Die beste KI für Entwickler
Claude ist der nicht ganz geheime Vorteil für erstklassige Engineering-Teams und Softwareunternehmen.
66.4%
Opus 5.5 auf Terminal-Bench 4.0
60x
schnelleres Feedback bei der Codeüberprüfung für einen Kunden einer KI-Plattform
95%
weniger Zeitaufwand bei der Durchführung von Tests für einen Kunden mit Unternehmenssoftware
Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über Ihre Codebasis und beschleunigen Sie die Entwicklung herausragender Software.
I'll investigate the auth error. Let me look at the relevant files.
Examining auth-related files...
* src/services/authService.js
* src/components/Login.jsx
* src/store/authSlice.js
Running the login flow...
Error detected: "401 Unauthorized: Token expired"
Root cause:
* Token refresh mechanism not handling expired tokens correctly
* Refresh token missing from request header
* Improper error handling for 401 responses
Updating authService.js with proper refresh logic...
Updating request interceptor for 401 handling...
Testing the fix...
* Login successful ✓
* Token refresh working ✓
* Proper redirection on expired tokens ✓
Authentication error fixed! The login flow now properly handles token expiration.
Skalieren Sie die Erstellung von Code, nicht den Overhead
Schreiben, testen und debuggen Sie komplexe Software mit Claude, analysieren Sie Codebasen mit Reasoning auf Expertenniveau über die GitHub-Integration, delegieren Sie Entwicklungsaufgaben mithilfe von Computern und sorgen Sie für schnellere intelligentere technische Entscheidungen in einem gemeinsam genutzten Workspace.
Erfahren Sie mehr über agentisches Coding mit Claude Code
Claude Code bringt Fable 5.1 auf Ihr Terminal, wobei es nicht nur die Codebasis versteht, sondern auch Dateien bearbeiten und Befehle direkt in Ihrer Umgebung ausführen kann.
“Ich habe heute einer Freundin, die noch nie in ihrem Leben Code geschrieben hat, beigebracht, wie man Claude verwendet, um eine einfache App zu entwickeln und sie auf Cloudflare bereitzustellen. Wenn jemand realisiert, dass er jetzt Software entwickeln kann, ist das eine tolle Erfahrung. Damit alle alles entwickeln können.”
“Ich habe letzte Nacht jemanden mit Claude Code und Opus vertraut gemacht, und wir haben bis 4 Uhr morgens an einem Projekt gearbeitet. Das war verrückt! 20.000 Codezeilen, Audit-Protokolle, eine vollständige Prisma-Datenbank, vollständige Architektur und eine vollständige Roadmap mit vier Phasen für die vollständige Implementierung.”
“Ich habe gerade meiner Verlobten beigebracht, wie sie mithilfe von Claude Code schreiben kann, der langweilige Aufgaben automatisiert, die ihr seit Monaten die Arbeit erschweren. Innerhalb von etwa 15 Minuten wechselte ihre Stimmung von niedergeschlagen und skeptisch zu europhisch tanzend. DIE ÄRA DER END-USER-PROGRAMMIERUNG IST JETZT.”
“Ich weiß, das klingt cringe, aber ich habe buchstäblich feuchte Hände und ein rasendes Herz, weil Claude und Cursor zusammen so leistungsstark sind. Es ist, als hätte ich gerade ein komplett neues Feature entwickelt, Frontend und Backend, auf meinen eigenen benutzerdefinierten APIs aufgebaut, ohne Code anzufassen, und es dann von SwiftUI wechseln lassen.”
“Anthropic führt die Branche an – mit Modellen wie Sonnet und Opus und Entwicklertools wie Claude Code.”
“Mit dem neuen Claude fühle ich mich irgendwie wie ein Betrüger, wenn ich programmiere. Ich bin der Typ in der Ecke, der sagt: „Ähm, gute Arbeit, Chef, mach weiter.”
Integrieren Sie die leistungsstarken KI-Funktionen von Claude in Ihre Anwendungen und stellen Sie produktionsreife Lösungen schneller bereit.
Vorhandener Prompt
Ordnen Sie alle Kundensupporttickets in die jeweils relevanteste Kategorie ein. Hier finden Sie die Liste der Kategorien, aus denen Sie auswählen können: {{CATEGORY_LIST}} Hier ist der Inhalt des Supporttickets: {{TICKET_CONTENT}}
Was soll verbessert werden?
Gib eine Begründung für die Klassifizierung an.
Du bist ein KI-Assistent, der auf die Klassifizierung von Kundensupporttickets spezialisiert ist. Deine Aufgabe ist es, den Inhalt eines bestimmten Tickets zu analysieren und es der am besten geeigneten Kategorie aus einer vordefinierten Liste zuzuweisen. Du musst auch den Grund für deine Klassifizierungsentscheidung angeben.
Sehen wir uns zunächst die verfügbaren Kategorien an:
<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>
Hier ist der Inhalt des Support-Tickets, das eingeordnet werden soll:
<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>
Führe die folgenden Schritte aus, um die Aufgabe zu erledigen:
– Lies und analysiere den Ticketinhalt sorgfältig.
– Überlege, inwiefern sich der Inhalt auf jede der verfügbaren Kategorien bezieht.
– Wähle die am besten geeignete Kategorie für das Ticket.
– Erkläre detailliert deinen Denkprozess.
Strukturieren Sie Ihre Antwort wie folgt:
<classification_analysis>
In diesem Abschnitt beschreiben Sie Ihren Denkprozess:
– Zitieren Sie die relevantesten Teile des Ticketinhalts.
– Führen Sie jede Kategorie auf und erläutern Sie, wie sie sich auf den Ticketinhalt bezieht.
– Nennen Sie für jede Kategorie Argumente für und gegen die Einstufung des Tickets in diese Kategorie.
– Erstellen Sie ein Ranking der drei wahrscheinlichsten Kategorien.
</classification_analysis>
<classification>
<category>Tragen Sie die von Ihnen gewählte Kategorie hier ein</category>
<reasoning>Eine kurze Zusammenfassung Ihrer Gründe für die Wahl dieser Kategorie</reasoning>
</classification>
Denke daran, gründlich in deiner Analyse und klar in deiner Erklärung zu sein. Dein Ziel ist es, eine genaue Klassifizierung mit fundierten Argumenten bereitzustellen.
Beeindruckende KI-Erlebnisse
- Passen Sie Claude mit unserer API an Ihre Lösung an
- Verbessern und bewerten Sie Prompts in der Workbench
- Integrieren Sie Frontier Intelligence in Ihre Anwendungen
- Machen Sie jeden zum KI-Entwickler mit detaillierten Dokumenten und leistungsfähigen Tools
“Selbst bei der niedrigsten Aufwandseinstellung konnte Claude Opus 5.5 72 % der bekannten Bugs in unseren Code-Reviews erkennen, gegenüber 56 % bei Opus 5 mit hohem Aufwand, mit weniger Fehlalarmen und einem Bruchteil der Ausgabe. Bei einer Analyse in der US-Consultingsbranche entsprach der niedrige kognitive Aufwand nicht nur den höheren Denkeinstellungen bei der Hälfte der Ausgabe, sondern bestand auch unsere Qualitätsprüfungen. Wenn in der Produktion weniger kognitiver Aufwand erforderlich ist, wird kundenfertige Arbeit effizient geliefert.”
“Entwickler möchten Agenten, die Arbeit an der Software übernehmen und abschließen können. In unseren Tests mit GitHub Copilot CLI und VS Code gehörte Claude Opus 5.5 unter allen von uns gemessenen Modellen zu denjenigen, die am wenigsten Tokens und Schritte benötigten. In VS Code löste es mehr Terminalaufgaben als Opus 5 – in weniger als der Hälfte der Schritte. Claude Opus 5.5 erledigt nicht nur einzelne Aufgaben effizienter, sondern sorgt auch dafür, dass größere Projekte der Entwickler besser realisierbar sind.”
“Ich habe Claude Opus 5.5 eine große Entwicklungsaufgabe in sechs unserer Repositories übergeben und es über Nacht unbeaufsichtigt laufen lassen. Es blieb über 18 Stunden bei der Aufgabe, definierte, wie unsere Services miteinander kommunizieren, und erarbeitete, wie jeder einzelne Service dies anwenden soll. Im Vergleich zu Opus 5 erreichte es Meilensteine schneller und erforderte nur minimale Nacharbeit. Die Codekommentare waren kurz und nützlich, statt lang und prosalastig. Es fällt mir schwer, etwas Negatives zu finden.”
“Für Lovable-Builder bedeutet Opus 5.5 schnellere Builds bei gleicher Qualität, egal ob Sie von Grund auf neu beginnen oder an einer Live-App arbeiten. Es erfasst den Kontext einmal, nimmt weniger, aber vollständigere Änderungen vor und bleibt nicht bei erneuten Versuchen hängen, wodurch der Prozess in einem Drittel bis zur Hälfte der Schritte abgeschlossen wird und dabei deutlich weniger Tokens verwendet werden.”
“Mit Claude Opus 5.5 haben wir eine deutliche Verbesserung der Tokeneffizienz bei unseren internen Bewertungen festgestellt, da wir dieselben Aufgaben kostengünstiger und schneller erledigen konnten.”
“Wir testen Modelle an realen Entwicklungs- und Trading-Desk-Aufgaben. Bei unseren agentischen Coding-Aufgaben konnte Claude Opus 5.5 die Qualität von Opus 5 in etwa der Hälfte der Turns, der Zeit und der Ausgabetokens erreichen, wodurch die Kosten für diesen Workload um 40 bis 50 % gesenkt werden. Es erzielte die höchste Punktzahl, die wir in der Trading-Support-Suite eines Desks verzeichnet haben, bestand Aufgaben, an denen frühere Claude-Modelle gescheitert waren, und übertraf alle acht Modelle bei unserer Analyseaufgabe.”
“Wir verlagern unseren Opus 5-Traffic in Devin am Tag der Veröffentlichung auf Claude Fable 5.1. In unseren Tests hat es Fable 5 erreicht oder übertroffen, und zwar zu geringeren Kosten pro Aufgabe, und mit den neuen Cache-Read-Preisen ist ein Modell der Fable-Klasse endlich wirtschaftlich für die Workloads, die wir auf Opus gehalten haben – beginnend mit der Code-Überprüfung.”
“Claude Fable 5.1 kommt mit langen, unbeaufsichtigten Aufgaben besser zurecht als Fable 5. Ich habe Workflows über einen längeren Zeitraum laufen lassen, ohne dass der Faden verloren ging: Es führt eigene Aufzeichnungen, priorisiert bei Änderungen neu und macht dort weiter, wo es aufgehört hat.”
“Bei den schwierigsten Problemen, an denen wir arbeiten, unterscheidet sich Claude Fable 5.1 stark von allen anderen Modellen, die wir ausprobiert haben. Bei einem Problem auf Grand-Challenge-Niveau, das wir seit 18 Monaten als Testumgebung verwenden, konnten tatsächlich erhebliche Fortschritte erzielt werden. Anstatt es beim bloßen Sammeln von Daten zu belassen, hat es klare Verbindungen in bisher unerforschtem Terrain hergestellt, wie ich es bisher nirgendwo anders gesehen habe. Zudem optimierte es einen Compute-Kernel, an dessen Grenzen Fable 5 gestoßen war, um etwa 35 %.”
“Wir mussten eine Änderung durchführen, die mehr als acht Services in drei Codebasen betraf. Claude Fable 5.1 hat den gesamten Workflow End-to-End in allen Einzelheiten abgebildet – vom eingehenden Serviceaufruf bis hin zur einzelnen Funktion und den Tabellen sowie Zeilen der Datenbank – und blieb dabei durchgehend präzise. Wir haben uns über die Möglichkeit gefreut, das Modell zu testen und Feedback zu geben, was uns bei der Vorbeireitung auf eine neue Ära hilft, in der wir uns zunehmend auf diese Tools verlassen werden müssen, um mutigere Initiativen in Angriff zu nehmen.”
“Claude Fable 5.1 ist das leistungsfähigste Modell, das wir auf CursorBench 3.2 ausgeführt haben, wo es 73,4 % bei maximaler Auslastung erzielt. Wir haben festgestellt, dass es besonders geschickt darin ist, die eigene Arbeit zu überprüfen, sodass es schwierige Programmieraufgaben von Anfang bis Ende übernehmen kann.”
“Das Highlight in Claude Fable 5.1 sind die Schreibfähigkeiten: Es schreibt verständlicher sowie aussagekräftiger und hält sich besser an unsere Schreibanweisungen. In Blindtests gegen Fable 5 gefielen mir dessen Schreibstil und Ausgabe besser. Und in Canva Code baute es ein Rhythmusspiel mit echter Musik und On-Beat-Gameplay, das auf das generierte Level abgestimmt war – etwas, das kein anderes der von uns getesteten Modelle geliefert hat.”
“Wir haben Claude Fable 5.1 gebeten, ein klinisches Forschungsprojekt für Rakuten Medical zu überprüfen, das drei andere Frontier-Modelle genehmigt hatten. Es fand eine Lücke, die keines von ihnen erkannt hatte, und bestand darauf, sie weiter zu testen. Dann schlug es eine völlig neue Hypothese vor und entwickelte aus einem bereits abgeschriebenen Datensatz innerhalb eines Nachmittags einen neuen Forschungsansatz. Es ist das erste Mal, dass uns ein Frontier-Modell wie Claude die Möglichkeit gibt, auf diese Weise neue Forschungsansätze zu erkunden.”
“Im Rahmen unserer fortlaufenden Evaluierung von KI-Modellen hat Claude Fable 5.1 in unseren Tests beeindruckende Ergebnisse geliefert. Mit Claude Code wurde die Ursache jedes getesteten fehlerhaften Builds korrekt identifiziert, und zwar auf allen Auslatungsebenen. Zudem kommuniziert es effektiver als frühere Anthropic-Modelle – mit Aktualisierungen, die prägnanter und einfacher nachzuvollziehen sind.”