Claude-Code v2.1.63 fügt HTTP-Hooks, Slash-Befehle hinzu und behebt Speicherlecks
Claude-Code v2.1.63 ist ein Wartungs- und Feature-Release, das sich auf Stabilitätsverbesserungen und neue Integrationsmöglichkeiten konzentriert. Das Update behebt mehrere Speicherlecks in lang laufenden Sitzungen und fügt gleichzeitig praktische Funktionen für Entwickler hinzu, die KI-Coding-Assistenten verwenden.
Neue Funktionen
Hinzugefügte gebündelte Slash-Befehle: /simplify und /batch für optimierte Arbeitsabläufe. Der /model-Befehl zeigt nun das aktuell aktive Modell direkt im Slash-Befehl-Menü an.
HTTP-Hooks ermöglichen die Integration externer Systeme, indem sie JSON-POST-Anfragen an URLs statt Shell-Befehle zulassen. Dies bietet eine sauberere API-ähnliche Schnittstelle für externe Tools.
Projektkonfigurationen und automatischer Speicher werden nun über Git-Worktrees desselben Repositorys hinweg geteilt, was die Konsistenz in Multi-Branch-Entwicklungsumgebungen verbessert.
Speicher- und Leistungsverbesserungen
- Behobene Listener-Leaks in der Bridge-Polling-Schleife, MCP-OAuth-Flow-Bereinigung und WebSocket-Transport-Wiederherstellung
- Behobene Speicherlecks im Git-Root-Erkennungs-Cache, JSON-Parsing-Cache, Bash-Befehl-Präfix-Cache und MCP-Tool-/Resource-Cache
- Behobenes Speicherleck, bei dem lang laufende Teammitglieder alle Nachrichten im AppState behielten, selbst nach der Konversationskomprimierung
- Behobenes Speicherleck, bei dem MCP-Server-Fetch-Caches bei Trennung nicht gelöscht wurden, was zu wachsendem Speicherverbrauch bei häufig wieder verbindenden Servern führte
- Verbesserter Speicherverbrauch in langen Sitzungen mit Subagenten durch Entfernen schwerer Fortschrittsnachrichten-Payloads während der Kontextkomprimierung
UI- und Arbeitsablaufverbesserungen
Behoben, dass lokale Slash-Befehl-Ausgaben wie /cost im UI als vom Benutzer gesendete Nachrichten statt als Systemnachrichten erscheinen. Hinzugefügte Option "Immer vollständige Antwort kopieren" im /copy-Auswahlmenü – wenn ausgewählt, überspringen zukünftige /copy-Befehle das Codeblock-Auswahlmenü und kopieren die vollständige Antwort direkt.
VSCode: Hinzugefügte Sitzungsumbenennungs- und Entfernungsaktionen zur Sitzungsliste. Behoben, dass Remote-Sitzungen nicht im Konversationsverlauf erscheinen.
MCP-Server-Verbesserungen
Hinzugefügte Umgebungsvariable ENABLE_CLAUDEAI_MCP_SERVERS=false, um die Verfügbarkeit von claude.ai MCP-Servern abzuwählen. Hinzugefügter manueller URL-Einfüge-Fallback während der MCP-OAuth-Authentifizierung – wenn die automatische localhost-Umleitung nicht funktioniert, können Benutzer die Callback-URL einfügen, um die Authentifizierung abzuschließen.
Fehlerbehebungen
- Behoben, dass der Dateizähl-Cache Glob-Ignore-Muster ignoriert
- Behoben, dass der IDE-Host-IP-Erkennungs-Cache Ergebnisse fälschlicherweise über Ports hinweg teilt
- Behobener Race-Condition im REPL-Bridge, bei dem neue Nachrichten während des anfänglichen Verbindungsflushes mit historischen Nachrichten vermischt ankommen konnten
- Behoben, dass
/clearzwischengespeicherte Fähigkeiten nicht zurücksetzt, was dazu führen konnte, dass veraltete Fähigkeitsinhalte in neuen Konversationen bestehen bleiben
📖 Read the full source: GitHub Claude-Code
👀 Siehe auch
PhAIL-Benchmark-Tests testen VLA-Modelle an echten Lagerhaus-Roboteraufgaben
PhAIL ist ein Echt-Roboter-Benchmark, der vier Vision-Language-Action-Modelle bei der Behälter-zu-Behälter-Kommissionierung mit einem Franka FR3 Roboter testet. Das beste Modell erreichte 64 Einheiten pro Stunde, verglichen mit 330 UPH für menschliche Teleoperation und über 1.300 UPH für manuelle menschliche Arbeit.
GLM-5-Turbo zeigt niedrige Tool-Call-Fehlerraten in Benutzertests
Das z-ai/glm-5-turbo-Modell zeigt in Tests eine durchschnittliche Tool-Call-Fehlerrate von 0,57 %, was deutlich niedriger ist als die ~3 %-Rate von GLM-5. Ein Nutzer berichtete, es erfolgreich mit einem CLI-Tool verwendet zu haben, um einen 97.000 Wörter umfassenden Fantasy-Roman mit minimalen Problemen zu schreiben.
Aufbau eines Sprachassistenten mit unter 500 ms Latenz: Architektur und Leistungseinblicke
Ein Entwickler hat einen Sprachagenten von Grund auf neu gebaut und dabei eine End-to-End-Latenz von ~400 ms mit vollständigem STT → LLM → TTS-Streaming erreicht. Wichtige Erkenntnisse umfassen die Behandlung von Sprache als Problem der Sprechwechsel, die Verwendung semantischer Sprechwechselerkennung und die gemeinsame Platzierung aller Komponenten für minimale Latenz.
PocketBot Beta: Privatsphäre-zuerst iOS KI-Agent mit hybrider Lokal-/Cloud-Engine
PocketBot ist ein iOS-KI-Agent, der im Hintergrund läuft, sich in App Intents einklinkt und eine hybride Engine nutzt: Lokale Ausführung für Systemauslöser und PII-Bereinigung, mit Cloud-Verarbeitung für komplexe Aufgaben wie E-Mail-Zusammenfassungen oder Flugbuchungen.