Keine dieser Aufgaben kann ein Sprachmodell durch reines Tippen gut lösen. Es sind Code-Aufgaben, und TenderB löst sie, indem es selbst Code schreibt und ausführt.
Im Hintergrund kann TenderB einen eigenen sandboxed Linux-Server hochfahren, Python schreiben und direkt ausführen. Praktisch jede Python-Bibliothek steht zur Verfügung — openpyxl und pandas für Tabellen, python-docx für Word, matplotlib, plotly und mermaid für Visualisierungen, pypdf und pdfplumber für PDFs und vieles mehr. Das Modell entscheidet selbst, wann Code das richtige Werkzeug ist, schreibt ihn, führt ihn aus, prüft das Ergebnis und zeigt es Ihnen.
Was das ermöglicht
Eine nicht erschöpfende Liste dessen, was Code-Ausführung in einem TenderB-Chat möglich macht:
Excel-Vorlagen ausfüllen. Ziehen Sie Ihre Bewertungsmatrix, das K-Kriterien-Sheet oder die Preisvorlage in den Chat — TenderB füllt sie Zelle für Zelle aus, Formeln, Formatierungen und benannte Bereiche bleiben erhalten.
Word-Dokumente aus Ihrer Hausvorlage generieren. Laden Sie Ihre
.docx-Vorlage hoch (Briefkopf, Fußzeilen, Stile, Inhaltsverzeichnis, alles) und TenderB schreibt den Inhalt hinein. Das Ergebnis behält Ihre Formatierung, weil TenderB Ihre Vorlage bearbeitet und keine neue Datei erstellt.Mermaid-Diagramme, Flussdiagramme, Organigramme und Gantt-Diagramme zeichnen. Nützlich für Prozessbeschreibungen, Übergangspläne und Projektzeitpläne in technischen Volumen.
Diagramme und Grafiken erstellen. Balkendiagramme, Liniendiagramme, Tortendiagramme aus Zahlen in Ihren Dokumenten — als Bilddatei, die Sie direkt in ein Angebot einfügen können.
Dateien lesen, die ein LLM nicht direkt lesen kann. Gescannte PDFs (OCR), CSV-Exporte mit ungewöhnlichen Trennzeichen, ZIP-Archive, Screenshots, reine Bildanhänge — Code-Ausführung öffnet, was das Modell allein nicht öffnet.
Berechnungen durchführen, die Sie prüfen können. Preismodelle, BVP-Scoring, gewichtete Compliance-Scores — die KI schreibt die Mathematik in Code, statt zu raten, sodass Sie die Formeln einsehen und nachvollziehen können.
Wo die erzeugten Dateien landen
Jede Datei, die TenderB per Code-Ausführung erzeugt, erscheint an zwei Stellen:
Im Chat selbst. Die Datei hängt an der Antwort der KI. Sieht die Nachricht kürzer aus als erwartet, ist der Chat möglicherweise eingeklappt — klicken Sie ihn auf, und die Datei erscheint am Ende dieser Nachricht.
In Dateien → Projektchat-Dateien → [Name des Chats]. Für jeden Chat wird ein eigener Ordner angelegt, benannt nach dem Chat. Jede Datei, die die KI in diesem Chat erzeugt hat, liegt dort — bereit zum Download, zum Teilen oder zur Übernahme in Ihre Wissensdatenbank.
Sie müssen also nichts manuell speichern. Der Chat ist die Arbeitsfläche, der Ordner ist das Archiv.
Dateien im persönlichen Arbeitsbereich sind standardmäßig privat
Wenn der Chat, der die Datei erzeugt hat, in Ihrem persönlichen Arbeitsbereich liegt, wird die erzeugte Datei automatisch als privat markiert. Kolleginnen und Kollegen mit Zugriff auf dasselbe Projekt sehen sie nicht. Das schützt Arbeit in Bearbeitung: Experimente, Entwürfe, explorative Berechnungen — alles, was niemand finden soll, bevor Sie es selbst geprüft haben.
Wollen Sie eine Datei aus dem persönlichen Arbeitsbereich doch teilen, öffnen Sie die Eigenschaften der Datei und ändern die Sichtbarkeit — oder verschieben Sie die Datei in einen geteilten Projektordner.
Der Serverraum schließt 1 Stunde nach der letzten Chat-Nachricht
Jeder Chat erhält seinen eigenen sandboxed Serverraum. Er bleibt eine Stunde nach Ihrer letzten Nachricht aktiv und fährt dann herunter. Solange er aktiv ist, behält die KI alles, was im selben Chat aufgebaut wurde — hochgeladene Dateien, installierte Pakete, Zwischen-Tabellen, Variablen, alles — und kann darauf aufbauen, ohne von vorne zu beginnen.
Einige praktische Konsequenzen:
Innerhalb einer Stunde können Sie zurückkehren und sagen „füge jetzt noch eine Spalte für die Umsatzsteuer hinzu", und TenderB macht dort weiter, wo es aufgehört hat — an derselben Datei, in derselben Python-Sitzung.
Nach einer Stunde startet die nächste Nachricht einen frischen Server. Ihre zuvor erzeugten Dateien sind weiterhin im Chat und im Ordner Projektchat-Dateien — sie verschwinden nicht — aber der In-Memory-Zustand der Python-Sitzung ist weg. Wollen Sie nach einer längeren Pause an einer Datei weiterarbeiten, hängen Sie sie einfach erneut aus dem Chat oder dem Projektordner an Ihre nächste Nachricht.
Jeder Chat ist isoliert. Zwei Chats nebeneinander haben zwei getrennte Serverräume. Sie teilen weder Dateien noch Speicher.
Wann Sie Code-Ausführung gezielt anfordern
TenderB greift selbst zur Code-Ausführung, wenn die Aufgabe sie offensichtlich erfordert (eine Excel-Datei füllen, ein Word generieren, eine gescannte PDF parsen). Sie können sie aber auch gezielt anstoßen. Formulierungen, die das zuverlässig auslösen:
„Fülle diese Excel-Vorlage mit …"
„Nutze meine Word-Vorlage und schreibe einen Brief mit diesem Inhalt …"
„Erstelle ein Mermaid-Flussdiagramm des Übergangsplans."
„Zeichne ein Balkendiagramm der Preise in dieser Tabelle."
„Öffne die angehängte PDF und extrahiere die Tabelle auf Seite 12."
„Berechne den BVP-Score je Bieter per Code, damit ich die Mathematik nachprüfen kann."
Wenn Sie die Datei nicht sehen
Die Chat-Nachricht ist eingeklappt. Klicken Sie auf die Nachricht, um sie aufzuklappen. Dateien hängen am Ende der KI-Antwort.
Prüfen Sie Dateien → Projektchat-Dateien → [Chat-Name]. Auch wenn der Chat geschlossen ist oder aus dem Sichtfeld gescrollt wurde, liegt die Datei dort.
Die Datei stammt aus Ihrem persönlichen Arbeitsbereich und eine Kollegin sieht sie nicht. Das ist der Datenschutz-Standard. Ändern Sie die Sichtbarkeit in den Eigenschaften der Datei oder verschieben Sie sie in ein geteiltes Projekt.
Die Code-Ausführung ist fehlgeschlagen. Die KI sagt es Ihnen im Chat. Bitten Sie sie, eine andere Bibliothek auszuprobieren oder die Aufgabe in kleinere Schritte zu zerlegen — sie kann ihren eigenen Code überarbeiten und reparieren.