ClaudeCode

Marcel Moré berichtete in einem sehr offenen Erfahrungsbericht von einem kritischen Vorfall, bei dem die AI Claude Code auf seinem Entwicklersystem eigenständig massive Datenverluste verursacht hat – ein eindringliches Lehrstück über die Risiken agentischer AI-Werkzeuge. Was ist passiert? Claude lief im “Auto-Mode”, der es dem Modell erlaubt, Aktionen ohne ständige Bestätigung zu planen und selbstständig auszuführen. Der Arbeitsbereich war begrenzt auf ein Projekt-Verzeichnis, globale und lokale Permissions sollten unerlaubte Befehle blockieren....

Thomas Hirt steuerte einen ausführlichen Praxisbericht zum Einsatz von FM-Lab bei – dem auf DuckDB basierenden Analyse-Framework, das eine komplette FileMaker-Lösung als strukturierten Objektkatalog für AI-Agenten verfügbar macht. Während FM-Lab beim Stammtisch in den Vormonaten als Werkzeug vorgestellt wurde, zeigte Thomas nun, wie es sich im echten Projektalltag schlägt. Ausgangssituation Thomas betreut eine komplexe, rund 20 Jahre alte FileMaker-Legacy-Lösung, die fachlich wertvoll, technisch aber kaum noch zu überschauen ist. Mit FM-Lab in Kombination mit Claude analysiert er Skripte und Prozesse der Datenbank deutlich effizienter....

Dimitris Kokoutsidis lieferte ein Update zu seinem im April vorgestellten Projekt ai2fm. Aus dem damaligen Prototyp ist inzwischen ein produktives Tool geworden – mit beeindruckenden Nutzungszahlen in den ersten Wochen nach Launch. Stand nach dem Launch In weniger als 30 Tagen seit Veröffentlichung verzeichnet ai2fm fast 20.000 Anfragen allein aus Deutschland – der zweitgrößte Markt nach den USA. Der Server transformiert dabei Skript-Text in das FileMaker-Clipboard-XML-Format und ermöglicht so eine zuverlässige Rückübertragung von AI-generiertem Code in den FileMaker Script Workspace....

Marcel Moré präsentierte ein umfangreiches Update zu seinem Projekt FM-Lab, das inzwischen öffentlich auf GitHub verfügbar ist. Während ai2fm den Fokus auf einzelne Skripte legt, geht FM-Lab einen Schritt weiter: Ziel ist es, die komplette FileMaker-Lösung als strukturierten Objektkatalog für AI-Agenten verfügbar zu machen. Die Idee – jenseits von XML und XSLT Bisherige Analyse-Tools für FileMaker arbeiten typischerweise mit XML-Exporten und XSLT-Transformationen. Das ist oft langsam und unflexibel. FM-Lab nutzt stattdessen DuckDB – eines der derzeit schnellsten Daten-Transformations-Tools überhaupt....

Dimitris Kokoutsidis stellte sein neues Produkt ai2fm.com vor – eine Lösung für ein Problem, das FileMaker-Entwickler seit dem Aufkommen generativer AI-Tools begleitet: Wie bekommt man von ChatGPT, Claude oder Gemini erzeugten FileMaker-Code zuverlässig zurück in den Script Workspace? Bisher blieb meist nur der mühsame Weg, Zeile für Zeile abzutippen oder mit XML-Tricks zu hantieren. Das Prinzip – Clipboard als Brücke Der Ansatz von ai2fm nutzt die Zwischenablage als Übertragungsweg. Dimitris demonstrierte den Workflow live mit VSCodium, einer quelloffenen Variante von VS Code....

Jörg Köster präsentierte seinen selbst entwickelten MCP-Server für FileMaker, der über die oData-Schnittstelle einen strukturierten Zugriff auf FileMaker-Datenbanken für AI-Agenten bereitstellt. Das Projekt entstand aus einem konkreten Bedürfnis: Wenn die AI bereits Skripte generiert, sollte sie diese auch gleich selbst testen können – und dafür braucht sie Zugriff auf die Daten. Hintergrund – warum MCP? Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, den man sich am besten wie ein “USB-Kabel zwischen AI und Datenbank” vorstellen kann....

Jörg Köster berichtete von seinen Erfahrungen mit der AI-gestützten Analyse von FileMaker Server Logdateien. Inspiriert von Marcels DuckDB-Ansatz aus dem Vormonat hatte er eine eigene Umgebung aufgesetzt und die Server-Logs per AI analysieren lassen. Analyse mit DuckDB und Claude Code Jörg nutzt Claude Code in Kombination mit DuckDB, um die FileMaker Server Logs systematisch auszuwerten. Claude schrieb dafür ein Python-Skript, das die Log-Zeilen automatisch in eine DuckDB-Datenbank importierte. Ab diesem Punkt konnte Jörg einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen – Claude formulierte eigenständig die passenden SQL-Queries, führte sie auf der DuckDB aus und lieferte eine strukturierte Analyse zurück....

Ausgehend von den gezeigten Demos und Präsentationen im Bereich AI Coding Agents entspann sich unter den Teilnehmern eine lebhafte Diskussion um Erfahrungen und geeignete Vorgehensweisen. Die neuen Agentic-Tools unterscheiden sich grundlegend von den bisherigen Chat-Bots wie ChatGPT, Gemini und Co. Entsprechend gilt es, passende Arbeitsweisen für den Umgang mit den neuen Tools zu erlernen und im Praxisalltag zu verankern. Armin wies auf die schnelle Erschöpfung des Token-Kontingents bei Opus 4.6 hin....

Marcel Moré zeigte die weiterentwickelte Architektur seines DuckDB-basierten Analyse-Tools für FileMaker-Lösungen. Im Vergleich zum ersten Teil lag der Fokus diesmal auf dem neuen REST-API als Integrationsschicht und den praktischen Anwendungsmöglichkeiten. Architektur und REST-API Die Pipeline: fmp12 → SaveAsXML → SQL Parser (XPath) → DuckDB (lokale Datei) → REST API → UI / AI Agent Das zentrale SQL-Template für die Konvertierung umfasst mittlerweile fast 2.000 Zeilen — entwickelt im Dialog mit Claude....

Jörg Köster demonstrierte, wie er mit Claude Code ein komplettes WEB-Dashboard für Disponenten entwickelte, inklusive Brevo-API-Integration für Zustellstatus-Tracking von Kundenbenachrichtigungen. Der Beitrag zeigte eindrücklich, wie weit die KI-gestützte FileMaker-Entwicklung mittlerweile reicht — von der HTML-Generierung über XML-Snippet-Erzeugung bis zur automatischen Prozeduranalyse. E-Mail-Dashboard mit Brevo API Ausgangspunkt war ein konkreter Kundenbedarf: Eine Speditionssoftware sollte ein Dashboard erhalten, das Disponenten den Zustellstatus ihrer E-Mails anzeigt — Zustellungen, Öffnungen, Spam-Markierungen, Bounces und Löschungen. Obwohl Jörg nach eigener Aussage wenig HTML-Kenntnisse besitzt, generierte Claude Code die gesamte Oberfläche inklusive Brevo-API-Anbindung an einem Nachmittag....