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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....

Swen Bauer zeigte zum Abschluss des Themenblocks eine beeindruckende Demo: Ein AI-Modell, das komplett in Hardware gegossen – also als ASIC realisiert – wurde. Das Projekt Taalas stammt aus dem Umfeld eines Kunden, dessen Firma Sicherheitstechnik entwickelt. Hardware-beschleunigte AI-Inferenz In der Live-Demo war der Geschwindigkeitsunterschied zu herkömmlichen Modellen sofort sichtbar: Die Antworten erschienen nahezu in Echtzeit, deutlich schneller als bei GPU- oder CPU-basierter Inferenz. Das Modell läuft auf dedizierter Hardware, die speziell für die Ausführung von Sprachmodellen optimiert ist....

Während des FileMaker Stammtischs Braunschweig am 11. März 2026 wurden folgende Links im Zoom-Chat geteilt: Claris Engage Looking Ahead: Exploring Claris Engage 2027 https://community.claris.com/en/s/question/0D5Vy00001c9zXsKAI/looking-ahead-exploring-claris-engage-2027 FileMaker AI Dev Tools Bruno Pelletier (GenieWave) — Person hinter dem Genie-Plugin https://www.linkedin.com/in/brunolpelletier/ FMCopilot — AI-gestützter FileMaker-Skript-Generator https://fmcopilot.com/en/#how-it-works FileMaker Database Analyzer — AI-basierte Strukturanalyse von FileMaker-Lösungen https://fm-analyzer.com FMS Log Analyzer — AI-gestützte Auswertung von Server-Logdateien https://fms-log-analyzer.vercel.app https://github.com/rulosa01/FMS-Log-Analyzer FM Dojo — Online-Entwicklerplattform für FileMaker https://fmdojo.com Agentic FM — Agentenbasierte Script-Erzeugung...

Armin Egginger zeigte seinen aktuellen Stand beim Einsatz lokaler Sprachmodelle. Für ihn ist die DSGVO-konforme Verarbeitung sensibler Kundendaten der entscheidende Treiber: Die Daten dürfen das Unternehmen nicht verlassen, weshalb Cloud-basierte AI-Dienste für bestimmte Anwendungsfälle ausscheiden. Setup und Erfahrungen Armin nutzt einen Mac Studio mit M1 Ultra und 64 GB RAM und testet verschiedene lokale Modelle über LM Studio. Er demonstrierte live, wie er mehrere LLMs gleichzeitig laden und je nach Aufgabe das passende Modell ansprechen kann – etwa ein Qwen-Modell mit 5,8 GB und ein kleineres mit 3,9 GB parallel....

Im zweiten Block ging es um Werkzeuge, die AI-Funktionen direkt in FileMaker-Lösungen integrieren – also nicht für den Entwickler, sondern für den Endanwender. fm-agent Plugin Das fm-agent Plugin von dbservices wurde als „Plug-and-Play"-AI-Plugin vorgestellt. Es ermöglicht die Integration von AI-Agenten direkt in bestehende FileMaker-Lösungen, ohne dass dafür umfangreiche Entwicklungsarbeit nötig ist. Die Demo zeigte ein Chat-Interface mit der Möglichkeit, Charts, Visualisierungen und Datenabfragen per natürlicher Sprache zu erzeugen. Der Funktionsumfang erinnert an ProofChat, arbeitet aber als Add-on mit eigener AI-Integration....

Marcel Moré präsentierte eine Sammlung neuer Werkzeuge, die FileMaker-Entwickler bei ihrer täglichen Arbeit mit AI unterstützen. Dabei wurden sowohl bereits verfügbare als auch angekündigte Produkte vorgestellt. Die Tools wurden gemeinsam in der Runde begutachtet und diskutiert. Einige Teilnehmer steuerten Erfahrungen aus der Praxis bei. Genie Den Anfang machte Genie von GenieWave — ein AI-Plugin, das direkt innerhalb der FileMaker-Umgebung läuft. Im Gegensatz zu externen Ansätzen wie XML-Export und externer Analyse hat Genie direkten Zugriff auf die Lösung: Es liest Daten, Felder, Layouts und Skripte aus, ohne dass zunächst eine XML-Datei exportiert werden muss....

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....

Architekt Ben Brix und Marcel Moré testeten gemeinsam in einer spontanen Live-Demo, wie Claude Cowork mit Opus 4.6 eine Online-Plattform für EU-Ausschreibungen automatisch durchsucht. Der Impuls kam von Ben, der zuvor vier Stunden lang vergeblich versucht hatte, mit KI-Unterstützung von ChatGPT ein Web-Scraping-Skript für seine Ausschreibungsrecherche mit n8n zu erstellen. Web-Scraping mit KI-Agent Marcel richtete die Demo ad hoc ein: Er aktivierte Claude Cowork in der Claude Desktop-App, gab den Link zu TED Europa (EU-Ausschreibungsportal) ein und formulierte die Aufgabe: „Schaue auf das Online-Portal nach Ausschreibungen, fasse mir die 20 neuesten Einträge als Excel-Datei zusammen....

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....