0921 | Agenten, Apps und ein Autobahn-Konzert

Lena Vogel: Hallo und herzlich willkommen zum täglichen Product-Hunt-Briefing! Ich bin Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und ich Felix Hartmann. Wir haben uns heute wieder durch die letzten 24 Stunden Launches und Diskussionen gewühlt, und dieses Mal ist es eine ziemlich kohärente Runde: Es geht viel um künstliche Intelligenz, die nicht nur antwortet, sondern tatsächlich Arbeit ausführt — Kundenarbeit, Stores, geteilte Projekte. Und dann um die Werkzeuge drumherum: Werkzeuge für Entwickler, Apps für Mac und iOS, eine Notiz-App mit Preisgarantie, japanischer Slang, und am Ende sogar eine Autobahn, die Musik macht.

Lena Vogel: Und wir wählen dabei bewusst aus. Wir schauen nicht auf Ranglisten oder Stimmen, sondern auf die Frage: Welches Produkt hat das klarste Nutzerproblem, eine wirklich unterscheidbare Lösung, konkrete Fähigkeiten, nachvollziehbare Preise, und echte Substanz von den Machern oder in der Community? Und genauso wichtig: Was bleibt offen? Was sind Behauptungen der Macher, was ist belegt? Fangen wir mit der größten Gruppe an: KI als Kollegin.

Felix Hartmann: Genau. Da sind drei Launches, die alle dieselbe Grundfrage stellen: Wie viel Kontrolle behalten Menschen, wenn Agenten ausführen? Das erste ist Mycel, und die Stelle, an der man es einordnen sollte, ist die Aussage des Gründers: Wer Kundenarbeit macht, ist die letzte Instanz vor allem, was rausgeht — jeder Report, jedes Update, jedes Deck. Das begrenzt, wie viele Kunden man tragen kann, und es wird schlimmer, je mehr man wächst.

Lena Vogel: Er nennt drei Auswege und beziffert sie: Einrichten mit 45.000 Dollar plus sechs Wochen Einarbeitung, es abends selbst machen, oder Aufträge ablehnen. Das ist natürlich seine Preiserzählung — Mycel startet bei 299 Dollar im Monat, oder man hostet selbst, kostenlos. Aber die Richtung ist klar: Diese Arbeit kostet heute Zeit oder Geld, und das Tool will sie skalierbar machen.

Felix Hartmann: Die technische Idee ist tatsächlich anders als ein Chat-Fenster. Jeder Auftrag läuft in einer Wegwerf-Sandbox — eine eigene Maschine bootet, macht die Arbeit, wird zerstört. Der Agent hält nie Ihre Zugangsdaten. Und: Nichts erreicht den Kunden ohne Ihre Freigabe.

Lena Vogel: Das interessanteste Detail für mich ist die Korrektur-Schleife. Ein Chat-Fenster vergisst laut dem Gründer, was Sie korrigiert haben, sobald der Tab zu ist. Mycel hält die Entwürfe fest, und wenn Sie vor der Freigabe editieren, werden beide Versionen gespeichert — der Diff ist das, woraus es lernt. Es schreibt außerdem gegen das, was dieser konkrete Kunde letzten Monat bekommen hat, und ein offener Punkt verschwindet nicht zwischen den Lieferungen.

Felix Hartmann: Und es hat Timer, die auf eigener Uhr laufen — fünf sind laut Demo-Beitrag live: nach vergeblichen Rechnungen jagen, stehengebliebene Arbeit wieder aufnehmen, das Business auffindbar halten. Der Gründer sagt selbst: Das startet morgens niemand freiwillig.

Lena Vogel: Wie viel davon verifiziert ist? Nichts. Das sind Behauptungen des Launches. Aber die Community hat genau die richtigen Fragen gestellt. Eine Person, die mehrere Kunden mit sehr unterschiedlichen Reports betreut, fragte: Ändert eine Korrektur bei einem Kunden, wie die anderen entworfen werden? Das ist die zentrale offene Frage — lernt es pro Kunde oder global?

Felix Hartmann: Eine andere fragte sehr praktisch: Wie viel davon stimmt beim ersten Wurf? Wie viel Zeit verbringt man mit Lesen und Reparieren, statt nur abzunicken? Der Gründer hat auf die Details nicht öffentlich geantwortet, soweit wir sehen. Also: Konzept stark, Kontrolle deutlich eingebaut, aber die Lern-Qualität ist unbelegt.

Lena Vogel: Ebenfalls auf Behauptungen basierend, aber in eine ganz andere Richtung: Minicart. Die Zielgruppe sind Macher — Leute, die gehäkelte Tiere machen, Trading Cards sammeln, Sneaker weiterverkaufen. Die kennen ihr Produkt, aber nicht die E-Commerce-Software. Minicart gibt ihnen nicht Werkzeuge, sondern ein KI-Team.

Felix Hartmann: Drei Agenten mit Namen und Zuständigkeiten: Sloane baut — Storefront, Produktfotos aus Bildern, Inventar, Zahlungen. Milo wächst — Rabatte, Social Posts, Kampagnen, veröffentlicht auf Instagram. Logan operiert — Bestellungen, Versand, Entwürfe für Kundensupport. Das Beispiel aus dem Launch: Ein Foto hochladen, sagen „Ich will das für 15 Dollar verkaufen", Sloane macht das Listing und die Produktbilder, dann bittet man Milo um einen Social Post dazu.

Lena Vogel: Der CTO erwähnt eine Details, die man ernst nehmen sollte: Sie haben einen KI-Harness gebaut, der speziell für Commerce ist — die Agenten teilen sich einen Kontext, also Produkte und Geschäftsdaten. Ein Community-Kommentar lobt genau das: Wenn Marketing, Inventar und Support dasselbe Produkt verstehen, spart man Kommunikation.

Felix Hartmann: Zahlen dazu: Über 4.000 Stores sollen bereits gebaut sein, über Handgemachtes, Sammlerstücke, Bekleidung, Dienstleistungen. Auch das ist eine Macher-Angabe, kein unabhängiger Beleg. Und dann ist der Launch-Deal: 1 Dollar pro Monat für die ersten drei Monate mit einem Code.

Lena Vogel: Die Community-Fragen zeigen, wo die Unsicherheit liegt. Eine Person fragte, ob Milo und Logan heute wirklich Ende-zu-Ende ausführen oder hauptsächlich vorschlagen und auf Freigabe warten. Eine andere fragte, wie detailliert der Review-Prozess ist — kann man in jeder Phase genehmigen oder nur am Ende? Und es gab die fast schon klassische Frage: Klingt Logan wie ein Mensch, oder merkt man, dass es ein Bot ist? Diese Fragen blieben offen.

Felix Hartmann: Was Minicart von klassischen Store-Buildern unterscheidet, ist also weniger die Funktion, sondern der Modus: Man redet in natürlicher Sprache, prüft die Arbeit, und weiter. Wie weit die Autonomie reicht, ist genau die Grenze, die noch unklar ist — und damit sind wir bei der Verbindung zu allen dreien.

Lena Vogel: Denn das dritte Produkt dreht die Perspektive um: Epismo OS. Der Gründer beschreibt sein Problem so: Er war der Mühlstein zwischen KI-Tools. Man startet in ChatGPT, arbeitet weiter in Claude, beendet in Cursor, gibt an ein Teammitglied weiter. Der Entwurf wandert, aber die Entscheidungen dahinter nicht.

Felix Hartmann: Und er hat dafür ein sehr ehrliches Eigenbeispiel. Beim Vorbereiten dieses Launches, bevor sie Epismo nutzten, hatten sie intern entschieden, nicht zu behaupten, dass Epismo jedes Gespräch automatisch mitschneidet. Ein Textentwurf wanderte von einer KI zur nächsten, die Entscheidung reiste nicht mit — und die nächste Version behauptete genau das Falsche. Nichts war falsch am Modell. Sie hatten Text kopiert, nicht die Arbeit drumherum.

Lena Vogel: Die Lösung nennt er einen Case: der aktuelle Stand, die Entscheidungen dahinter, Reviews, der nächste Schritt — alles an einem Ort, außerhalb eines Chats. Er positioniert es so: Ein geteiltes Dokument hält einen Entwurf, ein Task-Tracker hält einen Verantwortlichen, ein Chat hält eine Session — Epismo hält den aktiven Zustand der Arbeit.

Felix Hartmann: Dazu gibt es Auto Review: Epismo liest ein gespeichertes Ergebnis, schreibt, was noch geprüft werden muss, und die nächste Runde in Cursor, Claude oder ChatGPT startet von diesen Notizen. Das Original bleibt unverändert. Ihr eigener Launch-Lauf ist öffentlich einsehbar, das ist zumindest die Art von Substanz, die man zeigen kann.

Lena Vogel: Der Ablauf ist bewusst erst Arbeit, dann Muster: speichern, übergeben, entdecken, was funktioniert hat, und das als Playbook behalten — etwa ein Enterprise-Renewal-Playbook mit Schritten, Skills, MCPs und einer Approval-Instanz. Eine Community-Frage war aber spitze: Das sei der siebte Launch auf Product Hunt — was genau hat sich seit der letzten Runde im Produkt geändert, abgesehen vom aufpolierten Pitch? Darauf gibt es in den Quellen keine öffentliche Antwort.

Felix Hartmann: Also, Zwischenfazit zu dieser Runde: Mycel regelt die Ausführung mit Sandbox und Freigabe, Minicart verteilt Ausführung auf ein Team aus Agenten, Epismo sorgt dafür, dass der Zustand der Arbeit nicht an einem Tool-Standort kleben bleibt. Allen dreien gemeinsam: Der Mensch behält die letzte Instanz — Freigabe bei Mycel, Review bei Minicart, Cases bei Epismo. Und bei allen dreien ist die Kernfrage offen: Wie gut funktioniert das in der Praxis, über Wochen, mit echten Kunden?

Lena Vogel: Und damit sind wir mitten im Thema Kunden finden — denn das ist die Voraussetzung für die ganze Kundenarbeit. ManyPI geht es direkt an: Der Gründer Ole formuliert es fast frech — „Sie brauchen mehr Kunden. Das können wir beheben.

Lena Vogel: " Der Ablauf: Man beschreibt den Idealkunden in einem Satz, ManyPI findet passende Firmen und die Menschen, die unterschreiben, im Live-Web, verifiziert jede E-Mail-Adresse vor dem Versand, um Bounces und gebrannte Domains zu vermeiden, und startet dann mehrstufige Kampagnen aus eigenen Inboxes mit Warmup.

Felix Hartmann: Es ist ein Paket: CRM und Pipeline, ein gemeinsames Postfach für Antworten, der KI-Agent, Scraper und Analyse, alles in einem Abo. Plus ein MCP-Server, der jetzt live ist — man kann Claude oder ChatGPT nach Leads fragen, und die Liste landet in der Tabelle, nicht im Chat-Transkript. Der Kontakt dazu kommt in der Community tatsächlich vor: Ein Nutzer fragte, ob man Kampagnen auch über den MCP starten kann oder nur in der App.

Lena Vogel: Morsa Signals richtet sich enger — an Gründer und GTM-Teams von Entwickler-Tools. Das Problem, das sie beschreiben: Starke Produkte erreichen die falschen Leute, erklären ihre Relevanz schlecht und bleiben für Suche und KI-Systeme unsichtbar. Vier Workflows: Kontakt-Suche, First Users, AI-Visibility-Audit und Wettbewerbs-Beobachtung.

Felix Hartmann: Das Konkreteste ist die Kontakt-Suche: Man pastet eine Produktbeschreibung, daraus werden eigene Suchwinkel gebaut, dann durchsuchen sie GitHub und andere öffentliche Quellen nach Entwicklern, die genau diesen Schmerz zeigen — ein offenes Issue, ein handgeschriebenes Skript als Workaround, ein Fork, der eine Lücke patcht. Jeder Kontakt kommt mit dem konkreten Grund, warum er passt, plus einem personalisierten Einstiegssatz.

Lena Vogel: Das ist der eigentliche Unterschied zu anderen Tools, soweit man es aus dem Launch ableiten kann: Die meisten GitHub-Tools flaggen, dass etwas passiert ist. Morsa sagt, warum es zählt und was man sagen soll. Und alles startet vom echten Produkt, statt eine generische Datenbank auszuwerfen.

Felix Hartmann: Der AI-Visibility-Audit ist auch interessant: Er prüft, ob ChatGPT, Perplexity, Claude oder Google AI Overviews genug Kontext haben, um das Tool in der richtigen Situation einzuordnen und zu empfehlen — mit einem Score, Lücken wie schwache Kategorie-Signale oder fehlendem Vergleichskontext, und einem Prompt zum Weiterarbeiten. Der Wettbewerbs-Teil gibt einen ersten kostenlosen Überblick, das volle Briefing kommt per E-Mail.

Lena Vogel: Ein Community-Mitglied lobte den Visibility-Score explizit als nützlich und nötig. Aber die kritische Frage betraf beide Produkte zugleich: Wie stellen sie sicher, dass die Kontakte relevant und aktuell bleiben? Ein Kommentar fragte genau das bei Morsa, und ein anderer bei ManyPI — ob Leads roh im Web gesucht werden oder über Partner wie Apollo, und wie Aktualität und Verifizierung gesichert werden. Das bleibt die zentrale offene Frage für die ganze Kategorie: Kontakt-Daten altern.

Felix Hartmann: Lass uns dazu noch ein Wort zur Einordnung sagen, weil uns ein Satz dazu wichtig ist: Was wir da gehört haben, sind Funktionsversprechen und Herangehensweisen. Dass die Opener generisch klingen und die Treffer gut sind, kann man erst mit echten Produkten prüfen. ManyPI ist übrigens in Deutschland gemacht, was für europäische Nutzer bei DSGVO-Fragen ein Startpunkt sein kann — das ist aber unser Einordnungsversuch, keine Aussage des Launches.

Lena Vogel: Und für die Entwickler-Tool-Builder selbst gibt es in dieser Runde auch Infrastruktur-Zutaten. Zwei Produkte, die beide eines tun: Sie bauen das Fundament, auf dem Agenten zuverlässig laufen. Das erste ist Answers by Context.dev — und die Idee ist schön reduziert: Web-Recherche als ein einziger API-Aufruf.

Felix Hartmann: Man gibt eine Aufgabe plus ein Beispiel der JSON-Struktur, die man zurückwill. Answers sucht Quellen, liest relevante Seiten, und liefert strukturierte Daten mit Quellen-URLs. Beispiele aus dem Launch: „Finde die Preispläne dieses Unternehmens und was enthalten ist", „Unterstützt das Produkt Self-Hosting?", „Vergleiche diese drei Tools bei Preisen und Integrationen."

Lena Vogel: Es gibt zwei Modi: Fast für fokussierte Lookups, Ultra für tiefere Recherche. Der Gründer Yahia erklärt die Motivation so: Aus einer einfachen Frage wird sonst ein ganzes Engineering-Projekt — die richtigen Seiten finden, scrapen, ins Modell füttern, den Output in etwas verwandeln, das der Code nutzen kann.

Lena Vogel: Ein Community-Nutzer meldet, er habe es in seinen Agenten-Loop für Produktrecherche und Outreach integriert und sei mit der Output-Qualität zufrieden — das ist die persönliche Erfahrung eines Einzelnen, kein Messwert.

Felix Hartmann: Damit bauen sie genau die Schicht, die wir vorhin bei Mycel und Minicart gesehen haben: Agenten brauchen verlässliche, strukturierte Rohdaten. Und die zweite Zutat ist Termphin — ein SSH-Client fürs Handy, der Sessions überlebt, die normalerweise sterben.

Lena Vogel: Der Macher hat es aus eigenem Frust gebaut: Ein lang laufender Job, eine Editor-Session oder ein KI-Coding-Agent starb, sobald er den Bildschirm sperrte oder von WLAN auf Mobilfunk wechselte. Die übliche Lösung wäre tmux — aber das heißt, es auf jedem Server installieren und konfigurieren. Also hat er einen kleinen Rust-Helfer geschrieben, der die Shell auf dem Server offen hält.

Felix Hartmann: Termphin lädt den Agenten über SSH hoch, ein Foreground-Service hält die Verbindung warm, damit das System die App nicht einfriert. Wenn die Verbindung wirklich abbricht, reattachet man und ist wieder auf demselben Bildschirm. Das Terminal ist nativ gezeichnet, nicht in einem Web-View — htop, vim und volle TUIs mit Diffs, Spinnern und Fortschrittsbalken zeichnen sauber, ohne kaputte Box-Zeichen.

Lena Vogel: Ein Community-Mitglied hat die spannendste Nachfrage gestellt: Der „Agent hält die Shell offen"-Teil ist der interessante Unterschied zu einem mosh-artigen Client — muss man den selbst auf dem Server installieren, oder pusht Termphin ihn automatisch beim ersten Connect? Antwort aus dem Launch: Die App lädt ihn selbst hoch, keine Konfiguration nötig.

Felix Hartmann: Nochmal die Offenheit dazu: iOS und Desktop sind laut dem Gründer in Arbeit, aber ohne Termin. Und noch ein Detail zur Sicherheit, das wichtig ist: Die Server-Helfer und der Terminal-Renderer sind als öffentliche Repositories lesbar, Keys bleiben verschlüsselt auf dem Gerät hinter PIN oder Fingerabdruck, und die App prüft den Server-Fingerprint bei jeder Verbindung.

Lena Vogel: Was Termphin besonders für Coding-Agenten stark macht: Man startet Claude Code, Codex oder OpenCode auf dem Server, und der lange Lauf läuft weiter, während man unterwegs ist — und die SFTP-Funktion heißt, man kann eine Datei vom Handy auf den Server legen, und der Pfad landet im Prompt, bereit für den Agenten. Termphin ist kostenlos, ohne Werbung und ohne In-App-Käufe.

Felix Hartmann: Also, das Bild der letzten Runde: Context.dev macht Recherche zu Infrastruktur, Termphin macht dauerhafte Sessions zu Infrastruktur — beides Stücke, aus denen man Agenten-Workflows bauen kann, wie die, über die wir am Anfang gesprochen haben. Bleiben wir bei Infrastruktur, aber wechseln die Plattform: Mac und iOS, und was Einzelgänger da wieder aufbauen, was Apple gestrichen oder nie richtig gelöst hat.

Lena Vogel: Das erste ist fast schon lächerlich konkret: SmartPause. Das Problem kennt jeder Mac-Nutzer: Die Play-/Pause-Taste geht an das, was macOS als „Now Playing" in Erinnerung hat — oft veraltet, manchmal gar nichts. Man schaut YouTube, drückt die Taste, das Video läuft weiter und Apple Music öffnet sich.

Felix Hartmann: SmartPause fängt die Taste ab und fragt bei jedem Druck Core Audio, welcher Prozess gerade tatsächlich Ton ausgibt, und schickt den Befehl dorthin. Wenn zwei Apps gleichzeitig spielen: Ein Druck wechselt — die spielende App pausiert, die andere startet. Doppeldruck spielt oder pausiert die ausgewählte App, und ein kleines Widget zeigt, was der nächste Druck tun wird.

Lena Vogel: Details, die Vertrauen schaffen: Es ist freie Software, MIT-Lizenz, kein Analytics, keine Accounts, geschrieben in Swift, nur eine Berechtigung — Accessibility, um die Medientasten zu hören. Keine Mikrofon- oder Screen-Recording-Berechtigung. Die Audio-Erkennung nutzt die öffentliche Prozessliste von Core Audio und läuft nur, wenn man eine Taste drückt. Und es ist nie eine tote Taste: Apps ohne Adapter geben die Taste unberührt ans System zurück.

Felix Hartmann: Der Macher, Yasin Özmen, funktioniert mit Spotify, Apple Music, VLC, Chrome, Brave und Safari, ist auf Englisch und Türkisch verfügbar, macOS 14.2 oder neuer, und installierbar per Homebrew. Er finanziert über Spenden die Apple Developer ID, damit die App notarisiert werden kann. Klein, ehrlich, umsonst — und es ist genau die Art von Problem, das Apple selbst fixen könnte, aber nicht tut.

Lena Vogel: Was Apple explizit entfernt hat, ist die Sache bei Launchie. In macOS 26 Tahoe ist Launchpad rausgeflogen, und in macOS 27 ist es draußen geblieben. Der Ersatz, die Apps-Ansicht in Spotlight, sortiert alles für dich und erlaubt keine Ordner. Nick, der Macher, hat Launchpad vermisst — sein Grid, das er selbst angelegt hatte, mit Ordnern, die er ohne Lesen fand.

Felix Hartmann: Launchie bringt das zurück und fügt hinzu: eigenes Layout per Drag-and-Drop, unbegrenzte Ordner, und Spaces — separate App-Seiten für Arbeit, Spiele oder Design, umschaltbar mit einer Wisch-Geste. Dazu Sofortsuche und Quick Access für aktuelle und häufig genutzte Apps. Kostenlos zu nutzen, die Pro-Version ist ein Einmalkauf, kein Abo, mit Extras wie dem eigenen Wallpaper, unscharf hinter dem Grid, Hot Corners, versteckten Apps und einer Pinch-Geste.

Lena Vogel: Hier haben wir tatsächlich Community-Substanz: 4,6 von 5 Sternen aus 141 Ratings im Mac App Store, erwähnt bei iDownloadBlog als bester Launchpad-Ersatz für Tahoe. Und die Reviews machen eines deutlich: Nutzer sagen, es sei besser als das alte Launchpad, mit Sortier-Werkzeugen und Verstecken von Apps, die es vorher nie gab. Und: Viele neue Features seit dem 2025er-Launch kamen direkt von Nutzeranfragen — fragt also ruhig, was noch fehlt.

Felix Hartmann: Dritte App in der Kategorie, und das ist eine, die man kaum vermuten würde: Scrapboard Cloud 4. Das ist im Kern ein digitaler Kühlschrank mit Korken — das Gefühl, Dinge an die Familienkühlschranktür zu pinnen, auf iPhone und iPad, synchronisiert mit Scrapboard 4 für den Mac über iCloud und CloudKit.

Lena Vogel: Man kann mehrere Projekte anlegen, jedes mit mehrseitigen virtuellen Boards, Push und Fetch zwischen den Geräten, und es gibt Push-Benachrichtigungen, wenn Änderungen vom Mac oder einem anderen Gerät reinkommen. Sechs Ebenentypen: Text mit voller Typografie-Kontrolle, Bilder, SF Symbols, Termine mit Countdowns und Erinnerungen, eingebettetes Web über URL, und Landkarten mit GPS-Koordinaten oder Landmarks-Suche.

Felix Hartmann: Es ist die App von Tomoyuki Okawa, Teil einer 12 Jahre alten Serie, kostenlos, und laut App-Store-Angabe werden keine Daten gesammelt. Ein früheres Problem — man sah die Projektliste ohne Internetverbindung nicht — ist in 4.0.4 gefixt. Es ist ein nettes kleines Werkzeug, aber es zeigt dasselbe Muster: ein Solo-Entwickler baut etwas, das große Plattform-Anbieter nicht anfassen.

Lena Vogel: Genau, und dieses Muster — Vertrauen statt Lock-in — führt uns direkt zum nächsten Thema, das fast ein Ganztagesthema für sich ist: Harbor. Die Positionierung ist ungewöhnlich direkt: Die Evernote-Alternative, die ihren Preis schriftlich zusichert. Der Gründer Spicer von Cloudmanic Labs erzählt die Geschichte: Er hat Evernote über ein Jahrzehnt benutzt — eingescannte Post, Zeugnisse der Kinder, Meeting-Aufnahmen, fünfzehn Jahre Notizen.

Lena Vogel: Dann wurde Evernote verkauft, der Preis hat sich ungefähr verdoppelt, der Gratisplan schrumpfte auf fünfzig Notizen, und die eigenen Daten wieder rauszuholen wurde schwerer.

Felix Hartmann: Er hat dann etwas gemacht, das man selten sieht: Die 500 letzten US-App-Store-Rezensionen von Evernote gezählt und die Auswertung veröffentlicht. Von den negativen nennen 9 % einen Bug, Crash oder Sync-Problem — 54 % handeln vom Preis. Sein Fazit: Das Produkt wurde besser, während das Angebot schlechter wurde. Das ist die Zahl, die Harbor reparieren will.

Lena Vogel: Was Harbor ist: eine private Second-Brain-App — Notizen, eingescannte Dokumente, PDFs, Fotos und Aufnahmen an einem Ort, durchsuchbar. Die Suche liest die Wörter in Fotos und gescannten PDFs, Handschrift inklusive, so dass eine Zwei-Wort-Suche die exakte Seite findet. Aufnahmen werden zu durchsuchbaren Transkripten. Es gibt Web-Clipper, Aufgaben, Vorlagen, Versionshistorie, öffentliche Links, Passkeys.

Felix Hartmann: Die technische Aussage, die springt: Echte native Apps auf Mac, Windows, iPhone, iPad, Android, Web und CLI — kein Electron, offline funktionsfähig. Und Bring-your-own-AI: Kein eingebauter Assistent. Man verbindet das ChatGPT oder Claude, für das man ohnehin schon zahlt, und lässt es die Notizen durchsuchen, hinzufügen und organisieren — über API, CLI und MCP-Server.

Lena Vogel: Und die Preisgarantie in Zahlen: Ein Plan, 8,25 Dollar im Monat oder 99 Dollar jährlich, drei Jahre keine Preiserhöhung, danach maximal 10 % pro Jahr. Und das Versprechen „Nie als Geisel": Wer aufhört zu zahlen, verliert nichts — der Account wird read-only, man kann alles exportieren und löschen. Export gibt es auf jedem Plan, in HTML, Markdown und ENEX, plus offene API.

Felix Hartmann: Aus der Community kam genau das Echo, das man erwartet: Ein Nutzer schrieb, Evernote habe den Export praktisch unmöglich gemacht, und hoffte, dass Harbor das gelöst hat — und genau die One-Step-Evernote-Import-Funktion, mit Notebooks, Tags, Checklisten, Anhängen und Web-Clips, richtet sich an diese Leute.

Lena Vogel: Was bleibt offen? Erstens: Sind Preisgarantien langfristig haltbar? Drei Jahre eingefroren und 10 % Deckelung klingt gut, aber zwanzig Jahre verspricht er nur insofern, als er sagt, die App solle die nächsten zwanzig laufen. Zweitens: Die 54-%-Zahl über Evernote ist als Argument stark, aber natürlich eine selected statistic — Rezensionen auf einer Plattform, übersetzt nicht automatisch in alle Nutzergruppen.

Lena Vogel: Und drittens: Ob die OCR-Suche in der Praxis wirklich bei Handschrift zuverlässig ist, wird im Launch behauptet, aber nicht bewiesen.

Felix Hartmann: Aber die Strategie ist trotzdem bemerkenswert: In einer Zeit, in der alle von Abos und Lock-in leben, setzt ein zwanzig Jahre altes Studio auf schriftliche Zusagen und offenen Export. Das ist dieselbe Philosophie wie bei SmartPause — offene Lizenz, keine Daten — und wie bei Termphin, das Schlüssel-verschlüsselt auf dem Gerät hält.

Lena Vogel: Und nach all diesen Tools, mit all ihren Freigaben, Diffs, Authentifizierungen und Exportversprechen, möchte ich mal den Ton ändern. Am Ende dieser Runde gibt es ein Projekt, das gar nichts verkaufen will: The 101 Plays Itself.

Felix Hartmann: Erzähl es.

Lena Vogel: Jay Judah aus Los Angeles hat eine öffentliche Caltrans-Verkehrskamera auf der US-101 in Studio City genommen und sie im Browser zu einem Instrument gemacht. Die Südrichtung der 101, live, in Echtzeit. Jedes Auto, das die Linie kreuzt, spielt eine Note — die Musik entsteht in deinem Browser, während die Autos vorbeifahren.

Felix Hartmann: Und es ist wirklich Echtzeit? Das kann man prüfen?

Lena Vogel: Der Zeitstempel, der oben ins Bild eingebrannt ist, ist der echte. Wenn du um drei Uhr nachts wiederkommst, hörst du eine fast leere Autobahn. Und die Technik dahinter ist tatsächlich clever: Zehn Sampling-Patches liegen auf der Fahrbahn, je zwei pro Fahrspur, und sie sind keine Rechtecke — jedes ist ein Ausschnitt seiner eigenen Fahrspur, geneigt und schmaler werdend, genau wie die Spur es in der Perspektive tut.

Felix Hartmann: Und wie wird aus dem Auto eine Note?

Lena Vogel: Der Browser liest die Patches fünfzehn Mal pro Sekunde und schaut, ob die Straße aufhört, wie die Straße auszusehen. Das ist ein Auto, das ist eine Note. Und die beiden Patches pro Spur funktionieren als echte Geschwindigkeitsfalle — 13,4 Meter lang. Aus der Zeit, die ein Auto braucht, um beide zu passieren, ergibt sich die Geschwindigkeit; aus der Dauer über einen Patch die Länge, und daran unterscheidet die Seite einen Lkw von einem Auto und gibt ihm eine andere Stimme.

Felix Hartmann: Und das läuft komplett im Browser? Kein Server?

Lena Vogel: Kein Server, keine Samples, keine Aufnahmen — Detektion und Synthese laufen lokal. Wenn die Kameras offline sind, und es gab einen Moment, in dem Caltrans' ganzes Videonetz unerreichbar war, gibt es als Ersatz drei aufgezeichnete Minuten derselben Autobahn. Die Spurgeometrie wurde übrigens offline aus einer früheren Aufnahme derselben Kamera berechnet.

Felix Hartmann: Wie ist es angekommen?

Lena Vogel: Kottke.org hat es als musikalisches Instrument vorgestellt, The Drive nannte es „strangely beautiful", NBC4 Los Angeles hat einen 37-Sekunden-Segment gemacht, in dem es genau da verortet wurde, wo es hingehört: eine lokale Freeway, eine öffentliche Kamera, echter Verkehr, der die Partitur komponiert. In der Community hieß es: Musik ist überall — man muss nur wissen, wie man hört.

Felix Hartmann: Und ich finde, das ist tatsächlich ein schöner Bogen, um die ganze Runde abzuschließen. Wir haben heute gesehen, wie KI anfängt, Arbeit auszuführen — bei Mycel mit Sandbox und Freigabe, bei Minicart als drei-Agenten-Team, bei Epismo als geteilter Zustand über Tools hinweg. Wir haben gesehen, wie Kunden gefunden werden — bei ManyPI und Morsa Signals, mit offenen Fragen zu Aktualität. Wir haben Werkzeuge gesehen, auf denen Agenten laufen — Answers und Termphin.

Felix Hartmann: Und wir haben gesehen, wie Einzelentwickler Lücken füllen, die Plattform-Riesen lassen — SmartPause, Launchie, Scrapboard. Und eine Notiz-App, die ihren Preis schriftlich verspricht.

Lena Vogel: Und die echte Frage, die hinter all dem liegt, bleibt dieselbe: Wie viel Kontrolle behalten Menschen, wenn Maschinen ausführen? Bei Mycel liegt die Antwort klar beim Menschen mit der Freigabe. Bei Minicart ist die Antwort noch offen. Bei Epismo ist es der Case, den man inspizieren kann. Und vielleicht ist die Autobahn, die einfach Musik macht, die ehrlichste Form davon: keine Kontrolle, keine Ausführung — nur zuhören.

Felix Hartmann: Das war's von uns für heute. Danke, dass du dabei warst, und bis morgen zum nächsten Briefing.

Lena Vogel: Bis dann!