<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Anthropic on kaschnai</title><link>https://kaschnai.ch/tags/anthropic/</link><description>Recent content in Anthropic on kaschnai</description><generator>Hugo</generator><language>de</language><lastBuildDate>Fri, 29 May 2026 10:30:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://kaschnai.ch/tags/anthropic/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Claude Opus 4.8: 'modest but tangible' und eine geteilte Community</title><link>https://kaschnai.ch/deep-dives/2026-05-28-claude-opus-4-8-versprechen-und-stimmen/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 18:30:00 +0200</pubDate><guid>https://kaschnai.ch/deep-dives/2026-05-28-claude-opus-4-8-versprechen-und-stimmen/</guid><description>&lt;p>Am 28. Mai 2026 hat Anthropic Claude Opus 4.8 veröffentlicht, und die offizielle Einordnung ist auffällig zurückhaltend: eine &amp;ldquo;modest but tangible improvement on its predecessor&amp;rdquo;. Auf den Benchmarks führt das Modell trotzdem klar, bei Artificial Analysis steht es auf Platz eins. Die Frühreaktion der Community fällt deutlich gemischter aus. Zwischen &amp;ldquo;endlich brauchbar&amp;rdquo; und &amp;ldquo;schon wieder ein Versionssprung ohne spürbaren Nutzen&amp;rdquo; liegt der ganze Streit.&lt;/p>
&lt;p>Das ist die eigentliche Spannung dieses Releases. Auf der einen Seite ein Modell, das auf jeder Messlatte vorne liegt. Auf der anderen Seite eine Nutzerschaft, die den Unterschied zum Vorgänger im Alltag kaum noch greifen kann. Beide Seiten haben Argumente, die man ernst nehmen sollte.&lt;/p></description></item><item><title>Briefing 2026-05-28: PMF für die KI-Labs, YouTube startet AI-Labels, Cisco rollt Codex aus</title><link>https://kaschnai.ch/briefings/2026-05-28-pmf-fuer-anthropic-und-openai/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 18:00:00 +0200</pubDate><guid>https://kaschnai.ch/briefings/2026-05-28-pmf-fuer-anthropic-und-openai/</guid><description>&lt;p>Diese Woche das wichtigste in vier Punkten. Die KI-Labs haben sich strategisch sortiert, der Druck auf KI-Detection wächst sichtbar, Enterprise-Roll-outs nehmen konkrete Form an, und in den Safety-Communities gibt es eine harte Debatte um Governance. Was bedeutet das, wenn du selbst mit KI baust.&lt;/p>
&lt;h2 id="anthropic-und-openai-haben-product-market-fit-gefunden">Anthropic und OpenAI haben Product-Market-Fit gefunden&lt;/h2>
&lt;p>Simon Willison &lt;a href="https://simonwillison.net/2026/May/27/product-market-fit/">hat es diese Woche treffend formuliert&lt;/a>: die zwei Labs sind nicht mehr im Modus &amp;ldquo;wir wollen rausfinden was Leute brauchen&amp;rdquo;. Sie wissen es. Anthropic hat sich auf Coding und Agents fokussiert, OpenAI auf den breiten Konsumenten plus Enterprise-Ads-Modell. Die Strategien sind unterschiedlich genug, dass sie nicht direkt konkurrieren, und beide finden zahlende Kundschaft.&lt;/p></description></item><item><title>MCP (Model Context Protocol), einfach erklärt</title><link>https://kaschnai.ch/konzepte/2026-05-28-mcp-model-context-protocol-erklaert/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 11:00:00 +0200</pubDate><guid>https://kaschnai.ch/konzepte/2026-05-28-mcp-model-context-protocol-erklaert/</guid><description>&lt;p>Wenn du in den letzten Monaten Indie-Builder-Twitter, Hacker News oder r/LocalLLaMA gelesen hast, ist dir MCP überall begegnet. &lt;a href="https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol">Anthropic hat das Protocol Ende 2024 released&lt;/a>, OpenAI hat es 2025 adoptiert, und seit Anfang 2026 ist es de-facto-Standard für Tool-Integration in Coding-Agents. Hier knapp was es ist und warum es relevant ist.&lt;/p>
&lt;h2 id="in-einem-satz">In einem Satz&lt;/h2>
&lt;p>MCP ist Anthropics offener Standard, mit dem LLM-Hosts und externe Tool-Server über ein gemeinsames JSON-RPC-Protokoll Capabilities aushandeln und Tool-Calls ausführen.&lt;/p></description></item></channel></rss>