Claude

Jason Clinton, Deputy CISO von Anthropic, schrieb im Juli 2026, dass Claude rund 80% des bei Anthropic gemergten Codes produziert und dass die interne Claude-Tag-Instanz mehr als die Hälfte davon mergt. David Thomas, der mit Claude Funktionen zu einem kleinen Projekt für Grafikanimationen hinzufügte, beschrieb das andere Ende derselben Geschwindigkeit: In 18 Stunden, verteilt über fünf Abende, erreichte er die Art von unwartbarem Code, die Teams normalerweise 18 Monate zum Anhäufen brauchen. Er nennt die Modelle "puppy-dog junior developers", gefällig, schnell bei der Hand mit dem Vorschlag einer weiteren Funktion, implizit abschreckend gegenüber Refactoring.

Was sich durch die Quellen zieht, ist Claude als eine Komponente innerhalb einer größeren Anordnung. Katelyn Lesse, die die Entwicklung für Anthropics Developer-Plattform leitet, beschreibt ein konfigurierbares Token-Budget für das Reasoning der thinking API, MCP für externe Systeme, ein Memory-Tool, Context Editing im Wert von 39% auf internen Benchmarks, eine sandboxed Code-Ausführungsumgebung und Agent Skills für Fachwissen. Thomas Kurian präsentierte einen Gemini agent, der pro Aufgabe zwischen Gemini-Modellen und Anthropics Claude-Modellen wählt. Guillaume Dumortier baute ein Marketingsystem innerhalb von Claude, in dem sechs von sieben Agenten nichts anderes tun als prüfen.

Die Rankings bleiben umstritten. SFEIR sieht Claude bei SWE-Bench Pro etwa 15 Punkte voraus, während GPT-5.6 Sol bei Terminal-Bench 2.1 führt, und argumentiert, dass Kimi K3 eine zusätzliche Portfolio-Spalte hinzufügt und keinen Ersatz darstellt. Felix Rieseberg, der bei Anthropic an Claude arbeitet, verortet das offene Problem anderswo: Die Fähigkeiten entwickeln sich ungleichmäßig, einige Nutzer erzielen bemerkenswerte Ergebnisse, und die meisten stellen immer noch einfache Fragen.