1027 | Solare Daten, geordnete Agenten und eine Zeitmaschine zum Yıl 1991

Lena Vogel: Herzlich willkommen zurück zum Podcast, ich bin Lena Vogel.

Felix Hartmann: Und ich Felix Hartmann. Schön, dass du wieder dabei bist. Heute schauen wir uns wieder eine Runde neue Tools und Releases an – und das Verbindende ist diesmal eigentlich: alles dreht sich darum, wie Software uns die Kontrolle zurückgibt. Über unsere Daten, unsere Kosten, unsere Agenten, unsere Zeit.

Lena Vogel: Genau. Und wir machen das bewusst so, dass wir nicht einfach eine Liste durchrasen, sondern bei jedem Produkt fragen: Wer ist das für? Was ändert es gegenüber dem, was es schon gibt? Was ist belegbar – und was ist erstmal nur die Behauptung der Macher? Denn die meisten Sachen, über die wir heute reden, sind frühe Releases, und was wir darüber wissen, stammt aus den Beschreibungen der Entwickler selbst.

Felix Hartmann: Und ein paar der Dinge stecken noch in der Alpha. Also: Zuhören ja, aber mit gesundem Misstrauen. Fangen wir bei etwas an, das auf den ersten Blick sehr harmlos wirkt: einem Solar-Dashboard.

Lena Vogel: Helio heißt das. Und die Idee ist simpel, aber für Leute mit einer Photovoltaikanlage eigentlich ziemlich naheliegend. Es ist ein Open-Source-Solar-Dashboard, das die Daten vom Wechselrichter ausliest – und zwar über einen Dienst namens ShineMonitor, der als Schnittstelle zum Zähler bzw. Wechselrichter dient. Das Besondere: Du kannst es selbst hosten, zum Beispiel auf Vercel, es steht unter der MIT-Lizenz, und es braucht keine Datenbank.

Felix Hartmann: Keine Datenbank – das ist für Selbsthoster immer ein schönes Feature, weil es den Wartungsaufwand drastisch reduziert. Kein Backup-Konzept, kein Update-Karussell, kein Server, der nachts um drei abstürzt. Das Ding läuft einfach.

Lena Vogel: Und warum ist das überhaupt wichtig? Weil die großen Hersteller-Apps für Solaranlagen oft geschlossene Portale sind. Deine Produktionsdaten, dein Verbrauch – die liegen bei der Firma, und du schaust durch deren Fenster darauf. Mit Helio gehören die Daten dir. Du entscheidest, wo sie liegen, wer sie sieht.

Felix Hartmann: Das ist Selbstbestimmung über die eigenen Energiedaten, nicht weniger. Und das ist auch der Punkt, der das nächste Thema einleitet – denn dieselbe Grundidee, Transparenz und Kontrolle, gibt es auch im ganz anderen Umfeld: Rechenzentrum, Cloud-Rechnung.

Lena Vogel: CloudKnife. Eine FinOps-Plattform speziell für Azure. Und wer schon mal eine Cloud-Rechnung in der Hand hatte, weiß: Die kann brutal kompliziert sein. Hunderte Dienste, tausende Ressourcen, und irgendwo läuft immer etwas, das Geld verbrennt, das niemand mehr braucht.

Felix Hartmann: Genau dafür ist CloudKnife gedacht. Es übernimmt die Kostenoptimierung für Azure von A bis Z. Der technische Kern ist interessant: ein deterministischer Kern gegen harte Regeln. Also keine Blackbox-KI, die irgendwas empfiehlt, sondern eine regelbasierte Maschine, die nachvollziehbar entscheidet.

Lena Vogel: Und der Ablauf ist ein zweistufiges Modell: Erst kommt die Genehmigung, dann die automatische Ausführung. Du sagst nicht einfach „mach mal billiger", sondern die Plattform schlägt vor – belegt mit Regeln –, du gibst frei, und dann führt es das automatisch aus.

Felix Hartmann: Das ist ein vernünftiges Design, finde ich. Automatisierung ja, aber mit einem menschlichen Gate dazwischen. Gerade bei Kostenthemen, wo ein Fehler teuer werden kann – etwa wenn eine Optimierung eine Produktionsdatenbank lahmlegt – ist so eine Genehmigungsschwelle sinnvoll.

Lena Vogel: Und die Gemeinsamkeit mit Helio ist nicht oberflächlich: Beide machen komplexe Systeme – die eigene PV-Anlage zu Hause, die Azure-Infrastruktur im Rechenzentrum – handhabbar, indem sie die Daten und die Entscheidungen zurück zum Menschen holen. Offen ist bei CloudKnife natürlich: Wie weit reicht die Automatisierung in der Praxis? Die Beschreibung der Macher klingt gut, ob der deterministische Kern in komplexen Azure-Umgebungen wirklich sauber funktioniert, müssen Anwender zeigen.

Felix Hartmann: Und für die Zukunft ist das ein spannendes Feld überhaupt: FinOps wird es langfristig plattformübergreifend geben müssen, nicht nur für Azure. Aber das ist Spekulation, das steht so nicht drin. Bleiben wir bei dem, was da ist. Ich möchte jetzt ins Thema gehen, das heute vermutlich am meisten Substanz hat: Code-Agenten. Denn überall entstehen Agenten – Claude Code, Codex, Grok, OpenCode – und wer mit mehreren arbeitet, hat ein Koordinationsproblem.

Lena Vogel: Genau. Ein Agent läuft und macht Arbeit, zwei machen mehr Arbeit, aber fünf gleichzeitig? Dann weiß niemand mehr, was gerade wo passiert, welcher Agent an welchem Zweig hängt, was schon reviewt wurde. Und heute gibt es gleich mehrere Tools, die dieses Problem aus verschiedenen Richtungen angehen. Fangen wir bei der Basis an: Nachvollziehbarkeit.

Felix Hartmann: AVP. Ein Open-Source-Protokoll zur Versionsverwaltung für Code-Agenten. Und hier ist die Kernidee richtig gut: Jede Änderung, die ein Agent macht, muss auf dem exakten Kopf von main bewiesen werden. Das Ergebnis sind ganz normale Git-Commits.

Lena Vogel: Das heißt, es wird kein paralleles Universum gebaut, kein eigenes Format, keine eigene Historie. Der Agent arbeitet da, wo auch du arbeitest – in Git –, aber es wird nachweisbar, dass seine Änderung wirklich auf dem aktuellen Stand von main basiert. Wenn ein Agent auf einem veralteten Stand loslegt, sieht man das.

Felix Hartmann: Vertrauen durch Nachweis, nicht durch Versprechen. Das ist der Unterschied zu „der Agent hat schon recht". Hier wird die Behauptung „ich habe auf dem richtigen Stand gearbeitet" zu einer überprüfbaren Tatsache.

Lena Vogel: Von der Protokoll-Ebene zu einem konkreten Orchestrierungswerkzeug: ManyAgents. Eine Mac-App, die ein ganzes Team aus Claude-Code- und Codex-Agenten orchestriert. Und die Isolation ist der Schlüssel: Jeder Agent arbeitet in seinem eigenen Git-Worktree. Sie treten sich also nicht auf die Füße.

Felix Hartmann: Git-Worktrees sind dafür genau das richtige Werkzeug – mehrere Arbeitsverzeichnisse auf demselben Repository, jeder Zweig getrennt auscheckbar. Und dann hat ManyAgents noch zwei Details, die zeigen, dass die Macher über den Prozess nachgedacht haben: einen Reviewer-Agenten, der nur Lesezugriff hat, also nichts kaputt machen kann, aber den Code der anderen prüft. Und einen eingebauten Browser, weil Agenten heutzutage ja auch ins Web müssen, etwa um Dokumentation zu checken.

Lena Vogel: Der Read-Only-Reviewer ist ein schönes Kontrollmodell: Der Prüfer kann nichts verändern, er kann nurUrteile fällen. Das nächste Tool auf derselben Idee ist VibeiDE – ein Desktop mit parallelen Task-Queues für Codex, Claude Code und OpenCode. Und hier fallen zwei Design-Entscheidungen auf: Erstens gibt es eine frische Session pro Task. Der Agent startet also ohne Kontext-Ballast vom vorherigen Task.

Felix Hartmann: Das beugt Kontamination vor – ein Agent, der an Task A herumgedoktort hat, schleift seine Annahmen nicht in Task B mit. Und die zweite Entscheidung: Jedes Ergebnis wartet auf die menschliche Review. Nichts fließt automatisch in den Branch. Du bist das Gate.

Lena Vogel: Damit sind wir bei AI Bridge, dem breitesten der Orchestrierungswerkzeuge. Eine Mac-App, die Claude Code, Codex, Grok und OpenCode in echten Terminals laufen lässt – nicht in einer simulierten Oberfläche, sondern in richtigen Terminals, gruppiert nach Verantwortlichkeit.

Felix Hartmann: Echte Terminals – das ist ein Detail, das Praktiker schätzen werden. Agent-Tools sind oft auf die Interaktion mit dem Terminal angewiesen, und wenn du sie in einer künstlichen Umgebung presst, bricht das. Und dann geht AI Bridge noch weiter: Es bindet auch Kubernetes, Datenbanken und Slack mit ein. Also nicht nur „die Agenten schreiben Code", sondern die Agenten arbeiten in der Umgebung, in der der Code leben wird.

Lena Vogel: Und dann gibt es noch das kleine, aber elegante Gegenstück: tabsh. Ein Rust-Demo, MIT-lizenziert, das alle Sessions deiner Code-Agenten als Kanban-Board in einem einzigen Browser-Tab anzeigt. Die Status kommen über Hooks, und alles läuft zu 100 Prozent lokal.

Felix Hartmann: Das ist der Überblick als kleinstes mögliches Werkzeug. Kein großes Interface, keine Orchestrierung – nur: Wo steht was? Und 100 Prozent lokal heißt: keine Daten, die woanders hinfließen.

Lena Vogel: Die spannende Frage bei all diesen Tools ist: Welches Kontrollmodell setzt sich durch? ManyAgents setzt auf Worktree-Isolation plus Reviewer, VibeiDE auf frische Sessions plus zwingende menschliche Review, AVP auf den Nachweis in Git, AI Bridge auf echte Terminals und Breite, tabsh auf puren Überblick. Das sind wirklich verschiedene Philosophien, nicht fünf Mal dasselbe.

Felix Hartmann: Und ich vermute, dass am Ende eine Mischung gewinnen wird: Nachweis der Grundlage, Isolation der Ausführung, zwingende Review am Ausgang. Aber das ist meine Einschätzung, nicht belegt. Was heute schon klar ist: „Ein Agent, ein Task, ein Beweis" ist die Richtung, in die alle gehen.

Lena Vogel: Und jetzt schlagen wir die Brücke von Struktur zu Schutz – denn alles, was wir gerade über Ordnung gesagt haben, gilt in ähnlicher Form auch für den Code selbst und für Dokumente. Erstes Beispiel: Omerta.

Felix Hartmann: Omerta ist ein CLI-Tool und ein Pre-Commit-Hook, der in Git nach echten Werten aus .env-Dateien sucht. Und hier ist die Kernaussage: Er findet auch kodierte Werte. Das ist der Teil, der das über übliche Secret-Scanner hinaushebt – bei einem Base64-kodierten oder auf andere Weise verschleierten API-Key hören normale Scanner auf, Omerta offenbar nicht.

Lena Vogel: Und zwei Eigenschaften sind für Vertrauen entscheidend: Es läuft komplett offline, und es druckt die gefundenen Werte nie aus. Das Tool selbst wird also nicht zur Leckstelle. Und es ist MIT-lizenziert, also offen einsehbar.

Felix Hartmann: Der Anwendungsfall ist der Hook vor dem Commit: Wenn du gerade dabei bist, versehentlich deine Zugangsdaten ins Repository zu schieben, hält Omerta dich auf. Der Moment, in dem das passiert, ist meistens ein Versehen – eine .env mit echten Credentials statt der .env.example. Danach ist es zu spät, denn in Git ist alles Geschichte.

Lena Vogel: Das ist die Qualitätssicherung für Code. Und das Pendant für Dokumente ist der PDF Accessibility Checker by WebYes. Ein kostenloser Prüfer, der PDFs gegen WCAG 2.1 AA und gegen PDF/UA testet.

Felix Hartmann: Accessibility in PDFs ist ein Thema, das dauerhaft unterschätzt wird. Ein PDF kann visuell perfekt aussehen und trotzdem für Screenreader unbrauchbar sein – fehlende Tags, keine Lesereihenfolge, unbeschriftete Formularfelder. Und der Checker macht zwei Dinge konkret: Er sortiert die Probleme nach Schwere, und er markiert sie direkt auf der Seite. Du siehst also nicht nur „12 Fehler", du siehst, wo sie sind.

Lena Vogel: Und ohne Registrierung – du kannst es einfach benutzen. Auch hier gilt wie bei Omerta: automatische Checks, bevor man veröffentlicht. Der gemeinsame Nenner der beiden ist eigentlich: Prüfungen gehören an den Punkt, an dem etwas die Welt verlassen will – vor dem Commit, vor dem Upload.

Felix Hartmann: Und jetzt, Lena, machen wir einen Sprung – von der Ordnung im Code zur Ordnung in der eigenen Zeit. Denn das ist eigentlich dasselbe Prinzip: bewusste Kontrolle über etwas, das sonst unbemerkt aus dem Ruder läuft.

Lena Vogel: Zwei Tools in diesem Bereich. Das erste ist Kiwi, ein proaktiver KI-Assistent. Proaktiv heißt hier konkret: Er schickt dir eine SMS zur richtigen Zeit. Beispiele aus der Beschreibung: Dein Flug hat Verspätung, ein Paket ist unterwegs, oder es ist Samstag und du hast frei – und dann kommt die Nachricht, die gerade relevant ist.

Felix Hartmann: Und dann das Entscheidende: Nach einem Ja handelt er. Über iMessage oder WhatsApp. Also nicht „hier ist eine Information", sondern „hier ist eine Information, soll ich was tun? Wenn ja, mache ich es."

Lena Vogel: Kostenlos im Pilotbetrieb – das heißt, das Geschäftsmodell ist noch offen, und das sollte man im Kopf behalten, wenn man es ausprobiert. Denn ein Assistent, der dir unaufgefordert schreibt, lebt oder stirbt an der Frage: Ist das hilfreich oder nervig? Ein Flug-Update mitten in der Nacht wäre nervig. Die Latte liegt bei den Machern, das Timing richtig zu treffen.

Felix Hartmann: Genau, Augenmaß bleibt die offene Frage bei Proaktivität. Das zweite Tool dreht die Logik um: Es redet nicht mit dir, es belohnt dich. Mozy ist ein App-Blocker für Android und iPhone, bei dem Gehen Bildschirm-Minuten verdient. Konkret: 34 Schritte ergeben eine Minute Bildschirmzeit.

Lena Vogel: 34 Schritte pro Minute – das ist ein ziemlich harter Kurs, wenn man bedenkt, wie viel Bildschirmzeit man verbraucht. Aber das ist wohl der Punkt. Und die Privatsphäre-Details sind gut: kein GPS, kein Konto. Es zählt offenbar die Schritte lokal, ohne zu wissen, wo du bist.

Felix Hartmann: Und es gibt eine harte Schwelle: Gesperrte Anwendungen werden um 00:00 Uhr gesperrt. Also nicht erst nachts, wenn du merkst, dass du zu lange gescrollt hast, sondern zu einer festen Zeit. Das ist ein Design, das versteht, dass Selbstdisziplin allein selten reicht.

Lena Vogel: Beide Tools verbindet: Technik, die dich anspricht, statt dich zu fesseln. Das ist eine kleine Umkehrung des üblichen Geschäftsmodells. Ob sich so etwas durchsetzt, hängt davon ab, ob Leute bereit sind, sich selbst zu beschränken – oder ob die Ablenkung gewinnt.

Felix Hartmann: Und das führt uns direkt zur Frage, wie Assistenz eigentlich wirklich bei der Arbeit hilft – und da sind wir jetzt im Bereich Modelle und Werkzeuge, wo die KI selbst das Thema ist. Da gab es heute gleich mehrere interessante Releases.

Lena Vogel: Zuerst zu den Modellen selbst: MiniMax M3.1 Flash. Die Kernzahlen aus der Beschreibung: rund dreimal schneller als das Vorgängermodell, 70 Prozent günstiger, über 200 Token pro Sekunde. Preis: 0,15 Dollar für Input und 0,60 Dollar für Output pro Million Token.

Felix Hartmann: Das ist, vorsichtig gesagt, eine aggressive Preisgestaltung. Und „agentisches Modell" heißt: Es ist dafür gebaut, über längere Zeiträume selbstständig Aufgaben zu verfolgen, nicht nur einzelne Antworten zu liefern. Der claim dreimal schneller und 70 Prozent billiger stammt vom Anbieter – das ist ein Anspruch, kein verifiziertes Ergebnis. Aber wenn auch nur die Hälfte stimmt, verschiebt das die Ökonomie von Agenten-Workloads deutlich.

Lena Vogel: Denn Agenten verbrennen enorm viele Tokens. Wenn ein Agent-Task 200.000 Token kostet und du das um 70 Prozent senkst, ändert das, ob sich bestimmte Workflows überhaupt rechnen. Die spannende Frage für den Markt ist: Wie stabil bleibt so ein Preis-Leistungs-Verhältnis? Preise im Modellmarkt bewegen sich gerade sehr schnell nach unten, und was heute ein Abstand ist, kann morgen Standard sein.

Felix Hartmann: Und wer viele Modelle nutzt, hat ein Operator-Problem – genau dafür gibt es AllModels. Ein Router mit einem einzigen Endpoint für sogenannte abliterierte Modelle.

Lena Vogel: Zur Erklärung für alle, die den Begriff noch nicht kennen: Abliteriert heißt, das Alignment-Training wurde teilweise aus dem Modell entfernt. Die Modelle antworten dann weniger restriktiv. Das ist eine Kategorie mit legitimen Anwendungsfällen – Forschung, Red-Team-Tests, kreative Aufgaben – und eben auch Grenzen, die man kennen sollte.

Felix Hartmann: Und AllModels macht drei Dinge: automatischen Fallback zwischen Anbietern, wenn einer nicht erreichbar ist oder nicht performt. Auswahl nach Modalität, also passend zum Task – Text, Bild, was auch immer. Und Preisvergleich, damit du nicht blind den teuersten Anbieter triffst.

Lena Vogel: Ein Router mit Fallback ist für Produktionssysteme fast schon Pflicht, wenn man auf viele kleine Anbieter setzt. Ausfallsicherheit wird zum Feature.

Felix Hartmann: Und dann die Schnittstelle zum Menschen, von der wir gerade sprachen: N8N Chat UI. Ein No-Code-Builder, mit dem man Chat-Widgets für n8n-Workflows baut. Mit JavaScript-API, Streaming und Plugins.

Lena Vogel: Das füllt eine Lücke: n8n ist super für Automatisierungs-Workflows, aber ein Chat-Widget, das Kundinnen und Kunden tatsächlich benutzen können, musste man bisher selbst bauen. Jetzt geht das ohne Code.

Felix Hartmann: Und SurgePix gehört in dieselbe Runde, auch wenn es nicht direkt ein Modell ist, sondern ein Werkzeug auf Modellen: KI-Visuals mit Ebenen-Editing. Also nicht „gib Prompt, nimm Bild, fertig", sondern nachträglich bearbeitbar – Text bleibt editierbar, Ebenen kann man anfassen.

Lena Vogel: Das ist der große Unterschied zu reinen Bildgeneratoren: Editierbarkeit nach der Generierung. Plus ein Brand-Kit, damit die Visuals konsistent mit der Marke sind. Und – das ist der Teil, der in unserem heutigen Kontext hineinpasst – es gibt Open-Source-Agent-Skills für Claude Code und Cursor. Das heißt, du kannst die Bild-Erstellung aus deinem Coding-Agent heraus anstoßen.

Felix Hartmann: Das rundet das Bild ab: günstigere Modelle, Router mit Fallback, No-Code-Oberflächen, Editierbarkeit nach der Generierung – der ganze Stack wird benutzbarer. Und der nächste Themenblock hat mit Schnittstellen zum Menschen zu tun, aber auf einer ganz anderen Ebene: Stimme und Sound.

Lena Vogel: Loqui ist ein Diktat-Tool für Mac und Windows. Du sprichst, und es kommt sauberer Text in die App, die gerade offen ist – in jede App, nicht nur eine bestimmte. Es gibt Töne, also Stilvarianten, nach Kontext, und es kann Meeting-Transkription.

Felix Hartmann: Und 90-plus Sprachen. Das ist eine beachtliche Abdeckung. Und das Datenschutz-Detail finde ich bemerkenswert: Das Audio wird nach der Transkription verworfen. Nicht gespeichert, nicht trainiert, weg.

Lena Vogel: Für ein Diktat-Tool ist das die richtige Standardentscheidung. Diktate enthalten oft Vertrauliches – E-Mails an Anwälte, Notizen über Kollegen, medizinische Themen. „Audio danach gelöscht" ist genau die Art Versprechen, das Nutzer von solchen Tools hören wollen. Ob und wie es technisch umgesetzt ist, müsste man prüfen – aber als Design-Aussage ist es stark.

Felix Hartmann: Und dann das andere Ende der Klangwelt: 2G. Ein kostenloser Sampler für Windows und macOS, der ein Handy von Anfang der 2000er imitiert. Neurale Synthese nach Beschreibung – du beschreibst den Sound, das Modell erzeugt ihn – mit 16 kHz mono, simuliertem Lautsprecher und vier Stimmen.

Lena Vogel: 16 kHz mono, simulierter Lautsprecher – das ist der Klang von „Ich bin gerade im Zug, verstehst du mich?" Das ist Nostalgie als Klangwerkzeug, und es ist ein ziemlich spezifisches Nischentool. Aber für Musikproduzenten, die diesen Charakter gezielt einsetzen wollen, ist es genau richtig – und kostenlos dazu.

Felix Hartmann: Die offene Frage in diesem Block ist: Wie weit geht Sprachsteuerung im Alltag? Diktieren in Text ist ein gelöstes Problem. Aber Sprache als Eingabe für alles andere – Musik, Geräte, Agenten – ist noch in den Anfängen. Und die Nostalgie-Klangkiste zeigt vielleicht eher, wie charmant die Grenzen sein können.

Lena Vogel: Damit sind wir beim letzten großen Block – und der dreht sich um Geräte, die wir alle kennen, und Software, die sie ganz neu interpretiert. Erstes: desigma, eine kostenlose Figma-Alternative, geschrieben in Rust.

Felix Hartmann: Rust ist an dieser Stelle kein Marketing-Wort, sondern hat handfeste Konsequenzen: nativ für macOS, Windows und Linux, also keine Elektron-App, die 500 MB RAM frisst. Und sie funktioniert offline. Für viele das Wichtigste: Sie kann .fig-Dateien importieren, also den Figma-Datei-Standard.

Lena Vogel: Der .fig-Import ist der eigentliche Aufwandspunkt. Ohne den wäre der Wechsel nicht denkbar, weil niemand seine Jahre an Arbeit neu baut. Mit dem Import wird der Umstieg zu einem Test, den man mal machen kann. Und es gibt Live-Kollaboration, verschlüsselt über P2P – also direkt zwischen den Teilnehmern, nicht über einen Server in der Mitte. Das ist in der Kollaborationslandschaft fast ein Gegenentwurf zur Cloud-Philosophie.

Felix Hartmann: Wichtig für die Einordnung: frühe Alpha. Also noch nicht alltagstauglich zu erwarten. Wer es ausprobiert, tut das mit der Erwartung, dass Dinge fehlen oder brechen.

Lena Vogel: Das zweite Tool ist Flipcorder – eine iPhone-App für 4,99 Dollar, die dein Handy in einen Camcorder von 1991 verwandelt.

Felix Hartmann: Die Details sind, finde ich, sehr charmant: „Flips" von 20 Sekunden – also kurze Clips –, und pro Tag gibt es genau eine datierte Kassette. Du kannst also nicht endlos aufnehmen und hinterher alles sortieren. Die Einschränkung ist das Feature.

Lena Vogel: Genau das ist der Punkt: keine Nachbearbeitung, kein Schnitt, kein Abo. Du nimmst auf, und was auf der Kassette ist, ist drauf. Das ist eine bewusste Gegenposition zur heutigen Video-Kultur, wo alles bearbeitbar und optimierbar ist. Für 4,99 Dollar einmalig – kein Abo – ist das eine faire Preisgestaltung für so eine Nischenidee.

Felix Hartmann: Das dritte Tool in dieser Runde ist eher praktisch als nostalgisch: WhoIsCooking. Eine Mac-App für 5 Dollar, die zeigt, welcher KI-Agent gerade deinen Apple-Silicon-Chip erhitzt.

Lena Vogel: Was das konkret bringt: Die App kann die Arbeit auf die Effizienzkerne verlagern. Das Ergebnis laut Beschreibung: eine rund 14 Grad kühlere Maschine, ohne Prozesse zu töten.

Felix Hartmann: 14 Grad ist eine Menge. Und „ohne Prozesse zu töten" ist der entscheidende Unterschied zu „dann mach den Agenten einfach aus". Du willst ja, dass der Agent fertig wird – nur eben kühler. Das ist für MacBook-Nutzer, die mit mehreren Agenten parallel arbeiten, direkt relevant. Und wir hatten vorhin über AI Bridge gesprochen, die Agenten in Terminals laufen lässt – das sind genau die Workloads, bei denen so etwas interessant wird.

Lena Vogel: Und das letzte Tool aus dieser Runde: Strawberry 1.0, ein KI-Browser mit sogenannten Companions.

Felix Hartmann: Companions sind im Team geteilte KI-Agenten, die Recherche, Meetings und Follow-ups automatisieren – und zwar in Konten, die bereits verbunden sind. Also nicht „öffne mal ein neues Fenster", sondern der Agent arbeitet in den Tools, in denen das Team ohnehin arbeitet.

Lena Vogel: Das ist eine andere Vision von Browser: nicht ein Fenster, sondern ein Arbeitsort, in dem Agenten mitlaufen. Wie weit das im Alltag trägt, hängt stark davon ab, wie gut die Companion in konkreten Konten funktioniert – und wie viel Vertrauen man einer Automatisierung in echten geschäftlichen Kontexten gibt.

Felix Hartmann: Und genau da schlagen wir jetzt die letzte Brücke – von Automatisierung in echten Konten zur Automatisierung in einem ganz konkreten, etwas heikleren Kontext: Bewerbungen.

Lena Vogel: Jobmate AI ist eine Erweiterung für Chrome und Firefox mit einem KI-Agenten, der sich automatisch bewirbt. Er präfüllt Formulare und verfolgt die Bewerbungen.

Felix Hartmann: Aus Sicht der Bewerber ist das Effizienz pur. Bewerbungen sind mühsam, Formulare sind repetitiv, und die Nachverfolgung ist ein Chaos aus Postfächern. Wenn ein Agent das abnimmt – verständlich.

Lena Vogel: Aber es gibt eine interessante Gegenfrage: Wie reagieren Recruiter? Wenn Bewerber automatisch massenhaft Bewerbungen abschicken, ändern sich die Zahlen, die Recruiter sehen, dramatisch – und irgendwann reagieren die Systeme darauf. Das ist eine Dynamik, die man beobachten sollte.

Felix Hartmann: Und wir hatten heute schon zwei Tools, die aus derselben Automatisierungsidee kommen, aber im privaten Alltag: Strawberry und Kiwi. Strawberry automatisiert Recherche und Follow-ups im Team, Kiwi schreibt dir zur richtigen Zeit. Gleiche Grundtechnik, aber auf Privates statt auf Bewerbungsprozesse gerichtet.

Lena Vogel: Die offene Frage zum Abschluss dieses Themas: Wird Auto-Bewerben zum Standard – weil es alle nutzen und es keiner mehr bemerkt? Oder wird es zur Abwehr-Herausforderung – Recruiterr bauen Gegenmittel, Screener werden strenger? Das entscheidet sich in den nächsten Monaten. Wir wissen es heute nicht, und die Quelle sagt dazu nichts.

Felix Hartmann: Damit sind wir am Ende der heutigen Runde. Zurück zum Roten Faden: Es ging heute um Kontrolle und Transparenz – über Energiedaten und Cloud-Kosten, über Agenten-Arbeit, über Geheimnisse und Dokumente, über die eigene Zeit, über Modelle und Geräte. In fast jedem dieser Tools steckt dieselbe Frage: Wer entscheidet, was mit meinen Daten, meinem Geld, meiner Zeit passiert?

Lena Vogel: Und wie immer gilt: Die Beschreibungen stammen von den Machern. Die spannenden Antworten kommen erst aus der Praxis. Danke, dass du dabei warst – bis zum nächsten Mal.

Felix Hartmann: Bis bald, hör gut zu.