0826 | Agentcard Purchase API: KI-Agenten kaufen online mit einem einzigen API-Aufruf

Lena Vogel: Willkommen zu Product Hunt täglich auf Bri Radio. Ich bin Lena Vogel, und heute schauen wir auf die Neuheiten der Woche – von einer Schnittstelle, über die KI-Agenten selbstständig einkaufen, bis hin zu Werkzeugen fürs agentische Codieren.

Felix Hartmann: Und ich bin Felix Hartmann. Neben dem Purchase API von Agentcard und dem graph-first-Codierwerkzeug Flare erwarten uns unter anderem eine Open-Source-Suche für die Claude-Sitzungshistorie und eine hilfreiche Chrome-Erweiterung mit Nutzungsmesser.

Lena Vogel: Dazu ein nativer macOS-Dateimanager mit dem Namen DockDuck und eine lokale Kamera-Roll-Suchmaschine namens Memoria. Bleibt dran.

Lena Vogel: Agentcard bietet mit seiner Purchase API eine Schnittstelle, mit der KI-Agenten online einkaufen können. Laut Produktbeschreibung genügt ein einziger API-Aufruf mit einer Anweisung wie „Kauf X bei Y“; Agentcard findet das Produkt, führt den Checkout aus und bezahlt mit einer Einmal-Karte. Das soll heute schon bei DoorDash, Amazon und den meisten Shopify- und Stripe-Shops funktionieren, die erste Bestellung ist im kostenlosen Plan kostenlos. Weitere Integrationen nennt die Website mit Good Eggs, Locale und Flügen und kündigt monatlich neue an.

Felix Hartmann: Spannend finde ich die zwei Kartenwege. Entweder teilen Nutzer vorhandene Kredit- und Debitkarten, deren Nummern in einem sicheren Tresor liegen und weder der App noch dem Agenten angezeigt werden. Oder sie stellen neue Agentcards aus, die überall akzeptiert werden, wo Visa akzeptiert wird. Diese Karten sind einmalig oder mehrfach nutzbar, lassen sich mit Ausgabelimits versehen und sind laut Website auf einen Shop und einen Betrag begrenzt.

Lena Vogel: Wer eigene Agentcards ausgibt, erhält ein Prozent jedes Kaufs plus einen selbst gesetzten Aufschlag. Alternativ lassen sich laut Anbieter eigene Browser-Automatisierungen mit Agentcard-Zahlungsdaten abschließen, und das Wallet-Widget soll sich nach Herstellerangaben in weniger als zehn Minuten in eine eigene App einbinden lassen. Insgesamt richtet sich Agentcard an Entwickler und Teams, die Agenten Zahlungen für Nutzer ausführen lassen wollen.

Felix Hartmann: Ninjō AI ist Infrastruktur für KI-Verkaufsagenten, die auf Instagram, WhatsApp und jedem Kanal laufen, auf dem man verkauft, und zwar direkt aus Claude Code heraus. Man erstellt, testet, analysiert und verbessert die Agenten, indem man mit Claude, ChatGPT, Claude Code oder Codex über MCP spricht.

Lena Vogel: Dahinter stecken Vorlagen, die laut Anbieter an mehr als einhundertfünfzig Produktionsagenten validiert wurden, die echtes Umsatzvolumen abgeschlossen haben und den Kunden siebenhundertfünfzigtausend Dollar generiert haben sollen. Dazu kommen versionierte Änderungen mit sofortigem Rollback, Tests mit synthetischen Gesprächen, Follow-ups, Keyword-Trigger und ein eingebautes CRM. Der Einstieg ist laut Anbieter in Minuten gemacht, und man startet kostenlos mit tausend Nachrichten.

Lena Vogel: Agnost AI analysiert die Gespräche zwischen Nutzern und KI-Agenten im Produktionsbetrieb und sucht nach Fehlern, die die eigenen Eval-Tests übersehen. Konkret entdeckt das Tool laut Beschreibung stille Fehler, Verhaltensdrift der Agenten, Halluzinationen, Nutzerfrustration, versteckte Feature-Wünsche und Abwanderungssignale.

Felix Hartmann: Diese Erkenntnisse gruppiert es in wiederkehrende Muster und zeigt die konkreten Nutzer und Gespräche hinter jeder Erkenntnis, woraus sich Eval-Tests und Fixes ableiten lassen. Gerade stille Fehler, die keine Reaktion hervorrufen, würden sonst einfach durch die Qualitätssicherung rutschen.

Felix Hartmann: Auf Product Hunt ist Flare vorgestellt worden, eine Anwendung für agentisches Codieren, die sich selbst als graph-first IDE und interaktive Karte beschreibt. Das Problem, das der Entwickler schildert: Man gibt Claude Code oder Codex eine Aufgabe, kommt zwanzig Minuten später zurück und findet dreißig geänderte Dateien – aber das Chat-Transkript verrät nicht, dass eine Datei von neun anderen importiert wird oder dass genau die ungetestete Änderung die Anwendung zusammenhält. Flare bildet die Codebasis stattdessen als Graphen ab: Jede Datei ist ein Knoten, jeder Import eine Kante, und der Graph aktualisiert sich live, während der Agent Dateien ändert.

Lena Vogel: Unter dem Graphen liegt ein echtes Terminal für claude, codex oder opencode – Flare wrappt den Agenten nicht, proxied ihn nicht und fasst keine Schlüssel an. Jeder Schreibvorgang wird dem Urheber zugeordnet; wenn zwei Agenten dieselbe Datei überschreiben, erscheint das als Kreuzung auf der Karte statt als späterer Merge-Konflikt. Und wenn der Agent etwas umschreibt, das der Rest der App importiert, wird man per Alert einbezogen.

Lena Vogel: Jeder Änderungsschub wird in eine lokale Schatten-History geschnappschottet, die sich pro Datei oder als ganzer Baum per Diff vergleichen und zurücksetzen lässt – ganz ohne Git. Aufgaben holt sich der Agent über ein Board, das per MCP exponiert ist. Flare läuft auf der eigenen Maschine, ohne Konto, ohne Telemetrie, ohne Cloud, unter MIT-Lizenz, nutzbar als Desktop-App oder im Browser. Auf der eigenen Codebasis des Entwicklers zeigte der Graph neunundneunzig Knoten und dreihundertsechsundzwanzig Kanten.

Felix Hartmann: Beim Thema Sitzungsgeschichte bleibt das Projekt session-indexer: ein Open-Source-Werkzeug für semantische Suche in der eigenen Claude-Code-Historie. Es ist projektweise angelegt, nicht als gemeinsamer oder zentraler Speicher – es indiziert JSONL-Transkripte in eine lokale SQLite-Datei, sucht über bge-m3-Embeddings mit Ollama und fällt automatisch auf FTS5-BM25-Volltextsuche zurück. Es hängt an denselben Stop- und SessionStart-Hooks wie session-end: session-end beantwortet die Frage, wo man aufgehört hat, session-indexer die Frage, was man zu X entschieden hat.

Lena Vogel: Das Projekt steht unter Apache 2.0, hat laut Hersteller fünfundsiebzig erfolgreiche Tests und wird per go install installiert – deployen muss man nichts. Voraussetzungen laut README: Go 1.26.6 oder neuer; Ollama mit dem Modell bge-m3, 1024-dimensional und mehrsprachig in Englisch und Ukrainisch, ist optional aber empfohlen; jq wird für die Hooks und für den Abruf-Befehl /recall benötigt.

Lena Vogel: Der Ersteller sagt in der Diskussion, er habe bei lang laufenden Projekten den Überblick verloren, warum frühere Entscheidungen getroffen wurden, und genau für diese Lücke habe er das Werkzeug gebaut. Ein Kommentator nennt dieselbe Lücke und fragt, wie sich das bei einem Monorepo verhält, bei dem Frontend und Backend in getrennten Verzeichnissen liegen: Bleibt die projektweise Indizierung strikt auf das jeweilige Verzeichnis begrenzt, oder gibt es einen Weg zu einem gemeinsamen Index über mehrere verwandte Repos? Diese Frage bleibt offen.

Felix Hartmann: Und dann noch Diet Claude, eine laut Produktseite kostenlose Chrome-Erweiterung mit einem Nutzungsmesser: Eine Soda-Dose leert sich mit der Nutzung der Session und füllt sich wieder, wenn das Limit zurücksetzt. Entwickelt hat sie @surbhi_singla2, die laut Community-Beitrag eine Claude-and-Diet-Coke-Maxinistin ist und das Produkt aus dem eigenen Anwendungsfall heraus gebaut hat; ein Kommentator bezeichnet es am Launch-Tag ausdrücklich noch als Version eins.

Lena Vogel: Laut Herstellerbeschreibung zeigt der Live-Nutzungsmesser, wie viel von der Session verbraucht ist, wie viel Zeit bleibt und wann das Limit zurücksetzt. Diet Claude soll die Token-Nutzung optimieren, indem es Kontext kürzt, Prompts strafft und passende Modelle vorschlägt. Und wenn das Limit erreicht ist, soll es Konversation und Kontext in ein anderes LLM übernehmen, statt von vorn zu beginnen.

Lena Vogel: Aus der Community kommen zugeschriebene Erfahrungen: Ein Kommentator sagt, er baue selbst auf ein lokales Banner, das aber unzuverlässig sei, und wolle Diet Claude ausprobieren. Andere loben das Retro-Pixel-Design, den Dosenöffnungs-ASMR-Sound und die Marke; ein Kommentator merkt an, er habe im Kern dasselbe Produkt schon mehrfach gesehen, Name und Branding seien hier aber am einprägsamsten. Ein Nutzer fragt, ob vor der Nutzung etwas installiert werden muss; ein anderer fragt, ob Diet Claude auch zu einer anderen Claude-Code-Lizenz wechseln kann.

Lena Vogel: Weiter mit einem nativen macOS-Dateimanager: DockDuck kommt unter Heylel Labs vom Solo-Entwickler Martin und ist laut Produktbeschreibung komplett in Swift und AppKit geschrieben, ohne Electron, und öffnet sofort.

Felix Hartmann: Martin nennt DockDuck ausdrücklich einen frühen Launch, den er öffentlich weiterbaut. Den Anlass erklärt er damit, dass Finder sich kaum verändert hat und die Alternativen entweder mächtig, aber veraltet waren – oder eben Electron-Apps mit hohem RAM- und Akkuverbrauch. Genau das griff in den Kommentaren ein Nutzer aus eigener Erfahrung auf: Er habe mehr als eine moderne Finder-Alternative aufgegeben, weil das Scrollen durch Ordner mit einigen tausend Dateien ruckelte, und die „zero Electron“-Ansage sei für einen Dateimanager wichtig.

Lena Vogel: Funktional bietet DockDuck Tabs, Zwei- und Mehrfachfenster, ein angeheftetes Start-Dashboard, Finder-Tags und Farb-Labels, Sofortsuche, Stapelumbenennung, eine Ablage namens Shelf, Ordner-Sync und -Vergleich sowie Server-Anbindung per SFTP, SMB, WebDAV und FTP. Der Hersteller verspricht, dass Dateien den Mac nie verlassen und nie hochgeladen werden.

Felix Hartmann: Voraussetzung ist macOS 14 Sonoma oder neuer, verfügbar als Universal-Build für Apple Silicon und Intel. Preislich gibt es eine vierzehntägige kostenlose Pro-Testversion ohne Kreditkarte; Pro Lifetime kostet 49 Dollar einmalig und enthält alle künftigen Updates, Pro Annual 24,99 Dollar pro Jahr mit manueller Verlängerung ohne Auto-Belastung. Dazu kommen eine vierzehntägige Geld-zurück-Garantie und der Code PRODUCTHUNT21 mit zehn Prozent Rabatt auf beliebige Pläne bis zum 30. September.

Felix Hartmann: Jetzt zu Memoria, einer lokalen Suchmaschine für die eigene Kamera-Rolle, die Entwickler Anas auf Product Hunt vorgestellt hat. Laut Anas transkribiert die On-Device-KI Video-Audio, liest Text in Screenshots und erkennt Gesichter und Objekte – wer ein gesprochenes oder geschriebenes Wort eintippt, soll das passende Medium finden.

Lena Vogel: Den Anlass beschrieb er so: Oft habe er zehn Minuten gescrollt, um ein Meme, einen Beleg oder einen Videoclip mit einem bestimmten gesprochenen Wort zu finden. Seine Abgrenzung: Apple Fotos sei bei der Suche nach Text oder Audio begrenzt, Google Fotos funktioniere, verlange aber ein Monatsabonnement und zwinge zum Hochladen in die Cloud. Memoria verspricht dagegen vollständigen Offline-Betrieb ohne Cloud-Verarbeitung und ohne Kontoerstellung; die Daten sollen das Telefon nie verlassen.

Felix Hartmann: In der Diskussion lobte ein Nutzer genau diese Beleg-Suche als die Suche, an der Apple Fotos scheitere, und nannte den kompletten On-Device-Weg den schwereren Engineering-Pfad. Ein anderer berichtete, am schwersten zu finden seien Screenshots von Text-Chats, und die Video-Audio-Suche würde sein Problem lösen, weil Informationen oft gesprochen statt getippt würden.

Lena Vogel: Die ersten 250 Medien sind kostenlos testbar, die unbegrenzte Version ist ein einmaliger Kauf, der zur Launch-Periode stark rabattiert ist. Offen blieben aus der Diskussion aber mehrere Fragen: wie viel Speicher die lokalen Indizes belegen und ob große Bibliotheken verarbeitet werden können, und ob die Transkriptions- und Gesichtserkennungsmodelle schon mit der App ausgeliefert werden oder erst beim ersten Start nachgeladen werden müssen.

Lena Vogel: Bevor wir uns verabschieden: Agents können mit einem einzigen API-Aufruf einkaufen, und Ninjō bringt Versionierung, Tests und Rollback für KI-Vertriebsagenten.

Felix Hartmann: Genau, das war der Bogen von Kaufen bis Steuern. Wir hören uns beim nächsten Mal wieder!