Schlagwort: GitHub

  • Microsofts neues Code-Modell MAI-Code-1.1-Flash ist günstiger als der Vorgänger, aber schwächer und teurer als Deepseek

    Microsoft hat mit MAI-Code-1.1-Flash ein neues Code-Modell für GitHub Copilot veröffentlicht, das 25 Prozent token-effizienter sein soll und nur ein Viertel des Vorgängers kostet. In Benchmarks liegt es jedoch deutlich hinter dem günstigeren Deepseek-V4-Flash, was Microsofts Open-Weight-Rhetorik konterkariert und eher auf Margenoptimierung hindeutet.

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  • Der neue Standard »Agent Plugins« vereinheitlich KI Plugins und Skills

    Ein Mitarbeiter stellt agent-plugins vor

    GPT-Images-2.0

    Kurzfassung

    Quellen

    Führende Tech-Konzerne wie Microsoft und OpenAI haben den offenen Standard Agent Plugins 1.0.0 veröffentlicht.
    Das neue Format erlaubt es Entwicklern, KI-Erweiterungen für verschiedene Assistenten einheitlich zu verpacken.
    Bisher mussten Plugins für Clients wie ChatGPT oder Cursor mühsam einzeln umgeschrieben werden.
    Das portable System setzt auf eine zentrale Manifest-Datei und wird bereits von vielen großen KI-Tools nativ unterstützt.

    Agent Plugins Website
    Agent Plugins Compatible Clients
    GitHub Agent Plugins Spec
    YouTube Introducing Agent Plugins

    Führende Technologieunternehmen haben mit »Agent Plugins« in der Version 1.0.0 einen offenen Standard für KI-Erweiterungen veröffentlicht. Entwickler können damit sogenannte Agent Skills und MCP-Server in einem einheitlichen Format verpacken, das von verschiedenen KI-Assistenten gleichermaßen verstanden wird.

    Schluss mit plattformspezifischem Code Bislang verlangte jeder KI-Client nach eigenen Manifest-Dateien, Ordnerstrukturen und Installationsroutinen. Wer eine Erweiterung für GitHub Copilot schrieb, musste diese aufwendig umbauen, damit sie auch in Cursor oder ChatGPT funktioniert. Der neue Standard reduziert diesen Anpassungsaufwand auf ein Minimum. Ein portables Plugin besteht im Kern lediglich aus einem Verzeichnis mit einer zentralen Datei namens »plugin.json«. Sie identifiziert das Paket und die genutzte Versionsnummer. Hinzu kommen fest definierte Speicherorte für die eigentlichen Erweiterungen. In einem eigenen Unterordner liegen die Agent Skills für spezifische Arbeitsabläufe. Eine zusätzliche Konfigurationsdatei beschreibt zudem die MCP-Server, welche die KI-Assistenten an externe Werkzeuge und Datenquellen anbinden. Anzeige Breite Unterstützung der Industrie Hinter der Entwicklung steht ein technisches Steuerungskomitee mit Kernentwicklern von Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI und Vercel. Der Standard ist quelloffen lizenziert und Vorschläge für neue Funktionen werden öffentlich auf GitHub diskutiert. Zum Start unterstützen bereits mehrere bekannte KI-Clients das neue Format. Dazu zählen GitHub Copilot, der KI-Editor Cursor, Visual Studio Code, ChatGPT sowie Codex. Auch spezialisierte Tools wie Kiro können die portablen Pakete direkt laden. Während der Standard lediglich die Verpackung vereinheitlicht, behalten die jeweiligen Clients die volle Kontrolle über Installation, Zugriffsrechte und die Benutzeroberfläche. Die vollständige Spezifikation und die zugehörigen JSON-Schemas sind auf der Projektwebsite agentplugins.org abrufbar.

  • GitHub bittet Copilot-Vielnutzer ab Juni stärker zur Kasse

    Das Logo von Microsoft Copilot

    GitHub rechnet Copilot ab dem 1. Juni 2026 nach tatsächlichem Verbrauch ab.

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  • GitHub Copilot nutzt ab April Nutzerdaten für KI-Training

    GitHub ändert ab dem 24. April 2026 seine Datenrichtlinie für Copilot. Interaktionsdaten von Nutzern der Tarife Free, Pro und Pro+ werden künftig zum Training von KI-Modellen verwendet, sofern diese nicht aktiv widersprechen.

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  • OpenAI baut eigene Code-Plattform als Alternative zu Microsofts GitHub

    OpenAI arbeitet laut The Information an einer eigenen Alternative zu GitHub, Microsofts weit verbreiteter Plattform für Code-Verwaltung und Zusammenarbeit.

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  • Claude Opus 4.6 jetzt mit extrem schnellem Fast Mode

    Eine Infografik mit Opus 4.6 Preisen

    Nano Banana

    Kurzfassung

    Quellen

    Anthropic veröffentlicht einen Fast Mode für Claude Opus 4.6, der die Antwortgeschwindigkeit um das 2,5-fache steigert. Die neue Option ist mit deutlich höheren Kosten verbunden und zielt primär auf professionelle Entwickler sowie komplexe Multi-Agenten-Systeme ab. Der beschleunigte Zugriff ist als Research Preview über die API und direkt im GitHub Copilot verfügbar.

    Claude API Docs – Fast mode (research preview)

    Claude Code Docs – Speed up responses with fast mode

    claude.com – Fast mode for Claude Opus 4.6 waitlist

    GitHub Blog – Claude Opus 4.6 fast is now in preview for GitHub Copilot

    Simon Willison – Claude: Speed up responses with fast mode

    Anthropic führt für sein aktuelles Spitzenmodell Claude Opus 4.6 einen neuen „Fast Mode“ ein, der die Antwortzeiten drastisch reduziert. Entwickler erhalten Zugriff auf eine bis zu 2,5-mal schnellere Generierung, müssen dafür jedoch deutlich höhere Token-Kosten in Kauf nehmen. Geschwindigkeits-Boost als Premium-Feature Anthropic reagiert mit dem Update auf die Kritik an der hohen Latenz des leistungsstarken Opus-Modells. Die neue Option richtet sich spezifisch an Nutzer und Unternehmen, die maximale Modell-Intelligenz ohne die bisherigen Wartezeiten benötigen. Erste Tests bestätigen eine Beschleunigung um den Faktor 2,5, was die Interaktion mit dem Modell spürbar flüssiger gestaltet. Dieser Performance-Gewinn wird technisch durch priorisierte Rechenkapazitäten und optimiertes Routing im Backend realisiert. Der Preis für die beschleunigte Bearbeitung fällt allerdings hoch aus. Anthropic positioniert den Fast Mode explizit nicht als effiziente Spar-Option, sondern als kostenintensives Premium-Tier für zeitkritische High-End-Anwendungen. Anzeige Integration in GitHub Copilot und API Der Zugriff erfolgt ab sofort über eine „Research Preview“ in der API sowie direkt in der Entwicklungsumgebung Claude Code. Entwickler können den Modus gezielt für einzelne API-Calls aktivieren, bei denen Latenz eine kritische Rolle spielt. Auch GitHub Copilot profitiert bereits direkt zum Start von der Neuerung. Die Integration in die Microsoft-Tochter ermöglicht Nutzern schnellere Vorschläge bei komplexen Architektur-Fragen oder Refactoring-Aufgaben, die bisher viel Geduld erforderten. Infrastruktur für Agenten-Teams Der Schritt zur höheren Geschwindigkeit steht im direkten Kontext zu den kürzlich vorgestellten „Agent Teams“ von Anthropic. Wenn mehrere KI-Instanzen autonom miteinander kommunizieren und Aufgaben delegieren, summieren sich Wartezeiten schnell zu einem massiven Flaschenhals. Opus 4.6 im Fast Mode dient hier als reaktionsschneller Orchestrator für diese Multi-Agenten-Systeme. Die reduzierte Latenz sorgt dafür, dass komplexe Workflows, bei denen ein Agent auf das Ergebnis eines anderen wartet, nun in produktiv nutzbaren Zeitfenstern ablaufen.

  • GitHub-Repository bietet mehr als 50 anpassbare Claude Skills

    ComposioHQ bietet auf GitHub eine Sammlung praktischer „Claude Skills“ an. Diese Skills sind anpassbare Workflows, die Anthropics KI-Assistenten Claude beibringen, bestimmte Aufgaben wiederholt und standardisiert auszuführen.

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  • Anthropic Bloom: Warum dieses neue Tool die KI-Welt verändert

    Anthropic Lampe auf Buch

    Anthropic

    Kurzfassung

    Quellen

    Anthropic veröffentlicht mit Bloom ein Open-Source-Framework zur automatisierten Überwachung von KI-Modellen. Die Software erkennt komplexe Risiken wie Machtstreben oder Nutzer-Schmeichelei (Sycophancy) ohne menschliches Zutun. Entwickler können die Tools ab sofort über GitHub nutzen, um eigene Sicherheitsstandards und Verhaltensregeln zu testen.

    Anthropic – Bloom technical report

    GitHub – safety-research/bloom

    Anthropic – Alignment Science Blog

    Anthropic stellt mit Bloom ein neues Framework vor, das die Sicherheitsüberprüfung künstlicher Intelligenz grundlegend automatisiert. Die Software zielt darauf ab, subtile Fehlverhalten in Sprachmodellen messbar zu machen, ohne dabei auf den zeitintensiven Flaschenhals menschlicher Bewertungen angewiesen zu sein. Skalierbare Überwachung statt manueller Tests Die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle stößt zunehmend an eine logistische Grenze: Die menschliche Überprüfung der Modellausgaben hält mit dem Entwicklungstempo nicht mehr Schritt. Anthropic reagiert auf dieses Problem mit der Veröffentlichung von Bloom. Das Framework ermöglicht sogenannte „Automated Evals“, also automatisierte Evaluierungen, bei denen eine KI die Ausgaben einer anderen KI bewertet. Dieser Ansatz, oft als „Scalable Oversight“ (skalierbare Aufsicht) bezeichnet, erlaubt Entwicklern das Testen von Modellen in einer Frequenz und Tiefe, die mit menschlichen Testern unmöglich wäre. Bloom bietet hierfür eine standardisierte Struktur, um komplexe Testszenarien zu definieren und reproduzierbar durchzuführen. Das System analysiert dabei nicht nur, ob eine Antwort faktisch korrekt ist, sondern prüft die zugrundeliegenden Verhaltensmuster des Modells. + Quelle: Anthropic Fokus auf versteckte Risiken Ein zentraler Aspekt des Technical Reports ist die Identifikation von Alignment-Risiken. Unter „Alignment“ versteht man in der Fachsprache die Ausrichtung der KI-Ziele an menschlichen Werten. Bloom spezialisiert sich darauf, schwer erkennbare Fehlverhalten aufzudecken. Dazu gehört etwa Sycophancy – die Tendenz von KI-Modellen, dem Nutzer nach dem Mund zu reden, statt objektive Fakten zu liefern. Ebenso scannt das Framework nach Anzeichen von „Power-Seeking Behavior“ (Machtstreben) oder Täuschungsversuchen. Diese Risiken treten oft erst bei sehr großen Modellen auf und sind durch einfache Frage-Antwort-Tests kaum zu detektieren. Bloom nutzt hierfür komplexe Dialogsimulationen, um das Modell in Situationen zu bringen, in denen es Farbe bekennen muss. Die Ergebnisse liefern Entwicklern ein detailliertes Risikoprofil, bevor ein Modell in den breiten Einsatz geht. Anzeige Transparenz durch Open Source Die Veröffentlichung des Codes auf GitHub markiert einen strategischen Wandel für das sonst eher verschlossene Unternehmen. Anthropic stellt Bloom unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung und lädt die Forschungsgemeinschaft explizit zur Mitarbeit ein. Dieser Schritt dürfte den Druck auf andere KI-Labore erhöhen, ihre Sicherheitsstandards ebenfalls offenzulegen. Durch die Bereitstellung eines gemeinsamen Werkzeugkastens versucht das Unternehmen offenbar, eigene Metriken für KI-Sicherheit als Industriestandard zu etablieren. Entwickler können das Framework ab sofort nutzen, um eigene „Constitutions“ (Verhaltensregeln) zu testen und die Robustheit ihrer Anwendungen gegen Manipulationen zu prüfen. + Quelle: Anthropic

  • Neue Sicherheitslücke: KI-Agenten in GitHub und GitLab gefährden Unternehmens-Workflows

    Aikido Security warnt vor einer neuen Schwachstelle in GitHub‑ und GitLab‑Workflows, die mit KI‑Agenten wie Gemini CLI, Claude Code, OpenAI Codex oder GitHub AI Inference verbunden sind.

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  • Coding-König entthront Gemini 3 und GPT 5.1

    Opus 4.5 König auf dem Thron

    Nano Banana

    Kurzfassung

    Quellen

    Anthropic veröffentlicht Claude Opus 4.5 mit einer Rekordleistung von 80,9 Prozent im SWE-bench für Softwareentwicklung. Die Nutzungskosten sinken drastisch auf ein Drittel des Vorgängermodells, was den Einsatz für Unternehmen attraktiver macht. Neue Funktionen umfassen die direkte Steuerung von Google Chrome, eine tiefere Excel-Integration und sofortige Verfügbarkeit in GitHub Copilot.

    Anthropic – Introducing Claude Opus 4.5

    GitHub Blog – Claude Opus 4.5 is in public preview for GitHub Copilot

    CNBC – Anthropic unveils Claude Opus 4.5, its latest AI model

    TechCrunch – Anthropic releases Opus 4.5 with new Chrome and Excel integrations

    Anthropic holt zum nächsten großen Schlag aus. Das US-Unternehmen veröffentlichte heute Claude Opus 4.5. Das neue Flaggschiff-Modell verspricht massive Leistungssteigerungen bei der Softwareentwicklung und kostet dabei deutlich weniger als der direkte Vorgänger. Neuer Maßstab für Code und Agenten Der neue Standard im Programmieren liegt bei 80,9 Prozent. Diesen Rekordwert erreicht Opus 4.5 im SWE-bench Verified Standard. Das Modell löst komplexe Software-Probleme zuverlässiger als bisherige Systeme und setzt sich an die Spitze der Ranglisten für autonome Agenten. Entwickler profitieren sofort von dieser Präzision. GitHub reagierte umgehend auf den Release. Die Plattform integriert das Modell bereits in die Public Preview für den GitHub Copilot. Die KI agiert dort eigenständiger als zuvor. Sie übernimmt komplexe Aufgaben in der Computersteuerung und führt Code-Änderungen mit höherer Autonomie durch. + + Quelle: Anthropic SWE Benchmarks Mehr Leistung für ein Drittel des Preises High-End-KI wird plötzlich bezahlbar. Anthropic senkt die API-Kosten für das Spitzenmodell massiv. Eine Million Input-Tokens kosten nur noch 5 US-Dollar. Für die gleiche Menge an Output-Tokens fallen 25 US-Dollar an. Das entspricht lediglich einem Drittel des Preises von Opus 4.1. Firmen skalieren damit komplexe Agenten-Workflows deutlich günstiger. Die Effizienz steigt spürbar, ohne dass die IT-Budgets für Token-Kosten explodieren. Dieser Preiskampf dürfte die Konkurrenz unter Druck setzen.

    Browser-Steuerung und Excel-Integration Claude verlässt zunehmend das reine Chat-Fenster. Neue Integrationen erlauben die direkte Steuerung von Google Chrome. Die KI führt Aktionen im Browser aus, klickt Buttons und navigiert selbstständig durch Webseiten, um Aufgaben zu erledigen. Auch Tabellenkalkulationen erhalten ein wichtiges Upgrade. Die Analyse-Tools für Excel arbeiten tiefer und präziser bei der Datenauswertung. Nutzer steuern zudem über einen neuen „Effort“-Parameter, wie viel Rechenzeit und „Denkzeit“ das Modell in eine Antwort investiert. Anthropic zementiert mit diesem Release seinen Anspruch auf die Marktführerschaft im Bereich Coding-KI und setzt Google und OpenAI technisch wie preislich unter Zugzwang.