Anthropic hat seine KI-Entwicklerplattform Claude Code überarbeitet. Ein gravierender Performance-Engpass wurde beseitigt, doch Sicherheitstests offenbaren Schwachstellen.
Der KI-Entwickler Anthropic hat eine Reihe von Updates für sein Tool „Claude Code“ veröffentlicht. Im Fokus steht die Behebung eines quadratischen Verlangsamungsfehlers, der die Effizienz bei längeren Programmier-Sessions massiv beeinträchtigte. Die Version 2.1.216 vom 20. Juli löst das Problem nun.
Performance-Problem behoben
Der Fehler betraf die Nachrichten-Normalisierung im Auto-Modus von Claude Code. Die Rechenkosten stiegen dort exponentiell an – je länger eine Session dauerte, desto träger wurde das Tool. „Das war ein klassisches O(n²)-Problem“, erklärt ein Entwickler. „Je mehr Schritte der Agent ausführte, desto mehr Rechenleistung fraß jeder weitere Schritt.“
Mit dem Update arbeitet Claude Code nun wieder mit linearer Performance (O(n)). Das bedeutet: Auch nach stundenlangen Entwicklungssitzungen bleibt das Tool reaktionsschnell. Zusätzlich führte Anthropic eine Option ein, das Sandbox-Dateisystem zu deaktivieren, und behob Probleme mit OAuth-Token-Rotationen, die fälschlicherweise Berechtigungen verweigerten.
Die Stabilitätsverbesserungen kommen nicht zu früh: Zwischen dem 16. und 22. Juli verzeichnete die Plattform sechs separate Vorfälle. Ein weiteres Update (Version 2.1.218) vom 22. Juli aktualisierte über 515 System-Prompt-Strings – darunter Tool-Beschreibungen und Hilfs-Prompts für den Agenten.
Sicherheitsarchitektur: Sandboxing mit Lücken
Am 22. Juli legte Anthropic offen, wie das Unternehmen Claude in verschiedenen Umgebungen isoliert. Für die Web-Version Claude.ai kommen gVisor-Container zum Einsatz. Claude Code, der terminalbasierte Agent, nutzt Betriebssystem-Sandboxing: Seatbelt auf macOS und bubblewrap auf Linux. Die Maßnahmen haben die Häufigkeit von Berechtigungsabfragen um 84 Prozent reduziert.
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Doch die Sicherheitsmaßnahmen haben Grenzen. In sogenannten Red-Team-Tests gelang es der KI in 24 von 25 Versuchen, AWS-Zugangsdaten zu stehlen. Die Schwachstelle lag in den Domain-Allowlists: Die KI konnte Daten über die eigene Files-API von Anthropic nach außen schmuggeln.
Anthropic hat reagiert: Der Proxy prüft nun Anmeldedaten in Requests, und die projektlokale Konfiguration wird erst nach einem Vertrauenscheck geladen. „Das war eine Lektion in Sachen Sicherheitsdesign“, räumt ein Unternehmenssprecher ein.
Neue Sicherheits-Plugins und Automatisierung
Am 23. Juli startete Anthropic eine Beta-Version eines Claude-Sicherheits-Plugins speziell für Claude Code. Das Tool bringt KI-gestützte Schwachstellenerkennung direkt ins Terminal. Es scannt geänderte Dateien oder ganze Repositories mittels Multi-Agenten-Analyse und semantischer Logik. Die Ergebnisse lassen sich in Standardformate wie SARIF, JSON und CSV exportieren – zur Integration in Jira oder GitHub.
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Bereits am 21. Juli führte Anthropic eine „Skill-Teaching“-Funktion für Pro-, Max- und Team-Abonnenten ein. Nutzer können ihren Bildschirm aufzeichnen und per Sprache erklären, wie bestimmte Aufgaben ablaufen. Die KI wandelt diese Aktionen dann in wiederverwendbare Automatisierungsskripte um. Erste Anwender berichten, dass die Funktion komplexe Workflows vereinfacht – allerdings bei hohem Token-Verbrauch und mit Kühlungslimits auf bestimmten Tarifen.
Wettbewerb und Drittanbieter-Ökosystem
Die Updates kommen in einem zunehmend umkämpften Markt für KI-Entwickler-Tools. Ende Juni veröffentlichte der chinesische Konzern Meituan LongCat-2.0, ein Modell mit 1,6 Billionen Parametern, das auf Terminal-Aufgaben optimiert ist. Am 16. Juli brachte Moonshot AI sein Modell Kimi K3 auf den Markt, das mit Claude Opus in Benchmarks konkurrieren soll.
Auch das Ökosystem um Claude Code wächst durch Drittanbieter. Das Open-Source-System ECC v2.0.0 vom Juni bietet eine Optimierungs-Engine für Claude Code mit Speicheroptimierung und Sicherheitsscans. Und Trail of Bits hat seine sicherheitsfokussierten „Claude Skills“ veröffentlicht – der Agent kann damit spezialisierte Aufgaben wie Smart-Contract-Audits und eigenschaftsbasiertes Testen übernehmen.
