0819 | Finch, Hubble, Deepmark und Salem Robotics: Neues aus Gesundheit und Technik

Lena Vogel: Hallo und willkommen bei Product Hunt täglich auf Bri Radio. Ich bin Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und ich bin Felix Hartmann. Heute erwarten uns wieder spannende Neuheiten – von einem Gesundheits-Begleiter über einen Dienst, der sich als Schicht für Gesundheitsdaten versteht, bis hin zu einem cleveren Bookmark-Tool.

Lena Vogel: Dazu gibt es unter anderem eine App, die deine eigenen Fotos durchsuchbar macht, Tools für den Mac, die Coding-Agenten im Blick behalten, und ein Entscheidungsjournal für iPhone und iPad.

Felix Hartmann: Und auch in der Robotik ist einiges los, plus eine intelligente Chrome-Erweiterung für alle, die beim Lesen schnell scrollen. Genug der Vorschau – legen wir los.

Lena Vogel: Auf Product Hunt ist ein neuer Start aufgefallen, der mir wirklich aus dem Herzen spricht: Finch. Das ist ein laut Hersteller für Patientinnen und Patienten gedachter Gesundheits-Begleiter, der die eigenen Gesundheitsdaten und Tests an einem einzigen Ort bündeln soll. Gebaut sei er für alle – etwa werdende Eltern oder Menschen, die sich im Gesundheitssystem zurechtfinden müssen. Allein eine Schwangerschaft umfasse mindestens zwölf Termine, Dutzende Testergebnisse und ein neues Vokabular, die von verschiedenen Anbietern in verschiedenen Formaten kommen. Finch verspricht, alles in einer klaren Ansicht zusammenzuführen, das bei Terminen Gesagte zu transkribieren und klinische Sprache in einfaches Englisch zu übersetzen. Es gibt eine kostenlose Stufe, Finch+ kostet 99 US-Dollar pro Jahr. Mitgründer Isaac beschreibt das Produkt als drei Dinge: medizinische Unterlagen an einem Ort zusammenführen, festhalten, was bei Terminen tatsächlich gesagt wird, und beides in verständlicher Sprache erklären. Er habe fast Medizin studiert, dann aber Software gebaut; beide Gründer wuchsen außerhalb des US-Systems auf. Das Team besteht aus zwei Personen, ist pre-seed finanziert und startet mit diesem ersten öffentlichen Launch. Isaac bat gezielt um ehrliches Feedback von werdenden Eltern, frischgebackenen Eltern und Menschen, die auf der falschen Seite eines medizinischen Aktenschranks gelandet sind. In der Community wurde gefragt, was die größte Herausforderung sei, Patienten zum Vertrauen in Finch zu bewegen.

Felix Hartmann: Genau dafür soll Finch da sein. Das Launch-Material nennt ein Beispiel: allein eine Schwangerschaft umfasst mindestens zwölf Termine, Dutzende Testergebnisse und ein ganz neues Vokabular. Finch verspricht, das alles in einer klaren Ansicht zusammenzuführen, das bei Terminen Gesagte zu transkribieren und klinische Sprache in verständliches Englisch zu übersetzen.

Lena Vogel: Es gibt eine kostenlose Stufe, und die Plus-Version kostet 99 Dollar im Jahr. Mitgründer Isaac beschreibt das Produkt als drei Dinge: medizinische Unterlagen zusammenführen, festhalten, was bei Terminen wirklich gesagt wird, und beides in einfacher Sprache erklären. Er habe beinahe Medizin studiert, dann aber Software gebaut – und beide Gründer sind außerhalb des US-Gesundheitssystems aufgewachsen.

Felix Hartmann: Das Team besteht übrigens aus genau zwei Personen, ist pre-seed finanziert und startet jetzt mit dem ersten öffentlichen Launch. Isaac bittet gezielt um ehrliches Feedback von werdenden Eltern, frischgebackenen Eltern und allen, die schon mal auf der falschen Seite eines medizinischen Aktenschranks gelandet sind. In der Community wurde prompt gefragt, was die größte Hürde sei, Patienten überhaupt Vertrauen in Finch zu fassen – ein Thema, das man bei Gesundheits-Apps nicht unterschätzen sollte.

Lena Vogel: Ein weiterer Anlauf aus dem Gesundheitswesen geht einen ganz anderen Weg: Hubble, ein Dienst, der sich laut Website als Unterlagen-Ebene für das Gesundheitswesen bezeichnet und von Y Combinator unterstützt wird. Ausgangspunkt der Gründer: Medizinische Unterlagen lägen weiterhin hinter Faxleitungen, Telefonmenüs und Portalen, deren Zugangsdaten niemand kenne. Nach einmaliger Identitätsprüfung soll Hubble die Unterlagen einer Patientin oder eines Patienten aus verschiedenen Behandlungsorten zusammenstellen und über eine einzige API an KI-Agenten liefern. Laut Mitgründerin Prabha Dublish lieferten die meisten APIs nur den Portal-Ausschnitt statt der vollständigen Akte; Teams müssten sonst monatelang einzelne Anbindungen bauen, auf Fax und manuelle Portal-Logins zurückfallen oder das Problem den Patienten überlassen. Hubble verbindet sich mit EHRs und HIEs; wenn eine API leer zurückkomme, übernehmen Browser-Agenten Eingaben über Provider-Portale, und Sprach-Agenten rufen im Namen der Patienten Abteilungen für Unterlagen an. Jede Anfrage laufe über das individuelle Recht der Patienten auf Akteneinsicht; sie könnten jede Quelle prüfen und den Zugriff jederzeit widerrufen. Dublish zufolge steht das Team hinter den KI-Agenten von Grow Therapy und Amazon One Medical, die von Millionen Patienten genutzt würden. Als Product-Hunt-exklusiv werden sieben Tage kostenlos genannt. Mitgründer Aaron Leon war nach eigenen Angaben Tech Lead bei Amazon One Medical und startete dort den ersten Produktions-KI-Agenten.

Felix Hartmann: Hubble will das auflösen. Nach einer einmaligen Identitätsprüfung sollen die Unterlagen einer Patientin aus verschiedenen Behandlungsorten zusammengestellt und über eine einzige API an KI-Agenten geliefert werden. Mitgründerin Prabha Dublish sagt, die meisten APIs lieferten nur einen Ausschnitt aus dem Portal statt der vollständigen Akte. Teams müssten sonst monatelang einzelne Anbindungen bauen oder auf Fax und manuelle Portal-Logins zurückfallen.

Lena Vogel: Und wenn eine API leer zurückkommt, übernehmen Browser-Agenten die Eingaben über die Provider-Portale, und Sprach-Agenten rufen im Namen der Patienten die Unterlagen-Abteilungen an. Wichtig: Jede Anfrage läuft über das individuelle Recht der Patienten auf Akteneinsicht – sie können jede Quelle prüfen und den Zugriff jederzeit widerrufen.

Felix Hartmann: Dublish sagt, das Team stehe hinter den KI-Agenten von Grow Therapy und Amazon One Medical, die von Millionen Patienten genutzt werden. Mitgründer Aaron Leon war nach eigenen Angaben Tech Lead bei Amazon One Medical und startete dort den ersten Produktions-KI-Agenten. Als Product-Hunt-exklusiv gibt es sieben Tage kostenlos – man meldet sich über den Beitrag oder direkt per E-Mail. Hubbles Ansatz: einmal eine Kontextschicht bauen, damit Bauende nicht immer wieder bei null anfangen.

Lena Vogel: Gegen das klassische Lesezeichen-Dilemma gibt es Deepmark: Es macht Gespeichertes nicht nach Titel, sondern nach Inhalt durchsuchbar. Die Chrome-Erweiterung importiert die komplette Lesezeichen-Sammlung samt Ordnern und kann zusätzlich X-Bookmarks, Instagram-Saves sowie YouTube Watch Later und Liked synchronisieren. Laut Hersteller laufen diese Social-Syncs im eigenen Browser des Nutzers über die jeweiligen Endpunkte des Dienstes; die Erweiterung sehe nie ein Passwort, und alle Quellen außer den Browser-Lesezeichen seien abgeschaltet, bis man sie aktiviert. Deepmark liest jede gespeicherte Seite, transkribiert Videos und Reels, beschreibt und OCRt Frames, erstellt Screenshots sowie KI-Zusammenfassungen und Tags – dadurch soll eine Suche wie das Reel mit dem One-Pan-Pasta-Trick funktionieren, auch wenn der Inhalt das Wort Pasta nicht enthält. Ein gespeichertes Reel soll in etwa 90 Sekunden durchsuchbar sein, die Suche über eine Bibliothek mit 10.000 Einträgen in unter 100 Millisekunden antworten. Die Top-5-Trefferquote bei vagen Erinnerungsfragen gibt der Hersteller mit 89 Prozent an. Durchsuchbar sind laut Website rund 99 Sprachen, auch sprachübergreifend. Preise: zehn US-Dollar monatlich oder 84 US-Dollar pro Jahr. Einen Testzeitraum gibt es nicht, aber eine durchsuchbare Demo-Bibliothek.

Felix Hartmann: Die Erweiterung sehe nie ein Passwort, und alle Quellen außer den Browser-Lesezeichen bleiben erst mal abgeschaltet, bis man sie aktiviert. Deepmark liest jede gespeicherte Seite, transkribiert Videos und Reels, beschreibt und liest die Einzelbilder, und erstellt Screenshots samt KI-Zusammenfassungen und Tags. Das Ziel: eine Suche wie „das Reel mit dem One-Pan-Pasta-Trick“, selbst wenn das Wort Pasta gar nicht im Inhalt vorkommt.

Lena Vogel: Das klingt beeindruckend schnell: Ein gespeichertes Reel soll in etwa 90 Sekunden durchsuchbar sein, und die Suche über eine Bibliothek mit zehntausend Einträgen soll in unter 100 Millisekunden antworten. Bei vagen Erinnerungsfragen gibt der Hersteller eine Top-5-Trefferquote von 89 Prozent an. Durchsuchbar sind laut Website rund 99 Sprachen, auch sprachübergreifend.

Felix Hartmann: Preislich: zehn Dollar im Monat oder 84 Dollar im Jahr. Einen Testzeitraum gibt es nicht, dafür eine durchsuchbare Demo-Bibliothek. Und wer KI-Clients nutzt, kann Deepmark über einen gehosteten Server mit drei Werkzeugen anbinden – Suche, neueste Saves und vollständige Details –, ohne API-Schlüssel. Praktisch, wenn man Bookmarks nicht nur finden, sondern auch direkt in seine Arbeitsabläufe ziehen will.

Lena Vogel: Sehr persönlich ist dagegen Memoria, eine App von einem Entwickler namens Anas, die als lokale Suchmaschine für die eigene Kamerarolle funktioniert. Sie läuft komplett auf dem Gerät und ist laut Produktbeschreibung zu 100 Prozent offline nutzbar – keine Cloud, kein Konto, keine Abos. Die App durchsucht Fotos, Videos und Screenshots per Text, Sprache, Objekten und Gesichtern. Nach Herstellerangaben transkribiert sie Videos mit lokalen Whisper-Modellen, sodass nach gesprochenen Wörtern gesucht werden kann; eine Deep-OCR-Funktion liest Text in Fotos und Screenshots, und Gesichts- sowie Objekterkennung funktionieren ohne Cloud-Verarbeitung. Die Datenbank wird direkt auf dem Telefon angelegt. Als Motivation nennt Anas, dass er zuvor oft zehn Minuten gescrollt habe, um ein bestimmtes Meme, einen Beleg oder einen Videoclip mit einem bestimmten gesprochenen Wort zu finden. Cloud-Lösungen habe er abgelehnt, weil er seine gesamte persönliche Galerie nicht auf einen Server hochladen wollte, nur um eine vernünftige Suchleiste zu bekommen. Die ersten 250 Medien sind kostenlos testbar; die unbegrenzte Version ist ein einmaliger Kauf und während des Launch-Zeitraums stark rabattiert. Als größte technische Herausforderung nennt der Hersteller den Betrieb der Offline-ML-Modelle, besonders die Verwaltung des Batterieverbrauchs beim lokalen Ausführen von Whisper.

Felix Hartmann: Technisch hübsch: Videos werden mit lokalen Whisper-Modellen transkribiert, sodass man nach gesprochenen Wörtern suchen kann. Eine Deep-OCR-Funktion liest Text in Fotos und Screenshots, und auch Gesichts- und Objekterkennung kommen ohne Cloud-Verarbeitung aus. Die Datenbank landet direkt auf dem Telefon.

Lena Vogel: Die Motivation dahinter kennt vermutlich jeder: Anas sagt, er habe zuvor oft zehn Minuten gescrollt, um ein bestimmtes Meme, einen Beleg oder einen Videoclip mit einem bestimmten gesprochenen Wort zu finden. Cloud-Lösungen hat er abgelehnt, weil er seine gesamte persönliche Galerie nicht auf einen Server hochladen wollte – nur um eine vernünftige Suchleiste zu bekommen. Das finde ich sehr nachvollziehbar.

Felix Hartmann: Die ersten 250 Medien sind kostenlos testbar, die unbegrenzte Version ist ein einmaliger Kauf und während des Launch-Zeitraums stark rabattiert. Als größte technische Herausforderung nennt Anas den Betrieb der Offline-Modelle – besonders die Verwaltung des Batterieverbrauchs beim lokalen Ausführen von Whisper. Eine ehrliche Frage bleibt, wie sich die lokal erstellte Datenbank auf älteren Geräten und bei sehr großen Galerien in der Praxis schlägt. Aber die Idee, seine Erinnerungen komplett bei sich zu behalten und trotzdem durchsuchbar zu haben, ist ziemlich stark.

Lena Vogel: CrewTower läuft in der Notch vom MacBook und zeigt dort live, was deine Coding-Agenten gerade tun. Unterstützt werden laut Produktseite unter anderem Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, Qwen und OpenCode. Fordert ein Agent eine Freigabe an, weil er etwa einen Befehl ausführen oder eine Datei ändern will, erscheint die Anfrage in der Notch mit dem genauen Befehl, der Dateiänderung oder der Frage – und du kannst mit einem Klick genehmigen oder ablehnen, ohne das Terminal zu öffnen. Alle Sitzungen sind gleichzeitig mit Status „arbeitet, wartet, fertig“ sichtbar; ein Klick springt zum passenden Terminal-Tab. Angesprochen sind vor allem Entwickler, die mehrere Agenten parallel laufen lassen und nicht ständig Terminals prüfen wollen. Entwickler Said gibt an, er habe das Tool gebaut, um Zeit und Tokens zu sparen, die verloren gehen, wenn wartende Agenten übersehen werden. Er gibt an, CrewTower eine Woche vor dem Product-Hunt-Launch veröffentlicht zu haben; erste Nutzer seien bereits versorgt, und laufende Updates sowie Feedback hätten das Produkt in einen soliden Zustand gebracht. Geboten werden Sound-Benachrichtigungen, ein Silent-Modus, wechselbare Pixel-Art-Charaktere, Plan-Reviews und die Möglichkeit, direkt aus der Notch zu antworten oder in die Sitzung zu springen. Gefährliche Shell-Befehle werden vor der Freigabe markiert; drei Zustimmungsstufen erlauben einmalige Freigaben, Freigaben für die gesamte Session oder dauerhafte Regeln im Projekt.

Felix Hartmann: Das klingt genau nach dem Problem, das viele Entwickler haben, wenn sie mehrere Agenten parallel laufen lassen und nicht ständig in die Terminals schauen wollen. Alle Sessions sind gleichzeitig sichtbar – mit den Status „arbeitet, wartet, fertig“ – und ein Klick bringt dich direkt zum passenden Terminal-Tab. Gibt's noch mehr als die Notch-Anzeige?

Lena Vogel: Ja, einiges. Es gibt Sound-Benachrichtigungen und einen Silent-Modus, wechselbare Pixel-Art-Charaktere, falls dir das was bringt, Plan-Reviews und die Möglichkeit, direkt aus der Notch zu antworten. Gefährliche Shell-Befehle werden vor der Freigabe markiert. Und wenn ein Agent Aufgaben mit Auswahloptionen stellt, erscheinen die als Buttons. Du kannst außerdem drei Zustimmungsstufen wählen – einmalig, für die ganze Session oder dauerhaft als Regel im Projekt. Ein Ring pro Karte zeigt die Füllung des Kontextfensters, ab 70 Prozent wird's gelb, ab 90 rot.

Felix Hartmann: Der Entwickler Said dahinter erzählt, dass er das gebaut hat, um Zeit und Tokens zu sparen, die verloren gehen, wenn wartende Agenten einfach übersehen werden. Er hat es eine Woche vor dem Launch auf Product Hunt veröffentlicht, erste Nutzer seien schon versorgt, und durch laufende Updates und Feedback sei das Produkt in einem soliden Zustand. Für alle, die mehrere Agenten parallel laufen lassen – das ist genau die Nische.

Felix Hartmann: Shepherd Terminal ist ein neuer, persistenter macOS-Arbeitsbereich, der gezielt für Coding-Agenten gebaut wurde und jetzt in der ersten öffentlichen Beta steckt. Auslöser war ein eigenes Problem des Entwicklers: Bei ihm liefen Codex und Claude über mehrere Terminal-Fenster verteilt, und er verlor den Überblick, welcher Agent gerade arbeitet, auf Eingabe wartet oder fertig ist. Laut Hersteller laufen Codex und Claude nun nebeneinander in Tabs und Panes, auch auf Remote-Maschinen per SSH. Terminal-Sessions bleiben am Leben, wenn die App geschlossen wird, und werden beim Wiederverbinden mit denselben Tabs, Panes und Sessions wiederhergestellt. Ein Echtzeit-Monitor zeigt den Status jedes Agenten. Ein Plugin erlaubt den Agenten, das Workspace selbst zu steuern, also Panes und Tabs anzulegen, Folgeeingaben zu senden und Arbeit zu delegieren. Agenten können außerdem Browser-Reviews öffnen; visuelle Annotationen des Nutzers fließen als strukturiertes Feedback zurück. Beim Fortsetzen einer Session lassen sich Dateien, Diffs und Git-Historie einsehen. Ein lokales Spracherkennungsmodell erlaubt „Vibe-Coding“ per Stimme. Die App läuft auf Apple-Silicon-Macs mit macOS 14 oder neuer; eine iOS-Begleit-App zum Monitoring und zur Steuerung ist angekündigt. Die Community-Reaktionen sind positiv, aber vorsichtig: Ein Kommentator lobt die Session-Persistenz, fragt sich jedoch, ob bei einem SSH-Abbruch mitten in einer Dateischreiboperation der Prozess weiter beobachtet wird oder eine halb geschriebene Datei zurückbleibt.

Lena Vogel: Das klingt nach dem Vertrauten, aber die Persistenz ist das geschenkte Extra. Terminal-Sessions bleiben am Leben, wenn du die App schließt, und werden beim Wiederverbinden mit denselben Tabs, Panes und Sessions wiederhergestellt. Codex und Claude laufen nebeneinander in Tabs und Panes, auch auf entfernten Maschinen per SSH. Und es gibt einen Echtzeit-Monitor, der den Status jedes Agenten anzeigt.

Felix Hartmann: Interessant wird's beim Plugin: Damit können Agenten das Workspace selbst steuern – Panes und Tabs anlegen, Folgeeingaben senden und Arbeit delegieren. Agenten können außerdem Browser-Reviews öffnen, und deine visuellen Annotationen fließen als strukturiertes Feedback zurück. Dazu gibt's ein lokales Spracherkennungsmodell für „Vibe-Coding“ per Stimme. Läuft auf Apple-Silicon-Macs mit macOS 14 oder neuer, eine iOS-Begleit-App ist angekündigt.

Lena Vogel: Die Community reagiert positiv, aber vorsichtig. Ein Kommentator lobt die Session-Persistenz, fragt sich aber, ob bei einem SSH-Abbruch mitten in einer Dateischreiboperation der Prozess weiter beobachtet wird oder ob eine halb geschriebene Datei zurückbleibt. Andere Fragen zielen darauf ab, ob ein Agent in einem Pane die Kontrolle übernimmt, die eigentlich dem Haupt-Workspace vorbehalten sein sollte.

Lena Vogel: Gauge stellt sich auf Product Hunt als eine „AI Visibility Platform & Analytics für GEO“ für Unternehmen vor, deren Tools von Coding-Agents ausgewählt werden sollen. Der zentrale Ansatz ist „Agent Led Growth“: Coding-Agents setzen Produkte zunehmend autonom um, ohne Sales-Gespräch oder Demo. Gauge führt echte Coding-Sessions durch, um zu verbessern, ob und wie gut ein Agent das Tool auswählt und nutzt. Als Kunden werden unter anderem Supabase, Openrouter, Resend, PostHog, Mintlify und Braintrust genannt; jedes Konto sei mit 100 Dollar Gratisguthaben ausgestattet. Die Plattform überwacht laut Hersteller KI-generierte Antworten in ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, CoPilot, AI Mode und AI Overviews auf Markenerwähnungen, analysiert zitierte und weggelassene Inhalte sowie Wettbewerber, generiert Inhalte, die sie auf Website oder CMS veröffentlicht, und misst sie anschließend. Fallstudien auf der Website, die als Selbstauskünfte des Herstellers zu werten sind, berichten etwa, dass PostHog den LLM-vermittelten Traffic um das 41-Fache gesteigert habe und Braintrust von 2,5 auf 45 Prozent Sichtbarkeit gewachsen sei. Community-Kommentare loben die Kampagne mit Aussagen wie: Nutze Gauge nicht, wenn dein Tool nicht in jede Codebase geschrieben werden soll.

Felix Hartmann: Als Kunden werden Namen wie Supabase, Openrouter und Resend genannt, jedes Konto komme mit 100 Dollar Gratisguthaben. Aber wie misst man das? Die Plattform überwacht offenbar KI-generierte Antworten in ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und CoPilot auf Markenerwähnungen, analysiert, was zitiert und was weggelassen wird, schaut aufs Wettbewerbsumfeld – und generiert dann Inhalte, die sie auf deiner Website oder im CMS veröffentlicht und am Ende misst.

Lena Vogel: Die Fallstudien auf der Website sind Selbstauskünfte des Herstellers, das sollte man dazusagen. Aber die Zahlen sind beachtlich: PostHog soll den LLM-vermittelten Traffic um das 41-Fache gesteigert haben, Braintrust von 2,5 auf 45 Prozent Sichtbarkeit, Sanctum von 16,7 auf 47,5 Prozent in sechs Monaten, LedgerUp von 1 auf 17 Prozent in unter vier Wochen.

Felix Hartmann: Die Community-Kampagne findet jedenfalls Anklang. Kommentare wie „Don‘t use Gauge, unless you want your tool to get written into every codebase“ – also sinngemäß: Nutz es nicht, außer du willst, dass dein Tool in jede Codebasis geschrieben wird. Das ist genau der Nerv, den Agent Led Growth gerade trifft: Die Entscheidung, welches Tool genutzt wird, fällt zunehmend durch die Agenten selbst, nicht mehr durch Sales-Gespräche.

Felix Hartmann: Salem Robotics stellt ein Robotik-Softwaresystem für autonome Umfragen, Inspektionen und Manipulationsaufgaben in gefährlichen Industrieanlagen vor. Mitgründer Janak berichtet auf Product Hunt, er habe bei Los Alamos Roboter in kerntechnischen Anlagen eingesetzt und dort beobachtet, dass Strahlungsumfragen noch wie vor Jahrzehnten ablaufen: Techniker laufen mit Handdetektoren und Klemmbrettern Strecken ab und übertragen die Daten später manuell – langsam, teuer, fehleranfällig und riskant. Kunden aus kommerzieller Kernenergie, Öl und Gas sowie Chemieproduktion hätten ähnliche Abläufe bestätigt. Die Plattform basiere laut Anbieter auf veröffentlichter Forschung von Robotik-Promovierten mit zehn Jahren Erfahrung bei Los Alamos. Die Software soll hardware-agnostisch sein und vorhandene Robotersysteme erweitern oder mit einem passenden Roboter ausgeliefert werden. Der Workflow umfasst laut Hersteller drei Schritte ohne Teleoperation: Planen per Zeichnen der Route auf einem Dashboard, Ausführung mit Öffnen von Türen und Umgehen von Personen und Anlagen sowie ein compliance-fähiger Bericht mit Messwerten als Heatmaps und KI-Hinweisen auf Sicherheitsrisiken. Das System sei für eingeschränkte Konnektivität und air-gapped Standorte ausgelegt; Salem Robotics sucht Pilotstandorte.

Lena Vogel: Das ist also langsam, teuer, fehleranfällig – und vor allem riskant, weil Menschen in gefährliche Umgebungen gehen müssen. Kunden aus kommerzieller Kernenergie, Öl und Gas sowie Chemieproduktion hätten ähnliche Abläufe bestätigt. Die Plattform basiere auf veröffentlichter Forschung von Robotik-Promovierten mit zehn Jahren Erfahrung bei Los Alamos.

Felix Hartmann: Was mich überzeugt, ist der Ansatz: Die Software ist hardware-agnostisch, erweitert also vorhandene Robotersysteme oder kommt mit einem passenden Roboter. Und der Workflow braucht keine Teleoperation – du zeichnest die Route einfach auf einem Dashboard auf Telefon oder Computer, der Roboter führt aus, öffnet Türen, weicht Personen und Anlagen aus, verschiebt Hindernisse. Am Ende gibt's einen compliance-fähigen Bericht mit Messwerten als Heatmaps und KI-Hinweisen auf Sicherheitsrisiken.

Lena Vogel: Einsatzgebiete sind Kernenergie-Inspektion, radiologische Umfragen, Korrosion und Temperaturmessung. Das System ist für eingeschränkte Konnektivität und abgeschottete, sogenannte air-gapped Standorte ausgelegt – und jede Messung soll durch Zeitstempel und räumliche Verknüpfung nachvollziehbar sein. Salem Robotics sucht gerade Pilotstandorte, und ehrlich: Da könnte man mit Sicherheitsblick ruhig schlafen, wenn die Strahlungsmessung der Roboter übernimmt statt eines Menschen mit Klemmbrett.

Lena Vogel: Mit Reckon gibt es eine iOS-App, die das eigene Entscheiden ernst nimmt: ein Entscheidungsjournal für iPhone und iPad von Einzelentwickler Roland Leth. Beim Loggen einer Entscheidung hält man fest, was man vorhersagt, warum man das tut, mit welchem Konfidenz-Prozent man rechnet – und wann man das Ergebnis überprüfen will. Zwischen Log und Auflösung halten Check-ins fest, was sich ändert: neue Informationen, markiert als positiv oder negativ, und eine aktualisierte Konfidenz. Bei der Auflösung loggt man das tatsächliche Ergebnis und die eigene Zufriedenheit; 30 bis 60 Tage später fragt die App erneut, ob man die Entscheidung wieder treffen würde. Nach einigen Dutzend aufgelöster Entscheidungen zeigt ein Zuverlässigkeitsdiagramm die Kalibrierung – etwa ob Entscheidungen mit 70 Prozent Konfidenz auch in etwa 70 Prozent der Fälle richtig lagen. Laut Produktseite ist der Kauf einmalig, ohne Abo, ohne Konto und ohne Server-Anbindung; die Daten liegen auf dem Gerät und synchronisieren über das eigene iCloud zwischen iPhone und iPad. Der Entwickler begründet das Tool damit, dass Notiz-Apps festhalten, was passiert ist, Journale, wie man sich gefühlt hat, aber beides nicht, was man vorhergesagt hat oder wie sicher man vor dem Ergebnis war. Als Zielgruppen nennt er Gründer, Eltern, Planer, Investoren und Menschen, die klares Denken schätzen.

Felix Hartmann: Also nicht nur Notizen, sondern echte Rechenschaft. Was passiert zwischen dem Loggen und der Auflösung?

Lena Vogel: Genau da kommen die Check-ins ins Spiel. Zwischendurch hält man fest, was sich geändert hat: neue Informationen, markiert als positiv oder negativ, und eine aktualisierte Konfidenz. Bei der Auflösung loggt man dann das tatsächliche Ergebnis und die eigene Zufriedenheit. Ungefähr 30 bis 60 Tage später fragt die App noch einmal, ob man diese Entscheidung wieder treffen würde.

Felix Hartmann: Das klingt, als wolle die App einen überliste, damit man nicht zu schnell über sein Urteil hinweggeht.

Lena Vogel: Genau darauf zielt sie ab. Nach einigen Dutzend aufgelöster Entscheidungen zeigt ein Zuverlässigkeitsdiagramm die Kalibrierung — also ob Entscheidungen, bei denen man 70 Prozent Konfidenz angegeben hat, auch in grob 70 Prozent der Fälle richtig lagen.

Felix Hartmann: Und wie ist das Ganze finanziert und datenschutztechnisch aufgestellt?

Lena Vogel: Laut Produktseite ein einmaliger Kauf ohne Abo, kein Konto, keine Server-Anbindung. Die Daten bleiben auf dem Gerät und synchronisieren über das eigene iCloud zwischen iPhone und iPad.

Felix Hartmann: Der Gedanke dahinter ist ja eigentlich schön einfach: Notiz-Apps zeigen, was passiert ist, Journale, wie man sich gefühlt hat — aber nichts davon, was man vorhergesagt hat oder wie sicher man vor dem Ergebnis war. Der Entwickler richtet sich damit an Gründer, Eltern, Planer, Investoren und alle, die klares Denken schätzen, ausdrücklich nicht nur die Forecasting-Community, auch wenn sie es lesen können.

Lena Vogel: Aus der Community kommt der Hinweis, dass die Rechenschaftspflicht besonders Produktmanagern und Führungskräften helfen könnte, weil sie dem Hindsight-Bias vorbeugt. Und der Entwickler sucht ehrliches Feedback — vor allem, ob der Begriff Kalibrierung auch für Menschen funktioniert, die nicht im Forecasting zu Hause sind.

Lena Vogel: Skim Recap ist eine Chrome-Erweiterung von Yui Morii, die schnelles Scrollen ernst nimmt: Sie erkennt, wenn man eine Textstelle schnell überfliegt, schätzt die übersprungene Passage und zeigt direkt neben dem Mauszeiger eine kompakte Zusammenfassung an, erzeugt von Gemma 4 E4B über LiteRT-LM. Alles läuft lokal im Browser; weder Konto noch gehostete LLM-API sind nötig. Als offenen Kompromiss nennt der Entwickler einen einmaligen Modell-Download von 2,97 Gigabyte sowie WebGPU und erhebliche lokale Speicher- und Arbeitsspeicher-Anforderungen. Gedacht ist das Werkzeug für lange Artikel, Dokumentationen, Essays und Recherche-Texte: Gegenüber manuellem Nachlesen oder einer Ganzseiten-Zusammenfassung fasst es nur die tatsächlich überscrollte Passage zusammen, wobei das Modell einmal heruntergeladen und lokal zwischengespeichert wird, statt pro Anfrage eine API zu nutzen. Die Zusammenfassung ist bewusst auf den Inhalt der Passage begrenzt und kann keine Begriffe erklären, die die Seite selbst nicht definiert. Neu in Version 0.4 ist dafür die Feynman-Funktion: Wer ein Wort oder eine Phrase auf der Seite oder in der Karte auswählt, bekommt eine Erklärung, bei der Gemma den Absatz, den nahen Kontext, die nächste Überschrift und den Seitentitel heranzieht – sie läuft aber nur auf ausdrücklichen Befehl, weil solche Erklärungen in einer Weise falsch sein können, wie es Zusammenfassungen nicht können.

Felix Hartmann: Und was steckt dahinter? Klingt nach einem KI-Modell.

Lena Vogel: Ja, die Zusammenfassung wird vom Modell Gemma 4 E4B über LiteRT-LM erzeugt — und zwar komplett lokal im Browser. Weder ein Konto noch eine gehostete LLM-API sind nötig. Dafür muss man einen einmaligen Modell-Download von knapp 3 Gigabyte in Kauf nehmen, dazu WebGPU und ordentlich lokaler Speicher- und Arbeitsspeicher.

Felix Hartmann: Der Vorteil gegenüber einer Ganzseiten-Zusammenfassung liegt auf der Hand: Es wird nur die Passage zusammengefasst, die man tatsächlich überscrollt hat — längere Artikel, Dokumentationen, Essays, Recherche-Texte. Und weil das Modell einmal heruntergeladen und lokal zwischengespeichert wird, läuft jede Anfrage ohne API.

Lena Vogel: Wichtig zu wissen: Die Zusammenfassung ist bewusst nur auf den Inhalt der Passage begrenzt. Begriffe, die die Seite selbst nicht erklärt, kann auch das Tool nicht erklären.

Felix Hartmann: Genau dafür bringt Version 0.4 aber die neue Feynman-Funktion. Man wählt ein Wort oder eine Phrase auf der Seite oder in der Karte aus und drückt Feynman — dann erklärt Gemma den Begriff, wobei es den Absatz, den nahen Kontext, die nächste Überschrift und den Seitentitel heranzieht. Das Wort Argument wird in einem Logik-Artikel also anders behandelt als in einer Funktionssignatur.

Lena Vogel: Der Hersteller betont aber, dass solche Erklärungen in einer Weise falsch sein können, wie es Zusammenfassungen nicht können, weil sie nicht mehr an den Text auf dem Bildschirm gebunden sind. Deshalb laufen sie auch nur auf ausdrücklichen Befehl. Und ebenso neu in 0.4: Zusammenfassungen stoppen an einer sinnvollen Anzahl.

Felix Hartmann: Das war's für heute. Wir hoffen, ihr nehmt etwas Neues mit, das ihr in den Alltag tragen könnt.

Lena Vogel: Genau – bleibt neugierig, und hört euch beim nächsten Mal wieder rein. Macht's gut!