Claude Dashboards und Claude Motion: ein Praxistest und der Fehler, den nur das Formel-Panel zeigte

Am 8. Oktober hat Anthropic zwei neue Artifact-Typen in die Beta geschickt. Claude Dashboards macht aus einer Frage zu deinen Daten eine Reihe von Diagrammen, die sich aktualisieren, wenn sich die Daten ändern. Die Abfrage hinter jedem Diagramm ist einen Klick entfernt. Claude Motion macht aus einem Bericht oder einer Produkttour eine kurze Animation, die Claude als Code schreibt und die du als MP4 exportierst.

Video: Anthropics Ankündigung auf X.

Der Launch-Post hatte nach wenigen Stunden über 28.000 Likes, und in den Antworten, die ich gelesen habe, fand sich kaum ein Erfahrungsbericht aus der Praxis. Motion gibt es nur in den Plänen Team und Enterprise, und Dashboards ist um angebundene Datenquellen herum gebaut. Also habe ich auf einem Max-Plan ein Dashboard aus einer öffentlichen CSV gebaut und jede Zahl, die es mir lieferte, mit der Datei abgeglichen.

Die Diagramme stimmten, und das Modell war sorgfältiger als erwartet. Falsch lag es bei einer Definition: woran man erkennt, ob ein Monat vollständig ist. Auf dem Dashboard selbst war davon nichts zu sehen. Das Panel, das die Formel jedes Diagramms auflistet, zeigte es. Dass Anthropic dieses Panel eingebaut hat, verdient Anerkennung, denn du wirst es lesen müssen.

Was sind Claude Dashboards und Claude Motion?

Beides sind Artifacts, die aus einer Vorlage entstehen. Derselbe Mechanismus steckt hinter Claudes Docs, Slides und Design, die am selben Tag in allen Plänen die Beta verlassen haben.

Ein Dashboard ist laut Anthropic eines, bei dem „Claude für jedes Diagramm eine SQL-Abfrage schreibt und sie gegen deine Datenquelle ausführt. Jedes Diagramm zeigt seine Abfrage, sodass du genau siehst, was es zählt, und dazu, wann seine Daten zuletzt aktualisiert wurden.“ Anthropic bewirbt es für „schnelle, explorative Fragen, etwa wie sich die Anmeldungen dieser Woche zu denen des letzten Monats verhalten“. Für tiefere Analysen kannst du das Dashboard an Amplitude, Grafana, Hex, Mixpanel, Omni, Perplexity, PostHog oder Sigma weitergeben. Looker, monday.com und Tableau sind als „bald verfügbar“ gelistet. Dashboards ist in der Beta für Pro, Max, Team und Enterprise.

Motion ist enger gefasst. Es „verwandelt deine Inhalte in kurze Animationen, etwa einen Erklärfilm fürs All-Hands, ein animiertes Diagramm für eine Präsentation vor dem Vorstand oder eine Produkttour fürs Kunden-Onboarding“, und zwar nur in Team und Enterprise. Beide werden auf die normalen Nutzungslimits angerechnet, ein eigener Preis wird nicht genannt.

Für Unternehmen zählen die Voreinstellungen. Laut Admin-Leitfaden sind beide in Enterprise standardmäßig aus, bis ein Owner sie einschaltet, in Team ist Motion standardmäßig an. In HIPAA-fähigen Organisationen lassen sie sich aktivieren, sie „sind aber nicht durch dein Business Associate Agreement (BAA) abgedeckt, also halte geschützte Gesundheitsdaten (PHI) aus ihnen heraus“.

Woher bekommt ein Claude Dashboard seine Daten?

Der vorgesehene Weg ist ein Connector. Der Launch-Artikel nennt Amazon Redshift, BigQuery, ClickHouse, Databricks und Snowflake, dazu deine anderen verbundenen Apps, mit Salesforce als Beispiel. Im Claude-Verzeichnis sind vier dieser fünf MCP-Connectors von Drittanbietern, nicht vertrauenswürdige Autoren wie alle anderen auch, jeweils mit Anthropics Standardhinweis, dass Anthropic „nicht prüfen kann, ob sie wie vorgesehen funktionieren“. Der Databricks-Eintrag ist der Genie-Connector von Databricks, der sein eigenes SQL schreibt. Das passt nicht ganz zu „Claude schreibt für jedes Diagramm eine SQL-Abfrage“, und die Doku sagt nicht, welchen Weg Dashboards dort nimmt.

Metrikdefinitionen sind bei jeder generierten Abfrage die naheliegende Sorge. Anthropic sagte gegenüber The New Stack, Dashboards werde „auch diese semantischen Modelle unterstützen, wenn sie über einen Connector bereitgestellt werden“. Gemeint sind Definitionen im Stil von dbt, die dein Datenteam ohnehin pflegt. Ob ein Team erzwingen kann, dass jedes Dashboard sie nutzt, statt Claude eigene schreiben zu lassen, wird nicht gesagt.

„Live“ ist das Wort, das in der Ankündigung die meiste Arbeit leistet, und gerade dazu ist die Doku dünn. Laut Launch „aktualisiert sich das Dashboard, wenn sich deine Daten ändern“, und jedes Diagramm zeigt, wann es zuletzt aktualisiert wurde. Eine Seite, die sagt, was eine Aktualisierung auslöst, habe ich nicht gefunden. Der einzige dokumentierte Mechanismus steht in der Doku zu Claude Code Artifacts, für Seiten mit Connector: Sie laden Daten beim Öffnen und „können in einem Intervall aktualisieren oder wenn ein Betrachter eine Aktualisieren-Schaltfläche nutzt“, wobei die Antworten im Browser des Betrachters zwischengespeichert werden. Dashboards nutzen wahrscheinlich dieselbe Laufzeitumgebung, aber das ist meine Schlussfolgerung.

Dateien erwähnt die Doku gar nicht. Füg eine CSV in den Chat des Dashboards ein, und du bekommst ein Dashboard. So habe ich es getestet. Die Daten liegen dann im Artifact statt in einem Warehouse. Das ändert zwei Dinge, auf die ich weiter unten zurückkomme: Die Formeln in meinem Dashboard waren JavaScript statt SQL, und die Daten gehen überallhin mit, wohin das Dashboard geht.

Was hat Claude Dashboards aus öffentlichen Wikipedia-Daten gebaut?

Ich habe die monatlichen Seitenaufrufe der englischen Wikipedia für vier Artikel geholt, Pizza, Sushi, Ramen und Taco, über die Wikimedia Pageviews API, nur menschliche Leser, von Januar 2025 bis zum Testtag. Das sind 88 Zeilen. Der letzte Monat, Oktober 2026, enthielt nur acht Tage Daten, und das habe ich nicht erwähnt. Ich habe auf der Artifacts-Seite ein leeres Dashboard geöffnet, die CSV eingefügt und gefragt, was ein normaler Nutzer fragen würde:

I want: a line chart of all four over time, a ranking of which food got the
most attention overall, and headline numbers including the most-viewed food and
each food's change in the latest month versus the month before. Point out
anything interesting, like seasonal spikes.

Etwa vier Minuten später, mit Opus 5.5 auf mittlerer Effort-Stufe, kam das heraus:

Das Dashboard, das Claude gebaut hat. Oktober 2026 ist gestrichelt und als „to date“ beschriftet.

Die Bitte um den „letzten Monat“ war eine Falle, und Claude ist von selbst drumherum gegangen: „Oktober 2026 hat nur etwa 8 Tage Daten, ein direkter Vergleich Oktober gegen September würde also jedes Essen 73–79 % im Minus zeigen. Die Kacheln zum ‚letzten Monat‘ vergleichen stattdessen September mit August.“ Den Oktober hat es gestrichelt gezeichnet und das in der Bildunterschrift des Diagramms gesagt.

Dann habe ich jede Zahl mit der CSV abgeglichen. Alle stimmten: Sushi liegt insgesamt 969 Aufrufe vor Pizza, bei jeweils etwa 1,14 Millionen. Sushi gewinnt 2025 mit 22.734 Aufrufen Vorsprung, Pizza führt 2026 mit 21.765 Aufrufen. September gegen August: +7,1 % für Pizza und −7,2 % für Ramen. Der Höchststand im März 2025 liegt bei 99.075 für Sushi, Taco verdoppelt sich im Januar 2026 und fällt sofort zurück. Es hat auch etwas bemerkt, wonach ich nicht gefragt hatte. Zusammen kamen die vier Artikel von Januar bis September 2026 auf 23 % weniger Aufrufe als in denselben Monaten 2025, mit Rückgängen von 16 % bei Taco bis 30 % bei Ramen. Es schlug eine Ursache vor und markierte die Lücke in der eigenen Beweisführung: „Da alle vier gemeinsam gefallen sind, würde ich das eher als weniger Wikipedia-Leser lesen denn als veränderten Geschmack. ... Ob einer der beiden Gründe einen so großen Rückgang erklärt, habe ich nicht geprüft.“

Das Ranking, das Panel mit den Befunden und die Tabelle der Spitzenwerte. Jede Zahl hier stimmt mit der Quelldatei überein.

Der Text ging weiter, als die Zahlen trugen. Den Pizza-Knick von Mai auf Juni nannte es „das eine Muster, das sich ... jedes Jahr wiederholt“, auf Basis von zwei Jahren Daten. Die Spitze im März 2025 und den Taco-Sprung im Januar erklärte es zu einmaligen Nachrichtenereignissen, ohne zu wissen, was passiert war. Und es sagte voraus, Pizza werde die Gesamtführung „in etwa einem Monat“ übernehmen. Ein aufmerksamer Leser zieht bei allen dreien etwas ab. Wer ein geteiltes Dashboard nur überfliegt, vielleicht nicht.

Wo hat sich das Claude Dashboard geirrt?

An einer Stelle, die kein Diagramm zeigte. Jedes Diagramm und jede Kachel stammt aus einer benannten Quelle, und das Sources-Panel listet sie auf. Mit einer Datei statt eines Warehouses hatte mein Dashboard eine Datendatei und sechs berechnete Quellen, jede mit einer Beschreibung in Klartext, einer Formel und ihrem Ergebnis.

Die Quelle hinter den Kacheln zum „letzten Monat“ war beschrieben als „der letzte abgeschlossene Monat, verglichen mit dem Monat davor. Der laufende Monat bleibt außen vor, weil er nicht vorbei ist.“ Ihre Formel begann mit new Date(). Ob ein Monat vollständig ist, entschied sie anhand des heutigen Datums, nicht anhand der Daten.

Bei einem Dashboard an einem Warehouse, das laufend nachgefüllt wird, wäre das die richtige Regel. Bei meiner Datei ist sie es nicht, denn die Datei ist eine Momentaufnahme, die am 8. Oktober endet. Claude hatte mir gesagt, die Kacheln würden sich „von selbst aktualisieren“. Also habe ich gefragt, was sie am 2. November zeigen würden, wenn ich nie eine neue Datei schicke:

On November 2 the tiles will be wrong. What I told you was misleading,
because the dashboard can't tell that October's data stops on about the 8th.

Es zählte auf, was beim Öffnen an diesem Tag kaputtginge: Die Kacheln würden acht Tage Oktober mit dem ganzen September vergleichen und jedes Essen 73 % bis 79 % im Minus zeigen, das gestrichelte Teilstück würde durchgezogen, und der Vorjahresvergleich zeigte −28 % statt −23 %. Es schlug eine Korrektur vor, eine Spalte data_through plus eine sichtbare Zeile „Data through Oct 8“, und fragte, ob es sie einbauen soll. Ich habe sie nicht eingebaut, die Korrektur ist also ungetestet.

Das ist eine gute Antwort, und sie kam nur, weil ich die Formel gelesen und nachgefragt habe. Mit dem unvollständigen Monat, den es in den Daten sehen konnte, ist das Modell gut umgegangen. Es hat aber Logik für Live-Daten auf eine statische Datei gesetzt, und nichts auf der Seite verrät, welches von beiden du gerade vor dir hast.

Ein ähnliches Muster habe ich in einem früheren Lauf mit einem privaten Analytics-Export gesehen, den ich hier nicht zeige. Eine Spalte, die der Export „views“ nannte, zählte in Wahrheit Besucher. Claude hat die Abweichung bei zwei von drei Tabellen bemerkt, bei der dritten übersehen und seine zentrale Prozentzahl auf gemischten Einheiten aufgebaut. Ein Satz von mir, und es korrigierte die Zahl, beschriftete jede Spalte neu und zog eine zweite Aussage zurück, die auf demselben Fehler beruhte. Beide Fehler steckten in Definitionen, einmal in einer Einheit, einmal in einem Zeitraum, nicht in der Arithmetik.

Deshalb ist das Prinzip „jedes Diagramm zeigt seine Abfrage“ wichtiger als die Diagramme. Ein Dashboard ist nur so richtig wie seine Definition eines Monats, eines Besuchers oder einer Umsatzzeile. Ein paar BI-Leute fragten in den Antworten auf den Launch, ob ein Team eine freigegebene Metrikdefinition festnageln kann, damit zwei gültige Abfragen sich nicht widersprechen. Die Unterstützung semantischer Modelle über Connectors kommt einer Antwort bisher am nächsten.

Wer sieht was in einem geteilten Claude Dashboard?

Bei Dashboards mit Connector führt jeder Betrachter die Abfragen mit seinem eigenen Zugriff aus. Anthropic sagte The New Stack über die Pressestelle: „Wenn du es teilst, führen standardmäßig die eigenen Verbindungen jedes Betrachters die Abfragen aus, sodass Leute nur Daten sehen, auf die sie ohnehin Zugriff haben.“ Die Hilfeseite zum Teilen bestätigt das: „Wenn ein Betrachter nicht auf eine Datenquelle zugreifen kann, zeigt dieser Teil des Artifacts einen Fehler statt deiner Daten.“ Zwei Leute, die denselben Link öffnen, können unterschiedliche Zahlen sehen. Das schützt Berechtigungen und untergräbt ein Meeting, in dem alle auf dasselbe Diagramm schauen sollen. „Standardmäßig“ deutet auf einen anderen Modus hin, und keine Seite, die ich gelesen habe, beschreibt einen.

Bei öffentlichen Links widersprechen sich Anthropics eigene Seiten. Der Launch-Artikel sagt, du kannst Dashboards „mit allen teilen, die den Link haben, sofern dein Admin das erlaubt“. Der Admin-Leitfaden sagt: „Artifacts, die verbundene Apps nutzen oder Claude Fragen stellen, können ‚Anyone with the link‘ nicht verwenden.“ Die Claude-Code-Doku sagt für eine andere Oberfläche, dass ein Außenstehender, der einen öffentlichen Link öffnet, „die Seite ohne ihre Live-Bereiche sieht“. Für ein Dashboard mit Connector ist die sichere Lesart: Die Live-Teile erreichen niemanden außerhalb deiner Organisation. Außerdem brauchen Betrachter ein Claude-Konto, um ein geteiltes Artifact überhaupt zu öffnen, ob per Link oder nicht.

Ein Dashboard auf Dateibasis ist der umgekehrte Fall. Meines bot im Teilen-Menü „Anyone with the link“ an, und Claude wies darauf hin, dass die CSV als Quelle angehängt ist: „Wer das Dashboard öffnen kann, kann auch diese Datei lesen.“ Wenn du ein Dashboard aus einem Export baust und breit teilst, teilst du den Export.

Was ist Claude Motion, und warum ist es Code statt Video?

Motion macht Animationen, keine Filmaufnahmen. Aus Anthropics Hilfeartikel: „Claude Motion nutzt kein Modell zur Videogenerierung, erzeugt also keine realistischen Aufnahmen oder Menschen. Weil jede Animation Code ist, kannst du ein Detail ändern, etwa ein Wort, eine Zahl oder das Timing, und der Rest bleibt, wie er war.“ Du bearbeitest per Bitte („Change the Q3 number to 18%“) oder in einem Editor und exportierst als MP4, das einzige genannte Format. Als Weitergabeziele listet Anthropic Adobe, Descript, HeyGen, Higgsfield, invideo, Luma AI und Runway.

Nate Parrott aus dem Design-Team von Anthropic schrieb auf X, Motion gebe es, weil Leute gemerkt hätten, dass Opus 5.5 bereits gut darin war, animierte Erklärfilme und Datenvisualisierungen zu bauen, und das Team habe „eine schlanke Oberfläche obendrauf“ gesetzt. The New Stack merkt an, dass Entwickler ähnliche Videos schon mit Claude Code und Frameworks wie Remotion gemacht hatten. Motion holt das in die Claude-App, für Leute, die nie ein Terminal öffnen werden.

Testen konnte ich es nicht. Auf einem Max-Plan gab es als Artifact-Vorlagen Docs, Slides, Design und Dashboard, aber kein Motion. Grundlegende Fragen lässt die Doku offen: maximale Länge, Auflösung, Bildrate, Ton, Untertitel und welches Modell die Animation schreibt. Eine davon solltest du prüfen, bevor du dich darauf verlässt. In der Claude API tragen Videodateien, die Claude in der Code-Execution-Sandbox erzeugt und die über die Files API heruntergeladen werden, C2PA Content Credentials, und Anthropics Kennzeichnungsrichtlinie deckt Dateien aus den Claude-Apps ab, „wo unterstützt“. Ob ein Motion-Export dazugehört, steht nirgends. Falls ja, entfernt jedes Tool, das die Datei auf dem Weg in einen Videoeditor neu kodiert oder ihre Metadaten löscht, das Credential, laut Anthropics eigener Doku.

Wie schlägt sich Claude Dashboards gegen den Daten-Agenten von ChatGPT?

OpenAI hat seine Version einen Monat früher veröffentlicht. Sein Daten-Agent in ChatGPT Work verbindet sich mit weitgehend denselben Warehouses, „baut interaktive Dashboards, die du teilen kannst“, und „Abfragen setzen die bestehenden Berechtigungen des verbundenen Kontos durch, einschließlich Einschränkungen auf Tabellen-, Zeilen- und Spaltenebene“. Er kann Dashboards auch direkt in bestehenden BI-Tools wie Power BI und Tableau bauen. Der Unterschied liegt darin, was veröffentlicht wird. OpenAIs Hilfeartikel sagt, dass bei Dashboards, die als Site veröffentlicht werden, „die in der Analyse verwendeten Daten in die veröffentlichte Site kopiert werden“. Claudes Dashboards mit Connector kopieren die Daten nicht ins Artifact. Was lädt, entscheidet der Zugriff des jeweiligen Betrachters.

Keins von beiden ist einfach besser. OpenAIs Ansatz gibt allen dieselben Zahlen und legt die Last auf den, der veröffentlicht. Anthropics Ansatz lässt Berechtigungen intakt und sorgt dafür, dass „dasselbe Dashboard“ für verschiedene Leute Verschiedenes bedeutet. Mit einer Datei als Quelle landet Claude auf OpenAIs Seite der Linie, weil die Datei mit dem Dashboard mitreist.

Solltest du Claude Dashboards oder Claude Motion schon nutzen?

Nutze Dashboards für die Aufgabe, die Anthropic beschreibt: schnelle Fragen, für die du sonst ein Ticket schreiben würdest. Behandle jedes Diagramm als Entwurf einer Abfrage. Bevor du eines teilst, öffne das Sources-Panel und lies die Beschreibungen. Prüfe, ab wann ein Zeitraum als vollständig gilt, in welcher Einheit jede Zählung ist und ob etwas vom heutigen Datum abhängt, obwohl die Daten es nicht tun. In meinem Test ist das Modell mit solchen Dingen gut umgegangen, wenn das Problem in den Daten sichtbar war, und hat sie übersehen, wenn nicht. Und es war offen über die Lücke, sobald ich gefragt habe.

Teile ein Dashboard auf Dateibasis nicht breiter, als du die Datei teilen würdest. Und behandle eines mit Connector nicht als einzige Wahrheit in einem Raum, in dem Leute unterschiedliche Zugriffe haben.

Motion ist für Nutzer in Team und Enterprise, die die Art von Erklärfilmen, auf die es zielt, ohnehin schon machen. Mich interessiert die Architektur. Weil Claude die Animation als Code schreibt, lässt sich eine falsche Zahl ändern, ohne alles drumherum neu zu generieren. Dieselbe Eigenschaft hat den Fehler im Dashboard auffindbar gemacht: Das Ergebnis ist etwas, das du lesen kannst.