0914 | Lokal, privat, intelligent: Neue KI-Werkzeuge im Test

Lena Vogel: Hallo und willkommen zur heutigen Folge! Ich bin Lena Vogel, und heute gibt es wieder eine Runde durch die interessantesten Produktstarts der letzten Stunden. Und Felix, heute gibt es ein richtig starkes Verbindungsthema.

Felix Hartmann: Danke, ich bin Felix Hartmann. Das Verbindungsthema ist: private Daten und künstliche Intelligenz. Fast jedes Produkt, das wir heute besprechen, versucht dieses Problem zu lösen – wie kriege ich die Kraft großer KI-Modelle, ohne meine privaten Dateien in die Cloud zu werfen. Manche lösen es auf dem Mac, manche unter Windows, manche speichern einfach alles nur lokal.

Lena Vogel: Und ganz am Ende gibt es zwei Kurvenstücke: eine neue Bühne für Produktvideos und ein Design-Kit, das komplett ohne Schatten auskommt. Aber fangen wir mit dem an, was für mich die vielleicht spannendste Idee des Tages ist: Perplexity hat etwas namens Hybrid Compute gestartet.

Felix Hartmann: Erklär kurz, was das Problem ist, das die damit lösen wollen.

Lena Vogel: Das Problem kennen viele, die mit sensiblen Daten arbeiten. Wenn du KI auf deine privaten Dateien loslassen willst – zum Beispiel Kundendokumente oder Finanzzahlen – dann musst du bisher wählen zwischen Macht und Privatsphäre. Cloud-KI ist schlau, aber du lädst alles hoch. Lokale KI ist privat, aber schwächer.

Felix Hartmann: Und Hybrid Compute sagt jetzt: warum nicht beides? Die Idee ist, dass eine einzige Aufgabe auf zwei Orten gleichzeitig läuft. Die Forschung und das eigentliche Denken passieren in der Cloud mit den stärksten Modellen von Perplexity. Aber alles, was deine privaten Dateien berührt, bleibt auf deinem eigenen Mac und wird von einem lokalen Modell verarbeitet. Diese Daten verlassen den Rechner nie.

Lena Vogel: Das Ganze läuft in der App namens Perplexity Computer, also deren Mac-Anwendung. Es braucht Apple Silicon und mindestens 24 Gigabyte RAM, und live ist es bisher für Pro-, Max- und Enterprise-Kunden. Und sie zeigen das an einem sehr konkreten Beispiel: Du schickst eine Aufgabe von deinem iPhone los, etwa ein Finanzmodell überarbeiten und mit vergleichbaren Deals abgleichen.

Lena Vogel: Dann liest der Mac die Meeting-Notizen lokal, baut das Modell lokal neu, und der Cloud-Teil recherchiert parallel die Vergleichszahlen im Netz. Am Ende kommt beides in einem Ergebnis zusammen.

Felix Hartmann: Was ich richtig stark finde, ist die Absicherung dazwischen. Da gibt es einen On-device-Datenschutz-Prüfer, den sie Privacy Gate nennen. Der liest jede Aufgabe auf dem Mac, bevor irgendetwas gesendet wird. Findet er personenbezogene Daten – Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern – dann werden die durch Platzhalter ersetzt, die Anonymisierung geht raus, und wenn die Antwort zurückkommt, werden die echten Werte wieder eingesetzt.

Felix Hartmann: Und wenn du das nicht willst, kannst du auch sagen: verarbeite die Datei komplett lokal.

Lena Vogel: Und die haben diesen PII-Klassifikator sogar als Open Source veröffentlicht, trainiert in Zusammenarbeit mit ihrem Secure Intelligence Institute. Dazu gibt es Enterprise-Funktionen: Admin-Kontrollen und Audit-Logs, die festhalten, was überhaupt einen Rechner verlässt.

Felix Hartmann: Jetzt muss man aber fair bleiben: Das alles sind Beschreibungen des Herstellers. Wir haben das nicht selbst getestet, und die großen Fragen stehen noch im Raum. Wie gut ist das lokale Modell wirklich im Vergleich zu den Cloud-Modellen? Und macht der Ansatz überhaupt Sinn jenseits von Apple-Hardware? Das sind die offenen Punkte, die ich im Kopf behalten würde.

Lena Vogel: Genau. Aber die Richtung ist das Bemerkenswerte: Der Konflikt zwischen KI-Power und Datenschutz wird hier zum ersten Mal sehr praktisch aufgelöst, statt dass man sich entscheiden muss. Und das führt direkt zum zweiten Thema, denn da geht es um dieselbe Logik in einer anderen Rolle – nicht die KI, die deine Dateien liest, sondern deine eigenen Notizen, die der KI als Futter dienen.

Felix Hartmann: Da schauen wir uns zwei Produkte an: Resurf und GhostWriter. Fangen wir mit Resurf an. Das ist ein persönlicher Kontext-App für Mac, iPhone und iPad. Der Macher heißt Deep und ist Design Engineer, und seine Geschichte klingt sehr nachvollziehbar: Er speichert beim Arbeiten ständig Dinge – Inspiration, Artikel, Screenshots, spontane Ideen – und die landeten verstreut in verschiedenen Apps, und er kam kaum je zurück dazu. Also hat er Resurf für sich selbst gebaut.

Lena Vogel: Was kann es? Man erfasst schnell: Notizen, Links, PDFs, Bilder, Videos, Sprachmemos. Organisieren später mit Spaces, Tags und Stacks. Suchen, wenn man etwas braucht. Und dann der eigentlich interessante Teil: Man kann diese Kontextbibliothek an KI-Tools weitergeben, und zwar über MCP und die Kommandozeile. Das heißt, du kannst deine eigene Sammlung praktisch als Wissensquelle für deine KI-Werkzeuge nutzen.

Felix Hartmann: Technisch ist es komplett nativ auf allen drei Plattformen, die Bibliothek liegt lokal, und der Sync läuft optional über privates iCloud. Beim Preis gibt es ein gestuftes Modell: Auf dem Mac kostenlos zum Ausprobieren, auf iPhone und iPad kostenlos, und für die unbegrenzte Mac-Nutzung gibt es einen einmaligen Kauf statt eines Abos.

Lena Vogel: Und es gibt schon erste echte Rückmeldungen aus der Community. Ein Nutzer schreibt, er habe es ausprobiert und es laufe smooth – er habe vorher Obsidian für dieselben Zwecke benutzt und wolle nach 30 Tagen ein ausführliches Review nachreichen. Und jemand anderes sagt, die App lebe dauerhaft in seiner Menüleiste und er speichere dort jede Inspiration – wenn er etwas designe, sei seine Resurf-Bibliothek der erste Anlaufpunkt.

Lena Vogel: Das sind natürlich individuelle Erfahrungen, aber sie zeigen, wie das Ding im Alltag funktioniert.

Felix Hartmann: Die Frage, die ich mir sofort stelle, hat auch jemand in den Kommentaren gestellt: Kann man den MCP-Zugriff auf bestimmte Spaces oder Sammlungen beschränken? Also, wenn ich die Bibliothek an eine KI weitergebe, gebe ich dann alles weg oder nur das, was ich freigebe? Diese Granularität ist eine echte offene Frage.

Lena Vogel: Und jetzt der Windows-Bruder dazu: GhostWriter von MyHandler. Auch hier das Grundprinzip: Die KI soll aus deinem eigenen Kontext schreiben – aber der Kontext ist noch direkter, nämlich das, was gerade auf deinem Bildschirm passiert.

Felix Hartmann: Genau. Der Macher stellt sich als Tery vor, seit 40 Jahren in der Softwareentwicklung, und beschreibt MyHandler als eine lokale-first KI für Windows. Die App indexiert deinen Bildschirm, deine Dateien, deine Mails, Diktate, den Kalender und Meetings – in einem verschlüsselten Tresor auf deiner eigenen Festplatte, nicht auf deren Servern.

Lena Vogel: Und GhostWriter ist die Funktion, mit der sie starten. Der Ablauf: Du stellst den Cursor in irgendein Textfeld, in irgendeiner App – Mail-Client, Slack, ein Browser-Formular. Dann doppel-tippst du die linke Strg-Taste. Die App liest den Bildschirm rund um den Cursor – den Thread darüber, die Frage daneben, den halbfertigen Satz im Feld – und schreibt dann die Antwort direkt an dieser Stelle, in deinem Stil.

Felix Hartmann: Und der entscheidende Unterschied zu Agenten, die für dich handeln: GhostWriter versendet nie. Es gibt schlicht keinen Send-Pfad im Produkt. Du liest den Entwurf, bearbeitest ihn, und der letzte Schritt – auf Senden klicken – bleibt bei dir. Wenn der Entwurf eine Zeit vorschlägt, wird die vorher gegen die nächsten zwei Wochen deines Kalenders geprüft, damit es keine Doppelbuchungen gibt. Kalenderverbindung braucht es nur für diese Prüfung, alles andere funktioniert ohne.

Lena Vogel: Das System entscheidet auch vorher, welche Art von Text das ist: eine Antwort in einem Thread, eine Fortsetzung eines Satzes, eine Antwort auf eine Frage. Der Macher sagt, das sei der Hauptteil der Arbeit – richtig zu erkennen, was du gerade schreiben wolltest. Und auf die Frage, wie es überhaupt weiß, was für dich geschrieben werden soll: Der Kontext kommt aus dem verschlüsselten Tresor auf deinem PC.

Lena Vogel: Wichtig und ehrlich: Der zusammengestellte Kontext wird an ihr Cloud-Modell geschickt, mit Zero-Data-Retention, um den Entwurf zu schreiben. Also nicht komplett offline, aber der Tresor und die Indexierung bleiben lokal.

Felix Hartmann: In den Kommentaren fragt jemand ganz konkret: Was sieht es eigentlich, wenn es meinen Bildschirm liest? Und jemand anderer fragt, ob es sowas wie Supermemory bräuchte. Die Antwort aus dem Text ist: nein, es indexiert selbst. Es startet kostenlos mit 300 Credits pro Monat, keine Karte nötig, und läuft auf Windows 10 und 11. Mac und Linux kommen laut Hersteller später.

Lena Vogel: Die Verbindungen zwischen Resurf und GhostWriter sind klar: Beide bauen auf lokal gespeichertem Kontext, und beide machen daraus etwas, das KI nützlich macht – Resurf als Bibliothek, die du an Werkzeuge weitergibst, GhostWriter als Autor, der aus deinem Wissen schreibt. Beides sind Versprechen des Herstellers, keine getesteten Ergebnisse – aber die Richtung ist dieselbe wie bei Hybrid Compute: Kontext gehört zu dir, nicht in irgendeine Cloud-Datenbank.

Felix Hartmann: Und damit sind wir mitten im nächsten Thema, denn zwei weitere Produkte zeigen, wie man private Aufzeichnungen nicht nur speichert, sondern strukturiert, so dass sie später wirklich verwertbar sind. Das erste ist Epilude Notetaker, das zweite heißt Kirokune.

Lena Vogel: Epilude Notetaker ist ein Meeting-Notiz-Werkzeug für den Mac, komplett lokal. Die Grundidee der beiden Macher, Gustav und sein Kollege: Entweder man konzentriert sich aufs Gespräch und vergisst die Hälfte der Vereinbarungen, oder man macht detailierte Notizen und verpasst das Gespräch. Bestehende KI-Notetaker lösen das, aber sie schicken die Daten an Cloud-Anbieter wie Anthropic oder OpenAI, wo man riskiert, dass sie Teil der Trainingsdaten werden.

Felix Hartmann: Epiludes Antwort: Die App transkribiert und fasst Meetings komplett auf dem Mac zusammen, mit einem selbst trainierten Modell namens EP-1. Und wichtig: Es zeichnet direkt vom Mac auf, es geht kein Bot in den Call. Niemand sieht einen "KI Notetaker" in der Teilnehmerliste. Egal ob Zoom, Google Meet, Teams, Slack Huddles oder ein Gespräch über den Tisch – wenn der Mac es hören kann, macht Epilude die Notizen.

Lena Vogel: Was danach rauskommt, ist gut durchdacht. Ein sauberes Transkript, eine bearbeitbare Zusammenfassung und Action Items mit Besitzern und Fälligkeitsdaten. Die Zusammenfassung passt sich automatisch dem Meetingtyp an – ein Daily Standup bekommt ein anderes Format als ein Sales-Call oder eine Planungssitzung. Und jeder Kernpunkt verlinkt zurück ins Transkript, so dass du prüfen kannst, was wirklich gesagt wurde.

Lena Vogel: Bei den Action Items sagt der Hersteller ausdrücklich: Es extrahiert nur, was laut gesagt wurde, es erfindet keinen Verantwortlichen und rät keine Deadline.

Felix Hartmann: Und dann ein Detail, das ich richtig gut finde: Jedes Meeting wird als Markdown-Datei in einem Ordner deiner Wahl gespeichert. Du kannst die Notizen in Obsidian öffnen, in Notion einfügen, als PDF exportieren – die Dateien gehören dir. Dazu eine durchsuchbare Bibliothek in der App, die nach Titel, Transkript, Zusammenfassung oder Action Items findet. Und praktische Kleinigkeiten: Es erkennt automatisch, wenn in Zoom oder Meet ein Call startet, und bietet mit einem Klick die Aufnahme an.

Felix Hartmann: Und wenn der Mac mittendrin neu startet, wird die Aufnahme wiederhergestellt.

Lena Vogel: Es gibt einen kostenlosen Test mit 1.000 Wörtern und 10 Meeting-Notizen, keine Kreditkarte nötig. In den Kommentaren gibt es eine wirklich spannende Diskussion: Jemand lobt die Kombination aus lokalen Notizen und Markdown und fragt, wie das mit Meetings umgeht, in denen die Sprache wechselt – eine offene Frage, die im Quelltext nicht beantwortet wird. Und ein anderer Nutzer hat eine Frage und eine Sorge.

Lena Vogel: Die Frage: Kann ich Claude Code an die Transkripte hängen für stärkere Zusammenfassungen – und wie würde das praktisch funktionieren, da es ja ein Ordner ist? Die Sorge ist ernster: Die Pay-Once-Option enthält offenbar nur ein Jahr an App- und Modell-Updates. Die Frage lautet: Muss ich die App jedes Jahr neu kaufen? Was ist, wenn sie beim nächsten macOS nicht mehr läuft? Das ist eine berechtigte Frage, die offen bleibt.

Felix Hartmann: Und jetzt der Kontrast dazu: Kirokune. Das ist ein iPhone-App, aber für einen ganz anderen Anwendungsfall: Vorfälle am Arbeitsplatz dokumentieren. Die Firma dahinter heißt AMA CLASS, K.K., aus Japan. Der Ausgangspunkt ist eine kleine Aufgabe: schreib auf, was in einem Arbeitsgespräch passiert ist, solange die Details frisch sind.

Lena Vogel: Kirokune legt Notizen, Aufnahmen und Fotos in einer Zeitachse auf dem iPhone an – ohne Konto. Eine Sache mit unbegrenzten Einträgen ist kostenlos; zusätzliche Fälle und PDF-Export sind bezahlte Extras über Kirokune Plus, monatlich, jährlich oder einmalig. Der Inhalt bleibt auf dem iPhone, es sei denn, du teilst ihn selbst. Es gibt auch eine kostenlose Vorlage mit einem fiktiven Beispiel auf der Website, die du nutzen kannst, ohne die App zu installieren oder eine E-Mail zu hinterlassen.

Felix Hartmann: Was das Produkt besonders durchdacht macht: Es trennt das Ereignisdatum vom Schreibdatum und Beobachtungen von persönlichen Reaktionen. Das ist ein wichtiger Punkt, wenn eine Aufzeichnung später jemand anderem erklärt werden soll – etwa HR, einem Anwalt oder einer Vertrauensperson. Die Website sagt: Wenn du entscheidest, es durchzusprechen, hilft es, es in deinen eigenen Worten schriftlich zu haben, statt dich allein auf dein Gedächtnis zu verlassen.

Lena Vogel: Es importiert auch Chat-Exporte – von Apple Messages, Messenger oder Instagram – ohne die Chat-Konten zu verbinden. Und es ist selbstkritisch: Der Hersteller betont ausdrücklich, dass Kirokune nicht entscheidet, was passiert ist, keine Diagnose stellt, keine Rechtsberatung gibt und keinen Beweiswert garantiert. Es organisiert nur deine eigene Aufzeichnung.

Felix Hartmann: Und es gibt ehrliche Warnungen: Vor dem Aufnehmen solltest du die Regeln prüfen, ob und wann eine Aufnahme in deiner Situation zulässig ist – das kann die App nicht für dich entscheiden. Und ein ganz wichtiger Punkt: Es gibt keine automatische Synchronisierung oder Cloud-Backup. Wenn du die App löschst, sind deine Aufzeichnungen weg, außer du hast selbst Kopien gemacht. Restore Purchases stellt die Käufe wieder her, nicht die Daten.

Lena Vogel: Verfügbar ist es in den USA und Indien, mit Benutzeroberflächen auf Englisch, Japanisch, traditionellem Chinesisch, Koreanisch und Spanisch, für iPhone mit iOS 17 oder neuer. Der Macher bittet um Feedback zum ersten-Notiz-Workflow und bittet darum, fiktive Beispiele zu verwenden statt persönlicher Arbeitsaufzeichnungen zu teilen.

Felix Hartmann: Die Verbindung zwischen Epilude und Kirokune: Beide zeigen, wie strukturiertes lokales Speichern Vertrauen und Verwertbarkeit schafft. Bei Epilude ist es das Meeting, das als Markdown-Datei in deinem Ordner landet. Bei Kirokune ist es der Vorfall in einer Zeitachse, die du durchgehen kannst. Beide sagen: deine Aufzeichnung gehört dir, auf deinem Gerät.

Lena Vogel: Und Epilude verbindet wieder zurück zum Anfang, denn es ist ja dieselbe Philosophie wie bei Hybrid Compute: Die schwere Rechenarbeit – hier die Transkription und Zusammenfassung – passiert auf dem eigenen Mac. Und das bringt uns zu einem Modell, das aus einer anderen Richtung an dasselbe Problem geht: Es macht starke KI billiger, statt sie lokal zu machen.

Felix Hartmann: Genau, wir reden über SWE-2 von Cognition. Das ist deren neues Coding-Modell, und die Kernidee ist eine Antwort auf ein echtes Problem: Coding-Agenten werden schlauer, indem sie teurer werden – und oft verschwenden sie auch noch Tokens. Ihr eigenes vorheriges Modell, SWE-1.7, hatte das Problem laut Nutzer-Feedback, dass es bei einfachen Aufgaben zu viel erkundet hat.

Lena Vogel: Was sie gemacht haben: SWE-2 ist aus Kimi K3 post-trainiert, einem 2,8-Billionen-Parameter-Modell, mit Reinforcement Learning, das die tatsächlichen Dollar-Kosten eines Laufs direkt in die Belohnung einbezieht. Und statt separate Modelle für verschiedene Anstrengungsstufen zu bauen, trainieren sie alle drei – medium, high und max – in einem einzigen Durchgang. Der Hersteller sagt, dadurch verschiebt sich die ganze Kosten-Leistungs-Kurve nach oben, nicht nur der Spitzenwert.

Felix Hartmann: Die Zahlen aus dem Beitrag des Herstellers: 50,0 Prozent auf FrontierCode 1.1 Main – das ist innerhalb eines Punkts von Fable 5.1, aber 64 Prozent günstiger. Innerhalb weniger Punkte von GPT-6 Astra bei einem Viertel der Kosten. Und gegenüber dem eigenen SWE-1.7: 58 Prozent weniger Schritte, 81 Prozent weniger Kosten, bei höherem Score. Auf Terminal-Bench 2.1 erreichen sie 92,8 Prozent.

Felix Hartmann: Und ein Detail, das ich stark finde: Das erste echte Code-Edit kommt nach durchschnittlich 18 Schritten statt 48 bei SWE-1.7 – also weniger unnötiges Herumexperimentieren.

Lena Vogel: Es gibt auch interessante Verhaltensunterschiede, die der Hersteller beschreibt: SWE-2 schreibt bessere Tests, die eine Implementierung end-to-end prüfen. Es ist erfinderischer, wenn ein Weg blockiert ist – in einem Beispiel hat es Daten aus einem Slack-Kanal rekonstruiert, weil eine MCP-Integration nicht verfügbar war.

Lena Vogel: Und es hat eine Art Verifikationsdisziplin: Wenn man es herausfordert, leitet es Schlussfolgerungen neu her, statt einfach zuzustimmen, und prüft Artefakte, statt Oberflächenprosa zu vertrauen.

Felix Hartmann: Verfügbare Plattformen: Es ist ab heute in Devin Desktop und der Kommandozeile verfügbar, und der Rollout auf Devin Web und Fusion läuft. Und jetzt wieder die ehrliche Einordnung: Das alles sind Benchmark-Zahlen und Beschreibungen des Herstellers. Wie sich SWE-2 im echten Alltag schlägt und wie es in der Web-Version funktioniert – das ist noch offen und muss sich zeigen.

Lena Vogel: Und SWE-2 passt thematisch dazu, weil es die andere Seite derselben Medaille ist: Hybrid Compute sagt "reib die KI-Power nicht mit Privatsphäre auf", und SWE-2 sagt "reib KI-Power nicht mit Kosten auf". Beide brechen ein bestehendes Dilemma auf.

Felix Hartmann: Und jetzt ändern wir die Perspektive komplett. Wir hatten bisher das KI-Modell als Werkzeug im Blick. Aber es gibt eine Frage, die viele Unternehmen gerade umtreibt: Was sagen die KI-Modelle eigentlich über uns? Denn die Kaufrecherche verlagert sich von Google-Suche hin zu KI-Assistenten. Und wenn das Modell dich nicht erwähnt, beginnt das Gespräch nie.

Lena Vogel: Dafür gibt es jetzt Visiby. Es misst, wie oft ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude oder Google AI Overviews eine Marke erwähnen, zitieren oder empfehlen, und zeigt, wo Wettbewerber gewinnen. Auf der Website gibt es eine Beispielansicht mit einer Art Sichtbarkeits-Score, Share of Voice, verlorenen Prompts und fertigen Inhalts-Briefings. Sie sagen, sie tracken über 50.000 KI-Prompts pro Woche und über 200 Domains.

Felix Hartmann: Wichtig für die Einordnung: Diese Zahlen sind Selbstauskünfte der Marketingseite, keine geprüften Ergebnisse. Und es gibt in den Kommentaren eine sehr konkrete kritische Frage von einem Nutzer: Er bemerkt einen Widerspruch – die Starter-Beschreibung sagt tägliches Tracking, aber die Feature-Liste sagt wöchentliche Aktualisierung. Und die Produktseite nennt Gemini, während die Preisseite eine andere Engine-Liste zeigt.

Felix Hartmann: Er fragt, welche Engines und welcher Zeitplan wirklich in Starter enthalten sind. Das ist genau die Art von Frage, die man stellen sollte, bevor man sich auf so ein Tool verlässt. Ein anderer fragt nach dem Unterschied zu einem Tool namens trakkr, das er aktuell nutzt – auch das bleibt offen.

Lena Vogel: Und der Partner dazu ist Neopress. Während Visiby misst, ob du in KI-Antworten vorkommst, geht Neopress einen Schritt vorher an: Es hilft dir, eine Website zu bauen, die überhaupt KI-lesbar ist. Der Macher heißt Joon und beschreibt es als einen KI-gestützten Loop: Website-Erstellung, CMS, SEO und Analytics in einem Arbeitsbereich. Du veröffentlichst server-gerenderte Seiten, die Suchmaschinen und KI-Crawler erreichen können.

Lena Vogel: Und dann kannst du die KI fragen, was die Metriken sagen, und sie Vorschläge machen lassen, was zu verbessern ist. Bauen, veröffentlichen, messen, lernen, verbessern – alles per Konversation.

Felix Hartmann: Interessant ist, wie Neopress sich selbst bewirbt: Sie fragen in der Diskussion, was nach dem Launch einer Website am meisten Arbeit macht. Das ist eine ehrliche Frage, weil es zeigt, wo sie den Schmerzort sehen – nicht beim Bauen, sondern beim Wachstum danach.

Lena Vogel: Und da passt sogar ein drittes Produkt noch in diese Diskussion, DemoTV, das wir gleich genauer anschauen: Auch dort geht es darum, wie man ein Produkt sichtbar macht. Wir kommen gleich dazu. Aber bleiben wir kurz bei Visiby und Neopress: Die Kernbeobachtung, die beide teilen, ist echt und wichtig. Discovery verlagert sich von Google zu KI-Antworten, und wer dort nicht auftaucht, verliert Sichtbarkeit.

Lena Vogel: Ob Visiby das tatsächlich zuverlässig messen kann, welche Engines und Aktualisierungsfrequenzen wirklich in den Plänen stecken – das ist noch nicht geklärt.

Felix Hartmann: Und genau darum geht es bei den letzten beiden großen Themen des Tages: um neue Bühnen für Produkte. Erst DemoTV, dann ScreenCursor. Bei DemoTV geht es darum, wie man Produkte bekannt macht, und bei ScreenCursor um die Frage: Wie produziere ich eigentlich ein gutes Demo-Video?

Lena Vogel: Fangen wir mit DemoTV an. Es ist ein 24/7-Kanal für Produktdemos, und der Rang wird ausschließlich vom Publikum bestimmt. Die Idee des Gründers: Jedes Produkt hat ein schickes Demo-Video, aber keines davon sagt dir, ob das Ding wirklich gut ist. Der Schliff gehört zum Produkt, nicht zu einem Rezensenten. Also dreht er es um: Man sieht zwei Demos im Kopf-an-Kopf-Vergleich, ein Kanal-Battle, und entscheidet, welches man tatsächlich ausprobieren würde.

Lena Vogel: Tausende solcher Stimmen fließen in einen Elo-artigen Score, der bestimmt, welche Demos auf den Kanälen 1 bis 3 laufen.

Felix Hartmann: Und hier ist die Regel, die der Gründer als den Kern des Ganzen bezeichnet: Das Einreichen ist kostenlos. Geld kann Reichweite kaufen – klar gekennzeichnete Sendezeit, echte Views und Klicks – aber niemals einen besseren Rang. Die Zahlen, die die Station selbst angibt, sind 109 live Demos, 542 Publikums-Votings, über 53.000 Views und über 6.400 Besucher. Und natürlich auch hier die Einschränkung: Diese Zahlen kommen von der Website selbst.

Lena Vogel: Es gibt einen Demo-Ordner nach Kategorien – AI-App-Builder, Entwicklerwerkzeuge, Design und No-Code, Spiele und mehr – und bekannte Namen sind vertreten, etwa Lovable auf Kanal 1, Clips, Shortcut, Atlas, Higgsfield, v0, Claude und andere. Für Gründer gibt es ein Widget, um das eigene Demo auf der eigenen Website einzubetten, und bezahlte Optionen wie Demo Studio, Launch Week oder Featured Partner – alle klar gekennzeichnet, keiner davon kauft den Kanal-Rang.

Felix Hartmann: Und der Gründer stellt selbst die entscheidende Frage in der Diskussion: Funktioniert das "Kanal"-Format für Demos so, wie das "Leaderboard"-Format für Launches funktioniert? Und was würde dich motivieren, dein eigenes Demo einzureichen? Ein Kommentator schlägt vor, Werbespots zu verkaufen und die besten Werbespots aller Zeiten zu streamen – das ist eine Idee, aber eben keine etablierte Praxis. Ob das Format funktioniert, ist wirklich offen.

Lena Vogel: Und jetzt ScreenCursor – und hier gibt es eine echte Verbindung, denn ScreenCursor ist im Grunde ein Werkzeug, mit dem man ein gutes Demo-Video produziert. Der Macher heißt Phoenix und seine Geschichte ist sehr direkt: Jedes gute Produkt-Demo, das er sah, war mit Screen Studio gemacht. Screen Studio ist Mac-only und kostet etwa 108 Dollar pro Jahr. Er ist auf Windows. Also hat er ScreenCursor gebaut.

Felix Hartmann: Was ist es? Eine Chrome-Erweiterung. Du drückst auf Aufnehmen, und die Erweiterung beobachtet, wo dein Cursor hingeht und wo du klickst. Wenn du aufhörst, sind die Zooms schon platziert. Jeder Klick, jedes Ziehen, jeder Tastenanschlag wird zu einer Kamerafahrt – der Zoom kommt einen Beat vor der Aktion, hält stabil und folgt dem Cursor. Du bekommst ein fertiges Video raus, nicht ein Projekt zum Nachbearbeiten.

Lena Vogel: Drei Dinge, die ihm wichtig waren: Es läuft überall, wo Chrome läuft – Windows, Mac, Linux – ohne Installer und ohne Admin-Rechte. Nichts wird hochgeladen, die Aufnahme verlässt den Rechner nie, kein Konto, kein Server, kein Wasserzeichen. Und: 49 Dollar einmalig, nicht 108 Dollar pro Jahr. Für Product Hunt gibt es 50 Prozent Rabatt mit dem Code PRODUCTHUNT, also 24,50 Dollar, für die nächsten sieben Tage.

Felix Hartmann: Und es ist nicht starr: Jeder Zoom kann angepasst werden – timing ändern, tiefer oder flacher, snappy oder sanft, oder komplett löschen. Du kannst auch Hintergründe, Browser-Rahmen und Bildformate wählen, tote Luft rausschneiden und Clips beschleunigen, und exportierst als MP4 bis 1080p in den Downloads-Ordner. Eine Lizenz aktiviert auf bis zu drei eigenen Rechnern.

Lena Vogel: In den Kommentaren gibt es zwei wichtige Punkte. Erstens die technische Frage: Da es eine Chrome-Erweiterung ist und kein nativer App – erfasst es andere Fenster und den ganzen Desktop oder nur das Browser-Tab? Laut der FAQ kann es den ganzen Bildschirm aufnehmen, auch außerhalb des Browsers, aber Chrome zeigt seine eigene Teilen-Leiste, die man nicht abschalten kann. Die Erweiterung wartet deshalb drei Sekunden, damit du sie einklappen kannst.

Lena Vogel: Zweitens gibt der Macher selbst zu: Die Zoom-Effekte funktionieren außerhalb des Browsers noch nicht perfekt, und ein Nutzer fragt nach einem groben Zeitplan für ein Update mit eigenen Fokus-Punkten – weil er eine Mischung aus Browser- und App-Fenstern aufnimmt. Das ist eine echte Einschränkung, die der Hersteller selbst nennt.

Felix Hartmann: Der Macher bittet ausdrücklich um Meldungen, was kaputt geht, besonders von Windows- und Linux-Nutzern, weil er genau dafür gebaut hat und dort am wenigsten Tester hat. Das ist eine ehrliche Selbstauskunft.

Lena Vogel: Und beide zusammen – DemoTV und ScreenCursor – drehen etablierte Formate um. Bei ScreenCursor ist der Clou, dass die Kameraarbeit beim Aufnehmen passiert statt danach. Bei DemoTV ist der Clou, dass das Publikum den Rang bestimmt statt ein Algorithmus oder ein Bezahlmodell. Ob beides funktioniert, ist offen – aber beide Ansätze sind originell.

Felix Hartmann: Und damit sind wir beim letzten kurzen Thema des Tages, einem Design-Ausreißer: SHIUI. Das ist ein UI-Kit im Stil japanischer Hinomaru-Poster. Der Name spielt auf das japanische Wort für Gedicht an, und die Ästhetik ist komplett festgelegt: flaches 2D, saubere 1,5-Pixel-Linien, null Schatten, nur drei Farben.

Lena Vogel: Die drei Farben sind wunderschön benannt: Papier in einem warmen Beige, Sumi in einem dunklen Grau-Schwarz für Linien und Text, und Shu – ein Zinnoberrot – als einziger Akzent, der sparsam eingesetzt wird, für Sonne, Siegel und Signal. Das Kit hat 111 Live-Elemente und 24 Blöcke, und alle sind wirklich interaktiv auf der Website – du kannst Buttons drücken, Karten umdrehen, Chips togglen, Schieberegler ziehen. Und du kannst den Import oder den kompletten Quellcode direkt von der Karte kopieren.

Felix Hartmann: Ein Nutzer in der Community sagt, er mag, wie simpel es wirkt, ohne langweilig zu sein – und dass die kleinen Zinnober-Akzente viel Charakter geben. Das ist genau der Punkt des Kits: strenge Designgrenzen erzeugen Charakter, statt ihn zu ersticken. Buttons haben feste Regeln, etwa: eine Primärtaste pro Ansicht, weil Shu nur einmal schreien darf. Es gibt Hanko-Siegel, Preis-Stempel mit schrägem Zinnober, Zähler mit Kanji – es fühlt sich wie ein Katalog an, nicht wie ein Design-System.

Lena Vogel: Und damit sind wir am Ende der heutigen Runde. Was bleibt hängen? Die heutigen Produkte zeigen eine klare Richtung: KI wird persönlicher und lokaler – Hybrid Compute, Epilude, Resurf, GhostWriter, Kirokune behalten die Daten auf deinem Gerät. SWE-2 arbeitet an der Kostenseite. Visiby und Neopress denken darüber nach, wie man im KI-Zeitalter überhaupt sichtbar bleibt. Und DemoTV und ScreenCursor erfinden neue Formate, um Produkte zu zeigen.

Lena Vogel: Und SHIUI zeigt, dass strenge Designregeln Charakter erzeugen können.

Felix Hartmann: Genau. Und in fast allen Fällen gilt: Das sind Versprechen der Hersteller, nicht getestete Ergebnisse. Die echten Fragen – wie gut sind lokale Modelle wirklich, kann man MCP-Zugriffe feinkörnig steuern, wie funktioniert das in Alltag und Web – die beantworten sich erst in den nächsten Wochen. Danke fürs Zuhören, ich war Felix Hartmann.

Lena Vogel: Und ich war Lena Vogel. Bis zur nächsten Folge – bleibt neugierig und prüft selbst nach, bevor ihr etwas glaubt. Tschüss!

Felix Hartmann: Tschüss!