Review zu Claudes neuem Code Interpreter, veröffentlicht unter einem äußerst verwirrenden Namen

• Review von Simon Willison, basierend auf praktischen Tests von Anthropics Funktion „Upgraded file creation and analysis“, mit Fokus auf ihren Charakter als Analysetool mit Code-Ausführung
• Die neue Funktion unterstützt die Ausführung von Python- und Node.js-Code in einem serverseitigen Container sowie das Erstellen und Bearbeiten von Dateien und unterscheidet sich in der Implementierung vollständig vom früheren browserinternen JS-basierten „Analysis tool“
• Der Container bietet Ubuntu 24.04.2, Python 3.12.3, Node v18.19.1, rund 9 GB RAM und 5 GB Speicherplatz und zeichnet sich durch eine netzwerkseitige Whitelist auf Basis eines Envoy-Proxys sowie erlaubte Installation von PyPI-Paketen aus
• In Praxistests wurden ein PDF mit einem SQLite-Schemadiagramm erzeugt und ein Diagramm zur AI-Einführungsquote von Apollo nachgebaut; dabei zeigte sich, dass sich die Ergebnisqualität durch Prompt-Design und Nachjustierung der Visualisierung verbessern lässt
• Teilweiser Internetzugang bringt Risiken für Prompt Injection und Datenabfluss mit sich, weshalb Monitoring durch Nutzer nötig ist; zugleich bleibt das Scheitern bei Benennung und Beschreibung der Funktion eine branchenweite Herausforderung

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Funktionsüberblick

• Anthropic hat angekündigt, dass Claude nun das Erstellen und Bearbeiten von Dateien unterstützt
  • Erstellung von Excel-Tabellen, Word-Dokumenten, PowerPoint-Folien und PDFs in Claude.ai sowie in der Desktop-App
  • Nutzer erhalten sofort einsatzbereite Dateien, indem sie Daten hochladen oder Anforderungen beschreiben
• Preview für Nutzer der Max-, Team- und Enterprise-Pläne, Unterstützung für den Pro-Plan in den kommenden Wochen geplant
• Hauptfunktionen:
  • Datenanalyse: Bereinigung von Rohdaten sowie statistische Analysen, Diagramme und zentrale Erkenntnisse
  • Erstellung von Tabellenkalkulationen: Generierung von Finanzmodellen, Projekt-Trackern und Budgetvorlagen inklusive Formeln
  • Formatübergreifende Arbeit: Umwandlung von PDFs in PowerPoint oder Aufbereitung von Meeting-Notizen als Dokument
• Autor Simon Willison ordnet dies als Gegenstück zu ChatGPT Code Interpreter ein und bewertet den offiziellen Namen „Upgraded file creation and analysis“ als ungeeignetes Naming
• Unterschiede zur bisherigen Funktion
  • Das Analysis tool vom Oktober 2024 war ein leichtgewichtiges Analysetool, das JavaScript im Browser des Nutzers ausführte
  • Die neue Funktion vom September 2025 ist ein vollwertiger Code Interpreter, der in einem serverseitigen Container Shell-Befehle, Python und Node.js ausführt sowie Dateien liest und erzeugt
  • Sie ähnelt dem Code execution tool der API desselben Unternehmens, aber dies ist das erste Mal, dass Endnutzer beliebigen Code in einem Server-Container ausführen können

Eigenschaften des neuen Code Interpreters

• Claudes Code Interpreter ähnelt dem ChatGPT Code Interpreter
• Installation von Python-Paketen aus PyPI möglich (z. B. pip install sqlite-utils)
  • Node.js v18.19.1 ist vorinstalliert, globale npm-Pakete können verwendet werden
• Umgebungsdetails:
  • OS: Ubuntu 24.04.2 LTS, Linux-Kernel 4.4.0
  • Architektur: x86_64, Shell: GNU Bash 5.2.21
  • Python: 3.12.3, pip: 24.0
  • Speicherplatz: 4.9 GB (4.6 GB verfügbar), RAM: 9.0 GB
• Einschränkungen: 30 MB Limit für Upload/Download von Dateien, damit deutlich begrenzter als ChatGPTs 512 MB
  • Internetzugang: strikte Whitelist hinter einem Envoy-Proxy
  • curl auf gewöhnliche Websites wie google.com liefert einen 403 Forbidden-Fehler
  • Erlaubte Domains: api.anthropic.com, github.com, registry.npmjs.org / npmjs.com, pypi.org / files.pythonhosted.org usw.; die Whitelist ist vor allem auf Paket- und Versionsverwaltung ausgerichtet
  • PyPI-Paketinstallationen wie pip install sqlite-utils sind möglich, auch die Node-Laufzeit ist sofort nutzbar
  • Über die Container web_fetch und web_search ist begrenzter Zugriff auf Webinhalte möglich

Einrichtung und Nutzung

• Aktivierung: Schalter Upgraded file creation and analysis unter claude.ai/settings/features aktivieren
  • Kann nicht gleichzeitig mit dem Analysis Tool aktiviert werden, um Verwirrung zu vermeiden

• Einfache Aufgabe: SQLite → PDF mit Join-Diagramm

  • Eingabe: Upload einer SQLite-Datenbank der TIL-Website (≈21,9 MB) und Anweisung, ein PDF mit einem Tabellen-Join-Diagramm zu erstellen
  • Ergebnis: PDF/PNG erfolgreich erzeugt; die Lesbarkeit der Verbindungslinien war etwas schwach, ließ sich aber durch verbesserte Prompts steigern
  • Bedeutung: Ein standardmäßiger Code-Interpreter-Workflow – die Analyse einer hochgeladenen DB-Datei mit Python und die Erzeugung von Bild/PDF – funktioniert reibungslos

• Anspruchsvolle Aufgabe: Diagramm zur AI-Einführungsquote nachbauen

  • Aufgabe: Mit Screenshot + XLSX als Eingabe sollte ein dem Original ähnliches Zeitreihen-Liniendiagramm reproduziert werden
  • Verlauf:
    • Das erste Ergebnis zeigte gerade Verbindungslinien und überlappende Labels, also eine grobe visuelle Qualität
    • Durch die Anweisung, einen gleitenden Mittelwert über 6 Umfragen anzuwenden, wurde die Trendlinie verbessert
    • Mit der expliziten Vorgabe „gekrümmte statt linearer Interpolation“ wurde eine weichere Kurve gerendert; überlappende Titel wurden durch weitere Anweisungen korrigiert
  • Aussagekraft: Wenn modellfreundliche Prompts und Tuning von Visualisierungsparametern zusammen eingesetzt werden, ist eine mit ChatGPT vergleichbare Produktivität erreichbar

Sicherheit und Risiken durch Prompt Injection

• Durch den Internetzugang besteht das Risiko von Prompt-Injection-Angriffen
  • Bösartige Anweisungen können über Dateien oder Websites eingeschleust werden
  • Beispiele: Ausführung nicht vertrauenswürdigen Codes oder Abfluss sensibler Daten
• Anthropic hat Red-Teaming und Sicherheitstests durchgeführt und empfiehlt Nutzer-Monitoring
  • Die Freigabe von GitHub erhöht potenziell die Vektoren für Datenabfluss
• Empfehlung: Vorsicht bei sensiblen Daten; bei unerwartetem Datenzugriff sofort abbrechen

Bewertung von Nutzbarkeit und Qualität

• Claudes Code Interpreter bietet Funktionen, die über den ChatGPT Code Interpreter hinausgehen
• Vorteile
  • Erlaubte PyPI-Installation + Node-Unterstützung sorgen für hohe Erweiterbarkeit des Tool-Ökosystems
  • Dateierstellung, Konvertierung und Visualisierung lassen sich in einer interaktiven Pipeline am Stück erledigen
• Grenzen
  • Das 30-MB-Dateilimit schränkt große Datensätze und DB-Uploads ein
  • Bei manchen Visualisierungen kann für die Feinabstimmung zusätzliche Prompt-Iteration nötig sein
• Wert: Code Interpreter ist eine der nützlichsten Funktionen von LLMs; Claudes Upgrade steigert die Erwartungen weiter

Schwierige Fragen bei Benennung und Kommunikation

• Anthropic verwendet nach dem früheren Analysis tool nun den noch verwirrenderen Namen „Upgraded file creation and analysis“ und versteckt die Fähigkeit zur Code-Ausführung in der Launch-Dokumentation
• Auch bei OpenAI gab es schwankende Benennungen zwischen Code Interpreter und Advanced Data Analysis; zudem ist die Sichtbarkeit der offiziellen Landingpage gering
• Fazit: Die Branche scheitert weiterhin daran, den Kernnutzen von codeausführender Datei-Erstellung und -Analyse klar zu vermitteln; für Nutzerverständnis und Vertrauensbildung braucht es bessere Begriffe und Leitfäden