Een computerscherm met een draaiend programma.
Nieuws8 augustus · 18:086 min leestijd

Anthropic zet Claude Code per 14 augustus standaard in auto mode

Vanaf 14 augustus start elke nieuwe Claude Code-sessie op Pro, Max en Team in auto mode, waarin een classifier goedkeurt. Wat dat betekent voor teams die handmatige goedkeuring als controlemaatregel hebben vastgelegd.

Anthropic maakt auto mode vanaf 14 augustus de standaard permissiemodus in Claude Code: op Pro, Max en Team beoordeelt een classifier dan elke actie in nieuwe sessies, in plaats van de ontwikkelaar die zit te klikken.

Dat raakt elk Nederlands team dat handmatige goedkeuring als controlemaatregel in zijn beleid heeft staan. Die maatregel verdwijnt op 14 augustus niet doordat iemand hem intrekt, maar doordat de standaard eronder verschuift. Wie zijn eigen standaardmodus al had vastgezet, krijgt eenmalig de vraag of hij wil overstappen en houdt bij weigering wat hij had. Wie niets vastlegde, werkt vanaf die datum in een modus die een push naar de eigen repository en het openen van een pull request niet meer voorlegt.

Wat er precies verandert

De wissel geldt voor nieuwe sessies op Pro, Max en Team. Enterprise-klanten vallen erbuiten; daar blijft auto mode een keuze die de organisatie zelf maakt, en een standaard die een organisatie via managed settings oplegt blijft ongewijzigd. Anthropic stopt tegelijk met het doorbelasten van de tokens die de classifier zelf verbruikt op Pro, Max en Team. Wisselen kan altijd nog: Shift+Tab in de terminal, of de moduskiezer in VS Code en de desktopapp.

De cijfers achter de wissel

In een gecontroleerd onderzoek onder 1.053 betaalde testers ving menselijke review 13,6 procent van de gevaarlijke commando's. Auto mode ving er 89 procent. De oplettendheid van die testers zakte volgens 9to5Mac na vijftig goedkeuringsvragen naar ongeveer 5 procent. Sessies met handmatige goedkeuring bevatten volgens Anthropic ruim twee keer zo vaak echte, onbedoelde schade als sessies in auto mode, en teams die auto mode gebruikten leverden ongeveer 25 procent meer pull requests op.

Grafiek van Anthropic. Menselijke review ving 13,6 procent van de schadelijke acties, auto mode 89 procent, in een onderzoek onder 1.053 betaalde ontwikkelaars. (Bron: Anthropic)
Grafiek van Anthropic. Menselijke review ving 13,6 procent van de schadelijke acties, auto mode 89 procent, in een onderzoek onder 1.053 betaalde ontwikkelaars. (Bron: Anthropic)

Voor prompt-injectie liet Anthropic een externe partij, Trajectory Labs, 72 aanvalsscenario's tien keer per stuk uitvoeren: 720 pogingen per meting. Tegen Sonnet 5, Fable 5 en Opus 5 in auto mode slaagde er geen enkele. Tegen OpenAI's GPT-5.6 Sol lag het slaagpercentage op 19,03 procent met Full Access en 5,83 procent met auto-review.

Grafiek van Anthropic met het slaagpercentage van prompt-injecties per model en permissiemodus, over 72 browser- en tool-taken maal tien pogingen. (Bron: Anthropic)
Grafiek van Anthropic met het slaagpercentage van prompt-injecties per model en permissiemodus, over 72 browser- en tool-taken maal tien pogingen. (Bron: Anthropic)

Dat ligt in lijn met de systeemkaart die Anthropic in juli publiceerde, met nul geslaagde prompt-injecties in 129 browserscenario's met auto mode aan, tegen 3,70 procent voor het kale model.

De spanning met het goedkeuringsvenster

Die 13,6 procent bevestigt waar onderzoekers vorige maand al voor waarschuwden. Het AI Now Institute liet in juli met Friendly Fire zien dat één aanprijzende zin in een README genoeg was om Claude Code en Codex een meegeleverde payload te laten draaien, en concludeerde dat automatiseringsbias en klikmoeheid een goedkeuringsmodus opvreten. Dat is ook waarom een codeeragent vastzetten met deny-regels, een OS-sandbox en een korte allowlist zwaarder weegt dan een venster waar iemand ja moet klikken. Het venster was altijd al de zwakste laag. Anthropic haalt hem nu weg als standaard, maar zet er geen sandbox voor in de plaats: er komt een tweede model voor terug.

Wat je vóór 14 augustus vastlegt

De classifier is een tweede poort, niet de eerste: je permissieregels worden ervóór beoordeeld en blijven gewoon werken. Een expliciete ask-regel dwingt dus nog steeds een venster af, en een deny-regel blokkeert nog steeds voordat de classifier iets ziet. Vier instellingen bepalen daarmee wat er in jouw team gebeurt:

  • Een menselijke poort per actie. Zet Bash(git push *) en Bash(gh pr create *) onder permissions.ask. Deze regels worden vóór de classifier beoordeeld en dwingen ook in auto mode altijd een goedkeuringsvenster af.
  • Een harde grens. permissions.deny in managed settings blokkeert voordat de classifier wordt geraadpleegd en is niet te overrulen, ook niet door de ontwikkelaar zelf.
  • Auto mode helemaal uit. Op Team en Enterprise haalt permissions.disableAutoMode op "disable" in managed settings de modus uit de Shift+Tab-cyclus en weigert Claude Code --permission-mode auto bij het opstarten.
  • Je eigen infrastructuur benoemen. De classifier vertrouwt standaard alleen je werkmap en de remotes die bij het starten van de sessie waren ingesteld. Je GitLab-org, je interne pakketregister en je cloudbuckets gelden als extern tot je ze in autoMode.environment noemt.

Eén detail kost anders een middag zoeken: de classifier leest het autoMode-blok niet uit .claude/settings.json of .claude/settings.local.json, zodat een ingecheckte repository zichzelf geen ruimte kan geven. Je regels horen in ~/.claude/settings.json of in managed settings, en claude auto-mode config laat zien wat er echt geldt. Zet in allow, soft_deny en hard_deny altijd de letterlijke tekst "$defaults" erbij, anders vervang je de ingebouwde regels in plaats van ze aan te vullen.

Wat de classifier zelf tegenhoudt

De standaardlijst blokkeert onder meer productie-deploys en migraties, force pushes, curl | bash, massale verwijderingen in cloudopslag, het toekennen van IAM- of repositoryrechten en terraform destroy. Ook een commit of push die een secret buiten de repository zou brengen zodra een pipeline hem uitvoert, komt er niet doorheen.

Wat er sinds versie 2.1.211 wél zonder vraag doorheen gaat, is minstens zo relevant: pushes naar elke branch van de repository waarin je werkt, inclusief de standaardbranch, en het aanmaken van een pull request. Een branch die zich als publicatiedoel laat lezen, zoals production, release of gh-pages, beoordeelt de classifier apart.

Er zit wel een rem op. Blokkeert de classifier drie keer op rij of twintig keer in totaal, dan pauzeert auto mode en komen de goedkeuringsvensters vanzelf terug.

Waar het controlepunt heen gaat

De wissel verplaatst het moment waarop een mens ingrijpt. Dat lag bij de klik, halverwege het werk, als de sessie stilstaat en er iemand ja of nee zegt. Het komt te liggen bij de configuratie: welke ask- en deny-regels er staan, welke infrastructuur je hebt benoemd, en of dat alles in managed settings staat of in het settingsbestand van één ontwikkelaar. Anthropic zegt er zelf bij dat het voor ingrijpende wijzigingen aan productie-infrastructuur nog steeds aanraadt om Claude's acties na te lopen.

Dat is de eerlijke lezing van die 89 procent: beter dan een vermoeide mens, geen vervanging van een grens die je hebt opgeschreven. Teams die niets opschrijven erven op 14 augustus de standaardinstellingen van hun leverancier, en die zijn afgestemd op doorwerken.

Veelgestelde vragen

Alisina Nawabi
Geschreven doorAlisina Nawabi

AI Product Engineer & Solutions Architect

Agents met vastgelegde grenzen

Een agent die zelfstandig mag handelen is pas bruikbaar als de grenzen eromheen vastliggen in plaats van in iemands aandacht. Ik denk mee over waar die grens hoort, ontwerp het proces eromheen en bouw en automatiseer het vervolgens van idee tot draaiend systeem, self-hosted waar dat kan.

Meer informatie

Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.

Genoemde integraties

Dit artikel noemt deze tools. Ik koppel ze op maat aan je eigen systemen.

Gerelateerde artikelen

Anthropic meet nul geslaagde prompt-injecties bij Opus 5 met browsertoegang
Nieuws
5 min

25 jul 14:24

Anthropic meet nul geslaagde prompt-injecties bij Opus 5 met browsertoegang

Claude Opus 5 laat in Anthropics eigen browsertest van 129 scenario's geen enkele prompt-injectie slagen met auto mode aan, en 3,7 procent zonder. Auto mode zit alleen in Anthropics eigen browserproducten.

AI-codeeragent veilig instellen: permissies, goedkeuring en een wegwerpbare sandbox
Gids
Uitgebreide gids16 min

25 jul 13:02

AI-codeeragent veilig instellen: permissies, goedkeuring en een wegwerpbare sandbox

Claude Code, Codex en vergelijkbare agents draaien met jouw rechten op jouw schijf. Zo zet je ze vast met deny-regels, een OS-sandbox, een korte allowlist en een wegwerpomgeving voor code die je niet kent.

Agent Plugins 1.0 maakt agentuitbreidingen draagbaar tussen ChatGPT, Copilot en VS Code
Nieuws
4 min

7 aug 12:24

Agent Plugins 1.0 maakt agentuitbreidingen draagbaar tussen ChatGPT, Copilot en VS Code

Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI en Vercel publiceerden een open pakketformaat voor Agent Skills en MCP-servers. Google sluit aan als core maintainer. Je bouwt een agentuitbreiding voortaan een keer, niet per client.

Meta lanceert codeeragent Muse Code naast Claude Code en Codex
Nieuws
5 min

5 aug 22:11

Meta lanceert codeeragent Muse Code naast Claude Code en Codex

Meta brengt Muse Code uit, een codeeragent voor de terminal in beta op macOS en Linux. Er is geen abonnement, wel een goedkope tier waarop je eigen code de modellen van Meta traint.

Britse AI-toezichthouder telt negentien aanvallen op echte doelwitten tijdens cybertests
Nieuws
6 min

5 aug 00:12

Britse AI-toezichthouder telt negentien aanvallen op echte doelwitten tijdens cybertests

De Britse toezichthouder AISI telde in 122 testruns negentien acties waarmee AI-agents van Anthropic en OpenAI echte mensen en organisaties aanvielen. Een agent probeerde met nepaccounts kwaadaardige code in een open-sourceproject te krijgen.

Je AI-model weet wanneer het getest wordt. Dat maakt het veiligheidscertificaat minder waard.
Inzicht
7 min

23 jul 17:00

Je AI-model weet wanneer het getest wordt. Dat maakt het veiligheidscertificaat minder waard.

Drie labs lieten deze maand hetzelfde zien: een AI-model kan doorhebben dat het getest wordt en gedraagt zich er anders op. Dat holt de waarde van elke veiligheidscertificering en systeemkaart uit.