In unserem ersten Artikel zu WordPress 7.0 haben wir das Update aus der Vogelperspektive beschrieben. Hier gehen wir tiefer – direkt in das Thema, das uns nach dem Update am meisten Zeit gekostet hat: die neuen KI-Funktionen. Nicht weil etwas schiefgelaufen wäre, sondern weil es schlicht zu viel Interessantes zu entdecken gab.
Was steckt hinter den AI Connectors? Was kann das AI Plugin wirklich? Und was ist der Abilities Explorer, von dem kaum jemand spricht? Das alles aus unserer ganz konkreten Praxis.
Warum die KI-Architektur in WordPress 7.0 ein anderes Kaliber ist
Bevor wir in die Oberfläche einsteigen, lohnt sich ein kurzer Blick auf das, was unter der Haube passiert – weil man das verstehen muss, um zu begreifen, warum diese Version ein echter Einschnitt ist.
WordPress 7.0 führt einen sogenannten AI Client direkt in den Core ein. Das ist eine provider-agnostische PHP-API, über die Plugins KI-Anfragen abschicken können, ohne selbst eine Anbindung an OpenAI, Anthropic oder Google bauen zu müssen. Das offizielle Make WordPress Core Blog beschreibt es so: Das Plugin beschreibt, was es braucht und wie es es braucht – WordPress übernimmt das Routing zur passenden Schnittstelle, die der Websitebetreiber konfiguriert hat.
In der Praxis bedeutet das: Ein API-Schlüssel wird einmal eingetragen. Danach steht diese Verbindung der gesamten Plattform zur Verfügung – jedem Plugin, das die neue Schnittstelle nutzt. Kein doppeltes Einrichten, kein Plugin-Chaos, keine fünf verschiedenen Orte, an denen API-Keys hinterlegt werden.
Diese Kompositionsfähigkeit ist der eigentliche Kern: Workflows können mehrere Plugins übergreifen – zum Beispiel WooCommerce-Produktdaten abrufen und direkt durch ein KI-Modell in Beschreibungen übersetzen lassen, ohne eigenen Klebecode dazwischen.
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Einrichten der AI Connectors: So haben wir es gemacht
Der erste Schritt ist denkbar einfach: Einstellungen > Connectors aufrufen. Dort findet man direkt nach dem Update drei vorinstallierte Anbieter: Anthropic, OpenAI und Google. Wer auf dem Connectors-Screen landet und das AI-Plugin bereits aktiviert hat, sieht außerdem einen lila Banner, der darauf hinweist, dass das Plugin bereit ist.
Wir haben zunächst Anthropic verbunden – unsere erste Wahl, da wir Claude in anderen Workflows bereits einsetzen. Der Prozess ist minimal: API-Key eintragen, speichern, fertig. Danach haben wir testhalber auch OpenAI verbunden. Beide Verbindungen erscheinen mit dem Status „Connected“ in der Übersicht. Google war zum Testzeitpunkt bei uns nicht installiert.
WordPress 7.0 enthält drei Standardkonnektoren: OpenAI, Anthropic und Google. Ein Seitenbetreiber trägt den API-Key einmalig ein, und jedes Plugin, das gegen den AI Client gebaut ist, kann diese Verbindung nutzen.
Was wir beim Einrichten gelernt haben: Die Connectors sind unter Einstellungen zu finden, nicht unter Plugins. Das ist eine bewusste Entscheidung – sie gehören zur Site-Konfiguration, nicht zu einzelnen Plugins. Eine saubere Trennung, die in der Praxis sofort Sinn ergibt.
Das AI Plugin: Experiment-Schalter im Überblick
Das eigentliche KI-Werkzeug ist das separate, kostenlose AI Plugin aus dem WordPress Plugin Directory. Es baut auf den Connectors auf und bringt die konkreten Features in den Editor. Nach der Aktivierung erscheinen unter Einstellungen > AI zwei Sektionen: Editor Experiments und Admin Experiments.
Editor Experiments: Was im Schreibbereich passiert
Die Editor Experiments sind KI-gestützte Werkzeuge direkt im Block Editor. Alle sind standardmäßig deaktiviert und lassen sich einzeln oder per „Enable all“ freischalten. Was dahinter steckt:
Content Classification schlägt automatisch Tags und Kategorien für einen Beitrag vor, basierend auf dem Inhalt. Content Resizing kürzt, erweitert oder formuliert ausgewählten Block-Inhalt um. Excerpt Generation erstellt einen Auszug aus dem vorhandenen Text. Alt Text Generation schlägt alternativen Text für Bilder vor. Meta Description Generation integriert sich mit SEO-Plugins und schlägt Metabeschreibungen vor. Editorial Notes analysiert den Beitrag Block für Block auf Lesbarkeit, Grammatik, Zugänglichkeit und SEO. Editorial Updates übernimmt diese Notizen dann automatisch in den Inhalt. Content Summarization fasst lange Inhalte zusammen. Title Generation macht Titelvorschläge auf Basis des Inhalts.
Admin Experiments: Das Werkzeug für Fortgeschrittene
Die Admin Experiments sind weniger für Redakteure gedacht als für Entwickler und Site-Administratoren. Auch sie sind standardmäßig deaktiviert.
Der Abilities Explorer ist dabei das interessanteste Feature – dazu gleich mehr. Connector Approval erlaubt es, als Administrator zu kontrollieren, welche Plugins und Themes auf die konfigurierten AI Connectors zugreifen dürfen. Das ist als experimentelles Proof-of-Concept markiert und kann noch Probleme verursachen. AI Request Logging protokolliert jede KI-Anfrage, die über das System läuft. Comment Moderation analysiert Kommentare automatisch auf Toxizität und Stimmung.
Im Editor: Wie KI-Funktionen tatsächlich aussehen
Wir haben Excerpt Generation und Editorial Notes in einem echten Beitrag getestet. Das Ergebnis war überzeugend – nicht im Sinne von „das schreibt jetzt alles automatisch“, sondern im Sinne von „das spart mir echte Arbeitsschritte“.
Im Beitragspanel auf der rechten Seite erscheint nach Aktivierung ein „Regenerate excerpt“-Button direkt unter dem Exzerptenfeld. Ein Klick, ein paar Sekunden Wartezeit, und der KI-generierte Vorschlag steht im Feld. Man kann ihn übernehmen oder als Ausgangspunkt nutzen. In unserem Test mit einem längeren Fachbeitrag war der Vorschlag inhaltlich treffend – nicht perfekt, aber nah genug, um ihn mit minimalen Anpassungen zu verwenden.
Die Editorial Notes gehen weiter: Über den Button „Generate Editorial Notes“ im Panel wird jeder Block des Beitrags einzeln analysiert. Die Hinweise erscheinen direkt im Editor – Block für Block, mit Vorschlägen zu Lesbarkeit, Grammatik und SEO. Wer danach auf „Editorial Updates“ klickt, werden diese Hinweise automatisch umgesetzt. Das ist mächtig, aber auch das Feature, bei dem man genau hinschauen sollte, was da verändert wird.
Auch der Content Summary Block hat uns überrascht. Er lässt sich wie ein normaler Block in den Beitrag einfügen und zeigt eine KI-generierte Zusammenfassung des gesamten Inhalts. Über „Regenerate Summary“ lässt sie sich jederzeit aktualisieren. Für lange Beiträge mit Lesern, die sich zunächst einen Überblick verschaffen wollen, ist das ein konkreter Mehrwert.
Der Abilities Explorer: Das unterschätzte Feature
Der Abilities Explorer ist das Feature, über das am wenigsten geschrieben wird – und das uns am meisten fasziniert hat. Zu finden ist er unter Werkzeuge > Abilities Explorer, aktivierbar über die Admin Experiments.
Was er zeigt: eine vollständige Liste aller registrierten Abilities auf der WordPress-Installation. In unserem Test waren es 15 Einträge, darunter Alt Text Generation, Comment Analysis, Content Classification, Content Resizing, Excerpt Generation, Meta Description Generation – und viele mehr. Jede Ability ist mit Name, Slug, Provider und einer Kategorisierung (Core oder Plugin) versehen und lässt sich direkt über den „Test“-Button ausprobieren.
Was den Abilities Explorer so bedeutsam macht, ist der Kontext, in den er eingebettet ist. Die Abilities API ist eine neue funktionale Schnittstelle, die Plugins, Themes und WordPress Core dazu befähigt, ihre Fähigkeiten in sowohl human- als auch maschinenlesbaren Formaten zu exponieren. Das ermöglicht KI-Agenten, strukturiert mit WordPress zu interagieren.
Heruntergebrochen: WordPress kann damit externen KI-Systemen erklären, was es kann. Ein KI-Assistent, der die Abilities API abfragt, weiß, dass diese WordPress-Installation in der Lage ist, Excerpts zu generieren, Alt-Texte vorzuschlagen oder Kommentare zu moderieren – und kann diese Funktionen gezielt aufrufen. Das ist die Grundlage für echte Agenten-Integrationen in der Zukunft.
Der AI Request Log: Volle Transparenz über KI-Anfragen
Das dritte Feature, das wir eingehend getestet haben, ist das AI Request Logging. Aktiviert über Admin Experiments, erscheint unter Werkzeuge ein neuer Eintrag: AI Request Logs.
Das Dashboard dort ist nüchtern und informativ zugleich. Es zeigt die Anzahl der Anfragen, Tokens, durchschnittliche Antwortzeit und Success Rate für den gewählten Zeitraum. Darunter eine tabellarische Ansicht mit Timestamp, Operation (zum Beispiel anthropic:models oder openai:models), Metadaten-Tag, Provider, Tokens, Dauer und Status.
In unseren Tests zeigten die Logs Anfragen von zwei Quellen gleichzeitig: AI (plugin) und WordPress Core (core). Das macht deutlich, dass der Core selbst beim Initialisieren die konfigurierten Provider abfragt – nicht erst dann, wenn man aktiv ein KI-Feature nutzt.
Was wir dabei gelernt haben: Der Log ist kein nettes Extra, sondern ein ernstes Werkzeug. Wer für Kunden AI Connectors konfiguriert und wissen will, ob und wie stark die API-Keys belastet werden, schaut hier nach. Die Antwortzeiten in unserem Test lagen zwischen 172 ms (Anthropic) und 718 ms (OpenAI) für Metadaten-Anfragen – gut innerhalb akzeptabler Bereiche.
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WordPress 7.0 bringt viele neue Möglichkeiten – von FSE bis KI-Integration. Als spezialisierte WordPress-Agentur aus Stuttgart begleiten wir Unternehmen bei der Konzeption, Entwicklung und Optimierung ihrer Website.
Was das alles für unsere Arbeit bedeutet
Wir sind keine unkritischen KI-Enthusiasten. Aber WordPress 7.0 hat uns mit der Architektur dieser Implementierung überzeugt. Die Entscheidung, KI als Infrastruktur in den Core zu bringen – nicht als fertiges Feature-Set, sondern als standardisierte Schnittstelle – ist die richtige.
Für uns als Agentur heißt das konkret: Wenn wir in Zukunft ein neues Projekt aufsetzen und der Kunde KI-Unterstützung im Editor möchte, konfigurieren wir einmalig den passenden Provider und aktivieren die gewünschten Features. Kein Plugin-Dschungel, keine doppelt hinterlegten API-Keys, keine unabgestimmten Parallelintegrationen.
Wir werden die Entwicklung weiter verfolgen und in einem gesonderten Beitrag darüber schreiben, wie sich das Thema KI-Kosten in WordPress-Projekten kalkulieren und steuern lässt. Wer das Thema KI-Integration für seine eigene Website angehen möchte, kann das gerne mit uns besprechen.
KI-Kosten in WordPress: Was kommt auf euch zu?
Was wir noch vorsichtig einschätzen, sind die Kosten. Die API-Nutzung läuft über die eigenen Schlüssel des Seitenbetreibers – das bedeutet, jede KI-Anfrage erzeugt Kosten beim jeweiligen Anbieter. Für redaktionell aktive Seiten mit viel Content-Arbeit kann das schnell relevant werden. Das AI Request Logging ist dafür das richtige Werkzeug, um den Verbrauch im Blick zu behalten. API-Anfragen über Anthropic, OpenAI oder Google sind nicht gratis – und je aktiver ein Redaktionsteam die neuen Editor-Features nutzt, desto relevanter wird die Kostenfrage. In unserem nächsten Artikel zeigen wir, wie sich der Verbrauch kalkulieren lässt, welche Modelle für welche Anwendungsfälle sinnvoll sind und wie ihr für Kundenprojekte eine faire Grundlage schafft.
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