Anthropic introduceert Ultraplan in Claude Code

Anthropic heeft Ultraplan toegevoegd aan Claude Code: een functie die de planningsfase van een codering-taak uit de terminal haalt en naar een cloudinterface brengt. Je geeft een opdracht in de CLI, Claude stelt een gestructureerd uitvoerplan op dat je in de browser kunt bekijken en aanpassen, waarna de uitvoering lokaal of in de cloud plaatsvindt.

Dit scheidt planning van executie — een nuttige eigenschap voor teams die willen meekijken of bijsturen voordat code daadwerkelijk wordt uitgevoerd. Het vermindert het risico dat een agent zonder tussenkomst de verkeerde richting op gaat.

Karpathy's CLAUDE.md-aanpak — een configuratiebestand dat constraints en context voor Claude vastlegt — sluit hier goed op aan: door je project-specifieke regels erin te zetten, daalt het aantal fouten in gegenereerde code merkbaar. Dat patroon is populair genoeg om een eigen open-source repo te krijgen.

Actietip: maak een CLAUDE.md in de root van je belangrijkste coderepository met daarin de naamgevingsconventies, verboden dependencies en teststrategieën van je project, en kijk hoeveel correctie-rondes je bespaart.

alphasignal

Claude werkt nu ook in Microsoft Word

Anthropic heeft Claude uitgebreid met integratie in Microsoft Word. De assistent kan rechtstreeks in een document concepten schrijven, fouten herstellen en op opmerkingen reageren. Veelgebruikte workflows zijn op te slaan als herbruikbare skills — vergelijkbaar met macro's, maar aangestuurd in gewone taal.

Voor organisaties die al Microsoft 365 gebruiken is dit een concrete stap richting minder kopieer-en-plak-werk tussen je AI-tool en je document. Eerder integreerde Claude al met Excel en PowerPoint; Word completeert de kernset.

De functie is momenteel in beta beschikbaar voor Team- en Enterprise-plannen. Wie op een persoonlijk abonnement zit, moet nog even wachten.

Actietip: heb je een Team- of Enterprise-plan? Ga naar claude.com/claude-for-word en test de integratie met een document waar je normaal veel review-rondes op doet.

claude · youtube

Microsoft kondigt interne 'Copilot Code Red' af

Microsoft heeft intern een zogeheten 'Copilot Code Red' uitgeroepen om de achterstand op concurrenten in de AI-assistent-race in te lopen. Dat is opmerkelijk voor een bedrijf dat miljarden in OpenAI heeft geïnvesteerd en Copilot als strategisch product positioneert.

Voor organisaties die al op Microsoft 365 Copilot zitten, is dit goed nieuws op termijn: interne urgentie leidt doorgaans tot snellere feature-releases en verbeterde kwaliteit. Tegelijk onderstreept het dat de huidige Copilot-ervaring nog niet is waar Microsoft die wil hebben.

Wie nu evaluaties doet van AI-assistenten voor de werkplek, doet er goed aan de komende kwartalen opnieuw te meten in plaats van één keer te beslissen.

Cursor, Claude Code en Codex groeien naar één coding-stack

De drie meest gebruikte AI-codeeromgevingen — Cursor, Claude Code en OpenAI's Codex — groeien functioneel naar elkaar toe en worden in de praktijk steeds vaker gecombineerd als één geïntegreerde coding-stack. Waar je eerder moest kiezen, neemt de tooling nu zelf taken van elkaar over afhankelijk van context.

Voor ontwikkelteams betekent dit dat de keuze voor één tool minder definitief is dan voorheen — maar ook dat de complexiteit van de toolchain toeneemt. Welke tool doet wat, en wie is verantwoordelijk als er iets mis gaat met gegenereerde code?

Beleg duidelijk intern wie de AI-coding-tools beheert en documenteer welke tool voor welk type taak wordt ingezet. Dat voorkomt versnippering en maakt het makkelijker om kwaliteit te meten.

Google voegt interactieve simulaties toe aan Gemini

Google heeft interactieve simulaties toegevoegd aan Gemini, zodat complexe concepten visueel kunnen worden uitgelegd. Gebruikers kunnen op die manier dynamische modellen bekijken in plaats van alleen tekst te lezen.

Voor onderwijs, consulting en productdemonstraties biedt dit een extra laag: uitleg die je kunt aansturen in plaats van alleen consumeren. Dat maakt Gemini relevanter voor use cases waar begrip belangrijker is dan alleen een correct antwoord.

Hoe diep de simulaties gaan — of het gaat om eenvoudige grafieken of echte interactieve modellen — is nog onduidelijk op basis van de beschikbare informatie. Test het zelf met een domein-specifiek vraagstuk voordat je conclusies trekt over bruikbaarheid.

MiniMax brengt open-weight model M2.7 uit

MiniMax heeft M2.7 uitgebracht als open-weight model, met hoge scores op de SWE-Pro benchmark voor software-engineering taken. Open-weight betekent dat het model gedownload en lokaal of op eigen infrastructuur gedraaid kan worden — zonder afhankelijkheid van een externe API.

Voor organisaties met strenge data-privacy-eisen of hoge API-kosten is dit een relevant alternatief voor gesloten modellen. Op SWE-Pro presteert M2.7 sterk, al zegt één benchmark weinig over brede inzetbaarheid.

Wie al experimenteert met lokale modellen via Ollama of vergelijkbare tooling, kan M2.7 relatief eenvoudig testen naast bestaande opties zoals Qwen of Mistral.