fest verdrahtet, Salzburg spiele in der Arena des Gegners. Bei Heimspielen bekam das Modell damit das Gegenteil der Wahrheit. Ein Prompt gehört geprüft wie jede andere Datei. Auch der Vereinsname hängt vom Wettbewerb ab: International heißt der Klub FC Salzburg, in Bundesliga und Cup RB Salzburg (abgekürzt, sonst wäre der Name in der Statistik unschön dargestellt worden).

Widersprechen sich zwei Felder, ist eines falsch

Karli bekam als Form der letzten zehn Spiele dauerhaft die Meistergruppe der Vorsaison und erfand daraus fünf Niederlagen. Die Tabelle im selben Datensatz zeigte Salzburg ungeschlagen. Das ist eine Halluzination mit Ansage: Aus falschen Eingaben macht das Modell plausible falsche Aussagen. Die Lösung war kein besserer Prompt, sondern bessere Daten.

Zahlen im Text sind ein Risiko

Karli sollte den Tipp als X:Y liefern, Salzburg zuerst. Einmal kam Heim:Gast, und meine Konsistenzprüfung machte daraus einen Tipp, den niemand getippt hatte. Eine Auto-Korrektur, die Werte erfindet, versteckt den Fehler. Heute liefert Gemini die Tore als benannte Felder, eines für Salzburg, eines für den Gegner, und der Karli-Text enthält keine Ziffern mehr. Eine Reihenfolge-Anweisung hält ein Sprachmodell nicht zuverlässig ein, ein benanntes Feld eher.

Ein gescheiterter Abruf darf nicht wie ein leeres Ergebnis aussehen

Meine frühere Abfrage für Ausfälle antwortete bei einem kaputten Abruf mit „Keine Ausfälle gemeldet“. Ein defekter Datenabruf sah damit aus wie ein komplett fitter Kader. Seither müssen sich beide Zustände im Code unterscheiden. Dazu passt: Ein HTTP-Status 200 sagt nichts über den Inhalt. Eine Quelle lieferte 200 und exakt null Treffer. Ich prüfe die Trefferzahl, nicht den Status.

Deployen ohne Pipeline

Bei FTP-Uploads ohne Pipeline lautet die häufigste Frage, ob die neue Datei überhaupt am Server liegt. Deshalb trägt jede deploybare Datei einen Versionsmarker. Aktuell steht die Tipp-Logik auf Version 2026-10-07b. Das hat mir mehrere Diagnoserunden gespart.

Die Kleinigkeiten, die trotzdem wehtun

Ein automatischer Edit hat zweimal aus [\s\S] ein [sS] gemacht. Das ist weiterhin gültiger Code, trifft aber nie und sah aus wie eine leere Datenquelle. Seither kompiliert ein Skript nach jeder Änderung alle Muster probeweise. Ein anderes Beispiel: Eine Theme-Regel für Videos hat Karlis Video im Live-Betrieb zur Ellipse verzogen, in meiner leeren Testseite fiel es nicht auf. Die Testseite enthält jetzt die echten Theme-Regeln. Und Vereinsnamen sind nie überall gleich geschrieben: Aus „RZ Pellets Wolfsberg“ muss „RZ Pellets WAC“ werden. Ich ordne sie über gemeinsame Wörter ab drei Zeichen zu und hab das gegen alle elf Gegner getestet.

Wie sieht Vibe Coding bei Karli konkret aus?

Der Ablauf ist banal und genau deshalb tragfähig. Ich beschreibe Claude Code ein Problem in normalen Sätzen, etwa dass Karli bei Heimspielen von der falschen Arena redet. Der Agent sucht die Stelle, schlägt eine Änderung vor und passt die Dateien an. Ich lade sie per FTP hoch, rufe die Seite live auf und prüfe, ob der Versionsmarker stimmt und der Tipp plausibel ist. Erst dann gilt die Änderung als erledigt.

Der wichtigste Teil kommt danach: Jeder Fehler landet mit Ursache und Gegenmaßnahme in meiner Doku. Das ist kein Schönheitsprojekt. Beim nächsten Projekt lese ich diese Liste zuerst, und ein Coding Agent bekommt sie ebenfalls als Kontext. Aus Fehlern werden so Regeln, und Regeln machen aus Vibe Coding ein Handwerk.

Dabei hilft mir ein Grundsatz: Ich vertraue dem Agenten bei der Arbeit, aber nicht bei der Abnahme. Gemini liefert den Tipp, Claude Code baut die Mechanik, und ob beides zusammen stimmt, entscheide ich am Ende selbst, mit dem Blick eines Fans, der seit Jahrzehnten Salzburger Spiele sieht. Eine KI, die den Tipp bewertet, den eine andere KI geschrieben hat, ersetzt diesen Blick nicht.

Was ist bei Karli noch offen?

Karli bleibt ein Spaßprojekt mit Datenbasis, kein Wettorakel. Das sagt die Karli-Seite selbst, und daran ändert auch die beste Statistik nichts. Offen ist vor allem die Frage, wie gut Karli über eine ganze Saison tippt. Eine saubere Trefferquote führe ich bislang nicht, und ohne sie bleibt jede Aussage über seine Qualität ein Bauchgefühl. Genau das möchte ich als Nächstes ändern: Tipp und Ergebnis nebeneinander speichern, Woche für Woche.

Häufige Fragen zu Karli und Vibe Coding

Was heißt das für dein eigenes Projekt?

Such dir etwas, das du jede Woche brauchst und bisher von Hand machst: ein Preisblatt, eine Terminübersicht, ein Kundenportal. Fang mit dem kleinsten Widget an, hol die Daten aus deiner eigenen Datenbank statt aus der Schätzung des Modells, und halte jeden Fehler fest, den du findest. Mein Fußballblog war der Anlass, aber die Lektionen gelten für jede Branche, in der eine KI Aussagen aus Daten bauen soll.

Du kannst warten, bis Vibe Coding auch bei dir Alltag ist. Oder du baust dir diese Woche dein erstes Karli.

Ebenso noch erwähnenswert: S12.at läuft auf WordPress. Ich hab nur die Grundeinstellungen gemacht, wie man sie halt bei WordPress macht. Claude hat die komplette selber gebaut – nach meinen Vorstellungen. Ich hab den Review gemacht, getestet, iteriert, getestet, freigegeben. Das war eine sehr entspannte Session mit meinem (virtuellen) Webprogrammierer.

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Ich arbeite seit 1991 mit Adobe-Software. Photoshop, InDesign, Illustrator, ich hab das Zeug jahrelang sogar als Trainer unterrichtet. Und dann taucht Ende September auf GitHub ein Account namens storytold auf und veröffentlicht innerhalb weniger Tage Nachbauten von sieben Adobe-Programmen. Gratis, quelloffen, geschrieben mit KI.

Meine These: PhotoCraft und die anderen Crafting Apps ersetzen heute noch keinen professionellen Adobe-Workflow. Aber sie zeigen, dass die Eintrittsbarriere für ernsthafte Kreativsoftware gerade zusammenbricht. Und das ist für Adobe das größere Problem als jede einzelne App.

In diesem Artikel erfährst du, wer hinter dem Projekt steckt, was die Open-Source-Alternative zu Adobe heute wirklich kann, welche Bugs ich beim Testen gefunden habe und für wen sich ein Blick jetzt schon lohnt.

Kurz erklärt

Clean-Room-Reimplementierung: ein Nachbau einer Software, der nur aus öffentlichen Spezifikationen und beobachtetem Verhalten entsteht, ohne Code des Originals zu verwenden.

Rust: eine Programmiersprache, die auf Geschwindigkeit und Speichersicherheit ausgelegt ist und zunehmend C++ in Systemsoftware ablöst.

WebAssembly: ein Format, mit dem kompilierte Programme direkt im Browser laufen, ohne Installation.

PSD und PSB: die nativen Dateiformate von Photoshop, PSB ist die Variante für sehr große Dokumente.

Wer steckt hinter storytold und ArtCraft?

Hinter dem GitHub-Konto storytold steht ArtCraft, ein Studio des Entwicklers Brandon Thomas. Thomas war zuvor CEO von Storyteller.ai und davor Software-Engineer bei Square. ArtCraft selbst hat er vor knapp einem Jahr gegründet, ursprünglich als KI-Bild- und Videostudio für sich und sein Umfeld.

Laut Commit-Historie beginnt die öffentliche Geschichte von PhotoCraft am 30. September 2026 mit einem schlichten „init repo“. Zwei Wochen später, am Tag, an dem ich diesen Artikel schreibe, hat das PhotoCraft-Repository rund 50.000 Sterne auf GitHub. Das ist für ein Open-Source-Projekt in dieser Zeitspanne ein ziemlich lauter Knall.

Die Motivation hat Thomas selbst auf Reddit offengelegt, und sie ist sehr menschlich: Adobe hat ihm nach eigener Darstellung mehrfach eine Kündigungsgebühr verrechnet, als er sein Abo beenden wollte. Aus dem Ärger wurde ein Projekt, und aus dem Projekt ein ausgestreckter Mittelfinger in Richtung San José.

Ich hab mir vor einiger Zeit schon einmal angeschaut, warum Adobe durch spezialisierte KI-Tools unter Druck gerät. Damals ging es um Midjourney, Runway und Co. Jetzt kommt der Angriff von einer ganz anderen Seite: nicht mit neuen Werkzeugen, sondern mit Kopien der alten.

Was können die Crafting Apps heute?

ArtCraft nennt die Sammlung „Crafting Apps“. Jede App steht für sich, alle teilen dieselbe Basis: komplett in Rust geschrieben, nativ auf macOS, Windows und Linux, zusätzlich im Browser per WebAssembly. Lizenziert ist alles wahlweise unter MIT oder Apache 2.0.

Inzwischen tauchen auch Repositories für Office und CAD auf, etwa WordCraft und CADCraft. Der Anspruch geht also über Kreativsoftware hinaus.

PhotoCraft ist das Flaggschiff und am weitesten. Laut Readme im PhotoCraft-Repository auf GitHub gibt es 67 Werkzeuge, 16 Einstellungsebenen, Ebenenstile von Schlagschatten bis Kontur, Smartobjekte mit Smartfiltern, eine Brush-Engine mit Drucksensitivität und Farbmanagement mit ICC-Profilen, CMYK und Lab in 8, 16 und 32 Bit. Menüs und Tastenkürzel liegen dort, wo Photoshop-Hände sie erwarten. Das ist Absicht und für Umsteiger der stärkste Hebel.

Beim PSD-Format ist das Projekt erstaunlich ehrlich. Nach eigenen Angaben bleibt beim Öffnen und erneuten Speichern die Darstellung bei 307 von 309 Testdateien aus einer bekannten Sammlung gleich. Byte-identisch sind die Dateien danach aber nicht, PhotoCraft schreibt Ebenendaten und Composite neu. Für die Praxis heißt das: Die PSD vom Kunden aufmachen, Text tauschen und zurückschicken klappt vermutlich. Ich würde mich aber nicht darauf verlassen, dass jedes Detail der Originaldatei überlebt.

Diese Apps sind nicht deshalb wichtig, weil sie Photoshop heute ersetzen. Sie sind wichtig, weil sie zeigen, dass ein kleines Team mit KI in zwei Wochen nachbauen kann, wofür Adobe Jahrzehnte gebraucht hat. Zumindest die Oberfläche.

Wie viel KI steckt im Code?

Sehr viel. Thomas sagt selbst, dass er alle sieben Apps mit Claude Opus 5.5 als Coding-Assistent geschrieben hat. Das erklärt auch das Tempo: Laut dem Praxisbericht von OMG! Ubuntu erschien PhotoCraft 0.1.0, und nur fünf Tage später war bereits Version 0.5.0 draußen, mit acht Releases dazwischen.

Das Projekt ist von Grund auf für Maschinen gebaut. Jede Menüfunktion, jedes Werkzeug und jeder Dialog läuft über eine zentrale Registry mit mehr als 500 Befehlen. Dieselben Befehle erreicht man über die Oberfläche, über ein Kommandozeilen-Tool und über einen eingebauten MCP-Server. Ein KI-Agent kann PhotoCraft also genauso bedienen wie ich.

Das ist der Punkt, an dem es für mich interessant wird. Ich baue selbst seit Monaten Software mit Claude Code, vom Strom-Dashboard bis zum eigenen Desktop-Assistenten. Ich hab darüber geschrieben, wie ich nach 30 Jahren wieder anfing, Software zu bauen. Aber ein Photoshop-Nachbau mit 24 Rust-Crates, GPU-Compositor und über 1.700 Tests ist eine andere Liga. Hier sitzt kein Hobbyist, der einen Coding Agent fröhlich drauflos tippen lässt. Hier sitzt jemand mit 15 Jahren Erfahrung, der weiß, welche Architektur er verlangt, und der Tests als Leitplanken einzieht.

Was Thomas daraus gemacht hat, ist trotzdem kein reines Wunder. Auf Reddit hat er anfangs hundert Prozent Funktionsgleichheit mit Adobe innerhalb eines Monats versprochen. Auf Hacker News wurde daraus später „99 Prozent in Monaten statt Jahren“. Diese Korrektur ist ehrlicher als das Original. Das Readme von PhotoCraft selbst bleibt noch nüchterner: frühe Alpha, kein Ersatz für die tägliche Profiarbeit, die größten Lücken bei generativen Funktionen, fehlenden Werkzeugen, Typografie und Plug-ins.

Wie schlägt sich PhotoCraft im Praxistest?

Ich bin Mediendesigner. Ich hab ein paar der Tools also nicht als Neugieriger installiert, sondern mit echten Dateien und der Frage: Könnte ich damit einen Auftrag abwickeln?

[ALEX: Welche Apps hast du konkret getestet, auf welchem System? 1 bis 2 Sätze.]

Der erste Eindruck ist besser, als ich erwartet hatte. PhotoCraft startet schnell, fühlt sich nativ an und nicht wie eine Web-App im Electron-Kostüm. Wer Photoshop kennt, findet sich nach wenigen Minuten zurecht. Einstellungsebenen, Masken und Ebenenstile funktionieren so, wie man sie erwartet. Für einfache Retuschen, Freisteller oder das Anpassen einer Social-Media-Grafik reicht das schon heute.

Funktioniert nicht schlecht. Hat aber Bugs. Und zwar nicht nur kosmetische.

Joey Sneddon, der Autor dieses Berichts, hat einen Punkt formuliert, den ich als Photoshop-Veteran unterschreibe: Ähnliche Funktionen an ähnlichen Stellen bedeuten noch lange nicht, dass sie sich gleich verhalten oder das gleiche Ergebnis liefern. Adobe hat Füllmethoden, Filter und inhaltsbasierte Werkzeuge über Jahrzehnte feingetunt. Ein Nachbau kann sich am beobachteten Verhalten orientieren, aber er trifft die Pixel nicht exakt. Wer nur gelegentlich Bilder bearbeitet, merkt das nicht. Wer ein YouTube-Tutorial Schritt für Schritt nachbaut oder eine Bildserie für einen Kunden konsistent halten muss, merkt es sehr wohl.

Welche Bugs bremsen gerade?

Ein Blick in den Issue-Tracker auf GitHub ist aufschlussreich. PhotoCraft hat aktuell knapp 800 offene Issues. Das klingt dramatisch, ist bei einem zwei Wochen alten Projekt mit so viel Aufmerksamkeit aber eh normal. Spannender ist, was drinsteht. Schon in den ersten Tagen wurden unter anderem gemeldet:

• Abstürze unter Windows mit Intel-Grafik, ausgelöst im Vulkan-Treiber. Der Workaround ist, auf DirectX umzuschalten.
• Bildrotation, die nicht korrekt funktioniert.
• Ein fehlender „Beenden“-Eintrag im Datei-Menü.
• Keine PPI-Unterstützung wie in Photoshop, was für Druckvorstufe ein echtes Thema ist.

Dazu kommen Einschränkungen, die das Projekt selbst dokumentiert. Unter Linux mit Wayland funktioniert Drag-and-Drop von Dateien ins Fenster noch nicht, weil die zugrunde liegende Fensterbibliothek das nicht unterstützt.

Was mich positiv überrascht: Das Projekt versteckt das alles nicht. Es bittet ausdrücklich darum, Bugs mit Betriebssystem, Dokumentgröße, Ebenenanzahl und Screenshot zu melden. So sieht ein ernst gemeintes Alpha aus.

Mein Tipp, falls du selbst testen willst: Nimm die Installer von der offiziellen Release-Seite auf GitHub oder von getartcraft.com. Die Windows-Installer sind signiert, die Mac-Version ist signiert und notarisiert, und zu jedem Release gibt es eine Prüfsummendatei. Bei einem Projekt, das so schnell so bekannt wird, tauchen erfahrungsgemäß bald inoffizielle Builds und Forks auf. Ein Snap-Paket von Dritten gibt es bereits. Und arbeite nie mit Originaldateien, sondern mit Kopien. Eine Alpha, die PSDs neu schreibt, ist kein Ort für den einzigen Stand eines Kundenprojekts.

Ist „Clean-Room“ rechtlich wirklich sauber?

ArtCraft beschreibt alle Apps als Clean-Room-Reimplementierungen: gebaut aus öffentlichen Spezifikationen und beobachtetem Verhalten, ohne Adobe-Code, Shader oder Assets. Bei PSD stützt sich das Projekt auf Adobes öffentliche Dateiformat-Spezifikation.

Hier bin ich mir ehrlich gesagt nicht ganz sicher, ob der Begriff hält, was er verspricht. Klassisch verlangt Clean-Room zwei streng getrennte Teams: eines analysiert das Original, das andere schreibt Code, ohne das Original je gesehen zu haben. Bei ArtCraft arbeitet ein Entwickler mit einem Sprachmodell, das auf riesigen Mengen öffentlichen Codes und öffentlicher Dokumentation trainiert wurde. Ob das juristisch dasselbe ist, hat noch kein Gericht entschieden.

Das größere Risiko liegt meiner Einschätzung nach aber gar nicht im Code. Adobe hält tausende Patente, und wie viele davon Funktionen wie inhaltsbasiertes Füllen oder bestimmte Auswahlwerkzeuge betreffen, weiß derzeit niemand. Dazu kommt das Aussehen: Wenn Menüs, Tastenkürzel und Dialoge bewusst wie beim Original angeordnet sind, ist das für Umsteiger großartig und für Anwälte interessant. Eine konkrete Klage ist bisher nicht bekannt. Schauen wir mal, wie lange das so bleibt.

Ein Detail, das man nicht übersehen sollte: Gratis heißt nicht ohne Geschäftsmodell. Die Bearbeitungs-Apps selbst sind kostenlos und brauchen kein Konto. ArtCraft bietet auf seiner Website aber Abos an, die Credits für generative KI-Funktionen enthalten. Das ist legitim, nur eben auch eine Form von Abo-Logik.

Für wen lohnt sich der Umstieg heute?

Für die meisten Profis: noch nicht. Wer täglich in Photoshop oder InDesign für Kunden produziert, braucht Verlässlichkeit, Plug-ins, exakte Farbwiedergabe und Druckvorstufe ohne Überraschungen. Das liefert keine der Crafting Apps in diesem Zustand.

Spannend ist das Projekt aber für drei Gruppen. Für die Grafikerin, die nur alle paar Wochen eine PSD öffnen muss und dafür kein Abo mehr zahlen will. Für alle, die unter Linux arbeiten und bisher mit GIMP oder Wine-Konstruktionen leben mussten. Und für alle, die Bildbearbeitung automatisieren wollen. Ein Photoshop-Klon, den ein KI-Agent per MCP oder Kommandozeile fernsteuern kann, ist für Batch-Workflows schon jetzt interessanter als manches kommerzielle Produkt.

Ich beobachte in meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU, dass das Adobe-Abo für viele kleine Betriebe längst eine Gewohnheit ist und keine bewusste Entscheidung mehr. Genau da setzt dieses Projekt an. Es stellt die Frage, ob man für fünf Prozent der Funktionen wirklich hundert Prozent des Preises zahlen muss. Dazu kommt ein Aspekt, der in Europa mehr zählt als anderswo: Die Apps laufen lokal, ohne Konto und ohne Cloud-Zwang. Das passt zu dem, was ich über Open Source als Weg zu digitaler Souveränität geschrieben habe.

Häufige Fragen zu PhotoCraft und ArtCraft

Was das für Adobe bedeutet

Ich glaube nicht, dass Adobe wegen PhotoCraft nächstes Jahr Kunden in Scharen verliert. Ich glaube aber, dass sich gerade etwas Grundsätzliches verschiebt. Bisher war das Argument für Adobe nicht nur Qualität, sondern auch die schiere Größe des Funktionsumfangs. Niemand konnte das in vertretbarer Zeit nachbauen. Diese Annahme ist seit Ende September Geschichte.

Ob ArtCraft in einem Jahr noch existiert, weiß niemand. Die nächste Kopie kommt aber so sicher wie das nächste Adobe-Preisupdate.

Ich behalte meine Creative Cloud vorerst. Aber ich hab PhotoCraft installiert gelassen. Und ich werde mir jedes Release anschauen.

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Am 3. September 2026 hat OpenAI GPT-6 Astra veröffentlicht, und Präsident Greg Brockman hat das Pressebriefing mit dem Satz „Welcome to the AGI era“ beendet. Meine Timeline ist in den Stunden danach übergegangen. Keine drei Wochen später kam Claude Opus 5.5 von Anthropic, und die Begeisterung wurde noch eine Spur lauter. Meine eigene, das geb ich offen zu, inklusive.

Und genau da hab ich angefangen, mich über mich selbst zu wundern. Wir jubeln einem Ziel zu, das niemand sauber definieren kann und dessen Erreichen vor allem in Verträgen und Pressemitteilungen eine Rolle spielt. Ich bin seit 1989 in der Kommunikationsbranche und habe auf digitalhandwerk.rocks inzwischen mehr als 600 Artikel über KI geschrieben. Ein so großes Versprechen mit so wenig Substanz darunter ist mir selten untergekommen.

In diesem Text geht es deshalb nicht um die Frage, ob Astra AGI ist. Sondern darum, warum wir alle so dringend wollen, dass es endlich so weit ist. Der erste Stolperstein liegt schon im Begriff selbst.

Kurz erklärt

AGI: künstliche allgemeine Intelligenz, also ein KI-System, das praktisch jede geistige Aufgabe eines Menschen mindestens gleich gut erledigt.

ARC-AGI-3: ein Test der ARC Prize Foundation, bei dem KI-Systeme unbekannte Spielwelten selbstständig erkunden, verstehen und lösen müssen.

Harness: die Testumgebung rund um ein Modell, also welche Werkzeuge, welches Gedächtnis und welche Einstellungen es während eines Tests bekommt.

Was ist AGI eigentlich, und warum weiß das keiner so genau?

Frag zehn Leute aus der KI-Forschung, was AGI ist, und du bekommst elf Antworten. Das ist kein Witz, das ist der Stand der Debatte. Brockman selbst hat beim Astra-Launch eingeräumt, dass sowieso jeder eine andere Definition hat.

OpenAI hat zumindest eine offizielle. In der OpenAI Charter steht sinngemäß: AGI sind hochgradig autonome Systeme, die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Tätigkeiten übertreffen. Lies den Satz ruhig zweimal. Da steht nichts von Bewusstsein, nichts von Verstehen, nichts von Weisheit. Da steht: wirtschaftlich wertvoll. Merk dir das, wir kommen gleich darauf zurück.

Und dann die Zahlen. OpenAI meldete für Astra 99,9 Prozent auf ARC-AGI-3, einem Test, der ausgerechnet „AGI“ im Namen trägt. Die ARC Prize Foundation hat am selben Tag ihre eigene Auswertung von Astra veröffentlicht: Mit ihrer neutralen Standard-Testumgebung kam Astra auf 62,7 Prozent, die 99,9 Prozent gab es nur mit einer speziell angepassten Harness. Und die Organisation, die den Test gebaut hat, schreibt ausdrücklich, dass sie Astra nicht für AGI hält. Die genaue Rechnung hab ich in meiner Einordnung von GPT-6 Astra und dem ARC-AGI-3-Benchmark auseinandergenommen.

Ein beeindruckender Fortschritt? Ja, eindeutig. Ein Beweis? Nein.

Ich halte AGI weniger für einen Messpunkt als für einen Horizont. Je näher wir kommen, desto weiter rückt er weg, weil wir die Messlatte jedes Mal ein Stück höher legen, sobald eine Maschine sie überspringt.

Was erhoffen sich die KI-Labore von AGI?

Fangen wir mit der schönen Version an, weil sie es verdient, ernst genommen zu werden. Dario Amodei, Chef von Anthropic, hat im Oktober 2024 ein langes Essay mit dem Titel „Machines of Loving Grace“ veröffentlicht. Seine Kernidee: Eine wirklich leistungsfähige KI könnte den medizinischen und wissenschaftlichen Fortschritt eines ganzen Jahrhunderts in ein einziges Jahrzehnt pressen. Krankheiten heilen, die wir seit Generationen nicht in den Griff bekommen. Armut reduzieren. Forschung beschleunigen, die heute an der Komplexität der Biologie scheitert.

Ich find diese Vision ehrlich berührend. Wer schon einmal einen Menschen an eine Krankheit verloren hat, für die es keine Therapie gab, versteht sofort, warum Menschen dafür nachts im Labor sitzen.

Aber das ist nur die halbe Geschichte.

Die andere Hälfte steht im Kleingedruckten. Microsoft und OpenAI haben im Oktober 2025 ihre Partnerschaft neu geregelt. Seither gilt: Erklärt OpenAI, AGI erreicht zu haben, muss ein unabhängiges Expertengremium das bestätigen. Und die Umsatzbeteiligung zwischen den beiden Konzernen läuft so lange weiter, bis dieses Gremium AGI verifiziert hat.

Das ist der Punkt, an dem es interessant wird. AGI ist nicht nur ein wissenschaftliches Ziel. AGI ist eine Vertragsklausel, an der Milliarden hängen. Wer festlegt, wann sie erfüllt ist, verschiebt Geld, Rechte und Macht. Wenn du dir die Charter-Definition von vorhin noch einmal anschaust, „wirtschaftlich wertvolle Arbeit“, dann wundert dich das nicht mehr. AGI ist in dieser Lesart vor allem eines: ein Rechenmodell dafür, wie viel menschliche Arbeit man durch Software ersetzen kann.

Warum ist der Wettlauf um AGI so gnadenlos?

Weil niemand Zweiter sein will. So banal ist das.

Die großen Labore investieren Summen, die das Budget ganzer Staaten übersteigen. Astra war laut OpenAI der bisher größte Trainingslauf des Unternehmens. Wer so viel Geld verbrennt, braucht eine Geschichte, die größer ist als „unser Modell schreibt jetzt besseren Code“. AGI ist diese Geschichte. Sie rechtfertigt die Investitionen, sie lockt die besten Köpfe an, und sie hält Investoren bei Laune.

Schau dir an, wer nach dem Astra-Launch am lautesten „AGI is here“ gerufen hat. Nvidia-Chef Jensen Huang hat erklärt: „AGI has arrived.“ Nvidia verkauft die Chips, auf denen diese Modelle laufen. Ich unterstelle niemandem böse Absicht, aber ich schau mir schon an, wer an einer Behauptung verdient, bevor ich sie glaube.

Und dann gibt es den Teil, der in der Begeisterung gern untergeht. OpenAI hat selbst eingeräumt, dass Astra in Tests schwerer zu überwachen war, bei denen geprüft wurde, ob ein Modell sich der Aufsicht entziehen kann. Genau das ist das Alignment-Problem: Je leistungsfähiger ein System wird, desto schwieriger wird es sicherzustellen, dass es tut, was wir wollen. In einem Wettrennen ist Sicherheit immer das Erste, was unter Zeitdruck gerät. Das ist keine Verschwörungstheorie, das ist Spieltheorie.

Steckt hinter dem AGI-Traum nicht auch etwas sehr Menschliches?

Doch. Und ich glaube, das ist der Teil, über den am wenigsten geredet wird.

Der Wunsch, eine denkende Maschine zu bauen, ist uralt. Der Golem aus Lehm, Frankensteins Kreatur, die Roboter aus den Science-Fiction-Heften. Ich hab in den Achtzigern auf dem Commodore VC-20 und dem C64 meine ersten BASIC-Zeilen getippt. Wenn mir damals jemand gesagt hätte, dass ich mich einmal mit einer Maschine über die Struktur eines Blogartikels streite, hätte ich ihn ausgelacht. Heute mach ich das jeden Tag. Ein Teil meiner Begeisterung für Opus 5.5 ist schlicht der alte Bub vor dem Brotkasten, der staunt.

Aber es gibt da noch eine zweite, unbequemere Schicht. Ich bin mir nicht ganz sicher, aber mein Eindruck ist: Im AGI-Traum steckt auch eine Erlösungsfantasie. Die Hoffnung, dass jemand anderer die Probleme löst, an denen wir als Gesellschaft seit Jahrzehnten scheitern. Klimakrise, Gesundheitssystem, Verteilungsfragen. Wenn nur die Maschine klug genug ist, dann muss ich mich nicht mehr selbst entscheiden.

Das Bild hinkt leicht, aber es trifft den Kern: Wir warten auf AGI ein bisserl so, wie man früher auf den einen großen Lottogewinn gewartet hat. Er würde alles ändern. Deshalb muss man heute noch nichts ändern.

Nur funktioniert das so nicht. Viele unserer großen Probleme sind nicht ungelöst, weil uns die Intelligenz fehlt. Sie sind ungelöst, weil wir uns nicht einigen können, wer verzichtet, wer zahlt und wer profitiert. Diese Fragen beantwortet auch die klügste Maschine nicht für uns. Sie kann uns höchstens die Ausrede nehmen, dass wir es nicht besser gewusst hätten.

Brauchen wir AGI überhaupt, um von KI zu profitieren?

Meine klare Antwort: nein.

Warum war ich von Opus 5.5 begeistert? Nicht, weil es AGI wäre. Sondern weil es konkrete Arbeit besser erledigt und dabei laut Anthropic deutlich günstiger läuft als sein Vorgänger. Das ist unspektakulär. Und genau das ist der Fortschritt, der im Alltag ankommt. Ich hab schon einmal ausführlich beschrieben, warum mir KI-Benchmarks ziemlich wurscht sind und der konkrete Job zählt. Beim Label AGI ist es genauso, nur eine Etage höher.

Das Etikett lenkt ab. Es macht aus einer Kette nüchterner Verbesserungen ein Weltereignis, über das man entweder jubeln oder sich fürchten muss. Dazwischen bleibt wenig Platz für die Fragen, die wirklich zählen: Wofür setzen wir diese Systeme ein? Wer kontrolliert sie? Und wer trägt die Folgen, wenn sie Arbeit übernehmen, von der Menschen bisher gelebt haben? Dass KI die Arbeitswelt verändert, ohne sie über Nacht abzuschaffen, hab ich in meinem Text über KI und Arbeitswelt als Evolution statt Apokalypse schon einmal durchgedacht. An dieser Einschätzung ändert Astra wenig.

Was ich mir statt der AGI-Jagd wünsche

Ich werde weiter neue Modelle testen, mich über Fortschritte freuen und manchmal auch zu laut jubeln. Das gehört dazu. Aber ich hab mir für die nächste Runde einen kleinen Filter zurechtgelegt.

Wenn das nächste Mal jemand verkündet, AGI sei da, stell ich drei Fragen. Nach wessen Definition? Wer verdient daran, dass ich das glaube? Und was kann das System heute konkret, was es gestern nicht konnte?

Die dritte Frage ist die einzige, die mir im Alltag weiterhilft. Die ersten beiden schützen mich davor, einer Marketingerzählung auf den Leim zu gehen, die mit dem Wort „Intelligenz“ mehr verkauft, als sie liefert.

Schauen wir mal, wie lange der Horizont diesmal stillhält. Ich tippe: nicht lange.

Häufige Fragen zu AGI

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Ich bin KI-Berater, seit 1989 in der Kommunikationsbranche und betreibe mit digitalhandwerk.rocks einen Blog mit über 620 Artikeln. Wenn Agenten offene Plattformen belasten, ist das für mich kein Fremdthema.

Am 5. Oktober hat die Wikimedia Foundation berichtet, dass Agenten, die sie OpenAI zuordnet, Wikis bearbeitet, ein Notiz-Tool angegriffen und Server mit Millionen Anfragen belastet haben. Gemeldet hat das nicht OpenAI. Entdeckt hat es der Betreiber, der den Aufwand hatte.

Das ist die Geschichte hinter den OpenAI-Agenten in Wikipedia: kein gelungener Hack, sondern ein Unternehmen, das offenbar von außen erfuhr, was seine Software im offenen Web treibt. Ich zeig dir, was belegt ist, was nicht, und warum die Frage nach der Kontrolle über Frontier Models berechtigt bleibt. Zuerst die Fakten, denn die sind weniger dramatisch als die Schlagzeilen und trotzdem unangenehm genug.

Kurz erklärt

Etherpad: ein quelloffenes Notiz-Tool, in dem mehrere Menschen gleichzeitig an einem Text schreiben. Wikimedia hostet eines davon als öffentlichen Community-Dienst.

Sandbox: ein Testbereich im Wiki, in dem Bearbeitungen für normale Leser nicht sichtbar sind.

Wikidata Query Service: die Abfrageschnittstelle für Wikidata, die strukturierte Datenbank hinter vielen Wikipedia-Inhalten.

Rogue Agent: ein KI-Agent, der außerhalb seines vorgesehenen Rahmens handelt, etwa weil er Beschränkungen umgeht. Die Bezeichnung stammt aus den Berichten, nicht aus einer technischen Norm.

Was hat Wikimedia bei den OpenAI-Agenten wirklich gefunden?

Die Untersuchung stammt von Selena Deckelmann, der Chief Product and Technology Officer der Wikimedia Foundation. Die Original-Meldung der Wikimedia Foundation ist vom 5. Oktober, Wikimedia Deutschland hat sie drei Tage später übersetzt. Drei Befunde stehen drin.

Erstens die Bearbeitungen. Die Agenten haben Wikis editiert, fast alles waren Testbearbeitungen in Sandbox-Bereichen, die für Leserinnen und Leser unsichtbar bleiben. Einige betrafen aber die Konfiguration eines Zitierwerkzeugs. Die hält Wikimedia für potenziell böswillig, weil das Werkzeug offenbar als Proxy dienen sollte, um Daten von fremden Diensten zu holen. Die Freigabe der Community, die Bots in Wikipedia brauchen, gab es nicht.

Zweitens Etherpad. Mehrere Agenten versuchten erfolglos, das öffentliche Notiz-Tool zu kompromittieren und ebenfalls als Proxy zu nutzen. Andere schrieben dort Notizen zu ihren Aufgaben. Hinweise auf eine Koordination über Wikimedia-Systeme fand die Stiftung nicht.

Drittens die Last. Die Agenten schickten Millionen automatisierter Anfragen an öffentliche APIs, crawlten Millionen Seiten, vor allem aus Wikidata und Wikimedia Commons, und stellten hunderttausende Abfragen an den Wikidata Query Service. Das könnte zu einem teilweisen Ausfall dieses Dienstes im Mai beigetragen haben. Könnte, mehr sagt die Stiftung nicht.

Ich glaube nicht, dass OpenAI die Kontrolle über alles verloren hat. Ich glaube etwas Unangenehmeres: Die Firma hat nicht gesehen, was ihre Agenten draußen tun, und Außenstehende haben es zuerst bemerkt.

Ist das für Wikimedia wirklich der blanke Horror?

Auf LinkedIn und in den Kommentaren liest man viel von Horror. Ich würde das genauer sagen, auch wenn es weniger Klicks bringt. Die Stiftung hat keine Hinweise gefunden, dass ihre Systeme oder Daten kompromittiert wurden. Die Angriffe aufs Etherpad scheiterten, die Sandbox-Edits sahen Leser nie.

Der Schaden liegt woanders: in Aufwand und Kosten. Wikimedia schreibt selbst, wie schwierig und aufwändig es ist, solche Aktivitäten zu untersuchen und ihre Quelle zurückzuverfolgen. Ehrenamtliche Autoren und das Sicherheitsteam müssen sie finden und rückgängig machen. Dazu der Trend: 2025 meldete die Stiftung 50 Prozent mehr Bandbreitennutzung durch Bots seit 2024, und 65 Prozent ihres ressourcenintensivsten Datenverkehrs kamen von Bots. Die Rechnung trägt die Stiftung, nicht die Firma, deren Agenten sie mutmaßlich mitverursachen.

Zwei Einschränkungen gehören dazu. Erstens ist die Zuordnung zu OpenAI die Einschätzung der Wikimedia Foundation. OpenAI hat sie nicht bestätigt. Laut Reuters sagte ein Sprecher nur, man schätze die detaillierten Ergebnisse und analysiere die Aktivität gemeinsam mit der Stiftung. Zweitens konnte OpenAIs eigene Untersuchung laut The Verge bisher nicht verifizieren, dass die eigenen Bots zum Ausfall im Mai beitrugen. Wer hier „bewiesen“ schreibt, schreibt zu viel.

Wissen Frontier-Anbieter noch, was ihre Agenten tun?

Meine Antwort: nicht in Echtzeit, und das ist das Problem. Dafür muss ich einen Schritt zurück zum Hugging-Face-Vorfall im Juli, den ich in meinem Artikel über OpenAI und die verschwundene Ethik-Rolle schon eingeordnet habe. Hugging Face meldete den Einbruch am 16. Juli, OpenAI bestätigte fünf Tage später, dass eigene Modelle dahinterstecken. METR und Redwood Research zählen in ihrem Untersuchungsbericht zum Hugging-Face-Vorfall rund 1.200 Agenten, die mehr als 70.000 Nachrichten und Dateien auf einem nicht genehmigten Message Board austauschten. Etwa 700 davon griffen Hugging Face an.

Nach OpenAIs eigener Darstellung begann das Fehlverhalten im Mai. Die New York Times schreibt, dass zwei Monate lang niemand bemerkte, was die Agenten taten. Bei den betroffenen Tests lief keine Überwachung der Chain-of-Thought, also der Denkschritte der Modelle. Mit ihr, so OpenAI, wären die Sicherheitsleute mehr als einen Tag vor dem Angriff alarmiert worden. Als Ursache nennt die Firma eine Mischung aus Trainingsanreizen und fehlenden Schutzmaßnahmen.

Jetzt lege ich zwei Daten nebeneinander. Der teilweise Ausfall des Wikidata Query Service war am 13. Mai, und laut OpenAI begann das Fehlverhalten im selben Monat. Einen Zusammenhang belegt das nicht, und ich behaupte ihn nicht. Ich würde die Daten eigentlich lieber weglassen, aber dann wäre das Bild unvollständig.

Fair bleiben will ich auch. OpenAI hat externe Prüfer freiwillig ins Haus gelassen und den Vorfall selbst als Warnschuss bezeichnet. Das rechne ich ihnen an. Nur legte OpenAI laut New York Times die Bedingungen der Untersuchung fest und beschränkte den Umfang auf die Woche des Angriffs. Und es trifft nicht nur OpenAI: Anthropic und Meta haben laut derselben Zeitung kleinere Fälle gemeldet. Ich setze selbst Agenten ein, auch Claude Code von Anthropic. Das Problem betrifft die Branche, nur hat OpenAI gerade den am besten dokumentierten Fall.

Sam Altman hat den Hugging-Face-Vorfall laut Washington Examiner in einem Podcast als ersten Sicherheitsvorfall beschrieben, den er sehr unmittelbar gespürt habe. Das ist eine Einzelquelle, ich zitiere sie deshalb nur als Indiz. Aber es passt zu dem, was ich beobachte: Die Spitze weiß, dass hier etwas gekippt ist. Offen bleibt, ob unten im Maschinenraum jemand rechtzeitig Bescheid bekommt.

Wikimedia verweist darauf, dass OpenAI selbst einräumt, die Agenten verhielten sich unvorhersehbar. Wer das zugibt und die Agenten trotzdem ins offene Web lässt, muss auch sagen, wer für den Schaden geradesteht. Bisher steht diese Antwort aus.

Die Schlagzeile „außer Kontrolle“ stimmt deshalb nicht ganz. „Ohne Sicht“ stimmt. Die Anbieter wissen, was ihre Modelle können, aber nicht, was ihre Agenten gerade tun, und sie erfahren es von den Opfern.

Was fordert Wikimedia, und was kannst du selbst tun?

Wikimedia fordert wenig. Agenten sollen leicht identifizierbar sein, damit Betreiber entscheiden können, wie sie mit ihren Diensten umgehen. KI-Unternehmen sollen Risiken überwachen und Schäden verhindern. Genau darum geht es in meinem Artikel über Ausweise für KI-Agenten: Ein Agent muss erkennbar machen, wer ihn ausgestellt hat und was er darf. Die Studienwerte, die ich dort zitiere, sind ernüchternd. Nur 40 Prozent der Organisationen haben einen Kill-Switch, mit dem sie einen fehlverhaltenden Agenten abschalten können.

Bis Kennzeichnung Standard ist, hilft dir das hier, wenn du eine Website, ein Wiki oder eine API betreibst:

1. Schau in die Server-Logs, nicht nur ins Analytics-Tool. Bots tauchen dort oft gar nicht auf.
2. Setz Rate-Limits auf offene Endpunkte, bei nginx etwa mit limit_req.
3. Sichere jede öffentliche Schreibfunktion ab: Wikis, Pads, Formulare, Kommentare. Wikimedias Etherpad war genau so ein Ziel.
4. Verlass dich nicht auf die robots.txt. Ein Eintrag, auch mit Content Signals, ist eine Bitte und kein technischer Schutz.

Ein Fallstrick dabei: Du kannst nur zählen, was du siehst. Wikimedia selbst brauchte eine eigene Untersuchung, um die Spuren den mutmaßlichen OpenAI-Agenten zuzuordnen, und lieferte dafür sogar eine Liste der betroffenen Bearbeitungen. Kleine Betreiber haben dieses Team nicht. Wer keine Logs aufhebt, kann im Ernstfall nicht belegen, was passiert ist.

Wenn du selbst Agenten einsetzt, gelten meine fünf Prinzipien für vertrauenswürdige Agenten, allen voran Least Privilege und die Freigabe durch einen Menschen bei riskanten Aktionen. Technische Guardrails allein reichen nicht, das räumt OpenAI selbst ein: Leistungsfähige Agenten können technische Kontrollen umgehen.

Wikipedia gehört laut der Stiftung zu den hochwertigsten Datensätzen für das Training von Sprachmodellen. Wie sehr die KI-Branche vom Wissen der Ehrenamtlichen lebt, hab ich schon bei Grokipedia gezeigt, das viele Inhalte der Enzyklopädie übernimmt. Wer dieses Wissen nutzt, soll auch für den Betrieb geradestehen.

Du kannst warten, bis der nächste Bericht kommt. Oder du öffnest heute deine Logs. Von allein kennzeichnen die Anbieter ihre Agenten nicht, sonst hätte Wikimedia nicht schreiben müssen.

Häufige Fragen zu OpenAI-Agenten in Wikipedia

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Dein Max- oder Team-Abo enthält seit dieser Woche ein monatliches Claude API Guthaben, und es verfällt, wenn du es nicht abholst. Meine These: Das Guthaben lohnt sich nur, wenn du selbst etwas auf der API baust, und dann entscheidet die Modellwahl, ob 100 Dollar für 200 oder für 140.000 Anfragen reichen.

Ich beobachte in meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU in der DACH-Region regelmäßig, dass die Modellwahl die Rechnung bestimmt und nicht der Abopreis. Du weißt danach, wie du das Guthaben aktivierst, was es abdeckt und wie weit du mit Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Haiku 5.5 kommst. Zuerst die Frage, wer überhaupt Anspruch hat.

Kurz erklärt

Console-Organisation: das Konto auf platform.claude.com, in dem API-Keys, Guthaben und Abrechnung liegen. Es ist vom Abo auf claude.ai getrennt.

Output-Token: die Textbausteine, die das Modell schreibt. Sie kosten bei allen drei Modellen das Fünffache der Input-Token, und Nachdenken zählt dazu.

Batch API: ein Weg, Anfragen gesammelt zu schicken. Du zahlst die Hälfte und wartest länger auf das Ergebnis.

Team-Pool: das gemeinsame Monatsguthaben aller Sitze eines Teams, gedeckelt bei 500 Dollar.

Wer bekommt das Claude API Guthaben und wie viel?

Anspruch haben Max und Team, auch die ermäßigten Team-Pläne für Nonprofits und Scientists. Free, Pro und Enterprise bekommen nichts. So steht es im Hilfecenter-Artikel zu den monatlichen API-Credits, und eine unabhängige Zusammenfassung vom 7. Oktober 2026 nennt dieselben Beträge.

Bei Team landen alle Sitze in einem gemeinsamen Pool, der bei 500 Dollar endet. Ein Team mit drei Standard- und zwei Premium-Sitzen bekommt 260 Dollar im Monat, ein weiterer Premium-Sitz hebt das im nächsten Zyklus auf 360 Dollar. Neue Abonnenten müssen sieben Tage auf dem Plan sein, bevor sie claimen können.

Das API-Guthaben ist ein eigenes Budget für alles, was ich selbst baue: Mit Haiku 5.5 reichen 100 Dollar für über 140.000 kleine Anfragen, mit Opus 5.5 für gut 3.500.

Verwechsle das nicht mit dem Agent-SDK-Credit, der für Juni angekündigt war. Laut Hilfecenter ist der nicht verfügbar, das neue Guthaben ist eine andere Sache.

Wie holst du das Guthaben ab?

Du verknüpfst eine Console-Organisation mit deinem Plan. Als Max-Abonnent brauchst du dafür nur dein Abo, bei Team musst du Owner oder Primary Owner sein. In der Console brauchst du die Rolle Owner, Admin oder Billing. Eine Kreditkarte brauchst du nicht.

1. Öffne auf claude.ai Settings > Billing (Max) oder Organization settings > Billing (Team).
2. Wähle im Bereich API credits „Link organization“.
3. Such die Console-Organisation aus, die das Guthaben bekommen soll, oder leg eine neue an.
4. Lies die Supplemental Credit Terms und bestätige.

Danach steht das Guthaben in der Console unter Settings > Billing, mit Betrag und Ablaufdatum. Melde dich in der Console mit derselben E-Mail an wie auf claude.ai, sonst hakt es. Der Rollout läuft laut Hilfecenter über mehrere Tage, also kann das Angebot bei dir noch fehlen.

Hier steckt der Fallstrick: Du kannst nur eine Organisation verknüpfen, und jede Organisation nimmt nur Guthaben von einem Plan. Ändern kann das nur der Support. Nimm also die Organisation, in der du wirklich baust, und nicht die Testspielwiese.

Was deckt das Guthaben ab und was nicht?

Es gilt für jedes verfügbare Modell auf der Claude Platform: Messages API, Batch API, Playground in der Console, Claude Managed Agents und das Claude Agent SDK. Nicht gedeckt sind interaktives Claude Code, Extra usage in Claude und Claude auf Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI oder Microsoft Foundry.

Eine Ausnahme verwirrt viele: claude -p und das Agent SDK laufen über das Guthaben, wenn du sie mit einem API-Key deiner verknüpften Organisation startest. Bist du mit deinem Abo angemeldet, zählen sie weiter gegen dein Abo-Limit.

Das Guthaben wird vor gekauften Credits verbraucht, rollt nicht über und teilt sich auf alle API-Keys der Organisation. Dein Wochenlimit im Abo bleibt unberührt, wie du das schonst, steht in meinem Artikel Nie wieder Tokenlimit.

Wie weit kommst du mit Opus 5.5, Sonnet 5.5 und Haiku 5.5?

Die Preise pro Million Token laut Preisseite der Claude Platform: Opus 5.5 kostet 4 Dollar Input und 20 Dollar Output, Sonnet 5.5 kostet 2 und 10 Dollar, Haiku 5.5 kostet 0,10 und 0,50 Dollar (für Prompts bis 100.000 Token, darüber 0,50 und 2,50). Opus ist damit 40-mal teurer als Haiku, Sonnet 20-mal. Die Zahlen decken sich mit meinen Artikeln zu Sonnet 5.5 und Haiku 5.5.

Ich rechne mit drei Szenarien. Die Token-Mengen sind meine Annahmen, die Formel lautet Token geteilt durch eine Million mal Preis. Wie Token entstehen und warum deutsche Texte mehr davon brauchen, erkläre ich in Tokens erklärt.

• A, Chat-Anfrage: 3.000 Token rein, 800 raus
• B, Dokument analysieren: 40.000 rein, 2.000 raus
• C, Agent-Lauf: 80.000 rein, 8.000 raus

Was das konkret bedeutet: Ein Team-Standard-Sitz mit 20 Dollar kommt bei Opus auf 42 Agent-Läufe im Monat, das ist gut ein Lauf pro Tag. Ein Max-20x-Konto kommt bei Sonnet auf 833 solcher Läufe. Bei Haiku reicht dieselbe Summe für über 16.000. Das macht Sinn, weil der Preisunterschied bei jedem Szenario gleich bleibt.

Zwei Hebel drücken die Rechnung weiter. Die Batch API halbiert die Preise: Das Dokument B kostet bei Sonnet dann 0,05 Dollar, und aus 1.000 Läufen mit 100 Dollar werden 2.000. Und Cache Reads kosten bei Sonnet 5.5 nur 0,10 Dollar pro Million. Ein Agent-Schritt mit 80.000 Token aus dem Cache und 1.000 neuen kostet 0,09 statt 0,24 Dollar, damit reichen 100 Dollar für rund 1.100 Schritte statt für 417.

Was kannst du damit konkret bauen?

Die Modelle haben unterschiedliche Jobs. Anthropic positioniert Haiku 5.5 für Klassifikation, Extraktion und Routing, und laut meinem Haiku-Artikel bleibt für komplexes agentisches Coding Sonnet 5.5 oder Opus 5.5 die bessere Wahl. Bei offener Arbeit mit viel Urteilsvermögen liegt laut Anthropic Opus 5.5 klar vorn.

Mein Aufbau für ein Postfach mit 1.000 Mails im Monat, jede etwa 2.000 Token rein und 100 raus: Haiku sortiert alle, das kostet 0,25 Dollar, derselbe Durchlauf mit Sonnet fünf Dollar, mit Opus zehn Dollar. Sonnet entwirft dann Antworten auf 100 relevante Mails nach Szenario A, das macht 1,40 Dollar. Opus prüft die zehn heiklen Fälle für 0,28 Dollar. Zusammen sind das 1,93 Dollar pro Monat. Mit einem Max-5x-Guthaben könntest du diesen Durchlauf gut 50-mal fahren.

Haiku eignet sich auch als Subagent neben einem größeren Modell. Aber mein Haiku-Artikel nennt auch die Schwächen aus der System Card: Es lehnt harmlose Anfragen öfter ab als andere getestete Modelle und halluziniert ungefähr so oft wie Haiku 4.5. Wer Haiku Entscheidungen überlässt, schaut hinterher doppelt hin.

Wo liegen die Fallstricke?

• Denk-Token kosten Output-Preis. Eine kurze Antwort kann viel verbrauchen. Wie tief ein Modell nachdenkt, steuert der Effort-Regler, und die Standardstufe unterscheidet sich je Modell und Oberfläche. Teste mit deinen eigenen Aufgaben, bevor du hochrechnest.
• Web Search kostet extra. Die Preisseite nennt 10 Dollar pro 1.000 Suchen zusätzlich zu den Token.
• Managed Agents rechnen auch Laufzeit ab, laut Preisseite 0,08 Dollar pro Session-Stunde. Ich gehe davon aus, dass das Guthaben das mit abdeckt, bestätigt steht es im Hilfecenter nicht.
• Leeres Guthaben stoppt die Requests, außer deine Organisation hat gekaufte Credits oder Auto-Reload. Mit Auto-Reload läuft es weiter, und dann zahlst du echtes Geld. Belastet wird aber nie dein Abo.
• Alle API-Keys teilen sich ein Budget. In einem Team setzt du Workspace Spend Limits in der Console, sonst verbraucht ein Experiment den Pool für alle.
• Kundendaten brauchen DSGVO-Klarheit. Das Guthaben ändert nichts an der Frage, was du an die API schicken darfst.

Was ich jetzt tun würde

Schau diese Woche in deine Billing-Einstellungen. Wenn die Option „Link organization“ erscheint, verknüpf die Organisation, in der du bauen willst, und setz ein Spend Limit pro Workspace. Starte mit Haiku 5.5 für alles Mechanische, nimm Sonnet 5.5 für den Alltag und heb dir Opus 5.5 für die zehn Prozent auf, in denen ein Fehler teuer wird. Das Guthaben verfällt am Ende des Zyklus. Du kannst es verfallen lassen. Oder du baust diesen Monat etwas, das 100 Dollar wert ist.

Häufige Fragen

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Du klappst im Modellmenü von Claude den Punkt Effort auf und siehst fünf Stufen mit Namen wie Niedrig, Hoch und Maximal. Bei mir waren an einem Dienstagnachmittag schon 55 Prozent des Wochenbudgets weg, und der Effort-Regler war einer der Hebel, an denen ich danach gedreht hab.

Der Claude Effort Level hat den größten Einfluss auf Qualität, Tempo und Limit, und er bleibt oft auf der Voreinstellung stehen. Du weißt nach diesem Artikel, was jede Stufe tut, wie sie sich von Thinking unterscheidet und welche du wofür nimmst. Ich bin seit 1989 in der Kommunikationsbranche und berate heute zu KI, die Stufen hab ich im Alltag getestet und alles Nachprüfbare gegen Anthropics Dokumentation gegengelesen. Zuerst die Frage, was der Regler überhaupt steuert.

Kurz erklärt

Effort: die Einstellung im Modellmenü, die festlegt, wie gründlich Claude jede Antwort angeht.

Thinking: das Nachdenken vor der Antwort, dessen Gedankengang du in einem aufklappbaren Abschnitt einsehen kannst.

Token: die kleinen Textbausteine, in denen ein Sprachmodell Text liest und schreibt und nach denen dein Verbrauch zählt.

Nutzungslimit: dein Kontingent an Claude, das für claude.ai, Claude Desktop und Claude Code gemeinsam gilt.

Was steuert der Effort-Regler in Claude?

Anthropic erklärt das im Hilfecenter zu Modell-, Effort- und Thinking-Einstellungen so: Der Regler legt fest, wie viel Denkarbeit Claude in eine Antwort steckt. Mehr Effort bringt gründlichere Antworten, kostet mehr Zeit und mehr Tokens, und dein Nutzungslimit ist schneller erreicht.

Mehr Effort heißt mehr Denken. Genauer: mehr Denken und mehr Text drumherum, denn laut der Platform-Dokumentation für Entwickler wirkt der Regler auf alle Tokens einer Antwort, also auf das Nachdenken und auf den Antworttext. Dort steht auch, dass Effort ein Verhaltenssignal ist und kein festes Budget. Auf niedriger Stufe denkt Claude bei schwierigen Aufgaben trotzdem nach, nur weniger als auf hoher, und bei einfachen Aufgaben kann das Nachdenken ganz entfallen.

Die aktuellen Modelle Claude Fable 5.1, Opus 5.5 und Sonnet 5.5 bieten laut Anthropic alle fünf Stufen. Bei Haiku 4.5 taucht der Regler in den Modelllisten von Hilfecenter und Platform-Dokumentation nicht auf. Der Standard unterscheidet sich je Modell: Bei Opus 5.5 ist Medium voreingestellt, bei Fable 5.1 High. Das Menü in claude.ai markiert die empfohlene Stufe selbst, in meinem steht gerade Mittel mit dem Zusatz Empfohlen.

Gleicher Name heißt nicht gleich viel Denken. Laut Platform-Dokumentation hat Anthropic die Stufen bei Sonnet 5.5 neu kalibriert, und Opus 5.5 startet eine Stufe tiefer als sein Vorgänger Opus 5. Wer von einem Modell aufs nächste wechselt, sollte die Stufe deshalb neu testen.

Was bedeuten Niedrig, Mittel, Hoch, Extra hoch und Maximal?

Stell dir die Stufen als Gründlichkeit eines Lektors vor. Niedrig streicht Tippfehler, Maximal hinterfragt dein Argument. Das Bild hinkt leicht, denn deinen Lektor zahlst du nicht pro Zeichen, Claude zieht die Gründlichkeit dagegen von deinem Limit ab.

Niedrig und Mittel sind für Routine gedacht. Anthropic empfiehlt beide für Aufgaben ohne große Tiefe, weil sie dein Kontingent strecken. Eine Mail umformulieren, einen Text kürzen, eine einfache Frage beantworten: Dafür reicht das. Auf Niedrig kann Claude das Nachdenken bei simplen Problemen komplett weglassen.

Hoch ist laut Hilfecenter die beste Gesamtbalance aus Qualität und Tempo und bei den meisten Modellen der Standard. Auf dieser Stufe denkt Claude fast immer nach, bevor es antwortet. Als typische Fälle für mehr Aufwand nennt das Hilfecenter mathematische Berechnungen, umfassende Projektplanung, detaillierte Dokumentenanalyse und technische Probleme mit mehreren Schritten.

Extra hoch heißt in Claude Code und in der API xhigh. Anthropic hat sie für lang laufende Coding- und Agentenaufgaben gedacht: Sie denkt tiefer als Hoch und verbraucht weniger als Maximal. Die Platform-Dokumentation nennt Aufgaben ab etwa 30 Minuten Laufzeit als Einsatzgebiet. Für gewöhnliche Chat-Aufgaben ist sie nicht gemacht.

Maximal ist die gründlichste Stufe, gedacht für Aufgaben, bei denen die tiefste Analyse zählt und ein Fehler teuer wird. Anthropic rechnet dabei mit längeren Antwortzeiten. Das Menü warnt daneben vor 5× oder mehr Nutzung. Eine Erklärung für diesen Faktor hab ich in Anthropics Dokumentation nicht gefunden, nimm ihn also als Warnschild und nicht als Messwert. Verwechsle ihn auch nicht mit dem Abo Max 5x: Das bedeutet fünffache Pro-Nutzung und hat mit der Effort-Stufe nichts zu tun. Maximal ist auch nicht automatisch besser: Für Sonnet 5.5 rät die Entwicklerdokumentation, Extra hoch und Maximal nur dort zu nehmen, wo eigene Tests einen Qualitätsgewinn zeigen.

Wie unterscheiden sich Effort und Thinking?

Beides klingt nach Nachdenken und ist doch getrennt. Effort bestimmt, wie gründlich Claude jede Antwort angeht. Thinking bestimmt, ob Claude vor der Antwort sichtbar nachdenkt: Dann läuft ein Zeitzähler, und über der Antwort steht eine aufklappbare Zusammenfassung des Gedankengangs.

Einen eigenen Thinking-Schalter gibt es nur bei manchen Modellen. Wo er existiert, findest du ihn im Modellmenü unter Effort, er heißt dort Thinking oder Extended. Bei Claude Sonnet 5.5, Opus 5.5, Fable 5.1 und Opus 5 fehlt er, weil sich Thinking in Claude dort nicht abschalten lässt. Das Modell entscheidet selbst, wann es nachdenkt, und richtet sich dabei nach der Effort-Stufe. Siehst du in deinem Menü keinen Schalter, ist das also kein Fehler: Der Effort-Regler ist dann dein einziger Hebel aufs Nachdenken.

Welche Stufe passt zu welcher Aufgabe?

Meine Faustregel hat zwei Phasen. Solange Struktur, Strategie und Analyse entstehen, arbeite ich auf einer hohen Stufe. Sobald die Entscheidungen stehen und nur noch Entwürfe und Formatierungen anfallen, gehe ich runter. Wie ich bei langen Aufgaben zusätzlich das Modell wechsle, steht im Artikel über den Modellwechsel mitten in der Aufgabe. Meine Auflösung dort: Der Effort-Regler passt, wenn sich die Schwierigkeit ändert, der Modellwechsel, wenn sich die Art der Aufgabe ändert.

Das macht Sinn, weil die Aufgaben so unterschiedlich viel Tiefe brauchen. Eine schnelle Formulierungshilfe für eine E-Mail braucht keine maximale Denkleistung, eine Wettbewerbsanalyse oder ein verzwicktes n8n-Setup schon. Das hab ich schon in meinem ersten Praxis-Check zur Effort Control so beschrieben. Für die Zuordnung find ich diese vier Zeilen brauchbar:

• Mail, Kürzung, einfache Frage: Niedrig oder Mittel
• Analyse, Konzept, Text mit tragendem Argument: Hoch
• Lange, schwere Coding- oder Agentenaufgaben: Extra hoch
• Maximal erst, wenn Hoch oder Extra hoch nachweislich nicht reichen

Anthropic rät Entwicklern, die Stufe erst zu senken, wenn eigene Tests zeigen, dass die Qualität hält. Für dich heißt das: Schick dieselbe Aufgabe einmal auf Mittel und einmal auf Hoch und vergleich die Ergebnisse. Wenn du den Unterschied nicht siehst, hast du dein Limit gerade geschont.

Umstellen geht jederzeit mitten im Gespräch, die neue Stufe gilt ab Claudes nächster Antwort. Den Preis zahlst du aus einem gemeinsamen Topf: claude.ai, Claude Desktop und Claude Code teilen sich laut Anthropic dasselbe Nutzungslimit. Wer vormittags im Terminal auf Maximal arbeitet, hat nachmittags im Browser weniger. Wie ich mein Wochenlimit seit meinem Umbau nicht mehr reiße, steht im Artikel Nie wieder Tokenlimit.

Fragen zum Claude Effort Level

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Anthropic hat gestern, am 7. Oktober 2026, Claude Haiku 5.5 veröffentlicht. Die Preisliste liest sich wie ein Tippfehler: 10 Cent pro Million Input-Tokens, ein Zehntel von Haiku 4.5. Meine These: Haiku 5.5 ist kein kleines Sonnet, sondern ein Arbeitstier für Stückzahlen, und dafür ist es überraschend gut. Nach diesem Artikel weißt du, was Anthropic belegt, wo die Zahlen hinken und was du vor einem Umstieg im Code ändern musst. Ich beobachte in meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU in der DACH-Region regelmäßig, dass die Modellwahl erst mit der ersten API-Rechnung interessant wird. Diesmal lohnt sich der Blick davor.

Kurz erklärt

Subagent: ein kleineres Modell, das für ein größeres Teilaufgaben wie Recherche oder Zusammenfassen übernimmt.

Cache Reads: der verbilligte Preis für Textteile, die ein Modell kurz nach dem ersten Mal erneut liest, etwa einen langen System Prompt.

Effort-Level: ein Regler, der bestimmt, wie lange das Modell nachdenkt. Niedrig spart Zeit und Tokens, hoch ist gründlicher.

OSWorld: ein Benchmark, der misst, wie gut ein Modell einen echten Computer bedient, um längere Aufgaben zu erledigen.

Was ist an Claude Haiku 5.5 neu?

Ich lese Haiku 5.5 als Werkzeug für Stückzahlen: günstig genug für hunderttausend Aufrufe am Tag, aber nicht das Modell, dem ich eine schwierige Entscheidung überlasse.

Haiku 5.5 schließt die 5.5er-Reihe ab. Opus 5.5 kam am 22. September, Sonnet 5.5 am 28. September, und beide hab ich mir schon angeschaut: den Praxistest zu Opus 5.5 und den ersten Test von Sonnet 5.5. Laut Ankündigung von Anthropic ist Haiku 5.5 das billigste, schnellste und leistungsfähigste kleine Modell, das das Unternehmen bisher veröffentlicht hat. Gedacht ist es für Zusammenfassungen, Datenbankabfragen, Klassifikation und als Subagent neben den größeren Modellen.

Neu bei einem Haiku ist der Effort-Regler. Die Modell-ID lautet claude-haiku-5-5, verfügbar ist das Modell auch bei Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure. Sein Wissen reicht laut System Card bis Juni 2026.

Was kostet Haiku 5.5 wirklich?

Für Prompts bis 100.000 Tokens zahlst du 0,10 Dollar pro Million Input-Tokens und 0,50 Dollar pro Million Output-Tokens. Darüber sind es 0,50 und 2,50 Dollar. Zum Vergleich: Haiku 4.5 kostet 1 und 5 Dollar, Sonnet 5.5 kostet 2 und 10 Dollar. Cache Reads liegen bei nur 0,01 Dollar.

Anthropic selbst rechnet trotzdem nur mit rund 75 Prozent weniger Kosten im Schnitt, nicht mit 90. Über 100.000 Tokens sinkt der Preis nämlich nur um die Hälfte, und die neue Tokenisierung erzeugt mehr Tokens pro Text. Die Ankündigung spricht dabei von leicht erhöhtem Verbrauch, der Migration Guide nennt rund 30 Prozent. Das ist ein Unterschied, den ich bei einer Preisrechnung nicht übergehen würde. Meine Rechnung für kurze Prompts: ein Zehntel des Preises, mal 1,3 Tokens, bleibt eine Ersparnis von etwa 87 Prozent. Immer noch viel, aber eben nicht 90.

Gleichzeitig hat Anthropic die Cache Reads bei Sonnet 5.5 von 0,20 auf 0,10 Dollar halbiert. Das macht die meisten agentischen Aufgaben laut Anthropic um rund 20 Prozent billiger. Dazu kommt für Max- und Team-Abos ein monatliches API-Guthaben, bei Max 5x sind es 100 Dollar.

Wie belastbar sind die Benchmarks?

Bei Computer Use hat mich der Wert am meisten überrascht: Auf OSWorld 2.1 (Offline-Teilmenge) erreicht Haiku 5.5 72,4 Prozent, Haiku 4.5 kam auf 15,7 Prozent, Sonnet 5.5 auf 83,9 Prozent. Auf Terminal-Bench 4.0 liegt Haiku 5.5 bei 39,2 Prozent, Sonnet 5.5 bei 70,6 Prozent. Der Haiku-4.5-Wert steht dort bei 0,0 Prozent, und aus einem Nullpunkt lässt sich kein Fortschritt ablesen.

Alle Zahlen stammen von Anthropic selbst. Unabhängige Messungen gibt es einen Tag nach dem Launch noch nicht. Auch die Kundenangaben sind Eigenmessungen auf eigenen Aufgaben: Asana nennt über 30 Prozent weniger Latenz, HubSpot 92,8 Prozent auf einer internen CRM-Testreihe. Ich nehme das als Richtung, nicht als Garantie.

Anthropic zieht die Grenze selbst: Für komplexes agentisches Coding bleiben Sonnet 5.5 und Opus 5.5 die bessere Wahl. Haiku 5.5 gehört an eng geschnittene Aufgaben wie Zusammenfassen, Kompaktieren oder Subagent-Arbeit. Das find ich ehrlich.

Wo hakt es bei der Sicherheit?

Die System Card ist offener, als ich erwartet hab. Bei versteckten Anweisungen in Texten und Webseiten sank die Erfolgsrate von Angreifern nach 15 Versuchen von 83,2 auf 7,1 Prozent. Bei der Bedienung grafischer Oberflächen liegt sie weiterhin bei 24,4 Prozent. Warum ein Agent mit Mail-Zugriff trotzdem ein Risiko bleibt, hab ich in meinem Artikel über indirekte Prompt Injection bei OpenClaw beschrieben.

Dann die Schwächen. Im automatisierten Verhaltens-Audit lehnte Haiku 5.5 harmlose Anfragen öfter ab als jedes andere getestete Modell, obwohl es bei einfachen Einzelfragen weniger blockiert als Haiku 4.5. Es halluziniert ungefähr so oft wie Haiku 4.5 und mehr als die aktuellen Schwestermodelle. In einem Test nutzte es eine durchgesickerte Antwort in 17 Prozent der Fälle, ohne das zu sagen, bei Haiku 4.5 waren es 2 Prozent. Die Cyber-Schutzmechanismen sind enger als bei Sonnet 5.5, blockieren aber weiterhin Penetration Testing. Ein Fallback-Modell gibt es nicht: Wird eine Anfrage blockiert, bekommst du über die API den stop_reason „refusal“.

Was musst du vor dem Umstieg im Code ändern?

Der Migration Guide listet zehn Punkte. Das sind die, die bei den meisten Projekten zuschlagen:

1. Ersetze die Modell-ID durch claude-haiku-5-5. Es gibt weder ein Datumssuffix noch einen Alias.
2. Zähle Prompts neu und prüfe max_tokens, weil derselbe Text rund 30 Prozent mehr Tokens ergibt.
3. Stelle thinking von enabled mit budget_tokens auf {"type": "adaptive"} um und steuere die Denktiefe über output_config.effort. Sonst gibt es einen 400-Fehler.
4. Entferne temperature, top_p und top_k. Abweichende Werte führen ebenfalls zu einem 400-Fehler.
5. Ersetze Assistant-Prefill durch eine User-Nachricht, denn ein Prefill wird abgelehnt.
6. Wechsle bei Computer Use von computer_20250124 auf computer_toolset_20260801.
7. Behandle stop_reason: "refusal". Und wer Priority Tier nutzt, plant anders, denn das gibt es für Haiku 5.5 nicht.

Ein Fallstrick dazu: Antworten können jetzt mit einem Thinking-Block beginnen. Wer stur den ersten Content-Block ausliest, bekommt keinen Text. Lies die Blöcke nach type.

Wo setze ich Haiku 5.5 ein?

Mein bisheriges Routing steht im Beitrag zum Modellwechsel mitten in der Aufgabe: Fable 5 für Strategie, Opus für anspruchsvolle Umsetzung, Sonnet für Entwürfe, Haiku für hohe Stückzahlen bei einfachen Aufgaben. Meine Arbeitshypothese: Haiku 5.5 übernimmt den Haiku-Platz, nur mit deutlich mehr Spielraum bei Computer Use und Subagent-Arbeit. Ich bin mir nicht sicher, ob die Qualität bei meinen eigenen Aufgaben trägt, denn ich hab das Modell noch nicht durch meine Projekte gejagt. Es ist einen Tag alt.

Mein Filter hat zwei Fragen. Läuft die Aufgabe hundertfach? Und fällt mir ein Fehler sofort auf? Zweimal ja heißt Haiku.

Du kannst auf unabhängige Tests warten. Oder du listest diese Woche auf, welche deiner Aufgaben Stückzahl sind, und rechnest einmal durch, was sie auf Haiku 4.5 und auf Haiku 5.5 kosten.

Häufige Fragen zu Claude Haiku 5.5

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Lass mich ehrlich sein: Das Video unten hab ich nicht animiert. Ich hab einen Satz geschrieben, dazu „Alles in deutsch“, und Claude hat daraus 15 Sekunden Motion Graphics mit eigener Musik gebaut. Keine Timeline, keine Keyframes, kein Plugin-Abo. Seit 1989 arbeite ich in der Kommunikationsbranche, ich hab Animationen gebrieft, abgenommen und selbst in After Effects zusammengeklickt. Meine These: Für die Videos, die du auf deiner Website oder in einer Präsentation brauchst, ist ein Animationsprogramm inzwischen der Umweg. Nach diesem Artikel weißt du, welche zwei Skills du brauchst, wie du sie installierst und wie du Claude so briefst, dass kein generisches Intro-Video rauskommt. Und warum der wichtigste Teil davon eine kurze Regeldatei ist, die du selbst schreibst.

Kurz erklärt

Claude Code: Anthropics KI-Agent, der direkt in Dateien auf deinem Rechner arbeitet, Programme ausführt und die Ergebnisse selbst überprüft.

Skill: ein Ordner mit Anweisungen, Werkzeugen und Wissen, den Claude automatisch lädt, sobald eine passende Aufgabe kommt.

Rendern: das Berechnen der fertigen Einzelbilder und deren Zusammenbau zu einer Videodatei.

Contact Sheet: ein Übersichtsbild mit vielen Einzelbildern aus dem Video nebeneinander, damit man den Ablauf auf einen Blick prüfen kann.

LUFS: die Maßeinheit für empfundene Lautstärke, damit dein Video weder zu leise noch zu laut aus dem Lautsprecher kommt.

Was ist in diesem Video eigentlich passiert?

Mein Prompt war kurz, auf Englisch, und ziemlich frech: Claude soll ein dynamisches 15-Sekunden-Showreel bauen, das zeigt, was für ein großartiger Motion Designer es ist und wie ich es steuern kann. „Go all out.“ Dazu der Nachsatz: alles auf Deutsch.

Was dann kam, hat mich überrascht. Claude hat nicht sofort losgelegt, sondern zuerst einen Plan geschrieben, mit einer Prüfung für jeden Schritt. Dann hat es meine installierten Schriften durchsucht und dabei die Anthropic Serif gefunden, die zufällig auf meinem Rechner liegt. Danach hat es die Musik komponiert, und zwar nicht als Datei aus einer Bibliothek, sondern als Programmcode: Bassdrum, Bass, Akkorde, Hi-Hats, alles mathematisch erzeugt. Aus der fertigen Musik hat es die Beats gemessen und erst danach die Animation darauf gelegt. Jeder Aufprall im Bild sitzt deshalb auf einem Schlag in der Musik.

Die Idee für das Video kam ebenfalls von Claude: Jede Szene beginnt mit einem getippten Befehl, und der Befehl verwandelt sich in Bewegung. „schneller“ lässt fünf Zeilen Text immer schneller rasen. „raster 8×5“ zerlegt das Bild in 40 Kacheln, die sich in Wellen drehen. „schwerkraft an“ lässt alles abstürzen. „kamera: durchfliegen“ schickt dich durch einen dreidimensionalen Raum. Genau das wollte ich zeigen: Du schreibst, Claude bewegt.

Die nackten Zahlen: 900 Einzelbilder in Full HD mit 60 Bildern pro Sekunde, 235 Soundeffekte, das Rendern hat 24 Sekunden gedauert. Vom ersten Projektordner bis zum fertigen Video ist etwa eine Viertelstunde vergangen.

Was brauchst du dafür?

Weniger, als du denkst. Ich arbeite mit Claude Code in der Desktop-App. Wo der Unterschied zwischen Terminal, Desktop-App und Browser liegt, hab ich in meinem Artikel über die drei Zugänge zu Claude Code erklärt. Für Videos brauchst du einen lokalen Zugang, also Desktop-App oder Terminal, weil auf deinem Rechner gerendert wird.

Dazu kommen zwei kostenlose Programme: Node.js ab Version 20 und ffmpeg, das Schweizer Taschenmesser für Video und Audio. Wenn dir das nichts sagt, macht nichts. Sag Claude einfach: „Prüf, ob Node.js und ffmpeg installiert sind, und hilf mir, falls nicht.“ Das ist Vibe Coding im besten Sinn: Du beschreibst, was du willst, und Claude kümmert sich um die Technik.

Und dann eben die zwei Skills. Der erste ist fertig zum Installieren, den zweiten schreibst du selbst.

Wie installierst du den Animation Skill?

Der erste Skill heißt Claude Animation und stammt vom Entwickler Hanif, der ihn als Open Source unter MIT-Lizenz auf GitHub veröffentlicht hat. Im Repository des Claude Animation Skills findest du Beispiele, Doku und den Quellcode. Der Skill bringt eine komplette Werkstatt mit: Bewegungskurven, Zeichenstile, Figuren, Effekte, einen Soundgenerator und ein Prüfsystem für die Bilder.

Installiert wird er als Plug-in, mit zwei Befehlen im Terminal:

claude plugin marketplace add buildwithhanif/claude-animation-skill
claude plugin install claude-animation@claude-animation-skill

Danach braucht der Skill noch einmalig seine Zeichenbibliothek. Laut Anleitung führst du im Skill-Ordner npm install aus. Mein Tipp: Lass das Claude machen. Ein Satz reicht: „Richte den claude-animation Skill fertig ein.“

Was ein Skill genau ist und wie Claude entscheidet, wann er ihn lädt, hab ich ausführlich in Claude Skills: Warum echtes Handwerk wichtiger ist als jeder KI-Hype beschrieben. Kurzfassung: Ein Skill ist ein Rezept, das Claude nur aufschlägt, wenn es gebraucht wird.

Warum braucht es zusätzlich eigene Regeln?

Das ist der Punkt, an dem es interessant wird. Der Animation Skill kann viel. Aber ohne Vorgaben landet jede KI früher oder später beim Durchschnitt: zentrierter Titel auf Farbverlauf, alles blendet sanft ein, ein paar Partikel fliegen herum. Kennst du aus hundert Imagevideos. Fertig ist der Einheitsbrei.

Deshalb hab ich einen zweiten, ganz kleinen Skill angelegt: meine Motion-Studio-Regeln. Das ist eine einzige Textdatei, und sie ist mein Stil. Bitte nicht 1:1 übernehmen, sie soll dir als Beispiel dienen, wie so etwas aussehen kann. Sie liegt bei mir unter ~/.claude/skills/motion-studio-rules/SKILL.md:

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name: motion-studio-rules
description: Alex's verbindliche Motion-Studio-Regeln. IMMER laden zusammen mit claude-animation oder bei jeder Animation, bevor Code geschrieben oder etwas gezeigt wird.
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# Motion studio rules

## Render contract
- Every film is a pure function of time: window.seek(t) paints frame t.
- No CSS transitions, no setTimeout, no requestAnimationFrame in render mode,
  no state carried between frames. Seeded noise only (mulberry32), never Math.random.
- Render with node render.mjs, encode H.264 yuv420p, CRF 16.

## Look
- Banned defaults: centered title on gradient, everything fading in,
  corner labels and frame borders, glow on UI chrome, generic particle bursts.
- One display face, one UI face. One accent color unless the brief says otherwise.
- Every 2 to 4 seconds something new must happen on screen.

## Sound
- Score and SFX are synthesized in code unless a track is supplied.
- Place hits on the measured beat grid (beats.json). Loudness -14 LUFS.

## Loop before you show me anything
1. Render one frame per beat as a contact sheet and LOOK at it.
2. Score it 1-10 on: hook in first 2s, readability at phone size,
   motion quality, variety, brand accuracy, sound sync.
3. Fix the 3 worst problems. Repeat until every score is 8+.
4. Only then do the full render.

Keine Sorge, du musst nicht jede Zeile verstehen. Wichtig sind drei Blöcke.

Meine Motion-Studio-Regeln sorgen dafür, dass jedes Video bei jedem Rendern Bild für Bild exakt gleich aussieht. Sie verbieten typische KI-Klischees wie zentrierte Titel auf Farbverlauf oder Einblenden, beschränken das Design auf zwei Schriften und eine Akzentfarbe und verlangen, dass alle zwei bis vier Sekunden etwas Neues passiert. Musik und Effekte entstehen lizenzfrei im Code und sitzen genau auf dem Takt. Und Claude muss sich seine eigenen Bilder anschauen, sich selbst bewerten und so lange nachbessern, bis alles mindestens eine 8 von 10 bekommt, bevor ich überhaupt etwas zu sehen bekomme.

Der Look-Block ist eine Verbotsliste. Ich sag Claude nicht, was schön ist, ich sag ihm, was ich nicht mehr sehen kann. Das funktioniert erstaunlich gut, weil Verbote die KI aus ihren Gewohnheiten zwingen. Dazu kommen eine Schrift für Überschriften, eine für Details, eine Akzentfarbe. Und alle zwei bis vier Sekunden muss etwas Neues passieren, sonst schaut keiner bis zum Ende.

Im Sound-Block steht, dass Musik und Effekte im Code entstehen. Das heißt für dich: keine Lizenzfragen, kein Stöbern in Musikbibliotheken. Die Lautstärke wird auf einen fixen Wert gebracht, damit dein Video auf der Website nicht plötzlich lauter ist als alles andere.

Der Loop-Block ist der wichtigste. Claude muss sich die eigenen Bilder anschauen, bevor es mir irgendwas zeigt. Es rendert ein Contact Sheet, bewertet sich in sechs Kategorien von 1 bis 10 und behebt die drei schlimmsten Probleme. So lange, bis überall mindestens eine 8 steht.

Damit Claude die Regeln garantiert lädt, liegt in meinem Video-Projektordner zusätzlich eine CLAUDE.md, die auf den Skill verweist. Die liest Claude bei jedem Start automatisch.

Wie sieht die Arbeit mit Claude dann konkret aus?

Unspektakulär, und genau das ist der Punkt. Ich hab meinen Prompt geschrieben und zugeschaut. Claude hat mir zwischendurch kurz geschrieben, woran es gerade arbeitet, und mir am Ende das fertige Video in den Chat gelegt.

Spannend war der Qualitätsloop. Im ersten Durchgang hat sich Claude beim Einstieg selbst nur eine 6 gegeben: zu kleiner Text auf zu viel Schwarz, zu wenig Wucht in den ersten zwei Sekunden. Die Befehlszeilen waren am Handy kaum lesbar. In der Kamerafahrt haben sich die Karten in der Bildmitte gestapelt. Alle drei Punkte hat es korrigiert, neu gerendert, wieder angeschaut. Beim zweiten Blick ist ihm aufgefallen, dass jetzt eine Befehlszeile die Unterzeile verdeckt. Beim dritten, dass ein Text rechts aus dem Bild läuft. Insgesamt sechs Korrekturen, bevor ich überhaupt etwas zu sehen bekommen hab.

Ich würde das eigentlich nicht als Selbstkritik bezeichnen, eher als Arbeitsdisziplin. Aber genau die hab ich bei menschlichen Dienstleistern oft vermisst.

Was das für dich konkret bedeutet: Ein Präsentationsintro, ein animiertes Logo für die Website, ein kurzer Erklärclip für ein neues Angebot, das sind alles Aufgaben für einen gut formulierten Absatz. Denk an eine Tischlerei, die für den obersten Bereich ihrer Startseite ein Video braucht: zehn Sekunden, ihre Farben, ihr Leitsatz, fertig. Früher ein Agenturauftrag, heute ein Prompt.

Was kann das nicht?

Jetzt kommt der Teil, den Werbevideos gern weglassen. Diese Videos entstehen aus Code, nicht aus Filmmaterial. Grafik, Typografie, Formen, gezeichnete Figuren, das kann Claude richtig gut. Fotorealistische Menschen oder Landschaften kommen so nicht raus. Dafür gibt es generative Videomodelle, die ich in Multimodale KI: Wenn Worte zu Medien werden vorgestellt hab. Der Unterschied: Dort würfelt das Modell und du hoffst. Hier ist jedes Bild exakt steuerbar und bei jedem neuen Rendern identisch. Für Marken ist das Gold wert, weil eine Korrektur wirklich nur das ändert, was du ändern willst.

Zweite Grenze: Claude bewertet seine Arbeit anhand von Standbildern. Ob sich eine Bewegung gut anfühlt, merkst erst du beim Anschauen. Plan also immer eine Runde Feedback ein, so wie mit einer Agentur auch.

Dritte Grenze: Schriften. Claude hat bei mir Schriften verwendet, die lokal installiert waren. Ob du eine Schrift in einem Video veröffentlichen darfst, hängt von ihrer Lizenz ab. Das prüft dir keine KI verbindlich.

Ist After Effects damit wirklich erledigt?

Für mich, ja. After Effects steht auf meiner Löschliste. Ich hab es für genau solche Clips verwendet: Logoanimationen, Präsentationsintros, kurze Social-Videos. Jedes Mal Keyframes setzen, Kurven ziehen, rendern, Ton dazu in einem zweiten Programm. Eine Änderungsrunde hat einen halben Nachmittag gekostet.

Jetzt schreibe ich: „Mach die Unterzeile größer und lass den Punkt einen Takt später fallen.“ Eine Minute später liegt das neue Video da, mit neu gemischtem Ton.

Wer Realfilm schneidet, Greenscreen-Aufnahmen bearbeitet oder komplexe Visual Effects baut, wird After Effects weiter brauchen, das will ich gar nicht wegreden. Aber das mache ich eh nicht. Und ich behaupte, die meisten, die Videos für ihre Website oder für Präsentationen brauchen, machen es auch nicht. Für die gilt: Das Abo kann weg.

Häufige Fragen

Und jetzt du

Schreib dir zuerst deine eigene Verbotsliste. Was nervt dich an Firmenvideos? Was willst du nie wieder sehen? Das sind fünf Minuten, und danach hat Claude etwas, woran es sich reiben kann. Dann installierst du den Animation Skill und gibst den ersten Prompt ein, mit deinen Farben, deinem Leitsatz, deiner Länge.

Du kannst noch ein paar Jahre Keyframes setzen. Oder du fängst heute an, Regie zu führen.

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